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明纳拉斯持球打破胡金秋  北京时间7月17日音讯,据悉,前CBA上海队、新疆队外援尼克-明纳拉斯已加盟韩国KBL首尔三星队。  2018-19赛季,因球队团队原因,新疆用明纳拉斯替换掉大外援艾尔-杰弗森,但明纳拉斯仅为新疆队出战4场,场均出战20.8分钟,可以奉献16.3分6.5篮板1抢断。  明纳拉斯本年31岁,身高2.06米,2013年曾参与NBA选秀大会,但惋惜未当选。尔后,明纳拉斯到欧洲参与联赛,2017-18赛季开端征战CBA,代表上海队出战40场,场均出战28.7分钟,可以为球队奉献27.4分8.4篮板。  (阿水)

街访-广州的中小学生也有“家长作业”吗?学生、家长这样回答_南方探针

街访|广州的中小学生也有“家长作业”吗?学生、家长这样回答_南方探针
金祖臻街访|广州的中小学生也有“家长作业”吗?学生、家长这样答复作业 家长 学生 进步 才干4383472南边探针. ?  听写、手抄报、废品手艺……是中小学生时常会遇到的家庭作业。这类作业的初衷或许是在稳固课业的基础上,进步孩子灵敏使用常识和着手等才干。  但是近些年,一些家庭作业变得越来越难,把戏层出不穷,超出了正常少年儿童的操作才干,学生只得依托家长协助,才干完结作业。家庭作业变成了“家长作业”,引发社会重视。  近来,中共中央、国务院印发了《关于深化教育教学改革全面进步责任教育质量的定见》。其中就说到“根绝将学生作业变成家长作业或要求家长查看批改作业,不得安置惩罚性作业”。一时间,言论聚集“家长作业”,不少家长网友称,自己都曾为这些作业头痛过。  暑假初至,广州的中小学生们也会收到“家长作业”吗?他们平常的作业量又是怎样呢?探针君走上街头,随机采访了中小学生及家长,一起来听听他们怎样说吧。  【记者】金祖臻?实习生 唐卓  【视频拍照】金祖臻  【编排】金祖臻  【来历】 南边报业传媒集团南边+客户端 南边号~自营号~日报机动自营号~南边探针

上半年全国期货市场成交量保持增长_金融

上半年全国期货市场成交量保持增长_金融
上半年全国期货商场成交量坚持增加4321266金融  我国期货业协会最新发布的数据显现,本年6月全国期货商场成交量较上月有所上升,以单边核算,当月全国期货商场成交量为3.3亿手,成交额为24.2万亿元,同比别离增加31.45%和3.2%。本年1-6月,全国期货商场累计成交量为17.3亿手,累计成交额为128.6万亿元,同比别离增加23.47%和33.79%。  上半年,产品期货商场迎来新种类,红枣期货合约在郑州产品交易所正式挂牌,填补了干果类期货商场的空白。产品期货之外,期权商场接收了多位新成员,天然橡胶期权、棉花期权和玉米期权合约别离在上海、郑州、大连三大产品交易所登台露脸。  分种类看,本年6月,上海商场成交额排在前三位的是螺纹钢、黄金、镍,郑州商场成交额排在前三位的是PTA(精对苯二甲酸)、甲醇、菜粕,大连商场成交额排在前三位的是铁矿石、焦炭、豆粕。金融期货方面,成交额前三位是沪深3股指期货、中证5股指期货、上证5股指期货。

