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利来国际app下载:“排队怀孕”羞辱的不仅仅是女职工

文章来源:利来国际app下载    发布时间:2018年09月21日 11:03  【字号:      】

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“改造我家外立面,为啥必须和隔壁改的一样?”在海口湾附近买房不久的王先生向南国都市报记者反映,他所居住的小区内不少住户都封闭了阳台,然而在他也设计好样式打算封闭阳台时,却遭到了物业的“阻挠”。

王先生称,他准备施工时却被物业告知,封闭的样式需要和已经做好封闭的隔壁一模一样,保持整体美观。记者在王先生提供的外景图纸上看到,王先生家所处楼房内的各户均已完成阳台一侧的封闭,但大多数都是单层房,属于双层复式房仅有王先生家及其右侧的另一户房屋,而这户房屋已经装好了以三轨道推拉式为主的阳台窗。“物业同意我改造阳台,但是坚持让我按照邻居的样式去改。为什么一定要照这样做呢?”王先生十分不解。

记者来到王先生所在的小区。据物业公司相关工作人员介绍,该小区阳台是一半面积计入产权面积,业主除了外观权,就只拥有自己家阳台的产权。而阳台的内侧外墙面属于外立面,外立面归全体业主所有。“如果私自把阳台内侧墙体的材料、样式和颜色改变了,就属于改变了外立面,也就侵犯了全体业主对外立面的所有权,须征得全体业主同意。”该工作人员表示,物业方面允许业主根据自身情况封闭阳台,但出于美观等方面考量,还是要求业主尽量采用统一的封闭样式。

根据《中华人民共和国刑法》第一百一十四条的规定,放火、决水、爆炸以及投放毒害性、放射性、传染病病原体等物质或者以其他危险方法危害公共安全,尚未造成严重后果的,处三年以上十年以下有期徒刑。本罪是危险犯,其成立并不需要出现不特定多数人的中毒或重大公私财产遭受毁损的实际结果,只要行为人的行为足以危害公共安全,即有危害公共安全的危险存在即可。

本案中詹某某在淮山地里洒“老鼠药”,已构成对公共安全的伤害,而且詹某某对于在淮山地里洒“老鼠药”可能会造成牲畜中毒死亡是明知的。历史总是惊人相似!美国汽车或要重演2008年房地产次贷危机?

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南国都市报8月8日讯(记者王天宇通讯员叶佳)8月2日,三亚公安边防支队西岛边防派出所查处一起扰乱公共单位秩序案,行政拘留1人。

曾有多次吸毒被公安机关抓获的陈某,从7月27日至30日凌晨1时至3时,连续拨打西岛边防派出所值班报警电话近百次,对民警进行了辱骂和骚扰。其行为不仅恶意占用了社会公共资源,影响了派出所报警电话正常接警工作,还严重扰乱了公安办公秩序。

8月2日,在西岛边防派出所多次反复劝解无效的情况下,民警依法传唤了陈某。经调查,陈某对其违法行为供认不讳,交待了他拨打报警电话扰乱公安机关办公秩序的违法行为。目前,经三亚市公安局批准,对违法行为人陈某处于行政拘留10日处罚。

英特尔的“尺子”,三星的“钉子”

如果基于3D NAND推出32TB Intel Ruler SSD之后,1U服务器中就可以实现1PB的存储容量,如果是一个采用2TB HDD磁盘构建1PB存储容量就得要42U的机架。

说到底,Intel Ruler SSD在对比U.2 15MM 类型的SSD似乎有着更好的热效率设计,利于数据中心机房的基础构建。

这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。




(责任编辑:亚林斯)

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