(原标题:“金龟子”刘纯燕追忆赵忠祥:大家还约着要去探望他)

1月16日,>>>赵忠祥之子发文:赵忠祥在京病逝 享年78岁 消息一出,新京报记者第一时间联系到正在外地出差的刘纯燕(金龟子),对方表示听闻此消息感到震惊难过:“今早我们在主持人群里看到了这个消息,我们这几天在外地出差,昨天大家还约着20号去探望赵老师……”另外,新京报记者也致电主持人委员会秘书长马凌云,对方表示极度悲痛,不愿多言。

谈及再次的武汉之行,她说,希望把危重症病人救回来。“现在也做好了长期在武汉奋战的准备,与那边的医务人员共同奋斗,把病人救治工作做好。至于什么时候回来我自己还没考虑过。”

“把危重症病人救回来”

李兰娟是浙江绍兴人。最早,她因中国人工肝开拓者的身份被人记住。

通常的方法是通过设计一个“名义任务”将无监督的问题转换为有监督的任务。 通常,名义任务不会有什么新的产出,它的目的是使网络学习如何从数据中捕获有用的特征。

名义任务与常见的监督问题有相似之处。

在这一点上,我们可以看到问题开始相互叠加。 我们不仅需要大量样本来学习新任务,还需要确保我们的模型学习正确的表征。

实际上对于自监督训练,伪标签仅来自数据特征本身。

虽然我可以给大家再举几个例子,但我想这2句话足以说明我的意思:

我们了解重力及其含义,知道如果让炮弹和羽毛从同一起点落下,由于两个物体的空气阻力不同,炮弹将先到达地面;知道物体不能漂浮在空中;了解有关世界运作方式的常识。 我们知道如果我们自己的父亲有孩子,他或她将是自己的兄弟姐妹;知道如果我们读了一篇文章说某人出生于 1900 年代,那么他/她可能不再活着,因为我们(通过观察世界)知道人们的寿命通常不会超过 120 岁。

里皮在二进宫国足时,已经意识到中国国足彻底沦为乌合之众,因此答应回归的条件之一就是要求归化外援,但是新任足协主席陈戌源还是太保守,引入艾克森、李可后中国队连菲律宾都踢不赢,尽管高拉特等人也在“勤王”的路上,但对不起,里皮已经没有那个耐心了!

而且在当前的深度学习应用中,数据的问题无处不在。以 DeepMind 的 AlphaStar 模型为例。

正如 LeCun 所说,强化学习就像蛋糕上的樱桃。 监督学习是锦上添花,而自监督学习才是蛋糕!

就在1月18日,她曾受国务院、国家卫健委委托首次赴武汉研判疫情。回到杭州后,其多次表示,“我个人已经向国家提出来了,我可以带队去支援武汉。”

“我现在也做好了长期在武汉奋战的准备,与那边的医务人员共同奋斗,把病人救治工作做好。”而谈及归期,她表示,“至于什么时候回来我自己还没考虑过。”(完)

直到我们长大一些掌握语言并开始上学时,监督和互动(带有反馈)才变得更加重要。 但更重要的是,当我们处于生命的这些阶段时,我们已经建立了一个鲁棒性的模型世界。 这可能是人类比当前机器更高效处理数据的主要原因之一。

然而,通过深度学习,我们很快意识到大量的数据导致了 ImageNet 如此困难,同时实际上也是使深度学习如此有效的秘诀。

有关 AlphaStar 的更多信息,可以查看这篇文章:

正如我们所见,优化效果好到我们(用肉眼)无法察觉到真实图像(左)和对抗图像(右)之间的差异。实际上,造成分类错误的噪声不是任何类型的已知信号。相反它是经过精心设计用于发现模型中的隐藏误差。并且最近的研究表明:在某些情况我们只需要改变1个像素,就可以 成功误导最好的深度学习分类器,详细讨论可以查看这篇论文:

我们可以简单地认为被精心设计的输入样本导致了 ML 模型分类错误。

虽然其中使用了各种通用性的技术来训练系统,但成功构建 AlphaStar(或任何其他 RL 智能体)的真正关键是使用了大量数据。实际上最佳的强化学习算法需要进行大量试验才能达到人类水平,这与我们人类的学习方式正好相反。

图8 :人类通过生活获得不同知识的来源。通过观察/互动、监督和反馈来学习

因此我们可以完美地证明:深度学习在  ImageNet  这项任务上已经比人类做的更好。但是真的是这样吗?

