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郑州科技港: 香港科技大学杨强教授:深度学习如何拥抱迁移学习?,缺失:郑州科技港

我们找到第1篇与 香港科技大学杨强教授:深度学习如何拥抱迁移学习?有关的信息,分别包括:

以下是的一些我们精选的 香港科技大学杨强教授:深度学习如何拥抱迁移学习?

雷锋网 AI 科技评论按:7 月 23 日,第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心举行。其中来自香港科技大学的计算机与工程系主任、AAAI Fellow 杨强教授发表了《深度学习的迁移模型》主题报告。本文主要阐述了杨强教授在大会中所讲的如何将迁移学习和深度学习相结合,使深度学习模型变得更加可靠,以及具体的实际应用案例。

杨强教授从深度学习模型的共性问题谈起,深度剖析如何使深度学习模型变得更加可靠,在数据变化的情况下,模型持续可用。报告谈到,迁移学习有小数据、可靠性、个性化等优点,虽然深度学习模型已在语音、图像、推荐等众多领域非常有影响力,但是在如医疗、教育等领域还无法运用,究其原因,主要存在这样三点:遇到的数据往往都是小数据,而不是大数据;深度学习模型非常脆弱,稍微移动、离开现有场景,其效果便会大打折扣;再有就是应用问题。由此,杨强教授与一起,将迁移学习与深度学习相结合进行了探索实践,在现场通过解决大额消费金融的困境、跨领域舆情分析、互联网汽车分类问题等多个实际应用案例多角度地展示了迁移学习的深度模型所带来的优点。

可参考雷锋网之前发表过的另一篇文章:关于迁移学习的本质与实际应用

以下内容为杨强教授的大会现场实录,雷锋网做了不改动原意的整理编辑

大家好!今天很高兴跟大家分享我和研究生同学在研究当中的一些心得,总结起来叫深度学习的迁移模型。

首先讲一下我们的出发点,我们知道 AlphaGo 很厉害,但是它还有哪些点不够呢?它不会举一反三。你让它下一盘棋,它不会利用前面的知识来帮助自己很快地学习新的棋艺,更不会利用下棋的知识做一些其他事,比如说自动驾驶。我们人是有这个能力的,如何能够赋予计算机做这件事,这就是我们研究的一条主线。

由此引入我们的研究方向就是迁移学习(Traner Learning),我们知道人能很自然地做这件事,从自行车迁移到摩托车,生活中还有很多的例子。这也从某种程度上解释了我们看到小孩子在学习中并不需要上千万的正例和负例帮助他学习,他往往用很少的例子就能学会一个很复杂的概念。同时学术界、工业界现在也认为迁移学习是下一个研究和应用的重点。去年 Andrew Ng(前百度公司首席科学家 吴恩达)就讲了迁移学习下一步将被大量应用。

迁移学习的三大优点

为什么我们做迁移学习?我总结了三条原因:

小数据。我们生活当中大量遇见的是小数据而不是大数据,当数据很稀疏,看到不同的类别我们还是能在当中做出很靠谱的模型。这并不是空穴来风,而是之前我们有过很多大数据的经验可以去借鉴,站在大数据的巨人肩膀上,所以人工智能大量地应用,迁移学习这种模式是必不可少的。

可靠性即使我们有一个大数据模型,我们也很关心它的可靠性。把一个模型迁移到不同的领域,就会发现它的准确率会大量下降,如何防止这一点,我们就需要模型本身具有自适应的能力,能够自带迁移能力。

个性化。我们整个的社会,我们的应用在向一个个性化的方向发展,有了云端,有了各种各样的终端,终端的操作者都是我们个性化的人。那么我们让一个模型、一个服务来适应我们每个人的特性,迁移学习是必不可少的。

迁移学习的难点

迁移学习又是很难的,难在找出不变量。教育学有一个概念叫 " 学习迁移 ",就是说如果一个学到了很靠谱的知识,怎样检测呢,就是看看他有没有能力迁移到未来的场景,再学一门新课他就发现学得容易,但是这种学习迁移能力的传输又非常难。

再来看看怎样找出不变量。在国内和世界很多地方,驾驶员都是坐在左边,但是去香港驾驶员就是在右边,很多人不会开车了,就会出现危险,但是用迁移学习教你一招马上可以开,而且很安全,就是找出一个不变量。这个不变量就是司机的位置总是靠路中间最近的,你就保持司机的位置离中线最近就可以了。

找出不变量很难,但是在其他的领域已经大量出现。最近 YannLeCun 提出一个问题:机器学习的热力学模型是什么?我的回答是迁移学习,把一个领域里面的知识、也就是 " 能量 ",转化到另外一个领域,这和热力学把两个物质放在一起,然后研究热是如何能量是如何在物质间传播的,是类似的概念。区别是,在我们这里的知识比物理里的能量复杂很多倍。所以这个问题在科学上也是有深远意义的。

