周四早间，创业板直线拉升，早盘收涨2.56%至1724.37点，有望创下2016年10月以来的最大日涨幅。

带动反弹的力量来自万达信息的直线封板，万达信息系创业板指标股之一。多只个股在其带动之下急速拉升。

涨停个股还包括隆盛科技、英搏尔、建科院、英科医疗、朗玛信息、华大基因、晶盛机电、富满电子、朗源股份、昆仑万维和开立医疗。苏交科、苏州园林涨幅超过9%。

沪指早盘收跌0.33%，上证50跌0.85%，深成指收涨0.34%。

创业板探底到头了吗？

今年以来，创业板“跌跌不休”，成为全球表现最糟糕的市场。

创业板公司业绩下滑，逐渐开始拖累创业板估值，创业板指的估值与美国纳斯达克指数估值水平之差，也缩小至2010年启动创业板指以来的最低水平。

但证金公司以史上第一次重仓买入创业板股票，拯救了这种悲观情绪。截至今年7月25日，昆仑万维以及苏交科获得了证金公司的买入，且证金公司成为了昆仑万维的第一大流通股东。

证金公司亦为苏交科十大股东之一，这是证金公司首次现身创业板十大股东。昆仑万维今日开盘涨停，苏交科早盘收涨9.41%。

不过，创业板的寻底何时到头尚不确定。

上证50早盘收跌0.85%，已经连续三天录得下跌。但年初以来，上证50已经累涨14.65%，资金对漂亮50的青睐依旧。

全国金融工作会议确定了下半年流动性不会大幅宽松，因此高估值的中小创依旧将承压。在创业板公司业绩普遍下滑之际，寻底可能尚未结束，但成长速度足够快、估值业绩相匹配甚至估值偏低的个股，仍然有机会获得资金的青睐。

清华姚班本科生刘壮荣获CVPR2017最佳论文奖

2017年国际计算机视觉与模式识别大会（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR2017）于7月21日至26日在美国夏威夷火奴鲁鲁岛召开，姚班计科30班刘壮同学以共同第一作者身份发表的大会论文Densely Connected Convolutional Networks（《密集连接的卷积神经网络》）获得了会议最佳论文奖。

论文主要的贡献是提出了一种全新的卷积神经网络架构DenseNet，显著地提升了模型在图片识别任务上的准确率。

CVPR是计算机视觉与模式识别领域的国际顶级会议，2017年共收到2680篇投稿，接收了783篇，并最终评选出包括该论文在内的两篇最佳论文。此项工作是刘壮大三期间在康奈尔大学访问期间在Kilian Weinberger教授研究组完成，合作者还包括清华大学自动化系和康奈尔大学计算机系联合博士后黄高（博士毕业于清华大学自动化系），以及Facebook人工智能研究院的研究员Laurens van der Maaten。

 机器学习顶会ICML2017论文集发布

ICML 2017接受论文集出炉，会议将于八月六日到十一日在悉尼召开。

 微软打造“火眼金睛”：基于递归注意力模型，让精细化物体分类成为现实

在日常生活中，我们可以很容易地识别出常见物体的类别（比如：计算机、手机、水杯等），但如果进一步去判断更为精细化的物体分类名称，比如去公园游览所见的各种花卉、树木，在湖中划船时遇到的各种鸟类，恐怕是专家也很难做到无所不晓。可见精细化物体分类所存在的巨大需求和潜在市场。

这些图片看起来整体外观十分相似，但细节特征反映了它们的差别。

最近，微软亚洲研究院多媒体搜索与挖掘组的研究员们通过大量的实验观察以及与相关领域专家的讨论，创造性地提出了“将判别力区域的定位和精细化特征的学习联合进行优化”的构想，从而让两者在学习的过程中相互强化，也由此诞生了“Recurrent Attention Convolutional Neural Network”（RA-CNN，基于递归注意力模型的卷积神经网络）网络结构。这种网络可以更精准地找到图像中有判别力的子区域，然后采用高分辨率、精细化特征描述这些区域，进而大大提高精细化物体分类的精度。

 亚马逊成第四家市值过5000亿美元公司，半年多涨三倍

金融时报消息，亚马逊(1052.8, 12.93, 1.24%)飞速上涨的市值迎来一里程碑时刻，截至周三收盘，这家电子商务巨头的市值首次突破5000亿美元大关。

去年底亚马逊的市值为1463亿美元，半年多时间飙涨到如今的5026亿美元。

周三的涨势使得亚马逊正式进入五千亿美元市值俱乐部，根据彭博数据其他突破5000亿美元市值的公司也均是科技巨头——苹果(153.46, 0.72, 0.47%)、谷歌(947.8, -2.90, -0.30%)母公司Alphabet和微软(74.05, -0.14, -0.19%)。

