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博景娱乐登录:男子突然倒地,四名过路.

文章来源:博景娱乐登录    发布时间:2018年10月18日 05:48  【字号:      】

博景娱乐登录“什么办法?”亚历山大问,眼里满怀期望。

“实际上就是你说的第一个方案,说服元首!”秦川回答。

闻言,亚历山大眼里忍不住透出一丝失望:“可就像我们之前说的,我们无法说服元首!”

“那是因为我们没能拿出证据!”秦川说。

“证据?”


克里特岛上的是丹尼斯上校,埃及的是史瑞夫将军。

他们在德国的支持下获得了大量的装备,同时这些用爱国主义思想武装起来的部队又不缺人,于是只需要将步枪分发下去很快就发展壮大。

当然,这支部队的战斗力不敢恭维,尤其是史瑞夫将军的那支埃及军,枪支分发下去后很快就出现持械抢劫、内部争斗等情况,就像之前所说的……非洲内部总是有数不清的部落,而部落的利益永远大于国家利益,这使他们很难被组织在一起朝同一个目标前进。

但这对隆美尔来说并不算什么事,因为他的目的并不是让这些部队击败英军……这些部队当然无法击败英军,他要的是挑起当地土著对英国人的仇恨激化他们的矛盾。

接着隆美尔就接到了来自史瑞夫将军的情报:“大批美国军队在塞得港登陆!”

“有吃的吗?”马尔塞尤说:“你们瞧,因为紧急起飞到这,我甚至没来得及吃早餐!”

“现在快到中午了,长官!”坐在马尔塞尤旁的秦川顺手给他递上了一块干面包。

“哦,是的!”马尔塞尤回答:“不过我能常在这时还没起床!”

接着马尔塞尤就看着秦川递上来的那块干面包,犹豫了下接了过来,然后忍不住问了声:“上帝,这就是你们的食物?”

“是的,长官!”雅科普不无讽刺的回答:“陆军的食物当然没法跟空军比!”

最初我并不是为了做平台而做平台,在做海智之前,面对这样的资源和过去的工作经验,当时在设想,如果有一个工业的云平台,在这个平台上有非常多的海外订单,这些老外如果通过平台下订单,可以解决信任不对称的问题,能够在平台上实际的看到每一个工厂设备的闲置率、转速、转轴,生产、排产计划,打开制造过程的黑匣子,这才能真正帮助中国大量的零部件制造业,实现把他们的产能输入到全球市场的愿景。

海智在线CEO佘莹:非标平台的标准化之路

怎么解决这个问题?为什么说制造的过程会有黑匣子?比方说C端如果去买东西,通过电商,通过淘宝或者京东,不管我下单买任何一个东西,实际上在平台上一键点击,就可以看到商家有没有发货,货有没有到上海,到上海哪一个区?有没有到我家门口,有没有开始派送,这个过程可以全部看到。而在制造业领域,制造过程有一个巨大的黑匣子。这个黑匣子在于一旦海外买家决定给中国的工厂下单,他一定会想我付预付款安不安全,中国的工厂会不会拿着预付款消失?我一个月、两个月、三个月之后,直到在美国的港口开箱验货,才知道预付款值不值得,这个货是不是我要的。换句话说就是我把预付款付给中国工厂的过程,付了钱之后,我的货物有没有开始生产,以及整个生产的过程是不透明的,整个制造过程有一个黑匣子。

多年之前,当我还没有开始创业的时候,有机会去看了不少全世界的工厂,我发现那个时候国外可以解决这个问题。但是他们有两个痛点:

第一,他们很难走进工厂。很多工厂会觉得你为什么要提取我的关键数据,会不会提取我的关键加工工艺,我没有办法允许你进入我的工厂;

