今天下午,武汉卓尔官宣了主教练李霄鹏的教练组成员,其中,李金羽、王亮、李雷雷、阮行、胡宇均加入武汉卓尔教练团队,这些名字绝大多数都是鲁能球迷的老熟人,而泰山队主帅郝伟的新赛季教练团队也将有一定的调整和补充。

在这个领域,诸如语义分割或对象检测之类的研究进展已经相当成熟。ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的对象检测已逐渐淡出人们的视线,因为只有企业(通常拥有优质丰富的数据集或财务资源)愿意在这一挑战赛中争取获得好的名次。

另外,此前曾两度执教青岛中能主帅的殷铁生将会再度出任中能队主帅,虽然暂时还没有官宣,但殷铁生可能会出现在下周中能队的备战训练场上。中能新赛季的教练团队中,还包括张崇来、黄国昌、张健、钱鼎等几名教练,目标自然是冲甲。

文中作者通过识别当前图像的哪些区域与其他图像中的相似区域相匹配,并匹配两者之间的分类,建立了一个图像分类管道。由于该分类方法专门提供了训练集中相似图像和特征的直接对比,因此该分类方法比其他性能接近的技术更具可解释性。

生产环节、批发环节经营者能够证明其出现上述第(一)项、第(二)项情形,属于按照政府或者政府有关部门要求,为防疫需要进行物资储备或者计划调拨的,不构成哄抬价格违法行为。

鲁能泰山队目前在内外援方面,都有了新进展。其中,韩国外援孙准浩和上港后卫石柯已经确定加盟鲁能,只差最后的官宣。其中,石柯被曝已入住鲁能基地,而孙准浩也将参加泰山队的冬训。谈到加盟鲁能,出发山东之前,孙准浩接受采访时表示,多支球队之前都在跟自己聊加盟的事宜,但山东鲁能高层非常认可我的水平,“在2018年,鲁能在全北训练时,就关注并认可了我。鲁能是一支很棒的球队,体育场、球队的基地都很好,我适应起来应该不会太难,经纪人告诉我,鲁能的高层真的很想得到我。”

对于零售领域经营者,市场监管部门已经通过公告、发放提醒告诫书等形式,统一向经营者告诫不得非法囤积的,视为已依法履行告诫程序,可以不再进行告诫,直接认定具有囤积行为的经营者构成哄抬价格违法行为。

我是老式经典规划和所谓的符号 AI 的忠实拥护者,在该方法中,智能体通过理解对象或人此类的符号与真实世界建立联系。

 图1   这是来自实体抽象论文的一个示例,展示了如何使用此方法对未来进行预测

李昂表示,各区对辖区内管理的处于隔离期的透析患者进行摸排,确定专人负责与进行血液透析的医疗机构对接;医疗机构不得推诿,确保血液透患者治疗不延误、不中断。

在网络蒸馏方面,一些很棒的工作十分值得关注:在训练模型后使用优化技术删除对整体性能影响不大的神经网络部分,代价只不过是增加些计算量。

意见明确,出现下列情形,对于哄抬价格违法行为,市场监管部门可以按无违法所得论处。包括:(一)无合法销售或者收费票据的;(二)隐匿、销毁销售或者收费票据的;(三)隐瞒销售或收费票据数量、账簿与票据金额不符导致计算违法所得金额无依据的;(四)实际成交金额过低但违法行为情节恶劣的;(五)其他违法所得无法准确核定的情形。

李昂称,各医疗机构严格落实院感防控各项措施,从严、从实、从细做好各项疫情防控工作,坚决防止院内感染事件发生,同时做好疫情防控下的医疗救治,尤其是急危重症患者的救治,确保患者和医务人员安全。

这篇文章是最近尝试让系统了解什么是对象,然后使用所学的动力学正向模拟那些对象的行为来构建学习问题的少数研究之一。该篇论文表示:“  OP3 强制执行实体抽象,将潜在状态分解为局部实体状态,每个局部状态均使用以通用实体作为参数的相同函数进行对称处理。”

