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特朗普:考虑加速基建计划 或将其列入医改税改议程

2019-09-22 10:13 来源:新华社

  特朗普:考虑加速基建计划 或将其列入医改税改议程

  习近平总书记在十九大报告中强调,必须多谋民生之利、多解民生之忧,在发展中补齐民生短板、促进社会公平正义,在幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶上不断取得新进展,深入开展脱贫攻坚,保证全体人民在共建共享发展中有更多获得感,不断促进人的全面发展、全体人民共同富裕。座谈会上,湖北省宜昌市秭归县委书记卢辉、河北省石家庄市桥西区委书记刘军志、山西省忻州市定襄县委书记张文斌、福建省漳州市华安县委书记朱百里、浙江省杭州市拱墅区委书记朱建明、山东省聊城市东阿县委书记雷霞、河北省廊坊市大厂县委书记谷正海、安徽省安庆市怀宁县委书记郭家满、浙江省衢州市常山县委书记叶美峰先后发言。

对新时期统一战线性质的争论为了贯彻党的十一届三中全会精神,使统一战线更好地为四个现代化和统一祖国的中心工作服务,1979年中央决定召开全国统战工作会议。中央政治局同志坚持用马克思主义中国化最新成果武装头脑,打牢理想信念根基。

  今天,通过人民网举办主题为“风清气正、从家出发”的网络宣传专题节目,既是“树清廉家风·创最美家庭”活动的重要组成部分,也是对活动开展以来取得成果的一次具体展示。抓好三支队伍即基层党员队伍、基层干部队伍、基层先进分子队伍。

  三是大小并举。大家以普通党员身份参加党的组织生活,坦诚开展批评和自我批评,坚决防止和反对个人主义、分散主义、自由主义、本位主义、好人主义,决不搞一言堂、家长制。

为更好发挥警示教育作用,近日,中直党建网推出“以案说纪警钟长鸣”专栏,在《中直党建》杂志“以案说纪”栏目的基础上,精选《中国纪检监察报》、《中国纪检监察》杂志、中央纪委监察部网站等重要媒体刊发的典型案例,以案释纪,引导党员干部以案为鉴,警钟长鸣,明底线,知敬畏,主动在思想上划出红线、在行动上明确界限,真正敬法畏纪、遵守规矩,远离违纪违法的高压线。

  中华民族伟大复兴绝不是轻轻松松、敲锣打鼓就能实现的,全党必须准备付出更为艰巨、更为艰苦的努力。

  他们在那火红的年代,艰苦岁月里,调集10万大军、苦战10年,用苦和累、智与慧、血和汗,用铁锤、钢钎,硬生生地在悬崖绝壁上凿出了全长1500千米的“人工天河”——红旗渠。丁薛祥同志在讲话中表示,完全拥护、坚决服从党中央关于组建中央和国家机关工委的决定和工委领导班子成员的任命。

    四是带头贯彻执行民主集中制。

  海研会会员中的中共党员占比81%。  在宪法中增写“监察委员会”一节,是对国家监察体制改革成果的深刻总结,具有坚实的政治基础、理论基础、实践基础和充分的法理支撑。

  采访实录告诉我们,总书记当年从政的初心就是要改善老百姓的生活,改变中国贫穷落后的面貌。

  组织能使力量倍增。

  总要求系统阐明了新时代党的建设的主线、统领、根基、着力点、领域和质量等,这是对党建理论的继承和发展。丁薛祥同志在讲话中表示,完全拥护、坚决服从党中央关于组建中央和国家机关工委的决定和工委领导班子成员的任命。

  

  特朗普:考虑加速基建计划 或将其列入医改税改议程

 
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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?

习近平主席在闭幕会上发表重要讲话,满怀深情地回溯了中华民族的文明历程、中国人民的伟大实践,深刻指出:“有这样伟大的人民,有这样伟大的民族,有这样的伟大民族精神,是我们的骄傲,是我们坚定中国特色社会主义道路自信、理论自信、制度自信、文化自信的底气,也是我们风雨无阻、高歌行进的根本力量!”“人民”“以人民为中心”,是习近平主席反复强调的话语;鲜明的人民立场、深厚的人民情怀、深刻的人民哲学,贯穿以习近平同志为核心的党中央治国理政全过程。

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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

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(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。

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