香港再次查获疑似冒牌疫苗

香港再次查获疑似冒牌疫苗
香港7月15日电(记者方栋)香港特区政府新闻处15日表明,香港海关与卫生署日前打开联合法律举动,再次抄获疑似冒牌及含有“第1部毒药”的疫苗。  据了解,香港特区政府卫生署此前接到投诉,有医务中心运用置疑有问题的人类乳头瘤病毒疫苗(又称子宫颈癌疫苗),所以与海关进行联合查询,于12日在一家坐落尖沙咀区商业大厦内的医务中心抄获涉案疫苗,包含162盒疑似冒牌疫苗及163盒含有“第1部毒药”的疫苗,估量市值约75万港元。一名医务中心董事及2名职工被捕。查询作业仍在进行中,涉案疫苗样本将被送往政府化验所。  据了解,“第1部毒药”为香港药品的一种分类,其间包含哮喘喷雾、含可待因成分的止咳水等,关于此类药品出售的监管较一般药品更为严厉。  此前,法律人员曾在一所坐落观塘的医务中心抄获76盒置疑冒牌疫苗及47盒含有“第1部毒药”的疫苗,估量市值共约28万港元。  香港海关与卫生署提示顾客,应挑选诺言杰出的医务中心,若接种子宫颈癌疫苗后有不适,应遵从医护人员的定见。注册医护人员应只向持牌药物批发商购买已注册的药剂制品,将冒牌物品作任何商业用处属严峻罪过。  依据香港《产品阐明法令》,任何人出售或为售卖用处而持有冒牌物品,即属违法。一经科罪,最高可被判罚款50万港元及拘禁5年。此外,依据香港《药剂业及毒药法令》,任何人未依照条文的规则而持有毒药表第1部所列任何毒药,即属违法。一经科罪,最高可被判罚款10万港元及拘禁2年。

西安网评:《长安十二时辰》火在“两个审美”

西安网评:《长安十二时辰》火在“两个审美”
《长安十二时辰》火在“两个审美”  殷建光  日前,网络上播出的国产网络剧《长安十二时辰》,一经推出便得到了业界和观众的好评。这部剧改编自马伯庸的同名小说,叙述了唐代主管侦缉拘捕的“不夫君”张小敬为将功折罪,需要在十二时辰之内,与靖安司李必一起侦破混入唐城的可疑人员,挽救黎民百姓的故事。(7月15日人民日报海外版)  《长安十二时辰》火了,为什么会火?原因多多,但笔者以为,很重要的原因是这部网络剧有“两个审美”,一是契合群众审美,二是引领群众审美。总归,给群众带来了美的享用和启迪。  契合群众审美,才干赢得群众的喜爱。群众审美是一个与时俱进的理念,今日,跟着生活水平的进步,网络文明的遍及,群众审美水平日益提高。今日的艺术有必要契合今日的群众审美,才干赢得群众的喜爱。《长安十二时辰》复原了唐代富贵街市、胡汉混居的盛景;充盈着人文气味和文明气质;展现上至达官高贵下至贩子人家的吃穿用度、礼仪规则、作业文娱等方面;数十集剧情叙述一天之中“捍卫长安”的跌宕起伏;印证华夏文明之容纳敞开;映射关于家乡的酷爱与忠实,等等,无论是戏曲场景,仍是故事情节,思维情怀,都精准的展现了大唐文明面貌,一起又对今日的大国兴起悄然合拍,契合新时代的群众审美水平,所以,赢得了群众的喜爱。  引领群众审美,才干赢得群众的重视。在为完成中华民族巨大复兴我国梦的今日,文明自傲,我国计划,国际担任,爱国追梦等日益家喻户晓,而《长安十二时辰》展现的我国古代文人的风骨,爱国英豪气质,独立、自傲、积极向上情怀,为黎民百姓打造安全吉祥的斗争斗争精力,等等,都是引领群众向善,向美,可以说,是满满的正能量,这样的著作浩然正气,让人阳光灿烂,积极向上,悄然引领群众审美更上台阶,必定激起人们心中内涵的审美期盼,必定赢得群众的重视、评论、乃至与现实生活比照剖析,以至于饯别,然后让自己的审美情怀悄然提高。  总归,《长安十二时辰》火在“两个审美”,契合群众审美,引领群众审美,有筋骨、有品德、有温度,让这部著作“耐看”,让群众有高兴的耐性,喜爱看;让群众有看头,能展望夸姣。

