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sk开户 时间:2020年02月01日 02:20

  丁磊期望的改变,月广有些已经在默默发生,月广还有一些,正在悄悄萌芽。“我开学就高二了,高中生活也只有两年了,想要借助这个网课好好努力提高成绩,考上川大,完成我妈的愿望。”网课试点班学生钱薪竹说,“我想去读教育。以后也不想去什么大城市发展,就想回来家乡,加入这边的教育团队,和这些人一样,把这些好的事情继续下去。”

  分析人士认为,西增影响阿根廷民众的经济危机是马克里在初选中惨败的关键原因。而在此基础上又叠加了金融灾难因素。本周截至目前,西增美元对阿根廷比索已经累计升值36.3%。其影响迅速波及大众消费品价格,并进一步打击了自2018年4月开始陷入衰退的阿根廷经济活动。埃菲社称,开或阿根廷的经济正经历复杂的一周。在阿根廷比索连续三天贬值后,开或其影响开始在商业中显现,部分商家提高了产品价格。14日,阿根廷分销商与超市批发商会主席阿尔韦托·吉达向当地媒体证实,某些产品的价格上涨幅度“在15%到20%之间”。

  “人们处于恐慌中,重联折不敢去消费。”阿根廷首都圣特尔莫区的商家阿尔韦托·费尔南德斯表示,重联折“我刚刚离开了一家化妆品店,在那里所有的润肤霜、除臭剂、肥皂……的价格标签都被撕掉了。店员在里面将商品重新定价,新价格比之前的定价高出30%。”报道称,动车动其他人则继续期盼这种情况能稳定下来,动车动所有人都觉得难以承受这种不确定性。市民纳韦尔·比亚索尼说:“美元飙升,没有售卖,没有购买,没有价格表……一切都处于极度瘫痪的状态,存在很多不确定性。”这些天,许多阿根廷人都对经济状况感到非常担忧。《读卖新闻》称,车票马克里2015年12月就任总统后,车票告别前政府的保护主义政策,转而奉行自由贸易路线。但是,欧美的投资没有增加,近年阿根廷比索却不断贬值,并且通货膨胀随之加剧,阿根廷经济持续低迷。年化物价上涨率超过50%,失业率高达9%以上。据埃菲社布宜诺斯艾利斯9月3日报道,还打阿根廷总统马克里表示将从根本上改变经济路线。马克里上台后遵循的经济路线一直是在改革过程中奉行经济渐进主义。如今他提出的新主张包括,还打快速实现财政平衡以及在选举年之前将19个内阁部门裁减为10个。IMF或将在今年6月达成的向阿根廷提供为期三年的500亿美元贷款的协议框架内提前拨付290亿美元,月广用来让该国偿还债务并履行削减财政赤字的承诺。阿根廷人忧心忡忡,月广预计IMF会要求该国政府满足苛刻的条件以换取提前放贷。

  报道称,西增阿根廷经济形势本就因自4月以来始终持续的金融危机而变得十分复杂,西增现如今在马克里总统8月29日上午做电视演讲期间宣布向IMF求救的消息之后又有所恶化。这条不到两分钟的消息拙于言辞,本想给市场吃一颗定心丸,却没有达到预期效果,还引发大规模资本外流。30日,开或阿根廷在浑浑噩噩中度过了自己的“黑色星期四”,开或无数双眼睛死死盯着电视屏幕,外汇市场上比索跳水美元冲天,直到突破1美元兑换40比索这一大关。直到采取新紧急措施才成功遏制了这个愈演愈烈的势头:央行将指导利率从45%上调至60%,创下全球新高。央行还向市场注资2.5亿美元。而除了考虑选择什么类型的合作伙伴,重联折合作方式的选择同样是银行最为关注的。目前市面上常见的合作方式有三大类:重联折①类咨询服务:为金融机构提供风控、大数据等方面的咨询;②系统服务:提供服务系统;③联合运营:合作双方共同运营,服务方对资产质量负责,对效果进行保证。就目前发展情况来看,一次性交付的系统服务以及咨询服务其实无法解决如能力建设等方面的痛点,因此联合运营模式更能保证实现合作双方共赢。

