若风道歉:丰田因气囊问题召回雷克萨斯、威驰及花冠逾45万辆车

发布时间:2019年12月07日 15:44 编辑:丁琼
以往,医院可以在药品进价上加成15%左右进行销售,医院进贵药、医生多开药难以避免。2013年2月1日,三明在全国率先全面取消药品、耗材加成,实行县级以上医院药品零差率销售,从根本上消除医院的逐利动机。三明根据医院上报的需用药品品种的通用名确定药品采购目录,实施重点药品监控,建立企业黑名单制度。此外,实行单病种付费,开展用药实时监控分析,减少药品浪费,促进合理用药,减轻百姓负担。伦敦北部传爆炸声

按照要求,2016年-2018年该业务贡献的净利润将分别不低于3000万元、1亿元、3亿元,且不包括现在持有的华泰证券()、东海证券()、江苏银行(IPO已过会)、华西财务股权产生的投资收益。黑五网购破纪录

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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。彭磊吐槽奇葩说

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