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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月23日 07:30  浏览次数:510
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 全面赋能、覆盖罗天祥课题组与日本国立环境研究所唐艳鸿研究员合作,在西藏当雄县开展了长达七年的海拔梯度定位观测,收集了7个海拔(4400—5200米)从2007年到2013年的观测数据。此外,他们还分析了青藏高原其他两个科学监测站二十多年来的监测数据,来验证他们这项关于生物物候适应的发现。物候是指生物适应气候的季节性变化而形成的生长发育节律,一般认为主要受温度条件的控制,常用来指示陆地生态系统响应全球气候变化的重要指标。



       “我们很高兴在第四季度取得了稳健的财务业绩。2015年,百度深化‘连接人和服务’,并在这一领域保持了强劲势头。2016年,百度将继续深入构建在线营销与服务交易平台。”百度首席财务官李昕晢表示,“由于完成了携程、去哪儿的股权置换,自2015年10月26日起,百度不再合计公布去哪儿的财务数据”。


去年8月份,人民币中间价进一步与市场接轨,人民币对美元汇率中间价参考人民币在岸价格、供求及其他货币汇率变化而厘定,并一次性调低了中间价,以符合市场水平。然而,却遭到国际炒家炒作冲击,削弱了市场信心,造成汇率波动。


此次战略布局,也是三七互娱海外“雏鹰养成”计划的一部分。去年,三七互娱将国际化提到重要的战略地位,并成立1亿美元的海外种子投资基金。


AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。


当机器人专家在测试它们的产品时,一旦机器人掉到了河里,它们就不得不面临被返厂维修或是直接报废的命运。但微软研究实验室的五名计算机科学家却另辟蹊径,研发出了一种更省成本的测试方法,那就是用《我的世界》来测试它的机器人。研究者可以让它们的机器人通过玩《我的世界》来学习诸如爬树这样的技能。

 
 
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