  作为B端输出的头部企业,动车动卜凡德现场介绍,动车动飞贷金融科技属于技术应用型输出企业,可为金融机构提供成熟的全流程服务,并可支持到合作金融机构全流程的能力建设与提升;且对服务的金融机构的科技及成本投入要求低,这样的特性使得这类输出非常适合在资金投入有限、人才储备、技术能力较为不充分的中小金融机构应用。因为采用联合运营和按效果收费的合作模式。前期银行的投入很小,将机会成本、试错成本和落地成本都降到了最低。语言是机器与人类连接的重要路径,车票知识是机器深入了解现实世界的必需品。8月31日,车票2019世界人工智能大会·开发者日在上海举办,会上,百度AI技术平台体系执行总监吴甜受邀出席并揭秘了百度语言与知识技术在AI产业化方面的全新进展及突破。在演讲开头,还打吴甜就为到场来宾展示了百度AI同传和百度地图语音互动的实际案例,还打并表示1964年《机器翻译浅说》中畅想的未来已实现,不管台上是什么国家的演讲者,台下的人都可以从耳机里听到自己的母语。百度在语言与知识技术领域带来的惊喜远不止这些,目前百度语言与知识技术以布局智能搜索、深度问答、对话系统、智能写作、机器翻译等多场景,让用户在日常使用中就可以感受到语言与知识技术带来的便利。如今,月广产业开发者需要的不再是单点技术,月广他们需要优异的应用效果、高效的研发效能、灵活的服务部署,能将AI技术切实落地于相应的场景的有效路径,这与百度大脑语言与知识技术平台开放的初衷不谋而合。为此,百度大脑语言与知识技术开放平台不断降低技术使用门槛,搭建起以飞桨为底层技术支持,包括语言与知识基础技术层、应用级平台层、服务方式、场景方案等,让一线产业开发者都用得上“趁手”的AI工具,迅速将相关技术布局于应用场景中。

  2019年,百度发布可持续学习语义理解框架ERNIE 2.0发布,在持续学习方面实现新突破,每当引入新任务时,该框架可在学习该任务的同时,不遗忘之前学到过的信息。目前,ERNIE已在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。除了在学术领域的价值,ERNIE 2.0背后蕴藏着不容忽视的产业价值,尤其是在目前国际贸易与科技背景下,ERNIE 2.0代表的无监督预训练语言模型正处在非常关键的产业位置。此外,ERNIE也得到了深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)的底层加持。在GPU多级多卡训练中,基于飞桨训练ERNIE模型多机加速比达到77%,远高于其他主流实现。在加载预训练模型方面,飞桨预训练模型管理和迁移学习组件PaddleHub,可一键加载工业级预训练模型。使用PaddleHub组件,可以让ERNIE 语义表示模型实现1行代码完成预训练模型的预测、10行代码完成大规模预训练模型的迁移学习。

  飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP是基于飞桨打造的工业级中文NLP开源工具集,拥有当前业内效果最好的中文语义表示模型和基于百亿级大数据训练的预训练模型,可大大减少用户在开发过程中的重复工作,获得更好的基于工业实践的应用效果。在应用级平台方面,吴甜以UNIT(理解与交互技术)平台为例,解析了此类平台的智能便捷。智能客服、智能驾驶等场景都对人机对话的流畅度与准确性提出严苛考验,UNIT平台致力于打造为对话系统定制的专业、低成本、全链路的技术与服务平台,并已经为金融、教育等行业提供解决方案和服务。UNIT平台核心技术包括语义理解、阅读理解和对话管理三大部分,其中ERNIE SLU可达到在同样理解精度下标注量降低37%~72%,DataKit可使数据生产效率提升8倍,使用语义理解SLU定制可使对线%。目前,UNIT平台已实现6.8万定制技能,累计交互次数达570亿次,全面覆盖智能客服、智能出行、智能办公及其他智能交互场景,为一线开发者实现AI产业化提供有力工具。“50多年前的预言已经实现,它依赖于技术的突破和创新”,吴甜认为,作为拥有30余项技术工具、服务方式多样灵活可定制、技术全面领先并且效能更高的语言与知识技术开放平台,百度应该将创新的AI能力源源不断的输送到应用一线,实现真正的突破创新、开源开放、智见未来。

