王晓东主持专题会议要求用好大数据系统助力精准战疫 做好滞留在鄂外地人员服务保障
湖北日报讯(记者甘勇)2月29日，省委副书记、省长、省新冠肺炎疫情防控指挥部指挥长王晓东主持召开专题会议，落实省委工作要求，研究用好大数据服务疫情防控、抓实抓细滞留在鄂外地人员服务保障等工作。
5.人民子弟兵永远是保卫祖国的钢铁长城，让我们向守护家园的忠诚卫士们致敬！
15.我们要万众一心加油干，越是艰险越向前，把短板补得再扎实一些，把基础打得再牢靠一些，坚决打赢脱贫攻坚战，如期实现现行标准下农村贫困人口全部脱贫、贫困县全部摘帽。
从CPI上行的背景看，CPI涨幅上升主要受肉类食品影响，是典型的部分食品导致物价出现结构性上涨。而且，从未来一段时间看，市场普遍预计2020年下半年后，翘尾因素对PPI的影响将小于2019年并将更加稳定，CPI受食品价格上涨的冲击将逐步消退，两者间的差距有望趋于收窄。
据介绍，针对三亚基层医疗机构医疗资源相对匮乏的现状，“5G智慧医院”项目通过在三亚市人民医院、三亚育才医院、崖城卫生院部署中国移动远程医疗系统，结合5G网络进行医联体内上下级医院分级诊疗和远程会诊，利用5G网络超高速率、超大带宽、低时延的特性，通过远程超声、远程会诊、远程教学等应用，将本地三甲医院技术同步至偏远乡镇基层医疗机构，使三亚偏远地区老百姓在“家门口”就能享受到三甲医院的超声检查、诊疗等医疗服务。
推荐理由：这篇论文要解决的任务「从单个摄像头估计运动物体的深度」乍看上去是无法完成的。这篇论文用了很巧妙的方法，一方面，作者们把 YouTube 上用户们自己上传的「时间静止」视频作为数据集，它们提供了海量的、天然的、带有人物的三维空间回放，经过传统方法还原之后就可以作为标注数据，免去了采集之苦。这实际上提醒我们，除了用传统众包方法专门收集数据集之外，网络上还有许多公开数据经过处理以后也可以成为很有价值的训练数据集。
12.我们的朋友遍天下！
弥补神经机器翻译模型训练和推理之间的缺口
一般来说，当经济增长较快、通胀有大幅上行的趋势，货币政策应该收缩，避免物价出现全面、大幅的上涨。反之，通胀疲软，则应放宽货币政策。目前，全球多个央行都把盯住通货膨胀目标作为货币政策的锚，用于引导社会公众的预期。比如，因为通胀数据持续低于2%的政策目标，美联储、欧央行在2019年均迈开了货币再宽松的步伐，寄希望于通过降息等手段刺激经济，让通胀重返政策目标。
目前，我国是全球主要经济体中少数仍然实行正常货币政策的国家，公开市场7天逆回购利率仍保持在2.5%之上。相比之下，2019年美联储结束加息，并进入降息周期。2019年7月份以来，美联储已经降息3次共75个基点；欧央行也于去年9月份开始降息并重启了资产购买计划；更有部分国家，如日本、瑞士等国已经深陷负利率政策之中，非常规货币政策被迫“常态化”。
11.许许多多无怨无悔、倾情奉献的无名英雄，他们以普通人的平凡书写了不平凡的人生。
然而，“大水漫灌”式的非常规政策效果仍存在争议。从目前的国际实践来看，过于宽松的货币政策、大规模的货币刺激可能在短期内能起到一定效果，但从中长期来看，反而会带来诸多“后遗症”，影响经济结构的调整和优化，让危机的调整过程更长。正因如此，易纲指出，应尽量长时间保持正常的货币政策。
19.我们愿同世界各国人民携起手来，积极共建“一带一路”，推动构建人类命运共同体，为创造人类美好未来而不懈努力。
8.这一切，汇聚成礼赞新中国、奋斗新时代的前进洪流，给我们增添了无穷力量。
作者：MIT，DeepMind，普林斯顿大学
同一时期还有另一篇研究改进优化过程的论文《LookAhead optimizer: k steps forward, 1 step back》（arxiv.org/abs/1907.08610），它的核心思路是维持两套权重，并在两者之间进行内插，可以说是，它允许更快的那一组权重「向前看」（也就是探索），同时更慢的那一组权重可以留在后面，带来更好的长期稳定性。这种做法带来的效果就是降低了训练过程中的变差，就「减少了超参数调节的工作量」，同时「在许多不同的深度学习任务中都有更快的收敛速度、最小的计算开销」（根据论文作者自己的介绍）。
