2023年学习的演讲稿六篇2

学习的演讲稿六篇 　　一、坚持与时俱进，要让协会充满生机与活力 　　市场业主协会挂靠工商局，工商局有责任指导和帮助。党的十六届三中全会通过的《关于建立社会主义市场经济体制若干问题的决定》，提出“要积极发展独立公正、规范运作的专业化市场中介服务机构，按市场化原则规范和发展各类行业协会、商会等自律性组织，完善行政执法、行业自律、舆论监督、群众参与相结合的市场监管体系，健全产品质量监管机制，严厉打击制假售假、商业欺诈等违法行为，维护和健全市场经营秩序”。市场业主协会成立与开展的工作，完全符合三中全会精神，体现了行业自律和群众参与。现在行业协会比较多，探索积累了一些经验，但也存在一些问题。前不久中国保健食品协会因违规被注销，标志着行业协会建设要加强，给行业协会建设发出了警示信号。我理解，行业协会既要发展，更要规范。 　　市场业主协会要发展，要规范，关键要坚持与时俱进，不断充满生机与活。要实现“五个三”的目标，即立足“三自”、增强“三性”、提高“三力”、做到“三为”、达到“三好”。 　　立足“三自”，就是要坚持以人为本，立足自我教育、自我管理、自我服务。要教育会员爱国敬业、诚信守法，要通过自我管理，规范会员行为，提高会员素质，自觉维护市场秩序，促进两个文明建设。 　　增强“三性”，即增强协会的群众性、自律性、义务性。社团组织最大的特点就是群众性，群众参与是协会发展的基础。成立协会的目的之一是行业自律，在自律过程中承担责任、履行义务。 　　提高“三力”，即充满活力、富有生命力、具有吸引力。协会具有活力和生命力， 　　会员才会热爱协会，凝聚力才会增强，协会才能进一步发展。没有活力，生命力不会长久；但仅有活力和生命力还不够，还要增强吸引力，把更多的市场业主和经营者吸引进来，壮大协会组织。 　　做到“三为”，即要为会员服务，为经济发展服务，为消费者服务。为会员服务，就是要为会员排忧解难，维护会员的合法权益，想会员之所想，急会员之所急，只有这样，会员才会满意，才会拥护协会。为经济发展服务，就是通过搞活流通、促进生产。只有经济发展了，市场才会活跃；流通搞活了，必定会促进经济的发展。为消费者服务就是要坚持质量第一、诚信至上、服务为本的经商之道。要发挥协会自律作用，营造公平、安全的消费环境，让消费者买的放心，用的舒心。要把让消费者满意作为第一追求，在激烈的市场竞争中立于不败之地。 　　达到“三好”，即经营管理好、共同利益好、社会效益好。要增强现代管理理念，借鉴先进的管理经验，提高经营管理水平。要加强市场业主之间以及业主、经营者之间信息、管理等方面的交流，在提高单个效益的同时，组织、协调、维护好共同利益；要正确处理好国家、集体、个人之间的利益关系，把维护社会效益放在十分重要的位置，在追求社会效益前提下追求自身的经济效益和共同利益。 　　二、创新发展思路，不断开创协会工作新局面 　　（一）着眼于培育大市场、搞活大流通，发展大贸易和现代流通、产业化、专业化、集约化、规模化以及多元化联合体和连锁经营，改变目前市场规模小、档次低、功能弱、幅射面窄的局面，特别要在农副产品生产、加工、仓储、保鲜、包装、运输、批发、进出口等方面下功夫，把生产与流通、内贸和外贸紧密结合起来，促进产业结构调整，提高产品质量，提高附加值，增强市场竞争力，提高产、运、销各环节的效益，促进经济发展。 　　（二）着力培育市场主体，培育各类专业市场，培育市场品牌、产品品牌。只有市场主体多，才能提高竞争力和辐射力，才能上档次和上规模；要做大、做强、做精各类专业市场，把宜昌的名、特、优产品通过市场走向全国、走向世界；要增强品牌意识，打造有特色的市场品牌，用品牌占领市场，赢得市场，获取效益。 　　（三）进一步建立健全商品市场准入机制和退出机制。要积极探索流通领域商品质量“关口前移”、全程监管和以防为主、防打结合的商品质量监管自律新路子和新办法，把好商品市场质量准入关。建立行业自律约束和制裁机制，对不讲信用、严重损害消费者合法权益的市场主体和商品，可以运用退出机制或者其他方式，对其进行监督，以净化市场秩序。 　　