 谷歌推出新AI孵化服务 Launchpad Studio ,推动AI初创

昨夜，谷歌的Launchpad宣布了一个新的工作室项目Studio，将为AI初创企业提供其扩展所需要的资源。

其理念非常简单： 并不是所有的创业公司都是一样的。 AI创业公司喜欢数据，并努力获得足够的数据。他们经常必须分阶段进入市场，随着新数据的可用性而逐渐走向市场。而且他们通常都有高技术的队伍但缺乏产品人才。 

Launchpad Studio旨在通过专门的数据集，仿真工具和原型协助来满足这些需求。 Launchpad Studio的另一个卖点是，被接受的初创公司将可以使用谷歌的人才，包括工程师，知识产权专家和产品专家。

 滴滴系三名高管进驻ofo，后者正寻求软银战略投资

《财经》报道，2017年7月25日，ofo进行新一轮人事调整。滴滴系三名高管进驻ofo，其中最高职位是ofo执行总裁，由滴滴品质出行事业群总经理付强出任，此外两名分别是滴滴开放平台负责人南山和滴滴财务总监Leslie Liu，分管ofo市场和财务部门。

另据核心人士透露，ofo目前正在和软银方面接触。滴滴与软银或将以10亿美元的金额入股ofo。“生意太多，需要争取最顶级资源的支持。”他说。此前2017年4月28日，滴滴完成55亿美元的F轮融资，其中50亿美元来自于软银中国。在这次融资中，滴滴估值达到500亿美元。

 谷歌机器学习算法 帮助加速核聚变发电

Google与全球最大私营核聚变公司Tri Alpha Energy多年合作获得第一批成果。开发出融合人与机的“验光师算法”，使设备的能量损失率降低了50％。等离子体研究的实验复杂性需要高级计算网络来处理数据，Google的机器学习算法可以推进研究，他们认为在十年内可以实现核聚变发电。

高盛正忙着成为华尔街的谷歌

在互联网深刻改变金融业的时代，高盛正在转型成为华尔街的谷歌，其倚重的转型核心计划之一，是一个叫做天幕平台的项目。

过去一个月里，高盛为了寻找参与天幕平台（Marquee platform）的人才，在纽约发布了8份广告，最近广告铺陈的城市又增加了班加罗尔和华沙。

• 寻找有创造力和有才华的工程师，为我们的客户打造风险分析和执行平台。

• 寻找有信心适应高效团队的全栈工程师优化客户体验。

首席财务官Marty Chavez是高盛转型计划的推动者，包括这次搭建天幕。Chavez曾是一位黑客，他在哈佛大学完成了生物化学和计算机科学的学位，并在斯坦福大学获得医疗信息科学博士学位，联合创办过两家软件公司。今年早些时候Chavez曾表示，高盛与谷歌的业务有许多相似之处。1月在哈佛应用计算科学研究所发言时说：“高盛之于风险就好像谷歌之于搜索。”

7 月 26 日，小米召开发布会，除了发布 小米 5x 手机以及配套的 MIUI9 操作系统外 ，其最后还发布了一款名叫“小爱同学”的人工智能音箱，定价299元。这也是小米首款人工智能音箱，意味着小米正式加入了人工智能音箱的混战。

据路透社5月10日报道，小米正在与数家银行接洽，为2014年签署的10亿美元贷款进行再融资。7月17日，路透社报道称，小米将贷款规模上调到10亿美元。该交易在一般分销阶段获得17家银行的积极回应。

 人工智能出现后就不需要培养人类的知识记忆吗？错错错

在人工智能袭来之际，希冀创造力教育能帮助人类普遍超越人工智能可能只是现在人们的美好愿望，为了实现这个愿望我们必须施展更好的创造力教育，这类创造力教育不应该忽视知识教育，而是在知识教育基础上激发学生的创造性。

现实的情况，人工智能现在已经开始在传统上被认为是需要想象力和创造力的文艺创作领域施展拳脚了。微软小冰已经能写出让普通人难以辨别作者是谁的现代诗，Prisma可以把任意一张照片变成具有名作艺术色彩的仿制品，部分音乐的编曲也是由人工智能软件程序完成的。