7.爱国主义情感让我们热泪盈眶，爱国主义精神构筑起民族的脊梁。
在多智能体强化学习中把社交影响作为固有动机
AI 在游戏中胜过人类当然不是第一次了，不过 DeepMind 开发 AlphaStar 并不仅仅（和其它游戏 AI 一样）使用了大量的计算能力，他们使用的群体强化学习（群体进化、保留多种不同策略）等设计也改善了通常强化学习做法的问题，提高了智能体在复杂环境中的表现。不完全信息、高维连续行动空间的长序列建模问题的解决方案日趋成熟。
那么，货币政策与CPI究竟有着怎样的关系？
省领导黄楚平参加会议。
通过观察静止的人学习预测移动的人的深度
2019年，央行多次强调，当前中国并不存在持续通胀或者是通缩的基础。
推荐理由：StyleGAN 无疑是 2019 年最热门的 GAN 网络模型。在 StyleGAN 之前，GAN 的相关研究已经遇到了条件式生成困难、单纯增加模型大小的收益有限、无法生成逼真的高分辨率图像等等多种困境，StyleGAN 就冲破了这个瓶颈，在生成控制的可控制性、不同属性的互相搭配、高分辨率高清晰度（且具备一致性）方面都带来了大幅进步。为此，StyleGAN 获得了 CVPR 2019 最佳论文荣誉提名奖。
经过改装的携带有5G通信设备的救护车。王晓斌 摄
一个基于风格的GAN生成器架构
该指挥中心还集成5G应急救援系统，实现远程急救数据采集、医院数据调用、高清视频回传、救护车路径跟踪、整体指挥和调度等。以为急救病患早一步得到恰当处理，赢得宝贵的黄金抢救时间。
此外，三亚市人民医院和海南移动还开辟了2020年亚洲沙滩运动会(下称“三亚亚沙会”)5G应急救援项目。该项目专为保障三亚亚沙会医疗救援而设。
推荐理由：随着目标识别的规模越来越大、粒度越来越细，类别不平衡、遮挡、分类模糊性、物体尺度差异性等等问题越来越明显。我们很容易想到，人类视觉识别能力中的一个重要环节是「基于常识的推理」，比如辨认出了 A 物被 B 物遮挡之后，对这两个物体的识别都能更准确。这篇论文就把这种思想融入到了 RCNN 模型中，作者们为模型设计了显式的常识知识，并且用基于类别的知识图把图像中物体的语义知识表示出来。
一方面，在感知模型中加入常识、加入基础的推理能力是构建「视觉智能」的趋势；另一方面，其它研究者虽然在更早的研究里就提出过「从图像的目标识别生成关系图」，但是关系图生成了以后有什么作用呢，这篇论文就展示了，可以用图进一步改善目标识别任务本身的表现。
为做好滞留在鄂外地人员服务保障工作，我省成立工作专班，征用宾馆酒店、职工宿舍等建立集中安置点148个，已安置滞留人员2590人。“滞留在鄂外地人员也为疫情防控大局作出了贡献，我们有责任安置好、救助好、保障好、服务好。”王晓东强调，要进一步摸清底数，做好服务保障的基础性工作。坚持分类帮扶，细化政策措施，对滞留在鄂的农民工、留校大学生、外地旅客、港澳台同胞和外国人等不同群体，明确帮扶重点，深入细致掌握每个人的困难诉求，增强服务保障的针对性，做到精准有效、不漏一人。加强统筹协调，各相关部门要紧密配合，形成工作合力，全方位做好服务保障，为他们输送温暖和信心。
海南加速拥抱5G通信技术。截至2019年10月底，海南已累计开通5G基站722个，重点覆盖教育、医疗、文体、产业园区等行业应用区域。
中央经济工作会议已经为我国的货币政策定调——我国将继续实施稳健的货币政策。这意味着，在支持经济高质量发展过程中，货币政策要把握好政策的取向和力度。政策过紧，会加剧总需求收缩和经济下行；政策过松，又可能固化结构扭曲，推高债务并积累风险。因此，要保持货币条件与潜在产出和物价稳定的要求相匹配，为供给侧结构性改革和高质量发展营造适宜的货币金融环境。
