先锋集团:网信控股CEO盛佳等高管必须回岗主持工作

记者 郑菁菁 

今日创业板强劲反弹,TMT 三大行业涨幅均超 4%,题材板块急剧升温,锂电池、网络安全、人工智能、移动支付等科技类主题风头旺盛,市场人气伴随赚钱效应显着回升;大盘在银行股的拖累下略显弱势、但仍成功站上2900 点。消息面上,凌晨美联储会议维持利率不变、言论鸽派减轻市场对人民币汇率贬值、热钱流出等风险的担忧;总理记者会发言坚实市场对经济形势与资本市场发展的信心, 并释放深港通等利好讯号。昨日提示关注“ 战新板删除”为中小创板块带来的配置机会,今日得到初步验证,建议持续跟进、灵活配置,关注新消费、新技术主题,同时警惕大盘在3000点下方的压力。焊接油罐车爆炸

据国际刑警组织官网显示,截至11月1日,国际刑警组织针对中国籍嫌疑人发布的红色通缉令有160个。这些被通报的人员中,包括有组织犯罪、黑社会组织等犯罪嫌疑人,也包括诈骗、贪污腐败等案件的犯罪嫌疑人。其中,原河北省省委书记程维高之子程慕阳便名列其中。月避孕药研发成功

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。白城工地突发坍塌

RUSS-INVEST投资公司分析部主任德米特里·别金科夫认为,与西方国家的外交恶化并未影响俄罗斯入境游客的数量,因为东方游客的增加抵消了西方游客的减少。地球大陆最深点

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