第二,实施成本特别高。那个时候我就在在想,什么样的场景,可以解决这个问题。实际上我们已经有了答案。在供应链特别长的链条里面,有一个角色是链主,链主就是手上拥有采购订单的采购,不管是国内还是国外的,只要能够撬动他们,我其实就撬动了进入工厂的通道。那个时候我问了大量的工厂老板,做了很多调研,问他们如果我是一个老外,我给你一千万的订单,我要求就你的核心设备,来看他的生产排产计划,看你这个设备有没有转动,你关键的工艺信息我不看,我只需要看你有没有做我的货,这样你愿不愿意?那个时候调研了大量的工厂,他们会觉得你有订单我当然愿意。

“或许是因为法国需要兵力!”亚历山大回答。

“是,我知道这个!”参谋反对道:“但难道能因为法国有危险而无视东线吗?斯大林格勒位于两河防线的突出部,如果侧翼被突破的话,第6集团军就有被苏联人包围的危险!”

参谋这话让所有人都沉默了,因为大家都认为他是正确的。

秦川知道这是为什么,希特勒是对于东线过份自信了,以为南方集团军以现有的兵力就可以挡住苏军有可能的进攻,或者也可以说希特勒是上当受骗了,相信了卡纳里斯的情报以为苏联人没有能力组织反攻。

秦川很清楚的知道这是错误的,苏联的战争潜力远超德国高层的想像……这与苏军对士兵的素质要求有关,对素质要求不高就可以短时间内组织起一支庞大的部队,即便这些部队数十万甚至上百万的被德军围歼,但苏军马上又可以组织起另一支部队。

我们建议重新审视知识蒸馏,但侧重点不同以往。我们的目的不再是压缩模型,而是将知识从教师模型迁移给具有相同能力的学生模型。在这样做的过程中,我们惊奇地发现,学生模型成了大师,明显超过教师模型。联想到明斯基的自我教学序列(Minsky』s Sequence of Teaching Selves)(明斯基,1991),我们开发了一个简单的再训练过程:在教师模型收敛之后,我们对一个新学生模型进行初始化,并且设定正确预测标签和匹配教师模型输出分布这个双重目标,进而对其进行训练。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

通过这种方式,预先训练的教师模型可以偏离从环境中求得的梯度,并有可能引导学生模型走向一个更好的局部极小值。我们称这些学生模型为「再生网络」(BAN),并表明当应用于 DenseNet、ResNet 和基于 LSTM 的序列模型时,再生网络的验证误差始终低于其教师模型。对于 DenseNet,我们的研究表明,尽管收益递减,这个过程仍可应用于多个步骤中。

我们观察到,由知识蒸馏引起的梯度可以分解为两项:含有错误输出信息的暗知识(DK)项和标注真值项,后者对应使用真实标签获得原始梯度的简单尺度缩放。我们将第二个术语解释为基于教师模型对重要样本的最大置信度,使用每个样本的重要性权重和对应的真实标签进行训练。这说明了 KD 如何在没有暗知识的情况下改进学生模型。

此外,我们还探讨了 Densenet 教师模型提出的目标函数能否用于改进 ResNet 这种更简单的架构,使其更接近最优准确度。我们构建了复杂性与教师模型相当的 Wide-ResNet(Zagoruyko & Komodakis,2016b)和 Bottleneck-ResNet(He 等,2016 b)两个学生模型,并证明了这些 BAN-ResNet 性能超过了其 DenseNet 教师模型。类似地,我们从 Wide-ResNet 教师模型中训练 DenseNet 学生模型,前者大大优于标准的 ResNet。因此,我们证明了较弱的教师模型仍然可以提升学生模型的性能,KD 无需与强大的教师模型一起使用。

图 1:BAN 训练过程的图形表示:第一步,从标签 Y 训练教师模型 T。然后,在每个连续的步骤中,从不同的随机种子初始化有相同架构的新模型,并且在前一学生模型的监督下训练这些模型。在该过程结束时,通过多代学生模型的集成可获得额外的性能提升。

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(责任编辑:姬发)

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