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上东庭院北门07年房,急用钱,低价出售!(一口价)

2019-07-22 17:58 来源:九江传媒网

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  省委常委、延边州委书记姜治莹一起调研。市委副书记、市长刘长龙主持大会。

要立足内容建设,努力打造精品;立足改革创新,促进“双效统一”;立足转变方式,推动融合出版;立足对外交流,增强传播实效;立足公共服务,推动文化惠民。加强组织协调,研究各项措施,凝聚各方力量,建立联席会议制度,加强监督检查,加强考核问责,加强统筹协调,加强依法治水,加强宣传教育,切实把鸭绿江治理好、保护好、管理好,为建设美好吉林作出新的更大贡献,以优异成绩迎接党的十九大胜利召开。

    姜治莹代表说,“两高”报告总结工作实事求是,部署任务明确清晰,体现了人民司法为人民的思想。  参加座谈的艺术家们纷纷表示,要始终秉承以人民为中心的创作导向,沿着党的十九大确定的目标和方向,加强创作、奋发有为,在这个大有可为的新时代中,努力为吉林电影工作作出新的更大的贡献!(记者马璐)(责编:实习生、王帝元)

    要以绿色发展的理念加快开发。通过全面准确贯彻党的十九大关于党的建设和组织工作各项部署要求,切实把党员、干部、人才的思想行动统一到十九大精神上来,为决胜全面小康、建设幸福美好吉林提供坚强的组织保证。

(刘金宏邓佳佳)(责编:罗炼、陈康清)

    关于2017年统战工作,姜治莹强调,要保持定力、维护核心,坚决同以习近平同志为核心的党中央保持高度一致。

  胡家福指出,要突出项目带动、产业扶贫,加大贫困地区特色资源、优势资源的开发力度,强化资源与产业的匹配对接,努力开拓具有本地特色和优势的产业扶贫项目,培育更多带动贫困人口脱贫的经济实体。王晓萍在讲话中提出三点希望:希望新成立的联合会和联合会党委要强化政治引领,不忘初心做好工作,努力实现全省网络社会组织党的工作全覆盖;希望新成立的联合会和联合会党委要坚持承上启下,改革创新做好工作,引导广大会员积极参与到网络“同心圆”工程建设中来;希望新成立的联合会和联合会党委要注重责任担当,融合发展做好工作,团结引领全省互联网企业,同心同向、同频共振,努力走出一条有吉林特色的互联网治理和发展新路。

    “轨道交通是改善城市公共交通条件、形成科学完整的交通发展体系、提高市民群众生活品质的重大民生工程;是优化城市空间布局、地上地下一体发展的‘龙头’先导工程;是拉动经济社会发展、提升城市综合实力和核心竞争力的‘骨干’基础工程。

  经过多年的建设与积累,吉林出版产业体系完整、精优品牌突出、公共服务机制健全、后发优势明显、管理治理更加有力有效,逐渐形成了具有吉林特色的出版业发展格局。三是聚焦制度从严“做”。

  省纪委常委和部门负责同志要带头学习,树标杆、做榜样;要通过理论学习中心组学习会,进行专题研讨;抓紧研究制定省纪委机关和全省纪检监察系统学习贯彻十九大精神的具体意见。

  (记者刘姗姗)林武在长春市和德惠市调研时强调像抓经济工作一样抓河湖保护管理8月2日,省委常委、常务副省长林武就饮马河流域河长制落实情况先后到长春市九台区和德惠市进行实地踏查调研。

  中方要求日方切实正视和反省侵略历史,继续按照《禁止化学武器公约》和中日双边备忘录有关规定,全面履行应尽的责任和义务,早日彻底销毁遗弃在华化学武器。吉林省委常委、宣传部长王晓萍出席成立大会并作重要讲话。

  

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Facebook更新AI程序 植入294种语言将影响19亿人

2019-07-22 08:35:00 网易智能 分享
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刘长龙要求,各地各部门要按照会议精神,结合实际,深入研究,细化实化招商引资具体举措,突出重点、创新方法、加强协调、提升服务,不断打造良好环境,努力开创我市招商引资和对外开放工作新局面。

  对于使用英语工作的计算机程序员来说,构建一个可以分类处理垃圾电子邮件的程序非常简单,特别是在使用人工智能(AI)力量的情况下。但如果使用塞内加尔口语——沃洛夫语,这项工作就会变得像重新发明轮子那样困难,因为这个程序根本无法使用这种语言,其使用者仅有420万人。这种情况几乎适应全球近300种最常见的语言,它们被近19亿人使用。

  但在周二,Facebook刚刚发布了名为“fastText”的开源机器学习项目,它有可能解决这个问题。去年8月底,这个由部分语言库和部分机器学习算法构成的项目,已经可以使用90种语言,更新后的版本使支持语言的数量达到294种。随着公司的扩张,Facebook在纽约的AI研究团队成员已经对这种方法进行了优化,使其能够在极其小的操作系统上运行,比如智能手机。

  这促使该项目对近19亿人产生影响,尽管这些人的母语尚未得到支持。Facebook AI研究团队的科学家阿蒙德·朱林(Armand Joulin)说:“我们希望这能帮助人们轻松地学习和玩转机器学习,这个项目有助于我们在FAIR实现机器学习民主化。”

  通常情况下,如果你用一种不常用的语言来写作,比如英语或汉语,建立机器学习算法来预测你想要使用的标签,或者对邮箱中的垃圾邮件自动分类,都需要大量的工作。你必须建立一个单词库来训练,并创建一种方法来识别单词的意思,以确定整个信息排序中重要的元素。

  所以许多程序在主要语言中运行通常都很好,但是像沃洛夫这样的语言却不被支持。像fastText这样的程序可通过提供一个单词库来训练你的算法在特定的语言中工作,使最初的步骤变得容易得多。除此之外,它还使用了一种对单词进行分类的方法,这种方法可以在一分钟内整理出50万个句子。

  为了做到这一点,该方法使用了一种叫做“bag-of words”的方法,它只计算一份工作在文档中出现的次数。此外,它还会计算出在文档中出现的简单短语的次数,这两种情况都会很快完成。然后,程序会学会使用特定的单词或短语来排序或预测你想要做的事情,比如在电子邮件中计算“伟哥”的次数,那意味着它可能是垃圾邮件。

  关键是,这个程序运行得非常快,它还可以学习大量的语言,以便在很短的时间范围内投入应用。朱林说:“越复杂的模型,比如神经网络,往往过于缓慢,无法在如此规模的范围内接受训练。”

  使用语言的速度和语言的数量使得那些没有语言资源的研究人员可以使用fastText,而这些语言资源都是用英语编写的。还要减少这种方法需要运行的内存,以便于研究人员不需要超级计算机也能帮助平衡比赛场地。朱林说:“我们发布了可表达294种不同语言的程序,让世界各地无论讲何种语言的人们都能给他们的应用程序提供动力。”

责编:陶宗瑶(实习生)
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