举世瞩目的意思

1、老师，这个光彩夺目的名称，将像一颗灿烂的明星，永远高悬在我们的胸中。

2、许多对冲基金正在使用人工智能分析大量数据，预测供需平衡的修正，并预测市场动向，以便进行战术性资产配置。这有可能帮助CIO团队整合不同的策略和定制分配。

3、危机里挖掘机遇，深圳在这一年率先着手布局生物、互联网、新一代信息技术、新能源、新材料、文化创意、节能环保等七大战略性新兴产业。

4、CombiningEconomicTheory

5、前不久，他离开了AQR，创办了自己公司TPT(TruePositiveTechnologies):

6、尽管有两只ETF是今年推出的，交易历史较短，但如果认为人工智能会像传统ETF一样，需要一个完整的市场周期才能产生超群表现，那就有点牵强了。

7、ML的实现要依靠计算机科学和工程概念(如内核技巧、特性哈希)

8、这份是MarcosLopezdePrado为听证会准备发言的摘录：

9、“Thereistremendoushypeandveryfewpeoplehaveatrackrecord···It’snothelpful.”

10、最后，我想以对偏差的讨论来结束我的发言。是的，机器学习算法研究包含偏差。好消息是，我们有更好的机会检测算法中偏差的存在，这是一种比人类更精确的偏差测量。原因是我们可以让算法匹配友好的mice控制实验。Arecoloritoutsidebusinesstoperformasintended,algorithmscanassisthumanpositionmakersbyprovidingabasinrecommendationthathumanscanoverride,thusexposingbiasesinhumans。我说算法投资是因为委员会和监管者可以在帮助获得这项技术的好处，同时降低其风险，从而更普遍地发挥根本性作用。感谢给我这次机会来听证会发表意见，我期待大家的提问。

11、人工智能工程师使用惩罚和奖励来引导机器，这就像是教一只老鼠按下一个按钮来获取食物。在广为人知的深度学习中，算法被训练为在历史信息库中寻找预测模式。当他们发现股票或大宗商品定价数据等方面的相似之处时，就会“受到刺激”。在另一种方法中，称为强化学习，机器根据特定行为的成败来重新调整自己。研究人员还将惩罚编程到算法中，以阻止人工智能的某些行为，例如创建与人类已经使用的策略太相似的策略。

12、不幸的是，只有少数ETF的投资决策是由人工智能执行的。那它们管理规模是多少呢？刚刚超过1亿美元。这些基金的年平均管理费为0.77%。

13、与普通的对冲基金相比(对比Eurekahedge对冲基金指数)，虽然人工智能/机器学习对冲基金的收益率更加不稳定，但是其年化波动率却要比系统化趋势跟踪策略低得多。

14、2016年6月23日，英国全民公投“英国脱离欧盟”，以为就是一场已知结果不会脱但偏要投一下票的闹剧，然而冷不防的就真的脱了，事后民众才突然意识到自己好像干了什么不得了的事，又想挽回再投一次，然而一切都晚了。6月24日脱欧已成定局，卡梅伦就宣布自己即将辞职。但是一个国家不能没有首相啊，英国又火速选出一位首相：特雷莎·梅，成为英国历史上第二名女性首相。短短一个月内英国政界翻天覆地，英国人民看着手中哗哗贬值的英镑蓝瘦香菇。

15、随着时间的推移，由于环境中各种因素造成的模型概念漂移，性能可能会发生变化。因此，了解什么促使模型作出某些决定是极为重要的。论文《WhyShouldITrustYou？》由MTRibeiro，S.Singh和C.Guestrin在SIGKDD2016上介绍了LIME(LocalInterpretableModel-AgnosticExplanations)介绍了这些概念。

16、“一项针对3800多名受访者的调查显示，43%的CFA会员和考生预计，他们的角色将在未来5至10年内发生重大变化。最有可能消失的三个职位是销售代理、交易员和业绩分析师。”

