举世瞩目的意思【精选66句】

举世瞩目的意思

1、他进一步解释，应用研究服务和支撑产业的发展，而基础研究则能够引领和前瞻部署产业的发展。应该说在前30多年的时间里深圳在应用研究方面取得了一些成绩，但不能满足于此，未来的深圳更需要有可持续发展后劲的支持。

2、意思是指全世界的人都注视着，形容影响很大。出自《国语·晋语》。

3、不幸的是，只有少数ETF的投资决策是由人工智能执行的。那它们管理规模是多少呢？刚刚超过1亿美元。这些基金的年平均管理费为0.77%。

4、据悉，高盛的最新招聘将有助于继续构建Marquee，一个交易和风险管理平台，该公司希望将其转化为交易部门有意义的业务线。

5、在万众期待之中，这个举世瞩目的时刻终于到了。

6、目前国内使用另类数据的多为对冲基金、二级市场基金及部分一级市场基金。另类数据可以给基金经理带来五点优势：

7、拿着棋子，不知下哪一着才好。比喻犹豫不决，拿不定主意。

8、除2012年之外，人工智能/机器学习对冲基金在其他年份中的表现都优于普通的全球对冲基金。

9、人因梦想而伟大，也因学习而改变，更因行动而成功！既然选择看改变，就要落到实处，坚持走完自己选择的路！

10、另类数据并非神秘的、完全新生的事物，而是人类扩展信息边界的漫漫过程中的又一次量变性突破。之所以这么说，是因为另类数据完全是一个具有相对性与变化性的概念。将历史拉长来看能更好理解：两百年前，地缘政治事件是另类数据；一百年前，股票价格数据是另类数据；五十年前，路透社公司首次将公司报表数字化之前，公司财务报表数据是另类数据。当时的这些数据和当今的网页数据等等很相似，都对于投资决策有重要意义，但其获取成本还未降低到足以使其普及。随着后来技术的不断进步，这些数据逐步被正式纳入投资决策数据，构成了今天的我们所认为的传统数据。而随着今天和未来技术的发展迭代，越来越多之前无法利用的有效信息、当下我们所称的“另类信息”也将逐步常规化，成为未来的传统数据。

11、当人们讨论金融领域的机器学习时：“我听别人说，关于某某经理是如何应用机器学习做到这一点的“。机器学习对资产管理的系统性研究还处于起步阶段。而且从经济上和统计上看，它的辅助作用是渐进的，但绝不是革命性的。

12、很快，她就脱颖而出了，获得了自考专科文凭。在同一批骋用者中，她第一个做了业务代表。接着她又依靠超人的努力，成为这家跨国公司中国区总经理！在中国的经理中被尊为“打工皇后”，后来，她又任微软公司中国公司的总经理。

13、在实现产业升级的过程中，深圳采用的是主动转型而非被动转型的方式，不是要等到产业败象已露或衰落已成定局时转，而是在该产业仍兴旺时就着手部署升级转型，布局新的替代产业。

14、一位科技部门的前官员曾对21世纪经济报道记者回忆，早些年算上科技局、知识产权局、科学技术协会和高新办，公务员总共只有38人，是典型的“小政府，大服务”。

15、年薪最高的500位金融高管名单都在这里了！80后有几位？薪酬超过500万的9成来自券商、保险……

16、也许这场听证会会让人工智能在华尔街更加受到重视。

17、“纳斯达克运行着40多种不同的算法，使用约35000个参数，实时查找市场滥用和操纵行为。”

18、在16级的科技实践周中，有一组同学在考虑了材料经费以及制作难度等实际问题之后，选择了上海世博会的中国馆。他们巧妙地利用了PVC板和筷子的结合，通过这种办法来制作横梁部分。在制作的过程中，他们遭遇了测量不精确导致称重不稳定的情况，于是他们将横梁的木制部分更换为PVC板，增强材料的硬度。最后，经过建筑上色，补色，草坪等环境处理和小瑕疵修改后，做成了中国馆的模型。

19、为了角逐世界领先，从整个城市的布局来看，深圳正在花大力气做的事情是“增强源头创新能力”。

20、毗邻香港，凭借土地、人工成本低等优势，深圳享受着“三来一补”加工制造的红利，劳动密集型的三资企业持续涌入。但到了1993年底，深圳出台决议，停止登记注册新的“三来一补”企业。特区内已办的“三来一补”加工业，属于污染环境的，坚决迁走。

21、前不久，他离开了AQR，创办了自己公司TPT(TruePositiveTechnologies):

22、用中国的成语来形容这种人就是——见利忘义！

23、TPT’smissionistohelpbringassetmanagementintothe21stcentury.

