上海:瞄准高标准、高水平为中国营商环境发展"加速" 分析师:iPhone 11一个月卖出1200万部 苹果加大产量

2019年12月05日 08:37 千龙网

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2015财年来自于持续运营业务的净亏损为240万美元,2014财年来自于持续运营业务的净利润为2830万美元。资料显示,马化腾在12月2日以港元的价格减持了腾讯控股330万股股份;12月3日,马化腾以港元的价格减持了腾讯控股约201万股股份;12月4日,马化腾以港元的价格减持腾讯控股880万股股份;12月5日,马化腾以港元的价格减持腾讯控股1100万股股份。

2008年第一季度在线游戏的毛利率为%,上一季度和去年同期分别为%和%。毛利率的环比降低主要是由于第一季度游戏业务人员数量增加导致的人员成本增加,另外杂项销售成本也有所增加,但收入的增长部分抵消了成本的增长。毛利率的同比增长主要是得益于收入的提高,但为了开发和改进游戏,第一季度游戏人员数量也有所增加,随之而来的人员工资和相关成本的增加则部分抵消了游戏收入的提高。西蒙斯关键抢断欧冠高以翔遗照曝光邓超孙俪家添新丁21世纪经济报道记者了解到,相比民企的人均钢铁产量,鞍钢实际上需要分流的职工远远不止40%。比如民企沙钢和国企鞍钢每年钢铁产量同为3000多万吨,但是沙钢集团全员才3万多人,鞍钢集团是16万左右,鞍钢集团上市公司鞍钢股份2015年亏损42亿,而沙钢集团盈利19亿。

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。所有,DeepMind的下一步打算是什么?我们需要注意的是,AlphaGo并不是DeepMind唯一或是最大的项目——DeepMind是一家拥有数百名员工的庞大研发团队,但研发出AlphaGo却只用了它15名员工。

平时,我们形容一个人下象棋下的好,我们可能会说“他脑子很会算,能算到5步以后呢”。这个意思就是说,这个人在选择下一步走法的时候,他评估每一步走法,会往后继续多想几步——“如果我这么走,对方会怎么下呢?那对方这么下之后,那个时候我可能选择的最佳走法又是什么呢?”以此类推。对人类来说,他在大脑中会进行多次推演,来选择最好的走法路径。所以能够想到5步之后,已经是很厉害的人类了!但这种思维方式,恰恰是计算机特别擅长的。MinMax算法就是一个这样的算法,成功应用在很多棋类AI中,基本思想和之后要讲的AlphaGo的MCTS算法也有相通之处。第二是监管,现在我们做的监管主要是通过五个标准来加速退出,环保、能效、安全、质量和技术这五个标准,从目前来看主要还是要加大执法的力度。百乐牛牛游戏从前几日樊麾的口述可以看到,他在2015年11月就败给AlphaGo,但是保密协议规定他不能对外透露。而等到2016年1月Nature杂志刊登了Google研发成功基于深度学习的围棋机器时才公布此事,两事情碰到一起互相佐证迅速引爆了媒体的关注。

责任编辑:李红英

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