17、我同意对金融和保险行业600多万从业人员面临的挑战进行统计，他们中的许多人将会失业，不是因为他们会使用机器，而是因为他们没有接受过培训或者没有和算法结合起来工作。对这些工人进行再培训是一项紧迫而困难的任务，但并非一切都是坏消息。有色眼镜技能在金融领域变得更加重要，因为个人关系有更多的时间来缩小男女之间的工资差距，这是现在应该知道的另一种分类。你会发现我们是一个伟大的均衡器，保留我们现有的劳动力是重要的，然而，这还不够，我们必须确保美国大学想要及时收集的人才在我们的国家得到发展，下一个谷歌、亚马逊或苹果的创始人是早上在我们的一所大学上数学课，甚至是在教室。

18、在医疗领域，英国《经济学人》杂志2017年称，在中国，最具全球潜力的医疗行业颠覆者是由科学家王俊领衔的碳云智能，他们的目标是为每位客户建立预测性的数字生命化身。这是一家2015年创办于深圳的年轻公司。

19、时间来到2008年，全球金融危机爆发，深圳高度外向型的经济模式面临着严峻挑战。

20、这种“情况”其实是西方一直以来的文化属性造成的，也不是特朗普特有的。你说这种可以为了利益而撕烂一切协议的精神是不是会有副作用呢？答案是当然的。在强势的时候，大家都让着你，怕你的航空母舰，怕你的经济制裁，怕你不带我玩儿。可是代价是：你永远都不能有差错，不然等着看你热闹的人太多了；树敌太多。

21、Ms.KirstenWegner, ChiefExecutiveOfficer,ModernMarketsInitiative

22、《Nature Methods》杂志上发表了一篇论文，概述了统计学和机器学习的不同。这个想法看起来可笑，但是却证明了在这一层次探讨的必要性。

23、我们常常听到与这一问题有关的一些模糊陈述：

24、今日再提及深圳，科创必是不可或缺的关键词。在近40年的发展中，如果说深圳曾经历过“拿来主义”的阶段，在如今科技创新全球化的背景下，深圳正致力于在多个领域站在浪潮之巅。

25、ManGroup管理着约960亿美元的资产，通常会在几周内将其最有前途的想法从测试转化为真金白银的交易。在快速变化的现代金融世界里，今天的优势明天就可能消失。这里的问题是，即使程序在模拟交易中产生了惊人的收益，但工程师们也无法解释为什么人工智能要执行它正在进行的交易。所有起初他们对人工智能的应用十分谨慎。

26、二是扮演企业创新推动者的角色，采取各种激励措施降低创新门槛；

27、如同改革开放总设计师邓小平所言，贫穷不是社会主义。“摸着石头过河”的中国，走出了一条有别于西方世界的“中国道路”，使得中国走上了全球经济潮头。

28、然而，理解预测背后的原因在评估信任方面非常重要，如果计划基于预测采取行动，或者选择是否部署新模型，则对模型的信任是至关重要的。无论人类是直接使用机器学习分类器作为工具还是在其他产品中部署模型，仍然存在一个至关重要的问题：如果用户不信任模型或预测，他们将不会使用它。

29、人工智能和机器学习方法是否有助于发现金融市场中的欺诈行为。

30、我们相信，《素书》拥有成就自己改变世界的力量，希望通过分享践行《素书》的感悟，让两千多年前的智慧之光重新闪亮！为国家、社会和人类的和谐、幸福及共同成就而努力！

31、陈毅《七大开幕》诗：“试问九州谁作主？万众瞩目清凉山。”

32、再我们2019年分析的结果，越来越不好了！

33、无论是在制度创新的突破中，抑或是在产业转型的规划中，政府无疑都扮演了重要角色，但另一方面，深圳又恰恰以“小政府”著称。

34、一是为创新活动提供有效的市场环境，通过行政和立法手段来规范市场行为，鼓励企业依靠创新、专利等知识产权获得持续增长动力；

35、也许这场听证会会让人工智能在华尔街更加受到重视。

36、Analysis,NotAnecdotes

37、从1979年地区生产总值(GDP)仅97亿元，人均GDP606元，到2017年GDP达到24万亿元，人均GDP31万元(约71万美元)，GDP年均增速达到23%。

38、“机器学习与统计学之间的区别在于其目的不同。机器学习旨在进行精确预测。而统计学模型则用于推断变量之间的关系。”