2023年度优秀检察网络作品征集展播活动结果揭晓

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... 2024-05-04 04:20 .. 30件作品分别获得优秀影响力、优秀传播力和优秀正能量作品。
    此次评选活动共征集作品174件，经过作品审看、集中评审等环节，主办方在充分衡量评价作品理念引领意义、网络传播效果、舆论引导力和释法说理性等参数后，推选出30件创意新颖、内容扎实、形式多样的检察网络作品。
    其中《携长风予你》等5件作品获评优秀影响力作品，《西域吉祥》等10件作品获评优秀传播力作品，《跟随检察官，沉浸式探秘万物共生的“雨林方舟”》等15件作品获评优秀正能量作品。
    据了解，2023年，检察网络宣传工作取得进一步发展，一批主题突出、内容精良、形式新颖的融媒体精品“破圈”传播。
    成效的背后彰显了全国检察机关新闻宣传文化部门坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入学习贯彻习近平法治思想、习近平文化思想，认真贯彻落实全国检察宣传文化工作会议精神，紧紧围绕最高检新一届党组新理念新部署新要求，守正创 .. UfqiNews ↓ 0

... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶

... 10-11 15:11 , 216 , 216 ..
4 卷积神经网络1980年，一位法国的大学生Yann LeCun通过《Perceptron》接触到了神经元模型，这种看起来具有智慧的机器让他十分着迷，可是他发现关于神经网络的资料简直少的可怜，实际上，就像我们前面所提到的那样，在60年代已经出现的一个关于多层神经网络如何训练这个重要问题，几乎没多少人研究，更别说解决问题了.
    那个时候，大多数关于神经网络的研究成果都是日本人做出来的，因为西方人已经几乎抛弃了这个领域了.
    在法国，由于Hopfield的振奋人心的作用，依然有一些人坚守这神经网路的研究阵地，Yann LeCun通过这些人的推荐，看到了Geoffrey Hinton 和 Terrence Sejnowski关于玻尔兹曼机的研究论文，这让他们的相遇几乎成为必然.
     在一次学术会议上，Yann LeCun结识了Terrence, Terrence立即告诉Hinton，一个法国的小孩也在做与他们几乎相同的研究.
    他们都意识到了求导（ ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -22: 第8季深度学习发展简史-3 ⟶