建强用好大数据系统，既是实现精准防控的有效手段，也是提升政府治理效能的必然要求。王晓东指出，要切实加强组织领导，迅速组建工作专班，明确工作职责，细化目标任务，形成权责明晰、有序高效的工作推进机制。依托公安大数据平台，汇聚整合卫生健康、通信管理、政务管理等部门信息资源，建设需求共提、平台共建、成果共享的大数据平台。建立有关数据系统的对接方式和流转机制，形成“汇集—分析—研判—推送—核查—反馈”的数据应用闭环。加强数据共享，严肃战时纪律，各有关部门要按照时间节点完成数据集中统一管理，迅速打通信息孤岛。加强数据应用，为“四类人员”筛查甄别、离汉离鄂通道管控、人员电子健康码管理、疫情风险分区分级评估提供数据支撑。加强数据安全管理，结合疫情防控工作实际需要，优化工作流程，加强个人信息和关键信息基础设施的保护，确保数据应用安全合规。
这两篇论文不仅都对神经网络的优化过程提出了有效改进，而且两者还可以共同使用。这些成果都既增进了我们对神经网络损失空间的理解，还是非常有效的工具。
多家机构预计，2020年，猪肉市场供应有望逐步恢复和稳定，随着生猪价格下行，CPI同比涨幅也有望稳步回落，物价不存在全面上涨的基础。
1月9日，国家统计局公布的数据显示，2019年12月份CPI同比上涨4.5%，低于市场预期。从2019年全年看，CPI同比上涨2.9%，顺利实现了2019年初确定的“全年居民消费价格涨幅3%左右”的预期目标。数据公布后，市场上有关CPI走升的预期明显降温。
9.初心和使命是我们走好新时代长征路的不竭动力。
20.让我们只争朝夕，不负韶华，共同迎接2020年的到来。
14.2020年也是脱贫攻坚决战决胜之年。冲锋号已经吹响。
13.2020年是具有里程碑意义的一年。我们将全面建成小康社会，实现第一个百年奋斗目标。
活动现场，医生现场演示多屏互动诊疗。王晓斌 摄
推荐理由：现代的神经网络研究都有一个固定的模式，固定网络架构，通过优化寻找好的连接权重（训练）。这种惯例也引发了一些讨论，「如果我们把网络结构看作先验，把连接权重看作学到的知识」，那么我们能在多大程度上把知识以结构（先验）的形式集成在模型中呢？以及这样做是好还是坏呢？
作者：中科院计算所智能信息处理重点实验室，中国科学院大学，微信 AI 模式识别中心，伍斯特理工学院，华为诺亚方舟实验室
6.我们为共和国70年的辉煌成就喝彩，被爱国主义的硬核力量震撼。
4.放眼神州大地，处处都有新变化新气象。
对普通人来说，CPI是观察生活成本的指标，但对于一国而言，CPI更是观察宏观经济的重要窗口，是宏观调控的重要依据。作为货币政策的目标之一，CPI也是货币政策关注的重要变量。货币政策的目标是保持币值稳定，对内是保持物价总水平稳定，对外是保持人民币汇率稳定，同样需要关注物价水平。
推荐理由：作为缩小网络体积、降低运算资源需求的技术路线，网络稀疏化和知识蒸馏一起得到了越来越多的关注。目前最常用的稀疏化方法是先训练一个大网络然后剪枝，稀疏的网络也可以得到和稠密网络差不多的性能。
经过改装的携带有5G通信设备的救护车。王晓斌 摄
18.历史长河奔腾不息，有风平浪静，也有波涛汹涌。我们不惧风雨，也不畏险阻。
2020年新年伊始，央行0.5个百分点的降准也打破了所谓的货币政策“掣肘论”。为支持实体经济发展，央行释放了8000亿元长期资金，这将有利于带动实体经济实际贷款利率下行，减轻实体经济尤其是民营企业、小微企业的负担。
彩票假说：找到稀疏、可训练的神经网络
雷锋网 AI 科技评论参考 TopBots、Heartbeat、New World AI 等机构的 2019 论文榜单，总结出 2019 年发表的具有研究风向代表性的、有学术影响力、内容也精彩的 AI 论文。其中一些论文把现有的技术思路改进得更加完善，有一些加深了我们对机器学习/深度学习整件事的理解，也有的尝试了全新的假说、打开了新的探索方向。当然，这一年有许多论文都具有显著的学术价值，下面总结出的只是冰山一角。如果你觉得还有哪些论文是同样值得被回顾的，欢迎在评论区留言和我们讨论。
