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2018年管理類聯考浙江省各考點現場確認匯總

2018年管理類聯考浙江省各考點現場確認匯總

來源:杭州電子科技大學MBA教育中心2017-11-03 15:02點擊量: 閱卷人出題,全真線下MBA公益模考

【MBA中國網訊】浙江省現場確認點匯總







現場確認需提交材料



(1)身份證(原件);

(2)網上報名編號;

(3)學歷證書原件;

(4)未通過網上學歷(學籍)校驗的考生,在現場確認時應提供學歷(學籍)認證報告;

(5)國(境)外高等教育文憑須經教育部留學服務中心認證,在現場確認時將認證報告提交核驗;

(6)工作在本地但戶口未隨遷者還須同時提供繳納社會保險憑證(社保機構蓋章);

(7)報考“退役大學生士兵”專項碩士研究生招生計劃的考生還應提交本人《入伍批準書》和《退出現役證》原件或復印件。



浙江省各考點公告





一、繳費說明

本報名點通過浙江政務服務網向考生收取報考費。若考生未在規定時間內完成繳費,將無法進行現場確認。繳費相關說明如下:

1.繳費時間:11月3日-7日。

2.收費標準:120元/人。

3.繳費網站:浙江政務服務網公共支付平臺(http://pay.zjzwfw.gov.cn)。

支付寶繳費:城市服務-公共支付-教育繳費-杭州市-杭州市本級-杭州市教育考試院(第四個)-輸入報名號



二、現場確認時間及地點

1.時間:11月8日至12日(上午8:30至下午4:00,其中12日截止時間為下午3:00)。

2.地點:中國計量大學(杭州市下沙高教園區學源街258號)。





一、 現場確認時間

1.時間:2017年11月8—12日,上午8:30-11:20,下午12:30-16:00。

2.地點:寧波市教育考試院(海曙區開明街89號)體育館內。

二、報考費:報考費為120元/人。





一、時間和地點

1.時間:2017年11月8日至12日(上午8∶30-11∶30,下午13∶30-16∶30)。

2.地點:溫州大學成教學院(溫州市鹿城區學院中路276號溫大學院路校區體藝樓二樓)。

二、報考費:120元(考生辦理報考手續繳納報考費後,不再退還)。報名現場隻采用銀行卡刷卡繳費(各銀行借記卡及信用卡帶銀聯標志均可使用)。

三、現場確認號預約:減少考生排隊時間,考生需在11月1日起在網上預約現場確認時間,預約網址:http://yz.wzksy.cn/yz





一、現場確認地點及地點:

1.時間:2017年11月8日至12日(上午8:15—11:15下午13:00—16:00)

2.地點:嘉興市教育考試院(嘉興市勤儉路975號)一樓

二、繳費標準:報名費為120元。

按財政要求,收費方式是現場用支付寶掃二維碼繳費,不收取現金。





一、時間及地點

1.時間:2017年11月8—12日,上午8:30-11:00,下午13:30-16:30,逾期不再辦理。

2.地點:湖州市教育考試中心(湖州市吉山北路6號)。公交線路參考:1路、2路、9路至吉北小區站下。

二、繳費標準:報考費為120元/人(僅接受現金繳費。因報考人數較多,請考生備好零錢)。





一、時間及地點

1.時間:2017年11月8日至11月12日(上午:8:30—11:30,下午13:30—16:30)。

2.地點:紹興市教育考試院報名大廳,紹興市小校場5號(紹興市教育綜合大樓一樓)。

二、報考費:根據“浙價費[2001]172號”文件,報考費為120元/人。





一、時間及地點

1.時間:2017年11月8日至12日8:30---16:30,逾期不予受理。

2.地點:金華市丹溪路517號,公交19路、20路、27路、53路、56路到婺江新村(東苑小學)站

二、交費標準與方式

1.報考費:120元/人。

2.交費方式:通過浙江政府服務網、浙江政務APP、支付寶等方式由考生自行網上支付。

3.交費時間:11月4日12:00——11月11日24:00。

4.交費操作可參見:金華市教育網→教育考試→研究生考試(http://www.jhedu.org/jyks/yjsks/index.html)→金華市2018年研究生報考費自助繳費操作指南。考生必須在信息現場確認前在以上時間內完成繳費。





