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一周论文 2016北京赛车投注平台年最值得读的NL

2019-01-08 09:59 admin

  北京赛车平台:企业价值就是企业的市场价值,是企业所能创造的预计未来现金流量的现值,反映了企业潜在的或预期的获利能力和成长能力。以企业价值最大化作为财务管理的目标,其优点主要表现在:①该目标考虑了资金的时间价值和风险价值,有利于统筹安排长短期规划,合理选择投资方案,有效筹措资金、合理制订股利政策等。②该目标反映了对企业资产保值增值的要求,从某种意义上说,股东财富越多,企业市场价值越大;③该目标有利于克服管理上的片面性和短期行为;④该目标有利于社会资源合理配置。社会资金通常流向企业价值最大化或股东财富最大化的企业或行业,有利于实现社会效益最大化。当然,企业价值最大化目标也存在一些缺陷,例如股票价格很难反映企业所有者权益的价值,对于非股票上市企业,对其进行评估价值也很难做到。

  新华社北京1月5日电(记者夏军)来自乡村学校的孩子弹起钢琴、跳起芭蕾、表演合唱……1月4日,这些儿童与郎朗、邱思婷等音乐家在北京天桥艺术中心同台奉献了一场动人的音乐会。而其中不少孩子仅接受了半年多音乐和舞蹈艺术培训。

  通过对以上观点的分析,笔者认为,由于反映企业盈利水平的利润指标是按照权责发生制计算的,并没有考虑时间价值。这种认为潜在的盈利能力或未来增值能力反映了时间价值的观点在理论上是缺乏依据的,在实践上也是难以计量的。而以企业价值最大化作为财务管理目标,体现了对经济效益的深层次认识,不仅考虑了风险与报酬的关系,还将影响企业财务管理活动及各利益关系人的关系协调起来,使企业所有者、债权人、职工和政府都能够在企业价值的增长中使自己的利益得到满足,从而使企业财务管理和经济效益均进人良性循环状态。因此,企业价值最大化应是财务管理的最优目标。

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  企业的资本结构是由于企业采取不同的筹资方式形成的,表现为企业长期资本的构成及其比例关系。各种筹资方式及其不同组合类型决定着企业的资本结构及其变化。资本结构的变化与企业价值处于怎样的关系?当企业资本结构处于什么状态能使企业价值最大?这种关系构成了资本结构理论的焦点。其中,莫迪利安尼和米勒创立的MM定理,被认为是当代财务管理理论的经典。

  多个经营软文的平台只是一种中介,实在的软文发表权在网络媒体,有必要让已发表的软文标明为“广告”。其次,新闻的受害者应主动。不否认,某些软文只是为了招引眼球达成宣传目的,并无恶意。这种软文可以发表,但应该准确归类,标明“广告”。还有一种软文散布言论、、、攻击他人,会对他人造成误导或者其他侵害,受害者应主动。关联方面可以从软文发表平台入手,熟悉哪些网媒收钱发软文,而后要求不规范的网络媒体实施整改。

  搜索引擎喜欢原创的内容,不可能天天做到原创内容,除非是专业的写手,这个时候要学会做伪原创文章,伪原创文章遵循“增”、“改”、“删”、“拼”,有能力的可以看一遍,然后根据自己理解的意思,再去写一遍,这样获得的文章,是属于高质量原创文章,如果写作能力差点,就用伪原创,复制别人的文章,先清除格式,自己重新排版,开头跟结尾一定要自己写原创,针对原有的内容进行分段式处理,分一二三四点,将原文里的内容使用近义词或解释性描述进行替换,或者是一些无关紧要的词语或段落进行删除,注意保持文章的流畅性与阅读性。

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  要学习关键词优化,我们首先要明确一点,关键词优化是什么?对于关键词优化,百度百科上的解释是“关键词优化是指把网站里面的关键词进行选词和排版的优化达到优化网站排名的效果。搜索引擎中相关关键词的排名中占据有利的位置。”

