国足vs日本首发:“抽屉协议”曝光 大连友谊原大股东起诉现任大股东

发布时间:2019年12月12日 22:28 编辑:丁琼
本报获知,实际上,在此前注册制呼之欲出之时,不少市场人士通过各种途径反映,注册制必须有严格的法律法规保驾护航,如果按照当前的违法处罚力度,很可能大面积出现损害投资者利益的行为。当前审批制环境下,依然曝出不少企业造假上市,市场担心注册制下类似情况更甚。淄博中小学停课

丁磊先生接着说,“无论是销售量还是广告客户的数量,本季度广告服务收入都较上一季度有所改善。我们相信这是由于国内经济刺激政策推动了广告投放的增加,以及我们对门户频道的升级和增值内容的增加。我们在7月和8月推出的几个新频道,内容涵盖教育,旅游和房产。我们还计划在9月推出读书频道。此外,我们还扩大了销售力量以提高行业和客户覆盖面,期待能推动下半年广告收入的增长。”袁咏仪帮儿子澄清

网易科技讯 3月10日消息,据VentureBeat报道,未来的汽车是什么样的,想象新科技和设计趋势如何影响未来汽车是很有趣的事情。未来汽车的车身可能完全是3D打印的,可能完全自动驾驶——现在看,它们还可能安装多向运动的球形轮胎。苹果重返CES

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。首架电动飞机首飞

责任编辑:丁琼

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