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强化优势补齐短板加固底板 山东高质量发展全面起势

    2018,注定是山东发展史上极不平凡的一年。

      这一年,山东全面贯彻落实习近平总书记视察山东重要讲话、重要指示批示精神,牢牢把握“两个走在前列、一个全面开创”总定位总要求,牢固树立新发展理念,突出加快新旧动能转换的总牵引作用,强化优势、补齐短板、加固底板,聚焦用力、精准发力,高质量发展实现全面起势。

      十强产业领跑,高质量发展蓄势起航

      今年,山东沿海的海工企业很是热闹:烟台中集来福士制造的亚洲最大超级豪华游艇首航、青岛北船重工山东造船史上吨位最大的40万吨矿砂船下水、青岛武船我国首座全潜式“深海渔场”“深蓝1号”交付……“下饺子”一样的高端船舶,拉出了我省造船业完工量、新承接量、手持订单量同比两位数增长的强劲曲线,勾勒出一个正在崛起的具有国际影响力的海洋工程基地的轮廓。

      海工装备的“爆棚”,是我省十强产业快速崛起的一个缩影。

      面对外部环境复杂变化的挑战,今年前11个月,我省新一代信息技术、高端装备制造、新能源新材料产业增长6.7%、6.8%和8.3%,分别高于规模以上工业1.4、1.5和3.0个百分点。高技术产业增加值增长7.1%,高于规模以上工业1.8个百分点。

      实现高质量发展,重中之重是提升产业层次、优化产业结构、实现转型升级。聚焦十强产业,以“四新”促“四化”,努力把每个产业做成万亿级以上体量、全国一流、有世界影响力的产业集群,是山东新旧动能转换重大工程的重要目标。

      我省采用工程化推进机制,对十强产业逐一建立了由省级领导牵头、专班推进、规划引领、智库支持、联盟(协会)助力、基金保障的“6个1”的推进体系;山东省新旧动能转换促进条例、督导考核办法等法规政策逐步完善,“十强”产业重大项目库首批储备的900个项目,目前已开工334个,完成投资1116亿元。

      一边是十强产业的培育壮大,一边是去产能稳步推进。今年,我省将再压减粗钢产能355万吨、生铁产能60万吨、煤炭产能465万吨。今年1至11月,我省“四新”产业投资增长5.4%,增速高于全部投资0.4个百分点;高技术制造业投资增长19.3%,增速高于全部投资14.3个百分点。而高耗能行业、产能过剩行业投资分别下降8.8%和10.9%。

      牢记习近平总书记嘱托,山东乡村振兴战略和海洋强省建设全面铺开。农业生产形势总体良好,预计全年粮食总产保持在900亿斤以上,林牧渔业平稳发展。出台农业“新六产”发展规划,加快实施“百县千乡万村”试点示范,全面启动美丽村居建设省级试点。加快实施海洋强省建设“十大行动”,“透明海洋”“问海计划”等重大科技创新工程进展顺利。

      绿水青山就是金山银山,高质量发展必然要求质量效益和生态环保的双赢。今年,山东启动“四减四增”三年行动,加快七大高耗能产业转型升级,着力抓好中央环保督察反馈问题整改,以八场标志性重大战役为突破口,坚决打好污染防治攻坚战。前三季度,全省大气、水环境质量持续改善;重污染天数同比减少5.6天,环境空气质量综合指数同比改善12.4%;83个国控断面水质优良率同比改善6.1个百分点。

      高起点谋篇布局,稳扎稳打抓落实,推动我省经济发展质量效益稳步提升。财税收入总体平稳,1至11月一般公共预算收入6006.8亿元,增长6.1%;其中税收收入占比为76.1%,同比提高3.1个百分点。工业企业盈利能力稳中有升,1-10月规模以上工业利润增长13.9%,主营业务收入利润率为5.6%,同比提高0.3个百分点。

      深化改革开放,趟开高质量发展之路

      今年是改革开放40周年。40年来,山东始终与时代同步、与祖国同行,发生了翻天覆地的变化。当前,我省正处在爬坡过坎、滚石上山的关键时期,唯有不断深化改革扩大开放,山东高质量发展之路才能走得更稳更好。

      前不久公布的我省前三季度经济数据,一组数字十分亮眼:省属企业累计实现利润472.1亿元,同比增长49.5%。国有企业“压舱石”“稳定器”的作用,充分显现出来。

      这得益于山东在国有企业改革方面推出的一系列行之有效的措施。今年,我省继续落实国企改革十条意见,省内46家国有企业已完成混合所有制改革试点,国资监管体制进一步完善。

