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加快建设数字西藏 更好服务经济社会发展和人民生活改善

2019-08-22 05:01 来源:中国发展网

  加快建设数字西藏 更好服务经济社会发展和人民生活改善

  这“三位一体”领导体制,进一步确立了习近平总书记全党核心、军队统帅、人民领袖的崇高地位。习近平指出,中国共产党领导的多党合作和政治协商制度作为我国一项基本政治制度,是中国共产党、中国人民和各民主党派、无党派人士的伟大政治创造,是从中国土壤中生长出来的新型政党制度。

广大干部群众表示,这一选举结果充分反映了全党全军全国各族人民的共同愿望和心声,充分体现了党的意志、人民意志、国家意志的高度统一,必将鼓舞和激励亿万人民更加紧密团结在以习近平同志为核心的党中央周围,同心同德、开拓进取,为决胜全面建成小康社会、夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利、实现中华民族伟大复兴的中国梦而努力奋斗!这是历史和人民作出的郑重选择——党的十八大以来的历史性成就、历史性变革充分表明,习近平总书记是当之无愧的党的核心、军队统帅、人民领袖如潮的掌声,见证着历史。根据各代表团的酝酿意见,主席团会议决定提请这次全体会议决定任命。

  “此次宪法修正案获高票通过,充分展现了时代所趋、事业所需、民心所向,表达了全国人民对依宪治国的高度信心。要围绕加强“四个中心”功能建设、提高“四个服务”水平,为抓好“三件大事”、打赢“三大攻坚战”履职尽责、献计出力。

  习近平强调,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。要切实加强自身建设,增强政治把握能力,提升政策运用能力,强化统筹协调能力,加强调查研究能力,严守纪律和规矩,努力打造一支想干事、能干事、干成事的高素质统战干部队伍。

汪洋表示,认真贯彻落实中共中央关于深入学习宣传和贯彻实施宪法的要求,全国政协党组和机关党组、各专委会分党组要担负起主体责任,聚焦本次宪法修改的重要内容,带头学习贯彻,自觉增强宪法意识,做尊法学法守法用法的模范。

  全场委员以热烈掌声祝贺新一届政协全国委员会常务委员会的诞生。

  学习贯彻十九大精神,就要始终坚持以人民为中心的发展思想,把人民对美好生活的向往作为奋斗目标。台湾雁博青年创业家协会荣誉会长卢思伯表示,台湾年轻人要成功,我认为必须要看见世界,看见世界就必须要先了解大陆,这是走向世界的第一步,两岸有着相同的语言,相同的文化,我们需要相互借鉴、学习、反思。

  2月13日,记者从民进山西省委会获悉,为深入学习贯彻中共十九大精神,落实民进十二大提出的工作部署,发挥山西民进文化界别优势,履行服务社会职责,支持和引导基层文化建设,从1月18日开始,全省各级民进组织广泛开展了“春联万家”活动。

  活动旨在引导社会组织人士进一步增强政治共识,提高素质能力,进一步增强代表性,为建设中国特色社会主义,实现国家治理体系和治理能力现代化发挥更大作用。12名陆海空三军仪仗兵,分两列从会场后方正步行进至主席台前伫立。

  要把脱贫攻坚同实施乡村振兴战略有机结合起来,推动乡村牧区产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕,把广大农牧民的生活家园全面建设好。

  同时抓住有利时机,大力推进网格化管理、基层基础、意识形态、宗教和谐等治本之策,把事关根本性、基础性、长远性的工作做起来。

  3月17日上午,十三届全国人大一次会议选举习近平为中华人民共和国主席消息宣布后,一些国家领导人第一时间纷纷致电或致函习近平主席,表示热烈祝贺。在今后的工作实践中,要弘扬老一辈革命家的精神,进一步坚定理想信念,在中国共产党的领导下,自觉践行社会主义核心价值观,不断提升创新能力,积极推动互联网行业健康安全发展,为党的十九大胜利召开营造良好的氛围!

  

  加快建设数字西藏 更好服务经济社会发展和人民生活改善

 
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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?

落实这些目标和任务,我们要坚定不移走中国特色社会主义政治发展道路,坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,以高度的责任感和使命感投身中国特色社会主义伟大实践,切实做好参政议政工作。

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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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