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吉林省人大常委会任命名单

2018-06-19 03:34 来源:39健康网

  吉林省人大常委会任命名单

  百度经过长期以来特别是党的十八大以来的历史性变革,今天我们比历史上任何一个时期都更接近、更有信心和能力实现这个梦想。我们要深入领会这一马克思主义中国化最新成果的历史地位、科学体系、精神实质、实践要求,全面把握贯穿其中的崇高信仰、坚定立场、科学观点、使命意识、创造精神和科学方法论,更加自觉地运用习近平新时代中国特色社会主义思想武装头脑、指导实践、推动工作,以忠诚干净担当的实际行动体现“四个意识”和“四个自信”,坚决维护习近平总书记的核心地位,坚决维护党中央权威和集中统一领导,奋力夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利。

在泰安党史展厅,当雄壮的《义勇军进行曲》响起时,广大党员干部齐唱国歌,表达出了深厚的爱国爱党之情,表现出了强烈的责任感和自信心;随后大家认真参观了泰安党史展,了解了党领导人民革命、建设和改革发展的光辉历程。”要“把党的政治建设摆在首位”“以党的政治建设为统领”“保证全党服从中央,坚持党中央权威和集中统一领导,是党的政治建设的首要任务。

  大家感到,能够在党校学习期间感受党的十九大盛况,见证党的事业继往开来,非常幸运,无比自豪。通过加强组织队伍建设,把党的政治优势转化为国企的战斗力。

  报告中提出的新时代党的建设总要求,是我们加强新时代机关党的建设总遵循。习近平总书记当选国家主席、中央军委主席,体现了中国共产党、中华人民共和国、中国人民解放军领导人“三位一体”领导体制的制度安排,显示了中国特色社会主义的独特政治和制度优势,有利于坚持和加强党的全面领导,有利于坚持和完善党和国家领导体制,有利于维护以习近平同志为核心的党中央权威和集中统一领导,为实现党的十九大描绘的宏伟蓝图筑牢坚实的政治根基、组织根基。

这些精神归结起来就是共产党人对党的绝对忠诚和对共产主义的绝对信仰。

  进一步巩固和深化“讲诚信、懂规矩、守纪律”教育成果,努力构建积极健康的党内政治文化,推动机关党员干部特别是党员领导干部严格遵守党的政治纪律和政治规矩,切实增强自我净化能力,提高“排毒杀菌”政治免疫力,永葆共产党人政治本色。

  推进工委系统智慧党建深化运用,做好做优党建创新指数,强化对各基层党组织的党建工作量化考核,不断提高党建科学化水平,努力打造党建工作的“深圳质量”、“深圳标准”、“深圳品牌”,树立全国性工作创新、党建创新平台。机关工委要发挥好牵头抓总的作用,建立健全机关党建工作的督查、考核、问责机制,督促党组(党委)有序推动党务干部轮岗交流,找准服务中心工作的结合点和着力点,充分调动机关党组织和广大机关党员的积极性。

    再看社会生产方面。

  我局文化建设做法在省直工委《机关政治生活》刊发,省委副书记、省政协主席姚增科予以批示肯定,省直机关工委组织全省100多个省直单位机关党委书记和专职副书记到我局现场观摩,并给予一致好评。其中,井冈山税务干部党员教育基地依托红色文化资源开展理想信念教育的做法,入选第四届全国基层党建创新优秀案例。

  希望通过红色文化的弘扬,能够唤醒全民族这种精神。

  百度三是深化“双联”,服务基层群众。

  我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指引,不忘初心、牢记使命,以永远在路上的坚韧和执着扎实推进党的建设新的伟大工程,以坚如磐石的决心奋力夺取反腐败斗争压倒性胜利,展示新时代全面从严治党新作为。党的十八大以来,司法为民理念贯穿于法治中国建设全过程,司法机关从让人民群众满意的事情做起,从人民群众不满意的问题改起,让公平正义渗透到人民群众工作生活的各个方面,让每个公民都能感受到公平的护佑、正义的阳光……

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百度 着力加强基层党组织带头人队伍建设,继续开展机关党支部书记示范培训和集中轮训,着力增强履行“一岗双责”政治意识和能力水平。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

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(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?


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