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机器的一个能力是能够在大量的数据里面学习，所以数据的质量是非常重要的，这是我们学到的一点。但是，你能不能在 19×19 的棋盘学到一个知识，再把它推广到 21×21 的棋盘？你在学会下围棋之后，你能不能去下象棋？你学会了下围棋，能不能把它运用在生活当中？运用到生活的方方面面、商业活动、日常活动、指挥机器人的行动当中呢？

首先，今年的数据和去年与李世乭下棋时候的数据大有不同，去年还用了很多人类大师们下棋的数据，但是今年更多地用了 AlphaGo 自我对弈的数据，这使得数据的质量大幅提高、也就是让机器学习的效果大为提高。所以说，数据的质量是非常重要的。第二条，计算架构也很重要。我们知道去年用了上千的 CPU，用了成百的 GPU，但是今年只用了小小的 TPU。今年用的计算架构与去年的计算架构相比，有了一种飞跃性的变化。

还有网友称，台湾15“友邦”中11国未替台湾发声，较去年少1国，而未提台湾的4个国家包括：洪都拉斯、巴拉圭、梵蒂冈、尼加拉瓜↓岛内亲绿媒体《自由时报》也在报道中提到，本届联大辩论上，共有11个台当局的所谓“友邦”为台出声，较去年少1国。据媒体此前报道，去年第73届联大一般性辩论中，有12个台当局“邦交国”为台湾发声，创下十年新低。

据赛迪区块链研究院统计，在我国企业区块链专利储备方面，2019年上半年我国公开的区块链专利数量为3547项，已超过2018年公开的全年专利总量。产业发展迎政策春风区块链迎来发展的政策春风。此前，2016年底印发的《“十三五”国家信息化规划》要求，重点突破人工智能、区块链等新技术基础研发和前沿布局，构筑新赛场先发主导优势。

尤其是在美国上市公司这方面，因为我们并没有把ESOP当作单独的服务，而是我们在跟上市公司接触并服务的时候，提供是一揽子服务，结合了我们的IPO打新、分销、ESOP管理等综合性服务，帮助我们拥有了比传统单一ESOP服务供应商更强的能力，随着老虎证券在这个领域的市场份额的不断增加，我相信在未来的财务数据里面会有比较明显的体现。

第二个进展：多层次的特征学习过去我们在学习方面太注重发现共性本身，但是却没有注意在不同的层次之间发现这些共性。但现在发现，如果我们把问题分到不同层次，有些层次就更容易帮助我们进行机器学习的迁移。如上图图像识别任务中，如果我们在一个领域已经用了上千万的数据训练好了一个八层的深度学习模型，但现在如果我们改变了该分类任务的类别，那么传统的机器学习就必须重新进行训练。但是现在用了这种层次型的迁移学习，我们会发现，不同的层次具有不同的迁移能力，这样对于不同的层次的迁移能力就有了一个定量的估计。所以，当我们需要处理新任务时，就可以把某些区域或某些层次给固定住，把其他的区域用小数据来做训练，这样就能够达到迁移学习的效果。