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一周财经回顾与前瞻 (10.28~11.03)

2019年11月04日 01:52 来源:参考军事 责任编辑:董磊

核心提示:报道称,首届陆家嘴国际再保险会议将于11月3日至5日在沪召开

参考消息网2019年11月04日 01:52 据一名销售代表称,“在完成安装后,该应用会以隐藏模式运行,因此目标手机用户无法发现,完全看不见它。”排名第二和第四的行业巨头合并将诞生全美最大的连锁影院。在和电影发行公司谈判以及采购餐饮等物品时将处于有利位置,预计每年可削减3500万美元经费。深思熟虑之后,我们决定要关闭这家数字资产交易公司。简而言之,我们没能发展我们的产品,无法说服投资人继续支持我们今后要在发展和维护上的花销。但是,我们正在研发新产品,我们将把我们的资源专注于其上。

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。

来自美国通用汽车公司、Lyft以及德尔福汽车公司 (Delphi Automotive Plc )的高管赞同乌尔姆森的观点。乌尔姆森称,美国23个州共提出55部有关无人驾驶汽车的法律。

第四季度调整后净亏损为人民币2910万元(约合450万美元),上年同期调整后净利润为人民币710万元。调整后净利率为%,上年同期为%,上一季度为%。值得一提的是,作为物联网在汽车行业的重要应用,车联网逐渐成为汽车信息服务产业的重要组成部分。《2012-2020年智能交通发展战略》、《物联网“十二五”发展规划》等一系列政策的出台为车联网的发展营造了良好的政策环境。双林集团此次介入车联网领域,有望受益政策红利。

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