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711k8.com凯发:2017消费数据大盘点温州人线下消费位列全国十一

文章来源:711k8.com凯发    发布时间:2018年07月19日 07:44  【字号:      】

711k8.com凯发南国都市报7月12日讯(记者 胡诚勇 通讯员陈创淼 张丽珍)为进一步遏制海口秀英辖区内非法洗砂行为,7月12日,海口市秀英区组织工商、环保、水务、城管、国土、属地西秀镇等多部门对粤海大道富力盈溪谷、那甲河流域周边非法洗砂场联合执法专项整治,对扰民、污染环境、无证等非法洗砂场依法查处,强制关停取缔,还市民群众干净整洁清新的居住环境。

非法洗砂场污水任意排放

污染农田灌溉用水


供娃读书父母不敢看病

28日,记者来到澄迈县长安镇福龙村的王珽家里,2015年危房改造下建起的100多平米的平房里阴暗简陋,地板凹凸不平,家中甚至连一台电视机都没有。

今年43岁的王珽父亲王深告诉记者,家里主要依靠自留地,按季节种些甘蔗、冬季瓜菜。去年台风吹毁了近2亩的甘蔗,投入的6000元打了水漂。随着务农成本提高,一家子靠务农一年的收入只有1万多元,别说有积蓄了,如今早已负债累累。

例如,一辆车在行驶的过程中,前面出现了行人,那感知系统就要根据识别结果采取相应的行动。如果是小孩,那就必须停车,如果是成人,则可以再根据行人的行为采取相应的减速措施等。

出身技术圈的资深投资人,「头脑风暴」自动驾驶公司的投资逻辑

在这样的场景下,基于识别能力可以对人和物完成初步的判断,是非常必要的,所以我们首先选择了视觉。

不过,视觉领域的技术路线特别多,有单目、双目、多目,还有环视。到底投资哪一种呢?听起来似乎每个都很重要。

为此,我们找到整车厂、Tier1 厂商聊,然后就锁定在了有识别能力的单目摄像头上。

有些企业会用双目摄像头解决距离的判断问题。但是在自动驾驶场景中,偏高速的场景往往会用毫米波雷达来解决测距问题,而在低速场景使用双目来测距则仍会受到阴雨、光线等外界条件的影响。所以当时我们看好的是有识别能力且不以判断距离为核心的单目摄像头。

凌晨被盗 两住户5部手机被盗

15日早上6:00左右,汇宇金城小区5栋806房的住户小琴女士起床后发现,原本放在床头充电的手机不翼而飞,而在差不多一个小时前,她还醒了一次看看时间,当时她的手机还在。小琴觉得奇怪,立即叫醒了丈夫和儿子。哪知,她丈夫朱先生和儿子起床后,发现各自的手机也不见了。

家里的3部手机哪去了?小琴和家人随后查看了自家的防盗网和大门,发现都是完好的。“睡觉时,我家的大门是没有反锁的,我们怀疑小偷是开门进来的。”朱先生赶紧拨打110报警。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

知识蒸馏将知识从一个复杂的机器学习模型迁移到另一个紧凑的机器学习模型,而一般紧凑的模型在性能上会有一些降低。本文探讨了同等复杂度模型之间的知识迁移,并发现知识蒸馏中的学生模型在性能上要比教师模型更强大。

在一篇关于算法建模的著名论文(Breiman 等,2001)中,Leo Breiman 指出,不同的随机算法过程(Hansen & Salamon,1990;Liaw 等,2002 年;Chen & Guestrinn,2016)可以产生具有相似验证性能的不同模型。此外,他还指出,我们可以将这些模型组成一个集成算法,从而获得优于单个模型的预测能力。有趣的是,给定这样一个强大的算法集成,人们往往可以找到一个更简单的模型(至少不比集成模型更复杂)来仿效此集成并实现其性能。

在《再生树(Born Again Trees)》(Breiman & Shang,1996)一书中,Breiman 率先提出了这一想法,学习单棵决策树能达到多棵树预测的性能。这些再生树近似集成方法的决策,且提供了决策树的可解释性。随后一系列论文重新讨论了再生模型的概念。在神经网络社区,类似的想法也出现在压缩模型(Bucilua 等,2006)和知识蒸馏(Hinton 等,2015)概念中。在这两种情况下,这种想法通常是把能力强大、表现出色的教师模型的知识迁移给更紧凑的学生模型(Ba & Caruana,2014;Urban 等,2016;Rusu 等,2015)。虽然在以监督方式直接训练学生模型(student)时,其能力不能与教师模型(teacher)相匹配,但经过知识蒸馏,学生模型的预测能力会更接近教师模型的预测能力。

俗语说,金杯银杯不如老百姓的口碑。虽然天地家豪装工厂店进驻海南还不到一年的时间,消费者赠送给公司的锦旗已经多得挂不下了。龙海名都的黄先生在完工后,给天地家送了一面锦旗;金雅苑的黄先生夸赞天地家发现问题处理迅速,对他们高度放心;不少业主将天地家“精益求精”的施工拍照晒到自己的微信朋友圈;还有老客户免费成了天地家的宣传员,主动向朋友和邻里推介。

天地家海南分公司吉总介绍说,我们有相当一部分客户是通过老客户介绍的。所以非常感谢新老客户对我们的支持和厚爱。

五重礼盛惠新老客户




(责任编辑:吕建新)

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