300迷妹收藏防止丢失官网

大庆华科：向下修正上半年业绩预告 预亏400万元-500万元大庆华科（000985）7月12日晚间公告，第一季报公司预计1-6月净利润为500万元-700万元，修正后预计亏损400万元-500万元。公司表示，国际油价高位震荡，化工行业在环保压力、供给侧结构改革和原材料涨价的影响下，下游企业开工不足，化工产品价格跌多涨少。

以下为 David Silver 与 Julian Schrittwieser 代表 AlphaGo 创造团队在 Reddit 上的问答：1。 为什么 AlphaGo Zero 的训练如此稳定？深度强化学习极其不稳定且易于遗忘，自我对弈（self-play）也是，两者的结合如果没有很好的（基于模仿的）初始化和大量人类棋谱将是一个灾难。但是 AlphaGo Zero 从零开始，并且没有借助人类棋谱来防止遗忘或死循环。论文对于这点没有涉及，因此你们是如何做到的？

（文章来源：微信公众号中欧基金）免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表新浪立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。责任编辑：石秀珍 SF183

第一，投资人还是比较有看主体信用的习惯。第二，我们的资产信息不像美国那样，监管要求要向投资人合乎透明，底层资产信息需要透明。第三，资产管理机构、原始受益人的信息大多是黑盒操作的。我们发布这个平台就是想推动，包括ABS，REITs之后能够以脱离主体信用的方式去发行。其实我们是从几个方面实现的：

Julian Schrittwieser：这确实是个很棒的主意！我觉得我们完全可以在围棋中做同样的事情，可能会以比较最佳落子和每一步落子的价值的方式，或者使用决策网络为每一步落子分配的概率。如果有时间的话，我很乐意尝试。10。 你们在 AlphaGo Zero 中首先尝试自我对弈训练而不是整合人类比赛数据。为什么 AlphaGo 之前的版本没有使用自我对弈训练呢，还是已经尝试过，但效果没有这么好，为什么？我很好奇这一块的发展和进步。和现在相比，两年前在 AlphaGo 训练过程中使用自我对弈有什么瓶颈吗？从最终成就自我对弈系统的所有迭代中收获了什么‘机器学习知觉’（machine learning intuition）？

赛事本日展开本届世锦赛男女子第二比赛日第3、4轮的大战，男子组中，由于中国队二员虎将王天一、郑惟桐首日第2轮就过早的相遇，惨烈厮杀后激变成和，这样王郑就到了各自抢分的时期。第3轮中，王天一、郑惟桐恰巧遇到了东道主菲律宾队两位高手，菲律宾棋王庄宏明，以及新代表菲律宾队出赛的刘子健。