那是不是普通人就不需要接受创造力训练呢？不是的。普通人创造力难以胜过人工智能是教育的结果，尽管很可能会出现这样的结果，但事前仍然应该提供最佳教育模式。

当然，这也不是说现在的知识教育没有问题，现在的知识教育大部分还是接受主义的教育，是工业时代追求效率的产物，学生能在表面获得知识，但是不一定保证理解这些知识；真正的创造力教育要求学生真正理解这些知识。

在计算机视觉的发展历史上，ImageNet中的图像分类任务一直是一个重要的基准。Krizhevsky等人使用卷积架构来参与ImageNet 图像分类代表了深度学习最重要的突破之一。

通过架构工程的调整，基于卷积神经网络的方法在这一基准上不断获得突破，取得了令人印象深刻的进步。

本论文中，作者研究了如何从数据中直接学习卷积架构，并将这些架构应用到ImageNet的分类任务上。

作者在论文中写道：“我们之所以聚焦在ImageNet分类任务上，是因为从解决这一任务的网络中派生出来的特征在计算机视觉领域非常重要。例如，ImageNet分类任务上做得很好的网络中的特征，当被迁移到其他的视觉任务中时，也可以获得最佳的性能，虽然这些地方通常没有足够的标签数据。”

该论文的方法源于最近提出的神经架构搜索（NAS）框架，其使用策略梯度算法来优化架构配置。考虑到数据集的大小，直接在ImageNet数据集上运行NAS在计算上是昂贵的。因此，作者使用NAS在较小的CIFAR-10数据集上搜索良好的架构，并将架构迁移到ImageNet。通过设计搜索空间来实现这种可迁移性，使得架构的复杂性独立于网络的深度和输入图像的大小。更具体地说，搜索空间中的所有卷积网络由具有相同结构但权重不同的卷积单元组成。因此，可以搜索最佳卷积架构缩小到寻找最佳的单元结构。以这种方式搜索卷积单元要快得多，并且架构本身更可能推广到其他问题。特别地，这种方法显着加速了使用CIFAR-10（例如，4周至4天）的最佳架构的搜索，并学习了成功传输到ImageNet的架构。

该研究取得的主要结果是，CIFAR-10上发现的最佳架构在ImageNet分类上实现了最高精确度，并且无需太多修改。在ImageNet上，所学习的最好的单元组成的架构获得了最佳的性能。在ImageNet的 top-1任务上的准确率达到82.3%，top-5 准确率达96.0%。在top-1上，与人类创造的最佳架构相比，准确率提升了0.8%，同时，FLOPS少了90亿。

在CIFAR-10本身，该架构具有96.59％的精度，比具有可比性能的架构的参数更少。 

通过简单地改变卷积单元的数量和配置单元中的滤波器数量，可以创建具有不同计算需求的卷积架构。特别是，可以生成一个模型系列，在相同或更小的计算预算下实现优于所有人造发明模型的精度。值得注意的是，最小版本的学习模型在ImageNet上 top1上实现了74.0％的精度，比以前针对移动和嵌入式视觉任务的工程设计好了3.1％。

开发性能最佳的图像分类模型通常需要大量的架构工程和调参。本论文中，我们尝试使用神经架构搜索（Neural Architecture Search）来减少架构工程的数量，可以在一个小型的数据中学习到架构开发模块，并将其转移到大型的数据集上

这种方法与在一个递归网络中学习一个递归单元（CELL）的结构类似。在我们的实验中，我们在CIFAR-10数据集上搜索最佳的卷积单元，然后通过将更多的相同单元堆栈在一起，把它们运用到ImageNet数据集上。虽然单元并不是直接在ImageNet上学习到的，但是，所学习的最好的单元组成的架构还是获得了最佳的性能。在ImageNet的 top-1任务上的准确率达到82.3%，top-5 准确率达96.0%。在top-1上，与人类创造的最佳架构相比，准确率提升了0.8%，同时，FLOPS少了90亿。

这种单元还可以进一步缩小两个维度：从最佳的单元中学习到的一个更小的网络架构，在top-1任务上准确率达到74%，比移动（手机）平台上的相同规模的最佳模型准确率高3.1%。

论文的四名作者：Barret Zoph， Vijay Vasudevan，Jonathon Shlens，Quoc V. Le .

