那为什么估值网络会出问题呢？可能是用于训练估值网络的自学习（Self-Play）的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度，AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的（完全没有搜索），而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别，一个大问题是死活不正确，经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病，然后一方比如说白侥幸胜了，那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病，在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理，AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到，电脑本身也不是靠穷举来下棋的，围棋毕竟太复杂，每一步都要剪枝，离当前局面近的仔细剪（用DCNN），离当前局面远的快速剪（快速走子），直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低，DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段，它的盲点也会通过败着反映出来。公安部通缉逃犯
现场问题15：任总过去我们看你的文章，发现你特别痛恨官僚主义。你现在对华为最担心的是什么呢？还是官僚主义吗？还是脱离客户吗？还是别的？丢火车名字不吉利
2014年半年报中， ST夏利表示，下半年的主要工作是“确保骏派D60”成功上市；同年10月，骏派D60上市， ST夏利将该款车作为提高自身盈利能力的重要因素。林志玲婚宴遭抵制