如何实现迁移学习:深度学习 + 迁移学习

今天讲的是如何实现迁移学习中的一个方面。从单层次来看一个东西,把一个领域里的模型和知识通过层次分解,就好比杭州有雷锋塔,我们可以从一个古典的建筑发展到像雷锋塔这样有层次的建筑,一层一层分析,深度学习恰恰为我们了分层和层次。

下面我就仔细地描述一下,深度学习如果是从左到右,从输入到输出的变化过程,中间是有很多非线性地转化,我们可以忽略不计,但是这些层次我们要迁移到新的领域的话,知识的迁移就相当于参数的迁移,这些参数就是权重。

在这个里面我们可以看知识到底有多少可以从蓝色到橘色的,从源领域到目标领域,产生这样的迁移,我们可以看到中间层有很多层参数可以共享。另外层次越高的话,可能它关心的高层的概念离得越远。我们关心的是领域之间的距离,我们能否把领域之间的距离刻画出来,在深度学习的初创期,有很多启发式的做法,其实很多概念是和迁移学习不谋而合的。

下面我们看看这样一种分层的研究对迁移学习到底产生了什么样的作用呢?我的魏颖就把最近的迁移学习和深度学习共同的工作画了表,这里面的名词像 CNN、DDC 都是最近发表的文章里面的系统名。横轴是年代,从 2011 年到最近,纵轴是准确率。左边是我一些做的工作,把迁移学习在不同领域里面的子空间,它们共享的知识找到,但是没有用到深度学习的概念,大概是 2010 年、2011 年做的工作,叫 TCA。 右边上面角是 DAN,是深度学习加上迁移学习。我们看到深度学习加上迁移学习准确率大大提高,这不仅仅对理论有帮助,对工程的效率也是有帮助的。这里面用一个距离的表述,使用 MMD 发现两个领域两个数据集之间的距离,这个距离是在网络的上层,从左到右,从下到上,更重要的是发现并且尽量减少这样的距离。

大家可以看到固定住,从一个领域迁移到另外一个领域,在下层比较容易迁移,在上层我们就关心领域之间的距离。

也有人把这个工作系统地进行了比较,我们可以看到代表迁移能力的红色是逐层下降的,从左到右逐层加深,如果是以深度学习的模型,下层在图像上比较容易迁移,在上层就不容易。我们在当中也可以做各种各样的演算和变化,比如说我们可以让迁移过来的参数,让它在之后的领域里面再得到重新的训练,这样就会得到上面的这条线,我们这个线放得越宽迁移能力就会变得越强,如果两个领域之间相差太大了,那么这个迁移是没办法进行的,就像下面的这条蓝线直线下降,这个能力就不行。

关于模型迁移,主要关心两点。一是不同模型里面的一个层次,它的迁移量化。二是两个领域的距离有没有一个很好的衡量,这也为我们的研究了一个很好的指引方向,像这里几条线就是更进一步地说明我刚才表明的观点,第一个是细微的调参,就是目标领域帮助我们继续调参是有帮助的。另外从上层到下层是通用到个体的一种演化,大家看这些曲线是下降的。另外我们关心两个领域之间的距离。

下面我们就可以利用这个观点,对于不同的知识迁移的场景进行总结。

第一个是说我们在两个领域完全都没有标注的,目标和源数据都没有标注,这个时候我们就可以利用刚才的知识把下层固定住,直接迁移。在比较靠上层就可以放开,利用的方法是可以来减少两个领域之间的距离,这个距离虽然我们没有标注,我们还是可以把它衡量出来的,就像用刚才 MMD 的方法。

还有一个方法是就用一个 Loss 描述,这也有所不同,比如说两个领域之间的直接衡量,还有我们同时做两件事,第一件事是说利用两个领域之间的距离,我们要把这个距离尽量减少,同时我们让每个领域自己能够更好地表达它自己。

三种不同的迁移方法

将这些概念加起来,就可以总结出三个不同的迁移方法。

基于差异的方法

在哪里做迁移的转换、自适应。可以在某个层次来做,也可以在多个层次来做,如何来衡量两个领域之间的距离,可以用鲜艳的这种概率、模型,也可以用联合概率、模型,另外还可以将源领域的信息加进来,建立一个更准确的 Loss。这都是图像领域获得的知识,那自然语言会不会有类似的方式呢?

下面一篇描述 NLP 的文章也证明了这一点,假设我们把自然语言的深度处理分成三个层次,即 E、H、O,如果我们锁定不变,而其他的层次有可能变化,也有可能不变化,这样可以发现,先迁移,后微调的效果最好。还有,在目标领域我们能够让它的再生后期做自适应的学习,就是开锁的这种,效果是最好的。

这个模型也可以发展到多模态,上面的源领域是图像,下面的可以是文字,可以让他们之间有一些层次可以分享。最后得到的系统就是既可以理解一个源领域,比如说图像可以转化为文字,又可以把文字转化成图像。另外还可以加入正则化,我们可以变化各种各样的正则,使得靠上层的层次之间互相靠拢。

