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2019-08-24 22:26 来源:新华网

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  严肃机构编制纪律,坚决查处机构改革方案涉及的机构设置、人员编制调整不按规定程序报批,擅自提高机构规格、调整和增设内设机构、增加人员编制和领导职数,在编制数据上弄虚作假,上级业务主管部门违反规定干预下级机构设置和编制配备等问题。增强党员学习教育的针对性。

采访实录告诉我们,总书记当年从政的初心就是要改善老百姓的生活,改变中国贫穷落后的面貌。前进道路上我们面临的挑战还很多,需要付出更为艰巨的努力。

    三月二十二日,国家主席习近平在北京人民大会堂同喀麦隆总统比亚举行会谈。深入贯彻习近平主席的重要讲话精神,党员干部、国家机关工作人员要以“三个始终”为鞭策、为标准:始终要把人民放在心中最高的位置,始终全心全意为人民服务,始终为人民利益和幸福而努力工作。

  党的十九大报告在新时代党的建设总要求中强调,“以调动全党积极性、主动性、创造性为着力点”。抗日民族统一战线是无产阶级、农民阶级、民族资产阶级以及一部分愿意抗日的大资产阶级和地主阶级,包括广大海外爱国华侨在内的广泛政治联盟。

”十一届三中全会后,我们党恢复了解放思想、实事求是的思想路线,党和国家工作重心实现了战略转移,统一战线也实现了从服从和服务于阶级斗争的统一战线向服从和服务于社会主义现代化建设的统一战线的历史性转变,“台湾归回祖国提上具体日程”。

  让奋斗精神照亮新时代的前行之路,就一定能够创造更加美好的生活。

  陈希同志强调,组建中央和国家机关工委是深化党和国家机构改革的重要内容,是推进党的建设新的伟大工程的重要举措。提升基层党组织负责人的政治素养和专业素养。

  根据以上我国社会阶级关系的深刻变化,邓小平作出结论:我们的国家进入了以实现四个现代化为中心任务的新的发展阶段,统一战线也进入了新的历史时期。

  现行评价标准存在“一刀切”的问题,重学历轻能力、重资历轻业绩、重论文轻贡献、重数量轻质量;对一线创新创业人才正向激励作用不足,甚至引发科研诚信、学术腐败等问题。一是做到心中有党,对党绝对忠诚,坚决维护习近平总书记核心地位,坚决维护党中央权威和集中统一领导。

  党建工作的首要目标是实现党的领导,只有更好地抓好党务工作,才能真正实现党的领导。

  1979年6月15日,邓小平在全国政协五届二次会议所作的开幕词中指出:统一战线的领导力量——工人阶级队伍空前壮大,领导地位加强;统一战线的基础力量——工农联盟得到进一步巩固和发展;知识分子已经成为工人阶级的一部分;各民主党派的社会基础和政治面貌发生了根本变化,都已成为各自所联系的一部分社会主义劳动者和一部分拥护社会主义爱国者的政治联盟;国内各民族早已走上社会主义道路,结成社会主义的平等团结、互相友爱的新型民族关系;各民族中不同宗教的民主人士在政治上也有很大的进步;台湾同胞、港澳同胞和海外侨胞心向祖国,爱国主义觉悟不断提高,他们在实现统一祖国大业,支持祖国建设和维护世界和平中,日益发挥着重要的积极作用。

  “为有牺牲多壮志,敢教日月换新天。在落实党的决策部署上是打折扣搞变通还是无条件执行,在大是大非面前是含糊不清还是立场坚定,在噪音杂音面前是人云亦云还是保持定力,都是检验党员对党忠诚与否的试金石。

  

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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?

在学习和思考中,和感悟到红旗渠精神的内涵和林州人民独有的精气神。

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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

请输入正确的下载密码:

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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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