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台北市长选举 国民党的“他”将与柯文哲做最终对决

2019-03-24 10:59 来源:宜宾新闻网

  台北市长选举 国民党的“他”将与柯文哲做最终对决

  但是,我们要清醒看到,我省人口多、底子薄、资源能源禀赋不足、发展不平衡的基本省情没有改变,随着工业化、城镇化进程的不断加快,发展方式粗放、环境容量不足、资源约束趋紧等问题日益突出,资源支撑能力和生态环境承载能力面临严峻挑战。杭州是良渚文明的发祥地之一。

探索应用“PPP(如BOT)+XOD(如TOD)”复合型新模式,以城市基础设施和城市土地一体化开发利用为理念,提高城市土地资产的附加值和出让效益,创新融资方式,拓宽融资渠道,鼓励社会资本特别是民间资本积极进入城市基础设施建设领域,是对“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念的贯彻落实,不仅有利于形成多元化、可持续的资金投入机制,激发市场主体活力和发展潜力,整合社会资源,盘活存量、用好增量,调结构、补短板,提升经济增长动力,而且有利于加快转变政府职能,实现政企分开、政事分开,充分发挥市场机制作用,提升公共服务的供给质量和效率,实现公共利益最大化。流动人口在户籍迁移意愿上具有多样化的选择,不同特征的流动人口其户籍迁移意愿存在明显差异,其中个体特征中的年龄、受教育程度、本地滞留时间和户口性质,家庭因素中的在迁入地家庭相对经济地位、同在此地家庭成员比以及家乡田地情况,流出地和流入地特征以及社会融合程度等都对其户籍迁移意愿产生显著影响。

  生态文明建设是全社会共同参与、共同建设、共同享有的崇高事业,需要全社会共同努力。从这个意义上说,构建“和谐杭州”,首先要打造“法治杭州”。

  “三点半难题”由来已久,主要是指学生三点半放学后的家长难以直接接管及再教育的问题。3.拓展工业遗产的营销组合层采取“政、产、学”一体化的模式,以文创休旅企业作为市场主体,以学术研究作为内容生产指南,政府则作为联结企业——“产”,与学术研究——“学”的平台和调节人,以管委会为主体,产权一体、多元股份,通过以奖代补、出口退税、减免租金等政策扶持,恰到好处发挥政府的能动作用。

二、做法杭州市一直贯彻的是依法打造“生态市”的思路,根据《杭州生态市建设规划》,分别从生态环境保护、节约型社会建设、打造“国内最清洁城市”等各方面加强法规规章制定工作,制定了污染物排放许可管理条例、机动车辆排气污染物管理条例、环境噪声管理条例、城市扬尘污染防治管理办法、苕溪水域污染防治管理条例、生活饮用水源保护条例、建设工程渣土管理办法、有害固体废物管理暂行办法、生态公益林管理办法、建筑节能管理办法、城市节约用水管理办法、再生资源回收管理办法、强制性清洁生产实施办法等法规规章,形成了完备的环境保护法规规章体系。

  在杭州市获得“国家环境保护模范城市”、“国际花园城市”等称号的基础上,又提出了“建设生态市,打造绿色杭州”的要求,让杭州天更蓝、山更绿、水更清、花更艳、老百姓寿命更长,使杭州这座拥有8000年文明史、5000年建城史的古老城市青春永驻、生生不息。

  以公共交通车站为中心,构建连续的步行系统是中国TOD社区最基本的人性化设计要求。而湿地综合保护工程是一项非常重要的城市基础设施建设,其重要性绝不亚于修路、架桥等城市基础设施建设工程。

  ”住房城乡建设部风景园林专家委员会委员张晓鸣说,“因此,住房城乡建设部制定出台《城市湿地公园管理办法》很及时,也十分必要,体现了城市建设和管理在贯彻落实生态文明、自然和谐理念上的清醒认知,体现了国家对城市绿地系统构建的系统性及其效益研究的重视。

