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大数据精准杀熟 你遇到过这些陷阱吗

2019-10-15 07:05 来源:华夏生活

  大数据精准杀熟 你遇到过这些陷阱吗

  杭州作为具有广泛国际知名度的旅游城市,垃圾问题时常成为引发信访或群体性事件的导火索。实施湿地保护工程,开展退耕还泽,恢复湿地植被和水禽栖息地。

城市是先进生产力和先进文化的主要载体。但是,我们要清醒看到,我省人口多、底子薄、资源能源禀赋不足、发展不平衡的基本省情没有改变,随着工业化、城镇化进程的不断加快,发展方式粗放、环境容量不足、资源约束趋紧等问题日益突出,资源支撑能力和生态环境承载能力面临严峻挑战。

  “小候鸟牵手成长”活动、“千场电影进企业、百场文艺下基层”、“杭州职工大学堂”、“工会乐活文化”、“幸福大牵手”、外来务工人员“平安返乡”行动,一场场筹备有序、组织周密的工会活动背后,都体现了杭州这座城市对农民工的关爱和关怀。《办法》指出,城市湿地公园是在城市规划区范围内,以保护城市湿地资源为目的,兼具科普教育、科学研究、休闲游览等功能的公园绿地。

  流动儿童何时才能获得与城市儿童同等的教育机会?杭州把农民工子女就学纳入义务教育工作范畴和城市教育事业发展的整体规划,坚持“公办学校为主、民工子女学校为辅”的思路,在充分挖掘现有公办学校潜力、合理配置教育资源的同时,利用现有闲置校舍、厂房等,支持社会力量兴办民工子女学校,构建多元化办学格局,不断提升办学水平,保证农民工子女接受义务教育的权利,实现义务教育公平化。首先,应加强流动人口登记管理,允许其加入到社区治理中来,让其有渠道发出声音来提出问题和表达诉求;其次,亟待跟进住房租赁管理,规范群租行为,打击犯罪行为;再次,高度重视高比例、高贫困集聚的流动人口聚集社区,单纯通过改善住区条件吸引较高收入群体入住可能会引起租金提升,继而造成这些低收入群体的择居困难,因而相关介入举措应该审慎而行—以兼有创新和务实的态度探索此类社区的低成本、规范化、长效性、适应性强的住区管理模式,并采取有效缓解贫困的举措。

中国的发展转型也必然要求城镇化道路升级,中国城镇化下一步是要从数量上的增长向质量提高转变,要从片面注重经济效益转向经济社会协调发展。

  所有这一切,都对提高党的执政能力特别是坚持科学执政、民主执政、依法执政提出了新的要求。

  遵循发展规律。二、让流动花朵快乐成长流动儿童随父母进入城市,教育自然而然地成为了一个社会问题,可以说流动儿童的教育问题是劳动力流动的副产品之一。

  要实现宜居城市的发展目标,首先需要从城市规划这一先决环节着手。

  1.明确排污许可内容根据排污者排放污染物绝对量对环境影响的不同,规定了分类许可管理制度。通过构建适合农民工特点、低标准缴费、低标准享受的社会保障机制和具体的保险选择、转移、接续制度,加强了农民工社会保险的覆盖面。

  3.去“三点半课堂”这里的“三点半课堂”指正在建设及完善中的社区课堂。

  杭州始终坚持“环境立市”战略,以构筑绿色大都市,建设生态新天堂为目标,以维护人民群众的环境权益为宗旨,以改善环境质量为目标,以生态市建设为主线,以加强环境污染整治为重点,以体制创新和科技进步为动力,以强化环境法治为保障,坚持在发展中加强保护、在保护中促进发展,加快建设资源节约型和环境友好型社会。

  杭州城研中心主办的“两奖”征集评选活动也将持续城市教育问题,寻求“城市病”的破题之法,通过征集评选活动,将一些成熟的理论、经验、做法及时推广到全国,为城市科学发展作出更大的贡献。二是湿地生态系统或主体生态功能具有典型性;或者湿地生物多样性丰富;或者湿地生物物种独特;或者湿地面临面积缩小、功能退化、生物多样性减少等威胁,具有保护紧迫性。

  

  大数据精准杀熟 你遇到过这些陷阱吗

 
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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?

上述规定,便于明确相应的责任主体,及时有效地发现和处理城市管理中的相关问题。

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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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