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发布日期:2023-10-07 16:24    点击次数:150

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廣東金改挺進“深水區”:構建“雙城聯動”的現代金融體系接下來廣東將通過完善創新資本鏈、打造期貨產業鏈等十項工程,來豐富壯大整個廣東金融產業鏈條。8月5日,作為我國開放流程最高、經濟活力最強的區域之一,廣東省东说念主民政府端庄發佈《廣東省金融校阅發展“十四五”規劃》(以下簡稱《金融規劃》),這也意味著廣東在全國范圍內率先部署瞭金融校阅的主要目標和重點任務,為全省深刻金融校阅發展责任錨定新标的,為全國金融校阅開放創新探索新路徑、積累新經驗,提供“廣東灵敏”。具體來看,《金融規劃》建议瞭健全現代金融體系、鼎力發展金融科技、優化全省金融空間佈局、實施“金融+”工程、推動更高水平金融開放以及完善現代金融監管體系等具體校阅舉措。廣東不僅針對金融校阅标的作念瞭集聚责任部署,同時還建议瞭一系列具體的量化指標。瞻望2025年,全省金融業增加值達到1.5萬億元乐动体育官网返水最高平台,A股上市公司冲破1000傢,培育10傢以上國際驰名的金融科技獨角獸企業,全省本外幣进款餘額增加至40萬億元,保費收入力爭達到8000億元掌握,廣東省將冉冉形成多層次、廣覆蓋、差異化的現代金融體系。“上述指標比‘十三五’期末齐提高50%掌握。”廣東省所在金融監督照应局黨組書記、局長於海平示意,接下來廣東將通過完善創新資本鏈、打造期貨產業鏈等十項工程,來豐富壯大整個廣東金融產業鏈條。構建“雙城聯動”的現代金融體系《中華东说念主民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》(簡稱《規劃綱要》)建议,要健全具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系。這一表述為未來一段時期我國深刻金融校阅指明瞭阻碍标的。回顧“十三五”時期,廣東金融業發展获得庞杂成績,而在获得庞杂成就的同時,廣東金融業仍然面臨一些體制機制上的障礙。“構建現代金融體系是經濟轉向高質量發展的內在条目,亦然個系統性工程。”光大銀行金融部宏觀分析師周茂華認為,确立具有高度適應性、競爭力、普惠性的現代金融體系,必須適應於市場化、法治化和國際化的發展标的,条目廣東深刻金融校阅開放,為市場主體提供高效、浅陋、多元投融資需求,不斷增強金融服務實體經濟智商。《金融規劃》指出,廣東將強化廣州和深圳“雙城、兩市場”資源統籌和業務協同,構立功能齐备、敷裕活力的強大金融市場體系。“兩市場”即指廣州期貨交往所、深圳證券交往所兩大國傢級金融基礎設施平臺。分析粵港澳大灣區當前金融版圖,香港是行家金融中心,深圳在科技金融上有領先優勢。定位於國際化的廣期所,不僅有望和香港聯交所、深交所實現聯動互通,還可能径直诱惑國際投資者參與,服務“一帶一起”建設戰略。此外,廣東當前頭部金融機構還比較少。《金融規劃》指出,推動國際海洋開發銀行、粵港澳大灣區國際商業銀行等一批機構落地;相沿招商集團、吉利集團升迁寰球500強排行;相沿廣發銀行加速上市。饱读勵所在銀行、證券、保險等骨幹金融企業通過引入戰略投資者、並購重組等表情發展壯大。“廣東打造現代金融體系,要明確定位於服務實體經濟。同時要發揮好金融創新和金融對外開放的優勢。”中國社會科學院國傢金融與發展實驗室副主任曾剛對記者示意,在內部循環方面,廣東金融業要服務高端制造業,鄉村振興和綠色金融發展;在外循環方面,作為全國對外開放的橋頭堡,要推動金融轨制的校阅開放,加強跨境金融、跨境貿易的便利性。此外,要重視金融創新,通過服務模式和技術創新,來增強金融體系的着力和競爭力。打造金融科技創新高地《規劃綱要》在说起深刻金融供給側結構性校阅時指出,要穩妥發展金融科技,加速金融機構數字化轉型。廣東發佈的《金融規劃》則明確示意,要鼎力發展金融科技,全面推動金融數字化智能化轉型,將廣東打变成金融科技發展高地。“這意味著接下來幾年廣東將加大科研、技術與东说念主才参加,著力發展金融科技,通過在金融體系中註入數字化、智能化元素,升迁整體的金融服務質量和着力。”廣東外語外貿大學金融學院院長易行健向記者示意。中國(深圳)綜合開發盘考院金融與現代產業盘考所所長劉國宏向記者指出,廣東具有粵港澳大灣區域內跨境金融等豐富而獨特的金融科技應用場景和金融科技發展的硬件支撐以及市場氛圍,這些齐為廣東金融數字化智能化轉型創造瞭條件。同樣,中南財經政法大學數字經濟盘考院執行院長、西宾盤和林也認為,“廣東有特殊發達的數智經濟,依托龐大的數智產業,實現金融數智化順理成章。”