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  • 一、先说说缺口的定义:1、当第二天的开盘价高于第一天的最高价时出现的向上的跳空缺口。2、当第二天的开盘价低于第一天最低价时出现的向下的跳空缺口。因此,缺口的方向有两种,向上跳空缺口或者向下跳空缺口。直观...

    一、先说说缺口的定义:

    1、当第二天的开盘价高于第一天的最高价时出现的向上的跳空缺口。

    2、当第二天的开盘价低于第一天最低价时出现的向下的跳空缺口。

    因此,缺口的方向有两种,向上跳空缺口或者向下跳空缺口。直观起见,请看下图。注意,如果第一天的上影线或者下影线与第二天的下影线或者上影线相连的情形,都不能算缺口。除权后形成的股价大幅低开更不是缺口。

    二、缺口的形成:

    向上缺口的形成:用通俗的话来说就是有重大的利好消息或者潜在题材等原因被市场注意后,持有股票的人舍不得卖出,而空仓的人争相买入此股,此时供需严重失衡,体现在第二天开盘时,由于市场对此股严重供不应求,于是导致开盘价大幅高于前一天的最高价。

    向下缺口的形成:反之,如果某个股票遭遇重大利空的冲击或者其他不利消息的影响,持有股票的竞相卖出,而空仓的人避之不及,不愿买入,此时同样供需严重失衡,不过是供应远远超过需求,由于市场对此股持回避态度,而持股者纷纷杀跌,于是导致开盘价大幅低于第一天的最低价。

    实际上,以上解释中是有利好或利坏消息代替所有其他外在的冲击因素,不能就此理解为缺口的形成只与利好或者利空消息有关。比如庄家吸足筹码,坚决做多,一旦横盘结束,突破向上,也会形成向上跳空缺口;同样,如果庄家出货完毕,或者急于尽快出货,也有可能造成股价形成向下跳空缺口。

    三、缺口的种类及实战指导意义:

    缺口分成以下几种。

    1、突破缺口

    突破缺口是当一个密集的反转或整理形态完成后突破盘局时产生的缺口。当股价以一个很大的缺口跳空远离形态时,这表示真正的突破已经形成了,同时缺口能显示突破的强劲性,突破缺口愈大表示未来的变动强烈。

    ,当市场投资者在接下来的几天头脑冷静下来,股价恢复常态,可能回落至缺口附近,试探此处支撑是否强烈。

    b、突破缺口形成的时候伴随较大的成交量,而接下来的量缩小的话,那么股价回补该缺口的可能性比较小。

    2、持续性缺口

    在上升或下跌途中出现缺口,可能是持续性缺口。这种缺口不会和突破缺口混淆。任何离开形态或密集交易区域后的急速上升或下跌,所出现的缺口大多是持续性缺口。这种缺口可帮助我们估计未来后市波幅的幅度,因此亦称之为量度性缺口。

    市场意义:量度的方法是从突破点开始,到持续性缺口始点的垂直距离,就是未来股价将会达到的幅度。

    3、竭尽缺口

    竭尽缺口是伴随快速、大幅的股价波幅而出现。在急速的上升或下跌中,股价的波动并非是渐渐出现阻力,而是愈来愈急。这时价格的跳升(或跳空下跌)可能发生,此缺口就是消耗性缺口。通常消耗性缺口大多在恐慌性抛售或消耗性上升的末段出现,多方或空方力量用尽的时候容易出现,所以也叫竭尽缺口。

    市场意义:如果在竭尽缺口出现之前没有空仓,则可在竭尽缺口出现之后反弹至缺口附近处主动抛出股票。

    4、普通缺口

    这类缺口通常在上升或下跌途中密集的交易区域中出现,密集的交易区横盘或以其他形态整理结束,决定方向时,都可能有这类缺口形成。

    综上所述,突破缺口、持续性缺口及竭尽缺口对实战具有重要的指导意义。

    四、实例:

    1、该股突破缺口形成的当日,可以明显看出成交量巨大,当日股价最高7.19。第二天,股价以7.40开盘,形成向上跳空的突破缺口,后来的七个交易日里,股价回落反抽确认,成交量缩小,最低价(巨阴K线的当日)7.19仍然未破跌破缺口当日的最高价7.19。实际上,此突破缺口未被回补。自此之后,该股股价一路上扬。

