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新氧创始人金星认为做医美O2O的人虽然多,但其实真正懂这个行业的人并不多。“医美看起来是一个千亿级的巨大市场,但仔细分析会发现这个市场其实是由n多个差异极大的细分市场组成”。吴城告诉网易财经,中药材只有在制药企业将其转化为产品时,方能“放大”利润。所以在药材市场从事经销和简单加工的各类药企看来,“不染色”就代表“不赚钱”。



第五局从某种意义说是最后一局,对李世石绝非轻松的事情。确实,他看了两局AlphaGo执白的棋,吸取了更多经验。不过他没有赢得比赛的压力,因为在第三局比赛就结束了,但很显然,AlphaGo在执白时更为强大。在第三局比赛前,本文作者问大卫·希尔福,选择什么棋子对AlphaGo有什么不同,他称:“这很难说。或许职业棋手可能知道。”
物理性质
杜永波1970年代出生于陕西米脂,读的是清华核反应堆专业。不穿西装革履的日子,这位华兴二号人物时常身着安踏运动鞋。去年换车时,包凡建议他换一辆奔驰,结果杜永波买了一辆十万块钱的二手车。
他表示,过去一个时期,中国经济经历了深刻调整。主要表现在:1、经济增速在波动中持续下行。2011年经济增速从两位数跌入个位数,2015年继续回落到%,为1990年以来最低。但增速放缓符合增长阶段变化的内在逻辑。过去5年中国经济年均增长%,与高速增长阶段结束前5年日本(%)和韩国(%)相比,中国经济增速回落是一个相对缓和的过程。
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
105


Project N还配有声控和照相机,索尼对它进行编程使得它可以对名为Arc的指令做出回应。从某种意义上说它类似GoogleGlass,只不过是像项链一样佩戴。它没有谷歌可穿戴设备那么突兀,但也没有那么时尚。
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。
其实在李世石输掉第一场比赛之后,朋友圈便很快分成了两派。一派认为,人类需要为人工智能担忧,人工智能将会取代人类,因为人工智能一旦具备了自我意识的能力,会反抗人类;而另一派则比较乐观,认为现代的智能设备不可能具备自我意识的能力,所谓的人工智能只是人类制造出来的,模拟人脑的算法。而且,AlphaGo战胜李世石这一事件更乐观来看的话,其实是人类改造自然能力的进一步提升,人工智能只是人类的工具,所以根本无需担忧。

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