  这就要求我们高度关注流动人口的管理工作,以促进流动人口对城市发展产生的正面影响,减少和消除其负面作用。其中,出租率高的大型保障房住区,则成为流动人口的重要租赁房源。

  王国平对良渚古城遗址的保护和利用工作作出充分肯定。

  在三元空间时代,城市学研究、城市规划研究都可能面临新挑战、新机遇、新方法、新模式。

  (4)中转站功能创新模式直运替代模式:通过清洁直运取代垃圾中转站中转功能,将中转站改成电瓶车的停车库、充电站和环保宣传站。城市领导制订规划,市民和企业按照规划开展自己的活动,这好比围棋博弈,领导、规划局是围棋一方,市民、企业是围棋另一方。

  

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台北市长选举 国民党的“他”将与柯文哲做最终对决

2019-03-24 08:40 作者:姜姝姝 来源:北京日报 编辑:常磊
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企业是经济增长的支柱,也是绿色经济的动力。

日前,美国一家公司宣称专业速记员在记录对话时,转录词错率为5.1%,而该公司最新研发的语音识别系统词错率已达到5.5%,超越之前的历史最佳水平,树立了新的里程碑。语音识别,是人工智能领域的核心问题之一,0.4%的差距似乎意味着机器即将比肩人类。

 
    已过“甲子”之年
 
    斯坦福大学的相关研究者在2016年9月发布了一篇名为《2030年的人工智能与生活》的文章,提到:人工智能领域正式诞生于1956年夏天,一场由约翰·麦卡锡组织的在美国达特茅斯暑期研究项目的研讨会,在多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。
 
    其实,对于人工智能子项目之一的语音识别来说,它的历史甚至比60年还要久。
 
    语音识别的研究源头可追溯至1950年,计算机科学之父阿兰·图灵在《思想》(Mind)杂志上发表了题为“计算的机器和智能”的论文,首次提出了机器智能的概念,论文还提出了一种验证机器是否有智能的方法:让人和机器进行交流,如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器,就说明这个机器有智能了,这就是后来鼎鼎有名的人工智能图灵测试。
 
    图灵测试的概念极大影响了人工智能对于功能的定义,以此为途径,卡内基梅隆大学的两位科学家希尔伯特·西蒙和曼纽尔·布卢姆做了大量的前期工作,非常精妙地证明了罗素《数学原理》52道中的38道。西蒙甚至宣称在10年之内,机器就可以达到和人类智能一样的高度。
 
    在这一时期,科学家们也将语音识别比作“机器的听觉系统”,该技术可以让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。1952年,贝尔研究所、Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年,英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。
 
    从“模拟”人脑到开创统计方法
 
    当20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标后,这一领域经历了近20年的辉煌。研究人员开展了一系列项目,表明计算机能够完成一系列原本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家心理实验、作曲家谱曲这样的活动。
 
    但是,过分简单的算法以及计算能力的限制,严重阻碍了人们使用人工智能来解决更加困难和多样化的问题。
 
    这一阶段在人工智能的细分领域语音识别上,科学家们也走上了同样的弯路。他们认为,计算机要完成语音识别这类只有人才能做的事情,必须先让计算机理解自然语言,导致研究局限在人类学习语言的方式上了,即电脑模拟人脑,语言学者参与了大量的研究工作,但最后的成果却近乎为零。伴随着对未来继续努力的失望,人工智能包括语音识别都于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。
 
    转机出现在统计语言学的创立上。这不得不提一个关键性人物——德里克·贾里尼克和他领导的IBM华生实验室,他们创新的使用统计方法,将当时的语音识别率从70%迅速提升到90%,同时语音识别的规模从几百个单词上升到几万个单词,使得语音识别就有了从实验室走向实际应用的可能。
 
