面向全球2万岗位“云上见”千家杭州单位将开展云聘会

中新网杭州2月25日电(记者 郭其钰)24日晚,杭州官方发布消息称,该市已面向全球推出了“战疫引才、杭向未来”八大举措,以期为“抓防控、促发展”提供人才保障,进一步巩固发展最优人才生态。

据悉,八大举措包括出台服务保障“抓防控促发展”落实“人才生态37条”的补充意见;举办高层次人才云聘会;发布全球引才宣传片;开展领军型创新创业团队云评审;启动云上“创客天下·2020杭州市海外高层次人才创新创业大赛”;推出杭州“人才e卡(码)通”;推进人才成果转化合作;加快人才平台落地建设等。

为更好服务人才,据悉,杭州亦计划统筹整合有关人才的服务项目,开发金融支持、子女教育、医疗健康、文体休闲、交通出行、云上交流(课堂)、咨询服务等功能,推出“人才e卡(码)通”,为人才提供集成式、智慧化、全流程的优质服务。(完)

如该市将对全球本科以上所有应届大学生,在发放本科1万元、硕士3万元、博士5万元一次性生活补助的基础上,再给予每年1万元租房补贴,最多可享受6年。加快人才专项租赁住房建设,到明年底前新建5万套。提高高层次人才购房补贴,给予A类顶尖人才“一人一议”最高800万元购房补贴;B、C、D类人才分别给予200万元、150万元、100万元购房补贴等。新政还包括加强抗疫人才重点招引、对境内外高层次人才实施专项奖励、支持高层次人才优先购房等高含金量的政策举措。

上式中,w为神经网络的输出,也就是神经网络学习的某种表示,例如可以是图边权重的某个向量。在最短路径问题、旅行商问题中,ω可以用来作出正确的问题描述。优化问题的关键是最小化损失函数,现在的问题是损失函数是分段表示的,也就是说存在跳跃间断点。这意味着对于表示 ω,该函数的梯度几乎处处为 0,并且在跳跃间断点处,梯度尚未被定义。目前,利用求解器松弛(solver relaxation)的方法能够解决这个问题,但会损失最优性。论文中提出了一种不影响求解器最优性的方法。即对原始目标函数的分段处用仿射插值来定义,另外插值由超参数 λ 控制,如下图所示:

机器学习的研究现状表明,基于深度学习的现代方法与传统的人工智能方法确实存在不一致的地方。深度学习在计算机视觉、强化学习、自然语言处理等领域的特征提取方面有着强大的功能。虽然如此,但其在组合泛化问题(combinatorial generalization)上一直是研究者所诟病。

雷锋网(公众号:雷锋网)注:如上图所示,插值随着超参数λ的变化而变化

为了验证该方法,设计了具有一定程度复杂度的合成任务进行验证。

对此,安徽省加大对涉农产业的扶持力度。对持有祖代以上有效种畜禽生产经营许可证的养殖(场)户,按每套30元标准给予一次性补贴。将生猪养殖场(户)贷款贴息补助范围由年出栏5000头以上,调整为年出栏500头以上。对受疫情影响较大的涉农小微企业贷款利率在原有水平基础上下浮10%以上。政策性担保公司扩大反抵押范围,平均担保费率降至1%以下。

首先,定义一个扰动优化问题的解决方案,其中扰动由超参数λ控制,公式如下:

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在最小损失完美匹配问题上,使用的数据集是MNIST,任务目标是输出 MNIST 数字组成网格的最小损失完美匹配。具体而言,在此问题上,选择的边应该让所有的顶点都能够恰好被包含一次,另外还能够让损失之和最小。另外,网格中的每个单元都包含一个 MNIST 数字,该数字是图中具备垂直和水平方向邻近点的一个节点。最后,边的损失由垂直向下或水平向右的两位数字决定。

对涉农企业全额退还疫情防控期间增值税增量抵税额。用水、用气价格均下调10%,期限为三个月。对受疫情影响不能按期缴纳税款的涉农企业,可延期缴税,最长时间不超过三个月。

举办高层次人才云聘会是在当前统筹推进疫情防控和经济社会发展特殊时期采取的特别之举,更是杭州巩固发展最优人才生态的又一亮点。

那么能否将组合器与深度学习相结合?

