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“一览表”打开市场活力之门:着力全面实施市场准入消极清单

    “一张清单”打开市场活力之门——聚焦全面实施市场准入负面清单  新华社北京12月25日电 题:“一张清单”打开市场活力之门——聚焦全面实施市场准入负面清单  新华社记者 安蓓、陈炜伟、于佳欣  随着《市场准入负面清单(2018年版)》25日正式公布,我国市场准入负面清单制度进入全面实施新阶段,实现清单之外所有市场主体“非禁即入”。

    

    

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      市场准入负面清单有哪些特点?意义何在?如何落实?  一张清单管准入  “全面实施市场准入负面清单制度是党中央为不断完善社会主义市场经济体制作出的重大决策部署,是一项重大制度创新。”国家发展改革委体改司司长徐善长在当日召开的新闻发布会上说。  市场准入负面清单制度,是指以清单方式明确列出中华人民共和国境内禁止和限制投资经营的行业、领域、业务等,各级政府依法采取相应管理措施的一系列制度安排。负面清单以外的行业、领域、业务等,各类市场主体皆可依法平等进入。  清单主体包括“禁止准入类”和“许可准入类”两大类,共151个事项、581条具体管理措施。对于禁止类事项,市场主体不得进入,行政机关不予审批。对于许可准入类事项,由市场主体提出申请,行政机关依法依规作出是否予以准入的决定,或由市场主体依照政府规定的准入条件和准入方式合规进入。  徐善长说,2018年版负面清单将我国产业政策、投资政策及其他相关制度中涉及市场准入的内容直接纳入,确保“全国一张单”的权威性与统一性。“市场准入负面清单应由国务院统一制定,未经国务院授权,各地区各部门不得自行发布市场准入负面清单,不得擅自增减、变更市场准入负面清单条目。”  “将所有分散各处的禁止、许可事项在一张清单上集成,做到‘一网打尽、一单列尽’,既清晰表明了市场准入的‘红线’所在,又明确地给市场主体点亮了‘交通灯’。”重庆大学公共管理学院教授陈升说。  2016年3月,我国制定《市场准入负面清单草案(试点版)》,在天津、上海、福建、广东四省市先行试点。2017年,试点范围扩大到15个省市。在总结试点经验基础上,形成2018年版负面清单。  与试点版负面清单相比,2018年版负面清单事项减少177项,具体管理措施减少288条,大幅压减54%。  “进一步放宽市场准入的余地还很大。”商务部条法司副巡视员叶军说,要以放宽服务业准入为突破口,推动各领域市场准入限制进一步放宽,不断缩减清单事项。  在2018年版负面清单中,专门增设了“地方性许可措施”栏目。徐善长说,将少量全国性管理措施未涵盖、符合清单定位且由省级人民政府按照相关立法程序制定的地方性市场准入管理措施纳入,进一步体现了地区差异性,提升清单的完备性。  各类市场主体同等准入  市场准入负面清单制度建立后,无论国企还是民企,无论内资还是外资,无论大企业还是中小企业,都一视同仁,享有同等市场准入条件待遇,实现规则平等、权利平等、机会平等。  “市场准入负面清单‘非禁即入’理念背后,体现的是‘公平’,即在清单面前,实现‘人人平等’,清单外领域,做到‘英雄不问出处’,这是政府管理方式和理念的重大变革。”陈升说。  徐善长强调,有关部门将进一步清理清单之外针对市场准入环节的审批事项。负面清单之外,不得对民营企业设置不合理或歧视性准入条件,不得采取额外准入管制措施。对于清单内的管理措施,要进一步明确审批条件和流程,对所有市场主体公平公正、一视同仁。  今年6月底我国发布了2018年版外商投资准入负面清单。徐善长说,外商投资准入负面清单仅针对境外投资者,属于外商投资管理范畴;市场准入负面清单是适用于境内外投资者的一致性管理措施,属于国民待遇的一部分。外商投资准入负面清单之外的领域,按照内外资一致原则实施管理。  清单编制体现法治原则。“务求清单所列出的每一事项于法有据。”中国宏观经济研究院研究员郭丽岩说,对没有法律法规依据的规定集中清理,但凡列入清单的管理事项,必需经由法律、行政法规、国务院决定或地方性法规设立,坚决避免于法无据事项进入清单。  徐善长说,全面实施市场准入负面清单制度,厘清了市场和政府在市场准入环节发挥作用的边界。“市场主体可以一目了然地知晓什么不能做、什么需要审批许可、什么可以自主决定,有利于打破各种形式的不合理限制和隐性壁垒,将‘剩余决定权’和‘自主权’赋予市场主体,让市场这只‘看不见的手’发挥决定性作用。”  让清单“动”起来  在全国市场实行统一的负面清单,世界上并无成熟经验可循。这项创新性改革,如何落实?  信息公开,是政策透明度的保障。徐善长说,已初步建立市场准入负面清单信息公开机制,向社会公开有关内容信息,便于市场主体实时查询。下一步,还将进一步丰富信息公开内容,不断提升市场准入政策透明度和负面清单使用便捷性。  清单动态调整,是提高政策科学性的关键。专家认为,清单管理并非僵化管理,随着改革开放进展、经济结构调整、法律法规修订、“放管服”改革推进,针对市场准入的规制措施也会发生变化。  叶军介绍,下一步将着手建立市场准入负面清单动态调整机制,探索建立第三方评估机制。通过动态调整机制推动不断放宽市场准入限制,进一步缩减清单事项,优化清单结构,增强清单事项的科学性、规范性和完备性。  “让清单‘动’起来,是实现市场准入有效规制的基础与保证,为市场准入负面清单管理制度注入‘活的灵魂’。”中国政法大学民商经济法学院助理教授任启明说。  国家发改委体改司副司长万劲松说,为应对经济运行可能出现的潜在风险,坚持底线思维,保留了对特殊情况下启动市场准入限制的权限,明确因特殊原因需采取临时性准入管理措施的,经国务院同意,可作为特别事项条款,实时列入清单。  全面实施市场准入负面清单制度,要求政府从“重事前审批”转变为“加强事中事后监管”,将监管关口后移。  “实行市场准入负面清单制度,并非放任不管,而是把激发市场活力与优化市场监管服务有机统筹,切实把该放的放足,该管的管好。”上海社科院研究员李建伟说。  徐善长说,这有利于明确政府发挥作用的职责边界,强化政府在战略、规划、政策、标准等制定和实施方面的功能。同时,将进一步推动相关审批体制、投资体制、监管机制、社会信用体系和激励惩戒机制的改革,进一步完善与市场准入制度相关的法律、法规,推进国家治理体系和治理能力现代化。

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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》。

    本文耳软骨隆鼻多少钱_中网资讯网是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

    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平洲租房_交友网站排名网研究论文的核心。

    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。

    关于春的散文_年会开场白网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青青子衿瑞者_西楚霸王是谁网宫的好奇心。

    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。

    当代理柯蓝的爷爷_俄国妖僧网处于熟悉的状态时,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,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。

&nbsr406_nba文字直播虎扑网p;   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

[责任编辑: 董纯建成]

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