  这都是由于Android自身的一些固有问题,导致了安卓手机越用越卡的毛病无法解决,并且始终不如苹果iOS系统流畅。由于iOS的封闭性,App Store里面的APP都是在iPhone等产品上执行,硬件利用效率非常高,而且分辨率大小,硬件的更新参数也比较稳定,优化工作也容易进行,因而iPhone上的APP和硬件结合程度更高。苹果iPhone的iOS系统执行效率更高,不需要在虚拟机上执行,所以执行效率要高很多。

  澎湃新闻记者比对发现,上述马龙论文1和滕建华论文均围绕近代中国城乡经济结构失衡的原因展开研究分析,马龙论文的题目、摘要、关键词、导语、一二级标题、论文内容以及参考文献与滕建华论文近乎完全一致,几乎是全文照搬滕建华论文。

  因此,这种低效的运行方式直接体现在触控操作上。将安卓手机与iPhone进行对比,两者的滑动体验有着很大的差别。苹果的屏幕反应很快,滑动屏幕非常流畅。但是安卓手机在缩放图片、快速连击打字、上下滑动列表时感觉屏幕反应慢一拍,玩游戏的滑动操作也不够敏捷顺滑。这主要是JAVA虚拟机带来的负面影响。那么如何能够提升流畅度呢?

  而每位参与人肉搜索的网友手持“正义”的剑柄,却在行使这样的权利中,摆出了审判者的姿态。最后事件的公平与否,对当事人造成了多大的伤害却并没有人关注。行使完所谓“正义”的网友内心则是抱着“今天又做了一件好事”的心态。这样网络上不计后果的行为,这也是如今网络上“键盘侠”横行,现实中却无人敢路见不平拔刀相助的原因。

  澎湃新闻记者在中国知网查询发现,马龙出生于1988年5月,籍贯河北,2009年系西南财经大学经济学院在校生。2009年5月-7月期间,3个月内马龙在《经营管理者》、《技术与市场》、《现代经济信息》、《大众商务》等期刊上发表了5篇论文。除了上述《对近代中国城乡经济结构失衡原因的探究》一文外,其于2009年7月8日发表在《现代经济信息》期刊上的论文《我国当前政策对公共福利、扩大内需与就业促进的作用》(以下简称“马龙论文2”)也涉嫌全文抄袭。

  2018年7月,“艺术行动”联合首都师范大学专家团队,为雄安新区700位艺术教师提供美术、音乐课程线下培训,并经腾讯课堂直播,江西、广西、四川等8个省区600多名音乐教师参与线上学习。培训结束后,老师们回校组建了合唱团。首都师范大学音乐学院的志愿者团队每周持续提供在线辅导。李风说,短短半年时间,艺术给孩子们带来的改变非常大。此次音乐会是孩子们的汇报演出,而郎朗、邱思婷、张仰胜、陈光、朱亦兵等音乐家甘当“配角”。

  1.1958年,莫迪格利尼和米勒提出了著名的MM理论。该理论认为,在不考虑公司所得税,且企业经营风险相同而只有资本结构不同时,公司的资本结构与公司的市场价值无关。或者说,当公司的债务比率由零增加到100%时,企业的资本总成本及总价值不会发生任何变动,即企业价值与企业是否负债无关,不存在最佳资本结构问题。

  2.修正的MM资本结构理论提出,有债务的企业价值等于有相同风险但无债务企业的价值加上债务的节税利益。因此,在考虑所得税的情况下,由于存在税额庇护利益,企业价值会随负债程度的提高而增加,股东也可获得更多好处。于是,负债越多,企业价值也越大。最初的MM理论和修正的MM理论是资本结构理论中关于债务配置的两个极端看法。

  原标题:一周论文 2016年最值得读的NLP论文解读(3篇)+在线Chat实录

  本期Chat是PaperWeekly第一次尝试与读者进行互动交流,一共分享和解读3篇paper,均选自2016年最值得读的自然语言处理领域paper,分别是:

  一个任务驱动的对话系统,一般通过自然语言与用户进行多轮交流,帮助用户解决一些特定问题,例如订机票或检索数据库等。一般由下面四部分组成:

  Language Understanding Module(LU): 理解用户意图并提取相关slots。例如用户想找一部电影,那么就需要提取出电影名称,演员,上映时间等相关slots信息。

