广西石漠化片区居民挪“穷窝”稳定脱贫力拔“穷根”

中新网南宁1月14日电(记者 杨志雄)临近鼠年春节,广西南宁市上林县塘红社区的新居民韦花荣有了与以往不同的迎春方式,她不仅将享受自己在扶贫车间的第一个新春假期,而且手上置办年货的余钱也更多了。

“现在生活比以前方便太多了,不仅有更好的居住环境,收入也更稳定、更多了。”韦花荣在接受中新网记者采访时说,她过去居住在塘红乡中可社区较为偏远的山村,当地自然环境恶劣,容易发生山体滑坡,多数村屯没有自来水,村民靠务农维持生活,大部分为贫困户。

适用于自然语言处理的工具

DL4J 的基本特性包括:DL4J 中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算;整个过程由 Hadoop 和 Spark 架构支持;使用 Java 允许开发者在 Android 设备的程序开发周期中使用。

作为 TensorFlow 强有力竞争对手的 PyTorch,也是目前较为主流的深度学习工具之一。

尤其在监督学习部分,Scikit-learn 提供了广义线性模型、支持向量机、最近邻算法、高斯过程、朴素贝叶斯、决策树和集成方法等算法教程,同时还介绍了特征选择、随即梯度下降算法、线性与二次判别分析等在监督学习中非常重要的概念;而在半监督学习中的标签传播算法和无监督学习中的聚类与降维算法方面,也有非常多的教程。

第四,针对企业信用修复问题,提出审慎异常名录管理。现在全国有一批企业纳入异常名录,它就要受一些限制,包括获得政府采购、招投标、融资等。针对这部分企业,允许进行信用修复。

适用于经典机器学习的工具

BERT 被称为是 NLP 领域中里程碑的进展;目前,BERT 也是 NLP 深度学习中的重要组成部分,很多之后的自然语言处理模型都是在此基础上优化与改进而得。

该语音识别工具包使用了 C ++编写,研究开发人员利用 Kaldi 可以训练出语音识别神经网路模型,但如果需要将训练得到的模型部署到移动端设备上,通常需要大量的移植开发工作。

“2019年底,塘红乡易地扶贫搬迁配套集中供水工程项目实现二期工程竣工通水,使约1.4万群众受益。”上林县塘红乡易地扶贫搬迁配套集中供水工程现场负责人张正斌介绍,目前该工程第三期建设正在有序推进,预计2020年3月底竣工。该项目建成后,供水能力将覆盖塘红乡及乔贤镇两个乡镇,约8万人左右,将大大改善当地生产投资环境。

这类任务需要「记忆」,下一个句子必须与前一个句的上下文相关联(这是相当关键的),以免丢失重要的信息。通过将 attention 应用到正在使用的单词上,则可以解决当句子太长的时,RNN 或 CNN 无法跟踪上下文和内容的问题。

它具有工具、库、社区资源全面且灵活的生态系统,提供稳定的 Python 和 C ++ API,以及其他语言的非保证向后兼容 API;能够帮助开发者们在 ML 领域的研究与发展,并使开发人员轻松构建和部署 ML 支持的应用程序。

将贫困户从“一方水土养不起一方人”的地方迁出,只是上林县扶贫工作的第一步,让贫困人口脱贫、稳定脱贫,并过上有质量的幸福生活是当地脱贫攻坚工作的重中之重。记者在塘红社区看到,在该社区半径500米范围内,用于保障居民饮水安全的水厂厂区工程已竣工通水;家具编织加工扶贫车间已正式投产运营。

它无需对 agent 的先验知识,并且采用 python 作为主要开发语言,因此可以简单的和 TensorFlow 等深度学习库进行开发集成,同时直观的将学习结果用画面直观的展示出来。Gym 库中包含许多可以用于制定强化学习算法的测试问题(即环境),这些环境有共享接口,允许编写通用的算法。

Flair 基于 Pytorch 的 NLP 框架,它的接口相对更简单,允许用户使用和结合不同的词嵌入和文档嵌入,包括 Flair 嵌入、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入。

fastText 的核心是使用「词袋」的方式,不管文字的顺序;但它不是线性的,而是使用分层分类器来将时间复杂度降低到对数级别,并且在具有更高分类数量的大数据集上更高效。

与 Keras 和 Pytorch 相比,TensorLayer 提高了神经网络模块的抽象化设计,同时实现了降低使用现有层和开发新层的工作量。

目录: Ⅰ、经典机器学习(1-3) Ⅱ、深度学习(4-8) Ⅲ、强化学习(9-12) Ⅳ、自然语言处理(13-18) Ⅴ、语音识别(19-21) Ⅵ、计算机视觉(22-26) Ⅶ、分布式训练(27-31) Ⅷ、自动建模(32-35) Ⅸ、IDEs系统(36-38) Ⅹ、平台(39-41) Ⅺ、评分推理系统(42-43)