院感防控和急危重症救治并重

在此领域,另一个值得一提的成果是 Facebook AI 的 Hanabi 纸牌游戏 AI,该系统中需要让 AI 玩一个部分可观察的协作式纸牌游戏。

作为一个对真实世界感兴趣和经常使用这些新技术的人,我发现我对尤其是在像智能手机和小型自动机器人等资源受限的系统上使用这些技术的研究特别感兴趣,这些研究将会促使这些工具和功能得到更广泛的应用。

人类一直是这样做的,但是将我们的能力转译给机器人或者人工智能体时,我们经常需要指明希望智能体推理出什么对象或者其他的预测。

现在研究社区在使用各种各样的新技术来更快地训练这些系统,并且在不影响准确性的情况下使它们更快更有效。

以前对于 AlphaZero 来说,Atari 游戏是遥不可及的,因为这款游戏的观察空间非常大,这使得 AlphaZero 难以构建行为树并得出决策结果。在围棋中,由于棋盘会遵循采取某个动作后棋盘会呈现的局势的一系列规则,因此预测行为结果是很容易的。

经营者有第(三)项情形,未造成实际危害后果,经市场监管部门告诫立即改正的,可以依法从轻、减轻或者免予处罚。第(四)项“大幅度提高”,由市场监管部门综合考虑经营者的实际经营状况、主观恶性和违法行为社会危害程度等因素,在案件查办过程中结合实际具体认定。

二、表征学习(万能的符号 AI)

这种方法感觉更像是我所期望的真正的智能决策系统:拥有权衡不同选择,而不必精确地预测每个选择对于真实世界的影响的能力。这里的复杂之处在于他们如何同时学习潜在空间并学会在该潜在空间进行规划,更多详细信息可以参阅他们的论文。

在现实世界中,出现了越来越多模拟工具技术并且能够获得良好的性能。在域随机化中,模拟场景的元素(纹理,光照,颜色等)是随机变化的,因此学习算法学着忽略那些通常无关的细节。诚然,我从未(完全)看好域随机化的前景。

北京市要求,各医疗机构严格按照分类处置、重症优先、绿色通道、个性安排、缓冲隔离、加强防护等措施,加强急危重症患者救治。

意见表明,经营者违反省级人民政府依法实施的价格干预措施关于限定差价率、利润率或者限价相关规定的,构成不执行价格干预措施的违法行为,不按哄抬价格违法行为进行查处。

李昂指出,各三级医院设立住院患者综合过渡、缓冲病房,由院领导负责,依据患者病情做好分级分类筛查,优先用于急危重症入院患者过渡期安置,待排除新冠病毒感染后,再转至常规病房做下一步治疗,降低潜在院内交叉感染风险。严格落实隔床收治或1室1患等措施,床位使用率不超过75%。

如果数据不够多样化,则模拟是一种非常有用的工具,因为数据便宜且有效无限。

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山东电视体育频道徐凯华

意见还指出,经营者出现下列情形之一,可以认定构成《价格违法行为行政处罚规定》第六条第(三)项所规定的哄抬价格违法行为。包括:(一)在销售防疫用品过程中,强制搭售其他商品,变相提高防疫用品价格的;(二)未提高防疫用品或者民生商品价格,但大幅度提高配送费用或者收取其他费用的;(三)经营者销售同品种商品,超过1月19日前(含当日,下同)最后一次实际交易的进销差价率的;(四)疫情发生前未实际销售,或者1月19日前实际交易情况无法查证的,经营者在购进成本基础上大幅提高价格对外销售,经市场监管部门告诫,仍不立即改正的。

预防和控制院内感染是提供医疗服务的基础和前提。

幸运的是,人们对可解释的 AI 的关注度逐渐增加并取得了一些进展,总体上正在朝着人类可能愿意相信和共存的 AI 方向努力。

鉴于目前国内多个地区存在散发和聚集性疫情,为保障民众的生命健康安全和社会公共安全,倡导患者在当地就近就医,同时鼓励和支持北京市各三级医院通过远程医疗、互联网医疗等线上方式,加强对外省市医疗机构的技术支持,为患者在当地就近诊疗提供更加便利的服务。(完)

