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 具有姿势感性损失的面向音乐的舞蹈视频合成

谢严是杭州第一位真正的排爆手,他最早受到严格的训练,经他手上拆解的炮弹不计其数。遇到问题时,沈晋侃总是想到去找他。本来是想向他讨教处置办法,可谢严说他正好在附近一处现场工作,他马上过来看看。

沈晋侃愣在那儿,雨线凉冰冰地从脸上滑落,她不解地问:“怎么就保不住了?”

在张美的追问下,女儿坦白了,那是她在网上认识的“男朋友”。趁母亲带弟弟出去补课的间隙,“男朋友”会主动到她家里。

沈晋侃顿时全身起了鸡皮疙瘩,似乎那雨忽然间变成了冰雨,将所有的热情浇灭。

沈晋侃大声嚷道:“你疯了,不穿排爆服,我们的身体不是直接暴露在炸弹的眼皮底下了?要是……”

开始,大家以为那只是一枚普通的旧炮弹。沈晋侃望着那几个残缺的字母,脑海中浮现出一个让人毛骨悚然的单词:细菌。她的脑袋“嗡”地一下,仿佛被眼前的铁疙瘩敲了一记。

一味苛责成绩极易导致儿童成长期性格缺陷

特警支队负责宣传工作的默哥看到他们没穿排爆服抬炮弹的照片,旋即打来电话,“晋侃,你们怎么没有穿排爆服?”

半个小时后,谢严从屋里走了出来,乐呵呵地说:“搞定了,引信已经被我拆下来,什么事儿都没有。”

沈晋侃扭头看了看廖军阴沉如雨天的脸,“你说什么?不穿排爆服,那怎么行?”

开车不怎么样的沈晋侃,对排爆机器人操作的感觉倒是不错,她给机器人取了小名,一个叫做Tom,另一个叫做Jerry。

推荐理由:本论文介绍了相对平滑度和相对强凸度的条件,以分析用于凸优化的Bregman梯度方法。在目标函数的凸共轭和设计的双重参考函数之间的对偶空间中,作者引入了具有相对平滑度的完全显式下降方案。

全国政协委员陈忠红在今年全国两会上提交了《关于依法保护未成年人合法权益 严厉打击性侵未成年人犯罪的提案》,她通过长期调研发现,性侵未成年人犯罪更具有隐蔽性和长期性,往往嫌疑人和被害人之间存在着特殊关系,加之未成年人缺乏自保能力,更加存在客观证据、直接证据少,被告人一般不认罪的特点。

对于在这种双重相对平滑度下的Legendre型凸函数,尽管它是完全明确的,但作者的方案自然保留在域的内部。作者在双重相对强凸度下获得线性收敛,条件数在水平平移下不变。作者的方法是梯度下降的非线性预处理,它可以改善非光滑或非强凸结构问题的显式一阶方法的条件。它展示了如何将该方法应用于p范数回归和指数罚函数最小化。

有一次,沈晋侃处置完一枚炮弹回来,刚在办公室里坐下不久,接到一个电话,对方是个保险推销员,热情地给她介绍各种险种,然后问她从事的是什么职业。沈晋侃说是排爆手。

推荐理由:作者提出了一种基于学习的姿势感知损失的方法,用于自动音乐视频生成。其方法可以产生逼真的舞蹈视频,该视频符合几乎任何给定音乐的节奏和韵律。为此,作者首先从音乐生成人体骨骼序列,然后将学习到的姿势到外观映射应用于最终视频。在生成骨骼序列的阶段,作者利用两个鉴别器捕获序列的不同方面,并提出一种新颖的姿势感知损失来产生自然舞蹈。此外,我们还提供了一种新的交叉模态评估来评估舞蹈质量,它能够估计音乐和舞蹈两种模态之间的相似性。最后,进行了一项用户研究,以证明通过提出的方法合成的舞蹈视频会产生令人惊讶的逼真的结果。

出差的那段时间,她天天都在想念女儿。虽然手机上也经常能看到视频,可那种拥抱的温暖没办法体会。

“炮弹还在原地吧?”到了现场,沈晋侃问。

拿着手电往坑底照了照,炮弹个头不小,像个黑色的散打不倒翁,露出硕大的半个身段斜插在泥地里。同事廖军皱着眉头盯着那炮弹好一会儿,说:“要不,今天就不穿排爆服了吧。”

那会儿,沈晋侃正要去浴室洗去一身泥巴,她忽然感到非常委屈,打断了默哥的话,带着哭腔道:“我不管那么多了,能成功处置炮弹才是最要紧的吧。那排爆服保不了命,你肯定也知道,只有我不知道,那排爆服保不了命,干嘛还穿?”

