龙众建设有限公司 梁伟

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2020-07-06 20:23 信息编号:sglskgrjs 我要留言
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提升金融资产股权,推进金控平台协同。证券公司实现收入22亿元,同比提高127%;租赁公司实现收入32亿元,同比提高16%;信托公司实现收入18亿元,同比提高21%。2015年公司对中航租赁、中航信托、中航证券的持股比例分别提升至97%、80%和100%,金融资产股权集中度显着提升,加速打造综合金控平台。

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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。

此前,韩国围棋冠军李世石曾预测将以5比0的大比分横扫AlphaGo,然而事实的结果却让人大跌眼镜。在经历三个半小时焦灼对战后,李世石不敌AlphaGo,不得不投子认输。而这也是计算机程序发展史上,计算机程序第一次在围棋比赛中战胜了世界级的围棋选手。

按照募集配套资金的发行底价元/股计算,本次募集配套资金拟发行不超过421,274,354股(含421,274,354股)。配套募集资金发行价格调整的,发行数量将根据配套募集资金发行价格作相应调整。

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