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The M
The Management of underground pipelineanagement of underground pipeline
络，机器学习已经悄然走进我们的生活。手机 人工智能带来的种种便利，并试图用它解决
相册会根据照片中的人物自动分类，视频app 工作中问题的时候，心情是复杂的，支持向量
会根据用户偏好推送视频，机器学习使得更 机进行的黑箱运算不会说明“ω”与声学性质
多复杂问题变得简单。 的关系；AlphaGo与人类对弈时我们也无法
早在三四年前我就萌生了将大数据和人 了解它怎样决策落子。到底是人利用机器绕
工智能技术引入漏水检测的想法，但由于这些 开了复杂问题，还是机器利用复杂问题绕开了
技术不再局限于传统声学检测的领域，还要涉 人？我们是否应该安于人工智能带来的便利
及到材料学，流体力学，统计学，计算机科学 而放下奥卡姆的剃刀？正如苹果公司CEO蒂
等多个领域的知识，对我来说是个非常大的 姆库克说的，“我们不必担心人工智能越来越
挑战。撰写这篇拙作历时半年，仅查阅相关资 像人，而是要警惕人越来越像人工智能。”
料就花了四个月的时间。感谢在创作中给与我
参考文献：
指导、帮助的各位领导、同事、行业同仁；也要 [1] 马大猷.现代声学理论基础[M].科学出版社，2004-03.
感谢马大猷、Peter Harrington、周志华这些素 [2] Peter Harrington 机器学习实战[M].人民邮电出版
未谋面的专家，他们的著作给了我莫大帮助。 社，2013-06-01.
最后谈一点个人的思考，笔者在享受着 [3] 周志华.机器学习[M].清华大学出版社，2016-01-01.
避免“马路拉链”问题，
北京地下燃气管线消隐将与道路大修同步实施
为了避免因施工而导致反复开挖地面的 按照暂行管理办法的要求，燃气供应企
“马路拉链”问题，地下燃气管线自身结构性 业承担燃气隐患排查治理工作的主体责任。
隐患消除工程应与道路大修同步实施。今天， 组织开展燃气隐患排查治理，对排查治理情
由北京市城市管理委制定的《北京市燃气设 况进行评估，根据评估结果建立分级、分类
施安全事故隐患排查治理工作暂行管理办 的隐患台账和数据库，制定隐患排查治理年
法》在其网站上正式对外公布。 度计划，并实施动态更新；对于暂时不能消
什么是燃气隐患？记者了解到，燃气隐患 除的隐患，要按照“一隐患一预案”的原则，
类别可分为占压管线、管线自身结构性隐患、燃 逐一制定有针对性的应急预案并采取防范措
气设施安全间距不足等。而燃气供应企业的燃 施，防范发生安全事故。
气隐患，按照级别可分为一般隐患、重大隐患。 （摘自：北京日报客户端）
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