该研究扩展了Zoph和Le在2016年提出的框架——神经架构搜索（Neural Architecture Search）。

NAS的训练过程可以简单地总结如下：一个递归设计网络作为控制器，在各种架构中对子网络进行抽样，子网络经过训练，能够做到聚敛，以在一个留存验证数据集中获得最佳的准确率。在这一过程中获得的准确度，被用于升级控制器，这样一来，控制器将会在不断的重复中生成更好的架构。控制器去权重使用一个策略梯度的方法进行调整。

图1：Neural Architecture Search 概述。一个控制器的RNN从搜索空间S，利用概率P来预测架构A。一个带有架构A的子网络被训练用于聚敛所获得的准确率R。通过R来扩展p的梯度，进而升级RNN控制器。

图2：图像分类的可扩展架构包含了两个重复的主题，叫Normal Cell 和 Reduction Cell。这一分类方法强调了CIFAR-1O和ImageNet的模型架构。Normal Cell 在Reduction Cell ，也就是N中的堆栈的次数选择，是可以变化的。

OPEC和俄罗斯在圣彼得堡谈完了，油价在API库存的支撑下也涨起来。说起来，俄罗斯本身就是OPEC减产协议的奠基石，如果没有俄罗斯的首肯和鼎力支持，减产早就夭折了。但是厄瓜多尔退出减产表明减产本身依然让产油国失血，那么俄罗斯还有耐心继续承受减产的损失吗？

在减产协议的背后，俄罗斯参与减产不仅仅是减产30万桶/日这么简单。去年11月前，该国正在不断打破苏联解体后的产量纪录，因此减产协议意味着俄罗斯放弃了产量增长。

俄罗斯今年上半年的国际收支状况有所好转，但是这个情况可持续性并不好。而除了国家层面，具体的油企业对增产是内心痒痒的。减产对俄罗斯原油工业的业绩影响很显著，对占俄罗斯原油产量40%的俄油而言，就有一大串“绿地”项目（即新开发的项目）卡在最后的完井阶段，减产协议的延长又把投产日期延后了9个月。

俄油大老板、俄罗斯总统普京的重要盟友谢钦，对OPEC本来就不怎么感冒，其在宣布延长减产协议后几天就对投资者说，这个协议最多给了市场喘息的机会，但是由于美国页岩油在填补市场空白，这并不是一个真正的解决办法。

与此同时，俄罗斯的卢克石油和鞑靼石油等公司的高管也依然在维持减产，但是他们的“保留意见”也越来越大声了。他们加到一起，就意味着俄罗斯原油工业对减产协议已经不耐烦了。

谢钦等人看起来比较悲观，是因为美国页岩行业的第一板斧其实是天然气，俄罗斯在2014年以前就与美国页岩行业正面硬抗过，比沙特早得多。天然气市场的肉搏在新千年后就开始了，2010年美国超过俄罗斯成为全世界最大的天然气生产国后，俄气被迫暂停了大批的开发计划，眼睁睁地看着美国天然气进入了欧洲这个自留地。

而在现在，从5月的产量数据（目前可得的最新数据），俄罗斯原油产量较去年10月降低2.3%或25.6万桶/日。比承诺的30万桶/日要少，但是已经比很多人预料的要多了。

其中俄油贡献的绝对数量最多，不过几大油企的减产比例都差不多，俄油、卢克和俄气石油公司分别是2.5%、2.7%和3%。唯一的例外是俄油旗下的Bashneft，仅仅减产了0.8%。

但是减产并没有转化出多少收入。巅峰时候，俄罗斯每年要从原油出口上赚2500亿美元，但是2016年只有600亿美元。今年第一季度油价还不错，同时依靠打压进口，俄罗斯勉强拿下了230亿美元的经常账户盈余。问题是，俄罗斯的消费品大规模依赖进口，打压进口不可能持续很久，因此这个盈余积累不下来的。

俄罗斯央行在6月中旬就表示，减产没能提振油价是中期内对经济的关键风险因素。原油收入占据俄罗斯财政收入的40%，而俄罗斯股市市值前十的公司里面，有6家是能源公司。然而现在市场已经开始用脚投票了。

俄罗斯油企业的市盈率只有5左右，接近历史估值区间的低值。而专注于俄罗斯的股票基金正在减少持有的大油企的持仓，莫斯科银行间外汇交易所指数在6月下跌了4.5%。再加上特朗普那面焦头烂额，俄罗斯同西方缓和关系的可能性渺茫。这种情况下，俄罗斯还能怎么做呢。

新浪财经讯 7月27日消息，酷派集团在港交所发布公告称，本公司于近日接到平安银行股份有限公司深圳分行（‘贷款行’或‘原告’）诉本公司附属公司宇龙计算机通信科技（深圳）有限公司（‘借款人’）、本集团的两家附属公司及本公司单一最大股东之实益拥有人及其联系人（合称‘担保人’）的民事起诉状（‘民事起诉状’）。

