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女子七项全能比赛将决出冠军，比利时名将蒂姆在前四项排在首位，今天的跳远和标枪都是她的绝对强项，预计将顺利摘取冠军。女子撑杆跳高冠军的争夺将在里约奥运会金牌得主、希腊名将斯特法尼迪和奥运银牌得主、美国名将莫里斯之间展开，斯特法尼迪今年曾跳出4米85的今年世界最好成绩，莫斯里曾跳出4米84的今年世界第二最好成绩，两人实力相当，必将展开激烈的争夺。

比如，按照征求意见稿，住房贷款利息抵扣问题这样表述：纳税人本人或配偶使用商业银行或住房公积金个人住房贷款为本人或其配偶购买住房，发生的首套住房贷款利息支出，在偿还贷款期间，可以按照每年12000元标准定额扣除；非首套住房贷款利息支出，纳税人不得扣除；经夫妻双方约定，可以选择由其中一方扣除。

此外，教育、养老支出抵扣力度较大。根据《暂行办法》，纳税人的子女接受学前教育和学历教育的相关支出，按照每个子女每年1.2万元（每月1000元）的标准定额扣除。学前教育包括年满3岁至小学入学前教育。学历教育则将从义务教育阶段到博士研究生教育均涵盖其中。扣除方式为受教育子女的父母分别按扣除标准的50%扣除或经父母约定由其中一方按标准100%扣除。

我们在开发这一系列人工智能应用的时候，我们会考虑不同的框架，包括非常著名的在大学里面进行产学研结合研发出来的框架，能够基于这些框架进行自身的应用程序的研发，使用卷积网络架构来做到这一点。这一系列的AI可以应用到哪些领域呢？我们是否已经蓄势待发把它用在一些具体的场景里面。我刚才讲到了语音识别，包括在社交媒体零售里面的聊天机器人。我跟大家分享一个故事，就是有一些人会打客服中心，可以看到客服中心的人越来越礼貌、越来越耐心，如果你通过电话拨入，它们会非常耐心，为什么这些客服会这么耐心礼貌？因为它们是客服机器人，而不是真正由人类来做。包括AI也可以应用在自动驾驶之上，这是我们的机构所研究的动向，我们进行了语义识别，使用大规模的网上课程，包吸引了450万名线上的学习者。我们希望能够把这些语义和文本，也就是老师的讲课能够进行自然语言的识别进行字母的翻译，能够吸引不同国家的学习者。所以有图像、有文本，我们可以使用这些自然语言识别来翻译帮助线上的学习者学习，让他们能够自动地了解这些文本的含义，这对于AI的应用来说是非常重要的进步。我们已经很好地把AI和深度学习结合在一起。另外就是医疗影像社别，一般人看不懂医学影像，但是机损级可以帮助我们了解和阐释这些医学影像会带来什么结果或病症。这就是基于卷积网络、层级网络能够帮助我们做到的事情。这些使用AI来做，帮助我们节省能源，可以训练机器，而不是训练人。所以我们如果没有很好地进行训练，就不能大规模展开，所以我们需要找到更好的方法进行人工智能深度学习的网络更好地对结果产出有一个精准的预测。能够基于我们有限的资源去做。我们觉得二元网络可以帮助我们做到这点，我们发明了多媒体自动化分析，可以使用在很多领域，包括医疗健康领域，对医学影像进行分析，对于CT/PTE扫描以及超声波仪器进行报告和分析，这样就能帮助主治医生进行判断。这是脑肿瘤的识别，能够识别里面的病灶。我们通过机器学习和人工智能的识别更好地进行判定，而不需要过于人工的干预，能够让个机器罗列人的病症和原因，作为辅佐人类的手段。另外是在心脏疾病的应用，中国在这方面的研究已经非常领先了，把二元神经网络用在实际的应用场景。尤其是在能源领域的应用使得温室气体排放，使得全球气候变暖，所以我们在机器运转的时候要注重生态友好。德国有一句话是绿色IT，我们要评估这些机器不是说它们的功劳有多大，而是能耗是不是非常友好的机器或仪器。

基于我们对它的架构分析，基于卷积网络，能够更好地萃取不同层级的信息产出一个结果，用更加精准的方法达到产出的结果。这里我给大家举一个例子，汽车是怎样在街上进行行驶证、进行判定。这里面我给大家展示一个原理图，在右上脚，这是一个卷积网络，在这里面它得到了微调，会微调来集合它的学习目标，能够基于不同的节点建立起来。在这里面看到信息不问上升或信号不断衰减，或者信号不断增强，这个网络也会进行调整，进行流量的处理，这都是基于不同神经节点的联系。可以看到这里面汽车启动了，如果它不能捕捉这个线路的话就会发生碰撞。当这个汽车可以自主学习的时候，网络可以被训练，汽车的自动驾驶系统可以被训练，能够让汽车知道怎么做下一步的决策，不会发生碰撞。因此需要一系列的学习成果的生成才能进行这个系统的训练，这个车的系统得到训练之后，才可以进行下一步碰撞的测试。每一次尝试无论是成功还是失败，这个网络都会重新得到构建，参数不断变化，因为周围的环境不断变化。这就是通过变化的环境不断收取变化的信号，无论是增强还是衰减。对于这些颜色的认知，颜色是加深了，就是对它进行算法的处理，哪些信息是有用的，哪些是可以过滤的。可以看到最后经过训练之后，这个汽车越来越聪明，越来越知道怎么样识别网络里面需要它注意的东西。就像我刚才讲到的，这已经是14次迭代，经过14次卷积网络的迭代之后，汽车就知道了怎样应对这个路况。这很好地说明了深度学习架构可以怎么样被训练。这里描述了这个训练的过程，没有撞对不对。这个汽车一往无前地沿着个路径行驶，可以看到这个绿色的车自控性非常好、非常简单，能够通过多轮的需要和训练，经过不同的计算网络的运力和卷积网络适应更加复杂的架构和网络。

黄金操作建议：1、下方回调至1230-1231一线做多，止损4美元，目标看1238-1240一线；2、上方不破1243-1245一线做空，止损4美元，目标看1236-1238一线；责任编辑：陈平12月29日，财政部印发《地方政府债务信息公开办法》，《办法》明确了地方政府债务预决算信息公开、地方政府债券信息公开等要求，强化信息公开监督等。主要内容：一是明确预决算地方政府债务信息公开要求。二是规范地方政府债券信息公开内容。明确并细化了地方政府债券发行安排、发行信息、存续期及重大事项信息公开内容。其中，发行地方政府债券应当公开主要经济社会发展指标、财政、债务、债券以及项目等信息，特别强调发行专项债券应当严格披露预期收益和融资平衡方案等相关项目信息；地方政府债券存续期内应当公开债券资金使用、项目实施情况等信息以及可能影响债券偿付等的重大事项等。