但他也強調,“數智的中枢是數據,數據的中枢在於數據安全和使用授權,需要确立數據使用的體制機制,規范數據數字產業的經營行為,對數據使用需要預先脫敏,要明確企業在保護數據安全上的責任。”對此,《金融規劃》也条目,在切實保護個东说念主隱私、商業奥秘與明锐數據前提下,強化金融與王法、社保、市場監管、稅務、海關、電力、電信等領域的數據交融,确立健全數據權屬、公開、分享和交往的有關規則,推動數據規范應用。事實上,早在2018年,國務院印發的《進一步深刻中國(廣東)目田貿易試驗區校阅開放决策》(下稱《决策》)就指点,廣東要鼎力發展金融科技,在照章合規前提下,加速區塊鏈、大數據技術的盘考和運用。不错預見的是,隨著《金融規劃》的出爐,廣東金融科技發展、創新、應用將再次提速。“金融科技本質是技術支撐下金融的創新業態和模式,發展過程中或許會產生一些預想不到的風險。”劉國宏認為,監管對於金融科技發展要有一定的包容性,但也要與時俱進,“要聘用監管科技,要用好監管沙盒,要不斷探索新的監管規則和门径。”統籌金融對外開放與安全作為校阅開放的前沿陣地,廣東曾屢屢表態將堅定不移深刻金融業校阅開放,特別是粵港澳大灣區建設以來,頻頻推出擴大金融業對外開放的具體舉措。同樣在上述《决策》中,國務院建议,要將廣東建設成金融業對外開放試驗示范窗口。作為回應,廣東在《金融規劃》中明確示意,“十四五”時期將加強與港澳及全國其他省市的金融相似,強化國際金融相似,深刻跨境金融業務創新,以更高水平的金融開放推動實現金融高質量發展。這裡的“更高”,主要體現在以粵港澳雙向金融開放為中枢構建省際、國際多圈層金交融作開放新形态。“國內金交融作的重點在於加強粵港澳三地的協作,擴大粵港澳金融雙向開放。”易行健示意,一方面需要加強三地資本市場的互聯互通,另一方面需要通過金融科技的應用、征信體系的聯通,拓寬跨境移動支付的應用范圍,增加銀行保險服務的種類和服務范圍。對於對外金融相似,易行健認為,應該把側重點放在推進跨境金融校阅創新、強化國際金融相似协作上。“這需要註意加強金融風險看管意識,升迁風險照应适度智商,裁减國際金融市場中的波動乃至崩潰對我國國內金融體系穩定性帶來不利的沖擊。”劉國宏向記者示意,新的開放形态下,廣東率先以資金融通引領區域開放交融、率先以金融開放探索參與國際金融新顺序、新標準等作念法,會在全國范圍內產生示范作用。需要強調是,金融安全是強化我國經濟安全保险的三大戰略之一,在構建現代金融體系的過程中,無論是推動金融數字化智能化轉型,還是擴大金融對外開放,齐要以保险金融安全為前提,守住不發生系統性風險的底線。為此,廣東《金融規劃》特別建议,要推進金融处治體系和处治智商現代化,實施金融生態升迁工程,強化法治化金融綜合处治,打造金融生態環境優良的安全區。不過,劉國宏也教导,金融以及金融生態化發展本人等于風險的“蓄池塘”,具有風險的自我树立、踱步、化解、調節的智商。“要培育各種主體、各種業態照章合規目田發展,隻有讓更大范圍、愈增加元的金融生態構建起來,才调委果成為金融生態環境優良的安全區。”(作家:翁榕濤,傢俊輝編輯:李艷霞)

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原標題:多任務學習模子之ESMM介紹與實現簡介:本文介紹的是阿裡巴巴團隊發表在SIGIR’2018的論文《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate》。著作基於Multi-TaskLearning(MTL)的念念路,建议一種名為ESMM的CVR預估模子,灵验解決瞭真實場景中CVR預估面臨的數據寥落以及樣本選擇偏差這兩個關鍵問題。後續還會陸續介紹MMoE,PLE,DBMTL等多任務學習模子。多任務學習布景现在工業中使用的推薦算法已不隻局限在單目標(ctr)任務上,還需要關註後續的轉換鏈路,如是否評論、保藏、加購、購買、觀看時長等目標。本文介紹的是阿裡巴巴團隊發表在SIGIR’2018的論文《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate》。著作基於Multi-TaskLearning(MTL)的念念路,建议一種名為ESMM的CVR預估模子,灵验解決瞭真實場景中CVR預估面臨的數據寥落以及樣本選擇偏差這兩個關鍵問題。後續還會陸續介紹MMoE,PLE,DBMTL等多任務學習模子。論文介紹CVR預估面臨兩個關鍵問題:1.SampleSelectionBias(SSB)轉化是在點擊之後才“有可能”發生的動作,傳統CVR模子往往以點擊數據為訓練集,其中點擊未轉化為負例,點擊並轉化為正例。