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利来官方网站:全球报道:文博会开幕,展示文化改革和

文章来源:利来官方网站    发布时间:2018年07月19日 00:45  【字号:      】

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明微就指了指:“杨殊。”

“杨……”纪小五想了想,“这名字有点熟啊!”

看着看着,他想起来了:“啊,朱砂痣!你是那个博陵侯府的……”

杨殊道:“劳驾,我有话和她说。”

意即,能回避一下吗?

明微一边净面,一边问:“说什么呢,这么开心?”

“嬷嬷说,算算日子,舅老爷家应该快来人了。”

明微略感意外。

童嬷嬷含笑看着她:“等舅老爷家来了人,我们随小姐一同进京去。”

明微笑了起来:“我若走,自然要带你们一起走。”

那时的他懵懵懂懂,隐约知道父亲心里挂念着一个人,那个人可能应该是个女子。

所以很多事情,落在他的眼里,很容易看穿背后的原因。

比如父亲对母亲的冷淡,比如母亲的伤心幽怨。

整整十年,他绝口不提。这本来就不是他应该管的事,父母的感情,他哪里插得上手?

直到四个月前,他从京城回来过年。

可他此时却神情平静,不管明微怎么说,都不言不动。

因为他深知,现下人为刀俎,自己说再多也只能任人宰割,不如不说。

明微也不需要他回答,明三这样的人,哪里是几句话就能击溃的?

眼下要收拾的不是他,等会儿才是收拾他的时候!

她抬头看向其他人。

这具法力微薄的身体,是她的硬伤。

明微却道:“纠正你一点,我是命师,不是玄士。”

杨殊好奇:“命师又怎样?”

“命师,不是靠法力吃饭的。我以为经过宝灵寺的事,你已经很清楚这点了。”

杨殊还想争辩:“当时要是换成另一个玄士,也没差啊!”

净收入:2018年第一季度净收入15.93亿人民币(2.54亿美元),较2017年同期的10.22亿人民币增长56%。净收入的增加主要归功于平台促成借款总额的增长和管理资产总额的增加。

宜人贷2018一季度财报会计准则变更 调整后净利润6.69亿人民币

销售费用:2018年第一季度销售费用为7.82亿人民币(1.25亿美元),2017年同期为4.69亿人民币。本季度销售费用占当期促成借款总额的6.5%,与2017年同期持平。

主营业务成本:2018年第一季度主营业务成本1.43亿人民币(2,276万美元),2017年同期为5,878万人民币。本季度主营业务成本占当期促成借款总额的1.2%,较2017年同期的0.8%有所上升。主营业务成本增加的主要原因是公司在本季度加强了对逾期借款的催收。

管理费用:2018年第一季度管理费用为3.38亿人民币(5,389万美元),2017年同期为1.00亿人民币。本季度管理费用占净收入的21.2%,2017年同期为9.8%。2018年第一季度的管理费用包含2.09亿人民币(3,338万美元)质保服务特殊风险准备。剔除上述特殊风险准备影响,2018年第一季度调整后管理费用为1.29亿人民币,占净收入的8.1%。

所得税费用:2018年第一季度所得税费用为8,358万人民币(1,332万美元)。2016年第三季度,宜人贷的子公司宜人恒业科技发展(北京)有限公司获得“双软”企业备案资格,从而在2015年至2016年期间享受0%的企业所得税优惠税率,在2017年至2019年期间享受12.5%的企业所得税优惠税率。

现在是个什么路数,她不明白啊!大半夜的,杨公子又翻窗进来了……他们之间还能不能有点男女大防了?

明微看了眼,道:“别吓多福了,说正事!”

杨殊从善如流,正了正脸色,问她:“你确定那些人今晚会来?我们才离开东宁一天,并不是好时机。”

押着这么多人,从东宁要京城,可能要走一个月。最好的时机应该是后半段,官差们已经很疲累的时候。

明微答道:“其实他们已经等了很久。明三的局被我们揭穿,那人受伤而逃,绝对不会逃远。这么多年,他们的存在不为人知,可见其组织的严密性。现在秘密已经被我们知道了,会放任我们这样去京城,把这个秘密带进中枢吗?”

“做神仙有什么好的?”明微说,“如果你当了神仙,家人、朋友,还有这十丈红尘里的恩恩怨怨,都要抛下。你舍得吗?”

纪小五道:“你别蒙我,我读过列仙传的,东方朔、王子乔、范蠡这些人全都在凡间游荡,哪里需要抛弃家人朋友?范蠡当过越大夫,后来又成了陶朱公,享尽人间富贵。还有萧史,不但自己乘龙而去,还拐了个王姬当老婆……”

他没说完,就听明微低笑。

纪小五瞪眼:“你笑什么?”

明微道:“你为什么会相信列仙传?这不过是凡人编的书,你觉得它写的会是真的神仙吗?”

“导致网友被分手”的温婉竟然被封号?红到发黑到底是怎么操作?

宝宝们,又到了星期一,你们最讨厌的一天啦~~那为了给大家提神,星期一都是大料或者是你们最关心的。

这不,今天咱们扒的,就是大家千呼万唤的人物,温婉!

这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。




(责任编辑:钱宸康)

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