乔碧萝首次露脸:韩俊:协议实施后中国自美农产品进口将大幅增加

发布时间:2019年12月14日 05:13 编辑:丁琼
本周,股东指出了持有苹果股票的几点主要理由,包括可靠的现金创造能力、估值因被打压而偏低以及未来推出变革性产品的潜力。宋祖儿回应恋情

首席 赵晓光:对,如果讲电池产业链,根据我们的研究,它应该跟整个电子制造业没有太大的不同,最能够创造价值的应该是在上游的材料,而且就目前的电池技术,它的技术的路线是不足以支撑电池行业很大的革命的,所以未来的大机会,我相信是在材料这个行业,就在正极、负极、隔膜各种材料,而且中国在这方面的布局,我认为还是不错的。事实上证明,你看从去年到现在,整个新能源汽车浪潮,其实股价表现最好的就是以天齐锂业、天赐材料为核心的材料产业。而做电池模组的,它往往技术壁垒比较低,往往汽车行业起来了,可能供给的增加比需求增加更快,你最后也赚不到钱。虚拟现实这个行业,我觉得比较明确的几点,第一点就是我们可以看到全球的国际巨头都在布置这个行业,以FaceBook为代表,但是不仅是FaceBook,我们看诺基亚都在布局这个行业,就说明虚拟现实它不是一个简单的噱头,而是一个工具型的产品,是重新定义人和人连接的一个视频技术的革命。第二点,我们可以看到什么?上周我把所有的市面上能买得到虚拟现实的VR设备全买了一遍,但你真去体验之后,包括我前段时间去调研了一批这样的行业,你会发现这个行业起来的速度,智能手机可能花五年时间起来的,我觉得在VR和虚拟现实这个行业,可能两到三年就可以很快地普及,因为智能手机已经打造了一个非常好的硬件产业链的基础,也打造了非常好的从内容到生态,到平台的一个基础。所以我觉得对虚拟现实这个行业,我个人最大的观点,最好的机会是什么?第一就是做行业内容的,做内容的企业是非常好,我前段时间去看酷景…window10

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。内地票房破600亿

在最近,中兴推出了新款手机Memo 5S,并且NBA定制元素的Memo 5S也将后续到来,定制版Memo 5S在外观以及内置应用上会加入NBA球队的经典元素。此外,Memo 5S还研发了一种智能分屏显示技术,令智能手机能如电脑一般让多种应用在同一屏幕上呈现。丁宁不敌佐藤瞳

责任编辑:丁琼

热图点击