中新网北京12月29日电 29日,在北京发布的一份研究报告指出,北京市居民“安全感”处于“良好”等级,北京整体安全感状况相对较好。这其中,“校园安全感”得分为最高。

众议院492号法案(House Bill 492)将允许对某些州长宣布的灾区损坏的某些财产来进行部分评估价值,实行临时免征财产税。

综上,基于评估发现的问题,报告认为,平安北京建设在下一步要着重提升共建共治共享能力,加强社会动员机制创新,重点加强基层社区治安防控,防范重点领域安全风险,拓展群众利益表达渠道,加强矛盾纠纷源头化解,提升安全生产隐患排查、风险评估和应急管理能力。(完)

而从区域安全感看,农村地区的整体安全感状况要远高于城区、郊区或城乡结合部、远离郊区的乡镇的整体安全感状况。安全感最差的是“远离郊区的乡镇”,认为“安全感好”的比重仅占35.48%。

机器人的代码可以在下面的 repo 中找到。

来自作者:这篇文章讨论的是在神经网络的损耗面上发现不同的模式。通常,一个最小的 landscape 就像一个坑一样,周围有随机的丘陵和山脉,但是有更多的有意义的东西,如下面的图片。

我们的模型通过将对抗性训练方案与新的网络设计相结合来实现这种小样本生成能力。通过对基准数据集上几种基线方法的大量实验验证和比较,验证了该框架的有效性。

小样本无监督图像到图像的转换(913⬆)

如果地方理事机构选择在州长宣布灾难后的60天内采用免税,则免税是有效的。

图为《平安北京建设发展报告》封面

参议院212号法案(Senate Bill 212)要求公立,私立或独立高等教育机构的雇员向该机构的第IX协调员举报对学生或雇员的性骚扰,性侵犯,约会暴力或纠缠行为的指控。

众议院第4390号法案(House Bill 4390)规定在得州开展业务或经商的企业,如果出现个人数据泄露事件,必须在发现事故后的60天内通知受害人,受害者有权知晓自己信息的现状。

当地时间2019年9月19日,美国得克萨斯州休斯顿,当地遭暴雨袭击,街道积水。

使用 ML 创建一个猫门,当猫嘴里有食物时门自动锁定(464⬆️️)

作者提出了一种基于点的复杂场景建模方法,这种方法使用原始点云作为场景的几何表示。 

赛车跑道周围的神经网络赛车(358⬆️)

众议院1532号法案(House Bill 1532)将要求非营利性医疗组织就针对医生的反报复政策制定措施,并向得州医学委员会提交每两年一次的报告。

居民对生活在北京的安全感情况如何?蓝皮书中的评估结果显示,北京市居民“安全感”一级指标的得分为81.97分,处于“良好”等级,这反映出北京整体安全感状况相对较好。

Waifu Vending Machine 允许你选择你喜欢的角色,并在此基础上,你可以生成你可能喜欢的动画。

上面视频中的演讲者创造了一个猫门,如果猫嘴里有东西,它会自动锁上 15 分钟。这使汽车无法把死动物带进屋里。他把摄像头连接到猫门上,然后应用机器学习来检查猫嘴里是否有东西。

该法案规定,无论是否在其医疗保险列表中,任何医生都不得向患者开具账单,并且患者承担的财务责任也不可超过其医疗计划规定(health care plan)的财务责任。其中包括适用的共付额(Co-Payment),共同保险(Coinsurance)或自付额(Deductible)。

来自作者:教神经网络开车。这是一个简单的网络,有固定数量的隐藏节点(不整齐),没有偏差。然而,仅仅几个迭代之后,它就成功地将汽车开得又快又安全。

Facebook、卡内基梅隆建立了第一个在 6 人扑克游戏中击败职业玩家的人工智能(390⬆️)

「我们发现,你可以找到(几乎)任何你喜欢的 landsacpe 的最小值。有趣的是,所发现的横向模式即使对于测试集也仍然有效,即它(很可能)是对于整个数据分布仍然有效的属性。」

当员工拒绝配合提交报时,法律将其定为B级轻罪。如果员工刻意隐瞒其举报的事件,则将其提高为A级轻罪。并且,除非该员工是被指控的肇事者,否则机构不能对善意举报该事件并配合调查纪律程序或司法程序的员工进行纪律处分或歧视。

参议院1264号法案(Senate Bill 1264)旨在帮助终止令人意外的天价医疗账单。该法案的某些部分已经生效,其余部分将于2020年1月1日生效。

Pluribus 之所以成功,是因为它能够非常有效地处理一个既有隐藏信息又有 2 个以上玩家的游戏挑战。它通过自己和自己游戏来教自己如何取胜,没有任何战略方面的学习例子或指导。

