... 2022-12-29 19:30 .. 城市环境研究所、生态环境研究中心等编制形成了《中国东部超大城市群生态环境研究报告》。
各报告科学分析和揭示了上述生态系统和区域的长期生态环境变化情况,特别是党的十八大以来的变化状况,并提出了生态环境保护建议。
《中国湖泊生态环境研究报告》结论显示:我国可利用湖库淡水资源总量显著增加,湖库对饮用水安全保障的作用更加凸显;大部分湖泊透明度上升,湖泊富营养化得到明显遏制;重要湖泊生物多样性水平稳步提升。
《中国湿地研究报告》结论显示:我国湿地面积整体呈现恢复态势,保障我国水安全的作用更加明显;湿地生物多样性保护成效显著;湿地碳汇功能显著提升;湿地合理利用模式不断创新,保护体系日趋完善,恢复技术体系基本形成。
《中国山地研究与山区发展报告》结论显示:我国山地生态安全屏障骨干体系基本建成,水土流失防治卓有成效;建成了高效的山地灾害防控体系,山地灾害减灾成效显著;山区脱贫攻坚战 .. UfqiNews ↓ 1
... 02-12 06:02 , 1975 , 267 ..
[编按: 转载于 mises.org, 作者 Ludwig von Mises, 路德维希·冯·米塞斯, 1949-06-01. 本书已收录到 有福经典: https://ufqi.com/news/clscpage.1051.html?tit=人的行为 Human Action ] 米塞斯《人的行为》绪论 一、经济学与人的行为通论经济学是所有科学当中最年轻的.
在过去的两百年,虽然有许多新的科学从古代希腊人所熟习的学问中成长出 来,可是,那不过是些在旧学问体系中已有了地位的部份知识,现在成为独立的学科而已.
研究的领域,划分 得更精细,而且也用些新的方法;在这领域内,有些从来未被注意的地方被发现了,而且人们开始从一些不同 于前人的观点来看事物.
领域的本身并没有扩大.
但是经济学却给人文科学开辟了一个新的领域,这个领域是 以前不能接近的,而且也从未想到的.
从市场现象的相互依赖和因果关系中,发现了它们的规律性,这却超越 了 ... 人的行为 Human Action ⟶
[编按: 转载于 mises.org, 作者 Ludwig von Mises, 路德维希·冯·米塞斯, 1949-06-01. 本书已收录到 有福经典: https://ufqi.com/news/clscpage.1051.html?tit=人的行为 Human Action ] 米塞斯《人的行为》绪论 一、经济学与人的行为通论经济学是所有科学当中最年轻的.
在过去的两百年,虽然有许多新的科学从古代希腊人所熟习的学问中成长出 来,可是,那不过是些在旧学问体系中已有了地位的部份知识,现在成为独立的学科而已.
研究的领域,划分 得更精细,而且也用些新的方法;在这领域内,有些从来未被注意的地方被发现了,而且人们开始从一些不同 于前人的观点来看事物.
领域的本身并没有扩大.
但是经济学却给人文科学开辟了一个新的领域,这个领域是 以前不能接近的,而且也从未想到的.
从市场现象的相互依赖和因果关系中,发现了它们的规律性,这却超越 了 ... 人的行为 Human Action ⟶
... 10-11 15:17 , 217 , 220 ..
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 ⟶
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 ⟶
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