关联词訓練好的模子實際使用時,則是對整個空間的樣本進行預估,而非隻對點擊樣本進行預估。即訓練數據與實際要預測的數據來自不同分佈,這個偏差對模子的泛化智商構成瞭很大挑戰,導致模子上線後,線上業務成果常常一般。2.DataSparsity(DS)CVR預估任務的使用的訓練數據(即點擊樣本)遠小於CTR預估訓練使用的曝光樣本。僅使用數量較小的樣本進行訓練,會導致深度模子擬合困難。一些策略不错緩解這兩個問題,举例從曝光集聚對unclicked樣本抽樣作念負例緩解SSB,對轉化樣本過采樣緩解DS等。但無論哪種门径,齐沒有從實質上解決上头任一個問題。展開全文由於點擊=>轉化,本人是兩個強相關的連續行為,作家但愿在模子結構中顯示考慮這種“行為鏈關系”,從而不错在整個空間上進行訓練及預測。這触及到CTR與CVR兩個任務,因此使用多任務學習(MTL)是一個当然的選擇,論文的關鍵亮點正在於“奈何搭建”這個MTL。领先需要重點區分下,CVR預估任務與CTCVR預估任務。CVR=轉化數/點擊數。是預測“假設item被點擊,那麼它被轉化”的概率。CVR預估任務,與CTR沒有絕對的關系。一個item的ctr高,cvr不一定同樣會高,如標題黨著作的瀏覽時長常常較低。這亦然不行径直使用全部樣本訓練CVR模子的原因,因為無法確定那些曝光未點擊的樣本,假設他們被點擊瞭,是否會被轉化。若是径直使用0作為它們的label,會很猛流程上誤導CVR模子的學習。CTCVR=轉換數/曝光數。是預測“item被點擊,然後被轉化”的概率。其中x,y,z分別示意曝光,點擊,轉換。註意到,在全部樣本空間中,CTR對應的label為click,而CTCVR對應的label為click&conversion,這兩個任務是不错使用全部樣本的。因此,ESMM通過學習CTR,CTCVR兩個任務,再根據上式隱式地學習CVR任務。具體結構如下:網絡結構上有兩點值得強調:具體地,响应在目標函數中:代碼實現基於EasyRec推薦算法框架,我們實現瞭ESMM算法,具體實現可移步至github:EasyRec-ESMM。EasyRec介紹:EasyRec是阿裡雲計算平臺機器學習PAI團隊開源的大規模分佈式推薦算法框架,EasyRec正如其名字一樣,簡單易用,集成瞭諸多優秀前沿的推薦系統論文念念想,並且有在實際工業落地中获得優良成果的特征工程门径,集成訓練、評估、部署,與阿裡雲產品無縫銜接,不错借助EasyRec在短時間內搭建起一套前沿的推薦系統。作為阿裡雲的拳頭產品,現已穩定服務於數百個企業客戶。模子前饋網絡:defbuild_predict_graph(self):"""Forwardfunction.Returns:self._prediction_dict:Predictionresultoftwotasks."""#此處從Concatenate後的tensor(all_fea)開始,不详其生成邏輯cvr_tower_name=self._cvr_tower_cfg.tower_namednn_model=dnn.DNN(self._cvr_tower_cfg.dnn,self._l2_reg,name=cvr_tower_name,is_training=self._is_training)cvr_tower_output=dnn_model(all_fea)cvr_tower_output=tf.layers.dense(inputs=cvr_tower_output,units=1,kernel_regularizer=self._l2_reg,name='%s/dnn_output'%cvr_tower_name)ctr_tower_name=self._ctr_tower_cfg.tower_namednn_model=dnn.DNN(self._ctr_tower_cfg.dnn,self._l2_reg,name=ctr_tower_name,is_training=self._is_training)ctr_tower_output=dnn_model(all_fea)ctr_tower_output=tf.layers.dense(inputs=ctr_tower_output,units=1,kernel_regularizer=self._l2_reg,name='%s/dnn_output'%ctr_tower_name)tower_outputs={cvr_tower_name:cvr_tower_output,ctr_tower_name:ctr_tower_output}self._add_to_prediction_dict(tower_outputs)returnself._prediction_dictloss計算:註意:計算CVR的指標時需要mask掉曝光數據。