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2020-01-30 05:38:11|来源:人民日报|编辑:靳松

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白棋di104手在左上jiao点角,下出非常凶悍的一招。白棋走dao第112手虎之后,宣告这条大龙安全无忧。棋圣聂卫平当时ren为胜败已判,可以劝李世石投降liao。随后李世石第115、125、127以及129手,连续空投到白棋下边大空之中,试图寻找新的机会。李世石这个阶段瞄准左下角白棋可能存在的薄弱环节,希望找到新的战机。

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目前,李世石已经连败两局,人类代表在这场人机大战中处于极端不利de局面。按照sai前双方约定的赛程,3月11日将休战一天。bei京时间3月12日12点,双方将在tong一场地进行第三局比赛,届时将决定整场比赛的胜负。(小羿)

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科技界对?AlphaGo 战胜李世石普遍乐观,围棋界则要谨慎得多。他们大多相信,电脑在围棋领域战胜人脑,这一天总会来,只是不该来得这么早。首局李世石落败,我想不管是对棋界还是科技界,造成的冲击都是空前的。不是?AlphaGo?计算太精妙,凭借源源的电流能量和冷酷的机器大脑,将人逼至墙角,而是因为,AlphaGo?的下法实在太像人了。

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第二季度净利润达亿人民币(2,930万美元),即每股(美国存托凭证)净利润美元(基本)和美元(摊。,分别较上一季度的亿人民币(1,860万美元)和去年同期的9,830万人民币(1,190万美元)增长%和%。

在2007年7月2日,公司宣布公司董事会批准了一项高达亿美元的在外流通美国存托凭证回购计划。截止至2007年12月31日,公司花费约3,570万美元(包括交易费用)。此项股票回购计划将于2008年7月1日结束。

9月29日,保监会相关负责人再度表示,云南主要试点民房地震保险,目前人保财险和云南当地保险公司的诚泰财险已经进入产品报备阶段,试点的地区选择了楚雄。

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其中Policy Network用来zaiSelection和Expansion阶段,衡量为每yi个子jie点打分,找出zui有希望、最最需要预先展开de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:“gei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lue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。

第二,中美两国今后领导人高层和各层应该保持经常性的、及时的战略沟通和对话,增进相互的信任,避免误解误判。美国无论如何也要正确认识中国的发展和中国的战略意图,不要把中国做的事情都看成是对美国的挑战,好好的发展同中国各方面的合作关系,中国也要始终清醒的看到我们现在是并且仍将是一个发展中国家,集中力量把自己的事情办好,不要图谋去世界上称王称霸,不要挑战美国的超级大国地位。这条相互视对方为朋友和伙伴,而不是对手和敌人,这条非常重要。

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