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试飞工程师赖培军说：“2019年是C919飞机试飞取证的攻坚之年，也是关键之年，我们将完成3架机的首次飞行，型号研制全面进入多架机、多场地、多架次的试飞新阶段。希望我们可以进一步优化飞行任务剖面、提高试飞实施效率，安全、顺利地完成所有任务。”

点评：6、7月银行体系流动性供求缺口客观存在，资金面实际运行状况将主要取决于央行供给流动性的力度和节奏。国内区块链企业已达456家 今明两年将迎发展黄金期区块链的“火”，也体现在刚刚举行的2018中国国际大数据产业博览会（以下简称数博会）上。据《每日经济新闻》记者统计，会议以区块链为主题的分论坛多达8个场次，远超其他主题。同时，每一个与区块链相关的论坛都异常火爆。

随后，思立微也在其官网发布声明进行回应，表示汇顶科技主张的三项专利不符合创造性、新颖性要求。思立微方面向《中国经营报》记者表示，汇顶科技所起诉的产品为一款旧型号的电容指纹产品，该产品已经结束出货。其主张的三项专利不涉及思立微的核心技术和产品，思立微的产品在实现上与该三项专利均有区别。此外，汇顶科技主张的三项专利都是业界很早就采取的通用做法，国内外都有相关文献，在现有的封装、终端和设计类产品中也比较普遍，目前，思立微已经就该三项专利的宣告申请专利无效。

业内通常认为百度不是一个适合做金融的公司，因为他掌握的很多数据都是非金融的数据。其他一些数据，比方说电商公司他掌握的银行帐号、交易记录，大家通常觉得这些信息是非常有价值，能够用来对用户进行信用评估的。假如风控官拿到百度的数据和相应互联网的数据会怎么去做呢？基于一些经验知识和人口属性的数据，通过特征工程来训练机器学习模型，或编写一些风险规则。这么做风控效果肯定不行。而百度在做什么样的东西呢？就是百度的“波若”大数据风控系统，这个大数据风控系统更多的是靠非金融数据。这些数据很大，从传统风控的眼里来看也不相关、分辨能力很弱、用来做模型没什么效果。确实，没有像广告和推荐系统那样几百上千万的用户行为来辅助训练，是无法利用好这种规模庞大的互联网数据来构建模型的。所以我们的深度学习系统之上有了一个相互学习的这么一个过程。不同的子模型之间，他们会进行相互学习共同成长。举个例子，一个用户来了，搜索数据构建的子模型能够进行推导出来说，他正在进行装修的，正在考虑装修方案的一个人，然后贴吧子模型因此也会跳出来说，对，他最近正在访问装修论坛。收到这样的信号，搜索子模型就会强化自己在识别“装修”需求上的效果。反之亦然。这样百度各种产品线用户行为数据，进行交叉印证、相互学习、迭代训练，能够使得我们整个深度神经网络变得非常之可靠，他能够自我学习和推理。然后在多个数据源、多个模型之间推选出最优的解。通过这样的方式，百度这些大家眼中很弱的数据，在模型中的重要性已经达到了和征信数据相同的水平。

日前，有媒体报道“昆仑健康因违规股权清退逾期而被银保监会约谈”。该说法遭到昆仑健康的否认，其相关负责人对中国网财经记者表示，“监管部门并未就股权清退一事约谈我司”，并表示“我司与监管部门一直保持积极的沟通，定期汇报、上报相关材料”。而就新股东引进相关事宜，其表示，我司按照监管要求积极推进新股东的引入。在应对诸多不可控因素的过程中，始终严格把控意向投资人的资质，确保引入符合监管要求的优质股东，助力公司未来发展。他还表示，股东引入方面如有新进展会及时对外披露。

近七成有一定海外工作经验报告显示，参与调查的海归群体超七成是在2010年以后首次出国留学，超半数人留学前处于本科阶段。女性更倾向于英国留学（占比22%），而男性则更倾向于美国留学（占比21%）；超过四成以经济学和商学作为主修学科，占比达到43%。