defbuild_loss_graph(self):"""Buildlossgraph.Returns:self._loss_dict:Weightedlossofctrandcvr."""cvr_tower_name=self._cvr_tower_cfg.tower_namectr_tower_name=self._ctr_tower_cfg.tower_namecvr_label_name=self._label_name_dict[cvr_tower_name]ctr_label_name=self._label_name_dict[ctr_tower_name]ctcvr_label=tf.cast(self._labels[cvr_label_name]*self._labels[ctr_label_name],tf.float32)cvr_loss=tf.keras.backend.binary_crossentropy(ctcvr_label,self._prediction_dict['probs_ctcvr'])cvr_loss=tf.reduce_sum(cvr_losses,name="ctcvr_loss")#Theweightdefaultsto1.self._loss_dict['weighted_cross_entropy_loss_%s'%cvr_tower_name]=self._cvr_tower_cfg.weight*cvr_lossctr_loss=tf.reduce_sum(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=tf.cast(self._labels[ctr_label_name],tf.float32),logits=self._prediction_dict['logits_%s'%ctr_tower_name]),name="ctr_loss")self._loss_dict['weighted_cross_entropy_loss_%s'%ctr_tower_name]=self._ctr_tower_cfg.weight*ctr_lossreturnself._loss_dictnote:這裡loss是weighted_cross_entropy_loss_ctr+weighted_cross_entropy_loss_cvr,EasyRec框架會自動對self._loss_dict中的內容進行加和。metric計算:註意:計算CVR的指標時需要mask掉曝光數據。defbuild_metric_graph(self,eval_config):"""Buildmetricgraph.Args:eval_config:Evaluationconfiguration.Returns:metric_dict:CalculateAUCofctr,cvrandctrvr."""metric_dict={}cvr_tower_name=self._cvr_tower_cfg.tower_namectr_tower_name=self._ctr_tower_cfg.tower_namecvr_label_name=self._label_name_dict[cvr_tower_name]ctr_label_name=self._label_name_dict[ctr_tower_name]formetricinself._cvr_tower_cfg.metrics_set:#CTCVRmetricctcvr_label_name=cvr_label_name+'_ctcvr'cvr_dtype=self._labels[cvr_label_name].dtypeself._labels[ctcvr_label_name]=self._labels[cvr_label_name]*tf.cast(self._labels[ctr_label_name],cvr_dtype)metric_dict.update(self._build_metric_impl(metric,loss_type=self._cvr_tower_cfg.loss_type,label_name=ctcvr_label_name,num_class=self._cvr_tower_cfg.num_class,suffix='_ctcvr'))#CVRmetriccvr_label