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20世纪90年代末，王显玉一天要拜访的用户已经从20年前的五六家飙升到了五六十家，整整蹿了10倍。电话局放号的时候，来申请的用户甚至能排成一公里的“长龙”，从云南中路的放号营业厅开始，一路拐到金陵东路、西藏南路、宁海东路，再回到云南中路。申请安装电话的用户蜂拥而至，线务员从此就成了一项“苦力活”。一时间，弄堂里、马路边、水泥杆上，到处都能看到“绿衣人”忙碌的身影，最多时上海平均每天得装1000多部电话。新装班的线务员根本忙不过来，所以本职是修电话的王显玉也常常要干装电话的活，“大家每天早上7点就到单位，拿好各自的工单就分头出发了，一个线务员每天至少要装20部电话，忙到晚上七八点才能完工回单位。”

今年是战略性配置股票之年魏晓雪告诉记者，根据调研反馈，2019年的宏观因子组合对于股市来说友好很多，权益资产表现会明显优于2018年，也会优于债券及商品。首先，宏观经济基本面持续向好。其次，市场利率下跌空间有限。未来市场利率曲线是否会再次下行更多取决于宏观经济基本面，但经历了2018年的下滑，目前的市场利率起码已不在高位。最后，政策层面利好。

余珮琳从未与素帕玛同组，可是她明显了解泰国姑娘的球路。上一周在北京东方明珠，她看了素帕玛的最后一轮，当时后者打出64杆，在石昱婷之后获得单独第二名。“她有她的球风，我有我的球风，希望明天我们都打各自的球，不要相互影响。我已经有很长时间没有打领先组了，我也不知道该期待什么，”余珮琳说。

而另一核心技术是最深可达80层的ResNet。总的来说，神经网络越深，函数映射能力就越强、越有效率，越有可能有效预测一个复杂的映射。下围棋时要用到的，就是一个非常复杂的映射，神经网络需要输出每个可能位置落子时赢的概率，也就是最高要输出一个361维的向量。这是一个非常复杂的输出，需要很深的网络来解决。

不过，如果找到快速验证新药是否有效的方法，这项技术就能很好地用在新药开发上了。而用AlphaGo算法用来帮数据中心节能，孙剑就认为非常说得通，因为它和围棋的特性很一致，能快速输出结果反馈，也就是AlphaGo算法依赖的弱监督信号。当然，从AlphaGo算法的这些限制，我们也不难推想，它在某些小领域内可以做得非常好，但其实并没有“全面碾压人类”的潜力。

6。只用了4块TPU训练72小时就可以战胜与李世石交手的AlphaGo。训练40天后可以战胜与柯洁交手的AlphaGo。对于计算机围棋来说，以上改进无疑是个重要的突破，但也要正确认识这些突破。比如，之所以可以实现从零开始学习，是因为棋类问题的特点所决定的，是个水到渠成的结果。因为棋类问题一个重要的特性就是可以让机器自动判别最终结果的胜负，这样才可以不用人类数据，自己实现产生数据，自我训练，自我提高下棋水平。但是这种方式很难推广到其他领域，不能认为人工智能的数据问题就解决了。