      只有向改革要动力,才能全面激发市场主体活力。今年11月,正威集团山东总部及光电集成电路先导技术研究院落户济南。招来正威这样的知名民企,得益于济南“一次办好”改革带来的干部作风转变。市主要领导同志亲自登门招引,组成专班实行“保姆式”服务,这些务实举措打动了董事长王文银。

      一年来,山东坚持以制度创新为核心,不断深化重点领域和关键环节改革。大力推进简政放权、“一次办好”改革,出台支持实体经济高质量发展45条、扩内需补短板促发展42条、支持民营经济高质量发展35条,一批对路管用的政策举措,实打实为企业解决实际困难,助推经济高质量发展。

      配置资源的空间越大,高质量发展的层次就越高。习近平总书记对山东“打造对外开放新高地”的殷切期望,为新时代山东开放发展指明了前进方向。

      上合组织青岛峰会,是中国的主场外交,也是山东提升对外开放水平的历史性机遇。山东放大峰会溢出效应,加快建设中国——上合组织地方经贸合作示范区。此外,山东深度融入“一带一路”建设,据国家发改委大数据测算,今年我省“一带一路”参与度指数位居全国第二。

      山东以儒商大会为平台,建立招商引资长效机制,1096位海内外知名人士走进山东,现场集中签约重大项目134个,其中,投资类项目合同金额4800多亿,为山东经济发展注入澎湃动能。

      不仅如此,今年以来,鲁台经贸洽谈会、青年企业家创新发展国际峰会2018、2018香港山东周的成功举办,向全球展示了山东形象、山东优势、山东机遇。齐鲁大地开放之势如九万里风鹏正举,“山东号”巨轮在开放发展的航道上奋力前行。

      强化支撑保障,筑牢高质量发展之基

      九层之台,起于累土。今年以来,山东把谋篇布局作为一项重要的基础性工作,以功成不必在我的胸襟、功成必定有我的担当,扎实做好打基础、利长远的事,全面强化“放管服”改革、高层次人才、重大基础设施的支撑作用,为高质量发展提供坚强保障。

      今年以来,我省以“一次办好”改革为突破口,组织实施了优化企业开办、不动产登记、工程建设项目审批等优化营商环境十大专项行动,深入推进审批服务便民化,全力构建“审批事项少、办事效率高、服务质量优、群众获得感强”的营商环境。

      营商环境更好了,企业和群众的满意度大大提升,发展的活力自然会大大提升。前11个月,全省新登记民营市场主体147.2万户,同比增长11%,占新设企业总数的98.4%。

      人才是实现高质量发展的第一资源。今年以来,我省突出厚植高端人才,出台实施了关于做好人才支撑新旧动能转换工作的20条意见, 推出山东人才国际化“15条”, 着力优化制度体系、社会氛围、生态环境,打造招才引智“强磁场”。从2018·央企助力山东新旧动能转换座谈会、儒商大会2018、首届中华全国工商业联合会主席高端峰会到招商引资招才引智工作会议,山东对人才的渴望感染了一批批高端人才,吸引着他们走进山东、认识山东、投资兴业在山东。目前,我省技能人才总量已突破1100万。这些人才为山东未来发展提供了源源不断的智力源泉。

      现代产业集群的崛起壮大,离不开基础设施等要素条件。今年,我省编制了《山东省综合交通网中长期发展规划(2018-2035)》,在重大基础设施建设上的步伐明显加快。通过整合港口、升级业态、港城协调,组建山东渤海湾港口集团,山东成为全国唯一拥有3个过4亿吨大港的省份,为海洋经济发展注入强劲动力。统一品牌、统一班次、统一平台、统一支持,“齐鲁号”欧亚班列串起亚欧大陆东西两端。

      雄关漫道真如铁,而今迈步从头越。当前,山东经济社会正全面步入高质量发展轨道。紧紧抓住重大战略机遇,山东现代化强省建设之路必将越走越宽阔。

     原标题:强化优势补齐短板加固底板,山东高质量发展全面起势

     值班主任:李欢

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发布时间:01:23:23

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018国际时事新闻_刺清网

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇卵巢癌的治疗_苏教版五年级下册数学补充习题答案网心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里空调压缩机启动电容_教育实习工作总结网奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉好莱坞艳照种子_机械大战网时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案李焉_哪些国家有航母网,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的玄天心经_如何快速降低转氨酶网复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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