    2、图中持续性缺口形成的当日最高价8.53,次日以8.78开盘,之后加速上扬。

    3、根据持续性缺口来度量该股股价未来可能达到的位置是11元。(9.2-7.4=1.80, 9.2 1.8=11.00)

    4、因此该股仍将上涨,但不一定见顶之后必须出现竭尽缺口。

    下图为皖通高速(600012)的近期走势K线图。

    1、5.30受突发消息影响形成竭尽缺口,股价加速下跌。当然,大家可以自己找更具一般意义的竭尽缺口。

    2、8月10日形成突破缺口未被回补,后来股价一路向上。

    因此,个人认为实战中找准突破缺口意义重大,买入时机,应当在判明缺口是否被回补之后。上升的幅度以持续性缺口作为度量缺口来计算,计算方法见上面的例子,自己多加揣摩。

    重要提示:

    ① 一般缺口都会填补。因为缺口是一段没有成交的真空区域,反映出投资者当时的冲动行为,当投资情绪平静下来时,投资者反省过去行为有些过分,于是缺口便告补回。其实并非所有类型的缺口都会填补,其中突破缺口、持续性缺口未必会填补。最少不会马上填补。只有消耗性缺口和普通缺口才可能在短期内补回,所以缺口填补与否对分析者观察后市的帮助不大。

    ② 突破缺口出现后会不会马上填补,我们可以从成交量的变化中观察出来。如果顺突破缺口出现之前有大量成交,而缺口出现后成交相对减少,那么迅即填补缺口的机会只是五五之比;但假如缺口形成之后成交大量增加,股价在继续移动远离形态时仍保持十分大量的成交,那么缺口短期填补的可能便会很低了。就算出现后抽,也会在缺口以外。

    个人认为突破缺口形成之后,仔细注意成交量的变化,等待突破缺口回抽之后,确认没有回补,再买入是最稳妥的办法。

    看下图宁波联合突破缺口被回补后股价的走势,因此,还是稳妥点的好。

    ③ 股价在突破其区域时急速上升,成交量在初期量大,然后在上升中不断减少,当股价停止原来的趋势时成交量又迅速增加,这是多空双方激烈争持的结果。其中一方得到压倒性胜利之后,于是便形成一个巨大的缺口,这时候又开始再减少了。这就是持续性缺口形成时的成交量变化情形。

    ④ 竭尽缺口通常是形成缺口的一天成交量最高(但也有可能在成交量最高的翌日出现),接着成交减少,显示市场购买力(或沽售力)已经消耗殆尽,于是股价很快便告回落(或回升)。竭尽缺口表示力量用尽,不只是出现在股价见顶向下的位置,也可能出现在下跌接近尾声,即将反转上升之前的位置。

    ⑤ 在一次上升或下跌的过程里,缺口出现愈多,显示其趋势愈快接近终结。举个例说,当升市出现第三个缺口时,暗示升市快告终结;当第四个缺口出现时,短期下跌的可能性更加浓厚。

    最后一点,以上四种形态的缺口在个股和大盘里的指导意义是一样的。而且,不一定在个股的趋势过程中一定要全部出现。所以,我个人觉能找到突破缺口就是成功。这需要花不少时间,意味着必须天天收盘后一个个地把一千几百只股一个个地看过去,而且要认真。呵呵!

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  • 采用钼丝进行线切割,制作了车轴钢表面缺口试样,运用有限元方法,...结果表明,缺口对材料疲劳寿命的影响,不仅仅表现在其S-N曲线相对于光滑试样S-N曲线整体下降,而且不同缺口S-N曲线左段的直线部分斜率也是不同的.
  • 缺口按照K线种类的不同,可以分为日线缺口、周线缺口、月线缺口和分时缺口。其中月线缺口出现次数极少,但对趋势指导意义巨大,出现月线缺口后,大盘将会延续原来的走势。分时缺口的周期过短,实际分析意义并不大,最...