  坚持创新、开放是百度在语言与知识技术领域的长期发展目标。近年来,百度也在该领域不断实现技术突破,持续为开发者和相关领域提供更好的技术支持,并加深技术与应用的结合,推动AI技术落地更多场景,加速产业智能化进程。2019年7月22-23日,由工业和信息化部指导,中国信息通信研究院主办的第三届“中国工业大数据创新竞赛”(以下简称为“竞赛”)决赛现场答辩及颁奖仪式在北京辽宁大厦落下帷幕。作为首个由政府主管部门指导的工业大数据领域的权威性全国赛事,竞赛已累计吸引产学研各界超过6000人参赛,开发出许多聚焦行业细分领域的算法模型,解决诸多传统工业领域中的“老大难”问题。此次,InfoQ 专访第三届工业大数据竞赛冠军团队胡翔,以及来自首尔大学的国际团队 tea ,深入解读在工业大数据与智能制造领域中这群开拓者的故事。面对着竞赛数十只支多人队伍同场竞技,胡翔表示单人参赛既有优势又有劣势。其中,优势在于个人对比赛工作的安排更加自由灵活,同时也会更加专注,对于每一个想法都能亲自尝试与验证,这使得自己对问题的理解能更加的透彻、深入。但是,“人多力量大”这句老话也确有道理,单人参赛相比于多人团队,需要去做更多的分析工作,也更加有压力。毕竟个人的理解能力比较单一,缺乏不同思路的碰撞,思路会更容易陷入壁垒。“但很幸运的是在因联科技,我身边的同事给了我很多帮助,他们对这个问题的理解和思路给了我很多启发,实际上我并不是‘一个人在战斗’,在这里向他们表示感谢。”

  2018 年,胡翔硕士毕业于西安交通大学机械工程学院,入职于西安因联信息科技,正式成为了一名工业算法工程师。持续关注工业大数据相关信息的他,在看到第三届工业大数据竞赛报名的信息后,毅然决定“单枪匹马大练兵”。对于“练兵”的含义,胡翔笑着说:“练兵有两层含义,一是为了锻炼自己解决工业预测性维护问题的能力。二是在工业预测性维护领域工作一年多后,以比赛这种形式去解决实际问题,对于自我业务能力的提升,是一个非常好的机会。毕竟比赛的水平是非常高的,还能认识非常多优秀的同行。”

  “实际上本次竞赛的数据,均来源于沈鼓大型高速旋转机组实际运行中的真实数据,故障案例非常宝贵,”胡翔对记者说道。据了解,胡翔的工作主要集中在振动速度和加速度数据的分析上,之前从未获取过这么大量的大机组振动位移数据进行分析,当记者询问胡翔拿到赛题与数据后的第一反映,胡翔表示“十分惊喜”。早在 2019 大数据产业峰会,中国通信研究院就发布了首道主赛区赛题——由沈阳鼓风机集团测控技术有限公司提供的《大型旋转机组转子部件脱落故障预测》。但看到赛题后的胡翔,并未着急着手“解题”,而是先确定了一个合适的解题思路后,再进行攻克。