传递式迁移学习

有了刚才的这些层次概念,可以将迁移学习进一步地发展,过去的迁移学习都是给一个源领域,一个目标领域,从源到迁移目标,现在我们可以多步迁移,从 A 到 B,然后从 B 到 C,就像石头过河一样的,这是我们最近做的工作,传递式的迁移学习。

传递式的迁移学习也可以利用深度学习的分层这个概念进行。我们右边这里有三类数据,有一个是源领域的数据,比如图像,有一个是目标领域的数据,比如说文字,中间有很多文字和图像混杂在一起的领域。我们一个做法就是在中间领域挑一些样本,让它更好地帮助源领域迁移到目标领域,这些就像中间石头过河一样的。

如何得到这个,在训练目标模型的时候我们就有两个数据,一个是不断地检测在目标领域的分类效果,另外一个是不断地尝试新的样本,这些样本来自于中间领域和源领域,最后使整个不同的数据集之间形成一个新的数据集。

这样的一个理念在应用当中也非常有用,这是斯坦福大学最近做的一项工作,是从一个图像到卫星图像区分在非洲大陆上的贫困情况,最后就发现这种传递式的迁移方法效果确实和人为地去采样、标注效果差不多,一个是 0.776,一个是 0.761,而它中间人为的参与大大减少,因为它用了传递的过程。

生成对抗网络 GAN

还有一种最近比较火的思想就是叫生成对抗网络 GAN,它的思想来自两个模型交互,一个是生成模型,可以生成样板,就是右边的 G 模块,它一开始是非常粗糙的。还有是 D 模型,比较生成和真实的样本,它可以告诉你有没有被发现,你生成模型生成的样本够不够好,经过他们两者之间的博弈,最后就产生了学习的跃进,使得 G 和 D 两者都得到了改进。

很多学者也用这个方法来做迁移学习,比如说给两个数据集,我们一开始并没有一个数据,并不知道这个包对应这个鞋,系统通过深度网络,可以把这个 Alignment 模型生成出来,根据这个模型找到一个最匹配的鞋的模型,而且是完全生成的,在原数据,鞋的数据集是没有的,就像右边这里展示的。这种也是迁移学习的概念。

CycleGAN 的思想也非常有趣,一个源领域可以迁移到一个目标领域的话,我们同样也应该让一个目标领域的数据、知识迁移到源领域。如果是回来的话,如果还能返回原来的样本,那么就是说明迁移已经学得靠谱了。就像我们拿一首唐诗到机器翻译的软件翻译成英文,然后再拿同样的软件再翻译回中文,我们大家知道往往得到像乱码一样的东西,完全回不到原来的一首诗,如果能够回到原来的诗,那翻译就靠谱了,概念也是类似的。

GAN 的模型确实带来了迁移的新意,让两个领域同时做两件事,这个图表示做的两件事。绿色部分是两者共享的深度学习的层次空间。我们如何找到这样的层次呢?就依靠第二件事,就是我们尽量地找到一个区分领域的模型,我们有源领域 A 和目标领域 B,如果有一天模型发展到我们区分不了数据来自于哪个模型,那就说明共享的模型靠谱了,它就是抓住了两个领域之间的不变量,那就回到了左右开车的场景,那个不变量就找到了,这就可以用这部分做迁移了。最后得到的领域,准确率最高的就是通过刚才的模型得到的。

迁移学习应用案例

下面说一下我和我一起做的迁移学习的工作,尤其是跟深度学习结合。一个叫戴文渊的,在第四范式这个公司做的工作就很有意义,他们为银行做一个大额产品的营销,比如说车贷,比较贵的车贷的样本非常少,少于一百个,这么少的数据是没办法建模型的,怎么办?去借助小微贷款的数据,比如说上亿的客户的交流,然后发现两个领域,一个是小微贷款,一个是大额贷款,他们之间的共性,把这个模型迁移过来,这就使得它的响应率提高了 2 倍以上。

另外是我们要去发表的一篇文章,做舆情分析。我们知道舆情分析是非常有用的,不管是在商业上还是在政府的服务上,大家都希望了解那么多的留言,是正向还是负向的?为什么是这样的?对哪些产品有兴趣?大家对哪个服务满意等。我这里给出两个不同的领域,如果我们在一个领域已经有像最左边这里给出的标注,比如说 Great,这就是一个赞,说这个是 Owfulbook,就给出一个差。我们的问题是能否借助相同领域的数据来减少我们的分量,使得我们建立一个靠谱的模型,在新的领域、目标领域。这是一个非常好的迁移学习的场景。

但是过去做迁移工作的时候,需要有一个概念叫 Pivot,两个领域之间共享的关键词,这个关键词对于指出这个是正向和负向也是非常有用的,像 Great 这个词,Boring 和 Awful,以前完全是靠人找到这两个词,我们知道这是不靠谱的。

