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值得关注的是，与上一次降准不同，本次降准处于利率的上行期，自2016年底以来，市场利率开始触底反弹，各类理财产品的收益率也开始逐渐回升，这一状态持续到2018年3月份。那么，本次降准以后，市场利率走向如何，理财产品的收益率是否会开启下跌通道？

日化行业专家张兵武对记者表示，在与消费者的沟通上，玉兰油一直都在尝试与突破数字化，包括围绕“年龄”拍摄的各种广告片，以及制作的多个现象级“二次元神作H5”。这些不止用于年长的女性，同时也让年轻的消费者，对玉兰油“有感觉”。24岁的消费者王小姐告诉记者，玉兰油的一系列数字化传播，让自己对这个品牌有了新的认识，会尝试去购买使用玉兰油的护肤品。

我认为，将CapsNetes（胶囊网络）与卷积神经网络（CNNs）放在一起比较是不公平的。事实上，CNNs自20世纪90年代以来一直存在，而且一直有人在对其不断完善。从目前来看，大多数视觉任务中，CNNs依然比胶囊网络表现得更好，但这并不能判定胶囊网络的死亡，相反，它已经在不停改善，也许胶囊最终会胜过CNNs。

市场风险偏好缘何降？公开数据显示，2017年以来，我国信用债市场需求总体疲弱，净融资量低迷。进入2018年一季度末前后，市场情绪回暖，央行结构性降准推动需求释放，债券融资成本有所下降，信用债的供给量出现反弹。然而进入5月后，信用债发行量再度回落。对此，业内人士分析称，这与上市公司补年报等季节性原因有关，但与往年同期相比，今年这一情况还与资管新规落地后需求弱化，尤其是信用事件频发导致市场避险情绪发酵、风险偏好降低有很大关系。

简而言之，冷扑不仅要猜下一张牌可能是什么，还要猜对手可能会如何押注，更要最后做出决策，自己该怎么押注，它学会了分析对手是否“诈唬”，甚至自己也会“诈唬”对手，总之，它变成了一个“心理学高手”。与Alpha Go另一个不同在于，冷扑在某种程度上解决了深度学习中的黑盒子难题。它不需要深度学习，更像一种强化学习，在训练阶段，只需知道规则，便能“左右互搏”，通过一次又一次的试错，找寻最佳策略。正式对弈的时候，根据对手的不完整信息，冷扑根据传统的线性规划在每一个决策点提前计算出了纳什均衡。正如桑德霍姆所言，这种新的残局计算法，可以让开发者获得一定程度的“确定性”，而“确定性”正是深度学习最缺乏的。

（二）资产管理计划（1）基本信息页面中，产品类型应选择“权益类”或“混合类”，是否涉及上市公司并购重组字段选择“是”；（2）相关附件上传页面中，在“管理人需要提交的其他文件”中上传有关业务支持文件。业务支持文件可以是《立项报告》、《投资框架协议》、《投资意向书》、《尽调报告》等。