“你以为呢?你以为那排爆服就能保住你我的性命了?”

“排爆手”这3个字,充满了力量感。许多时候,人们看到她从黑乎乎的大块头特警车里钻出,手拎勘查箱,撩开警戒带,缓步走向那些炮弹,都会惊诧不已。这样一个看起来柔弱、瘦削的女子,能对付得了那些随时都可能发生爆炸的炮弹吗?

据调查统计,2018年公开报道性侵儿童案例的750名受害人中,7岁至14岁占比58.67%;而12岁至14岁年龄段的占比31.87%。

雪灾,支援!汶川地震,杭州支援!北京奥运举行,杭州支援!

推荐理由:内核方法是用于学习结构化数据(例如树和图)的流行且有效的技术。它们的主要缺点之一是与对示例进行预测相关的计算成本,这体现在批核方法的分类阶段,尤其是在线学习算法中。在本文中,我们分析了当内核函数是Mapping Kernels的实例时,如何加快预测速度。MappingKernels是为结构化数据指定内核的通用框架,它扩展了流行的卷积内核框架。我们从理论上研究通用模型,得出各种优化策略,并展示如何将其应用于流行的结构化数据内核。此外,我们从语义角色标记任务(这是一种自然语言分类任务,高度依赖句法树)得出可靠的经验证据。结果表明,我们的更快方法可以在基于标准内核的SVM(不能在非常大的数据集上运行)上明显改善。

“有那么可怕么?”沈晋侃自言自语了一句,也算是给自己打气。

廖军总是对她说,要学会遗忘,如果老是记住一些不该记住的东西,工作的时候就会害怕。

“通过互联网性侵未成年人的案件比例逐年上升,其作案手段更多样、也更隐蔽。”天津市妇联权益部部长刘海燕结合近年来向妇联求助的性侵未成年人案件分析,随着网络的普及和发展,网络性侵、隔空猥亵、网上传播裸照等案件时有发生。由于其不易察觉、取证困难,未成年受害者往往难以获得法律援助。

说实话,做排爆手10余年,处置过的炮弹成百上千,她还真没亲手抓过坏人,总不能违心地跟小孩子说抓过吧?她想起了她去过的各种现场,想起了临时放置炮弹的仓库,想起了那些炮弹最终被集中销毁时天空中出现的蘑菇云。

第一次遇到疑似细菌弹那次,虽然另外一个自己不断地在说服自己,可她最终没有信心处置,拿出对讲机向队长求援。几分钟后 ,她看到队友们矫健的身影急急地朝自己奔来,眼眶不知道什么时候湿润了。

沈晋侃撤到铁皮房外,时间过得非常慢,非常慢……

一次放学后,孙兴把王强带到校外,对其实施了猥亵,并拍摄了裸照。之后,在继续约王强出去的尝试失败后,孙兴把王强的裸照发给了他的同学。

 梯度下降的双重空间预处理

恍惚间,她想起了和谢严一起训练的情景。谢严在训练场上教她剪线,拆解各种疑难装置,定时的、遥控的……他都有各种不同的招数。

 将事实提取和验证与神经语义匹配网络相结合

默哥在电话那头沉默了一会儿,语气明显弱了许多,他无奈地说:“唉,我确实听到过这个秘密,炮弹当量过大,排爆服确实保不了命……”

对方沉默了,过了一会儿,那人说:“我请示过经理了,排爆手我们不做。”

互联网性侵案件多发,男童受害人数上升

电话被挂断了。在往后的日子里,沈晋侃再也没有收到过保险推销电话,她被“拉黑”了。

女儿这句话竟然成了击溃她的催泪弹,一下子又扭过头去哭成了泪人。

沈晋侃跟着一起来的师兄猫腰钻进一扇小铁皮门,一眼就看到了那个大家伙,忍不住脱口爆了粗。她没有想到炮弹有那么大,直径比她的腰还粗,长度超过半个人。

杭州总是有下不完的雨水,似乎一年到头都是雨季,有时候淅淅沥沥,有时候烟雨蒙蒙。一个普通的阴雨天,她接到一个警情,说是某工地上发现一枚旧炮弹,需要排爆手帮助解除危机。那时候沈晋侃当排爆手已经有两三年,接到那样的警情早就习以为常。

