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尤海峰:非常精彩!从刚才几组的分享可以看到,营收预测来说,营收相对来说是比较稳定的,就像你们刚发现只用过去的营收就已经得到了很好的效果。但利润表里边有其他很多,像可能要比营收不稳定很多,比如说投资收益。如果换一个话题来预测比较不稳定的项目,你们的算法和你们的模型构建会有怎样的改进和调整模型?

对于氨,暴露在这样的强电场中会使得其中一个几何结构的能量降低,另一个(反向)结构的能量升高。如此一来,所有的氨分子都处于低能状态。为了展示这一点,研究人员在低温状态下(10开尔文)创造了一个分层的氩-氨-氩结构。氩是一种惰性气体,在温度为10K时是固态的,但氨分子在固态氩中可以自由旋转。随着电场的增强,氨分子的能态会发生变化,这种变化会使得氨分子处于正常状态和反向状态的概率相差越来越远,从而不再出现隧穿现象。

第二,算法解析。最开始使用的是时序模型(音),时序模型是金融领域里面常用的模型,我们采用简单的移动平均的方式,其实就可以把刚才讲的指标从4.2提到1.9。当然我们还用了其他的模型,在初赛的时候提到的模型,所以今天不会细致的去谈。今天主要讲的是多因子模型,决策数的XG估值和深度学习的神经网络模型。这里值得提到的是下面的输入,我们使用的输入对多一的模型,在因子中使用到的主要是财报中的数据。我这里必须要Highlight(音)一点,因为这个地方PPT有点转换,营业收入是Highlight(音)。我这里特地去除了营业收入因子,把这个因子放到了深度模型学习中,深度模型中的主要因子或者是输入就是营业收入。最后,这两个模型会进行结合,至于为什么要这样做,之后在模型结合会跟大家进行讲解。

报道称,首先最重要的就是被朝鲜绑架的日本国民问题。其次,朝鲜拥有数百枚短程和中程弹道导弹,这使得全日本都成为攻击的对象。虽然新加坡峰会后发表的联合声明指出:“金正恩重申将毫不动摇地履行朝鲜半岛无核化的承诺”,但这一进程并没有规定时间表。日本有许多人担心,美国可能只对确保朝鲜销毁可以打击到美国的洲际弹道导弹感兴趣,对日本所担心的短程和中程导弹并不感兴趣。

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