（四）加强市场信用体系建设。市场是重要窗口行业，市场文明诚信建设的好坏， 　　直接关系到__的对外形象。因此，加强市场文明诚信建设尤为重要。协会要加大这方面的宣传、教育力度，从行业自律角度探索市场主体信用分类监管办法，推进市场文明诚信建设。要进一步实施工商部门推行的商品市场监管的六项制度，建立经营户信用档案，开展行业评诚信、社会评市场以及创建文明市场、文明诚信经营户等活动，接受群众监督，不断提高市场和经营者信用水平，为建设信用宜昌发挥积极作用。 　　三、加强自身建设，不断提高协会组织化程度和自律水平 　　（一）不断发展和壮大会员组织。加入协会要有门槛，但不能太高，只要遵守协会章程，诚实守信，合法经营，自愿申请，就可以加入。同时，要建立退出机制，对不履行协会义务、损害协会形象的要劝其退出。 　　（二）逐步扩大协会的民办成分。协会挂靠在工商局，发展初期实行官民结合是必要的。要逐步淡化官办色彩，扩大民办成份，最终走向以民办为主的体制。在现行体制下，工商部门要按照转变职能的要求，指导、支持协会健康发展，不能包揽协会的一切事务。 　　（三）加强协会制度建设，规范协会工作行为，做到依靠会员，民主办会。协会的理事、常务理事等领导成员要加强政治、理论、法律、法规和党的方针、政策的学习、研究，提高协会组织者、协调者、服务者的水平。 　　（四）要正确处理好各方面关系，自觉服从党和政府的领导，主动接受社团主管部门以及社会各界的监督，接受工商等行政执法部门的指导，依法开展协会工作。充分发挥政府联系企业的桥梁和纽带作用，为宜昌的改革开放和经济的发展作出更大的贡献。学习的演讲稿 篇2 大家好，今天非常高兴、非常荣幸能参加这样一个盛会。今天我给带来的演讲是我的一点学习心得，题目叫做自学习的人工智能。首先大家都知道在60周年之际，我们首先应该记住的是这位人工智能的先驱，图灵。在他的问题的感召下，我们就有了今天这样的一个盛会和今天人工智能的飞速发展。他的问题，机器可以思维吗?可以从不同的维度来解释，那么首先人类对人工智能的一个探索也可以围绕对问题不同解释的探索。 　　第一个探索，应该说是在逻辑层面的探索。60年代人工智能的这些先驱就考虑用逻辑和搜索来研究人工智能，比如下棋、推理，比如说可以去做路径规划等等。那么他们有一个很强的假设，这个假设应该说从某种程度上来说是非常直观的。智能包括计算机可能赋予的智能，是来自于计算物理符号的排列组合，我们只要能很聪明的把这些物理符号排列组合的话，人类是可以从一系列的零和一的组合来得到。有了一些成就之后也发现这样的假设是有它的瓶颈的。在之后大家又有一部分人着力于研究能够有学习功能的人工智能，就有不同的学习算法，机器学习的计算法被研究出来。其中包括大家都熟悉的人工神经网络。 　　人工智能的几个里程碑我们现在也很熟悉，第一个大家公认的是里程碑是深蓝，这个比赛意味着几件事。一个是说在大规模的搜索的状态下，在可能的状态空间的搜索，实际上是一个在物理符号的空间的排列组合。也就是说在60年代人们的那些假设有一部分是正确的，我们确实可以从这种搜索和物理符号的排列组合获得很多的智能。 　　紧接着的阶段是，知识就是力量，这是随着互联网和大数据到来的一个热潮，从网上，从不同的媒体我们会获得很多数据，把这些数据经过沉淀变成知识，我们就可以赢得像这样一个电视大赛中的人机对战。 　　这个之后，刚刚芮勇博士也深入的回顾了一下最近的人工智能的突破，就是深度神经网络。深度神经网络的突破从计算上来说有几个好处，其中一个好处是说它把一个全局计算的需求变成一个本地计算的需求，在做到这样的一个同时呢，又不失掉很多的信息，这个是计算机里面无数成就的一个中心点。这样的一个成功就使得我们能够在不同的层次来观察同一个数据，同样就可以获得我们所谓的大局观。就像这个图，我们在不同的层次可以得到不同的特征。 　　这里我们要特别强调的是人工智能也在另外一个方面潜移默化的默默的在耕耘，这个就叫做强化学习。