刘海燕指出,男童被性侵的问题同样不可忽视,也更具有隐蔽性,维权面临更大的困难,“媒体公开报道的男童被性侵案例少,并不能说明男童面临的风险低”。

推荐理由:用于生成分子结构的机器学习算法为药物发现提供了一种有希望的新方法。作者将分子优化问题视为翻译问题,目标是将输入化合物映射到具有改善的生化特性的目标化合物。

要是爆炸了,眼前那平房就会被夷为平地,还有旁边的居民小区,可能也会受到冲击波的影响。沈晋侃左思右想,拿不定主意,于是给谢严打了电话。

有一次,女儿稚气地对她说:“妈妈,你又回来了,你比上次勇敢多了。”

记者们总喜欢问她排爆的时候“危不危险”“害不害怕”之类。她一般不会正面回答,而是反问他们是否看过第82届奥斯卡金像奖最佳影片《拆弹部队》。除去电影里的剧情,拆弹部队那些队员干的活儿,和她的工作像极了。

沈晋侃朝他笑笑,心里暗想,鬼才信,要真什么事都没有,哪来的满头大汗?

沈晋侃和队友们追寻着那些炮弹的踪迹,炮弹出现在哪儿,他们就去哪儿,他们是逆行者。客观地说,每一个排爆手的每一天都是在危险中度过的,每一次出警都像是一锤子买卖,每一次归来都是劫后余生。

(文中未成年人均为化名)

做排爆手越久,听到的悲伤故事越多;听到的悲伤故事越多,做事就会越谨慎。

2007年,杭州举办一个国际赛事,对于安保工作的要求特别高,特警支队很大一部分警力都被抽调过去。沈晋侃开始和队友一起出安检任务,之后,特警支队接二连三地接到各种大任务。

这枚炮弹是江边重修海塘的时候,挖掘机师傅从一片滩涂里挖出来的。他报了警,女排爆手沈晋侃正好值班,受命处置。

“不用了,我一个人就够了,多一个人就多一点危险。相信我,我能搞定。”谢严的话很温和,可沈晋侃已经受到了刺激,这现场本来就该是她的事儿,可谢严一把就将所有的危险独揽而去。

 基于神经网络函数逼近的Qleanring的有限时间分析

推荐理由:作者描述了一种与深度卷积神经网络(CNN)结合使用的可解释的AI显着性图方法,该方法比流行的梯度方法更有效。它在数量上也相似并且准确性更高。作者的技术通过测量每个网络规模末端的信息来工作,然后将这些信息组合成一个显着图。我们描述了如何通过利用显着性图顺序等效性来提高显着性度量。最后,我们通过使用信息的层顺序可视化来可视化各个规模/层的贡献。这提供了网络内其他显着性图方法未提供的规模信息贡献的有趣比较。由于作者的方法只需要单次向前通过网络中的一些层,因此它至少比Guided Backprop快97倍,并且精度更高。使用我们的方法而不是Guided Backprop,类激活方法(例如Grad-CAM,Grad-CAM ++和Smooth Grad-CAM ++)将运行速度快几个数量级,显着减少内存占用并提高准确性。这将使此类方法在资源有限的平台(如机器人,手机和低成本工业设备)上可行。这也将大大帮助他们在诸如卫星图像处理之类的数据密集型应用中工作。所有这些都不会牺牲准确性。我们的方法通常很简单,应该适用于最常用的CNN。我们还展示了用于增强Grad-CAM ++的方法的示例。

可能由于光线的缘故,那土坑看起来深不见底,斜坡的角度很陡峭。穿着70多斤重的排爆服,要从这陡坡爬下去,几乎不可能。

廖军叹了口气,“实话告诉你吧,像这样大小的炮弹,我们穿不穿排爆服,结果是一样的。要是真炸了,不穿,我们粉身碎骨;穿了,最多保个全尸。”

她常出差,一走就是1个多月。那时候女儿才2岁多,第一次她离开家的时候,给了女儿30张尿片,说:“乖宝宝,这些尿片每天一张,等用完的那天,妈妈就回来了。”