_masked_name=cvr_label_name+'_masked'ctr_mask=self._labels[ctr_label_name]>0self._labels[cvr_label_masked_name]=tf.boolean_mask(self._labels[cvr_label_name],ctr_mask)pred_prefix='probs'ifself._cvr_tower_cfg.loss_type==LossType.CLASSIFICATIONelse'y'pred_name='%s_%s'%(pred_prefix,cvr_tower_name)self._prediction_dict[pred_name+'_masked']=tf.boolean_mask(self._prediction_dict[pred_name],ctr_mask)metric_dict.update(self._build_metric_impl(metric,loss_type=self._cvr_tower_cfg.loss_type,label_name=cvr_label_masked_name,num_class=self._cvr_tower_cfg.num_class,suffix='_%s_masked'%cvr_tower_name))formetricinself._ctr_tower_cfg.metrics_set:#CTRmetricmetric_dict.update(self._build_metric_impl(metric,loss_type=self._ctr_tower_cfg.loss_type,label_name=ctr_label_name,num_class=self._ctr_tower_cfg.num_class,suffix='_%s'%ctr_tower_name))returnmetric_dict實驗及不及我們基於開源AliCCP數據,進行瞭无数實驗,實驗部分請期待下一篇著作。實驗發現,ESMM的蹺蹺板現象較為明顯,CTR與CVR任務的成果較難同時升迁。參考文獻本文為阿裡雲原創內容,未經允許不得轉載。复返搜狐,查抄更多責任編輯:

原標題:岸田突訪基輔後訪波蘭:將以迥殊表情視波蘭為日本官方發展接济國【環球時報駐波蘭特派記者禹麗敏】日本首相岸田文雄突訪基輔之後,於22日赶赴波蘭進行訪問並舉行首腦會談。據波蘭通訊社22日報说念,波蘭總理莫拉維茨基當日會見日本首相岸田文雄,示意與日本密切协作應對烏克蘭危機和俄羅斯威脅十分阻碍。在會談後的聯合聲明中提到,波蘭及日本均“處在俄羅斯的威脅之下”,並示意“新的地緣政事顺序正在誕生”。岸田文雄示意,雖然波蘭經濟發達,已超過日本官方發展接济國標準,但鑒於波蘭在烏克蘭危機中的庞杂作用和負擔,將以迥殊表情視波蘭為日本官方發展接济國,並冉冉增加接济項目數量。在此之前,岸田文雄21日乘坐包機抵達波蘭東南部熱舒夫機場,在波蘭東南部與烏克蘭交界的小鎮普熱梅希爾搭乘火車赶赴基輔與澤連斯基會晤。據日本共同社報说念,岸田文雄重申日本對烏克蘭的相沿,並宣佈日本將通過北約的基金提供3000萬好意思元,以幫助烏克蘭購買非致命性裝備。這是自第二次寰球大戰結束以來,日本首相初次訪問過正在發生戰鬥的國傢或地區。复返搜狐,查抄更多責任編輯:

原標題:聯盟駁回獨行俠VS骁雄5打0判罰申訴庫班1萬好意思元吊水漂北京時間4月7日音讯,NBA官方今天宣佈,駁回此前獨行俠隊對骁雄隊比賽中5打0的判罰申訴。根據聯盟規則,申訴抗議需要先向聯盟繳納10000好意思元,若是申訴到手不错清偿,不到手則不退還。這意味著,馬克-庫班的10000好意思元打瞭水漂。3月23日獨行俠隊125-127惜敗骁雄隊。那場比賽中曾出現一次5打0的場面,結果由骁雄隊的凱文-盧尼拿下2分。賽後獨行俠隊提交材料並支付瞭申訴費,端庄向聯盟上訴抗議。當時庫班在外交媒體上寫说念,“當時裁判先吹瞭我們球權,現場的播音員也播報瞭,然後進入暫停,暫停期間裁判把球權改判給瞭骁雄隊,但他們沒有告訴我們改判的事情。之後,當他們看見我們像是準備發球一樣的站位時乐动体育官网返水最高平台,裁判径直把球給瞭骁雄隊。在一場2分之差的比賽中這是瘋狂的。這可能是NBA歷史上最倒霉的判罰。”但錄像回放顯示,裁判第一時間吹的等于骁雄隊的球權。此後獨行俠隊還是向聯盟抗議,关联词情理發生瞭改變--裁判引發瞭誤會,並且沒有適時的向在場的球員和教練們透露誤會。(jim)复返搜狐,查抄更多責任編輯:





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