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[军工电子] 超低频全向接收天线信号合成仿…

2019-10-20 16:41 来源:商都网

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  然而,有货车司机反映,现在一些停车场冒出来的流动加油站点,柴油零售价只要4元/升,与中石化、中石油等国有加油站相比,每升足足便宜了元以上!真有这样的好事?这些流动加油站供应的柴油会不会是劣质柴油?会不会对车辆造成损害?污染物排放会不会严重超标?钱江晚报记者对此进行暗访。此次高层建筑消防安全综合治理逐级细分责任,上至省厅级部门,下至高层住宅住户“楼长”,超过20个省级部门、单位和人员都进行详细任务分工。

周汝国开始走访乡镇、社区里的老人们,在茶馆和群众聊天、在乡间和村民唠嗑……无论到哪里他都随身携带着一个记录本,将收集的各种火灾案例和居民的消防安全需求都一一记录了下来,最终,他思考摸索出了把消防知识与重庆当地方言相结合,编成了一系列具有地方特色的消防顺口溜。经施工现场防火负责人审查批准,领用用火证后,方可在指定的地点、时间内作业,保证施工及使用范围的消防安全。

  据了解,老人3月1日17时左右独自一人上山游玩,直到晚上准备返回时发现找不到来时的路,老人自认为自己能走出深山,也没有报警,在经过三天两夜的寻路后还是没有找到返回的方向,才拨打电话求助。”在记者随同江萍队长入户检查过程中,不时有居民向她问好,而她总会热情的回应,“您家厨房的杂物清理没……前阵子修过的电闸还有没有再打火……”江萍把每家每户的隐患都牢记在心,走访时总少不了嘱咐几句。

  随后,支队宣传员通过现场让消防战士展示穿配灭火战斗服和空气呼吸器等火场救援装备,让师生们加深了解消防官兵日常工作环境,同时介绍陪伴消防员进入火场中的专业器材。三一重工消防装备项目总监陈添明介绍,有了大跨度举高喷射消防车后,救援力量可轻松跨越障碍,直抵火场核心部位。

当李宝泽学习期满返回中队时,战友们兴奋地将他围拢起来,伸出臂膀将其托举起来抛向空中,以军营中这种特殊的方式,来欢迎大家想念的炊事班长。

  除了定期开设廉政课堂之外,支队还充分利用各个廉政警示教育时间节点开展思想教育;又为全体党员干部编发《廉政学习手册》;专程走访市检察院,引进一批针砭时弊的优秀廉政教育微电影《钓》、《归途》等,供全市官兵观看;遴选《之江新语》、《卿本佳人,奈何做贼》等一批优秀书籍引入干部自学书目,引导官兵读廉句、思廉政、践廉行。

  一个问题衍生特色消防言子“我是农民出身,没有人比我更了解农村居民的想法和需求,他们是很害怕发生火灾的,但是他们却不知道怎么预防火灾,由于他们的知识文化水平有限,现有的消防宣传资料对他们来讲是有难度的,所以我要创造属于重庆农民自己的消防顺口溜,让大家能真正听得懂、读得懂,切实提高消防安全意识,消除火灾隐患。而蔡斯迪也来到市公安消防支队政府专职消防员的岗位上,从事文职工作。

  约10分钟后,释放出水面信号浮标,告知冰上人员已找到“被困者”,收紧信号绳,准备出水。

  在江萍的带领下,这支已经发展到有37名固定队员的义务消防队,每时每刻都在忙碌着,她常说:“消防安全宣传普及教育永远在路上”“业务训练样样红”2006年5月江萍组建的女子消防队在正式成立。后被周围围观的群众拍照后上传到互联网上。

  指挥中心班长吴土俊介绍,“他当时真是坐立不安,一有电话马上抢着接,了解现场情况。

  基层作风整顿的重点是认真查摆、剖析、整改官兵在执行“五条禁令”、“公安消防部队四个严禁”、内务管理、队伍管理,执法执勤等多个方面存在的问题。

  据悉,48米大跨度举高喷射消防车已在北京试用,62米大跨度举高喷射消防车也将正式交付北京市消防局,为北京的消防安全保驾护航。支队始终高度重视廉政建设工作,把廉政建设作为一项重要政治任务,纳入消防工作和部队建设的总体规划,做到统一组织、部署、实施。

  

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人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?

  铁门两米多高,由钢铁和实木制作而成。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

请输入正确的下载密码:

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(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

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