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紫光回应境外债波动:清华旗下校企身份不变 无违约 看不下去 美媒:给中国个机会来改善美国交通系统:强冷空气将到货

2019年11月13日 20:12 来源: 千龙军事

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董事会审议通过了《中国长城计算机深圳股份有限公司换股合并长城信息产业股份有限公司及重大资产置换和发行股份购买资产并募集配套资金暨关联交易预案》,并同意将其作为本次董事会决议的附件予以公告。长城电脑和长城信息将于本次换股合并方案分别获得各自股东大会同意后,按照相关法律的规定履行对债权人的通知和公告程序,并且将根据各自债权人于法定期限内提出的要求向各自债权人提前清偿债务或为其另行提供担保。在前述法定期限内,相关债权人未向长城电脑或长城信息主张提前清偿的,相应债权将自换股合并的交割日起由换股合并后的公司承担。

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。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:“给定一个棋局,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),学不出特别好的策略来。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。李迅雷:我不懂区块链 也不清楚其盈利模式网易科技讯? 3月11日消息,据美国媒体CNBC报道,Twitter可能遇到另一个难题,最近的一项调查显示,广告客户对该社交媒体平台的兴趣正在下滑。可就在一水之隔的日本,那位已经投资了阿里巴巴的孙正义看到了iPhone立刻两眼放光。孙正义早已敏感地看到了移动运营未来巨大的市场,但苦于日本市场巨头盘踞,他只能收购下排名最末的小移动公司。iPhone的出现,使孙正义看到了觊觎已久的掌控移动通信市场的机会。因此,孙正义毫不犹豫地答应下苹果公司的所有苛刻条件,成为了iPhone在日本的独家合作伙伴。按照孙正义的说法,iPhone就是明治维新时的火枪。稍微懂点儿日本历史的人都知道那意味着什么。。

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[编辑:霍初珍]