南昌公园发生命案:墨西哥男子与6米高“毒泡沫山”合影不慎跌落失踪

发布时间:2019年11月20日 12:13 编辑:丁琼
“原料药进厂后,我们是按照《中国药典》标准进行过质量检测的,只能说现在掺假的手段太高明,我们没有检测出问题。”亚宝药业质量总监徐先生表示。济南四合院1500万

2014年末的时候,华兴只有88人,而到2015年末,已经扩充到260多人。“这增长的一百多人,大部分是我们新业务带来的,A股团队、华晟人民币基金团队、逐鹿X团队和阿尔法早期融资团队。”邹涓说。林志玲婚礼伴手礼

美国宾西法尼亚州的一家公司Cerora打造了一款头戴式设备,搭配上相关的智能手机应用,便可以监测大脑的健康情况。这款头戴式设备能测量脑电波与眼动;应用则使用智能手机内部的传感器,测试病人的平衡能力与反应时间。Cerora公司计划在通过FDA审查后,今年正式发布这款产品;该产品可以帮助诊断脑震荡以及其他神经退行性疾病。旧金山的Cellscope则有一款智能手机外接设备,可以让家长观察孩子的耳朵内部的情况,拍照或拍视频后发给医生。杰伦粉丝奶茶应援

那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。papi酱怀孕

责任编辑:丁琼

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