网络阅读量逾40万 李晶长篇小说《你是谁》出版

网络阅读量逾40万 李晶长篇小说《你是谁》出版
西安网讯:由资深媒体人李晶创造的长篇小说《你是谁》,近来由长江文艺出书社正式出书发行,该小说得到贾平凹、吴义勤、谢有顺等名家的联袂引荐。这部被称作生长小说、心思小说、环保小说的著作,在网络试读中取得逾40万阅览量的佳绩。  长篇小说《你是谁》共20万字,是陕西省要点扶持精品文艺项目。在网络连载试读中,仅刊发一半就收成了逾40万的阅览量、1万余赞、1万余条有用谈论。该小说将环保主题与个人生长、媒体转型、家庭婚姻等融为一体,凭借中国传统哲学提醒了人、社会、天然三者之间的复杂关系,可以说既是一部重视社会实际的问题小说,又是一部体现自我从怅惘走向清醒的品质生长小说。  中国作家协会副主席、陕西省作家协会主席贾平凹以为,小说《你是谁》需求细读慢品,它以男性内心独白式心思描绘来叙事、来推进故事开展,凭借个别品质的自我探究和自我生长来阐释严重的环保论题,将悦读性与著作的风格、作家的职责很好得交融。  中国作家协会党组成员、书记处书记,中国作家出书集团管委会主任吴义勤点评说:“小说以隐喻的方法把对当今社会的环保问题、爱情婚姻问题、人心迷失问题的反思与诘问奇妙联合在一起,使小说既有激烈的时代感和实际生活气息,又有浓郁的哲学、心思学和精神分析的品质。”  中山大学中文系教授、博导、广东省作家协会副主席谢有顺表明,小说《你是谁》将严重而实际的环保论题融于东方法的哲思及繁复的心思描绘中,有自己的视点,也可见出一个作家的志向。