  在Dialogue Policy这一步,传统方法一般是生成一个类似SQL的查询语句,从数据库中检索答案,但是这会使模型不可微从而只能分开训练。本文使用了基于概率的框架,因此是可微的,从而实现了端到端的训练过程。

  论文中用到的数据库,是来自IMDB的电影数据库。每一行代表一部电影,每一列是一个slot,信息有可能存在缺失。

  将用户每轮的输入文本转化成一个向量,这里使用了ngram词袋模型(n=2)。

  这里针对每一列的slot,分别有一个belief tracker。每个belief tracker的输入是从feature extractor得到的向量,用GRU处理以后,得到一个状态向量。根据这个状态向量,分别计算得到两个输出:pj和qj。

  pj是当前slot下所有值的概率分布,qj是用户不知道这个slot值的概率。

  因为在和用户交互的过程中,应当尽可能询问用户知道的信息,询问用户不知道的信息对后面的查询没有任何意义。

  根据Belief Trackers的输出,计算数据库中每个值的概率分布。

  由Belief Trackers和Soft-KB Lookup,可以得到当前的对话状态向量st。st向量包含了数据库中所有值的概率分布户是否知识等信息,实在是太大了,直接送给Policy Network会导致其参数过多,难以训练。因此这一步把slot-values转化成了加权的熵统计信息。

  这里使用策略网络,根据Beliefs Summary的输入状态向量,来输出各个action的概率分布π。具体结构是GRU+全连接层+softmax的方式。

  这里从策略分布π采样,得到下一步的action。如果action是inform(),说明到了对话的最后一步,需要给用户返回Top k的查询结果。这里按照Soft-KB Lookup步骤中得到的每一行电影的概率,进行采样来返回Top K候选。

  这里的NLG部分和上面是独立的,使用了sequence-to-sequence模型,输入action,输出包含slot的对话模板,然后进行填充,得到自然语言文本。

  这里用的基于策略梯度的强化学习模型进行训练,目标是最大化reward的期望。最后一轮inform部分的reward是由正确答案在Top K候选中的排序位置决定,排序越靠前,reward越高。如果候选没有包含正确答案,那么reward是-1。

  深度强化学习在对话系统的应用越来越多,本文最大的贡献,是提出了一个可微的基于概率的框架,从而使End-to-End训练成为可能,相比传统方法各部分分别训练,联合训练可以有效的减少错误传递。而基于深度强化学习的训练方式,相比传统基于规则的方式,在高噪音输入的情况下,有着更好的表现。

  问:我对“因此这一步把slot-values转化成了加权的熵统计信息”的合理性和物理意义有些不明,我在最近的论文中很少看到这样的做法,请问是因为效果的原因吗?

  答: 这个熵指的是信息熵,不是物理中的热力学熵。信息熵把一个系统的不确定性,按照其可能出现结果的概率分布,进行定量化计算,得到的是可以获取的信息量大小。信息熵越大,不确定性就越大,我们可以获取的信息量也就越大。任务驱动的问题系统,在得到最终查询结果前,希望尽可能多的从用户那里获取信息,减少系统本身的不确定性,因此我们在知道一个slot中各种实体概率的情况下,用信息熵来度量一个slot的不确定性,还是挺合理挺自然的。

  熵的用法在深度学习网络中还是挺多的,例如我们经常用交叉熵做损失函数。同时文本分类任务中,经常用TFIDF值作为特征,而TFIDF值是可以由信息熵推导出来的。

  答: 这里的relation,指的是slots,也就是表格的各个列属性,例如year,actor等。 和entities的数目相比,一个slot对应的属性值数目要小很多。entity概率计算的时候,是把各个属性的概率相乘得到的。而一个属性的概率,取决于这个属性有多少值,假设我们有3个属性,每个属性的值的数目分别是k1,k2,k3,那么entities可能的计算量就是k1 * k2 * k3。现在作者假设每个属性之间是相互独立的,因此实际计算量可以理解成k1+k2+k3,所以slots的属性分布和entities分布相比,是smaller distributions。

  问:增强学习在chatbot研究中使用时相比监督学习有哪些优势和劣势?