北京市要求,各医疗机构按照应检尽检要求,开展透析患者核酸检测,设立专门时段、专门区域为有指征但暂未排除新冠肺炎的患者或处于隔离期的中高风险地区患者进行血液透析。

这项工作真正令我吃惊的是,它是如何将个人想法组合成一个更大的工作系统。这篇论文与我见过的其它关于机器学习工作的系统论文一样,但除了表征特征化神经网络训练这一常年惯用的技巧之外,MuZero 中提出的想法还帮助回答了关于如何为日益复杂的问题构建 AI 的深刻问题。 

概括而言:我希望符号 AI 和更多“现代”深度学习方法能够交叉取得更多的进展,以解决像基于视觉的地图构建、不确定性下的规划和终身学习等机器人技术社区感兴趣的问题。

今年,这一领域孩子持续发展,包括新交互式的 Gibson 环境和 Facebook (发布的令人)惊艳的 AI Habitat 环境。

这些环境包括超大规模、多传感器、逼真的室内数据集 InteriorNet 和“ 由 1447 层组成的 572 栋完整建筑物,总面积 21.1 万平方米”的 GibsonEnv 数据集。

李昂表示,各医疗机构要建立急性脑出血、急性心肌梗死、严重创伤、消化道大出血、高危孕产妇等急危重症患者手术的应急机制,完善应急预案,对急需手术治疗、短时间不能排除感染风险的患者,可通过设置过渡缓冲病房、负压手术室、提升医护人员防护等级等措施,及时妥善开展应急手术等救治服务。

同时,在下方这篇“超棒”的 GitHub 贴文提供了不同网络剪枝方法的完整列表。

但对于 Atari 而言,预测行动结果原则上需要预测下一帧游戏可能呈现的战局。当系统试图估计它在几帧内的动作会对未来所造成的影响时,这种非常高维的状态空间和难以定义的观察模型,将极具挑战。

意见指出,经营者不得捏造、散布防疫用品、民生商品涨价信息。经营者有捏造或者散布的任意一项行为,即可认定构成《价格违法行为行政处罚规定》第六条第(一)项所规定的哄抬价格违法行为。

OpenAI 还将域随机化应用到视觉外观和物理学上,来让 AI 学习操作魔方,证明了机器人的手可比我们人类要灵活得多。

但随着 GNN 的出现,高维输入不再是一大难题。去年我们看到了使用 GNN 完成对其他表征学习方法(如量子化学)极具挑战的有趣目标的工具,呈爆炸式的增长。

本文中,Gregory J Stein 对机器学习和机器人研究领域的目前的发展现状发表了他的看法。

简而言之,2019年以来,我最大收获之一是:研究人员尤其应该意识到,我们开发模型和尝试构建系统时,应该尽可能设计成可解释性的。

经营者存在以下情形的,可以认定为捏造涨价信息。包括:(一)虚构购进成本的;(二)虚构本地区货源紧张或者市场需求激增的;(三)虚构其他经营者已经或者准备提价的;(四)虚构可能推高防疫用品、民生商品价格预期的其他信息的。

加强急危重症患者救治

官方表示大家可以在@playstationhk官方IG的特效栏中找到该特效,但AR效果仅限于香港玩家体验。

2018年出现了大量模拟工具,其中许多模拟工具通过模拟现实环境提供了许多逼真的图像,目的是直接用于实现现实功能。

七、模拟工具的持续增长和模拟到现实的进展

对于机器人技术和机器学习的交叉领域的研究人员,我发现大多数人的观点是:只有技术变得足够强大时,人们才可能相信它们能为现实中硬件的决策提供依据。

此工作尚处于起步阶段,但我期待看到社区将如何继续研究使用新颖的学习结构,来系统找出感兴趣的实体,然后用于后续的规划管道中。

今年,随着用于构建和使用图网络的工具日趋成熟,研究人员开始将 GNN 用于解决他们自己的问题,在机器学习和机器人技术的交叉研究方向开展了一些有趣的工作。

经营者有以下情形之一,可以认定构成《价格违法行为行政处罚规定》第六条第(二)项所规定的哄抬价格违法行为。包括:(一)生产防疫用品及防疫用品原材料的经营者,不及时将已生产的产品投放市场,经市场监管部门告诫仍继续囤积的;(二)批发环节经营者,不及时将防疫用品、民生商品流转至消费终端,经市场监管部门告诫仍继续囤积的;(三)零售环节经营者除为保持经营连续性保留必要库存外,不及时将相关商品对外销售,经市场监管部门告诫仍继续囤积的。