活跃在打假一线的AI:几分钟就能鉴定真假LV包

活跃在打假一线的AI:几分钟就能鉴定真假LV包
“当真相在穿鞋的时候,谎言已经跑遍全城。”现代社会,虚假新闻、图片、视频,甚至商品等借助网络渠道迅速传播。近日公布的《中老年人上网状况及风险网络调查报告》显示,近六成中老年曾遭受过网络谣言的危害。  人们常说“流言止于智者”,要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害,首先需要对其进行科学甄别,而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么,在打假一线AI技术如何做到去伪存真?这样的“本领”可应用在哪些领域?  海量资讯发布,传统识谣模式受限  “虚假信息的产生主要有两类动机:一类是利益驱动,2018年发表于《科学》的研究发现,要达到相同的传播深度,虚假信息的速度是正常信息的20倍;另一类是政治驱动,在现有互联网经济中,高效传播代表着高额经济价值,人工智能技术会被不法分子用来左右公众对于政治的认知和判断,从而控制舆论,威胁政治安全。研究显示,2016年美国总统大选期间,受访选民平均每人每天接触到4篇虚假新闻。虚假新闻被认为影响了2016年美国大选和英国脱欧的投票结果。”中科院计算所副研究员、博士生导师曹娟在日前北京举办的Women Who Code讲座上介绍。  为了减少虚假信息,有必要对网络新闻进行认证。但大型资讯聚合类平台每天的新闻发布量一般在50万条以上,显然完全依靠人工认证是不现实的,面向公众,亟待建立高效的AI识谣平台。  杜克大学新闻研究中心的调查显示:截至2018年2月,全球共有149个正在活跃运营的事实核查类新闻创业项目,其中北美和欧洲74个、亚洲7个。而在一些国外社交平台上,已有自动化可信度评估插件来显示信息的可信度。  据了解,目前国内已有的主要识谣、辟谣平台基本还是依靠专家识别模式,其存在一定的问题:发现线索主要依赖用户举报,数量有限,时效性不强,往往是事件已造成负面影响才“后知后觉”;此外,新闻认证速度有待提高。Facebook统计,依靠专家辟谣的认证模式平均滞后3天,错失辟谣最佳时期;覆盖类别受限,专家只能在自身擅长的领域辟谣,领域专家库的多样性决定了人工辟谣平台的能力上限。  为提高识谣效率,目前中科院计算机研究所、阿里、腾讯等多家企业和机构已经开展了人工智能识谣工作。曹娟带领团队从2013年开始致力于开展基于人工智能技术的虚假信息检测研究,她介绍,AI识谣公众平台可自动及时发现可疑线索并进行认证,大大降低谣言可能带来的危害;通过机器学习算法辅助人工审核,仅需1分钟即能对疑似谣言事件发出预警;基于数据驱动的方法,平台还可不断挖掘出不同类别谣言的特性,实现对各种谣言地自动识别。  不过,需要指出的是,“虚假信息识别是一个高度复杂的问题,一方面是虚假的定义并不明确,需要不确定性建模;另一方面是标注很困难,需要小样本学习方法。目前,机器学习算法的准确率尚不足以完全取代人类,但已能够辅助人类更快更好地审核新闻。”曹娟表示。正如扎克伯格所说,“想要完全依靠AI审核内容,可能尚需5—10年时间”。  多模态、多层次、多角度揪出假新闻  “虚假新闻往往从选题、文字表述,到配图都呈现出较强煽动性:一般选题集中于社会热点或争议点;文字描述中情感激烈;配图具有视觉冲击力等。”曹娟剖析道。  曹娟介绍,目前,中科院计算所开发的辟谣平台已积累数万条假新闻信息,累计认证数十万次。通过平台积累的数据,目前可从新闻质量的角度把杜撰的新闻文本大致分为三类:一完全杜撰,往往是在真实存在的实体上编造情节;二半真半假,可能描述的前半段是真,后半段就展开不可靠的想像,或者一部分是真,但在关键情节上添油加醋;三旧闻新传、移花接木,事件本身可能存在,但发布者故意模糊化甚至篡改原事件中的时间、地点,让人误以为事情刚刚发生在当地被。  除去文字造假,图片视频造假也越来越多。“我们将虚假新闻配图分为复用的过时图片、能引起歧义的误导性图片及篡改图片。假新闻通常呈现出新闻要素缺失、图像质量低、内容包含色情敏感广告等低俗信息,以及图文不匹配等特点。例如,有些假新闻中的配图会出现满屏弥漫冲天大火、公路凹陷深坑、被弃男童在垃圾废墟前嚎啕等画面。”曹娟描述道,“谣言更易形成病毒式扩散的趋势,而真实新闻的扩散速度和爆发度要温和许多。”  “从核心技术上,AI甄别谣言依赖于‘三多’。”曹娟说,一是多模态数据,谣言从发布、传播到被辟谣的生命周期中,可能会伴随产生文字、图片、视频、传播网络、参与用户属性等多种模态的数据,各模态数据均能不同程度指示谣言,例如谣言文字的情感倾向、图片的视觉冲击力、传播网络的结构属性等,但没有哪种模态的数据拥有独立完全的谣言指示能力,所以要尽可能获取不同模态的数据。  二是多层次表示,深度学习技术有强大的表示学习能力,经过神经网络结构和融合机制的设计,AI模型可以在面对众多意义、形式、结构都不同的模态数据时,综合不同层次数据,自动找出最有区分能力的表示组合,并将待甄别文章对应的文字、图片、传播网络等融合投射到特征空间中。  三是多角度判断,AI可以从单一方面给出可信度,也可以全面观察,给出综合所有信息的可信度,及时帮助人们“揪出”可信度不高的信息。  结合专家经验辨别虚假商品  曹娟介绍,目前除了鉴别虚假新闻、虚假图片,AI虚假检测技术还可以应用在对虚假商品的检测上,如基于视觉信息技术鉴定一些高档商品的真伪。  2017年,美国纽约大学成功研发出一套假货鉴定系统Entrupy,用户利用配有微型相机的手持设备对鉴定物品进行拍摄,这个系统利用机器学习算法,分析图像,最终确定产品的真实性。其联合创始人介绍,除了表面是屈光的钻石和瓷器不能检测外,这项技术使用光学分析可测试汽车零部件、手机、充电器、耳机、夹克和鞋子,甚至原油。  近日,中国科学院计算技术研究所与国内某奢侈品电商宣布共建联合实验室,探索智能鉴定和智能内容分发、在线鉴定商品业务等内容。那么,AI如何对商品,如包、鞋辨别真假;在识别假货方面,AI可替代专家吗?  “与人识别假货相比,在强度、效率等方面,AI有着突出表现。例如,一般识别假LV包的专家,工作一天只能鉴定五六个包,而AI筛查一个包仅需几分钟。实际操作中,AI先在大量筛选中发现异常情况,报警示错,再由专家来做进一步甄别。即以AI技术打假为主、以人工审核为辅,AI还不能替代专家。”曹娟说。  曹娟表示,虚假商品检测可形式化为异常检测问题。正品样本往往量很大,但仿品样本量很小,甚至为零。这时候,只能对大量正品进行建模表示,然后对待检测样本,要看它与正品相比是否存在异常。但单纯的数据学习是困难的,鉴别中还要结合鉴定专家的经验知识,以引导模型学到快速定位异常区域的能力;同时,模型通过数据驱动发现的视觉规律,也会反馈给专家。因此,这是一个专家和模型相互学习、迭代提高的过程。