吉林联通以实干为要点，推进整改清单落实。
围绕各专线主线工作目标，吉林联通明确“9+4”重点工作，包含聚焦主责主业的9项重点领域高质量发展，对标规范运营的4项基础管理领域精细化提升，针对目标配套机制，将“问题清单”转化为“履职清单”“激励考核清单”。公众线，围绕规模、结构、价值关键点“三箭齐发”，突出5G化、千兆化、融合化、权益化产品体系“一枪四鸟”。政企线，落实“精政、兴企、强县”，厚植数字经济赛道能力；深化行业服务，面临疫情不利影响，针对封闭校园实行派驻式服务，营销团队和高校师生同标准隔离管控，持续强化责任担当。网络和服务线，围绕客户感知，建立联合攻坚队伍，现场校验问题，前后联动深挖根因，以点带面体系化解决，不断优化基于客户场景提升客户感知的方法论。
【中国国际大数据产业博览会在贵阳举行】工信部副部长刘烈宏26日出席开幕式指出，“十四五”时期我国大数据产业将步入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段，要重点做好五方面工作：持续提升网络供给能力；大力营造智能生态体系；把握服务实体经济方向；积极引导企业数字化转型；加快完善数字治理体系。网页链接
高校辅导员考试常考题
2、高校思想政治工作质量提升工程的基本任务是什么？
答:充分发挥课程、科研、实践、文化、网络、心理、管理、服务、资助、组织等方面工作的育人功能，挖掘育人要素，完善育人机制，优化评价激励，强化实施保障，切实构建“十大”育人体系。
（1）课程育人质量提升体系。
（2）科研育人质量提升体系。
（3）实践育人质量提升体系。
（4）文化育人质量提升体系。
（5）网络育人质量提升体系。
（6）心理育人质量提升体系。
（7）管理育人质量提升体系。
（8）服务育人质量提升体系。
（9）资助育人质量提升体系。
（10）组织育人质量提升体系。
[给力][中国赞]
神经网络的自动稀疏连接学习
由于稀疏神经网络通常包含许多零权重，这些不必要的网络连接有可能被消除而不会降低网络性能。因此，精心设计的稀疏神经网络有可能大大减少FLOPs和计算资源。在这项工作中，我们提出了一种新的自动修剪方法--稀疏连接学习（SCL）。具体来说，一个权重被重新参数化为一个可训练的权重变量和一个二进制掩码的元素智慧乘法。因此，网络连通性完全由二进制掩码描述，而二进制掩码是由一个单位阶梯函数调制的。我们从理论上证明了使用直通式估计器（STE）进行网络修剪的基本原则。这个原则是：STE的代理梯度应该是正的，确保掩码变量在它们的最小值处融合。在发现Leaky ReLU、Softplus和Identity STE可以满足这一原则后，我们建议在SCL中采用Identity STE进行离散掩码松弛。我们发现不同特征的掩码梯度是非常不平衡的，因此，我们建议将每个特征的掩码梯度归一化，以优化掩码变量训练。为了自动训练稀疏掩码，我们在目标函数中加入了网络连接总数作为一个正则化项。由于SCL不需要修剪标准或设计者为网络层定义的超参数，网络在更大的假设空间中被探索，以实现优化的稀疏连接，从而达到最佳性能。SCL克服了现有自动剪枝方法的局限性。实验结果表明，SCL可以自动学习并选择各种基线网络结构的重要网络连接。由SCL训练的深度学习模型在稀疏度、准确度和FLOPs减少方面优于SOTA人类设计的和自动剪枝方法。
《Automatic Sparse Connectivity Learning for Neural Networks》
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