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丝袜美腿三十页

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爆这种“料”,多多益善。而互爆隐私,对双方注定不会是好事,只会是声誉上的消耗、形象上的双输。在说到两人拿隐私攻击彼此时,讲故事的人恐怕更多地会将其看成一部狗血剧,而不是“纸短情长却情深缘浅”的一般婚变桥段——因为两人的撕裂来得太不体面。陈世骧曾用8个字评价金庸的《天龙八部》——“无人不冤,有情皆孽”。这也是很多感情的原始面相:太多恩怨郁结,太多跟“人前光鲜”对应的“人后不堪”会被伴侣捕捉,毕竟经常朝夕相处、交互频密,难免对隐私知根知底。感情中的一方说起另一方,谁都能说出一百个不是。正因如此,网上流行起了一句:分手见人品。

药品本身和药品专利是完全不同的两个概念,按经济学来讲,专利本身,就是药品专利是共享品Club Good,是非征用、可限用的特征。专利药本身是私用品,是两个完全不同的概念,所以经济学上一定要把二者分清楚。专利药不是边际成本为零,但药品专利是边际成本为零。从专利的边际成本来看,药品边际成本等于零,专利药边际成本等于零,仿制药边际成本更等于零,考虑到研发成本、专利分摊成本的时候,专利本身非常非常高,到专利药要降低,要仿制药那儿趋近于零。保护知识产权,又防止滥用知识产权的矛盾集中在成本上就是边际成本与分摊成本的关系,所以顾了边际成本忘了分摊成本也不行,两头都要兼顾。这就引起了法律问题的悲剧,200元的药必须花24000来消费,这叫见死不救,那么多人就会去“跳单”,拦也拦不住,法律上也制裁不了。如果只按照边际成本考虑,不考虑分摊成本,本身就变成了准悲剧,将来就会无药可医。未来的事情和现在的事情怎么办,有一个利益取舍的问题。

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在主题报告环节,美国普林斯顿大学Moore金融学讲席教授,COPSS奖获得者,台湾中院院士范剑青做了题为《Statistical machine learning for financial prediction and inference》的报告,报告介绍了机器学习、深度学习、人工智能、大数据的基础问题,特别指出机器学习目前面临的重要挑战,包括个体差异大、数据集未知、特征难提取、多学科交叉等,以及在大数据应用中的普遍特征,即相互依赖性及重尾问题。针对如何处理重尾数据和使用协变量信息,提出了因子调整鲁棒模型方法,分析了这一方法的技术原理与实现方法,针对鲁棒预报问题给出了两个有效的处理原则,包括数据截断与自适应Huber损失技巧。范剑青教授的报告涵盖了统计机器学习的最新进展及其在金融预报与推断中的应用。

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