新技术和新领域的进展让人振奋,但这些技术研究开始放缓,同样值得关注。随着许多研究领域已经取得了初级的研究成果,研究本身变得越来越有趣,并且由于阻碍该领域进展的真实挑战也变得越来越明晰,会促使研究人员对该领域进行更深层的研究。

总体思路很简单:构建一个图,其中节点与各个实体(对象、空间区域、语义位置)相对应,并根据它们相互影响力将它们进行连接。简而言之,我的想法是:在最容易定义的目标问题上采用尽可能多的架构,然后让深度神经网络根据该结构来学习实体之间的关系(这与我在上文中提到的表征学习概念类似)。

然而,AlphaZero 和 MuZero 目前还缺乏解决实际问题的能力,相关讨论可参考这篇文章:

做好血液透析患者服务

随着我们努力使 AI 变得越来越智能,这项工作将推着我们往更好地理解哪些想法和工具能够让这些系统在现实中得以应用的方向前进。

李昂提到,各医疗机构要设置应急隔离区或缓冲区,用于暂未取得核酸检测结果等情况下急危重症患者的应急救治;要建立急危重症患者核酸检测的绿色通道,加急出具检测结果,加强设置急诊的医疗机构急诊服务管理,实现急诊与住院有效衔接。

最近的一些工作已开始在能够从数据中学习这种表征的方向上取得真正的进展,使学习系统能够自行推断对象或建立它们能够用以与此前未见过的位置进行交互的对象和位置的“关系图”。

也许最让我兴奋的进展,要数表征学习领域。

我不知道我是否一定认同应立即停止使用黑盒模型,但她在论文中提出了一些充分合理的观点,对于当前以开发黑盒模型为主流的 AI 领域至关重要。

图模型在 AI 中已使用了数十年,但是如何处理高维观测值的问题却是一大瓶颈,在一段时间内,似乎只有手动设计特征能够成功解决该问题。

严格掌握中高风险地区范围

意见指出,出现下列情形,对于无违法所得或者视为无违法所得的哄抬价格违法行为,市场监管部门应当依据《价格违法行为行政处罚规定》第六条规定的情节较重或者情节严重的罚则进行处罚;经营者违法所得能够明确计算的,应当依法从重处罚。

不久前我撰写了《Deepmind’s Alphazero and the Real Word》一文,其中提到的一些应用我非常感兴趣,并希望研究社区中越来越多的人能优先进行可解释系统设计。

但一个在很大程度上难以获得确切答案的问题是:符号从何而来?更笼统地说:我们应该如何表征世界,以便机器人在解决复杂的现实问题时能够快速有效地做出决策?

自从 Facebook 研究院的 Mask-RCNN 在 2018 年兴起以来,我在监督机器视觉领域再也没有看到尤为鼓舞人心的研究成果。这并不是说这个领域的研究不重要。

但这不是一件坏事!事实上现在尤其是机器人研究者的好时机,因为研究社区已经发展到了这样一个节点:在研究人员可用的数据集之外尽可能地追求更高的性能,并且开始更加关注广泛采用机器人工具和与这一过程相关的“便利功能”。

三、监督计算机视觉领域研究

他称,疫情中高风险地区较多的区,指定区域医疗中心作为本区危重症患者救治定点医院,并告知本辖区居民。各区采取封控措施的社区(村)及时派出医疗服务队伍,采用巡诊和进社区(村)服务的方式适应居民医疗需求;做好急救保障,市急救中心对全市中高风地区居民的急救呼叫服务,及时响应提供服务。

这项研究目前仍处于初级阶段,但是我很渴望看到它的进展,因为我坚信朝着能力更强的机器人方向前进,需要对这个领域有更深入的了解和取得重大的进步。我发现了几篇特别有趣的论文,包括:

