
随着机器学习的影响扩大,研究此类论文的人员越来越多,包括学生、记者和决策者,这些考量也适用于更广泛的读者群体。我们希望通过更清晰精准的沟通,加速研究步伐,减少新晋研究人员的入门时间,在公共讨论中发挥建设性的作用。有缺陷的学术研究可能会误导大众、阻碍未来研究、损害机器学习知识基础。事实上,在人工智能的历史上,甚至更广泛的科学研究中,很多问题都是循环往复的。1976 年,Drew McDermott [53] 就批判 AI 社区放弃了自律,并预言“如果我们不能批评自己,就会有别人来帮我们解决问题”。类似的讨论在在 80 年代、90 年代和 00 年代反复出现 [13,38,2]。在心理学等领域,糟糕的实验标准削弱了人们对该学科权威的信任 [14]。当今机器学习的强劲潮流归功于迄今为止大量严谨的研究,包括理论研究 [22,7,19] 和实证研究 [34,25,5]。通过加强更明了的科学思考和交流,我们才可以维持社区目前所拥有的信任和投资。
(二)建立部门信息共享和社会公开监督约束机制。相关国有资产管理部门要将列入重点关注和重点监管企业名单的企业及其债务风险状况,报送积极稳妥降低企业杠杆率工作部际联席会议(以下简称联席会议)办公室,并由联席会议办公室通报相关部门,为相关部门开展工作提供必要基础信息。各级相关国有资产管理部门要将各类企业资产负债率预警线和重点监管线以及按照规定应公开的企业财务信息,通过“信用中国”等媒介向社会公开,接受社会监督。
从传出的指引内容看,监管主要从申购额度、指标披露等方面对浮动净值型货基做出约束。比如,指引要求浮动净值型货基仅面向机构客户发售,且认申购金额在100万元以上,相关基金经理需具备5年以上货基管理经验。其次,为突出流动性风险提示,指引要求浮动净值型货基投资定期存款的比例不高于30%,除了在基金名称中使用“浮动净值型”等字样外,还应在招募说明书等文件中列明“购买该基金可能承担净值波动和本金亏损风险”等提示,且不得宣传每万份基金净收益和7日年化收益率等收益指标。另外,在极端情况下,基金管理人应当合理应用暂停赎回等流动性风险管理工具,在风险个券估值中充分考虑信用风险和流动性缺失的影响,避免投资者先赎占优。
此前,Facebook曾尝试过Poke、Slingshot、Bolt、Flash和Snapchat等变体独立应用程序,希望藉此赢回年轻受众,但最终均铩羽而归。随后Facebook开始发现,Snap和YouTube等美国互联网巨头都忽视了为视频音乐创作提供适合的工具。Facebook的选择是,直接向字节跳动发起进攻,开发音乐视频应用程序。
由此,日本人口不仅连续10年减少,而且创下了自1968年该调查开启以来的最大跌幅。绕不开的少子高龄化报告认为,导致日本人口急剧减少的主要原因是婴儿出生率的下降。报告援引厚生劳动省的数据显示,2018年,日本出生婴儿人数仅为91.8万人,连续3年低于百万。
(2)2016年发起的并购交易对价41.59亿元收购幻想悦游93.54%的股权、收购合润传媒96.36%的股权,这俩公司2015年收入6.84亿元,收购估值高达6倍市销率;交易对价9.86亿元收购一花科技100%的股权,这家公司2016年上半年收入0.33亿元,假设全年收入翻倍到0.66亿元,收购估值高达15倍市销率;