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2）市场现在一个流行的说法是信用会猛烈紧缩但我认为是这是重沙盘推演而轻应对。这个误区在2016年也发生过，当时宏观线性外推2015年一片悲观，对于通缩是沙盘推演，而忽视了供给侧改革的应对。但大家如果看lh主编的《全球两次大危机的比较研究》，其中提到了桥水基金Dalio对于去杠杆的研究。Dalio指出去杠杆方式有：糟糕的通缩去杠杆、好的温和通胀去杠杆、糟糕的通胀去杠杆。“温和通胀去杠杆”要义是在债务减记和资产重组降杠杆时要防止信用紧缩对经济造成冲击，要把名义GDP增速维持在名义利率上方。因此由lh操盘的中国去杠杆的过程中信用不能、也不会过度收缩，比如2016年启动供给侧改革驱动PPI由负转正。17年非标新增规模约为3万亿元，市场主要担心这部分收缩。但债券、股票和外币贷款等融资弹性较大，完全可以补足缺口，确保社融不失速。事实上，18Q1非金融企业信用债发行量同比上升三成，5年期AA+企业债利率下行了30bp，信用债市场已出现供给扩张迹象。
2018年一季度，营业收入及净利润均同比增长十几个百分点，二季度加速增长，营业收入同比增长超过六成，而净利润同比增长3倍多，三季度营业收入几乎没有增长，净利润同比下降超过六成。四季度又将如何？拭目以待。真正的考验在2019年，将是“三大天王”业绩承诺期满的年度。从目前A股市场来看，相当多的被收购公司在业绩承诺期满后发生业绩变脸，相应的上市公司要面对承诺业绩期满后综合症：业绩崩盘，商誉坍塌。为了缓冲这种综合症的负面影响，上市公司往往进行更大规模的并购来接力。
Deep learning's big technical break finally arrived in the mid-2000s, when leading researcher Geoffrey Hinton discovered a way to efficiently train those new layers in neural networks. The result was like giving steroids to the old neural networks, multiplying their power to perform tasks such as speech and object recognition.
虽然多家私募对A股2018年的表现并不喜悦，但进入2019年，其预期则有所改变，整体持谨慎偏乐观的态度。他们认为，当前经济已经渡过了最为艰难的时期，经济正在寻底的过程中，寻底的下一个阶段就是经济重新复苏。海宁拾贝认为，对于未来比较谨慎乐观，主要原因在于对外部环境的假设，低利率市场对于国内经济的帮助总会体现出来，以及政策的协调性考虑，“现在很多调整有误伤，但也有很多是正常的优胜劣汰，比如，不同等级信用利差的扩大很多是信用利差的正常化，只有正常化以后资源流向才能更加有效”；“最重要的就是低估值，目前上证50指数和沪深300指数估值在10倍左右，长期来看低估值大概率保证了从暂时的不利转变成永久性资本损失的风险可控。”
正如他1986年创办联结主义学院时，亲自与在计算机视觉和语音处理领域的人们去进行沟通，说服他们去理解并拥抱机器学习。然而，当2018年所有的工作都获得了成功，整个世界都投入了深度学习的怀抱之时，他还继续指出一条全新的道路。在行业纷纷向深度学习靠拢，大公司们不断收集更多的数据并开始引领深度学习的“工业化”之时，他却号召人们向前一步，去创造“下一个深度学习”。换而言之，解决AI根本问题的一种全新方法，帮助机器更接近真正的人类智慧。
对于那些有耐心持有这只股票的投资者来说，IBM的股票有望提供良好的价值，特别是考虑到该公司对红帽的收购交易，而且其传统业务仍在产生经常性现金流。责任编辑：张玉洁 SF107百万元的保时捷卡宴高速上突然方向盘抱死，车主回忆惊魂一刻实习生 蒋紫雯 澎湃新闻记者 陈兴王 来源：澎湃新闻
