山东省小生意

2019-12-15 02:53 163

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以互联网家装平台齐家网为主体业务的齐屹科技（股份代号：1739.HK，以下称齐家网）今日登陆港交所，开盘价 4.85 港元，与发行价一致，成为家装垂直平台第一股。齐家网上市前还在昨日发内部信，称已成为中国最大的互联网家装平台。

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　　暗示性的定义和超载的术语也可能创造出新的 suitcase words。在研究公平性的文献中，法律、哲学和统计学语言通常都过载，像 bias 这样的变成 suitcase words 的术语在之后必须要分离。

　　另一个例子，generalization 有特定的技术含义：“泛化”（从训练泛化到测试），和更加口语化的含义：更加接近于迁移的概念（从一个总体扩展到另一个总体），或外部效度（从实验扩展到现实世界）。合并这些概念将导致高估当前系统的能力。

山东省小生意　　51 信用卡登陆港交所：开盘价 8.76 港元较发行价涨逾3%

　　再次由衷感谢每位爱拼的伙伴和朋友，我们一起加油。

　　6 讨论

山东省小生意　　关于同行评审有很多值得讨论的地方。我们描述的问题通过开放性评审能够得到缓解还是加剧？评审人系统与我们提倡的价值观有多大的一致性？这些话题已经在其他地方被详细讨论 [42， 44， 24]。

最近阿里妹发现，身边的程序媛们每天来上班都是这样登录内网的：

　　谢谢大家！嘘！阿里程序媛上班的第一件事是..._IT新闻

　　据轻妍的介绍，账号登录的人脸识别是要求1:1 的精准性，即账号、设备与人脸信息均一致。所以团队在人脸登录背后同时做了设备认证与人脸识别双重验证，以保证安全性。“设备认证能够确保使用环境的安全，而人脸识别过程中则运用到严格的活体检测，防止出现登录错账号的情况”。

　　账号团队的项目经理轻妍表示，“在团队确定要做这件事后，我们设想过很多登录方式，最后聚焦在声纹识别与人脸识别这两种认证方式上。但由于声纹容易模拟，且对环境要求比人脸更高些，同学们的实际办公环境对声音的影响也会更复杂，所以我们最终优先考虑做人脸登录。”

　　我们相信，解释说明以及科学和理论的严谨性对于科学进步，和建立更广泛的公众有效对话至关重要。此外，由于机器学习技术将被应用于医疗健康、法律自动驾驶等重要领域，对于机器学习系统能力限制的知晓将让我们能够更加安全地部署 AI 技术。我们将通过讨论一些对于上述观点的反驳，及历史背景来结束本文。

　　其中最后一个问题也影响着公众的判断。欧洲议会曾通过一份报告，讨论如何应对“机器人产生自我意识”的问题。尽管机器学习的研究者们并不向所有这些工作产生的误解负责，但权威同行评审论文中的拟人化语言似乎至少负有一定的责任。

　　这让我们担心，高标准可能会阻碍创见的发布，因为这些创见往往非同寻常，而且可能是推测性的。在其他领域，如经济学，高标准导致学者可能需要数年才能完成一篇论文，冗长的修订周期必然会消耗可用于新研究的资源。

山东省小生意　　针对上述建议也有很多需要考虑的因素。本文草稿的一些读者曾指出：随机梯度下降往往比梯度下降的收敛速度更快——换句话说，或许更快节奏的、更喧闹的过程让我们抛弃了撰写“更干净”论文的初衷，也加快了研究速度。例如，关于 ImageNet 数据集图像分类的突破性论文 [39] 提出了多种没有控制变量研究的技术，其中一些随后被确定是不必要的。然而，在研究提出时，其结果非常重要且实验计算成本高昂，等待控制变量完成可能不值得整个社区为之付出代价。

　　真的存在核心基因吗？

　　在该论文中，普里查德及其同事提出，当遗传学家寻找导致疾病或特征的原因时，将细胞中的基因视为网络可能会更有成效。在疾病过程的核心可能存在一些非常高度相关的基因，他们将其称之为核心基因。同时，外围基因在总体上提高了影响力。论文作者提出，对核心基因的理解将提供对疾病机制的最佳见解。另一方面，将外围基因的作用联系起来有助于拓宽人们对为什么有些人会患上某种疾病而有些人不会的理解。山东省小生意

　　香港知名股评人曾渊沧认为，近一段时间人民币对港元贬值，也使内地企业的资产换算成港元后贬值，自然也影响了相应股价。

　　南华金融集团策略师岑智勇对第一财经记者表示，当前港股的支持位置在 28000 点，阻力在 29000 点，因为外部不明朗因素太多，一旦市场情况不好，IPO 就可能减少甚至暂停。

　　在 AI 领域里，事情也是类似的，正如第一章所述，Drew McDermott [53] 在 1976 年就一系列问题批评了一个（主要是机器学习时代以前的）人工智能社区，批评内容包括暗示定义，以及未能将猜测与技术主张分开。1988 年，Paul Cohen 和 Adele Howe [13] 也指责一个人工智能社区“很少发布他们提出的算法的性能评估”，而只是描述了系统。他们建议为量化技术发展建立合理的指标，并分析“它为什么有效？”、“在什么情况下它不起作用？”以及“如何让设计决策合理化？”……这些问题在今天仍然能引起我们的共鸣。

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　　实际上，在这里讨论的问题既不是机器学习所特有的，也不是目前这个时代所特有的：它们反映了整个学术界反复出现的问题。早在 1964 年，物理学家 John R． Platt 在其关于强推理的论文 [62] 中就对于相关问题进行了讨论，他在文中指出了对特定先验标准的遵守，这也为随后分子生物学和高能物理，甚至其他领域的快速发展提供了能量。