AlphaStar 深度学习系统使用监督学习和强化学习来操作《星际争霸2》。在训练期间,AlphaStar 仅从游戏终端上观看游戏画面。DeepMind 研究人员使用可并行训练大量智能体的分布式策略训练模型。每个智能体都至少观看过 200 年的实时《星际争霸》录像(不间断)。 通过像职业选手一样的训练,AlphaStar 取得了在官方游戏服务器中的排名超过了99.8%的活跃玩家的这一巨大成功。

同样,自监督学习也需要标注来训练名义任务。然而与名义任务的关键不同在于:用于名义任务的标注(伪标注)的特征是不同的。

我们可以将这些在互联网上非常流行的对抗样本(adversarial examples)看作是设计用于误导机器学习模型的优化任务。相关阅读可以查看下面这篇文章:

对于贾凯涛回校任教,袁敬华感到意外又欣慰。“作为听障人士,凯涛能通过自己的努力考上大学、读完本科,这给特殊的孩子们和家长带来了希望。他是特教‘妈妈’更是榜样,鼓舞着‘娃’们像他一样,努力学习、成长成才。”袁敬华说。

国足的殷鉴不远,如果不想下一届国奥,以及下届亚洲杯上遭遇更大耻辱的话,干脆首发11人全部换成外援吧,除此之外,中国足球在未来4年乃至相当长的一段时间里都会别无他法!返回搜狐,查看更多

Yann LeCun 在关于自监督学习的研究中,认为至少有3种获取知识的方法。

1986年,李兰娟在中国率先开始人工肝研究。她带领团队创建了独特有效的李氏人工肝系统,使急性、亚急性重型肝炎治愈好转率从11.9%上升到78.9%,慢重肝病治愈好转率从15.4%上升至43.4%。

在山东夏津特殊教育学校,像范秋燕这样的特教老师,总被孩子们亲切地称呼为“妈妈”,贾凯涛也不例外。

不为人了解的是,除夕当天,她再次飞往北京参加重要会议,做起了“空中飞人”。百忙之中,李兰娟要接受媒体采访,解答公众对疫情的疑惑。

有人曾问李兰娟,“除了当医生平时还有什么爱好”?李兰娟说,“我没有时间兼顾爱好,科研工作、医疗工作都是没有空闲的,比如我在候机的时候,在坐车的时候,还通过远程医疗APP给病人看病。我认为工作着都是美丽的。”

再战武汉,李兰娟有着自己的期望。“现在危重症病人在不断增加,希望把危重症病人救回来,危重症病人的病死率得到下降,这也是我这次申请去的重要原因。”

1日下午,树兰(杭州)医院内,一场简单的出征仪式后,国家卫健委高级别专家组成员、中国工程院院士李兰娟率该院紧急医疗队立即踏上征程。

贾凯涛所说的袁老师,就是山东夏津特殊教育学校校长袁敬华。办学20多年,袁敬华已帮助700多名孩子走出了无声世界,其中400多名学生进入常规学校就读。目前,学校有在籍学生750多名、教职工182名。

有的人说当我们需要掌握一项新任务时,我们实际上并没有从头开始学习它。 相反,我们使用了我们一生中积累的许多先验知识。

我们了解事件之间的因果关系。最神奇的是我们实际上很早就学会了许多高级概念。实际上,我们仅用6~7个月就学会了重力和惯性等概念,而在这个时期我们与世界的互动几乎为0!

虽然如此,通过多年的深度学习研究,我们知道了大型数据库用于训练精确模型的必要性已成为一个非常重要的问题。并且需要低效的人工标注数据成为一个更大的问题。

1月18日,受国务院、国家卫健委委托,她与钟南山院士等一行6人抵达武汉,听取了武汉的有关情况汇报,也查看了有关现场。“我们的任务是研判疫情,向国务院、国家卫健委作汇报。”李兰娟说。

“医疗工作都是没有空闲的”

李兰娟院士。李晨韵 摄

在自监督的训练期间,我们挑战网络以学习名义任务。同样,根据数据本身自动生成伪标签用来训练目标。 训练结束后,我们通常将学习到的视觉特征作为知识转译给下游任务(downstream task)。