一、時間及地點

1.時間:2017年11月8日至12日,每天上午9:00-11:30,下午14:00-16:30。

2.地點:衢州市教育考試院,西區九華北大道88號。

二、收費標準:報考費120元/人,現場確認時以現金方式交納,請備好零錢。

三、特殊情況所需材料:為我市戶籍但身份證上無法體現的,還需提供戶口薄原件、復印件加以證明。





一、現場確認時間及地點

1、時間:2017年11月10日至11月12日(上午8∶30-11∶30,下午13∶30-16∶30)辦理現場確認網報信息、繳費、攝像。

2、地點:麗水市囿山路12號(麗水市教育局三樓)

二、報考費:120元(考生辦理報考手續繳納報考費後,不再退還)。
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一、現場確認時間及地點:

1、時間:2017年11月9日至11月12日(上午8:30—11:30,下午14:00—16:30,其中12日截止時間為下午3點)。

2、地點:臺州市教育局大樓一樓報名大廳,康平路188號。

二、繳納報考費:120元(考生辦理報考手續繳納報考費後,不再退還)。

版權聲明:



本文轉載自杭州電子科技大學MBA教育中心,如原作者不願意本網站刊登使用相關素材,請及時通知本站,我們將在短時間內予以處理,聯系電話010-53572272。




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「機器人圈」導覽:這幾日,隻要提起AlphaGo,相信大傢想起的一定是在前幾日的圍棋大賽中,無論是單人戰,雙人戰,還是群毆戰,AlphaGo都無一例外的身居“常勝將軍”位,而AlphaGo的創作團隊公司Deepmind在官網宣佈這次的圍棋...





「機器人圈」導覽:這幾日,隻要提起AlphaGo,相信大傢想起的一定是在前幾日的圍棋大賽中,無論是單人戰,雙人戰,還是群毆戰,AlphaGo都無一例外的身居“常勝將軍”位,而AlphaGo的創作團隊公司Deep mind在官網宣佈這次的圍棋峰會將是AlphaGo的最後一次比賽。那麼,不進行圍棋賽的AlphaGo還可以做什麼呢?OpenAI研究科學傢,斯坦福大學的CS博士生Andrej Karpathy就AlphaGo在機器人領域的應用發表瞭一些他的看法,機器人圈整理編譯如下:

我有機會和幾個人聊瞭一聊近期與AlphaGo柯潔等人的比賽。尤其是,媒體報道內容大部分是大眾科學+PR的辦公室團購零食混合體,所以我看到的最常見的問題是“AlphaGo的突破性表現在哪裡”,“AI的研究人員如何看待它的勝利?”和“勝利將取得什麼樣的影響”。我把我的一些想法寫成文章與大傢分享。

很酷的部分

AlphaGo由許多相對標準的技術組成:行為克隆(對人類展示的數據進行監督學習)、強化學習(REINFORCE)、價值函數和蒙特卡洛樹搜索(MCTS)。然而,這些組件的組合方式是極具創新,並不是完全標準的。特別是,AlphaGo使用SL(監督學習)策略來初始化RL(強化學習)策略得到完善自我發揮,然後他們預估價值函數,然後將其插入到MCTS中使用(更糟糕但更多樣化的)SL策略展示出來。另外,策略/價值網是深度神經網絡,所以使一切正常工作都能呈現自己獨特的挑戰(例如,價值功能以一種棘手的方式進行培訓以防止過度擬合)。在所有這些方面,DeepMind都執行得很好。話雖如此,AlphaGo本身並沒有使用任何基本的算法突破來解決強化學習的難題。

狹義范疇

AlphaGo還是一個狹義的AI系統,會下圍棋,但也僅此而已。來自DeepMind的ATARI玩傢不會使用AlphaGo所采取的方法,神經圖靈機(Neural Turing Machines)與AlphaGo無關,Google數據中心的改進也絕對不會使用AlphaGo,同時,Google搜索引擎也不會使用AlphaGo。因此,AlphaGo不會推廣到圍棋以外的任何地方,但是人們和潛在的神經網絡組件做的比這些過去的人工智能要好得多,每個演示都需要專門的顯式代碼的存儲庫。

