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《特赦1959》大家纷纷猜测谁会被特赦 决定给毛主席写一封感谢信

2019-12-09 12:57 来源:国 华新闻网

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  百度布拉戈维申斯克市外的阿塔曼斯卡亚天然气压气站屹立在白茫茫的原野中。”无论是在哪个工作岗位,他平均每年有160多天战斗在导弹阵地。

原标题:立足工业城市实际推动城市基层党建工作创新发展●实现转型发展,必须抓实基层、打牢基础,把城市基层党组织战斗堡垒作用和党员先锋模范作用充分发挥出来,整合各方面力量资源,有效组织、宣传、凝聚和服务群众●城市的核心是人,提升人民群众的获得感、幸福感、安全感,是城市基层党建工作的目标,也是检验基层治理成效的“试金石”乌海市是内蒙古自治区西部的新兴工业城市,建市40多年来,城市面貌日新月异,城市化率达到%。要把握重点、精准发力,提高标准、从严要求,抓好党的政治建设、理论武装、组织力提升、正风肃纪、制度执行,把高质量体现到机关党建全过程和各方面。

  注重把基层党建作为城市转型发展的重要保障,坚持同部署同推进。广东省委常委张硕辅、叶贞琴、郑雁雄,省人大常委会副主任黄业斌,副省长张光军,省政协副主席张少康出席座谈会或参加相关活动。

  中共中央政治局委员、中央和国家机关工委书记丁薛祥出席开班式并讲话。涵养浩然之气,贵在“恒”。

我们要从马克思主义中国化的高度、马克思主义与中华优秀传统文化相结合的视角,把握党的初心使命的深刻内涵,高质量推进“不忘初心、牢记使命”主题教育。

  在扎实推进主题教育的过程中,学校坚持把政治建设摆在首位,始终从政治高度看待和推进学校事业发展,以建设中国特色世界一流大学实际行动来践行立德树人根本任务。

  俄罗斯科学院远东研究所首席研究员彼得罗夫斯基表示,中俄东线天然气管道投产通气,是世界上主要的能源生产国和消费国之间的能源“对话”,是大资源与大市场的“对接”,不仅进一步夯实了俄中关系的坚实基础,也为促进全球能源安全作出了重要贡献。为了切实走深走实网上群众路线,我们把全市各类调解组织搬到网上,坚持网上网下双向联动,开展线上立案、视频调解,实现了矛盾化解从“上门”到“上网”;还依托新媒体、运用新模式,创新推出“1963法润”矛盾纠纷预防定期网播平台,用典型案例说法、用通俗语言普法,群众能在线咨询法律问题,直播平台峰值观看量达44万人次。

  本报北京10月10日电(记者姜洁)全国干部监督工作会议9日在京召开,中共中央政治局委员、中组部部长陈希强调,要深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”,扎实有效推进新时代干部监督工作,推动广大干部旗帜鲜明讲政治、攻坚克难敢担当、清正廉洁知敬惧,不忘初心、牢记使命,为有效应对各种风险挑战、夺取新时代中国特色社会主义新胜利不懈奋斗。

  二是完善党领导各项事业的具体制度,把党的领导落实到统筹推进“五位一体”总体布局、协调推进“四个全面”战略布局各方面。党员领导干部要做到“任凭风浪起,心有定盘星”,必须进一步强化思想定力,提升理论修养,始终做马克思主义的坚定信仰者,做习近平新时代中国特色社会主义思想的坚定拥护者和忠实践行者,把理论学习同实际工作相结合,真学真干,悟透落实。

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  全省各级党委(党组)要把学习贯彻《条例》与学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九届四中全会精神结合起来,把好选人用人关口,净化选人用人风气,不断提高领导班子和干部选任科学化、制度化、规范化水平。新时代要激励广大党员干部有新担当新作为,努力创造属于新时代的光辉业绩,就要为担当者担当,为干事者撑腰。

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想让人工智能更“聪明” 大数据还得深加工

百度 我要努力学习,报效祖国!”

