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文章来源:m.2ag88.com    发布时间:2018年07月18日 03:40  【字号:      】

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南国都市报7月14日讯(记者 胡诚勇 通讯员 李秀深)近日,海口景瑞大厦物业管理处主任赵先生向海口市政务中心12345热线投诉称,大厦内公共强电井线路杂乱,担心会给整栋大楼造成安全隐患。针对这一情况,海口市龙华区科工信局、区住保中心、消防部门、电信海口分公司、联通海口分公司、景瑞大厦物业等6部门进行现场办公,最终达成解决方案。

“景瑞大厦是20年前的老楼了,当时只设置一个强电井。20年间,移动、联通、电信三大运营商不断在电井里添加新的线路和设备,造成线路杂乱。”赵先生说。

现场查看发现,经过几次整改,各通信运营商的线路已得到较好的规整。但根据消防部门的整改意见,消防安全隐患主要是来自于强弱电共用电井的问题,而非通信线路规整的问题。这是早年楼宇设计的缺陷所致。经过协商,最终达成共识:景瑞大厦物业公司主动召集各通信运营商,并委托专业的设计单位牵头制定整改方案;各运营商要明确专人与景瑞大厦物业公司对接,统一联络出口。同时对整改过程中涉及的各个工作事项,要确保专人专责。由于景瑞大厦只有一个公用电井,应对每一层的电井都采用完全物理隔绝的方式,划分出强电和弱电区域。

“发现排水沟出现黑臭水体后,我局外聘了12名水务环卫工人,每天对排水沟进行垃圾清理,并采取应急措施及时补水,减轻黑臭水体。”东方市水务局相关人士说。

据了解,由于八所城区中心排水沟龙珠桥段附近部分居民不注意环境卫生,习惯性朝排水沟里乱排污水、乱丢垃圾,导致排水沟里垃圾堆积,时时散发臭味,市民群众对此反映强烈。尤其是附近菜市场的外排污水,更是令人掩鼻。

东方市水务局等部门呼吁周边居民提高环境保护意识,勿乱排污水乱丢垃圾。

但是因为 JQ-1 的半衰期太短,所以研究人员可能会尝试另一种叫做 bromodomain 的抑制剂。

这种靶向药物治疗为治疗成胶质瘤提供了新的思路,而且它的副作用要比化疗低很多,患者可以少受罪。

不过,市民发现查询机数量有限且机子在使用中很难将身份证照片与人脸比对成功,而且机子还不时出现故障。对于机器出现的问题,不动产中心相关责任人表示,自助查询机目前仍处于试运行阶段,他们已安排技术人员及时维修,后续还将会向市民开放更多的服务。针对查询机只能查询个人房产信息的问题,需要查询打印家庭成员房产信息的市民,只能持家庭户口本,一次性到窗口办理,

据了解,截至7月底,不动产登记中心共受理各类不动产登记业务172686宗,完成登簿162263件,办结率为93%。2 报名方式:即日起直接到学校综合楼招就办307房登记报名注册(也可网上预先报名,后到校缴费注册)。 

3 收费标准:住宿费300元/学期,课本费和作业本费共300元/学期。 

4 优惠政策:①所有学生全免学费(符合国家规定的贫困生,享受国家资助2000元/人/年;②有低保证可申请免住宿费;③学业优秀者,可获奖学金2000元/人/年;④新生8月26日前报名缴费者赠送军训服,免一学期住宿费;⑤今年中考成绩总分250分以上免一学期住宿费,300分以上免两个学期住宿费,400分以上免三个学期住宿费,500分以上全免住宿费。 

图 3:ULR 使得为任何语言中的任意单词实现统一嵌入成为可能。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

使用 ULR 可以为任何语言中的任意词生成统一的嵌入。神经机器翻译系统使用有限的多语言数据和可选的来自低资源语言的少量数据进行训练。给定在训练数据中从未观察到的任何语言中的任意单词,目标是对该单词有合理的表征,以便能够翻译这个单词。微软提出了一种新型多语言嵌入表征方法,来自任何语言的每个词都可被表示为通用空间词嵌入的概率混合。这样,来自不同语言的语义相似的词自然就具有相似的表征。该方法基于嵌入空间上的 Key-Query-Value 表征,详见图 4。

为表述简便,假设这么一个场景,一个使用四种平行语言训练的多语言系统:西班牙语(ES)、法语(FR)、意大利语(IT)和葡萄牙语(PT)。我们希望使用这个系统来翻译罗马尼亚语(RO),它是一种平行数据不足的低资源语言。

研究者对任意给定的罗马尼亚单词(例如「pisicile」)执行查询(query),以从通用嵌入空间中找到类似的单词,如图 3 所示。query 是单语嵌入中的词嵌入;key 是通用嵌入空间中的单词。value 是在通用空间中表征给定单词的加权嵌入。ULR 可以处理在平行训练数据中从未观察到的任意单词的无限多语言词汇表。

图 4:使用 MoLE 和 ULR 的系统架构。

这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。

海南万年蕈野生灵芝研究所有限公司:

无证生产经营野生灵芝茶 罚12万

2016年3月14日,海口市食药监局对海南万年蕈野生灵芝研究所有限公司生产经营野生茶进行调查。经查,海南万年蕈野生灵芝研究所有限公司在其《全国工业产品生产许可证》过期后,再未能获取生产食品许可,但该公司仍一直生产经营以野生灵芝粉为配料的野生灵芝茶。




(责任编辑:王堃)

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