我们通过迁移学习把这个词找出来,在这里用的工具是 Adversarial 模型,在一堆摹本里面找出关注量比较大的词和词组,有了这一 Adversarial 模型,我们就可以自动打分,我们打的分数是否靠谱,可以用另外一个 Domain Label 的词告诉我们,什么样的词才有这样的特性呢?首先两个领域共享,能够帮助我们在新领域共同地指出舆情的趋向。同时希望模型越少越好,就是这三件事翻译成目标函数里面,就能建立模型。左边是舆情的 Classifier,右边是领域的,我们同时希望领域的混淆度越大越好,同时我们希望 Sentiment(舆情)的准确率越高越好,这两个之间形成博弈,就形成了 GAN(生成网络)的概念,另外是多任务学习,就是两个任务共同进行,共同有一些共享。

最后我们在正确设定了一些距离函数和 Loss 以后,就可以学出来,效果非常好。

最后一个应用是和上海汽车做的研究,汽车在跑的时候能否根据它的路况分析车到底做什么?是共享还是私用的?我们很荣幸得到了一些数据,在这些数据里面我们可以同时进行两种分析,一种是图像分析,虽然我们本领域没有太多的标注数据,但是可以借用出租车来学习。左边的是同时做两个任务的学习,第一个是根据现在出租车的数据,来帮助我们标注互联网汽车的数据,但是这个当中可能会有错误,所以我们在本领域可以用一些图像分析来矫正这些错误,校正完再拿回来拓展这样的一个样本集。在这两个之间进行多次往返以后,我们就会得到一个很靠谱的模型,最后这样的一个算法我们就可以得到一个很不错的迁移效果。

最后总结一下,迁移学习和深度学习可以非常有机地结合,两个是可以互补的,深度学习帮助我们分非常细地层次,每一层我们可以进行量化的分析,迁移学习可以帮助深度学习变得更加靠谱,得到的一个结果就是深度学习的迁移模型,同时也应该说是迁移学习的一个深度模型。

参考阅读 杨强:迁移学习的本质与实际应用

雷锋网整理编辑

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以下是的一些我们精选的 新锐 | 一路开挂,华中科技大学 28 岁教授的创新创业路

新锐 | 一路开挂,华中科技大学 28 岁教授的创新创业路

3 月 16 日,2018 年武汉市全市招才引智大会召开。我校物理学院和武汉光电国家研究中心双聘教授王星泽作为青年海归创业代表在会上发言,在他回到武汉创业半年多时间里,已在科研上取得突破性进展,也吸引了众多行业顶尖人才到武汉发展,组建一支全球顶级的科研创业团队,获得多家投资机构追捧。

王星泽发言 记者周超 摄

2017 年 8 月,王星泽在武汉创立合刃科技,开发新一代机器视觉传感器和相应的整套人工智能系统。半年多时间里,该公司被《机器之心》评为中国十大最具潜力早期人工智能公司,获得多家顶尖机构的投资。

王星泽是谁?关注小科的朋友们一定不会陌生——因为就在2018 年 1 月,王星泽和我校 34 岁的武汉光电国家研究中心教授孙永明双双入选《麻省理工科技评论》中国科技青年英雄榜。

(推文链接请戳:青年英才!华中科技大学两教授入选《麻省理工科技评论》中国科技青年英雄榜)

那么,这位年仅 28 岁的华中大教授,到底有着什么样的经历?

完美履历,让学生直呼 " 炸翻天 "

2017 年 9 月,我校启明团队学生群里就传出消息:我校物理学院引进了一位大牛教授!搜索他的简历,学生们直呼 " 炸翻天 "。

1989 年 9 月出生的王星泽堪称 " 学霸 ",拥有一路开挂的科研学术履历:从黄冈中学保送至北大,先后获得麻省理工学院、剑桥大学、斯坦福大学等六个本硕博学位,担任过硅谷计算机视觉高级工程师、华尔街人工智能科学家,现为我校物理学院、武汉光电国家研究中心双聘教授。

王星泽

" 刷遍 " 中英美三国名校是一种什么样的体验?王星泽曾给 HUSTer 们做过一场讲座分享他的求学经历——对比三者,王星泽说:" 在美国的学习是最辛苦的,作业任务十分繁重,经常每天只能睡四五个小时,有时甚至连续通宵。英国最轻松,一年中会有大概一个月的小学期专门用来考试,考核压力不太大,而中国则居中。"

王星泽一直十分热爱物理,尤其是理论物理。他说最享受的时刻就是 " 发现一个新成果 ",觉得 " 用物理去预测世界很奇妙 "。被问及如何休闲娱乐时,他回应说:" 我洗澡的时候喜欢研究 43=0 的整数解这些问题。"(理工科出身的小科表示,这个真的是厉害了……)

扬名海外,上榜中国科技青年英雄榜

2018 年 1 月,王星泽和我校 34 岁的武汉光电国家研究中心教授孙永明双双入选《麻省理工科技评论》中国科技青年英雄榜。

这个榜有多牛?谷歌创始人拉里 · 佩奇、谢尔盖 · 布林,Facebook 创始人马克 · 扎克伯格、CRISPR 基因编辑技术发明者张锋、百度前首席科学家吴恩达 ...... 都曾入选《麻省理工科技评论》的 " 全球 35 位 35 岁以下科技创新青年 "(Innovators Under 35)评选。