    缺口按照K线种类的不同,可以分为日线缺口、周线缺口、月线缺口和分时缺口。其中月线缺口出现次数极少,但对趋势指导意义巨大,出现月线缺口后,大盘将会延续原来的走势。分时缺口的周期过短,实际分析意义并不大,最有参考价值的是日线缺口与周线缺口。

    字串8

    缺口按照所处位置的不同,可以分为普通缺口、突破缺口、持续缺口和竭尽缺口。普通缺口的分析价值比较低,一般是指在横盘整理中偶然出现的跳空缺口,并且很快就被回补,对趋势研判的作用不大。突破缺口的研判价值比较高,通常股价经过长时间筑顶或筑底整理后,积聚的做空能量或做多能量突然爆发,股价开始启动、上涨或出现下跌,比如去年10月1664点见底反弹以后,11月10日留下的1762—1782点向上跳空缺口就是个典型的突破缺口。突破缺口往往预示着行情才刚刚起步,后市值得期待。持续缺口的延续性很强且具有中继形态特征,具有助涨助跌的作用。竭尽缺口表示做多和做空动能都已经过度消耗,行情的发展已经是强弩之末,预示行情将见顶或见底,比如去年6月10日留下的3312—3215点缺口就是典型的竭尽缺口实例。

    字串9

    对于缺口种类的区分,首先要按照缺口出现的顺序来划分。一般在行情的发展过程中,最先出现的是突破缺口,其次是持续缺口,最后才是竭尽缺口。而普通缺口则会出现在任何行情的任何阶段,需要正确识别。投资者在实际投资中不能仅仅按照顺序来识别缺口,因为市场行情千变万化,不能机械地一概而论。有的时候突破缺口、竭尽缺口并不一定会出现,持续缺口却可能反复出现。一些个股在持续的上涨行情中一直没有出现缺口,直到股价翻了两番,进入非理性阶段后才出现缺口。这时投资者就不能教条地认为第一个缺口就是突破缺口,事实上,根据股价运行趋势分析,这应该是一个竭尽缺口。

    字串5

    此外,在行情发展过程中还包括其他一些缺口,主要有除权缺口、连续缺口和岛型反转缺口等,比如今年4月10日和4月13日就形成2380—2392点和2444—2464点两个连续缺口,其中后一个跳空缺口还构成了2449—2464点周线缺口;而今年2月16日2323—2328点向上跳空缺口与今年2月18日2316—2295点向下跳空缺口一起构成了岛型反转缺口。“缺口必补”几乎成了市场的一个定律。在本轮行情中,上证指数6个多月来最大涨幅已经达到60%,超过1000点,但如何才能补去这一系列缺口,是市场留下来的悬念。

    字串7

    ??? 从2007年10月6124点见顶下跌以来,上证指数留下了一连串缺口,如2007年11月2日5912—5860点突破缺口、2008年1月22日4891—4818点持续缺口、2008年6月10日3312—3215点竭尽缺口。 字串1

    所谓缺口,就是指相邻的两根K线间没有发生任何交易。由于受突发消息的影响,或者当投资者整体比较看好或看空时,股价在走势上出现空白区域,这就形成跳空缺口。比如2008年6月10日3312—3215点跳空缺口,就是由当时银行存款准备金率上调1个百分点至17.5%历史高位后产生的政策性跳空缺口。 字串7

    缺口按照跳空的方向可以分为上升缺口和下降缺口。缺口按照跳空的方向和整体运行趋势是否相同,可以分为正向缺口和反向缺口。正向缺口将加强原来的运行趋势,而趋势下跌时的反向缺口意味着反弹或反转,比如2008年11月10日1762—1782点向上跳空缺口就是一个典型的反向缺口;而趋势上涨时的反向缺口则意味着见顶或回调,比如2009年2月18日2316—2295点向下跳空缺口也是个典型的反向缺口。

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    上证月K线刚才统计一下,留下象上跳空缺口的历史上没有几次,可见,月线级别留下象上的跳空缺口是多么难能可贵!后面是经过多少时间以后被补了,我没有观察。这个不是我思考的重点。

    1991.6月留下0.03 的微小缺口,后面却是大幅上涨行情。

    1992.1月留下0.01却口。后面也是一个大幅上涨的行情,

    1997.3月留下3.60缺口,但后面上涨幅度不多。

    2000.2月,留下35.77却口,后面也是上涨幅度比较大

    2006.5.月份留下象上一个2.23跳空缺口,迎来了后面一波波澜壮阔的大牛行情,

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  • 医药周报:2021年上半年白蛋白批签发同比下降28%,供需缺口持续扩大.pdf
  • 我们使用华为云 ModelArts 轻松完成了滑动验证码缺口的识别。但是那种实现方案依赖于现有服务,是华为云提供的深度学习平台所搭建的识别模型,其实其内部是用的深度学习的某种目标检测算法实现的,如果利用平台的话...

