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2018-07-18 01:16 来源:爱丽婚嫁网

  

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  要着眼于更有效地发挥政府的作用,推动建立权责统一、运转高效、法治保障的人才开发体制,破除人才流动、激励的障碍,积极对接国际先进理念和通行规则,推动建立透明的、可预期的制度环境,点燃人才创新创业创造活力激情。先后选派5000余名干部、万余名专业人才、1000余名专家到民族地区和贫困地区开展援助服务,推动省内相对发达的7个市、15个县结对帮扶45个藏区彝区贫困县,全覆盖建立对口支教、支医制度,帮助贫困地区既摘“穷帽”又拔“穷根”。

  同时,我省制定实施新一轮引才育才“千人计划”,创新设立优秀人才发展引导基金,创建打造高端人才服务示范基地,人才集聚效应明显增强,创新创业活力竞相迸发。同时,山东还将就地就近筑村台安置万人,筑堤安置万人,旧村台改造提升安置万人,采用临时撤离措施安置人口万人。

创新的脚步从未停止。

  在人才培养方面,支持涉军科研院所与地方高等院校采取“双导师制”方式,联合培养研究生,联建专业孵化器。

  “相信在不久的将来,我们会拥有更多自主知识产权的中国高速列车。一段时间,一些军工企业的研发人才或受保密规定限制,或害怕丢了“铁饭碗”,不能或不愿到地方创新创业;一些民营企业虽然有参与军品生产的积极性,但由于门槛比较高,往往只能驻足兴叹。

  ”三、坚持常态长效,以专项述职推动党管人才工作取得实效。

  根据全国老龄工作委员会办公室公布的数据,截至2017年底,我国60岁及以上老年人口亿人,占总人口的%,其中去年新增老年人口首次超过1000万。让人才到基层一线、到最需要的地方,是我们抓人才工作的重要指导思想。

  为强化中医药特色技术人才培养,我省鼓励院校加强与用人单位的协同协作,培养适应中药产业发展和中药研发的专业人才。

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  要全面推动体制机制创新,提高资源配置效率效能,推动资源向优质企业和产品集中,推动创新要素自由流动和聚集,使创新成为高质量发展的强大动能。针对这个问题,省委、省政府从破除体制机制壁垒、强化激励保障措施入手,研究出台进一步激发人才创新创造创业活力《若干措施》、促进科技成果转化《若干规定》等一系列政策,鼓励军工单位技术人员到企业从事科技成果转化或离岗创业,将不低于90%的转化收益奖励给成果完成人,5年内保留回原单位的通道。

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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。

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?


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