  监督学习当前研究比较多的,是以seq2seq为代表的生成模型。 它目前一个比较大的问题,是生成结果缺乏多样性,倾向于生成比较安全比较常见的回答,例如“谢谢”,“不知道”。 这个主要是因为,训练目标是用最大似然拟合训练数据,而经常在训练数据中出现的回答,会占一些优势,因此后续有很多工作试图改进这个问题,例如用互信息作为目标函数,在解码搜索过程中,对常见结果进行惩罚,提高生成结果的多样性等等。

  监督学习的另外一个问题,是训练过程和预测过程不一致。训练的时候,当我们解码生成一个句子的下一个词的时候,是基于训练语料中的正确结果,而预测的时候,我们并不知道标准答案是什么,因此解码下一个词的时候,是基于我们预测的结果。这种不一致会影响最终结果,就像考试我们遇到之前没有见过的题型,我们的考试成绩可能会变差一样。增强学习,有希望解决这两个问题的。

  针对第一个问题,我们借助增强学习的reward,引入一些明确的的奖励目标,用来指导对话的生成。例如,如果我们想训练一个淘宝客服的对话系统,我们可以用商品最终是否购买,来作为奖励目标,这样可以引导对话向着商品成功购买的方向发展,因此可以产生更好的对话结果。目前还有一个最新的工作,是将生成对抗网络,引入对话系统,因为当前对话系统一个很大的问题,是缺乏可靠的自动化评价指标,而对抗生成网络中,我们有一个生成模型,也就是我们的对话生成系统,还有一个判别模型,这个判别模型的目标,是判断这个对话,是机器生成的,还是人写的,这样就引入了一个比较明确的奖励目标,也更接近图灵测试,而连接生成网络和判别网络的桥梁,就是强化学习。因为NLP的词,相比图像,是离散的,我们可以借助类似AlphaGo中的蒙特卡洛搜索,来采样得到训练样本,送给判别模型。针对第二个问题,强化学习在训练的过程中,生成模型是通过采样产生样本,这个过程和预测是一致的,因此也避免了不一致带来的问题。

  和监督学习相比,强化学习的训练是比较困难的,因为训练的过程很不稳定。而且具体的对话系统中,reward的奖励一般是基于一个完整的句子,而如何把reward奖励分配到具体的词,是一个很大的挑战。而在多轮对话中,reward一般只出现在最后一轮,如何对前面的几轮对话分配reward,也同样是一个问题。同时为了稳定强化学习的训练过程,我们不能完全离开监督学习,一般还需要借助监督学习的方法,来做初始化训练,甚至在训练过程中,需要穿插监督学习过程,起到稳定网络的作用。

  问:论文中的pr(Gj=i|j=0)为什么等于1/N呢?也就是在用户不知道第值时,目标是i的概率为什么等于1/N?

  答: 用户不知道第j个属性,也就是说,在第j个属性上,用户不能提供有效信息。那么我们从属性j的角度,看各个实体的时候,实际上是没有什么区别的。因此最保险的方式,就是假设各个实体的概率相等,因此概率是1/N。

  问:增强学习在chatbot中的reward函数是否都是根据相应的需求来手动给出,而非学习得来?

  答: 有些是可以手动给出的,例如Bengio的An Actor-Critic Algorithm for Sequence Prediction这篇论文,就把BLEU作为reward,用于机器翻译模型的训练。reward也可以学习得来,例如GAN应用到对话系统的时候,生成模型的reward就是由判别模型给出的,而在对偶学习中,一个模型的reward由它对应的对偶模型给出。

  利用双向NMT模型,在少量双语数据,大量单语数据的情况下,如何提高NMT的性能。

  agent1读入语言A的单语句子, 通过A到B的NMT模型转换成语言B的句子,并且发送给agent2。

  agent2接收到agent1发送的语言B的句子,通过语言B的语言模型LM_B,给出一个reward r_1。再通过B到A的NMT模型,将句子转换成语言A并且发送给agent1。

  agent1接收到agent2发送的语言A的句子,和最初的单语句子做比较,给出另一个reward r_2。

  每一个minibatch里面一部分单语语料,一部分双语语料,对双语语料用MLE作为目标函数,单语语料用上面的公式作为目标函数;随着training的进行,减少双语语料的比例。训练交替地从语言A或者语言B开始。

