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屈国臣 127626
 
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从围棋原理来分析,开局其实人类离“上帝”差得太远,也许我们今天觉得很好的布局定势其实是个大坏棋也不一定。更多的是靠以往的经验,比如水平差不多的人下棋,走这个定势就比那个胜率更高一些,我们就认为这个好一些。目前alphago对于开局也是靠人类高手学习出来的对局库学习出来的value network,当然开局也有mcts的搜索,但从开局模拟对局到游戏结束需要的时间更多,可能性也更多,所以“看起来”电脑的布局更像是“背棋谱”,也就是很像人类高手的走法。从人类的策略来说,开局是非常关键的。因为神经网络需要大量训练数据,超一流棋手的对局少,所以alphago只能学到一流高手的棋感,而开局mcts的帮助就没有那么大。长城电脑换股合并长城信息,并向长城信息股东发行新增股份作为支付对价。本次交易完成后,合并后的公司同时承继及承接长城电脑与长城信息的全部资产、负债、权益、业务和人员。



海外网12月3日电 今天下午3时许,辽宁营口一中国人民银行办事处发生伤人事件,2死2伤。当事人因纠纷到单位闹事,随后用枪打死银行领导。
物理性质
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。
“一定要因地制宜,不能为城镇化而城镇化,城镇化本身是结果而不是工具。”他对中新网财经频道表示,会议的新提法主要是针对传统粗放的城镇化发展模式。因为传统粗放式城镇化主要是靠大规模、土地扩张变现,它的负面效应太厉害。而新型城镇化要是绿色的、人文的,可持续的,所以说要有历史耐心,不能再简单的、人为和激进式地推进。
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
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在全球化进程中,本国企业要相对于外资或国外企业,成为全球产业链中价值创造主体和价值分配主体。就目前的情况而言,全球化进程中的企业主体地位仍任重且道远,这就是为什么我们的企业只能从苹果手机中分到4%的利润。正是高通、苹果、谷歌等一批创新型企业在价值创造和价值分配中的贡献,确立了美国企业在全球化进程中的主体地位。
2010年12月底,王玲(化名)应聘到河南一家保险公司,岗位为营销服务部经理。王玲和保险公司签订了三年期的劳动合同,约定月薪为7000元。让王玲没想到的是,仅仅工作了一年多以后,她的岗位就发生了变动,工资连续三次跳水。
参加《我是歌手》之前,邓紫棋在香港和广州等粤语地区已经颇有些名气,还曾到广州体育馆开唱。而参加《我是歌手》,更是让邓紫棋在内地一炮而红。这些都与张丹的眼光和魄力分不开。可以说,张丹是一个有想法而且执行力很强的经纪人,但可能因为一直接受西化的教育,在为人处事上与娱乐圈行业的传统和氛围显得格格不入,因此时有冲突。正如在“换歌”这件事上,张丹也是占了道理,却毁了人情。尽管邓紫棋并没有违反合约,但洪涛显得理直气壮:“毕竟她是通过这个节目才让大家认识她,但是最终她选择……我觉得唱什么歌不重要,来不来更重要。”而邓紫棋和她身后的张丹,在舆论上反倒处在了下风。

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