“安安不方便上学的时候,范老师就到家里来像妈妈一样一遍遍地教她,现在她已经会自己洗手、擦手、吃饭了。”安安的奶奶说。

但是如果以婴儿为例,那么这个年龄与外界的互动几乎没有。 尽管如此,婴儿还是成功建立了物理世界的直觉模型。 因此像重力这样的高级知识只能通过纯粹的观察来学习——至少,我还没有看到任何父母教一个6个月大的婴儿物理。

截至2020年1月31日24时,湖北省累计报告新型冠状病毒感染的肺炎病例7153例,其中武汉市3215例。

在贾凯涛上课的教室内,陈列着刻瓷、景泰蓝、刻纸、儿童画等各类学生作品:有缀满通红柿子的事事如意图,有活灵活现的卯兔图,还有学生们正在刻的枇杷图……

让我们回到 ImageNet 分类问题: ImageNet 数据库的人类识别错误率约为5.1%,而目前最先进的深度学习 top-5 准确性约为1.8%。

“我小时候也是这个学校的学生,当时袁老师拉着我的手摸着她的喉咙感受发音,慢慢学会了与人交流,才能学习、考试,到大学毕业、自食其力,我想把这些分享给我的学生们。”贾凯涛通过文字告诉记者。

在这篇文章中, 卷积网络模型首次大幅度超越了当时最先进的模型。它是在所有的对比模型中唯一一个基于卷积神经网络的解决方案。此后,卷积神经网络变得无处不在。

但和其他特教“妈妈”不同,贾凯涛是山东夏津特殊教育学校正式招录的第一位听障老师。也正因为拥有与学生们一样“不完美”的身体,贾凯涛备受学生们欢迎,总是被他们里三层外三层地围着。

(1)如果标注来自标注者(像大多数数据集一样),则这是一项监督任务。

十年后H7N9肆虐中国南方省份。李兰娟创建抗病毒治疗、抗休克治疗、抗低氧血症及多器官功能衰竭、抗继发感染,及维持水电解质酸碱平衡和微生态平衡的“四抗二平衡”疗法,创造性将李氏人工肝用于重症H7N9救治,显著降低病死率。其团队还在国际上首次证明活禽市场是人感染H7N9的主要源头,助疫情很快被控制。

为了让更多特殊的孩子接受康复教育,山东夏津特殊教育学校自2015年起开始“送教上门”“送医上门”,根据学生家庭的实际情况制定课程,保证他们康复、学业两不误。目前,学校有126名学生正在接受“送教上门”,有39名学生正在接受“送医上门”。

面对这样的情景,范秋燕并没有着急上火,而是拥抱着安安,有节奏地轻拍她的背,继续教唱。

“安安是智力残疾的孩子,对陌生人比较敏感,身体又不太好,所以我们这段时间先通过‘送教上门’的方式,让她跟上教学进度。正好这两天学校里的孩子陆续放假,我也可以专心辅导安安了。”范秋燕说。

作为传染病学家,李兰娟有着怎样的影响力?当日出征仪式的一个细节可以体现。现场一位地方媒体记者问到,“浙江疫情也很严峻,浙江也很需要您,为何在这一时候前往武汉?”李兰娟笑言,浙江肯定会做的很好,自己也会常与后方联系。

时下这场疫情中,人们再次看到了李兰娟的“美丽”。

赵忠祥是央视播音员、主持人,曾连续多次主持央视春晚。1979年,他随邓小平访美期间采访过美国总统卡特,成为第一位进入白宫采访美国总统的中央电视台记者。1981年,赵忠祥开始主持中央电视台《动物世界》栏目。因为他本人对播音主持工作的热爱和执着,他主播的新闻节目、具有辨识度的声音受到海内外广大观众的喜爱。

2月1日,李兰娟在出征仪式上介绍,上午其在病区开会,讨论病人救治问题等,中午收到了要前往武汉的通知。

自监督学习源于无监督学习, 解决从未标记的数据中学习语义特征的问题。本文中我们最关心的是在计算机视觉领域的自我监督。

在武汉实地研判疫情的李兰娟向国家提出了武汉必须严格地“封城”、冠状病毒感染要作为乙类传染病甲类管理等重要建议。而辗转武汉、北京,凌晨抵达杭州,她一早又出现在医院门诊,如往常般为患者看病。

在土帅李铁执教国足成年队后,也想未来能执教国家队的范志毅,此前曾狠批曾经的国脚们菜到接下来连越南都踢不过了,实际上经过中国足球这几年的堕落轨迹来看,下届国奥队员更菜!未来中国男足如果能够击败泰国、老挝、印度等队,可能都会让球迷们兴奋得彻夜未眠了!

