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菲律宾凯时国际:我省废止、修改22件省政府规章——放权最大限

文章来源:菲律宾凯时国际    发布时间:2018年09月19日 02:22  【字号:      】

菲律宾凯时国际掌院长老带着玄非进亭子,对他道:“这事有点奇怪。圣上过来,似乎是为了确定一件事。看起来,他心中似乎有了目标。”

玄非眉头紧皱。他倒不担心自己,从始自终,皇帝的目光就在他身上放过。这就奇怪了,他怀疑的是谁呢?

那三个条件,范围也太广了。

还有玉阳,他在其中扮演了什么角?

辛泽还没到,一个小内侍先到了。


对蒋文峰来说,这真的是百忙之中抽空来管她的事,明微岂能什么都不说?当即俯身施礼:“劳烦大人,此事关系着秘案,内情如何,我现下所知的线索也很凌乱,一时不知该如何说明。只能告诉大人,这枚印章的主人,曾经在三年前到过一个地方,引出两条人命。我需要找到这个人,调查他与这桩命案的关系。”

蒋文峰怔了下:“你的意思是,假如这印章是我恩师所有,很可能他与命案有关?”

“这只是猜测。”明微解释,“因为印章的主人,恰巧出现在一个很关键的时间点。”

蒋文峰默默点头,思忖片刻,说道:“这样,明姑娘,我可以帮你查这件事。但如果这枚印章与我恩师有关,还请告诉我此案的详细情况。身为学生,无论如何不能对老师的事视而不见,便是真的涉案,我也希望由我来亲自查证。”

明微欣然应允:“此事我原本就不准备瞒大人,只是现下信息太少,牵涉又广,一时不知该从何处说起,说了反叫大人为难。倘若真与傅先生有关,定然告知大人前因后果。”

……

明微回到观中,还没进客院,就见阴影里藏着个人。

她过来,对方动了动:“你还舍得回来!”声音饱含怨气。

明微笑了:“表哥这是在等我?”

纪小五自顾自说道:“我说,你不觉得自己过分了吗?之前在家里,偶尔晚归就算了。这会儿在外头,居然也混到大半夜。还记不记得自己是个姑娘家?爹娘问好几回了,非要我出来等。”

裴贵妃就叹了口气,笑容有些淡了:“这倒是可惜了。”

明微笑而不语。

双方显然没有继续下去的兴致了,裴贵妃赏了她一对玉镯,便叫内侍送她出去了。

皇帝看着明微离开的背影,若有所思,随即问裴贵妃:“爱妃想成全谁?”

裴贵妃露出几分无奈:“陛下知道的,我还能想成全谁?”

Danielle原本在每个屋都放了一个Echo亚马逊Alexa再次抽风,莫名其妙把私人对话发给同事

亚马逊初次回应

事关隐私,亚马逊相当重视。马上找工程师调出Danielle音箱的log日志,试图搞清楚Alexa抽风的原因。

初步调查后,亚马逊的客服代表给Danielle回电解释说,“我们工程师看完你音箱的log之后,事情确实如你所说的一样,Alexa出现故障了。我们真的很抱歉。”

但具体啥原因也没有给个交代。

我们建议重新审视知识蒸馏,但侧重点不同以往。我们的目的不再是压缩模型,而是将知识从教师模型迁移给具有相同能力的学生模型。在这样做的过程中,我们惊奇地发现,学生模型成了大师,明显超过教师模型。联想到明斯基的自我教学序列(Minsky』s Sequence of Teaching Selves)(明斯基,1991),我们开发了一个简单的再训练过程:在教师模型收敛之后,我们对一个新学生模型进行初始化,并且设定正确预测标签和匹配教师模型输出分布这个双重目标,进而对其进行训练。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

通过这种方式,预先训练的教师模型可以偏离从环境中求得的梯度,并有可能引导学生模型走向一个更好的局部极小值。我们称这些学生模型为「再生网络」(BAN),并表明当应用于 DenseNet、ResNet 和基于 LSTM 的序列模型时,再生网络的验证误差始终低于其教师模型。对于 DenseNet,我们的研究表明,尽管收益递减,这个过程仍可应用于多个步骤中。

我们观察到,由知识蒸馏引起的梯度可以分解为两项:含有错误输出信息的暗知识(DK)项和标注真值项,后者对应使用真实标签获得原始梯度的简单尺度缩放。我们将第二个术语解释为基于教师模型对重要样本的最大置信度,使用每个样本的重要性权重和对应的真实标签进行训练。这说明了 KD 如何在没有暗知识的情况下改进学生模型。

此外,我们还探讨了 Densenet 教师模型提出的目标函数能否用于改进 ResNet 这种更简单的架构,使其更接近最优准确度。我们构建了复杂性与教师模型相当的 Wide-ResNet(Zagoruyko & Komodakis,2016b)和 Bottleneck-ResNet(He 等,2016 b)两个学生模型,并证明了这些 BAN-ResNet 性能超过了其 DenseNet 教师模型。类似地,我们从 Wide-ResNet 教师模型中训练 DenseNet 学生模型,前者大大优于标准的 ResNet。因此,我们证明了较弱的教师模型仍然可以提升学生模型的性能,KD 无需与强大的教师模型一起使用。

图 1:BAN 训练过程的图形表示:第一步,从标签 Y 训练教师模型 T。然后,在每个连续的步骤中,从不同的随机种子初始化有相同架构的新模型,并且在前一学生模型的监督下训练这些模型。在该过程结束时,通过多代学生模型的集成可获得额外的性能提升。

姜盛背着手,在屋里来来回回地走,半晌没有说话。

玉阳忍了许久,终于还是开口问了:“殿下,您……”

姜盛打断他的话:“妖星可以指认为某一个人吗?”

玉阳吃了一惊,压住心神,回道:“倘若是先师,或许可以看出端倪。小道的观星术还是差了火候……”

“要是你咬定妖星是某一个人,有没有人能驳你?”

零售即服务,京东开放赋能的核心秘密

在开放赋能上面,京东是很彻底的,可以说毫无保留的。过去15年来所积累的技术成果、供应链优势、AI大数据等,都已经在向商家们开放。因为京东过去主要以自营为主,在智能供应链上有很强的优势,这些都是京东崛起的核心部分。但是,京东依然愿意开放出来给合作伙伴,帮助他们在供应链上更加的智能。

而在AI大数据方面,京东拥有全行业价值链最长、最优质的大数据,并应用在所有运营环节中;在人工智能领域,京东也已经成为最深入广泛的应用者和积极推动者。大数据作为任何互联网公司的核心资产,都是不轻易对外开放,京东愿意向合作伙伴开放赋能,可见京东是完全以“零售即服务”的心态在推动这件事。

裴贵妃就叹了口气,笑容有些淡了:“这倒是可惜了。”

明微笑而不语。

双方显然没有继续下去的兴致了,裴贵妃赏了她一对玉镯,便叫内侍送她出去了。

皇帝看着明微离开的背影,若有所思,随即问裴贵妃:“爱妃想成全谁?”

裴贵妃露出几分无奈:“陛下知道的,我还能想成全谁?”

裴贵妃大方地道:“你要什么,只管说来。”

明微说:“小女需一叠黄纸,二两朱砂,再加一只笔……”

等皇帝回到暖阁,还没踏进来,就听到了一阵欢声笑语,有宫人的,也有贵妃的。

他的心情跟着好起来,笑着进屋:“在说什么,这么开心?”

“陛下!”裴贵妃起身迎上去,脸上笑容明亮,“是明姑娘在给我们演示玄术。”




(责任编辑:乾隆)

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