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很多人可能还没有特别清晰的感觉到问题出在哪，人工智能有一个很大的缺陷，2016年以深度学习为代表兴起的人工智能缺陷是深度学习神经模型的不可解释性，因为现在一个深度学习训练出来的模型往往有上百万、上亿个参数，每个数据进来之后会在这个神经网络中做判断、做决策，一旦出问题，比如结果不是你想要的结果，你很难知道应该调整哪些参数，而且这些参数都是只有计算机能懂的语言，通常你是不懂的，这是它和机器学习最大的区别。

近来，监管层也逐渐注意到这个现象。近日，证监会出台相关窗口指导，具体要求是：成立时股东所换购的比例不能超过上市公司在该ETF所跟踪指数的权重，同时换购股东要遵守证监会对于减持的相应规定。有公司放弃参与认购“参与换购的股东有很多诉求，减持仅仅是其中的一种，而且通过ETF换购后变现对股价的冲击更小。对标美国ETF的发展趋势，近年来被动型产品的增速比主动型要快很多，从长期业绩来看，主动型基金也很难战胜被动型基金。”13日晚间，深圳一位公募基金经理对第一财经表示。

进入2019年，涪陵榨菜的临界点开始显现。财报显示，2019上半年，涪陵榨菜交出的成绩单并不理想：营收10.86亿元，同比仅增长2.11%，净利润3.15亿元，同比仅增长3.14%，大幅低于市场预期。其中，2019年第二季度净利润为1.6亿元，较去年同期下降了15.79%。

截至周三收盘，道指已经完全失去今年所获涨幅，并使该指数在今年至今下跌了0.6%。道指也可能录得连续第五周下跌，为2008年7月11日以来的最长连续下跌周数。标普500指数今年至今的已累计下跌0.7%。市场驱动力量是什么？在周三美股暴跌后，市场情绪似乎并不那么悲观，但不确定性因素仍然笼罩市场。投资者正在努力应对全球经济增长放缓前景以及货币政策变化带来的焦虑气氛，美股市场也试图在10月连续重挫后站稳脚跟。

（来源： 中国体育报 作者为中国象棋协会顾问，原济南军区副政委陈章元）千古无同局，说的是棋类变化的多样性和复杂性。一盘棋，只有32枚棋子，但走动以后变化多端。上百年来，凡高手对弈的棋，基本上没有相同的。即使是残棋也是变幻莫测。比如车马对车双象，虽然只有区区几枚棋子，是胜是和成了百年悬案。比如，“七星聚会”“蚯蚓降龙”“野马操田”“千里独行”四大残棋名谱，特级大师专门写了一本书讲述其中的莫测变化和破解之道。我从千古无同局中受到的启迪是：

——特殊烟花装置将呈现出怎样场景？在民众期待的烟花表演方面，根据安排，烟花表演将通过高空、中空、低空烟花燃放和特殊烟花装置，分波次、多新意地展现烟花艺术的魅力，并配合联欢活动，形成地空一体的绚丽场景。烟花表演根据联欢活动的章节内容、旋律节奏，进行对应式施放，既有大场面、大效果的视觉渲染，又有局部及特定情境的情感表达。