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AlphaGo 的成功是深度学习与强化学习的胜利我们怎么判断深度学习可能可以用在围棋呢？如果说，人看一个棋盘，几秒内大概可以知道下这里、下那里会是好棋，这种任务神经网络就办得到，但如果要想好几分钟后怎么走，那神经网络就可能办不到。当初我们就有这 么一个直觉：要以深度学习建构策略网络。
对此，龙源电力方面认为，总资产和总负债的增加也属于可控范围，并不影响公司的正常运营。但上半年现金流的大幅下降以及应收账款和应收票据的大幅增加，为下半年的业绩带来不确定性。“其实，在风电行业的应收账款是反映风电企业营收情况的重要指标。”一位风电行业人士告诉记者，我国长期以来可再生能源补贴都存在巨大的缺口，补贴资金的发放不及时，在某种程度上，导致企业的应收账款激增。
自2018年9月中旬起，卡西诺工厂每周五都会停工，减少2000辆产能。然而，这一举措只能暂缓生产成本和减轻后续经销商的库存压力。已故前任FCA首席执行官马尔乔内也曾公开承认，“FCA在中国战略上犯了错误”，这一点同样复制在了玛莎拉蒂身上。相比2018年第一季度全球9400辆的销量，一年后的2019年第一季度，销量同比下滑41%，仅为5500辆。
1。 AlphaGo Zero 从零开始自我学习下围棋。2。 仅仅 36 小时后，AlphaGo Zero 靠着自我学习，就摸索出所有基本且重要的围棋知识，达到了与李世石九段对战的 AlphaGo v18（也就是 AlphaGo Lee）的相同水平。
5。 40 天後，AlphaGo Zero 对战 Master 达到近 90% 胜率，成为有史以来 AlphaGo 棋力最强的版本。过去，DeepMind 在训练 AlphaGo 时，先让机器看 20~30 万个棋谱，累积一定的人类知识后开始进行自我对弈，自我对弈到达一定程度后机器就有机会赢过人类，因为机器可以在数个礼拜内就下几百万盘，它的经验比人多得多。黄士杰指出：“AlphaGo 成功的背后是结合了深度学习（Deep Learning）、強化学习（Reinforcement learning）与搜索树算法（Tree Search）三大技术。”
面对老龄化加快的情况，乔晓春认为，有两个应对办法，一个是退休时间延迟，另外一个是通过生育延缓老龄化的速度。“但现在的问题是生育的意愿已经不高，应该转向构建老龄化社会，对民生的投入要增加。比如日本政府投入养老的补贴占养老金的1/2。而更重要是强调对老人的照顾和护理，2000年日本又出台了‘长期照护制度’，有长期照护保险，这一保险日本政府补贴了50%。”