 使用生成对抗网络进行人脸联合超分辨率和去模糊

“当然可怕,那炮弹要是炸了,他们都是有家有口的,你说以后他们的老婆孩子怎么办?”大叔撇撇嘴。

 可解释的AI的有效显着性图

近日,在天津市妇联发布2019妇女儿童维权典型案例活动的现场,围绕当前妇女儿童维权等重点、难点问题,天津市高级人民法院、市人民检察院、市公安局、市律协的相关负责人齐聚一堂,建言献策。

管峰建议,家长要及时向孩子普及性知识,要多沟通,多关注孩子的身心健康,建立良好的亲子关系,“一味苛责成绩极易导致儿童成长期性格缺陷”。

脱下排爆服,从地面一步一滑下到坑底,至少花了十几分钟时间。然后用小铲子将炮弹旁边的泥土一点点抠掉,暴露出整个炮弹。那是一个迫击炮弹,个头还真不算小,要是穿了排爆服,是怎么也使不上劲将这个大家伙抬上地面的。

推荐理由:预训练语言模型的最新突破表明,自监督学习对于多种自然语言处理(NLP)任务的有效性。除了标准的语法和语义NLP任务外,预训练的模型还对涉及真实世界知识的任务进行了重大改进,这表明大规模语言建模可能是捕获知识的隐含方法。在这项工作中,我们将进一步研究使用事实完成任务对诸如BERT等预训练模型捕获知识的程度。此外,我们提出了一个简单而有效的弱监督预训练目标,该目标明确迫使模型纳入有关现实世界实体的知识。使用我们的新目标训练的模型在事实完成任务上产生了重大改进。在应用于下游任务时,我们的模型在四个与实体相关的问题回答数据集(即WebQuestions,TriviaQA,SearchQA和Quasar-T)上的性能始终优于BERT,平均改善了2.7 F1,并提供了标准的细粒度实体类型数据集(例如, FIGER),精度提高5.7。

沈晋侃没有听清默哥后面的话,独自一人跑去洗漱。闭眼的时候,炮弹和排爆服不断地在思维空间的幽暗处晃荡,她已经分不清哪个比哪个更重要。

推荐理由:面部图像超分辨率(SR)是面部图像分析,面部识别和基于图像的3D面部重建的重要预处理。最近的基于卷积神经网络(CNN)的方法通过使用成对的低分辨率(LR)和高分辨率(HR)面部图像来学习映射关系,从而显示出出色的性能。但是,由于使用CNN的HR面部图像重建通常旨在提高PSNR和SSIM指标,因此即使分数很高,重建的HR图像也可能不现实。

推荐理由:对错误信息的日益关注刺激了对自动事实检查的研究。最近发布的FEVER数据集引入了基准事实验证任务,其中要求系统使用来自Wikipedia文档的证据语句来验证索赔。在本文中,我们提出了一个由三个同类神经语义匹配模型组成的连接系统,该模型共同进行文档检索,句子选择和要求验证,以进行事实提取和验证。对于证据检索(文档检索和句子选择),不像传统的向量空间IR模型(在某些预先设计的术语向量空间中对查询和来源进行匹配),我们假设没有中间语言,我们开发了神经模型以从原始文本输入执行深度语义匹配术语表示,无权访问结构化的外部知识库。我们还显示了Pageview频率还可以帮助提高证据检索结果的性能,以后可以使用我们的神经语义匹配网络进行匹配。为了进行声明验证,与以前仅将上游检索到的证据和声明提供给自然语言推理(NLI)模型的方法不同,我们通过为NLI模型提供内部语义相关性评分(因此将其与证据检索模块集成)来进一步增强NLI模型和本体的WordNet功能。在FEVER数据集上的实验表明:(1)我们的神经语义匹配方法在所有证据检索指标上都有显着优势,胜过流行的TF-IDF和编码器模型;(2)附加的相关性评分和WordNet功能通过更好的语义改进了NLI模型(3)通过将所有三个子任务形式化为相似的语义匹配问题并在所有三个阶段进行改进,完整的模型能够在FEVER测试集上获得最新的结果。

