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屈国臣 162715
 
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药企认为执行了检测标准,药商则表示无检测义务和能力。最终,问题药材经过多道流通环节进入药企,甚至险些流入市场。中国经济网记者调查发现,近年来中药材染色现象屡禁不止,而追溯其流入市场的过程便不难发现,法规规定的滞后、监管的缺失、检测条件的不足都成为问题药屡禁不止的原因。有专家建议,应在药品集散中心建立检测站,通过发放合格证的形式,尽可能地规避中药材掺假问题。
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王宫广场的东北侧,可以看到蒙特卡罗港;西南侧,可以将峰威区和大蒜角的风光尽收眼底。因此,王宫广场,称为欣赏摩纳哥全境的最佳地点。
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
105


英国白金汉宫2日发表声明称,不会评论该案的细节。安德鲁王子并不是案件的相关方。“但为了避免怀疑,任何暗示安德鲁王子与未成年人有不当行为的说法都绝对不是事实。”
针对近日频繁曝光直播平台违规情况,斗鱼TV称正在积极参与筹备直播行业公约,以身作则树立行业榜样,规范直播行业风纪。
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。

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