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“机器翻译和人类翻译的逻辑很不一样，其实对于我们来说，也没必要去研究人类同传或翻译的逻辑，关键的是算力和数据。”一名在国内科技企业负责机器翻译团队的产品经理对PingWest品玩表示。黄学东也表示，提升机器学习的质量，要靠高质量的数据、不同的算法模型以及性能完善的软件系统。他表示，今年3月微软的机器翻译系统在一个中-英新闻测试集上，达到了可与人工翻译媲美的水平。此次突破主要依靠的就是机器学习组新研发的对偶学习、推敲网络等模型，其中不少都是受人类工作模式的启发。

无论是传统的“作坊式”还是新型的“工厂式”，食品外卖业形形色色的安全问题，需要监管部门和商家开动脑筋，拿出管用的对策来一到饭点儿，就打开手机APP找饭馆——如今，越来越多的城市上班族选择用“外卖”解决吃饭问题。虽省事、美味、价钱不贵，但外卖食品的安全问题却多少让人担忧。近日，有媒体曝光了某外卖餐饮提供商的食品生产过程，再次引发人们对这一问题的关注。

但是面临在Uber面前的是，无止境的烧钱到底能支撑到什么时候，运营活动的盈利无望，融资活动的资金还需要支付。截止2018年12月31日，与融资业务相关的未来五年最低付款总金额为19.43亿美元。不是谁都能坚定不移的相信卡兰尼克的口中所说的“伟大梦想”。2009年成立的Uber已然走过这么多年头，2012年成立的Lyft一直持续6年亏损，网约车的未来在哪？

而进入最近5年，深度学习再次推动机器翻译的进步。2011年谷歌开始研发和使用的“神经网络”模仿人类大脑由神经元构成的结构，每一层神经网络都会对数据进行分析以找到其中存在的规则，多层的神经网络则类似现在流行的深度学习概念，可以发寻更多的范式。2016年，谷歌将神经网络用于其翻译产品上，再次大大提升了翻译质量，逐渐成为现在各家科技公司机器翻译技术的主流。

食品安全是副重担，一头担着人们对美好生活的向往，一头担着扩大消费、产业升级的期许。我们期待，在互联网时代，监管的完善能跟上新业态的发展，在有关部门、平台、商家和消费者的共同努力下，守护好你我“舌尖上的安全”。责任编辑：李锋作者：南英束昱辉火了。

记者整理启信宝数据也发现，柴继军的诉讼对象中，似乎尤其对医院情有独钟，仅2019年4月，即将或已经开庭的诉讼中，就包含乐清市人民医院、嘉兴市第二医院、湖北省中医院、余姚市人民医院、上海集益口腔门诊部有限公司、瑞安市人民医院（瑞安市人民医院医疗服务集团瑞安市妇幼保健院瑞安市红十字医院）等多家医疗机构。