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国安达2018年净利润同比增长43.02%

2019-03-29 19:38:28 作者:
泉源:资源邦

3月29日,国安达于3月28日公布了2018年年度业绩快报通告。


通告显示,公司2018年营业收入为2.34亿元,同比增加21.85%;归属于挂牌股东的净利润为6284.36万元,同比增加43.02%。

配资论坛配资平台牛市跑路的秘密交易软件有猫腻

今年以来,a股市场回暖明显,沪指涨幅近30%。而《今日股市行情网》记者在调查中发现,线下配资公司客户络绎不绝,而近期爆出的配资平台却频频“跑路”,为何会出现这种情况呢?

经过记者调查,发现原因出在交易软件上,配资平台“宝牛e配”的客服人员告诉记者,交易软件只能用公司提供的 和讯鑫东财配资 资产管理交易系统。对此有业内人士告诉记者,这类线上配资平台可能并非真正的配资公司,其交易软件可能是模拟软件

线上配资为何频频“跑路”?

值得注意的是,今年以来A股市场回暖明显,沪指涨幅近30%,而《今日股市行情网》记者现场调查发现,线下的配资公司目前多数是使用自然人开立的股票账户进行配资,而且是真实的实盘交易,交易软件投资者自己可以去券商官方网站进行下载,而且是能够看到交易委托以及交割单的。正因为如此,在今年A股市场回暖的背景下,线下配资公司的客户络绎不绝。

一位了解配资的私募人士告诉记者,目前线下的配资公司,如果客户出现穿仓,就可能涉及到配资公司的本金亏损问题,“跑路”的可能是配资客户,而非配资公司本身。

但是为何在目前市场行情大好的情况下,线下配资公司赚得盆满钵满,日进斗金,而线上的配资公司却频频“跑路”呢?记者调查发现,这类在股市上涨期“跑路”的配资公司,实际上大概率并非真正的配资公司。真实的线下配资公司,牛市赚钱熊市亏钱。而一些线上的模拟盘配资公司在熊市中活得滋润,牛市难以为继,最后不得不“跑路”。

对于这类伪配资公司,实际上有自己的一套盈利模式的。比如在熊市中,客户5倍杠杆配资,股票只要跌破20%客户就爆仓,但由于是模拟交易,真实损失并没有发生。而对于投资者来说,自己都认为爆仓被强平了,都不会追问,此时的配资公司闷声发财。到了牛市,同样是5倍杠杆,如果客户所买股票涨了20%,所得盈利就较本金翻倍,这个时候客户要求提现,这些配资公司就会露馅,所以就只能“跑路”。因为这些线上配资公司大多都是和客户对赌,客户赚钱后一旦要提现,那幺这些假平台就只有“跑路”。

交易软件暴露“跑路”内幕

《今日股市行情网》记者调查发现,线上的配资公司一般会在其网站首页上宣传“券商官方软件”“下单实时无延时”“100%实盘交易”等内容,以迷惑客户。而记者打开了一家网上配资平台“宝牛e配”的网站,据公司网站显示,公司宣称其资金有保障,资金第三方托管。另外公司还表示,真实交易,100%的实盘。为此记者联系上该配资平台的在线客服,该工作人员一再向记者表示,公司是真实交易,100%的实盘,交易

高通推理计算AI芯片发布 将人工智能专长拓展至云端

  智能手机领域现在正在经兴起芯片AI化的浪潮,很多手机都搭载了AI芯片。在AI芯片的加持下,诸如AI美颜拍照、AI语音助手、安全支付等手机AI应用都能轻松实现,大大优化了智能手机的使用体验。高通作为移动芯片的领军者,在AI领域积累了深厚的技术和经验,骁龙AI芯片的广泛使用推动了近几年来AI功能在智能手机中的普及。

  高通在AI方面的布局由来已久,早在2007年,高通便开始探索面向计算机视觉和运动控制应用的机器学习脉冲神经方法,率先启动了首个AI项目。从2015年的骁龙820开始,