推荐理由:许多在线平台已经部署了反欺诈系统,以检测和防止欺诈活动。但是,在用户实施欺诈行为的时间与用户被平台暂停的时间之间通常存在差距。如何及时发现欺诈者是一个具有挑战性的问题。现有的大多数方法都采用分类器来预测欺诈者,因为他们会随着时间的流逝而活动。分类模型的主要缺点是连续时间戳之间的预测结果通常不一致。在本文中,我们提出了一种基于生存分析的欺诈早期检测模型SAFE,该模型将动态用户活动映射到生存概率,保证生存概率随时间单调下降。SAFE采用递归神经网络(RNN)处理用户活动序列,并在每个时间戳直接输出危险值,然后,利用从危险值得出的生存概率来实现一致的预测。因为我们仅在训练数据中观察到用户暂停时间,而不是欺诈活动时间,所以我们修改了常规生存模型的损失函数以实现欺诈早期检测。在两个真实数据集上的实验结果表明,SAFE不仅优于生存分析模型和递归神经网络模型,还优于最先进的欺诈早期检测方法。

每次近距离接触炮弹的时候,沈晋侃便会沉浸其中,干活儿的时候,没有围观者那种满脑子爆炸场景的想象,也没有顾虑,更没有恐惧。她心中只有一个念头:搞定它,把它转运到安全的地方。

一次正逢沈晋侃值班,值班室通知她,城郊一个废品收购站收到了一枚炮弹。来跟她接应的是一位老民警,他没有大惊小怪,见到沈晋侃便乐呵呵地说:“小姑娘,炮弹个头儿不小,等会儿要是搬不动,我也能助你一把力。”

王强刚升入初一时,通过一个网络交友平台认识了社会青年孙兴。

据调查统计,在2018年媒体报道的317起案例中,网友作案39起,占比18.57%,是该年度案例中,施害人统计中排在第二的作案群体。同时,在39起网友作案的案例中,有16起是在网络聊天平台、社交视频平台等网络平台上发生的,不法分子诱骗儿童发送裸照、裸体视频、进行裸聊、猥亵等。

十几分钟之后,谢严就赶了过来。谢严是个极其严谨的排爆手,他对着炮弹审视了一番之后说:“你们都撤到外面去!”

她终于知道该怎么说了,她在卜大姐脸上亲了一口,然后淡淡地对她说:“妈妈是警察,妈妈没抓过坏人,但妈妈保护过好人。”

 高效的在线学习将内核映射到语言结构

新闻媒体来采访的时候,喜欢把兴趣焦点放在她身上。她却总说自己是最弱的,她的师傅和战友们才是真英雄。

那天回到队里,沈晋侃在工作笔记上写道:每次一起出去,要是能一起回来,就已经很好了。

“就这样吧,我想好了,如果穿了排爆服,就算下得去,那炮弹也抬不上来,还不如不要穿。”

王强的母亲发现情况后,以王强的口吻和孙兴聊天。为了对其进行威胁,孙兴再次通过手机发送了王强的裸照。拿到证据后,王强的母亲立即报警。

她蹲下身来,按程序检查炮弹,发现斑斑驳驳的引信旋转部位上有些锈迹存在新鲜擦痕,仔细一看,那擦痕应该是引信被人旋转造成的。她心里“咯噔”一下,再出去找人核实,确认引信被动过了。

案发18小时后,犯罪嫌疑人被抓获。办案民警管峰告诉记者,因为案发地在居民区附近,警方运用了智慧警务搜索系统、网络监视系统以及生物检材检测等多种技术手段,“在同类型案件中属于侦破较快的”。但他同时表示,“更多的案件取证非常困难,直观证据很少,定罪往往很困难”。

陈忠红也提到,智能手机和互联网的普及给一些不法分子利用网络社交平台侵犯未成年人尤其是农村留守儿童提供了可乘之机。很多案件会因证据不足等原因,导致犯罪事实无法认定,给受害人及家人带来无法摆脱的痛苦,又因此类案件涉及未成年人受害人,取证难,犯罪嫌疑人未能受到法律的严惩,受害人依然面临着再被侵害的危险,存在着极大的社会危险性。

然而偌大的城市中,这炮弹的事儿只有他们能干。他们要是拒绝了,这活儿就没人干,这处工地从此就得停止施工。

那些大大小小的炮弹在泥地里休眠了几十年,表面上看起来锈迹斑斑,有的甚至腐蚀得变了形,可是厚实铁壳里填埋的弹药可能仍然没有变质,一旦被引爆,它形成的冲击波掀翻一幢楼或者炸毁整座车站、码头,都不在话下。

