科技股表现活跃 机构建议关注投资主线

2019年09月20日 13:04 千龙网

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在抗美援朝作战中,志愿军空军参战部队发扬革命英雄主义精神,英勇善战、敢打敢拼,实战起飞2457批、架次,实战366批、4872架次,击落敌机330架、击伤敌机95架,涌现出大批英雄集体和英雄模范人物。其中,荣立集体一等功的单位6个,集体二等功的单位2个;荣立个人特等功的16名,一等功的68名,有21人获英雄、模范的荣誉称号。新闻标题}

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节假日盼望与亲人团聚,本是人之常情,无可厚非。但是国不可一日无防,军不可一日无备。对军人来说,战争,是须臾不可回避的话题;战备,是分秒不可懈怠的大事。军队是一个特殊的集体,其核心使命是维护国防安全。一年365天,国家安全这道防线没有节假日。军人职业的特殊性决定了我们必须要作出牺牲和奉献。

卫星导航概念股拉升 耐威科技涨近9%时至今日,全球绝大部分运营商的3G网络都已部署超过10年的时间,单纯的2G用户已是寥寥无几。而比3G更早部署的GSM设备更是老旧不堪,选择退网也是理所当然。实际上,包括美国、新加坡、澳大利亚、澳门在内多个国家和地区的运营商都已经宣布在2017年前关闭GSM网络,尽快关闭老旧不堪的2G网络也已成为全球多数运营商的共识。

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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。

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责任编辑:李红英

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