  高通对于AI的研究成果已经成功落地到产品侧,接连推出了四代基于骁龙平台的AI芯片。包括第一代AI芯片骁龙820、第二代人AI芯片骁龙835、第三代AI芯片骁龙845以及最新的第四代AI芯片骁龙855。目前,高通的AI芯片几乎覆盖了安卓阵营的所有主流厂商,包括小米、OPPO、vivo、一加、锤子、黑鲨、三星等在内的多家手机厂商均选择了骁龙系列AI芯片。

  高通前几代AI芯片的运算能力就已经非常出色,而当前安卓阵营顶级的AI芯片骁龙855更是代表了当下移动终端AI硬件能力的最高水准。骁龙855的AI能力并没有像其他一些方案那样采购独立的NPU单元,而是运用了自主研发的异构计算方式,遵循了高通一贯的弹性机器学习架构,从消费者日常应用场景出发,将软件和工具融于Hexagon 690 DSP、Adreno 640 GPU、Kryo 485 CPU三大核心硬件单元中,在通用平台内做内核优化,针对不同移动终端弹性调用各个处理单元,妥善完成AI运算。和前几代骁龙AI芯片相比,骁龙855第四代人工智能引擎AI Engine内置的Hexagon 690 DSP,新增了全新的Hexagon张量加速器,专门负责AI运算,对骁龙855的AI性能的提升有很大的增益。骁龙855的AI算力可以实现每秒7万亿次(7TOPs)的运算,AI运算性能比骁龙845提升3倍,即使和同代竞品相比,其AI性能仍有2倍的提升。骁龙855这一AI芯片所搭载的AI Engine取得了比以往任何时候、以往任何产品都要强大的AI处理能力。

  值得一提的是,在今年举办的高通AI Day会议上,宣布推出全新的骁龙730、骁龙730G和骁龙665手机AI芯片。过去仅在骁龙8系终端支持的技术,在这三款处理器上也实现了全新的体验升级,这也标志着高通对AI芯片的布局也充分顾及到了中端产品。通过骁龙730、骁龙730G和骁龙665三款全新的AI芯片,高通旨在利用包括尖端的AI、出色的游戏体验和先进的拍摄功能在内的丰富特性,将业界领先的终端侧AI技术带入移动终端,通过骁龙AI芯片智能化的照片拍摄、更具人性化的游戏体验和全面优化的手机性能为消费者带来超出预期的AI性能体验。

  此外,在本次AI Day会议上,高通还推出了一款专为数据中心推理计算使用量身定制的AI芯片Cloud AI 100。这一AI芯片也将高通的人工智能专长拓展至云端,是一个专门为AI推理设计的全新的信号处理器,它将提供给原始设备制造商不同模块、外形和功率级别,并集成了各种开发工具。预计Cloud AI 100的峰值性能将是Snapdragon 855和Snapdragon 820的3到50倍。Qualcomm Cloud AI 100的推出,将成为AI推理处理器的全新标杆,势必为AI推理芯片市场带来无限可能。伴随Cloud AI 100这一AI芯片产品的发布,高通让分布式智能可以从云端遍布至用户的边缘终端,以及云端和边缘终端之间的全部节点。高通的骁龙AI芯片已经是终端侧一股不可忽视的力量,预计在高效设计和信号处理方面的经验将推动高通在云端AI芯片市场占据重要地位。

AI新贵上位记:图网络是怎么火起来的?
  你的困惑,来自于无路贴近未知。我们在技术、思想、传播的异界,贩来极限脑量下的TMT。

  这顶“桂冠”只有两位候选人:俗话说,前端能打看BERT,底层深度看图网络。

  其实并没有这句俗话……但是BERT和图网络在今天的AI界并驾齐驱,堪称被讨论最多的两种技术,这一点是毫无疑问的。

  谷歌的BERT作为一种算法模型,在语言任务上展现出了不讲道理的应用效果,熠熠夺目自然很容易理解。

  但另一个最近大家听到很多次的词,图网络,可能就没那么容易理解了。相比某种算法,图网络更像是一个学术思考下若干种技术解决思路的集合,非常抽象和底层。它的价值到底在哪?为什么甚至能被抬高到“深度学习的救星”这种程度?

