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屈国臣 158468
 
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朱东:我打95分,理由三点,第一个老总都知道我要做什么,老总也知道我想做什么,总之我做的老总和也都非常满意,因此我觉得环境比较好。【编者按】建立巨灾保险机制的口号喊了若干年,并在汶川地震后报送了一套相对成熟的实施方案至国务院,但直到同一地区地震再发生,该制度仍未问世。日前,中国保监会主席项俊波明确指出,今年重点推进巨灾保险政策的试点和落地。摆在眼前的问题是:国家对巨灾保险制度应当如何支持,并区别于社会救助和财政兜底?对于区域性特征明显的灾难类型,应当分开操作还是全国“一盘棋”?如何利用资本市场消化巨灾风险……



同样是2008年,苹果还对加拿大维多利亚商业与技术学校(Victoria School of Business and Technology)发出律师函,要求其撤下有苹果外形的标志。校长德特尔·杰尔哈德(Dieter Gerhard)表示:“仅从外观上看,学校的标志有其独特性。如我们使用了蓝、绿两种颜色,上面还带有‘VSBT’字样。难道任何使用苹果变形标志用于技术教育的做法都会对苹果公司商标造成侵权吗?”
物理性质
假如长城电脑在承诺年度实施转增或送股分配的,则补偿股份数进行相应调整为:按上述公式计算的补偿股份数量 (1+转增或送股比例)。
向前跨一万步说,即便人类造物出现自由意志的觉醒,那时人类科技已经达到何等发达的水平,安全性怎能不考虑?科幻界早有阿西莫夫三原则,我想现实科技界在这个问题上,研究将更深入,探索更谨慎。“机器人奴役人类”完全是小说和电影里的情节,不必忧虑。
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
105


其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。
从前几日樊麾的口述可以看到,他在2015年11月就败给AlphaGo,但是保密协议规定他不能对外透露。而等到2016年1月Nature杂志刊登了Google研发成功基于深度学习的围棋机器时才公布此事,两事情碰到一起互相佐证迅速引爆了媒体的关注。
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