强化学习应该说是用来做人工智能规划的有力工具，但不是唯一的规矩。规划这个领域相对深度学习应该说更古老，研究的力度也很多。但在很长时间一段处于静默状态，这个原因是因为它在计算上有很大的瓶颈，不能有很大得数据量。一个例子就是强化学习在很长时间以来只能解决一些玩具型的问题，非常小的数据。但是最近的一个突破是Google的DeepMind，把深度学习和强化学习合在一起，这样的一个议题使得很多强化学习所需要突破的瓶颈，就是状态的个数能隐藏起来。这种隐藏就使得强化学习能够大规模的应付数据，就是说应付大数据。它突出的一点叫做端到端的学习，就是说我们在这里看到一个计算机的游戏，这个游戏的影像是输入端，输出端就是你要进行的下一个动作。这个动作是正确还是不正确，到最后会获得一个反馈，这个反馈不一定是现在得到，也许是后面几步得到的。这一点和我们刚刚讲的深度学习在图像上面的应用，就大不一样。就更加复杂，更加契合人的行为，所以强化学习也是下一个突破。 　　我们看到这种端到端的深度学习，应用在强化学习上，使得DeepMind到今天在很古老的单人的计算机游戏上已经把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习，自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。这个就是它迭代的一些结果，从左到右是一个时间轴，从下到上是它得到的效果。我们看到每一个游戏它的要求都是在不断成长的，就像我们一个学生在学习的过程当中学到的知识越来越多，这个完全是自我实现，一个自学习的过程。 　　包括现在的AlphaGo也应用了很多自学习的这种效果，使得我们现在终于认清原来人工智能从60年代到20__年的物理符号的假设，也就是说以搜索为中心，以逻辑为中心的这种努力并没有白费，这种努力也是需要的。另外学习也是必不可少的，像我们熟知的深度学习。所以AlphaGo对我们的启示，就是我们把两者结合起来，才是一个完整的智能机器。这个我们可以叫做人工智能的通用性，也就是说我们对于这两个技术的某种结合，比方说多一点搜索，少一点机器学习，或者反之我们够可以得到用来解释不同的人类的智能行为。这种通用型，端到端的学习，可以用这个例子来表达。就是这个鸡可以吃不同的食物，但是它下的蛋都是对人类有用的。 　　这里我要特别提到一点，我们并不是找到了最后的目标，这也是在不同的人工智能、强化学习，等等之类的实验当中我们发现一个特点。就是我们不能完全的依靠机器去全部自动化的自我学习，至少到现在我们还没有摸索出这样一个路径。这里是大学的例子，中文是永动机器学习，就是说这个机器不断的在网上爬一些网页，在每个网页里面都学到一些知识，把这些知识综合起来，变成几千万条知识，这些知识又会衍生新的知识。那么我们看到从下到上是随着时间，知识量的增长。那么它到了某一个程度实际上是不能再往上走了，因为知识会自我矛盾。这个时候就需要人进来进行一部分的调节，把一部分不正确的知识去掉，让它继续能成长。这个过程为什么会发生呢?是因为机器学习一个很严重的现象，就是自我偏差，这种偏差就可以体现在这种统计学的一个重要的概念，就是我们获得的数据也许是一个有偏数据，我们可能建了一个模型，对大部分的数据都有用，但其中有一些特例。我们如何来处理这些特例，如何来处理我们训练数据和应用数据之间的偏差，这个是我们下一步要研究的内容。 　　一个非常有希望的技术叫做迁移学习，比方说这个是在深度学习的模型上，在上面这一部分是一个领域已经训练好的模型。那么在一个新的领域，如果这两个领域之间有某种联系、某种相似性的话，我们就不一定在新的领域需要那么多的数据来学习，你只需要一小部分。我们之所以能做到这一点是我们可以把大部分的模型给迁移过来，我们人有这种能力，但是我们在做这种数据迁移的过程中，我们一定要牢记把这种有偏的数据偏差给消除掉。如果能做到这点我们就能做到不同形式的数据之间的知识迁移，比方说我们可以让一个计算机来读