  我们发现,目前关于图网络的解释,大多都是从论文出发。非技术背景的读者可能会看得有点晕。所以这里想用一些“大白话”,来描述一下:风口浪尖上的图网络,究竟有什么秘密?

  所谓图网络,并不是指有图片的网站……而是指基于图(Graph)数据进行工作的神经网络。

  Graph,翻译成“图”,或者“图谱”。这是一个数学概念,指由顶点(nodes)和边(edges)构成的一种数学关系。后来这个概念引申到了计算机科学中,成为了一种重要的数据形式,用来表示单元间相互有联系的数据网络。

  此外,这个概念还引申到了生物学、社会科学和历史学等无数学科,甚至变成了我们生活中的常见概念。在警匪片里,警局或者侦探办公室的墙上,往往挂着罪犯的关系网络图,这大概是我们生活中最常见的Graph。

  回到计算机科学领域,图数据和基于图的分析,广泛应用于各种分类、链路、聚类任务里。人工智能领域有个重要的分支,叫做知识图谱。基本逻辑就是将知识进行Graph化,从而在我们寻找知识时,可以依据图谱关系进行追踪和定位。比如我们在搜索引擎中搜某个名人时,相关推荐会跳出来跟这个人字面意义上无关的其他人。这就是知识图谱在起作用。

  大家可能知道这样一个“唱衰AI”的小故事:用机器视觉技术,AI今天可以很轻松识别出来一张照片上的几张人脸。但它无法像真人一样,一眼看出来图上是朋友、恋人还是家庭聚会。

  换句话说,一般意义上AI无法获得和增强用人类常识去进行逻辑推理的能力。很多人以此判断,今天的AI并不怎么智能。

  如果把图/图谱作为AI的一部分,将深度学习带来的学习能力,和图谱代表的逻辑关系结合起来,是不是就好很多?

  事实上,Graph+Deeplearning并不是一个全新概念。最早在2009年,就有研究提出了二者的结合。近几年这个领域陆续在有研究出来。对于这个组合产物,学术界有人称之为图卷积网络(GCN),也有人称呼其为图神经网络(GNN)或者图网络(GN,Graph Networks),其技术内涵和命名思路也各不相同。这里暂且使用图网络这个笼统称呼。

  图网络作为一种新的AI研究思路,之所以能够在2018年被点燃,很大程度还是号称AI扛把子的DeepMind的功劳。

  在火种抛出、全球跟进以及反复争论之后,图网络变成了AI学术圈最靓仔的那个关键词。今天大有一种,聊深度学习不说图网络就很low的感觉……

  这句话怎么琢磨都有问题。因为从图网络在去年被“翻新”出来那一刻,它在本质上还是对流行的多层神经网络的一种补充。

  举个例子,假如我们想让教育我们的孩子,让他认识新来的邻居一家人。我们应该怎么办呢?可以选择给他讲,隔壁新来了某个小朋友,他爸爸是谁妈妈是谁。但是这样不直观,孩子很容易记不住。而更快的方式或许是拿着照片给他看,告诉他照片上的人都是什么关系。而在这个工作之前,其实我们已经完成了一个先觉条件:我们已经告诉过孩子,爸爸妈妈爷爷奶奶这些称呼,分别指代的是什么意思。他理解这些“边”,然后再代入新邻居一家人具体的样貌性格交谈作为“顶点”,最终构成了对邻居一家这个“图”的网络化认识。

  而我们在用深度学习教导AI时,往往是省略掉第一步。直接给出大量照片和语音文字资料进行训练,强迫AI去“记住”这一家人的关系。然而在AI缺乏对家庭关系的基本常识情况下,它到底能不能记住,是怎么记住的,会不会出现偏差,其实我们都是不知道的。

  所以图网络的思路是,首先让AI构建一个“图”数据,先理解爸爸妈妈这一类关系的含义,再去学习具体的家庭数据。这样AI就可以依靠已经积累的节点间的消息传递性,来自己推理下一个要认识的家庭究竟谁是爸爸谁是儿子。

