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陈德贤也曾多次谈到过如何应对新金融工具会计准则的影响，包括前置控制FVPL资产的配置比例，考虑将高分红股票归类为FVOCI，对长期持有且符合条件的长期股权投资以权益法计价以控制财务波动风险，等等。业内人士指出，不光是持有大量“可供出售金融资产”的保险公司，一般上市公司在进行证券投资时也要注意新金融工具会计准则的影响。随着今年反弹行情的持续，不少上市公司进一步加大了证券投资的力度，更应该把握FVPL资产的配置比例，注意金融资产公允价值波动对净利润的影响。

对于我国空军来说，歼-20隐身战机正在处于批量装备之中。除了不断增加采购数量和提升作战性能之外，更重要的就在于如何保持歼-20隐身战机的妥善率。在这一方面，美国空军的前车之鉴很值得我们研究。从美国空军F-22A“猛禽”隐身战机历年的妥善率变化来看，2014年该机首次参加实战，同时海外部署和参与重大演习任务也逐渐增多，后勤保障体系开始承受较大的压力。再加上从2014年开始美国空军一批富有经验的地勤人员退出现役，不仅人员缺口较大，新补充的地勤人员也需要更多的培训和锻炼以积累经验、提升能力。由此，才会导致F-22A“猛禽”隐身战机的妥善率从2014年的72.7%直线下滑至2017年的49.01%。如今，同样的情况也出现在刚服役不久的F-35隐身战机上。

此外，重庆市开州逐笔清理核实未纳入政府性债务系统管理的公益性项目债务，明确区政府和平台公司的偿债责任。对全区国企公益性资产进行全面清理核查，有序推进剥离工作，妥善处理资产与债务关系。加大对平台公司的整合力度等。事实上，十八大以来，我国一直严控地方债务风险。财政部等部门层面纷纷出台政策，筑起防范隐性债务风险的“篱笆”。

但这一项目的前景如何还需要接受市场的进一步检验。综合开发研究院旅游与地产研究中心主任宋丁在接受“镁刻地产”记者采访时表示，赣州具有一定的文化基础，但本身是三线城市，而发展旅游地产一个重要的理由是“把房子卖给具有度假需求的大城市居民”，赣州距离大的二线城市都有一定的距离，“不是特别看好。”

深度学习是新一代人工智能技术的卓越代表。由于在人脸识别、机器翻译、棋类竞赛等众多领域超越人类的表现，深度学习在今天几乎已成为人工智能的代名词。然而，深度学习拓扑设计难、效果预期难、机理解释难是重大挑战，还没有一套坚实的数学理论来支撑解决这三大难题。解决这些难题是深度学习未来研究的主要关注点。此外，深度学习是典型的大数据智能，它的可应用性是以存在大量训练样本为基础的。小样本学习将是深度学习的发展趋势。

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