另外,论文的一作Marin Vlastelica,在Medium上撰文介绍了这篇论文的主要思想,雷锋网 AI科技评论作了有删改的编译,以下是原文请欣赏~

针对本起群聚,截至目前已掌握接触者共295人,并采检247人,其中6人阳性(案35至38及案41、42)、206人阴性、其余检验中。

在前向传播中,只需给嵌入求解器提供 ω,然后将解向前传递。此外,我们保存了 ω 和在前向传播中计算得到的解 y_。

将连续输入到离散输出之间的映射作为求解器的方式,另外,连续输入可以是图边的权重,离散输出可以是最短路径、选定的图边。其中,映射的定义如下

在下面的动画中,也可以看到神经网络训练期间各国首都在全球范围内的位置。

当然,f的域是多维的。因此,对于同一个f的取值,可以有多个w相对应。也就是说输入的ω的集合是一个多面体,输出的f可以是相同的值。自然地,在 f 的域中有许多这样的多面体。超参数 λ 有效地通过扰动求解器输入 ω 来使多面体偏移。定义了分段仿射目标的插值器 g 将多面体的偏移边界与原始边界相连。

“疫情指挥中心”表示,案42近期无境内外旅游史,2月23日曾因全身倦怠及咳嗽至诊所就医,3月1日卫生单位进行风险对象病人及陪病者追踪采检时,因发现个案有呼吸道症状,随即安排就医采检通报,并收治负压隔离病房,经检验于今日确诊。

另外,因为简单的监督学习方法无法泛化至没有见过的数据,所以在下面的任务中,已经证明了此方法对于组合泛化的必要性。

深度学习+组合求解器的学习方法能够在一些需要组合推理的现实问题上得到广泛的应用。然而问题在于求解器损失的线性这一假设前提上,在此假设下我们究竟可以走多远?未来工作的重点以及问题在于我们能否学习到组合问题的潜在约束,例如 MIP 组合问题。

该市将整合提升年度高校春招会等招才活动,在全国知名人才招聘平台上开展“杭向未来”高层次人才云聘会。组织阿里、网易、海康、浙大、西湖大学、之江实验室、国科大杭高院等1000余家单位网上设展招聘,推出岗位不少于2万个,其中面向高管、高级职称和高学历等高层次人才岗位不少于5000个。

起初,位置是随机分布的,但经过训练后,神经网络不仅学习输出正确的TSP旅行线路,而且学习输出正确的表示,即各个首都的正确3D坐标。值得注意的是,这仅仅是通过在监督训练过程中使用 Hamming 距离损失,以及对网络输出使用 Gurobi 中的 MIP 实现的。

损失函数的线性度并不像乍一看那样有限制性。例如,在边选择问题中,损失函数要考虑所有边权重的和,具体事例参考旅行商问题和最短路径问题。

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“疫情指挥中心”说,案42曾于2月17日至24日家人住院期间陪病,经卫生单位初步调查,案36及37(护理人员)确诊前,曾于2月21日至23日照护案42家人,其中案36曾与案42短暂接触,案37未与案42接触,将进一步厘清案42可能感染源。

吉尔mod的眼睛,睫毛,眉毛和嘴等部分都来自于克莱尔的模型,身体、衣服、手枪、贝雷帽和头发等是由制作者打造的。

对于最短路径问题,测试任务为魔兽争霸,训练集包括《魔兽争霸 II》地图,任务目标为地图对应的最短路径问题。具体而言,测试集包含了未知的《魔兽争霸 II》地图。地图本身编码为K*K网格。卷积神经网络的输入是地图,输出地图是顶点的损失,然后将该损失作为求解器的输入。最后,求解器(Dijkstra 最短路径算法)以指示矩阵的形式在地图上输出最短路径。

杭州目前已出台服务保障“抓防控促发展”落实“人才生态37条”的补充意见。提出研究制定发放应届大学生租房补贴、高层次人才优先购房、提高高层次人才购房补贴标准、加大人才专项租赁房建设、实施高层次人才专项奖励、加强抗疫人才招引服务等高含金量的人才政策,进一步巩固和发展杭州的人才生态优势。