海南移动此前已开通三亚市人民医院办公区域范围内5G网络。在此基础上，19日正式启动的5G远程指挥中心，用于5G远程医疗和5G应急救援指挥、调度、观摩等，并可实现远程会诊、远程教学、远程会议等功能。
17.没有和谐稳定的环境，怎会有安居乐业的家园！真诚希望香港好、香港同胞好。
Reasoning-RCNN: 在大规模目标检测中应用统一的自适应全局推理
推荐理由：神经机器翻译模型的训练方式是给定上下文，预测某一些被掩模的词，但推理过程（真正的翻译过程）是需要从零生成整个句子。这种偏差问题其实在序列到序列转换任务中长期普遍存在。这篇论文就研究了这种偏差，并探讨如何弥补这种偏差。
除此之外，我们还准备了一篇「2019 年十大新奇论文」，总结了这一年中尤其新颖有趣、甚至出格招致批评的论文。
既然稀疏的网络可以有和稠密网络差不多的性能，这篇论文里作者们就提出一个大胆的假设，看作是想要的稀疏网络本来就在稠密网络里，我们只需要把它找出来就可以 —— 更具体地，如果从随机初始化的网络随机做 n 次迭代可以得到训练好的稠密网络，从随机初始化的网络里做类似数目的迭代也可以找到表现差不多的稀疏网络。只不过，找到那个稀疏网络非常依赖好的初始值，而想在随机出好的初始值简直就像抽彩票。这就是论文核心的「彩票假说」。
“继续实施稳健的货币政策，为促进经济高质量发展创造良好的货币金融环境。”1月12日，在经济日报社举办的“2020中国经济趋势年会”上，中国人民银行副行长、国家外汇管理局局长潘功胜在谈到货币政策时，再度明确了货币政策的稳健取向。
关于自适应学习率的变化以及更多
除此之外，作者们还做了许多改进，让模型更适应大规模物体识别、增强阶段之间的联系、优化识别效果。最终，模型的 mAP 在多个数据集上都有大幅提高。作者们的方法比较轻量，可以用在各种目标识别主干网络上，也可以集成各种不同的知识来源。
日前出台的《海南省加快5G网络建设政策措施》称，对2020年、2021年、2022年当年新建并投产的5G基站给予财政补贴。该省还通过建立和推广通信基站共享建设机制，加速5G网络建设布局。(完)
在货币政策收紧的预期下降之后，降准也不意味着货币政策会走向另一端。
作者们设计了算法确认「是否抽到了好的号码」，也用一系列实验验证了假说、展示了好的初始值的重要性。甚至，从好的初始值出发得到的稀疏网络可以得到比稠密网络更好的表现。这篇论文获得了 ICLR 2019 的最佳论文奖。
从内部来看，货币政策保持稳健是当前中国经济高质量发展的需要；从全球范围来看，货币政策保持稳健是我国经济的“亮点”之一。正如易纲所说，未来几年，还能够继续保持正常货币政策的主要经济体，将成为全球经济的亮点和市场所羡慕的地方。
3.这些成就凝结着新时代奋斗者的心血和汗水，彰显了不同凡响的中国风采、中国力量。
10.大家跟我说了很多心里话，我一直记在心上。
2.2019年，我们用汗水浇灌收获，以实干笃定前行。
因此，2019年国内CPI出现上涨后，市场普遍担心，这会对货币政策形成掣肘。
推荐理由：2019 年 1 月，DeepMind 开发的星际 2 AI「AlphaStar」首次亮相就击败了人类职业选手。虽然当时的比赛规则明显对 AI 方有利，但我们已经感受到了 AI 并不是靠操作速度、而主要是靠优秀的策略取得胜利的。后来，在公平规则的、基于星际 2 天梯的大规模人机 1v1 比赛中，AlphaStar 继续发挥出了优秀的表现，取得了「Grandmaster」段位，大概为所有活跃玩家的前 0.15%。这也成为了 AlphaStar 论文发表在《Nature》杂志 2019 年 10 月刊所需要的最后一个实验。
作者：UIUC Liyuan Liu、韩家炜，微软研究院 高剑峰 等
2019 年精彩学术论文 Top10（按首字母排序）
16.澳门的成功实践表明，“一国两制”完全行得通、办得到、得人心。
