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“机器能算出来到底哪些变量是最重要的,当然这是基于非常优质的数据前提下你可能才会相信这个模型。这是以预测为基础的决策模型,因为这个模型建立的时候直接面对的就是最终你的决策。”郑嵘如此指出。而同样重要的是,对于企业来说,当有了这些模型,这些智能就不仅是在个别人的脑袋里,相关决策人才的流失也不会对企业带来极大影响。

俄罗斯国家反腐委员会主席基里尔 卡巴诺夫认为,有必要编制腐败官员名册,因为俄罗斯“有大量因失信,即腐败违法被解职的官员”。6月29日,普京批准2018年至2020年国家反腐败计划,相关文件中附有对联邦委员会、国家杜马、最高法院、审计署、中央银行和中央选举委员会确保落实反腐败计划的建议。

三大项目将总共投入14.7亿元 全部来自自筹资金除新建陶坛酒库议案外,今世缘本次董事会还通过了其他两个议案,分别是《关于新建智能化灌装中心的议案》、《关于新建自动化立体仓储物流中心的议案》。其中灌装中心项目总建筑面积约10万平方米,采用钢筋混凝土结构,计划安装16条生产线,设计产能8万吨/年。建成后能有效提高公司成品酒的供应、产成品质量以及柔性生产方面能力,投资概算约为人民币4.4亿元,预计建设周期2年,

这其中同样存在一定风险,但趋势就是,在人工智能做得好的领域里它就是比人要更加好。当然,目前诸多企业还面临着所谓高质量数据的问题。根据郑嵘的介绍,这一波的人工智能已经在解决这个困境。这也是AI的另一个特点,即“小数据”的高级决策。“企业做人工智能,需要很多的数据,但是很多企业都没有这样的优质大数据,怎么办?这不是唯一的思路,其实AlphaGo是一个最好的小数据成功的例子。”郑嵘举例道,“人类历史上所有围棋的棋谱加起来差不多有3000万,每盘棋大概200步,其实只有15万个棋谱可以用机器去学,在这个基础上它居然赢了,为什么?它不是靠这15万个棋谱,是机器学完这15万个棋谱之后,自己再产生了无穷多的数据,这样就能有更高的智能。这个例子说明了,当企业没有这么多数据的时候,你想能不能用机器去模拟人的行为,产生新的数据。”

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