    我们使用华为云 ModelArts 轻松完成了滑动验证码缺口的识别。但是那种实现方案依赖于现有服务,是华为云提供的深度学习平台所搭建的识别模型,其实其内部是用的深度学习的某种目标检测算法实现的,如果利用平台的话,我们无需去申请 GPU、无需去了解其内部的基本原理究竟是怎么回事,它提供了一系列标注、训练、部署的流程。

    但用上述方法是有一定的弊端的,比如使用会一直收费,另外不好调优、不好更好地定制自己的一些需求等等。所以这里再发一篇文章来介绍一下直接使用 Python 的深度学习模型来实现滑动验证码缺口识别的方法。

    效果

    目前可以做到只需要几百张缺口标注图片即可训练出精度高的识别模型,并且可扩展修改为其他任何样式的缺口识别,识别效果样例:

    样例

    只需要给模型输入一张带缺口的验证码图片,模型就能输出缺口的轮廓和边界信息。

    感兴趣的可以继续向下看具体的实现流程。

    基础了解

    缺口识别属于目标检测问题,关于什么是目标检测这里就不再赘述了,可以参考之前写的那篇文章。

    当前做目标检测的算法主要有两种路子,有一阶段式和两阶段式,英文叫做 One stage 和 Two stage,简述如下:

    •Two Stage:算法首先生成一系列目标所在位置的候选框,然后再对这些框选出来的结果进行样本分类,即先找出来在哪,然后再分出来是啥,俗话说叫「看两眼」,这种算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等,这些算法架构相对复杂,但准确率上有优势。•One Stage:不需要产生候选框,直接将目标定位和分类的问题转化为回归问题,俗话说叫「看一眼」,这种算法有 YOLO、SSD,这些算法虽然准确率上不及 Two stage,但架构相对简单,检测速度更快。

    所以这次我们选用 One Stage 的有代表性的目标检测算法 YOLO 来实现滑动验证码缺口的识别。

    YOLO,英文全称叫做 You Only Look Once,取了它们的首字母就构成了算法名,

    目前 YOLO 算法最新的版本是 V3 版本,这里算法的具体流程我们就不过多介绍了,感兴趣的可以搜一下相关资料了解下,另外也可以了解下 YOLO V1-V3 版本的不同和改进之处,这里列几个参考链接。

    •YOLO V3 论文:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf•YOLO V3 介绍:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34997279•YOLO V1-V3 对比介绍:https://www.cnblogs.com/makefile/p/yolov3.html

    数据准备

    回归我们本节的主题,我们要做的是缺口的位置识别,那么第一步应该做什么呢?

    我们的目标是要训练深度学习模型,训练模型,那我们总得需要让模型知道要学点什么东西吧,这次我们做缺口识别,那么我们需要让模型学的就是这个缺口在哪里。由于一张验证码图片只有一个缺口,要分类就是一类,所以我们只需要找到缺口位置就行了。

    好,那模型要学缺口在哪里,那我们就得提供点样本数据让模型来学习才行。数据怎样的呢?那数据就得有带缺口的验证码图片以及我们自己标注的缺口位置。只有把这两部分都告诉模型,模型才能去学习。等模型学好了,等我们再给个新的验证码,那就能检测出缺口在哪里了,这就是一个成功的模型。

    OK,那我们就开始准备数据和缺口标注结果吧。

    数据这里用的是网易盾的验证码,验证码图片可以自行收集,写个脚本批量保存下来就行。标注的工具可以使用 LabelImg,GitHub 链接为:https://github.com/tzutalin/labelImg,利用它我们可以方便地进行检测目标位置的标注和类别的标注,如这里验证码和标注示例如下:

    标注效果

    标注完了会生成一系列 xml 文件,你需要解析 xml 文件把位置的坐标和类别等处理一下,转成训练模型需要的数据。

    在这里我先把我整理的数据集放出来吧,完整 GitHub 链接为:https://github.com/Python3WebSpider/DeepLearningSlideCaptcha,我标注了 200 多张图片,然后处理了 xml 文件,变成训练 YOLO 模型需要的数据格式,验证码图片和标注结果见 data/captcha 文件夹。

