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国务院新闻办公室新闻发布会

2019-07-22 05:03 来源:西安网

  国务院新闻办公室新闻发布会

    北京四中院相關負責人表示,自2015年以來,北京市四中院共計受理環境民事公益訴訟案件數量16件。  (二)垃圾清理問題  針對河岸垃圾堆放(多處垃圾堆放在河岸內),以及上遊支流情況水質較差導致污染物直接入河的情況,督查組數次現場督查發現,垃圾堆放問題仍未得到明顯改善。

  督查組已將檢查發現的問題移交當地相關部門處理。換言之,為臨時達標而調水稀釋。

    督查重點區域的確定是根據當前的空氣質量情況。  “項目的核心技術均為自主研發,當國際原油價格高于55美元/桶時就能盈利,與國內的石油化工企業相比,我們的競爭力毫不遜色。

    結合目前國內環保、去産能、限産等形勢,鋼企將在鐵礦石與廢鋼之間權衡利弊,不利于廢鋼需求的釋放。  通過梳理機構觀點發現,原油、天然氣、成品油、化工等主要産品平均價格及銷量增長是石油石化行業以及相關國企上市公司盈利回升的主要原因,而在此基礎上,機構對于石油石化行業景氣度進一步上行仍有著較高預期,其中,財富證券表示,原油價格是支持行業景氣回升的重要因素,雖然美國原油産量逐步增加,但全年原油價格仍有望維持高位。

荒漠化防治,不僅是生態問題,也是經濟問題,更是民生問題。

  單玻三曲瓦分層圖  厚度減少的同時,強度卻在增加。

  ”+1她稱,環保産業受到前所未有的重視,同時,土壤修復行業被認為是環保産業最後一塊蛋糕。

  +1

  協會統計的90家大型煤炭企業(産量佔全國的70%)實現利潤億元(2016年同期利潤億元)。作為華電山東公司轉型綠色發展的首批風電項目,該項目于2014年12月並網發電,成為華電濰坊公司乃至山東公司新能源發展的重要突破。

    環保治污弄虛作假,並不是新鮮事。

  前天隊員們又把油罐至碼頭的輸油管全部連接好,等待小艇為中山站輸送燃油。

  生態環境部已分三批對81個突出問題實施挂牌督辦。強化自然保護區建設和管理,是貫徹落實新發展理念的具體行動,是落實生態保護紅線、維護國家生態安全的重要保障,是保護生物多樣性、確保各類自然生態係統安全穩定、改善生態環境質量的有效舉措。

  

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人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?

存煤量持續攀升,讓前期緊張的供需矛盾得到有效緩解,也對即將到來的北方供暖季形成支撐。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

请输入正确的下载密码:

?处理中...

 

(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?


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  • (责任编辑:ioter)

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