24、著名学者和作家凯特克劳福德在NIPS2017主题演讲《TheTroublewithBias》中谈到了偏差在机器学习中的影响以及它对社会的影响。如果我们想利用机器学习来解决这些问题，所有这些真实世界的场景都在告诉我们模型解释是多么的重要。

25、自5月21日起，21世纪经济报道将推出“壮阔东方潮奋起新时代”专栏。回顾四十年改革开放进程，不仅是为了总结过去的成功经验，更是为了坚定“改革不停顿、开放不止步”的信念，在历史脉络的梳理中找出开创未来的策略和路径。

26、虽然有些人说，知道模型性能好就行了，为什么还要知道它背后的原理呢？然而，作为人类，大多数决策基于逻辑和推理。因此，人工智能(AI)作出决策的模式无疑会受到怀疑。在很多现实情况下，有偏差的模型可能会产生真正的负面影响。这包括预测潜在的犯罪、司法量刑、信用评分、欺诈发现、健康评估、贷款借款、自动驾驶等，其中模型的理解和解释是最重要的。数据科学家、作家CathyO’Neil在她的著名著作《WeaponsofMathDestruction》中也强调了这一点。

27、下表总结了人工智能/机器学习对冲基金相对于其他基金的某些关键性能数据。重要的结论包括：

28、彭博也报道了这件事，在近两个小时的听证会上，议员们就人工智能领域的种族和性别偏见、对高技能技术工人的竞争，以及监管日益复杂、数据驱动的金融市场所面临的挑战，向专家提问。

29、一向被称为以“推特”(美国的微博)治国的特朗普总统说了什么引起这么大反应呢？内容是特朗普先生要推翻美国前总统奥巴马先生签下的「巴黎协定」。所谓的巴黎协定是指要求发达国家带领着各发展中国家一起控制温室排放等环节问题，这可以理解为让发达国家的工业等基础工业戴上了一个环保的紧箍咒，而且还要出钱去把环境搞搞好。

30、反：类推。比喻从一件事情类推而知道其他许多事情。

31、我同意对金融和保险行业600多万从业人员面临的挑战进行统计，他们中的许多人将会失业，不是因为他们会使用机器，而是因为他们没有接受过培训或者没有和算法结合起来工作。对这些工人进行再培训是一项紧迫而困难的任务，但并非一切都是坏消息。有色眼镜技能在金融领域变得更加重要，因为个人关系有更多的时间来缩小男女之间的工资差距，这是现在应该知道的另一种分类。你会发现我们是一个伟大的均衡器，保留我们现有的劳动力是重要的，然而，这还不够，我们必须确保美国大学想要及时收集的人才在我们的国家得到发展，下一个谷歌、亚马逊或苹果的创始人是早上在我们的一所大学上数学课，甚至是在教室。

32、你要有实力，同时也要给予别人所需要的。这是中国传统文化推崇的“义”“礼”之法。

33、这一观点带给我们的启示是，数据的内涵与外延在不断变化，分析人员的思维不能停留在传统数据的舒适圈中，必须与时俱进，保持开放。而目前，我们的时代也许正处于这一轮变革浪潮的高潮。

34、随着时间的推移，由于环境中各种因素造成的模型概念漂移，性能可能会发生变化。因此，了解什么促使模型作出某些决定是极为重要的。论文《WhyShouldITrustYou？》由MTRibeiro，S.Singh和C.Guestrin在SIGKDD2016上介绍了LIME(LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations)介绍了这些概念。

35、今天的这篇文章想说的太多太多，那就让我们从MarcosLopezdePrado说起吧！

36、中银国际研究公司董事长、中国经济50人论坛专家成员曹远征2016年曾在深圳表示，观察中国的城市，深圳最有希望。

37、人工智能工程师使用惩罚和奖励来引导机器，这就像是教一只老鼠按下一个按钮来获取食物。在广为人知的深度学习中，算法被训练为在历史信息库中寻找预测模式。当他们发现股票或大宗商品定价数据等方面的相似之处时，就会“受到刺激”。在另一种方法中，称为强化学习，机器根据特定行为的成败来重新调整自己。研究人员还将惩罚编程到算法中，以阻止人工智能的某些行为，例如创建与人类已经使用的策略太相似的策略。

38、成语造句：展览馆里展出的艺术品光彩夺目，让人看了留连忘返。

39、你觉得哪一种更加有可能成为未来主要的游戏规则以及价值观呢？

40、目前MarcosLopezdePrado计划聘用一个约20人的团队，并根据每项任务聘请外部专家。MarcosLopezdePrado称，该公司已经与一些新客户签约，包括一家主权财富基金和几家对冲基金。

41、因为调研高度人工化导致人才的费用越来越高。

42、展览会上，那艘宇宙飞船的模型特别引人注目。

43、但或许投资者根本就不应该把目标对准专注于人工智能基金。为什么不让人工智能直接管理我们的钱呢?

