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清理二手车限迁政策倒计时 老旧车应否限迁仍存争议

2019-09-16 12:13 来源:磐安新闻网

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  原标题:【在正风反腐中增强群众获得感】去年以来,四川省泸州市组建大数据分析组,针对扶贫领域“农业产业”“易地扶贫搬迁”等23个专项扶贫项目,汇集公安、住建、农业等部门提供的人员身份、户籍信息、家庭收入等基础数据,依托专用软件,开展数据收集、比对和研判,发现可疑问题线索,精准揪出伸向扶贫领域的“黑手”。迪庆州维西县巴迪乡林业工作站站长曹国新对维西县康普乡一单位超过采伐许可数量采伐林木,造成国家财产损失的问题监管不力,受到开除党籍和降低岗位等级处分。

据悉,本次参展的近90幅图片是从数百幅参选的优秀作品中精选出来的,用摄影的表现手法集中反映了琼中的自然风光、生态宜居、民族风情、古今对比等各个方面,充分展示了当地优美的自然环境和发展变迁。全党要坚持问题导向,保持战略定力,推动全面从严治党向纵深发展,把全面从严治党的思路举措搞得更加科学、更加严密、更加有效,确保党始终同人民想在一起、干在一起,引领承载着中国人民伟大梦想的航船破浪前进,胜利驶向光辉的彼岸。

  ”(记者陈多润通讯员吴祚麓)(责编:姜萍萍、常雪梅)  各派驻纪检组围绕中心工作落实以及群众关注的社会热点焦点问题,开展专项监督。

  为贯彻落实习主席重要指示,军委和各大单位深入分析基层风气形势,按照“抓紧抓实”要求研究纠治措施。在正风肃纪监督中,沈阳各级纪检部门创新机制,坚持从严治党向基层延伸,交上了一份漂亮的“答卷”:自去年8月以来,抽查项目86个,涉及资金75亿元;发现各类侵犯群众利益的问题23649个:涉及低保五保补贴类5286个;退耕还林补贴类1366个;骗取冒领农业、农机、医疗等补贴3027个……其中,涉嫌违纪问题线索2564件,立案993件,给予党纪政纪处理1049人,挽回经济损失逾亿元。

要增强居安思危的忧患意识、许党许国的担当精神,提高履职能力,强化自我监督和自我约束,保持做好新时代纪检监察工作的定力、耐力、活力,保持工作、政策、措施的连续性稳定性前瞻性,认真履行好党和人民赋予的光荣使命,确保党和人民赋予的权力不被滥用、惩恶扬善的利剑永不蒙尘。

  反腐败斗争永远在路上,巩固压倒性态势、夺取反腐败斗争压倒性胜利的决心必须坚如磐石。

  王岐山同志也多次对落实党风廉政建设“两个责任”提出明确要求。推动责任落实,要靠严肃问责作保障,做到失责必问、问责必严。

  11月23日姓名:刘强原职:辽宁省人民政府副省长、党组成员问题:涉嫌严重违纪,目前正接受组织调查。

  李志成、区纪委二室主任刘培忠在调查核实有关问题反映时,发现邱继明的行为已构成违纪、需追究党纪责任,却未按有关规定提出立案审查意见,建议作了结处理;李志成对该案中有关干部主动交代违纪问题的重要情况,未及时向组织报告,影响了相关工作的正常开展。专家分析认为,《准则》内容更倾向于理想信念和党员领导干部自律层面的一种内化的道德标准,《条例》恰恰是理想信念外化的表现。

  在“12·9国际反腐败日”来临之际,中方愿与国际社会携手打击腐败,让外逃腐败分子无法遁形、无处藏身。

  ”江苏省靖江市纪委一名副科级纪检监察干部日前在填写个人有关事项报告表时,漏报一套产权在其儿子名下的房子。

  2018年5月,吐尼亚孜·艾赛提受到党内严重警告处分,违纪资金已被追缴。中央追逃办负责人说:“追逃追赃工作进入新的时代,面临新的形势与任务。

  

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语音识别已过“甲子”之年 距人类只差0.4%?
一进门,党组书记就将一份整改方案递到朱俊峰手中,既愧疚又诚恳地说:“纪检组的提醒很及时,批评很中肯,我们全盘接受,重新制定了工作方案!”  原来,纪检组在检查中发现,这家单位党组对以案促改工作重视不足,案发原因剖析肤浅且未经党组会研究。

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来源: 北京日报 作者: 编辑:张思政 2019-09-16 09:51:21

  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”。

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