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而至于难点，投资研究方面主要是投资决策的形成需要深度的语义理解，并结合人类知识进行周密的推理，而在知识的理解和推理方面，人工智能目前的技术水平还相对落后很多。此外，很多投资决策的对错通常没有非常及时量化的标准衡量，所以人工智能的反馈学习方法得不到最大程度的发挥。

周三关注：美国9月零售销售芝加哥联储主席埃文斯发表讲话达拉斯联储主席卡普兰发表讲话美联储经济褐皮书美联储理事布雷纳德发表讲话责任编辑：陈平文/胡艳丽——读《改造后代：遇见来自生物工程的生命》任何一种技术，其发端之初往往都能解决人们在实际生活中的某个难题，但在“发育成长”的过程中，技术则会因人的欲求的不断延伸、拓展而逐渐显露出峥嵘的一面，比如核技术、生物基因、人工智能、大数据等。人类尚在蒙昧之时，偶然发现利用火烤熟食物更美味，于是火在人间扎根，薪火相传。谁能想到，一粒小小的火种，在日后竟会有火烧连营、移山填海、上天入地的本事？

五、管理者，在团队里面必须去挖掘自己的价值点。六、百度是一个非常好的平台，它有非常多的机会和角色、岗位，可以去选择，要勇于打破自己，拥抱变化。（文章来源：雷锋网 作者：木子）责任编辑：孙文轩道有道复牌市值蒸发16亿，股东新华网浮亏逾80%

一是A股市场继续在全球各类资产中一枝独秀，那么我们需要思2019年是否是2007年和2015年这样“天时地利人和”的年份。在我们看来，现在就做出“大牛市”判断还有很多逻辑断点，不妨“心怀希望，脚踏实地”；而第二种情形是A股有绝对收益，但全球风险资产涨幅排名并不靠前。这种情形就涉及到全球资产驱动力的讨论。2018年大类资产普跌，2019年大类资产普涨，且风险资产跑赢避险资产。据此总结，2018年大类资产的核心驱动力是全球流动性收紧，而2019年则是“预防式”宽松。而2020年全球主要央行宽松力度可能不及2019年，这意味着“预防式”宽松进入了观察基本面验证的阶段，2020年全球资产配置的核心驱动力可能由流动性回归基本面。这也是我们认为2020年A股主要矛盾将回归基本面的主要原因。