“必须挺住!”另外一个自己对自己说。

“是,是,是,我们的土方师傅挖到之后,跑开了,哆嗦得不行。”现场的大叔说。

《“女童保护”2018年性侵儿童案例统计及儿童防性侵教育调查报告》(以下简称“调查”)显示,2018年媒体公开报道的性侵儿童(18岁以下)案例317起,受害儿童超过750人。被公开的案例仅为实际发生案例的冰山一角。

队长来了之后,沈晋侃帮他穿好主排爆服,撤到了外围监听中心现场的状况。焦急漫长的等待之后,她看到队长背对着她,伸手做出了“OK”的手势,才缓过气来。

值得注意的是,当将生成的分子迭代地反馈到翻译器中时,分子化合物的属性随每个步骤而提高。作者证明了这一发现对于翻译模型的选择是不变的,这使其成为“黑匣子”算法。作者将此方法称为黑盒递归翻译(BBRT),这是一种用于分子特性优化的新推理方法。这种简单而强大的技术严格作用于任何翻译模型的输入和输出。作者使用熟悉的序列和基于图形的模型进行简单的替换,从而获得了分子性能优化任务的最新技术成果。相对于其非递归对等体,作者的方法仅通过简单的“ for”循环即可显着提高性能。此外,BBRT具有高度的可解释性,允许用户从已知起点绘制新发现化合物的进化图。

因一些琐事和父母发生争吵后,12岁的刘亦只身跑出了家门。在马路上“流浪”到半夜1点多,刘亦才想起来自己没带手机,身上一分钱也没有。这时,一名20多岁的男子在她附近下了出租车。刘亦想找他借手机给家里打电话,没想到“羊入虎口”,被该男子猥亵。

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谢严有时候让她穿着厚重的搜爆服,在训练场上往返跑100米,跑完立刻趴下,在10秒钟内把6根线分别穿过针孔。有时候,谢严会亲手设置一个定时炸弹,让沈晋侃看着时间一秒一秒减少,在倒计时即将结束的时刻,找到正确的导线,一刀剪断。

做排爆手好多年,那是她第一次遇上疑似细菌弹。细菌弹里常常装载着霍乱弧菌或者鼠疫杆菌之类的细菌,经过很长时间都可能保存着活力。

她感觉女儿就像是菜园中半野生的胡萝卜,虽然生在菜园,但受到的照料和爱护却不是很多。于是她给女儿取了小名“卜大姐”。

在管峰看来,12岁至14岁年龄段的群体比较特殊,更需要社会的保护,他们自以为长大成熟,但其实心智发育仍不健全,缺乏分辨力和自我保护能力,“对性的认知和人性的复杂处于懵懂状态”。

 SAFE:欺诈早期发现的神经生存分析模型

有一天早上,沈晋侃正要去上班,卜大姐忽然问:“妈妈,你是警察,你抓过坏人吗?”

管峰建议,性侵的防范需要多管齐下。学校和相关部门应该加入相关法律常识的教育,特别应教会未成年人自我保护的方法和技能。全社会也应加强法制教育和宣传,让未成年人学会遵纪守法,一旦自身权益受到侵害,要敢于并有能力运用法律武器保护自己。

在这项研究中作者提出了一个对抗框架,通过同时生成带有和不带有模糊的HR图像来重建HR面部图像。首先,使用五层CNN将LR面部图像的空间分辨率提高八倍。然后,编码器提取放大图像的特征。这些特征最终被发送到两个分支(解码器)以生成带有和不带有模糊的HR面部图像。此外,结合了局部和全局区分符,以专注于HR面部结构的重建。实验结果表明,该算法能够生成逼真的HR面部图像。此外,所提出的方法可以生成各种不同的面部图像。

成为一名女排爆手,还真不是沈晋侃的梦想,毕竟她小时候和大多数女孩一样,对未来有着彩色泡沫般的浪漫幻想。她喜欢迪士尼的旋转马车,喜欢樱桃小丸子,也喜欢芭蕾和小提琴。

如果细菌真的泄漏出来,会发生什么?附近的居民小区,整座城市……想着想着,沈晋侃的手抖动了一下,在搜爆服的头盔中,她听到了自己的呼吸声。那是一种很奇怪的体验,仿佛是跨越维度的俯视,抑或是一场梦境的游历,好像自己正在被另外一个自己注视着。

