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共青团批评薛之谦

发布时间: 20190819

以销售热度最高的奶粉、纸尿裤等进口母婴及食品类商品为例,由于此类商品平均单价较低,因而目前大多数商品在购买过程中无需承担税费。而按照新的征税标准,此类商品需多支付相当于商品价格约12%的税款。具体来讲,目前大多数跨境进口的日本花王纸尿裤单价在100元—120元之间,税改后将至少上浮至112元—145元之间。而低单价的进口化妆品、日用品以及服饰轻奢等商品还将承担更高的税费,最高上浮比例很可能超过38%。

编者注:在创业初期,如果没有对知识产权问题提起足够的重视,就可能会给创业公司带来无谓的损失和风险。这篇文章,让我们来细细梳理创业路上有关于知识产权的那些事儿。本文作者是真格基金高级法律顾问张琦羽,转载请注明出处。

所有,DeepMind的下一步打算是什么?我们需要注意的是,AlphaGo并不是DeepMind唯一或是最大的项目——DeepMind是一家拥有数百名员工的庞大研发团队,但研发出AlphaGo却只用了它15名员工。

2、围棋界影响。如若不加以舆论放大,这场战役后影响最大的本应是围棋界。被人类思维固化的围棋界,经此一役已然被颠覆价值观,盘中诸多职业九段对AlphaGo行子的质疑,最终可能都将转换为对运动的反思。这样的场景其实对熟悉围棋史的人并不陌生——上世纪四十年代和五十年代,“昭和棋圣”吴清源一度称霸日本围棋界,其诡异的棋风以及提出的全新围棋布局理论、序盘下法等,此后大为扩宽了围棋手的棋路。

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。

今年1月,通用汽车公司宣布,将向打车服务Lyft投资5亿美元,并在此后推出了一个名为“Maven”的乘车共享服务。该公司还成立了一个独立的部门,专注于无人驾驶汽车技术的开发。

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