事实证明,榜单中的陌生名字,后来都成长为行业领袖,简直是科技界的预言家。

自 1999 年起,《麻省理工科技评论》每年都会评选出 35 位 35 岁以下的青年科技创新者,今年是该榜单第一次发布中国榜单。

这份榜单不仅汇集了中国最有潜力改变人类生存方式的科技青年,更展现了未来科技的发展方向与商业趋势。换言之,这 35 个人研究的领域就是中国未来最具潜力的领域。

王星泽的获奖理由是:使用 AI 加光电技术,设计开发新颖图像传感器,收集光波中额外物理量,进而结合与之相匹配的人工智能算法和训练场景,达成大幅度地改善视觉感知的实际效果,对于提升制造工序自动化效率以及绕障物体识别技术带来创新突破进展。

小科当天推送了王星泽获奖消息之后,粉丝朋友们纷纷在评论区留言表示惊叹!

一路开挂■

创新创业,携 AI 项目摘百万大奖

2017 年 8 月,王星泽落户武汉,注册成立合刃科技,开发新一代机器视觉传感器和相应的整套人工智能系统。

这是一只名副其实的 " 学霸团队 ":除王星泽外,团队另外三名成员中,两个是王星泽的斯坦福校友,都来自武汉,一名是他们的导师,郑州人。

同年 11 月,黄鹤杯 · 创天下谷—中国光谷 3551 国际创新创业大赛,王星泽带来的 " 新一代机器视觉及人工智能绕障识别系统 ",从全球 1598 个参赛项目中脱颖而出,斩获一等奖,夺得百万元奖金。

王星泽教授的经历

向我们完美诠释了什么是青年才俊

祝愿这位华中大优秀教师

不断取得新的成就

华中科技大学(ihuster)

来源 / 关山大道(ID:guanshandadao)

长江日报

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  94年出生年仅22岁的何欣本应该拥有一个美好的清纯,但在2015年的时候,何欣突然被查出了患有白血病,原本齐腰的长发没有了,白皙的皮肤上全是出血点,原本就只有九十几斤的体重更是降到了50斤重,瘦的只剩皮包骨。虽然在这一年中,何欣接受了来自社会各界人士的好心帮助,也延续了近一年的生命,但如今,何欣的妈妈透露说已经山穷水尽到连几百块一瓶的营养针都无法再给女儿提供了。


  早前从记者那里得知,何欣出生在一个单亲家庭,一出生就没有见过父亲,一直都是母亲邱艳一个人独自抚养何欣,但好在何欣小时候也很争气,不仅学习成绩比较好,长得也很漂亮,在考入文华学院就读大学之后,更是在学校里年年拿奖学金,还参与各种主持活动,是校园里的小明星。


  但自从2015年发病以后,何欣的学业中断了,实习也中断了,她的母亲邱艳拿着抵押房产的30万给何欣治病,而21年来从未谋面的生父也悄然的出现并偷偷捐献了骨髓,期望能够帮助何欣度过难关,但很遗憾的是治疗的速度赶不上病情的发展速度,如今何欣的母亲再也拿不出钱了,何欣的治疗有成了大问题。


  现在,何欣的所在学院,包括武汉的一些高校都在组织义卖和募捐活动,师生都在努力的挽救这个年轻的生命,大家都希望这个漂亮年轻有梦想的女孩子能够早日康复,重新回到舞台完成自己的主持梦。如果大家也有意愿想要献出爱心的话,就直接转到何欣的建行账号上。

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  何欣个人资料:

  姓名:何欣

  年龄:22岁

  出生日期:1994年4月1日

  所在院校:华中科技大学文华学院

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  李京琳今年22岁,来自浙江湖州,现在是一名在校学生,气质出众的她一上场就吸引了很多人的注意,而和自己的心动男生孙克杰早就认识的李京琳的表白对于孙克杰并不是非常的意外,孙克杰坦言自己已经预料到女嘉宾会向自己告白。

  现场,萌妹子女嘉宾李京琳人气很高,连一向呆萌的男嘉宾高兴也上场表白,但是遗憾的是,李京琳早已心有所属,高兴惨遭拒绝。

  李京琳有两段感情经历,认为时间可以冲淡感情,而感情也终究敌不过时间,孝顺是选择另一半的第一选择。对于自己男朋友的标准,外貌90分,个性50分,说话30分,温暖100分。

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  现场,李京琳的告白让孙克杰非常的感动,他也表示自己很喜欢女嘉宾,但是喜欢并不代表是爱,而最终两人还是只能成为朋友,孙克杰拒绝了女嘉宾李京琳,两人遗憾牵手失败。

  不过,女嘉宾李京琳表示,自己见到孙克杰的第一眼就决定一定要来到《非常完美》节目现场和他表白,虽然结果失败了,但是人有时候就是要冲动一下才不会后悔。

华中科技大学■

  李京琳个人资料:

  年龄:22岁

  职业:在校学生

  微博地址:http://weibo.com/p/1005052598819351/

  所在地:浙江湖州

  心动男生:孙克杰

  简介:《非常完美》女嘉宾(2015年1月23日告白孙克杰失败)

  爱情宣言:细水长流就是幸福

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  姓名:刘子琪

  微博:http://weibo.com/u/2013698427

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  最近一名美女校医在网上火了,其实在很多人印象中,校医一般就是比较严谨的,其实他们还是蛮多才多艺,在四川成都电子科技大学校医院的康复科医生戴曦,她在势头上画出了各种中药的图案,显得特别的精致生动,有一种宁谧的美感。

  据说戴曦今年才26岁,是毕业于成都的中医药大学,在学校医院工作才一年时间,戴曦从小就喜欢美术,但因为之前学习太忙,也就没怎么画画了,毕业以后发现自己对画画还是比较有感情的,所以工作以后也开始重新捡起来,因为工作原因,她经常和中药打交道,发现很多中药是很美的,才萌发了将这些中药画出来的想法。

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  在一次上网的时候,戴曦发现在国外有很多人会在石头上作画,玉石戴曦也就将这些中药的样子画到了石头上,而且在石头上作画的进程很顺利。戴曦将自己的这些作品拍照发到了科室的微信公众号上面,很快就有很多的同事和病人为她点赞,而戴曦将石头和中药的完美结合也很在校园中传开,这位年轻漂亮的医生还真的非常有创意。

28■

  戴曦个人资料

  年龄:26岁

  职业:校医

  生肖:蛇

  工作地点:电子科技大学学校医院康复科

  专业:成都中医药大学

  戴曦石头中药画展示

  

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新锐 | 一路开挂,华中科技大学 28 岁教授的创新创业路

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  贾博雅是来自古城西安的姑娘,现在是在湖南大学上学,是湖南大学的校花,平时是一个很文静的女生,就像她的名字一样,非常的博学,非常的雅致。

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  来《非常了得》的这个舞台,贾博雅也表现的非常沉着和淡定,但很遗憾的是遇到了那道双胞胎的题目,答错了,只收获港澳游。节目播出以后,网络上对这个长得漂亮,又很淑女的女孩都非常喜欢,小编也将贾博雅的一些资料和靓照给大家找了出来!

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  贾博雅兴趣爱好

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郑州科技港: 香港证券公司: 万三低佣蔓延至香港 中资券商借力科技参战,缺失:郑州科技港

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内地券商佣金战早已打得如火如荼,个别互联网渠道开户的佣金低至万分之 2.5。而在与深圳一河之隔的香港,佣金收费一直相对较高,一般银行及券商的佣金约在千分之二左右。

日前,富途证券宣布推出港股万分之三的超低佣金费率,意味着互联网佣金战蔓延至了香港。

此外,券商中国记者注意到,在港中资券商也正借力金融科技加入到这场佣金战中。国都香港旗下专注金融科技的子品牌——国都快易网也推出了港股佣金万三的超低佣金。

港股佣金战硝烟起

与 A 股市场不同,港股市场上的佣金收费一直相对较高,一般银行及券商的佣金约在千分之二左右,每笔交易的最低收费通常也要 100 元港币。

券商中国记者获悉,在互联网券商行业首推万分之三佣金费率的同时,富途证券还了更加灵活的佣金方案选择,投资者可以根据自身的交易频率,自主选取最适合的佣金方案:如果是低频交易的投资者,可以选择固定式收费方案;而高频投资者则可以选择阶梯式收费,交易频率越高整体费率越划算。所有用户的每笔订单均享受交易金额 0.03%的超低佣金优惠(最低 3 港元),且一笔订单如分成多次成交,只按订单收取一次费用。

一位香港中资券商负责人表示,香港证券市场是充分竞争的市场,每家公司都有自己的比较优势,因此迄今为止香港市场佣金价格还比较稳定,现在行业平均佣金的价格在 1.5 ‰左右。

一位华南地区私募机构负责人介绍,香港和内地不同,人力、租金等综合成本相对较高,而且,香港市场相对成熟,机构投资者比例相对较高,佣金敏感程度相对散户而言要低很多。目前他们也在筹备申请香港券商经纪牌照。

" 港股市场一般手工单外资佣金通常比较高。" 一家外资投行中国区业务主管介绍,跟内地比的话,港股市场整个佣金池不是很大的,但是从全球的股市交易量和佣金池来讲,香港还是排在前十的。中国内地市场很特有的,超过 80%的投资者是散户。

不过,上述私募机构负责人认为,互联网证券和传统证券公司不同,首先他们主要靠融资的钱,为抢占市场占有率可以不计较成本,一般传统证券公司全部成本打平估计也要万分之五左右,万分之三的佣金战根本无法生存。