  这也就意味着,图网络某种程度上有了自己推理的能力。如果将这种能力推而广之,AI就将可能在非常复杂的联系和推理中完成智能工作。

  前面说了,这个领域的工作其实一直没有停止。但是之所以没有广泛流行,一方面是因为这个领域相对小众,缺少重磅研究来引发大家的关注;另一方面也是因为看不见摸不着,缺少开源模型来检验理论的正误。

  这篇文章中,DeepMind不仅提出了新的算法模型,希望能用图网络实现端到端的学习;同时也总结归纳了此前图网络各个流派的研究方法,并将其在新算法上进行了融合。

  在这个有点承上启下意味的研究出来后,大量关于图网络的综述、应用检验,以及新算法的探讨开始在学术界萌生。随着全球AI圈的共同发力,这门AI技术新贵正在尝试走向台前。

  近的方面,有一些AI要面对的任务,天然就属于图结构数据。因此用图网络来学习和处理可谓事半功倍。比如说社交网络、智能推荐、化学分子预测、知识图谱等领域,都被证明可以广泛应用图网络技术来提升智能化效率,降低算力消耗。

  而在非结构化数据,比如语音、文本、图片等场景,图网络可以用来提取结构化信息。比如在图片中更好地识别家庭成员关系,认识图片中正在发生的行为等等。此外,图网络还能为数据的优化组合提供更加智能化的应用。

  而从长远方面看,图网络是对图谱技术和深度学习技术两个技术领域的融合与再拓展。这不仅让沉睡已久的,AI中的知识表示流派具备了复活的潜力。更重要的因素在于,图网络可能让深度学习打开因果推理这扇大门。

  具体一点,作为一种底层逻辑上的更新,图网络似乎可以起到对深度学习几个原生缺点的弥补:

  “臭名昭著”的深度学习黑箱,来自于大量非结构数据输入之后,算法进行归纳的逻辑无从掌握。而图网络可以操作知识的归纳逻辑,看出行为的因果关系,显然对是黑箱性的一次突破。

  在机器视觉领域,AI另一个广为人知的问题,就是对对抗攻击的低抵抗力。比如AI本来已经认识这是鸟了,结果照片上沾一个黑点,它又不认识了。这个问题来自于AI本身识别的是像素,而不是物体概念本身。图网络如果将物体关系带入其中,或许会让AI的视觉判断力更像人类。

  深度学习的另一个问题,就是很多算法必须经历超大规模训练来提升精度。而这也是对算力和数据的暴力消耗。如果能让AI具备逻辑上的迁移可能,那么具备人类常识的AI,将可以在很小的数据样本中完成相对复杂的工作。

  我们知道,AI今天的主要能力是识别和理解,而推理是其若想。假如图网络弥补了这一弱势,是否意味着AI将从单体智能向通用智能走上一步呢?

  这么多价值的图网络,显然想不火都难。2019年,或许将是图网络放出更多光芒的一年。

  然而也别太乐观,这个更多光芒完全是个相对值!虽然今天很多声音高调吹捧图网络的价值,但要看到,图网络并不是AI的万能 钥匙。

  虽然今天产业端对于图网络的应用还没有怎么被提及,但就我所接触过的AI学术界人士,确实普遍对图网络报以非常强烈的兴趣。

  当然了,对图网络的争议今天也普遍存在。整体而言,对它的整体评价分为了三个流派:

  1、悲观派。有一种观点认为,图网络无非是对深度学习劣根性打的一个补丁,属于深度学习走不下去了,打算绕绕路。而且这个补丁并没有被证明有效。今天还只是停留在概念和浅层实验阶段。

  2、客观派认为,图网络是深度学习发展的必然趋势和重要补充,恰恰证明了AI作为一种底层技术正在不断发展成长,拓展自己的边界。不管图网络是不是真的能做到畅想的一切,至少证明了深度学习体系在今天是有发展能力的。

  3乐观派则提出,图网络的关键意义,是让AI能够获取常识和推理能力,这种能力显然是人类智能的一个重要代表。我们一直期待的AI走向通用化的强人工智能,会不会就从图网络开始呢?在他们看来,图网络是关乎于AI去往下一个时代的关键开关。