  这篇文章从reinforcement learning的角度,将单语语料很好地融入到双向NMT的训练中,在使用10%双语语料的情况下也能取得较好的翻译结果。整体上来说非常有意思,也可以推广到更多的tasks in dual form。

  问:论文中的相关工作部分提到了另外两篇neural machine translation的相关工作,请问作者可否简单介绍一下那两个模型的主要方法呢?以及它们和dual learning的最大区别。

  dual learning:在少量平行语料,大量单语语料的情况下,如何利用双向NMT提高NMT的性能。

  dual learning: 10%的双语语料,大量单语语料。并且用了预先用单语语料训练好的语言模型。

  都是用双向NMT来提高普通MLE训练的单向NMT的性能。reconstruction一篇相当于在原来的目标函数上加了reconstruction error,由于只用了双语语料,所以目标句子y是已知的。而semi-supervised和dual learning都会处理单语语料。在处理源端单语句子时,目标端的y是未知的。这二者都可以看成是一种句子级别的模型,通过正向的NMT产生一些句子来近似整个目标端输出空间,然后通过反向NMT给出句子的feedback(dual learning同时用了LM给出的feedback)。

  大家可以对比一下他们的目标函数,能够比较明显地看出区别和联系来。北京赛车官方投注平台

  问:Dual Learning 中语言模型 LM 没看到在那里有详细的说明?刚才说的 Autoencoder,是在哪里提到的呢

  问:请问dual learning和GAN是否有相似之处 还是完全不相关的两种思路

  问:论文中的算法提到了一个参数alpha,它的意义是什么呢?是需要手动调参还是一个机器学习优化得到的参数呢?

  问:reconstruction error 以前常见于投影 project 重建 rebuild,或者是编码重建 encode/decode。图像上,一般常用 residual 来表示,例如子空间算法,KSVD 分解等等。这种对偶重建的方法,有没有可能发展成一种泛化的投影重建?

  答: 我觉得你可以尝试一下,图像上的东西不太懂。如果可以做成这种对偶tasks的形式,一个task take 某个action的reward可以由另外一个task给出,应该就可以试试。

  下一步我们将这些paragraphs都放到Amazon Mechanical Turk上让用户创建问题以及回答问题。这样我们便得到了一个新的QA数据集。

  答: 这篇paper相对于前面两篇内容简单一些,主要就是介绍了一个新构建的QA数据集。所以我和大家交流分享一下我比较熟悉的最近一些比较popular的QA Dataset吧。

  MCTest: 数据集本身质量不错,像普通的阅读理解,是根据一篇文章提出问题,然后在给定的四个选项中选出一个。但是数据集太小,现在比较主流的RC model都是基于deep learning的,数据量太小很难让model学习到有用的信息。所以个人认为小数据集上的Model多少会给人一种强凑答案的感觉。

  还有一个dataset叫wiki QA我也没有在上面实验过,也给一个例子。

  至于本文构建的squad dataset主要的特点就是答案可能比较长,而且不给候选答案,所以难度应该会大一些 数据集的质量也比较高,因为都是人工出的问题和标准答案,数据量也很大,容易训练处有用的模型。

  个人认为构建大的,有意义的数据集对于QA的工作是很关键的。现在还是比较缺乏能够推广到实际生活中的问题的QA模型。

  下一期Paper Note+Chat活动将会继续分享和解读3篇2016年最值得读的自然语言处理领域paper,分别是:

  为保证讨论的质量,在讨论之前要求各位同学至少读过其中的一篇paper。

  PaperWeekly是一个分享知识和交流学问的学术组织,关注的领域是NLP的各个方向。如果你也经常读paper,也喜欢分享知识,也喜欢和大家一起讨论和学习的话,请速速来加入我们吧。

  微信交流群:微信+ zhangjun168305(请备注:加群交流或参与写paper note)返回搜狐,查看更多

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