资料显示,今年 6 月,富途正式完成 1.455 亿美元的 C 轮融资,新了香港互联网证券行业的融资纪录。

在港中资券商布局金融科技

值得注意的是,近年来,在香港市场,中资券商正在不断崛起,而且正在努力追赶互联网浪潮。

券商中国记者了解到,海通国际香港市场份额连续六年稳步增长,今年晋身港交所 A 组券商之一。

香港联交所有逾 500 家参与者,其中月成交额排在 1~14 为被分为 "A 组 ","A 组 " 过往都是大型国际投行,其交易量占市场一半以上;排在 15~65 为 "B 组 ",以中资大中型券商为主;65 位后则是 C 组小型券商。海通国际已经成为 A 组 14 家大型投行中唯一一家中资上市券商。

美银美林一份研究报告表示,海通国际的成功归因于三个核心要素:领先市场的经纪及投行业务,与母公司良性的业务联动,及多元化的业务发展策略。海通国际在香港金融领域的市场份额连续六年稳步增长。作为 A 组券商之一,海通国际不仅是在港中资券商中的佼佼者,其竞争实力已位列顶尖券商,与国际券商及投行比肩。报告预测,海通国际于经纪业务的市场占有率有望在今年从 2009 年的 0.5%大幅提升至 2.1%。

券商中国记者了解到,海通国际为了迎合金融科技的新趋势,为零售客户打造的全新移动互联网交易程序和财富管理平台 iBest,即将正式推出市场。海通国际已经看到了投资者越来越年轻化的未来趋势,因此,该公司经纪业务正在进行两个方面的转型:一是 10 月份所有传统股票经纪业务全部转型成为私人财富管理,往高端、多元的产品服务方面来发展;二是给客户一些便宜的方便的服务平台,比如 iBest 平台。

此外,记者还注意到,在港中资券商也正借力金融科技加入到这场佣金战中。

国都香港旗下专注金融科技的子品牌——国都快易网推出了港股佣金万三的超低佣金,而且已在其他券商交易的客户按原券商标准五折收费(最高佣金万分之三,不设下限);免费实时行情,港股行情无 15 分钟延迟;单一账户全球交易,支持港股、美股、A 股(沪 / 深港通)等全球市场。

国都快易官网还对其他券商收费情况进行了比较,各大银行最低收费 100 元港币,国都香港最低仅 30 元港币。

" 国际获客 "PK" 低佣抢客 "

近年来,港股市场虽然处于牛市,但成交并不活跃,而且券商等中介机构数量众多,竞争激烈,内地券商国际化战略中,仍然许多券商都选择在文化、制度相近、金融市场发达的香港设立分支机构,部分券商也积极在境外设立代表处以拓展海外业务。

不过,香港地区部分券商在掀起佣金战的同时,也有一些投行依然将主要精力放在国际化业务上,正在努力从国际市场获取更多高端客户。比如海通国际,该公司的股本业务平台近年来到了进一步完善,客户服务网路现已覆盖香港、东京、新加坡、伦敦和纽约,并有效地为海通国际不断提高市场份额,吸引更多的高净值客户。

美银美林一份研究报告中表示,海通国际具备极具竞争力的投行团队。由母公司海通证券的强大背景,海通国际投行团队寻找投资目标的能力尤为突出,领先于许多国际投行。

不过,前述外资投行中国区业务主管称,目前在香港市场,外资和中资各有优势,直接竞争不是特别多,只是在沪港通、深港通有一小部分佣金的竞争。内地市场不一样,海外机构在国内有全牌照的还是比较少,大多数的投行做中国的经纪业务还是在香港。

对于在港中资券商的国际化道路,交银国际董事长谭岳衡表示,交银国际的发展愿景是要成为香港地区国际化的、大型的、活跃的投资银行。活跃就是在各种层级的交易项目上,看到交银国际的身影,很多场合听到交银国际的声音;大型是要有一定的规模,有大牌的投资银行家、大牌的分析师,其次是要有大型项目的执行能力。

谭岳衡坦言,中资投资银行的国际化,在香港不能说是国际化,因为香港本来是中国的市场。国际化是要有国际的客户,不能全是中国的客户,还要有国际性的人才,按照国际惯例经营,并且还能把产品卖向国际。

谭岳衡介绍,现在中资券商普遍还不具备在全球每一个地方都设点的能力,少数几家公司现在跑到欧美设立一些分支机构。而且不一定要在全球有物理网点,比如说新加坡,不一定要在新加坡设立一个分公司,而是招两个新加坡的人在香港上班,可以往返香港和新加坡把产品卖到新加坡,这也是一种模式。香港是国际化人才集中的地方,新加坡的人也很喜欢在香港工作。

郑州科技港: 科技以人为本: 诺基亚成长基金邓元鋆:科技以人为本,缺失:郑州科技港

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【环球网智能报道 记者 张阳】" 科技以人为本 " 这是诺基亚品牌的核心价值,集中体现了诺基亚对消费者的了解和体贴,而今天诺基亚成长基金 ( NGP ) 管理合伙人、董事总经理 邓元鋆先生,不仅将这一理念延续到了诺基亚成长基金的血液里,又为这一理念补充了创新连接生活的注解。