  总体而言,图网络是一种对今天流行的AI体系,从技术思想,到技术逻辑的一次重要修补和升级。它在某种程度上是一个未来,但今天还缺乏实践检验和有效工作。

  在实践中,图网络的限制还非常多。比如其表示能力不足,无法承担太复杂的图结构数据。并且对计算复杂度要求很高,对今天的计算架构又提出了新的挑战。

  而且图网络主要解决的是AI对结构化数据的处理,而在动态数据、大规模数据、非结构化数据等领域,图网络的作为依旧有限。

  再一个,虽然AI是一个高度产学一体化的学科,从前瞻性研究到技术实践的周期已经被大大缩短。然而要客观看到,二者并不是无缝对接的,从算法理论提出到实际应用,还是会有一个比较长的蛰伏期。我们不能指望去年的AI学术明星,今年就走进千家万户。

  总之呢,这是个让人动心的技术,但今天还仅仅是发现了藏宝图。真正的宝藏,大概还在千山万水之外。

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北京启动“智源学者计划” 每年支持100位人工智能领域人才
  上证报中国证券网讯 据北京日报4月18日消息,成立刚刚5个月的北京智源人工智能研究院昨天宣布,该研究院正式启动实施“智源学者计划”,首批“智源学者”候选人出炉,从今年起,该计划将每年支持100位人工智能领域的优秀专家学者,预计到2021年共支持300人。当日,研究院首个联合实验室“北京智源-旷视智能模型设计与图像感知联合实验室”揭牌。

  去年11月,在科技部和北京市政府指导和支持下,北京智源行动计划正式发布,它由企业、高校、院所等共同提出,是北京服务人工智能发展的顶层设计,用于支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”。

  该行动计划将以共享数据、智能计算编程框架和算力基础设施为核心,打造北京智源开放服务平台,并由市科委和海淀区政府推动成立北京智源人工智能研究院。

  研究院主要建设内容在于四方面,其一,引进培育高端AI人才,放眼全球打造人工智能人才高地;其二,共建联合实验室,瞄准世界科技前沿,推动原始创新人工智能基础理论研究与协同创新攻关;其三,建设开放服务平台,建设人工智能社区;其四,加强产学研合作,举办全球人工智能峰会,打造产业与学术资源的中心枢纽。

  北京智源人工智能研究院院长黄铁军介绍,启动“智源学者计划”,“我们希望找到最好的人,做人工智能。”一旦入选“智源学者计划”,研究院大致有两方面支持费用,一方面是不低于每年50万元的支持力度,还有一部分是科研工作所需要经费支持。黄铁军解释,第二部分采取负面清单制度,只要不违规,就可以根据科研需要来支配,“我们希望,给这样比较强的、比较自由的支持,让大家安心在重要方向自由探索。”

  智源学者计划支持四类人才,其中,智源首席科学家负责整体规划,并推荐研究员人选;智源研究项目经理需要协助首席科学家管理项目,多方沟通;智源研究员负责组织及开展学术研究;研究院也将支持智源青年科学家在相关领域进行自由探索,以激发创新活力。

  昨天,首批“智源学者”候选人开始公示,中国科学院院士、北京大学数学科学学院教授张平文、北大教授夏壁灿等专家入选。按照规划,“智源学者计划”2019年至2021年每年各遴选100人,到2021年预计总计支持300名学者。

  北京智源人工智能研究院副院长唐杰透露,研究院还将面向人工智能未来发展,围绕重大应用需求,联合优势企业和高校院所等设立联合实验室,将高效整合数据、算法、场景和基础设施等优势资源,以期培育国际顶尖AI人才。比如,在数据方面,将打造AI行业标注数据集,建设基础数据开放资源;在平台上,将共建智源算法开源平台,开放AI算法与服务接口;在场景上,将打造人工智能应用场景,支持开展基于场景的研究;在开放上,将通过智源提供开放服务,并向学生等社会公众开放。研究院将择优支持实验室,最多可支持三年。

  昨天,作为研究院首个联合实验室,北京智源-旷视智能模型设计与图像感知联合实验室正式揭牌。该联合实验室将通过向高校科研院所数据共享、开放模型设计与场景测试,支持高校本科及研究生教学,推动协同创新。

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