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2020-11-27 03:32 信息编号:kmnxjkdls 我要留言
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中工网讯 (记者 陈华)3月17日,安徽省教育厅在其官方网站上发布了一份旨在全面实施中小学教师资格定期注册制度改革的文件。未来,该省中小学教师在取得教师资格后还需要每5年进行一次注册。注册不合格者,不得从事教育教学工作,将及时调离教育教学岗位。

巨晓林:说实话,以前我是工会会员,大多还是接受工会提供的服务,对工会的职能、作用了解不算深入。当选全总兼职副主席后,我首要的任务就是学习工会专业知识。刚一当选,全总有关部门就送来了一大摞关于工会工作的书籍和资料,我现在所有的空闲时间都花在学习《工会法》《劳动法》《劳动合同法》等上面了。我这个兼职副主席不能白当,一定要为广大农民工兄弟履行好职责,把党和国家的好政策传递出去,同时也把农民工的诉求和心声反映上来。

作为国家信息安全产业和军工电子的国家队,中国电子肩负着国家信息安全建设和自主可控发展的使命,拥有从芯片、操作系统、数据库、安全信息化装备到整体应用系统的自主可控软硬件产业链,形成了从安全咨询、系统集成、安全运维等全生命周期的信息安全服务体系。目前,集团拥有众多信息安全和军工电子的优质资产,且整体军工资产证券化率较低。

www.908336m.com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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