李昂介绍,按照国务院相关部门发布的全国各地中高风险地区名单,各医疗机构安排专人及时更新相关信息,随时掌握疫情变化,动态调整防控措施,实时告知全院工作人员,有针对性做好疫情防控工作。严格掌握中高风险地区范围,不随意扩大范围,不降低防控标准,不遗漏人员筛查。

包括:(一)捏造或者散布疫情扩散、防治方面的虚假信息,引发群众恐慌,进而推高价格预期的;(二)同时使用多种手段哄抬价格的;(三)哄抬价格行为持续时间长、影响范围广的;(四)哄抬价格之外还有其他价格违法行为的;(五)疫情防控期间,有两次以上哄抬价格违法行为的;(六)隐匿、毁损相关证据材料或者提供虚假资料的;(七)拒不配合依法开展的价格监督检查的;(八)其他应当被认定为情节较重或者情节严重的情形。

意见还指出,市场监管部门发现经营者哄抬价格违法行为构成犯罪的,应当依法移送公安机关。

MuZero 通过学习状态空间的潜在(低维)表示形式(包括当前帧),然后在该学习空间中规划从而规避了此问题。有了这一转变,智能体就可以在这个狭小的隐藏空间中采取行动,并想象许多不同行动的影响并评估可能发生的取舍,这就是 AlphaZero 和 MuZero 都基于的蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法的标志性特征。

对于许多机器人应用而言,特定的纹理和光照实际上可能对规划十分重要,并且特定域技术可能更合适和随机化,例如一些数据增强处理,可能会引入自身的一些问题。话虽如此,研究人员过去一年的努力(包括《Sim-to-Real via Sim-to-Sim》这篇论文在内)和通过在各个子领域中广泛使用这些技术来提高性能,让我开始相信这些技术的实用性。

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过去一年中还有一些不错的研究,例如由我的朋友和同事 Leilani H. Gilpin 和 Cecilia Testart 等人所著的《Explaining Explanations to Society》,致力于研究什么类型的模型解释对社会最有用,以及我们如何解决现有深度学习系统输出结果的局限性等相关问题。

这篇论文涉及到构建一个在线拓扑图作为寻找语义目标的智能体导航(例如找到厨房)。导航时,智能体将定期识别新的房间,并在它们变得足够确定时将新房间添加到其不断增长的关系图中。这里执行的一切处理都基于视觉,意味着系统必须处理相当大的不确定性和高维输入。这篇文章与 ICLR 2018 上发表的一篇极具影响力的论文《 Semi-parametric Topological Memory for Navigation》的想法类似:智能体需要事先演示环境以构建它的地图。

而 MuZero 学习紧凑表示的额外能力(系统动态模型),可以模拟规划动作和随后观察来达到规划接下来的动作的目的,这让我相信这样的系统可能有一天能够解决现实世界机器人技术的问题。

整个 AI 研究社区都正在努力将个人的想法汇集起来,集合个体思想以建立更强大的决策系统。AlphaZero 和 MuZero 也都朝着这个方向发展,识别 MCTS 树结构(模拟选择不同动作的影响)以及预测每个动作的未来优点的能力,将产生更强大的学习系统。

下图来自论文,展示了系统如何对黏土色的麻雀图像进行分类:

尽管我对深度学习和表征学习方法的前景感到十分兴奋,但这些技术所产生的系统通常是难以理解的。由于这些系统逐渐面向人类,其难以理解的特点将成为一个问题。

在未来几年里,我期望看到 AI 研究社区如何继续将基于模型和不基于模型的技术之间的边界模糊化。

AlphaZero 是2017年我最喜欢的论文之一。DeepMind 的国际象棋和围棋 AI 今年实现了重大升级,现在的版本名叫: MuZero,从而顺利将 Atari 游戏添加到了其以超越人类的表现完成的任务清单之列。

经营者存在以下情形的,可以认定为散布涨价信息。包括:(一)散布捏造的涨价信息的;(二)散布的信息虽不属于捏造信息,但使用“严重缺货”“即将全线提价”等紧迫性用语或者诱导性用语,推高价格预期的;(三)散布言论,号召或者诱导其他经营者提高价格的;(四)散布可能推高防疫用品、民生商品价格预期的其他信息的。