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第二个问题,关于猪肉价格、CPI以及对货币政策的影响。居民消费价格CPI最近几个月涨幅有所扩大,9月同比上涨3.0%,其中食品价格涨幅要大一些,贡献超过70%,食品中猪肉的贡献又更大一点,猪肉涨幅接近70%,猪肉对CPI的拉动是1.65个百分点,贡献率是55%。怎么看猪肉价格对CPI的影响呢?CPI尽管涨幅有所扩大,但主要是结构性因素影响,主要是猪肉等少数食品价格上涨带来的上升。从核心CPI来看,9月只上涨1.5%,累计来看平均涨幅是2.5%,也是温和上涨。所以,9月CPI涨幅扩大主要是以猪肉为代表的少数食品价格上涨因素带来的。从下阶段来看,工业消费品供给比较充裕,价格比较稳定。服务价格是温和上涨态势。食品价格由于受农业生产、粮食生产可能获得大丰收的影响,为食品价格的基本稳定奠定了比较好的基础。关于猪肉价格,由于当前非洲猪瘟疫情得到了比好的控制,从中央到地方出台了一系列稳定猪肉生产的政策,随着政策效果的不断显现,猪肉的供求关系会逐步得到缓解,价格经过一段时间会回归到正常区间。

对于运营商的大数据如何助力金融科技的新升级,周华指出,首先运营商的能力体现在由大连接造就的大数据。周华以联通举例称,通过5G、云网一体等泛在连接,联通大数据连接4.7亿用户,除了人的数据以外,联通还连接了超过1亿的物联网设备。“我相信不远的将来,物联网的数据会超过人的数据。同时,运营商具备强大的算力。联通大数据拥有6000个计算节点,日处理数据量达到了105T,为数据的应用打下坚实基础。”周华说。

从利润最大化出发,资本显然喜欢“留欧”或者“软脱欧”。在1月15日脱欧协议表决前,资本市场显然对协议的通过持悲观态度,英镑兑美元汇率跌破1.28美元。表决结果公布后,英镑兑美元汇率继续下挫,最低触及1.2668美元,但之后转涨,最高报1.2916美元。在16日梅赢得信任投票后,英镑保持稳定,基本持平于1.2872美元。

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另一个我们经常会遇到的问题就是深度学习,给大家举几个例子,都是我们在研究过程当中遇到的一些问题,深度学习可以帮助机器人的感知,并且提升现有的技术。这里给大家看的一些例子是物体的监测、人体部位的检测以及导航,通过深度学习来实现这几点。首先是用于物体监测的深度卷积神经网络,我们是融合自动学习,结合两个网络的特征输出。训练的过程当中第一层网络的参数保持固定,这是学习的结果,实现了类别的识别,已经有几年的历史了,现在有更好的方法来实现物体的识别,只是想告诉大家在当时通过使用深度卷积神经网络我们实现了最新的识别技术。

除了这些问题以外,在特朗普上台以后,德国曾多次拒绝美国要求,如限制从俄罗斯采购天然气,不要与伊朗做生意等。德国新闻网站“The Local”19日分析称,特朗普和默克尔之间的“不对付”,表面上看似是因为性格和价值观的分歧,但从深度来看,这或许是想要维持霸权的美国和想要保持独立的欧洲之间的分歧。

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