郑州科技港诺基亚成长基金 ( NGP ) 管理合伙人、董事总经理 邓元鋆

邓元鋆这个名字与很多大型科技公司都有着密不可分的联系,曾任 AMD、3COM 大中华区总裁,带领 Apple 等跨国企业进入中国市场,最让人熟知的是其在诺基亚工作期间,将诺基亚在中国的手机业务从百分之十几的市场份额提升到超过百分之四十,奠定了行业领头者的地位。

早年的成功经历为他转型投资者打下了坚实的基础,如今在他带领下的诺基亚成长基金 ( NPG ) 作为一家全球性的公司,管理超过 10 亿美元的投资基金,投资过 80 多家创新公司,其中有 7 家已经成为独角兽,这其中就包括 UC Web 被阿里巴巴以 40 多亿美元并购,赶集网被 58 同城用 36 亿美元并购。

关注非头部市场投资

郑州科技港邓元鋆在与媒体沟通时表示,诺基亚成长基金近期的一系列投资项目都是为偏远地区刚需服务,关系到非头部市场的布局。据邓元鋆介绍,诺基亚成长基金最近刚完成领投超过 2 亿元人民币融资的 " 我的打工网 "。" 我的打工网 " 致力于为农民工、蓝领群体非常可信赖的工作机会,为从农村和各地方来到大城市工作的他们能够照顾他们生活的服务,或者很多日常生活方面的忠告等等 ; 刚刚获得 2.7 亿人民币投资的 " 乂学教育 ",也是由诺基亚成长基金领投。" 乂学教育 " 是借助人工智能技术,把最好的教育课程给,包括偏远地方的,帮助他们在当地享受到最好的教育 ; 小米生态链的 " 小寻科技 ",这个一千万美元的投资也是由诺基亚成长基金 ( NGP ) 领投。" 小寻科技 " 帮助父母提高对孩子的关怀,让他们可以随时随地知道孩子在哪里,随时用语音与孩子沟通,

往往投资者的决策时优先考虑头部市场的,而诺基亚成长基金反其道行之的做法引起了记者的好奇,在回答环球网智能频道记者疑惑时,邓元鋆提到了自己早年的经历," 我在诺基亚带领的团队就特别关注在农村或者是三四五线城市居民的需求,并推出了各方面的服务跟产品帮助更多的人联系起来。当时的诺基亚正处于巅峰发展时期,但我个人认为比较自豪的不是诺基亚一年做到 700 亿的生意,或者一年卖了 7000 万台的手机,而是在 2005 年左右就推出的超低端手机。"

彼时邓元鋆力主推出的诺基亚 1110 型号手机,迄今为止销量达到 2.5 亿台,成为手机历史上的销量冠军。

" 在那个时候,我自己的抱负就是利用科技让更多人的生活更丰富,当然我们不单是关注在非头部市场,但非头部市场是有很大的商机的,无论是在医疗健康、教育和现在的各种运输、智能出行方面,都有庞大的需求,这些需求别人不太了解,且不容易做,近年来,居民的收入整体都有很大提升,他们也愿意实现消费升级因此我认为这个领域有莫大的市场前景和机会。"

" 作为投资人,财务回报当然很重要,但同时能为社会做有意义的事情,这对我个人来说是非常有满足感的事情。" 邓元鋆如此说道。

投资不只资金

目前,移动互联网的发展是全球化的共同发展,诺基亚成长基金在中国投资赶集网,在印度也投了当地最大的分类广告公司 Quikr。在投资这些公司时,诺基亚投资基金看到的是全球的发展趋势,不同地域的投资,可以为所投公司经验分享和全球视野。

作为投资人,邓元鋆强调:" 诺基亚成长基金 ( NGP ) 能够带给创业公司的,不仅仅是资金,更多的是价值。" 首先诺基亚成长基金的合伙人、投资人本身经验丰富,以他自己为例,他本人有着丰富的企业管理经验,曾作为 UC Web 和赶集网的创业导师,这些经验积累对于创业企业来说都非常宝贵,其次,诺基亚本身拥有超过十万件专利,诺基亚贝尔实验室是全球领先的研发机构,在 AI, IoT 及其他前沿技术方面都有许多科研成果,可以帮助创业者更好的成长。

谈到当前的投资环境,邓元鋆认为,"2017 年上半年投资市场太过疯狂,诺基亚成长基金那个时候是比较谨慎的,而到了下半年开始逐渐回归理性,于是也就出现了大家所说的投资‘寒冬’,不过因为此时创业者、投资者都相对是理性的,所以反而这个时候我们做了比较多的投资。"

"2018 年,我们的整体投资速度还会继续加快,会继续发力医疗健康、智能出行、运输,包括消费升级、AI、IoT 领域等等,而且在偏远非头部的地区和市场,我们还是会以专业的、有经验的角度来做更多的投资。我觉得 2018 年会是我们有更多投资机会的一年,市场还是继续保持理性,还是保持不错的发展。"

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