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402.com:盐池河街道黑化让集镇靓起来

文章来源:402.com    发布时间:2018年07月17日 14:04  【字号:      】

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“干得好,21装甲师。”

“好样的,第1步兵团!”

……

秦川等人当然知道他们指的是第一步兵师突入斯大林格勒并火烧工厂的事……像这样的战绩根本就不担心传不开,因为德军指挥官需要用这些事例来给其它部队做榜样以激励他们英勇作战。

但让人有些没想到的是,第14装甲集团军长维特斯海姆少将在经过时还特地留下来拜访了第1步兵团全体官兵。

这就会出现一个问题:南方集团军朝前进攻时自然就会形成一个突出部,而且随着南方集团军在前线取得的胜利越来越多部队越来越深入敌人腹地,侧翼就会越来越长而且极易遭到敌人穿插包围。

这显然是极其危险的,因为这不仅会威胁到南方集团军群的后勤补给线,还会切断南方集团军群与中央集团军群和北方集团军群的联系。

但这个问题却被德军十分有创意的解决了。

方法就是沿着顿河进攻……顿河是从哈尔科夫往东南方向流向斯大林格勒的。

这可以说是一种巧合,也就是德军巧好是计划从哈尔科夫发起进攻,苏联就抢先一步从哈尔科夫发起反攻。

2、真正的触发因素是什么?

信用债风险频发,债券一级市场遇冷,我已经彻底离开股市!

宏观经济未明显收缩、央行货币政策也未明显收紧,那么这轮违约潮的主要原因是什么?

这轮违约有一个和2016年那轮很不一样的特征,那轮是从民企到国企,当时市场最担心的是,竟然国企也出现了违约。而这轮新增的首次违约的企业都是民企,最先倒下的是民企。

为何如此?因为民企一向在正规金融体系处于弱势地位,相比国企难以获得正规金融体系的支持,不得不在正规体系之外寻找更多的支持,但是金融监管恰恰打击的是正规金融体系之外的各种灰色地带,设置了种种禁止或限制。

下面引用光大证券(12.090, -0.06, -0.49%)研究所做的一个梳理,非标(主要受资管新规的约束)、股票质押、融资租赁等各个方面全面收紧,这导致了在过去状态下可以找到钱的模式,现在不灵了。

一个关键问题是,词嵌入是在单语数据上训练的,不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵(见图 4 左上角的 A),其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamn」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。变换矩阵实现了这个目标。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

图 5: 针对翻译任务调整相似度得分。

当我们朝着通用嵌入表征的目标前进时,编码器具备语言敏感模块是至关重要的,这将有助于对不同的语言结构进行建模。微软的解决方案是用语言专家混合(MoLE)模块给句子级通用编码器进行建模。图 4 在编码器的最后一层之后增加了 MoLE 模块。用门控网络和一组专家网络来调整每个专家的权重。换句话说,训练该模型来学习在翻译低资源语言时从每种语言需要的信息量。MoLE 模块的输出将是这些专家的加权和。

NMT 模型学会了在不同的情况下使用不同的语言。在图 6 中,正方形的颜色越深,任意给定词条的罗马尼亚语和其他语言之间的关联性就越大。很明显,MoLE 在处理低资源语言单词时,在语言专家之间进行了有效的转换。在图的上半部分,该系统更多地利用了希腊语和捷克语的知识,从德语中利用的知识较少,几乎没有利用芬兰语知识。而在图的下半部分,意大利语是相关性更强的语言,被使用得更多。有趣的是,该系统学习到,意大利语和捷克语在翻译罗马尼亚语时都是有用的,前者和罗马尼亚语同属于罗曼语族,而后者不属于罗曼语族,但由于地理上的接近,它和罗马尼亚语有显著的重叠,因而在翻译罗马尼亚语时利用度很高。

图 6:MoLE。

话筒那边一片沉默,秋列涅夫用略带颤抖的声音接着说道:“斯大林同志,我们现在只能炸毁炼油厂,以使它们不被德国人利用……”

“不!”斯大林回答:“停止这种愚蠢的动作!”

“什么?”秋列涅夫似乎又看到了希望。

“我们还有空降兵,明白吗?”斯大林下令道:“马上让他们停下!”

“是,斯大林同志!”秋列涅夫似乎从中看到了希望,如果这场战役能斯大林亲自指挥的话,那就再好不过了。

比如在诺门罕战役中打败了日军使其不敢进军苏联而转向中国,从而改变了第二次世界大战的格局。再比如他守住列宁格勒,尤其是值得一提的还是他指挥西方面军打赢了莫斯科保卫战。

于是,在这危急的时刻,斯大林首先想到的人毫无疑问的就是朱可夫。

朱可夫在深夜十点赶到莫斯科走进了斯大林办公室。

“情况很不好,朱可夫同志!”斯大林脸色忧郁的对挺身站在面前的朱可夫说道:“德国人已经占领了卡拉奇,而且连夜挥师北上,可是我们在北面却没有能阻拦他们的部队,这样下去,用不了多久斯大林格勒就会失守了!”

朱可夫虽然在此前已经知道斯大林格勒的形势不乐观,但却没有想到问题会这么严重。

这一边金控集团监管首批试点名单流出,蚂蚁金服位列其中。官方盖章,这是一家金融控股公司。另一边则传出消息,蚂蚁金服Pre-IPO融资已经于近期敲定,投后估值约1500亿美元。资本投票,依然按照科技公司的估值。

“蚂蚁”折叠

其实,不只是蚂蚁金服,关于金融科技公司的身份和边界一直是业内讨论最多的问题之一。因为,它不仅关乎这些公司估值的高低,行业的走向,更关乎监管的标准。

虽然直到今天,这个问题可能依然没有标准答案,但身处这个市场中的各方,监管、资本、金融机构、金融科技公司都用行动表了态。

今天在推送前看到新闻,蚂蚁金服跟浦发银行达成了战略合作,前者将优先向浦发银行开放金融科技能力,其中包含:人工智能、供应链合作、生物识别、数据风控业务等方面的合作。

印象中,这已经是蚂蚁金服本月签约的第三家银行了。前面还有华夏银行、光大银行,在之前还有建行、工行、南京银行、江苏银行等等。当然,要算上这一年里其它银行与金融科技公司“牵手”的案例那就更多了。

只听“轰轰”一阵爆响,苏军战壕处就平整的炸起了一道烟雾,然后士兵们就端着MP43冲了上去,又是一阵枪响,不一会儿战壕就被清空了。

坦克轻松的越过战壕继续朝前挺进,步兵紧随其后……他们还不能算是突破了苏军的防线,因为在这道战壕后还有第二道、第三道战壕。

但是很明显,苏军的兵力主要是集中在第一道防线,第二道、第三道防线在没有准备的情况下根本就承受不住第21装甲师的冲击,于是德军很快就开上了苏军防线后的公路沿着顿河往北推进。

听到防线被突破的消息,最惊慌的不是第64集团军倒是62集团军。

原因是62集团军是负责守卫顿河防线的岸防部队,其所有部队都是沿着顿河展开与河对面的德第6集团军对峙,这时侧翼突然杀出一支德军部队……这几乎就是从后方将第62集团军包围了。




(责任编辑:黄聪)

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