在论文中,作者试着将组合求解器无缝融入深度神经网络,并在魔兽争霸最短路径问题、最小损失完美匹配问题以及旅行商问题中进行了测试。测试结果显示,其组合求解器+深度学习的方法达到的效果比传统的方法要好。

使用该方法,可以通过修改反向传播来计算梯度,从而消除经典组合求解器和深度学习之间的不一致性。

将各个国家的国旗输入卷积神经网络,然后网络输出最优旅行线路。

实际上,已经证明在求解器损失函数的某些假设下,可以通过黑盒组合求解器传播梯度。这能够让传统有监督方法的标准神经网络架构实现的组合泛化能力。

在训练的开始,神经网络不知道如何为地图的图块分配正确的损失,但是使用组合求解器+深度学习能够得到正确的成本,从而找到正确的最短路径。下列直方图表明,相比于 ResNet 的传统监督训练方法,此方法的组合泛化能力更棒。

在旅行商问题中,训练数据集是国旗(即原始表示)和对应首都的最优旅行线路。神经网络的输出是各个国家首都的最佳旅行线路。神经网络在训练的过程,最重要的学习首都位置的隐表示。包含K个国家的训练示例如下图所示。

计算插值梯度的计算开销取决于求解器,额外的开销有两次,一次是在前向传播过程中调用的一次求解器,另一次是在后向传播过程中调用的一次求解器。

杭州还将开展领军型创新创业团队云评审。围绕重点产业发展需要,进一步广泛深入发动,优化完善评审办法,组织开展在线评审,提升评审的智慧化、科学化、专业化水平。

如下图所示,取值 f(y2) 的多面体边界偏移至了取值 f(y1) 处。这也直观地解释了为什么更倾向使用较大的超参数λ。偏移量必须足够大才能获得提供有用梯度的插值器g

在后向传递中,用超参数λ的反向传播梯度来扰动 ω,并取先前解与扰动问题解之间的差值

例如,将地图作为输入从而在 Google Maps 上预测最快路线的最短路径的规划问题;(Min,Max)-Cut 问题、最小损失完美匹配问题(Min-Cost Perfect Matching)、旅行商问题、图匹配问题等等。如果单独解决上述每一个问题,我们有很多工具可以选择:你可以用C语言,可以使用更通用的 MIP(mixed integer programming)求解器。当然求解器需要考虑输入空间问题,毕竟它需要定义良好的结构化输入。虽然组合问题已经成为机器学习研究领域的关注点,但对此类问题的研究力度尚且不足。

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在下面这张性能图上,我们可以清晰看到在神经网络中嵌入真实的完美匹配求解器能够达到更好的效果。

 求解器可以将最小化一些损失函数c(ω,y),这些损失函数可以是路径的长度。用公式这种优化问题表示如下:

想要体验的玩家可以点击此处下载。

此外,在保障农产品供应稳定方面,安徽省统筹冷库资源,增加冻猪肉储备。地方政府在必要时开展禽肉、禽蛋产品临时收储工作。对在农村建设的保险仓储设施用电实行农业生产用电价格。对年屠宰能力超过5000吨的家禽屠宰企业储存损耗和用电费用给予适当补贴,省级农业产业化资金予以适当奖补。

假设黑盒求解器(blackbox solver)是一个可以轻松插入深度学习的结构模块。

这也不是说研究者不重视组合泛化问题,毕竟它仍然是智能系统的关键挑战之一。理想情况下,研究者能够以端对端方式,通过强大的函数逼近器(如神经网络)将丰富的特征提取与高效的组合求解器结合起来。这也正是论文《Differentiation of Blackbox Combinatorial Solvers》中所实现的,另外,这篇论文获得了很高的评审分数,并入选为 ICLR 2020 spotlight 论文。文章接下来的部分,并不是在试图改进求解器,而是要将函数逼近和现有求解器协同使用。

如果假设损失函数c(ω,y)是y和ω之间的点积,则可以定义插值目标:

如上所示,函数图像的黑色部分是原函数给出的值,橙色部分是利用插值法给出的值。最小值没有变化。