44、该领域所需的培训，既针对现有专业人员，也针对K-12教育系统的年轻人。

45、深圳当时为何提出转型？在深圳市政协主导推出的《深圳口述史》中，时任深圳市委书记厉有为讲道，深圳建立经济特区伊始，由于当时的历史条件，深圳吸引来的投资商中有不少低端、附加值低、粗放型、污染环境的企业，生产中产生的“三废”严重污染环境，从全市层面来看，这些加工企业对我们未来发展是很不利的。

46、CFAInstitute高级总监RebeccaFender表示：

47、许多对冲基金正在使用人工智能分析大量数据，预测供需平衡的修正，并预测市场动向，以便进行战术性资产配置。这有可能帮助CIO团队整合不同的策略和定制分配。

48、机器学习建立在统计学基础上。这是因为机器学习涉及数据，而数据则必须使用统计学框架进行描述。然而，被扩展为大量粒子热力学的统计力学同样也建立在统计学框架之上。压强的概念实际上也是一个统计量，温度也是如此。如果你觉得很可笑，没关系，但事实如此。这就是为什么你不能描述一个分子的温度或压力。温度实际上是分子间碰撞产生平均能量的表现。对于足够多的分子，比如房子或户外环境来说，描述其温度才具有实际意义。

49、胜：尽；枚：个。 不能一个个地列举出来。形容数量很多。

50、从1979年地区生产总值(GDP)仅97亿元，人均GDP606元，到2017年GDP达到24万亿元，人均GDP31万元(约71万美元)，GDP年均增速达到23%。

51、根据香港万得通讯社报道，美国监管批准大举改革沃尔克规则，意味着“允许”华尔街大行以“对冲”的名义进行他们已经进行的相同的自营交易。高盛、摩根大通、摩根士丹利等华尔街银行此前已向政府游说多年，如今终于将要得偿所愿。

52、Thebadnewsisthatthesedatasetsarebeyondthegraspofeconometrics,andposemultiplechallengestothestudyofeconomics.Tocitejustafew: 

53、1979年1月23日，深圳市获批成立；1980年8月26日，第五届全国人大常委会第十五次会议通过《广东省经济特区条例》，深圳经济特区正式获批。

54、彼时的深圳，俨然国内新兴的贸易中心。不过，深圳并未止步于依靠贸易赚“快钱”，在通过转口贸易形成初步繁荣的基础上，深圳迈出了第一次产业转型的步伐，走上工业化的道路。当时，深圳提出了发展六大工业部门的计划，包括电子、石油化工、轻工、纺织、新型建筑材料、精密机械等。

55、她，就是商界女杰吴士宏！仅凭借着自考专科文凭，成就了自己的人生价值。

56、轻：轻率；妄：任意。指不经慎重考虑，轻率地采取行动。

57、BrendanO’Connor的博文 Statisticsvs.MachineLearning,fight!，初稿是08年写的，或许和作者的机器学习背景有关，他在初稿中主要是贬低了统计学，思想和1有点类似，认为机器学习比统计学多了些AlgorithmModeling方面内容，比如SVM的Max-margin，决策树等，此外他认为机器学习更偏实际。但09年十月的时候他转而放弃自己原来的观点，认为统计才是realdeal:Statistics,notmachinelearning,istherealdeal,butunfortunatelysuffersfrombadmarketing.

58、可解释性成为机器学习研究中一个优先考虑的问题。不过有许多有趣的潜在研究途径可以从金融机器学习模型中得出更有意义和更直观的结论。具体论述详见论文。

59、最后，我想以对偏差的讨论来结束我的发言。是的，机器学习算法研究包含偏差。好消息是，我们有更好的机会检测算法中偏差的存在，这是一种比人类更精确的偏差测量。原因是我们可以让算法匹配友好的mice控制实验。Arecoloritoutsidebusinesstoperformasintended,algorithmscanassisthumanpositionmakersbyprovidingabasinrecommendationthathumanscanoverride,thusexposingbiasesinhumans。我说算法投资是因为委员会和监管者可以在帮助获得这项技术的好处，同时降低其风险，从而更普遍地发挥根本性作用。感谢给我这次机会来听证会发表意见，我期待大家的提问。

60、与普通的对冲基金相比(对比Eurekahedge对冲基金指数)，虽然人工智能/机器学习对冲基金的收益率更加不稳定，但是其年化波动率却要比系统化趋势跟踪策略低得多。

61、1978年，中国共产党十一届三中全会后，以时任广东省委第一书记习仲勋为代表的改革先行者向中央打报告，要求“第一个吃螃蟹”，提出创办对外加工贸易区的设想建议。

62、我们从2016年发生的那么事件中，选择了十个举世瞩目的重大活动。说其是活动，是因为这些事件都不是突发的，都是要在事前进行计划和筹备的。以下是按时间顺序列出的这十个活动。

63、人工智能和机器学习方法是否有助于发现金融市场中的欺诈行为。

64、去年9月，巴克莱对冲基金的的一项调查调查发现，超过一半的对冲基金受访者(56%)使用人工智能来指导投资决策，几乎是去年同期20%的三倍。大约三分之二使用人工智能的人这样做是为了产生交易想法和优化投资组合。调查显示，超过四分之一的人使用它来自动化交易执行。

65、“我的抱负一直是帮助金融业实现现代化，为投资者提供颠覆性的解决方案。”