根据民事起诉状，原告诉称其与借款人分别于2016年2月16日及2016年8月29日签订了《综合授信额度合同》（‘综合授信额度合同’）和《贷款合同》（‘贷款合同’）。根据贷款合同，原告向借款人贷款人民币8，000万元（‘贷款’），贷款期限截至2017年8月15日止。担保人分别与原告签订了相关的担保合同，为借款人于综合授信额度合同或贷款合同项下应承担的全部债务提供担保。原告诉称，贷款合同约定，借款人或担保人经营、财务状况恶化，借款人、借款人的股东或实际控制人、担保人的法定代表人涉及主要财产被采取财产保全等强制措施时，原告有权直接收回全部贷款。原告称其经调查发现，作为担保人之一的本集团一家附属公司已出现财务状况恶化的情况，将严重影响借款人的经营及履约能力，故向广东省深圳市中级人民法院提起诉讼，具体诉讼请求如下：

1． 判令借款人立即向原告偿还贷款本息共计人民币8，000万元（其中本金人民币8，000万元，利息人民币0元、罚息人民币0元及复利人民币0元；利息、罚息、复利暂计至2017年7月11日，之后利息、罚息、复利按合同约定计至实际还清之日止，最终以实际产生的数额为准），并加倍支付迟延履行判决期间的债务利息；

2． 判令借款人向原告支付实现债权的部分律师费人民币15万元；

3． 判令担保人对借款人的上述全部债务承担连带清偿责任；及

4． 判令由借款人及担保人共同连带承担本案全部诉讼费用及其他相关费用（包括但不限于保全费、公告费）。

本公司认为，该贷款目前尚未到期。本公司已联络中华人民共和国律师，正积极收集证据，以对民事起诉状作出抗辩。

本公司将在适当时候及时作出进一步公布以向本公司股东告知有关进展。

特色菜品：彰显刀功的宝塔肉

湖滨28餐厅

2015年度全亚洲排行：No.44

这是榜单上唯一一个中国江南地区的餐厅，而稍对美食有些关注的人，肯定不会对这里陌生。湖滨28几年来在各种餐厅评选上获奖无数，去年评选的亚洲最佳餐厅50中也有它的身影，可见美食界对它的推崇。不少业内人士几乎将它作为杭帮菜最高水准的不二代言。

传统菜的精妙细腻，改良菜的界限拿捏，水准的确高出同类餐厅不少。招牌的宝塔东坡肉、茶香鸽子蛋始终品质稳定，它在菜式创作上给食客带来的惊喜远超通常的酒店中餐厅。

地址：杭州上城区湖滨路28号凯悦酒店1楼(近平海路)

人均：500元

中国6月规模以上工业企业利润同比 19.1%，增速比5月份加快2.4个百分点。

1-6月份，全国规模以上工业企业实现利润总额36337.5亿元，同比增长22%，增速比1-5月份放缓0.7个百分点。

其中，1-6月国有控股企业实现利润总额8054.5亿元，同比增长45.8%；集体企业实现利润总额212.8亿元，增长4.9%；股份制企业实现利润总额25658.4亿元，增长23.6%；外商及港澳台商投资企业实现利润总额8646.3亿元，增长18.9%；私营企业实现利润总额11887.5亿元，增长14.8%。

分行业来看，1-6月份，采矿业实现利润总额2435.9亿元，同比增长13.4倍；制造业实现利润总额32051.7亿元，增长18.5%；电力、热力、燃气及水生产和供应业实现利润总额1849.9亿元，下降28.2%。

1-6月份，在41个工业大类行业中，38个行业利润总额同比增加，3个减少：

主要行业利润情况如下：煤炭开采和洗选业利润总额同比增长19.7倍，农副食品加工业增长6.6%，纺织业增长5.1%，石油加工、炼焦和核燃料加工业增长26.7%，化学原料和化学制品制造业增长33.1%，非金属矿物制品业增长25.4%，黑色金属冶炼和压延加工业增长96.4%，有色金属冶炼和压延加工业增长52.7%，通用设备制造业增长18.9%，专用设备制造业增长25.4%，汽车制造业增长11.7%，电气机械和器材制造业增长9.7%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长17.1%，石油和天然气开采业由同期亏损转为盈利，电力、热力生产和供应业利润总额同比下降34.6%。