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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年10月02日 07:23  浏览次数:92
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       记者从中国证监会获悉,证监会2015年9月开始组织北京、天津、上海、深圳证监局联合沪深交易所、中国结算、证券业协会等,对取得证券资信评级业务许可的全部7家证券评级机构开展了现场检查。


孙德棣先生总结说:“我们的目标是在第一季度良好的基础上全面发展业务—互联网门户,无线增值服务和在线游戏,同时继续为投资者提高回报。”


袁建新:就目前的情况来看,中原内配在商用车的配套方面国内市场的占有率已经达到了40%,要想进一步提高的话,空间是有限的,除非去并购。在海外市场目前占比是10%,这10%主要是来自于北美市场,在北美市场已经做到第一了,努力空间是有限的,可能要从其他几个洲来考虑能不能拓展空间。


其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。


在最近一个半月左右的时间里,市场明显感受到了央行在汇率政策方面与市场沟通的加强。各种信号的释放也表明,人民币不存在长期趋势性贬值的基础。

 
 
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