上述27岁男网友与13岁女孩的案件就存在取证难的问题。管峰介绍,起初证据链并不充足,警方想尽办法固定了相关证据,拿出照片,犯罪嫌疑人才认罪。管峰指出,未成年人涉世未深,缺乏自我保护意识,“成年人与未满14周岁的幼女发生性行为的,均涉嫌强奸罪”。

女儿咯咯地朝她笑,“可我那时候真的好难过呀,要很久才能见到宝宝”。

沈晋侃意识到,事情的严重性远远超出她的预期,看来这炮弹真的随时都会炸开。

刘海燕指出,未成年人遭性侵案件具有很强的隐蔽性,很多证据容易过时,“甚至有的案件发生在家庭成员内部,很难发现,而且没有足够的证据”。

队里的人都抽调光了,可旧炮弹照样雷打不动地找上门。总要有人出警处置吧,遇到人不够了,队长问她:“你上吗?”

之后有段时间,沈晋侃变得沉默了许多。

推荐理由:具有神经网络功能逼近的Q学习(简称神经Q学习)是最流行的深度强化学习算法之一。尽管在经验上取得了成功,但神经Q学习的非渐近收敛速度实际上仍然未知。在本文中,我们对神经Q学习算法进行了有限时间分析,其中数据是从马尔可夫决策过程生成的,而作用值函数是通过深度ReLU神经网络来近似的。我们证明,如果神经函数逼近器被充分地过参数化,则神经Q学习会找到O(1 /√T)收敛速度的最优策略,其中T是迭代次数。据我们所知,我们的结果是在非i.i.d数据假设下首次进行神经Q学习的有限时间分析。

天津市河东区妇女法律心理帮助中心咨询师王列娜注意到,很多孩子的心理问题,往往源自父母不当的教育方式。她曾接触过一个案例:父母对孩子宠爱有加,但对其学习要求非常高,导致孩子越来越压抑,逐渐产生恐学、厌学的心理。对于未成年人而言,如果不能得到及时正确有效的引导,不仅影响其自身的生活、学习,还可能导致悲剧的发生。

随着技术进步和安保要求的提高,特警支队的硬件条件也获得了全方位的快速发展,不断引进世界顶级的安检排爆设备,也引进了机器人。沈晋侃也跟着师父开始学机器人操作,毕竟其他设备她能搬得动的太少。

沈晋侃,80后,那个曾经喜欢在闺蜜圈里卖萌的女孩,如今却成了职业排爆手。她警龄10余年,是杭州市公安局特警支队技术中队唯一从事安检排爆工作的女性。

“我们还是留下来陪你吧?”

而家庭缺乏对子女的有效监管,是一个很重要的因素。刘海燕表示,很多父母觉得孩子乖乖在家,就肯定不会出事,其实不然。“在互联网上,未成年人很容易成为不法分子侵害的对象。”

很多案件直接证据少、定罪难

直到大学毕业时考公务员进了特警队,也没有预料到未来会成为一名排爆手。开始,领导安排她做内勤工作,看到突击队员们没日没夜地训练、巡逻、出警,她想着这辈子也不可能跟着他们一起出去,只要在单位里做好自己的报表就行了。

“不瞒你说,我害怕过,可现在已经不害怕了,因为这是我的日常工作,天天如此。我已经来不及害怕,如果现在还害怕,就干不了这活儿了。”

沈晋侃心里很感动。可她知道,非专业人员是绝对禁止靠近炮弹的,她装出满不在乎的样子说:“小意思,再大的炮弹我们也有办法解决,谢谢你的好意,你有更重要的事情,绝不能有人越过警戒线。”

工作之外,沈晋侃有一个忙碌而幸福的家庭,先生以前也是特警队战友,跟她一样忙得不亦乐乎。

Tom和Jerry好像对她也很友善,在她的远程操控下,可以灵活自如地出没于各种复杂场景,拆解炸弹,在不少大案中建功立业。

“下去吧。”廖军下了最后的指令。

没有壮志凌云,没有轰轰烈烈。所谓“女排爆手”,便是在没有办法的时候,就这样长成了。

刚入行的时候,沈晋侃还对那件看起来酷酷的、科幻感十足的排爆服产生过一些安全幻想,可后来有一次执行任务时,她得知了一个别人都知道、只有她不知道的“惊天秘密”。

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