圍棋的便利屬性

我想通過明確地列出圍棋所具有的特定屬性來擴展AlphaGo的狹義性,AlphaGo從中受益匪淺。這可以幫助我們考慮是否推廣AlphaGo。圍棋是:

1、完全確定性。遊戲規則中沒有噪音;如果兩位玩傢采取相同的動作順序,那麼後面的狀態將永遠是一樣的。

2、充分觀察。每個玩傢都有完整的信息,沒有隱藏的變量。例如,德州撲克(Texas hold’em)對該屬性不滿意,因為看不到其他玩傢的牌。

3、動作空間是離散的。一些獨特的棋子移動是很有效的。相比之下,在機器人技術中,你可能希望在每個節點都需要具有連續性的控制。

4、我們有一個完美的模擬器(遊戲本身),所以任何動作的效果都是公開透明的。這是一個強有力的假設,AlphaGo依然非常強大,但這種情形在現實世界中也是相當罕見的。

5、每一盤棋時間相對較短,約200手。相對於強化學習階段,與其他可能涉及每局的數千(或更多)手相比,這是一個相對較短的時間范圍。

6、評估清晰、快速,允許大量的試錯體驗。換句話說,玩傢可以體驗數百萬次的勝利/失敗,這樣就可以慢慢而可靠地深入學習,就像深度神經網絡優化一樣。

7、有大量的人類玩遊戲棋譜數據可用於引導學習,所以AlphaGo不必從頭開始。

AlphaGo應用於機器人技術?

以上列舉瞭圍棋的一些吸引人的屬性,讓我們來看一下機器人問題,看看我們如何將AlphaGo應用到機器人中,例如亞馬遜揀選機器人中。這個問題隻是想想就覺得有點滑稽。

·首先,你的動作(高維度、連續)由機器人的電機笨拙/嘈雜地執行。(違反1、3)

·機器人可能必須環顧要移動的物品,因此並不總是能感知所有相關信息,並且有時需要根據需要收集。(違反2)

·我們可能有一個物理模擬器,但是這些模擬器是非常不完美的(尤其是模擬接觸力的東西);這帶來瞭自己的一些挑戰(違反4)。

·取決於你的行動空間抽象程度(原始扭矩 - 夾子的位置),一個成功的動作片段可能比200個動作長得多(即5取決於設置)。更長的動作片段增加瞭信用分配問題,學習算法難以在任何結果的行動中小包裝餅乾推薦分配責任。

·由於我們在現實世界中運作,機器人在數百萬次的時間內(成功/失敗)會變得更加困難。方法之一是並聯機器人,但這可能非常昂貴。此外,機器人失敗可能涉及機器人本身的損害。另一種方法是使用模擬器,然後轉移到現實世界中,但這會在域名轉移中帶來自己的一套新的、不平凡的挑戰。(違反6)

·最後,很少有數百萬可以展示的人類數據源。(違反7)

簡而言之,基本上每個單一的假設,即圍棋的便利屬性都被AlphaGo違背瞭,任何成功的方法都將看起來都不一樣瞭。更普遍的是,上面圍棋的一些屬性與當前的算法(例如1、2、3)並不是不可克服的,有些是存在問題(5、7),但是有些對於AlphaGo的訓練是非常關鍵的,但是很少存在於其他真實世界的應用(4、6)。

結論

雖然AlphaGo並沒有在AI算法中並沒有實現根本性的突破,雖然它仍然是狹隘人工智能的一個例子,但AlphaGo也象征著Alphabet的AI能力:公司的人才數量/質量、他們掌握的計算資源,以及公司高層對AI的關註。

AlphaGo是Alphabet在人工智能領域設置的一場賭局,但AlphaGo是安全的,毋庸置疑。

作者:Andrej Karpathy

來源:www.yidianzixun.com


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