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В Коста-Рике с нетерпением ожидают Китайскую международную импортную выставку

2019-09-17 15:17 来源:中国经济网陕西

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  他关注世界范围内中国哲学研究的动向和挑战,而且继承了冯友兰、张岱年的治学方法,重视对文本资料的深入解读和内在理解,长于对古代哲学的概念分析,注重揭示出中国古代哲学固有的问题意识。智库联络处:负责国家高端智库建设规划和实施,组织高端智库申报、评估和日常管理,开展国内外智库发展动态的调查研究,为中央决策提供咨询服务;组织评审国家社科基金后期资助项目和中华学术外译项目。

很多弟子都一直保留着当年自己论文上的批注,这无疑是先生给学生最珍贵的礼物。在行政批判、社会情绪与文学基调的研究中,要侧重于文本分析和史料考辨,对秦汉重要的典籍创作指向和作者的社会干预意识进行分析,由点到面,采用归纳法阐述秦汉著述的基本用意及其对中国文学基调的作用方式。

  ”  百家争鸣、实事求是,坚持用马克思主义观点研究中国和世界历史,是《历史研究》编辑部同仁始终坚持不懈的办刊方针和不断发扬光大的优良传统和工作作风。明确多样化的海洋生态补偿方式,以适应海洋生态文明建设的需要。

  建立国家公园体制是深化生态文明体制改革的突破口。该书是一部有关宜兴紫砂工艺的专著,系统地从紫砂工艺发展历程、工艺材料、工艺过程、文化特质、工艺思想等方面展开了综合研究。

《中国人口:结构与规模的博弈》,莫龙等著,社会科学文献出版社2013年3月出版。

  历史书应用他的本名孙文。

  1981年,吴笛被选派清华大学高校英语师资培训班学习一年。该书兼顾严谨的学术论证与通俗的文风表述,从国内与国际、中央与地方、企业与个人等多个维度对绿色发展这一抽象概念进行全面、生动的阐释。

  补偿资金来源渠道过窄,资金不足影响海洋生态系统保护和修复效果。

  《中国社会科学》荣获首届国家期刊奖,并连续两次被国家新闻出版署评为百种全国重点社科期刊。研究秦汉思想、观念和风俗,既能看到诸子思想如何经过官方主导变成社会意识,又能看到非主流的社会认知如何在民间流传、整合、分流、演化,变异为汉人的想象空间和精神世界,能够对秦汉基于“大传统”的庙堂文学与基于“小传统”的民间文学的二元格局进行整体观照,弥合某些支离破碎的描述,更为立体地勾勒出想象空间和精神生活对秦汉、魏晋文学演进的作用方式。

  郭沫若先生是《历史研究》编委会的召集人,他撰写的发刊词论述了用马克思主义观点研究中国和世界历史的必要性,同时认为“认真能够实事求是的人,他的立场、观点和方法,必然会逐渐地和马克思列宁主义接近而终于合辙。

  近年来,我国自然保护区建设虽然取得了长足进步,但仍存在着追求数量重于追求质量,管理上多头伸手、部门利益冲突升级,对保护区指导不力、投资不足、管理机构薄弱,与当地经济社会发展存在矛盾冲突等缺憾。

  这本书与其说是理论,不如说是史料,只总结了描述性的几条原则,如‘党性、思想性、战斗性’等。该指数法克服了传统人口统计指标无法准确度量人口老龄化经济压力的缺陷,在度量老龄化经济压力时,既考虑了老龄化程度,也考虑了经济发展水平,实现了人口老龄化经济压力的可量化和可比较。

  

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В Коста-Рике с нетерпением ожидают Китайскую международную импортную выставку

2019-09-17 08:40 作者:姜姝姝 来源:北京日报 编辑:常磊
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2.专著主要内容专著由10章及3个附录组成,共计21万字。

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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