在深度学习之前,研究人员一直认为 ImageNet 挑战非常困难,其主要原因是 ImageNet 数据集突出的变化性。即便只是找到能覆盖 ImageNet 中各种犬类的手工特征就已经很不容易。

目前深度学习基于大规模数据,当满足所需环境和约束条件时,这些系统就会产出给人惊喜的结果。但在一些特殊情况下,它们也会完全失效。

李兰娟在出征仪式上。李晨韵 摄

另一位大V罗克表示:“这是未来10年最好的中国国奥,这是真的,国青国少那些人,真的更差。郝伟是来替足协背锅的,这个球员实力就摆在那里了,想出线就老老实实的归化从小做起,从13岁做起。中国本土球员,能少一个是一个。不管你爱不爱听,就是现实。”

从这种意义上讲,有人可能会说将算法性能与人类能力进行比较是“不公平的”-。

如果让最好的 RL 方法玩某个 Atari 游戏,它需要一共玩近100个小时(1080万帧),才能达到和专业人类玩家相同的表现水平。尽管时长最近有所改进,但100小时似乎仍然太多。

(2)通过监督(大部分来自家长和老师)

“作为感染科医生,控制传染病是我们的责任。”李兰娟说。

图6 牛顿发现万有引力定律

如果是这样的话,我们怎么解释这些问题呢?

2003年“非典”时,李兰娟对浙江的防治提出并采取了系列创新性措施,实现了该省医务人员零感染率,杜绝了第二代病人,重症病人得到有效救治。其还率攻关小组成功培养分离出SARS病毒并完成全基因测序;首次发现PBMC中有复制型SARS-CoV存在,对揭示“非典”发病机理具有重要意义。

数据低效的深度学习模型

有人问她,具体会在哪里工作?李兰娟回答:“去哪里要服从安排,我自己希望去金银潭医院,就是危重症病人最集中的医院。”

让我们首先考虑计算机视觉中的主流分类任务。以 ImageNet 数据库为例,它包含 1000 个不同类别的130 万张图像,对于每一个图像中都有一个人工标注的标签。

(2)如果标注是从数据中获取,那么在这种情况下我们可以自动生成它们,则这是一项自监督学习。

足球评论员陆洋表示:“友情提示一下吧,下届巴黎奥运我们的适龄球员,也就是2001年陶强龙那茬球员,亚少赛和亚青赛都没踢进过正赛。所以这届大家如果调侃目标是进一球拿一分赢一场的话,下届还得把定位再稍微调低一点儿再说。”黄健翔在下面回复:“实际情况就是这样。踢不过越南泰国会是常态。”

她坦言:“当然这个病现在很重,我们在这方面也有很多的困难,也需要通过科学研究,大家共同努力来完成,这是我们的目标。”

“国士”。1日下午,李兰娟率队从杭州出征的信息一经发布,有人在朋友圈里作出这两个字的评价。

最近的研究提出了许多名义任务。最常见的有:

换句话说伪数据不需要人工标注。 确实,自我学习和监督学习之间的主要区别在于标注的来源。

我们看到深度学习系统失败时产生了一个有趣的讨论:为什么 我们人类不会轻易被对抗样本误导呢?

自监督学习系统学会通过输入的其他部分预测输入的一部分。

我们知道监督训练需要标注。转而变成通常需要人工标注者的不断努力。 但在许多情况下,标注非常昂贵或无法获得。 我们也知道学习模型天生需要数据,这导致大规模的标注数据集已成为学习模型进一步发展的主要壁垒之一。

“控制传染病是我们的责任”

73岁的李兰娟又要去武汉了。

我们如何让分类器将以前归类为“熊猫”的图像归类为“长臂猿”?

“这一次到武汉去,我们将把人工肝、微生态调节等新的方案与呼吸机、氧气等方案结合起来,按照‘四抗二平衡’疗法浙江经验来救治更多的病人。我们希望通过方案的调整、人员的培训,把这一套技术到武汉进行推广,帮助武汉真正的把救治病人的工作做的更好。”她说。

她匆忙回了趟家,简单收拾了一些随身行李。“因为比较紧急,我今天就出发。”

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