直接同的公文用词

直接同的公文用词如下：

1、实：务实、求实、扎实、出实策、鼓实劲、干实事、真抓实干、务求实效、讲求实效、带头实干。

2、好：研究好、宣传好、贯彻好、学习好、总结好、巩固好、拓展好。

3、力：用力、加力、发力、聚力、着力、努力、合力、创造力、凝聚力、战斗力、影响力、控制力。

4、上：政治上尊重、思想上关心、生活上照顾、精神上关怀。

5、化：深化、强化、细化、净化、优化、美化、简化、同化、分化、硬化、制度化、规范化、程序化、集约化、有序化、系统化、科学化、法治化、年轻化、知识化、标准化、专业化。

6、性：政治性、思想性、理论性、实践性、艺术性、指导性、科学性、生动性、重要性、紧迫性、时代性、原则性、系统性、精准性、高效性、普惠性、基础性、兜底性。

7、新：新形势、新变化、新情况。

8、一：一盘棋、一条龙、一股绳、一把手、一班人、一堵墙。

9、不：不动摇、不含糊、不懈怠、不偏向、不变通、不走样、不图虚名、不务虚功。

10、子：钉钉子、担担子、扣扣子、装样子、搞花架子、铺摊子。

11、战：攻坚战、歼灭战、持久战、保卫战。

12、点：重点、难点、热点、焦点、节点、拐点、要点、出发点、切入点、落脚点、着眼点、结合点、关键点、着重点、着力点、根本点、支撑点、突破点、立足点。

13、心：公心、忠心、诚心、耐心、爱心、良心、决心、童心、中心、核心、进取心、责任心、上进心、公仆心。

14、观：世界观、人生观、价值观、道德观、荣辱观、科学观、发展观、政绩观。

15、型：学习型、服务型、实战型、创新型、节约型、高效型、全能型、复合型。

深度强化学习与深度学习的的区别是什么?

intensify、strengthen、enhance的区别：使用场合不同、意思不同、用法不同

一、使用场合不同

1.intensify

解析：intensify的基本意思是“增加程度或分量”,指深化或加强事物的本质特征。

2.strengthen

解析：strengthen的基本意思是使某物牢固，用于具体物质时,可指结构、强度的增强，也可用于抽象事物，如权势、效力、影响、体制的增强，用于人既可指体力、精力、抵抗力的增强，也可指勇气、意志、道德等的增强或提升。

3.enhance

解析：enhance的基本意思是“提高”“增强”，可指在力量或数量等方面的“加强”或“增多”，更多的是用于在理想程度或吸引力方面增强其价值、魅力或声望，常可译为“使看起来更好”。

二、意思不同

1.intensify意思：v.(使)加强,加剧

2.strengthen意思：v.加强;增强;巩固

3.enhance意思：v.提高;增进

三、用法不同

1.intensify用法：可用作及物动词,也可用作不及物动词。用作及物动词时,接名词或代词作宾语,可用于被动结构。

例句：

You must intensify your sense of responsibility.

你必须加强责任感。

2.strengthen用法：既可用作及物动词,也可用作不及物动词。用作及物动词时,可接名词或代词作宾语。可用于被动结构。

例句：

We will strengthen the protection of wet land.

我们将加强湿地保护。

3.enhance用法：用作及物动词时,一般不以人称代词作宾语。可指在力量或数量等方面的“加强”或“增多”,更多的是用于在理想程度或吸引力方面增强其价值、魅力或声望,常可译为“使看起来更好”。

例句：

He made many efforts to enhance his reputation.

他做了许多努力来提高他的声誉。

深度强化学习与深度学习的区别：

1、深度强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见的机器学习不太一样。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。强化学习是一种标记延迟的监督学习。

2、深度强化学习实际上是一套很通用的解决人工智能问题的框架，很值得大家去研究。另一方面，深度学习不仅能够为强化学习带来端到端优化的便利，而且使得强化学习不再受限于低维的空间中，极大地拓展了强化学习的使用范围。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。?

深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。

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