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· 11月16日(周三)精品课程通知

2019-09-19 05:48 来源:日报社

  · 11月16日(周三)精品课程通知

  此后,网络借贷整治方案、备案管理、资金存管和信息披露等相关政策不断落地。”网贷之家研究员刘美茹对《证券日报》记者表示。

零壹智库发布的《3月P2P车贷50强榜》显示,沃时贷位列第48名,车贷业务占比100%,交易规模亿元,平均投资利率高达%,为榜单中平均利率最高的平台,远超车贷行业%的平均水平。据了解,在同体量的网贷平台中,米庄以优质的资产、相对成熟的风控、安全保障系统和稳健的收益获得社会和投资人各方的信任与支持。

  自己有的只有一双勤劳的手,以及不断辛苦劳动攒下的点点积蓄。该规定表明:不直接向环境排放应税污染物的,不缴纳环境保护税;居民个人不属于纳税人,不用缴纳环境保护税。

  ■本报记者刘琪据深圳钱诚(第一网贷)近期发布的《2018年4月份全国P2P网贷行业快报》(以下简称“《报告》”)显示,4月份,全国P2P网贷成交额亿元,环比下降%,同比下降%;截至4月末全国P2P网贷贷款余额万亿元,环比下降1%,连续两个月下降;纳入中国P2P网贷指数统计的基本正常经营的P2P网贷平台为2233家,环比下降%。业内人士普遍认为,信息披露情况良好、透明度高的平台更容易被投资人所接受,在即将展开的网贷验收备案过程中也必然更具优势。

贷款比例提高,撬动需求杠杆随着政策的好转,汽车金融深入二手车领域的通道正在慢慢打开。

  (吴家明)

  截至2018年4月末,纳入中国P2P网贷指数统计的基本正常经营的P2P网贷平台为2233家,环比下降%;全国主动关闭、提现困难、失联跑路问题平台等累计3454家,其中2018年4月份当月新发生73家,环比减少2家,下降%;未纳入指数、而作为观察的P2P网贷平台为1710家。如果与开发商有合作,放款的问题不大。

  10月中国网贷景气指数为,环比上月小幅度降低。

  法庭文件、监管资料及业内人士专访透露了关于这项合作关系的种种细节,从中可以看出,次级汽车贷款今日的繁荣已有一些过热迹象。网利宝相关负责人表示,网贷行业整改验收工作即将开启,平台近期对信息披露细节作了进一步的完善,让平台整体信息披露质量更加符合监管要求。

  此外,二手车贷款最高可贷比例大幅提高至70%。

  乐创资本强势进军汽车金融领域,将联合晴天助一起,打造改变生活的理财新方式。

  车贷二押问题已引起相关部门的关注。而监管一旦开启备案模式,网贷平台必然强者愈强,弱者更弱。

  

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人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?

大咖齐分享!备案前的投资战略在接下来的分享中,小赢网金产品总监邹和首先介绍了小赢网金的合规情况。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

请输入正确的下载密码:

?处理中...

 

(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?


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