“扶贫车间的工人可以选择全日制上班,也可以按照产品计量结算的方式工作,给予搬迁群众最大的工作时间自由度。”上林县润盛家具有限公司编织厂扶贫车间负责人郑洋说,扶贫车间工作内容为编制类家具第三方加工生产,承接广东地区订单,产品销往尼泊尔及非洲地区国家。

适用于语音识别的工具

适用于深度学习的工具

一款简单易用的 Python NLP 库,允许将当前最优自然语言处理(NLP)模型应用于文本,如命名实体识别(NER)、词性标注(PoS)、词义消歧和分类。

第三,针对大量外贸出口企业的复工复产,提出加快国际标准与国内标准的转换。我国制造业产能有相当一部分出口国际市场,产品执行的是国际标准和国外标准,按照现有规定,这部分产能不能在国内市场销售。在这种情况下,市场监管部门加强国际标准与国内标准的衔接,挖掘这部分产能的潜力,支持外贸企业复工复产。

据悉,塘红社区易地扶贫搬迁安置点共接收搬迁群众1500人。为彻底解决易地扶贫搬迁群众及周边居民饮水安全,上林县经过实地调研,决定分三期建设集中饮水工程,工程项目总投入约8000万元(人民币,下同)。

“过去从村里走到塘红乡集镇要两三个小时,有的村屯只有十来户人家,当地没有小学,孩子要想上学,得走很远的路程,十分不方便。”韦花荣说,2018年,她享受当地易地扶贫搬迁项目福利,在塘红社区易地扶贫搬迁安置点分配到一套75平方米的住房,从此开启了新生活。

疫情对人们的日常生活产生了影响,一些人的作息规律被打乱。对此,应制定科学的作息时间表,合理分配工作、学习、娱乐、餐饮、运动、休息时间,按时饮食、规律作息。特别是前线医护人员要保证高质量、充足的睡眠,这是保持高强度工作的必需,也是打赢疫情防控阻击战的关键。同时,还需因地制宜进行适度的有氧运动。时间紧张或者条件不允许时,也要争取伸伸腰、散散步,做些身体局部活动。还应强调,均衡饮食也是保障身心健康的重要因素。应多进食蔬菜、水果等富含维生素C的食物,尽量少吃油炸、辛辣的食品。让我们通过主动调整、积极应对,以最好的状态投入战斗,争取早日打赢这场没有硝烟的战争。

这是一个具有工业强度级的 Python 自然语言处理工具包。

PyTorch 是一个开源的机器学习框架,提供了两个高级功能,包括:具有强有力的 GPU 加速度的张量计算(如 NumPy),以及基于磁带自动调整系统构建的深度神经网络;可加快从研究原型到生产部署的过程。

此前,OpenAI 官方宣布了「全面转向 PyTorch」的消息,计划将自家平台的所有框架统一为 PyTorch,也进一步体现了 PyTorch 在深度学习方面的潜力。

此外,还针对其他方面,包括计量标准、认证认可、检验检测,市场监管部门都提出了一系列举措。

第二,针对企业复工复产涉及到行政许可和强制性认证的问题,提出告知承诺的办法。随着企业复工复产,特别是转产防疫所需物资,企业需要办理生产许可证。通常情况下办理许可证需要一定的时间,也需要不少的材料。现在,如果企业具备生产条件并承诺在一定时间内补齐材料,市场监管部门可以当场办理生产许可证。针对食品生产企业,在确保食品质量安全的前提下,对少数企业特别是低风险的食品生产企业,允许先发证后检查。此外,有的企业生产许可证到了该延期的期限,刚好需要办理延期,可以推迟办理延期手续。

Facebook 推出的一个构建决策推理系统的模块化端到端平台,用于推理系统(强化学习、上下文管理等), 可以显著简化推理模型构建过程。

FastText 是 Facebook 人工智能研究实验室(FAIR)开源的一个文本处理库,他是一个专门用于文本分类和外文本表示的库,用于高效文本分类和表示学习。

MXNet 是一个功能齐全,可编程和可扩展的深入学习框架,支持最先进的深入学习模式(https://mxnet.apache.org/)。

广西上林县是滇桂黔石漠化片区县、集中连片特困地区。近几年来,上林县多措并举,帮助当地深度贫困地区、石漠化片区贫困户拔“穷根”。

Sonnet 主要用于让 DeepMind 开发的其它模型更容易共享,Sonnet 可以在内部的其它子模块中编写模块,或者在构建新模块时传递其它模型作为参数;同时,Sonnet 提供实用程序来处理这些任意层次结构,以便于使用不同的 RNN 进行实验,整个过程无需繁琐的代码改写。

