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36大数据创始人刘金玲认为,大数据是一个深耕细作的行业,找到商业突破口并且纵深埋头求发展非常重要,聚焦细分领域的大数据应用更容易获得资本青睐。

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    方法:

    随即,他严肃地指出,“17号记者股东会之后,股东代表向媒体披露的这件事是一件令人遗憾的事实。华润支持万科发展,同时也高度关注良好的公司治理制度和治理结构对一个公众公司是更重要的,尤其是对长远健康发展。”

    对于A股两会后行情,华泰证券认为两会后又是有重要政策出台的密集时机。此时一定要看清大局,选出牛股。今年的行情也还是比较波动,还是要找准节奏。就跟央行始终强调的两个字一样,“灵活”。
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    维持行业增持评级。当前建议关注:1)电影板块:华策影视(顶尖创作+优质资源,全方位展开海外布局)、慈文传媒(影游互动龙头,IP运营能力凸显)、关注光线传媒(动漫+游戏+数字音乐打造娱乐生态体系);2)动漫游戏板块:奥飞娱乐(动漫产业链布局完整,内容+VR提升公司竞争力);顺网科技(立足网吧业务平台优势明显,率先推进VR线下体验成新亮点),关注川大智胜;3)教育板块:立思辰(教育生态宏伟布局,未来深入布局可期)、拓维信息(卡位“K12+幼教”在线教育,业绩增长有信心)、威创股份(外延式并购动作频频,志在打造国内幼教龙头股)、4)体育板块:道博股份(牵手欧洲足坛巨头打入欧洲足球核心圈,布局全球大体育产业)。

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    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。

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