2019-12-0908:41  来源:科技日报
 

  当前,以深度学习为代表的人工智能技术已经应用到各个行业。驱动人工智能技术蓬勃发展的是各行各业积累的大数据。可以说,正是在大数据的“喂养”下,人工智能技术才真正茁壮成长。

  然而,在近日召开的香山科学会议第667次学术讨论会上,与会专家指出,大数据的“红利”效应正在逐渐减弱,人工智能技术的单点突破难以持续支撑行业发展,亟须在数据科学和计算智能方面突破一些关键核心技术。

  主流AI算法未充分考虑大数据复杂性

  人们常常用海量性、多样性、高速以及价值密度低来描述大数据的特点。但真实的大数据往往更加复杂,比如具有不完全性、不确定性、动态性、关联性等特点。反观经典的人工智能算法,它们对数据的假设往往过于简单。比如,假设数据是静态的,产生于独立同分布的采样过程;训练数据是可靠的、数据所承载的信息是完全的等。

  “数据的真实复杂性和算法的简单假设之间存在着巨大鸿沟,这使得经典智能算法在很多复杂任务上表现欠佳,亟待进一步的研究和探索。”会议执行主席之一、中国科学院院士梅宏强调,大数据是人工智能获得成功的物质基础,但目前主流的人工智能算法并未充分考虑大数据本身的复杂性。

  从计算和通信领域看,大数据与人工智能技术在大规模工程化应用方面取得了长足进步。然而,大数据处理的技术进步主要体现在:以软硬件垂直优化和体系重构的极端化方式来适应数据规模、传输带宽和处理速度的提升,研究人员对大数据固有的非确定性和复杂性尚没有深刻认识;与此同时,人工智能技术也面临鲁棒性、可解释性和复杂系统认知瓶颈等挑战。

  梅宏进一步指出,当前数据智能存在低效、不通用以及不透明三大问题。“现在的数据智能就像工业革命前的‘蒸汽机原型’一样,低效而昂贵;它只能针对不同应用定制不同模型,难以建立通用模型。”梅宏说,更重要的是,当前并没有对数据智能形成深刻认识,只是知其然,而不知其所以然。

  人机融合或可弥补数据自动推理弱点

  在中国科学院自动化研究所研究员陶建华看来,虽然当前人工智能在数据自动推理中依然面临很多技术难点,但是人机融合的推理方式可以有效地弥补这些弱点。人机融合推理着重于研究一种由人和机器相互协作下的新的推理模式,包含“机器懂人”和“人懂机器”两方面的含义。

  对人的推理思维的理解是“机器懂人”的关键。其核心问题是如何构建能够反映人推理过程的思维形式化计算方法。该方法将人的推理思维形式化描述、概率推理、构建知识图谱,以及与现实场景的信息进行有机融合,从而可以将人的推理过程有效的输入到机器中,并与机器的推理网络进行结合。

  此外,解决“人懂机器”问题将有助于人对机器智能辅助增强。机器推理过程的可解释性,对于构建人机融合的推理过程尤为关键。过程可解释的机器推理方法提供了解决问题的新方法,适当的扩展流程,并最大限度地减少人为错误的机会,可以帮助人类和机器协同做出更为准确和迅速的推理与判断。

  微软亚洲研究院副院长刘铁岩结合他们的实际工作举例道:“我们在深度强化学习的基础上,利用‘完美教练’技术来处理信息的不完全和不确定性,从而很好地解决了麻将这一复杂的博弈问题。我们的算法在2019年3月登陆知名的竞技麻将平台,经过5000局的鏖战,成功晋级十段,其稳定段位显著超越人类顶级选手,成为首个超人麻将AI。”这是在处理数据不完全性和不确定性方面做出的有益尝试。

  刘铁岩指出,大数据特性在不断演化,且愈发复杂。新型智能算法需要针对数据特点有的放矢地解决问题,这样才能填补数据与算法间的鸿沟,使人工智能绽放更多的价值。

(责编:乔雪峰、吕骞)

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