DL4J 是采用 java 和 jvm 编写的开源深度学习库,支持各种深度学习模型。DL4J 最重要的特点是支持分布式,可以在 Spark 和 Hadoop 上运行,它支持分布式 CPU 和 GPU 运行,并可以利用 Spark 在多台服务器多个 GPU 上开展分布式的深度学习模型训练,让模型运行更快。

Kaldi 是目前使用广泛的开发语音识别应用的框架。

它可用于构建生产级计算机视觉、计算机试听、信号处理和统计应用程序甚至用于商业用途的完整框架,并为.NET 的应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。

scikit-learn 是一种强大的基于 Python 语言的机器学习算法库(https://scikit-learn.org/stable/)。其中,包含了算法预处理,模型参数择优,回归与分类等算法,官方文档包含了每一种算法的例子,代码简洁优美,可视化了每一种算法结果,即能学习 python,也是帮助开发者更好理解机器学习算法的便利工具。

适用于强化学习的工具

BERT 是一个基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型,用于对大量未标记的文本数据进行预训练,以学习一种语言表示形式,这种语言表示形式可用于对特定机器学习任务进行微调。

此外,上林县还实施了贫困村光伏扶贫电站和40兆瓦集中式光伏扶贫电站两个项目,发展“屋顶经济”。其中,该县贫困村光伏扶贫电站项目已为当地65个贫困村集体创造经济收入超206万元。

Transformers 是神经机器翻译中使用的一种神经网络,它主要涉及将输入序列转换为输出序列的任务,这些任务包括语音识别和文本转换语音。

XGBoost 最大的特点在于,它能够自动利用 CPU 的多线程进行并行,同时在算法上加以改进提高了精度。它是经过优化的分布式梯度提升库,可扩展性强,高效、灵活且可移植。

上林县是粤桂两省(区)贫困村创业致富带头人培育工程试点县,2019年获得粤桂帮扶财政资金3764万元。广西山水牛畜牧业有限责任公司技术副总监韦文付称,依托粤桂产业合作平台,该公司每年邀请广东畜牧专家前来培训畜牧养殖专业人才,并通过爱心认养、“村集体经济+合伙养殖”、“山水旅游+壮族文创+长寿产业+壮都小镇”等方式帮助当地贫困户增收脱贫。

上林县县长蓝宗耿表示,2019年上林县贫困村创业致富带头人累计达到564人,共带动9827户贫困户参与产业发展,为村集体经济带来创收1900多万元;全年预计有32个贫困村“摘帽”,1.6万人脱贫,贫困发生率降至1.17%。该县力争2020年所有行政村(社区)村级集体经济收入均达到5万元以上,促进脱贫可持续、有保障。(完)

MXNet 提供了混合编程模型(命令式和声明式)和大量编程语言的代码(包括 Python、C++、R、Scala、Julia、Matlab 和 JavaScript)的能力,是一个易安装易上手的开源深度学习工具,它提供了一个 python 接口 gluon,能够让开发者迅速搭建起神经网络,并进行高效训练。

这是一个面向科学家的深度学习和强化学习库。TensorLayer 由底层到上层可以分为三大模块:神经网络模块、工作流模块、应用模块。

ReAgent 由三部分组成:生成决策并接收决策反馈的模型、用于评估新模型部署前性能的模块及快速迭代的服务平台。同时,ReAgent 也是创建基于 AI 的推理系统的最全面、模块化开源平台,并且是第一个包含策略评估的平台,将会加速相关决策系统的部署。

(作者为中国科学院院士、北京大学第六医院院长)  

一款基于 Tensorflow 的框架,旨在为新手和经验丰富的强化学习研究人员提供兼具灵活性、稳定性和可重复性的新工具。

该框架的灵感来源于大脑中奖励-动机行为的主要成分「多巴胺受体」,这反映了神经科学与强化学习研究之间的强大的历史联系,是一个强化学习算法快速原型的研究框架。

一个基于 PyTorch 的 NLP 研究库,利用深度学习来进行自然语言理解,通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现,能轻松快速地帮助研究员构建新的语言理解模型。

AllenNLP 能让设计和评估新的深度学习模型变得简单,几乎适用于任何 NLP 问题,通过利用一些基础组件,你可以轻松地在云端或是你自己的笔记本上跑模型。

2019年11月,上林县润盛家具有限公司编织厂扶贫车间正式投产运营,韦花荣和其他塘红社区的新居民共70人成为首批在家门口上班的车间工人。

面对疫情,一些人在关注不断更新的疫情信息时,容易出现恐慌等负面情绪。老年人接收信息的途径相对有限,容易产生焦虑、恐慌心理。遇到这些负面情绪,要进行合理宣泄,如工作之余多与家人、朋友交流,倾诉内心感受,从而获得支持、安慰和鼓励;如果效果不佳,则需尽快寻求专业心理服务人员的帮助。

它已经成为 Python 中最广泛使用的工业级自然语言库之一,它提供了当前最佳的准确性和效率,并且有一个活跃的开源社区支持。