一个孩子离开了,捐赠给了五个孩子。_南京新闻频道网
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漏斗子

一个孩子离开了,捐赠给了五个孩子。

    一个孩子走了,捐款留给五个孩子  此前,本报《冰点周刊》报道过的《两个妈妈救女》中提到的女孩,走了。  今年53岁的四川女人罗良贵在汶川大地震中失去了独子,她收养了女儿杨净茹。长到7岁时,杨净茹得了噬血细胞综合征。罗良贵曾与杨净茹的生母袁爱萍约定“再也不要联系”,但这次,袁爱萍接到电话后,平生第一次坐飞机,带着小儿子去为生女做骨髓移植,“我们没有钱,可我们有血”。  11月28日(《冰点周刊》报道发表当天),哥哥的造血干细胞输进了妹妹体内。两家人完成了这场生命接力。

    

    

     /*300*250 原生 创建于 2016-03-03*/

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      然而天不遂人愿。12月6日,7岁的杨净茹因病情加重抢救无效,在北京离世。  之前,冰点的大量用户找到这家人在第三方筹款平台上的筹款网址,并为他们捐了款,许多人还附上了鼓励和祝福的留言。  悲痛之余,罗良贵嘱咐中国青年报记者,要向所有帮助过女儿的好心人道谢。  杨净茹生命的最后20天,在医院的移植仓里度过。这20个日夜,55岁的父亲杨德才寸步不离照料她。他说,女儿去世前的四五天,已全身浮肿,皮肤出现不同程度的溃烂,加上肺部感染,呼吸变得困难。她很少睁开眼睛。  他给女儿打气,“妈妈在外面筹到了很多钱,你现在就专心养病。如果你还能坚持,爸爸陪你再闯一把好不好?”  女儿点点头,艰难地回应他,“好,爸爸,那咱们再闯一把。”  杨德才一边回忆,一边抹着眼泪。他太心疼女儿了。从抗病开始,女儿从没喊过一声疼,也没哭过一次。即便做骨穿和插管时,她都没吭一声。父母在一旁落泪,她“轰”他们出去等候,“弄好了再进来。”  据罗良贵介绍,女儿去世当天,她联系了筹款平台的工作人员,通知他们暂停筹款。  此前,在医院社工的帮助下,他们申请了中华少年儿童慈善救助基金会的救助,并同时以个人名义在“水滴筹”平台上筹款。  两个渠道总共筹到103万余元。其中,她个人名义筹到的7万余元都已提取,汇入医院账户,偿付他们在医院欠下的医疗费用。通过中华少年儿童慈善救助基金会筹集到96万余元,医院和基金会回复记者询问时介绍,其中26.5万元已用于杨净茹的治疗,剩余善款已由中华少年儿童慈善救助基金会管理,将继续帮扶5名需要救助的儿童。善款支出报告将定期在公益平台公布。  为了给女儿治病,罗良贵一家东挪西凑,目前欠了十几万元外债。同一医院的病友曾建议他们试着去向基金会申请提出一笔钱用于还债。  这家人和病友们都不知道,按照规则,这样的申请不会通过。  但是,罗良贵原本就不想这么做,“救女儿命的钱,我们一分都不会动。”  这家人自9月22日开始带女儿到北京治病,一直没有回家。现在,他们回去要继续打工、挣钱、还债。  杨净茹病逝前一天,医生下了病危通知书,通知罗良贵进入移植仓和孩子作最后的告别。  她在出租屋赶忙洗了澡——以尽量减少携带细菌。她让丈夫问女儿想吃什么,“酸奶。”丈夫回复。  给罗良贵发完这条信息后,父女俩第一次谈到死亡。  看着女儿痛苦的表情,杨德才对她说:“如果你实在坚持不住了,就放弃吧。”他见女儿拼命点头,眼角有泪水淌下。  母女最后一次见面时,杨净茹已经肾脏衰竭。她一天都未能排尿,医生想尽了办法。腹部隆起得厉害,她告诉妈妈,“肚子疼,头疼”。她想要妈妈抱抱她。但是身上插满管子的女儿让罗良贵无从下手,她只能把额头贴到女儿脸上,右手环抱着女儿的肩。女儿一直说:“妈妈,抱起来,腿也抱起来。”  夫妻俩泪流满面。每抱一下,女儿的皮肤几乎都可能被蹭掉一块。可弥留之际的女儿仍固执地喊着“妈妈抱抱我”。罗良贵最终都没能满足女儿的心愿。  她们问过女儿,怪爸爸妈妈带她来北京治病吗?已经卧床一个多月的杨净茹拼命地摇头。  最后这次见面,罗良贵在移植仓里大约呆了两个小时。在这两个小时里,和母亲分别已有19天的孩子突然精神了起来,她不停和妈妈说话,一点儿都没有“病危”的迹象。从关心罗良贵中午吃了什么,到问她睡得好不好,还用妈妈的手机和疼爱她的四姨妈视频聊天。罗良贵夫妇看着孩子本就溃烂的口腔渗出了血,赶忙让她不要说话。女儿没有听话,一直嘱咐她们要“吃点好的,不要生气”。  生命最后的倒计时里,杨净茹对父亲说,“爸爸,你替我作决定吧。”杨德才拒绝了:“你自己作决定,你已经上过学,读过一年书了。”他知道,在医院里,女儿眼见了很多生离死别。住院期间,有人走了,听到病房里的哭声,杨净茹会用手捂住耳朵,说“太吵了”。父亲准备把棉签塞进她耳朵时,发现女儿的枕头已经湿了一大片。  “爸爸,放弃吧,我放弃了。”这是女儿对他说的最后一句话。说完,这个7岁的孩子用手去扯氧气管。护士帮她戴好,她继续扯。  12月6日下午5点,这个小生命永远地离开了。  当天,北京最低气温近零下10摄氏度。罗良贵夫妇把病友们留下的衣服裹在自己身上,用4个塑料袋兜着女儿的遗物。她给女儿烧了纸做的“手机”。她把两个洗干净的苹果搁在孩子身边,那是孩子临终时想吃的。  袁爱萍带着儿子在骨髓移植后的第三天飞回了重庆——她家里还有两个孩子等着照顾。  杨净茹去世后,袁爱萍从重庆打电话给罗良贵,两个母亲在电话里哭了起来。平静下来后,袁爱萍在电话那头说,“我知道你们对净茹是真心好,她没有为你们尽孝,我还有三个孩子,可以为你们养老尽孝。”  中国青年报·中青在线记者 马宇平 来源:中国青年报

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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红虫拉饵_福建公务员资讯网网

    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哈利波特7 下载_靖边资讯网索。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。

    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张裕馆藏干红葡萄酒_少年志存高远网获得点数。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碳钢板_腹部怎么减肥网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。

   办公礼仪_鹏哥的爱吧网; 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。

    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。

  xenos陌生人_决议格式网  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)

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[责任编辑: 杜秉]

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