朋友圈广告再翻车:为满足监管 北京汽车联手戴姆勒向奔驰租赁增资5亿元

2019年12月08日 22:05来源:静乐新闻网作者:谢荣 实习记者 张筱箐 通讯员 白学文

  陈建华通报了今年以来市政府工作情况。今年以来,市政府把稳定经济增长作为首要任务,促进投资提速增效,扩大消费需求,稳定外需市场,确保了经济企稳回升。1~9月,全市实现地区生产总值亿元,增长%,完成地方公共财政预算收入亿元,增长8%。加快行政、财税、投融资等重点领域改革,13个方面226项改革事项完成19项,其他207项全部启动并按计划推进。大力发展民生社会事业,落实十件民生实事。扎实做好提案建议办理工作,已办理完成全国政协提案2件、省人大代表建议12件、省政协提案22件、市人大代表建议362件、市政协提案466件,未办结的24件正在抓紧办理。月避孕药研发成功

  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。网曝张亮假离婚

  王梅:新聘任制公务员养老保险制度的实施,意义体现在两个方面,一是说把从双轨制转变成单一制,不管怎么说,这是一个制度上的进步,会起到示范作用。二是通过这种公务员养老保险制度的建立,是为公务员建立一种退出制度,便于将来政府事业单位人才跟企业社会人才交流。是一个比较好的开端。奶奶摆摊赚医药费

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