推荐理由：随着多智能体强化学习研究越来越多，为智能体设计/让智能体学会行动协调和信息交换成了一个重要课题。这篇论文中作者们的着力点就是在多智能体环境下，让智能体从其他智能体身上学会固有的社交动机。他们的方法是，如果一个智能体能影响其他智能体、让它们在协同和沟通方面都有更好的表现，那就奖励它。更具体地，作者们在论文中展示了，如果一个智能体让其他智能体的行为发生了较大的改变，那奖励它就更有可能鼓励不同的智能体之间有更多的共同信息交换。这样的机制会让智能体形成归纳偏倚，更有意愿学会协同运动，即便这些智能体都是各自独立地训练的。并且影响力的奖励是使用一种分布式的方式来计算的，能够有效解决突发通信的问题。这篇论文获得了 ICML 2019 最佳论文荣誉提名。
同期还有另一篇来自 Facebook AI 研究院的论文 Learning Existing Social Conventions via Observationally Augmented Self-Play （arxiv.org/abs/1806.10071）从另一个角度设计了协调机制：在加入一个团体之前，新的智能体要通过观察和重放机制学习这个团地当前的行为模式（人类角度的「风俗习惯」），让自己能够融入，避免加入团体之后它的策略无法得到奖励（即便在无合作的竞争性环境下可以得到奖励）。不过大概还是前一篇学会固有社交动机更高明一点？相比之下它可是明明白白地促进了智能体都变得更协调、更主动沟通啊（笑）。
在谈到通胀目标时，中国人民银行行长易纲曾指出，正确的做法是，各国中央银行根据本国的实际情况来确定通胀目标，从1%到4%可能都是合理的选择区间。比如，发达国家和人口老龄化经济体最优的通胀目标可能是1%或1.5%，发展中国家和人口年轻化经济体可选择3%或4%，有些持续高通胀的经济体还可以把通胀目标定得更高一些，比如超过4%。货币政策(比如对通胀目标的确定)可以在一定程度上稳定和引导社会公众的预期，但前提是这种引导离经济基本面所决定的趋势不远，这样的货币政策才是符合实际和有效的。
推荐理由：这篇来自韩家炜团队的论文研究了深度学习中的变差管理。在神经网络的训练中，Adam、RMSProp 等为了提升效果而加入了自适应动量的优化器都需要一个预热阶段，不然在训练刚刚启动的时候就很容易陷入不好的、可能有问题的局部最优，而这篇论文中提出的 RAdam 能为优化器提供好的初始值。借助一个动态整流器，RAdam 可以根据变差大小来调整 Adam 优化器中的自适应动量，并且可以提供一个高效的自动预热过程；这些都可以针对当前的数据集运行，从而为深度神经网络的训练提供一个扎实的开头。
接下来，货币政策要继续保持稳健，使得货币信贷、社会融资规模增长同经济发展相适应。在当前世界经济增长持续放缓，全球动荡源和风险点显著增多的形势下，也要综合考虑经济增长、通胀预期、宏观杠杆率和汇率的稳定。着力深化金融供给侧结构性改革，疏通货币政策传导机制，引导金融资源更多流向实体经济尤其是薄弱环节，为高质量发展和供给侧结构性改革营造适宜的货币金融环境。
通过多智能体强化学习在星际2中达到「Grandmaster」段位
作者们提出的解决方案是，生成条件在「基于参考文本中的词」和「解码器自己的输出中预选择词」两种之间切换，论文的实验做得非常完善，结果令人信服。根据 ACL 2019 论文奖评选委员会的意见，这种方法适用于当前的纯学习训练范式，也能为规划采样带来改进；而且，这不仅可能影响本来针对的机器翻译任务的未来研究和应用，也能用来普遍地改进其它的序列到序列转换模型。这篇论文也被选为 ACL 2019 最佳论文。
另一方面，在用深度模型学习空间常识、学习预测深度的同时，作者们还增加了额外的结构让网络能够提取临近的帧之间的变化信息，提高了网络处理运动物体的能力。最终效果是，只需要单个摄像头视角的输入，模型就可以输出稳定、高准确率的三维深度预测，对于运动的物体也有很好效果。这篇论文也获得了 CVPR 2019 最佳论文荣誉提名奖。
此后，市场上担忧货币政策的情绪也明显缓解。2019年，CPI走高时，不少人曾担心货币政策会受到影响，甚至有人说这会“掣肘”货币政策。
在三亚市人民医院的5G远程智慧医疗中心，医生现场演示多屏互动诊疗。王晓斌 摄