  “我个人认为解题思路实际是解决问题的“灵魂”所在。不论是在这次的比赛中还是日常工作中,所有问题的解决都是依赖于正确的解题思路。”胡翔总结道,只有在深入理解赛题目标和数据的基础上,才能确定一个合适的解题思路,合适的解题思路会对数据分析和特征提取提供非常好的方向。比如对于工业领域的数据挖掘比赛,很多选手一开始就确立的是纯数据的分析和挖掘,很少结合机理分析,仅仅是提取了数据各个统计特征,并且使用了多个模型对结果进行融合。虽然这也许能得到非常好的结果,但这种模型并没有“洞察力”,首先特征对于模型结果的解释力并不强,其次这种模型很难与人建立信任,最终虽然训练出一个准确率为 99% 的模型,但却难以成功在工业实际场景中落地实践。据了解,比赛数据提供方沈鼓负责人曾在阿尔斯通的时候就遇到过这个问题,并就该问题与欧美专家进行讨论,当时的结论是不可能通过传感器的信号预测出故障。但让人惊喜的是,在比赛中非常多优秀的选手和解决方案,用不同的方法实现转子部件脱落的故障预测,打破了当时专家的定论。其中最让在场专家评审印象深刻的要属冠军团队胡翔的解决方案。要说胡翔的解决方案,重中之重就是在拿到赛题数据后,对原始工业数据进行了包括数据的整合和数据的可视化的预处理。由于工业数据的复杂性,数据集存在数据测点名称与测点数据不一致的问题,所以第一步他先对数据进行了标准化整理,将测点名称标准化;第二步是对振动位移数据进行可视化分析,考虑到大机组的振动采样特性,以及典型的位移振动分析方法特点,通过总采样点与转子旋转周数相除,得到了采样频率为每转 32 点(等角度采样)。在获取采样频率后,利用 FFT 变换获取位移振动阶次谱,并观察故障样本和正常样本阶次谱的区别差异,为特征提取提供方向。竞赛中,胡翔在阶次谱中提取了 1 倍转频,2 倍转频,3 倍转频等特征,并观察这些特征在有故障机组和无故障机组中历史趋势,进而选择有效特征。同时根据转子 X 向和 Y 向位移,合成轴心轨迹,发现无故障机组的轴心轨迹在各个时段变几乎没有较大变化(如图 1),而转子部件脱落故障的机组的轴心轨迹在各个时段经历较大变化(如图 2)。其中,解决二分类问题所面临的挑战在于数据集的划分,如何选取训练数据集,对结果的影响非常之大。由于理论上转子部件脱落故障征兆在最接近故障发生时刻表现最强,最接近故障时间的数据与实际故障数据也是最相似的,所以胡翔在解题中选取了最接近故障时间的数据作为二分类的正例数据进行训练。

  在分类概率大小排序问题中,最大的挑战莫过于如何筛选特征,因为特征选择关系到模型的性能结果和泛化能力。考虑到赛题目标是区分故障征兆强度,对于机械部件故障来说,越接近故障发生时刻,征兆的表现也就越强,因此特征若是与故障时间呈现较强的单调性,它能区分故障的能力也就越强,也越能区分故障处于哪个阶段。综合上述分析,选择故障数据中单调性更强的特征进行建模和预测为最佳解决方案。最终都取得了比较好的结果,胡翔的这些思路和方案在答辩中也得到了多位评委的认可和赞许。但胡翔也表示他的算法模型还有一些不足需要改进与完善,算法模型的精度上还需要提升,以满足工业应用的更高要求。算法模型也需要考虑除“转子部件脱落故障”之外的其余故障对算法模型的影响,只有解决了这个关键问题,算法模型才有可能在工业实际中得到应用。

  第三届工业大数据创新竞赛已顺利落下帷幕。但值得注意的是,本届竞赛可谓是一场真正意义上的全球竞技,中国信息通信研究院作为全球工业大数据领域顶尖活动—— PHM 亚太学术论坛(主办方之一,赛题也有全球参赛选手和国内参赛者同台 PK,而来自首尔大学的参赛团队“ tea ”更是取得了第三名的好成绩。据了解,这也是 tea 小组第一次来中国参加此类比赛。对于他们来说,本次竞赛的最大挑战在于,给定的数据集是在转子部件脱落故障之前采集的。因此,在分析数据的过程中,很难检测到故障发生的特征,并确定未故障到接近故障的顺序。而为了更清晰的判断,tea 小组在解题初期也想过使用机器学习或其他模型(实际上一些成员的主要研究方向是 PHM 领域的深度学习),但由于标签信息可能会由于上诉问题变得不清晰,tea 小组设定了自己的标准,以确定是否故障及故障的顺序。

  同样,为了实现在实际工业场景中的应用,tea 小组表示,他们还需对给定目标系统(的特定故障)设置更合适的故障标准或阈值,算法模型也要从目标系统中同时获取正常和故障的数据,并设置明确标准以区分是正常还是故障,实现模型的进一步优化与改进。智能制造和工业互联网是密不可分的关系。正如胡翔所说,预测性维护是工业互联网应用的“皇冠上的明珠”。当然远远不止如此,大数据和智能制造给传统工业带来了巨大冲击,强大的工业数据分析服务将成为制造企业数字化战略的重要组成部分,工业互联网将显现出更大的战略价值。可以预见,工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。

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