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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年10月04日 14:25  浏览次数:12
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 全面赋能、覆盖除了继续在一线从事技术工作,与工友们在一起摸爬滚打外,我每两个月要到全总汇报在基层了解的情况,特别是农民工的需求。与此同时,还要定期参加全总执委会、主席团会等重要会议,在全总高层决策中发出农民工的声音。



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让教学更加高效,让课堂更有效率,对于教师来说,首先要做到顺应儿童的天性,尊重学生的差异,让学习的过程变得有趣、好玩。学习意味着成长,所以,学习的方法要有尝试、有探索、要富含挑战性,学习意味着发展,所以,学习的内容要多元、广泛、丰富。可现实的情况是,很多教师把学生的学习变得窄化了,丰富多彩的学习生活,简单的当成上课、听讲、练习、作业,加上传统的教育观念所信奉的“熟能生巧”,大量机械的练习伴随学生的学习生活,学习变得沉重乏味而负担重重。从这个角度说,实现增效减负,对于教师来说,既有责任教给学生基本的学习方法,更有责任让学习变得生动有趣,变得更有意义和更富含挑战,增强学生自主探究的兴趣与能力。


AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。


前车之鉴,后事之师。药品追溯信息化监管体系不能换汤不换药,应该在多倾听各方意见的基础上重新进行顶层设计,这一体系应该符合“公平、公正、安全、高效、经济”的原则,推进这一工作应该按照“依法行政、阳光执法”的思路。


据悉,肌肉疲劳度检测一直以来是一个难题。目前最灵敏的方法是通过将金属细针插入肌肉来检测肌肉神经的生物电信号以确定肌肉疲劳度。此外,也可以通过在皮肤上设置电极来检测皮下神经的生物电。这种方法相比于前者较为简单,但是电极必须谨慎放置,对于没有接受过系统医学培训的人来说难度很大。

 
 
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