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第七届遵义旅游产业发展大会

2019-07-17 00:18 来源:有问必答

  第七届遵义旅游产业发展大会

  通过召开座谈会、开展个别咨询等方式,邀请专家围绕广安重大战略、重要规划、重点项目开展调研或课题研究,提出发展对策建议。他们表示,习近平主席同他们座谈交流,充分体现了中国坚持对外开放、加强中外合作的愿望,要利用自己的平台和岗位为中国创新型国家建设作出更大贡献。

近日,国家高层次人才特殊支持计划(又称“万人计划”)第一批入选名单于近日正式发布。南充将为引进对象提供生活补贴、人事服务、创业扶持、创新载体资助、创新成果奖励等五方面的优惠政策,涉及协议待遇、户籍管理、配偶就业、上市奖励、公共服务等20项具体待遇。

  习近平强调,我们要以黄大年同志为榜样,学习他心有大我、至诚报国的爱国情怀,学习他教书育人、敢为人先的敬业精神,学习他淡泊名利、甘于奉献的高尚情操,把爱国之情、报国之志融入祖国改革发展的伟大事业之中、融入人民创造历史的伟大奋斗之中,从自己做起,从本职岗位做起,为实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献智慧和力量。(作者为中国石油大学(华东)教授、中国人才研究会副会长)

  中国特色社会主义进入新时代,实现从“富起来”到“强起来”的伟大飞跃,我们比历史上任何时期都更加渴求人才。制发“小平故里英才卡”,专家人才可凭卡在出入境和居留、户籍、配偶随迁、子女入学等方面享受12项优质服务。

深化人才发展体制机制改革的核心是放权放活,激发和增强人才活力,让人才放开手脚创新创造。

  科学统筹做好协调。

  在人才竞争激烈的当下,引才难,留才更难。近年来,我省人才工作和人才队伍建设紧紧围绕经济社会发展的重大战略部署,着力构建党管人才工作新格局,加快推进体制机制创新,致力营造良好的人才环境,统筹各类人才队伍建设。

  要搞明白本地需要引进哪些创新项目,哪些地方的人才会拥有这方面的创新成果。

  祖国吹响人才“集结号”2012年,英国牛津大学商学院终身教授金李入选国家“千人计划”,回国到北京大学光华管理学院任副院长。过去一年中,中央人才工作协调小组突出抓好习近平总书记系列重要讲话特别是关于人才工作重要指示精神的学习贯彻,召开人才工作座谈会,举办组织系统人才工作者培训班,组织各地各部门和广大人才工作者深入学习领会总书记重要讲话核心要义和精神实质,明确方向,推动工作,使“广纳天下英才”转变为有力的政策安排和具体的改革措施。

  中国特色社会主义进入新时代,以习近平同志为核心的党中央正带领全国人民进行防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治三大攻坚战,我国正处于全面建成小康社会决胜期,正朝着实现中华民族伟大复兴的目标奋力迈进。

  这是一场人才观念的冲击和碰撞。

  这个历史阶段的特征一方面改革在深化,好改的都改完了,剩下的都是硬骨头,谁来啃硬骨头?总书记很明确,人才,优秀人才来啃这个硬骨头。虽然我们总是正经或者开玩笑地说,“21世纪最贵的是人才”,可是很多企业和组织却把员工放在末端位置。

  

  第七届遵义旅游产业发展大会

 
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Facebook更新AI程序 植入294种语言将影响19亿人

2019-07-17 08:35:00 网易智能 分享
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广东要在新一轮竞争中赢得优势,努力实现“四个走在全国前列”,全省各地区各部门一定要继续保持排头兵的眼界,拿出敢为天下先的魄力,怀揣不拘一格降人才的气度,全面深化人才发展体制机制改革,营造良好人才发展生态环境,把广东打造成海内外高端人才来华创新创业的首选地,加快形成一支规模宏大、富有创新精神、敢于承担风险的创新型人才队伍。

  对于使用英语工作的计算机程序员来说,构建一个可以分类处理垃圾电子邮件的程序非常简单,特别是在使用人工智能(AI)力量的情况下。但如果使用塞内加尔口语——沃洛夫语,这项工作就会变得像重新发明轮子那样困难,因为这个程序根本无法使用这种语言,其使用者仅有420万人。这种情况几乎适应全球近300种最常见的语言,它们被近19亿人使用。

  但在周二,Facebook刚刚发布了名为“fastText”的开源机器学习项目,它有可能解决这个问题。去年8月底,这个由部分语言库和部分机器学习算法构成的项目,已经可以使用90种语言,更新后的版本使支持语言的数量达到294种。随着公司的扩张,Facebook在纽约的AI研究团队成员已经对这种方法进行了优化,使其能够在极其小的操作系统上运行,比如智能手机。

  这促使该项目对近19亿人产生影响,尽管这些人的母语尚未得到支持。Facebook AI研究团队的科学家阿蒙德·朱林(Armand Joulin)说:“我们希望这能帮助人们轻松地学习和玩转机器学习,这个项目有助于我们在FAIR实现机器学习民主化。”

  通常情况下,如果你用一种不常用的语言来写作,比如英语或汉语,建立机器学习算法来预测你想要使用的标签,或者对邮箱中的垃圾邮件自动分类,都需要大量的工作。你必须建立一个单词库来训练,并创建一种方法来识别单词的意思,以确定整个信息排序中重要的元素。

  所以许多程序在主要语言中运行通常都很好,但是像沃洛夫这样的语言却不被支持。像fastText这样的程序可通过提供一个单词库来训练你的算法在特定的语言中工作,使最初的步骤变得容易得多。除此之外,它还使用了一种对单词进行分类的方法,这种方法可以在一分钟内整理出50万个句子。

  为了做到这一点,该方法使用了一种叫做“bag-of words”的方法,它只计算一份工作在文档中出现的次数。此外,它还会计算出在文档中出现的简单短语的次数,这两种情况都会很快完成。然后,程序会学会使用特定的单词或短语来排序或预测你想要做的事情,比如在电子邮件中计算“伟哥”的次数,那意味着它可能是垃圾邮件。

  关键是,这个程序运行得非常快,它还可以学习大量的语言,以便在很短的时间范围内投入应用。朱林说:“越复杂的模型,比如神经网络,往往过于缓慢,无法在如此规模的范围内接受训练。”

  使用语言的速度和语言的数量使得那些没有语言资源的研究人员可以使用fastText,而这些语言资源都是用英语编写的。还要减少这种方法需要运行的内存,以便于研究人员不需要超级计算机也能帮助平衡比赛场地。朱林说:“我们发布了可表达294种不同语言的程序,让世界各地无论讲何种语言的人们都能给他们的应用程序提供动力。”

责编:陶宗瑶(实习生)
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