我国建立健全企业家参与涉企政策制定机制

记者 郑菁菁 

本报获知,实际上,在此前注册制呼之欲出之时,不少市场人士通过各种途径反映,注册制必须有严格的法律法规保驾护航,如果按照当前的违法处罚力度,很可能大面积出现损害投资者利益的行为。当前审批制环境下,依然曝出不少企业造假上市,市场担心注册制下类似情况更甚。马丽承认怀孕

于是,我们又看到了一幅颇为诡异的画面:跳槽还没着落的白领开始担心AI是否会取代自己的工作;还不知道自己加班到几时的人们开始恐惧AI何时会让人类走向末日——这些担心咋看似乎都很有道理,毕竟没人能知道未来会变成什么样子。伦敦北部传爆炸声

股市有股市的规则,盈亏从来都是福祸相依,这种盈亏福祸的辩证相依,若有成熟的制度托底,无论盈亏都是“活该”,这是股市的投机本性所致。但中国股市向来有“政策市”之称,内幕、耳语、传闻虽然隐晦,但真假往往被事实验证。从资本大鳄到投机炒家,当然也包括实体上市公司,都把此处看成是资本虹吸的“黑洞”。因而,普通股民的钞票从股市流向“杨千万”的腰包绝无怨气;但是流向资本大鳄们,那就成了冤大头。前者是愿打愿挨,后者是强取豪夺。郭富城设奖拼三胎

多年来,彭加木失踪、王伟坠海等事件一直是谭述森心底挥之不去的隐痛,马航失联更是引起了这位北斗先驱的高度关注。世界艾滋病日

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。高以翔一集15万

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