    在贾里尼克之前,科学家们都把语音识别问题的核心归结为语言学中的规则问题,而贾里尼克将它当作通信问题后,用两个隐含马尔可夫模型(声学模型和语言模型)把语音识别重新概括清楚了。
 
    这个框架结构至今仍对语音识别影响深远,它不仅从根本上使得语音识别有使用的可能,而且奠定了今天自然语言处理的基础。贾里尼克后来也因此当选美国工程院院士,并被某杂志评为20世纪100名发明家之一。
 
    尽管贾里尼克在1972年就提出了新的研究范式,但模拟人脑与统计学的方法之争,却持续了近十五年时间,语音识别领域历经了十五年的新旧交替后,最大的成果其实是在技术的应用及产品化方面出现了进展。
 
    大进步的催化剂
 
    在互联网大爆发的20世纪90年代,人工智能的相关研究又一次停滞了。直到21世纪前10年,出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是下面这些重要的因素和核心技术:
 
    大数据。得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,如语音识别,通过数据的海洋中丰富的语料,使得技术不断优化。
 
    新算法。算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。在一个完整的工业界语音识别系统里,最关键的是深度学习算法,还有很多工作是专业领域相关的算法,以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如机器学习算法Google的TensorFlow目前就被开源使用。
 
    可以说,任何技术都有蓄能阶段和爆发阶段,人工智能包括语音识别技术的爆发都得益于以上条件。这也不难理解,从语音识别来看,它是需要经验、数据和用户反馈共同作用来提升表现的。需要利用用户的反馈总结出一些特点。
 
    谷歌是最早在全球范围内大规模使用深度学习算法的公司,也最早开创了用互联网思维做语音识别。在这方面,科大讯飞受到谷歌的启发,迅速跟进成为国内第一个在商用系统里使用深度学习的公司。
 
    现有成绩和待解难题一样多
 
    语音识别技术已经发展了几十年,因为大数据和深度学习的应用,这一领域的传统强者成了谷歌、亚马逊、苹果和微软这些美国科技巨头,据统计,美国至少有26家公司在开发语音识别技术,而中国则有近50家公司研究这一领域。
 
    尽管谷歌这些巨头在语音识别技术上的技术积累和先发优势让后来者似乎难以望其项背,但因为一些政策和市场方面的原因,当然也有部分原因是中文的复杂程度高于英语,所以国际巨头的语音识别主要偏向于英语,中文领域的语音智能机会则留给了科大讯飞、百度、搜狗等中国公司。在国内,这些本土化产品更为用户所熟知。
 
    中文领域的识别难度在哪里?举个简单的例子,鲁迅《孔乙己》中的孔乙己之问:茴香豆的“茴”有几种写法?或者一个更有时代感的案例,如何形容物流很快?据说,在汉语里回答这个问题竟然至少有3600种说法,比如第二天就到了、物流很给力、给快递点赞等不尽其详。尽管语音识别在近些年来取得了巨大的进步,但其实仍然还有很多的工作要做。
 
    此外,还有确保语音识别能在更为真实生活的环境中良好地工作。这些环境包括具有很多背景噪声的地方,比如聚会场所或在高速路上驾驶的时候;还有在多人交谈环境中将不同的说话人区分开。
 
    还有一个更深层次的难题是,如果需要实现人机对话、人机写作,不只是需要用机器转录来自人类嘴巴的声音信号,更要理解人们所说的话。
 
    从语音识别来看,下一个前沿是从识别走向理解,真正的人工智能仍然还在遥远的地平线上,在机器能理解其所听到或看到的事物的真正含义之前,还需要很长时间的工作,有很长的路要走。
 
    或许也可以说,我们正在从一个人类必须理解计算机的世界,迈向一个计算机必须理解我们的世界。亚里士多德曾说过,如果机器能干很多活,岂不能让人类解放出来,或许这一解放的起点就是“理解”。(姜姝姝 作者为《机器人产业》杂志副总编辑)


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