AdaBound 是一个优化器,它的目标是提高在新的数据上训练的速度和性能。它有一个现成的 PyTorch 实现。

5.非营利医疗机构投诉

6.天价医疗账单保护

从具体调查数据来看,北京市居民“感到安全”的占比为94.09%,比2018年上升了2.51%,呈现良好的增长态势。这其中,北京市居民的“校园安全感”得分最高,为92.73分,这也反映出北京市政府对校园安全重视程度极高,投入很大,在制度、人力、物力、财力方面的保障较为到位,让老百姓切实感受到了校园安全的提升。

值得注意的是,与较高的“校园安全感”形成鲜明对比的,是北京市居民的“社区安全感”不足。

有关“校园安全感”的具体调查数据显示,北京市校园的整体安全系数都较高,但不同类型校园的安全状况也有所不同,从排名来看,“安全感”得分由高到低依次是幼儿园、中小学校园、大学校园。

参议院第7号法案(Senate Bill 7)将创建一个洪水基础设施基金和德州基础设施抗灾力基金,德州水务发展委员会可以使用该基金,以帮助地方政府获得诸如飓风哈维等灾难性事件后的配套资金,用于洪水研究,规划和减灾项目。。

人工智能生成 100 万张供下载的虚假人脸图片(373⬆️)

然后,用一个可以学习的神经描述符来扩充每个点。神经描述符对局部几何和外观进行编码。新的场景视图是通过一个深度渲染网络从新的视点通过点云的光栅化来获得的。

这种资源肯定可以减少在线查找数据集所需的时间。数据集按不同的任务/领域进行分割,包括:CV、NLP、自动驾驶、QA、音频和医疗。也可以按许可证类型排序。

来自摘要:从人类从少量实例中提取新对象的本质并从中归纳出结论的能力中获得灵感,我们寻求一些在测试时对指定的、第一次出现的目标类起作用的镜头、无监督的图像到图像转换算法。

如你所见,这些图像看起来和真实的人一模一样。

分解潜在空间生成定制动漫女孩(521⬆️️)

该法案还将要求兑奖授权组织,如有向客户收取现金奖的5%手续费,那么每季度需将所收取费用的50%支付给德州彩票委员会,郡、市也可以选择收取奖金。

在这里,作者整理了一个机器学习数据集列表,可以用于机器学习实验。  

作者在网上搜寻腐烂西红柿的评论,这在自然语言处理任务中可能非常有用。

AdaBound 在模型训练开始时表现得像 Adam,在训练结束时转变成 SGD。

作者提出了一种能够绘制动画人物的人工神经网络。

众议院914号法案(House Bill 914)修正了《宾果赋能法案》,任何价值超过5美元的非现金兑换奖品,取消收取5%手续费的制度。

基于神经点的图形(415⬆️)

目前支持的模型如下:

数据集:为 NLP 准备的 48 万个对腐烂西红柿的评论,被标记为新鲜/腐烂(464⬆️)

来自 repo:「m2cgen(Model 2 代码生成器)是一个轻量级库,它提供了一种将经过训练的统计模型转换为本机代码(Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C)的简单方法。」

这篇文章是关于一个使用机器学习创建猫门的项目。

此外,如果违规行为涉及至少250名得州居民,则从事业务活动的人员还必须将事件及其采取的补救措施报告给司法部长。

作者策划了 17 种深度强化学习算法的 PyTorch 实现。

摘自 Facebook 研究院的文章:Pluribus 是第一个能够在 6 个玩家游戏中击败人类专家的人工智能机器人,6 人扑克游戏是世界上最广泛使用的扑克模式。这是人工智能机器人第一次在一个有 2 个或 2 个以上玩家的复杂游戏中击败人类顶尖玩家。

探索你的神经网络的丢失情况(339⬆️)

这个机器人可以通过回复任何带有「gpt-2 finish this」的评论来使用。

「人数是 650。网络是通过随机变异进化而来的,安全性评估目前是手动完成的,如视频中所述。」

在今年的报告中,课题组采用随机抽样的方法在北京市6个城区的60个社区完成了1200 份入户问卷调查,并进行了13次访谈,使用问卷数据与统计数据、网络调查数据共同完成了对3个层级149项指标的评估工作。

蓝皮书指出,北京市居民的“社区安全感”得分为70.36,系评价项目中的最低得分,严重影响了“安全感”的总体评价。从区域安全感看,安全感最差的是“远离郊区的乡镇”,认为“安全感好”的比重仅占35.48%。

从项目页面来看:numpy-ml 是一个不断增长的机器学习模型、算法和工具的集合,下面这些都是专门用 numpy 和 Python 标准库编写的。

29日,由中国人民公安大学首都社会安全研究基地、社会科学文献出版社共同主办的《平安中国蓝皮书:平安北京建设发展报告(2019)》发布会在北京举行。据了解,本次发布的报告系平安中国蓝皮书系列第二本蓝皮书。

用于机器学习的最大数据集列表(499⬆️️)

2019年9月1日,该法案还对《医疗实践法》进行了修订,要求得州医学委员会接受和处理针对经认证的非营利性健康组织的投诉,就像对待健康专业人员的投诉一样。 德州医学委员会可以拒绝认证,撤销认证或对违反该行为的组织施加行政处罚。

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