    如果要训练自己的数据,数据格式准备见:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3#train-on-custom-dataset。

    初始化

    上一步我已经把标注好的数据处理好了,可以直接拿来训练了。

    由于 YOLO 模型相对比较复杂,所以这个项目我就直接基于开源的 PyTorch-YOLOV3 项目来修改了,模型使用的深度学习框架为 PyTorch,具体的 YOLO V3 模型的实现这里不再阐述了。

    另外推荐使用 GPU 训练,不然拿 CPU 直接训练速度很慢。我的 GPU 是 P100,几乎十几秒就训练完一轮。

    下面就直接把代码克隆下来吧。

    由于本项目我把训练好的模型也放上去了,使用了 Git LFS,所以克隆时间较长,克隆命令如下:

    git clone https://github.com/Python3WebSpider/DeepLearningSlideCaptcha.git

    如果想加速克隆,暂时先跳过大文件模型下载,可以执行命令:

    GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://github.com/Python3WebSpider/DeepLearningSlideCaptcha.git

    环境安装

    代码克隆下载之后,我们还需要下载一些预训练模型。

    YOLOV3 的训练要加载预训练模型才能有不错的训练效果,预训练模型下载命令如下:

    bash prepare.sh

    执行这个脚本,就能下载 YOLO V3 模型的一些权重文件,包括 yolov3 和 weights 还有 darknet 的 weights,在训练之前我们需要用这些权重文件初始化 YOLO V3 模型。

    注意:Windows 下建议使用 Git Bash 来运行上述命令。

    另外还需要安装一些必须的库,如 PyTorch、TensorBoard 等,建议使用 Python 虚拟环境,运行命令如下:

    pip3 install -r requirements.txt

    这些库都安装好了之后,就可以开始训练了。

    训练

    本项目已经提供了标注好的数据集,在 data/captcha,可以直接使用。

    当前数据训练脚本:

    bash train.sh

    实测 P100 训练时长约 15 秒一个 epoch,大约几分钟即可训练出较好效果。

    训练差不多了,我们可以使用 TensorBoard 来看看 loss 和 mAP 的变化,运行 TensorBoard:

    tensorboard --logdir='logs' --port=6006 --host 0.0.0.0

    loss_1 变化如下:

    loss 变化

    val_mAP 变化如下:

    mAP 变化

    可以看到 loss 从最初的非常高下降到了很低,准确率也逐渐接近 100%。

    另外训练过程中还能看到如下的输出结果:

    ---- [Epoch 99/100, Batch 27/29] ----+------------+--------------+--------------+--------------+| Metrics    | YOLO Layer 0 | YOLO Layer 1 | YOLO Layer 2 |+------------+--------------+--------------+--------------+| grid_size  | 14           | 28           | 56           || loss       | 0.028268     | 0.046053     | 0.043745     || x          | 0.002108     | 0.005267     | 0.008111     || y          | 0.004561     | 0.002016     | 0.009047     || w          | 0.001284     | 0.004618     | 0.000207     || h          | 0.000594     | 0.000528     | 0.000946     || conf       | 0.019700     | 0.033624     | 0.025432     || cls        | 0.000022     | 0.000001     | 0.000002     || cls_acc    | 100.00%      | 100.00%      | 100.00%      || recall50   | 1.000000     | 1.000000     | 1.000000     || recall75   | 1.000000     | 1.000000     | 1.000000     || precision  | 1.000000     | 0.800000     | 0.666667     || conf_obj   | 0.994271     | 0.999249     | 0.997762     || conf_noobj | 0.000126     | 0.000158     | 0.000140     |+------------+--------------+--------------+--------------+Total loss 0.11806630343198776

    这里显示了训练过程中各个指标的变化情况,如 loss、recall、precision、confidence 等,分别代表训练过程的损失(越小越好)、召回率(能识别出的结果占应该识别出结果的比例,越高越好)、精确率(识别出的结果中正确的比率,越高越好)、置信度(模型有把握识别对的概率,越高越好),可以作为参考。

    测试

    训练完毕之后会在 checkpoints 文件夹生成 pth 文件,可直接使用模型来预测生成标注结果。

    如果你没有训练自己的模型的话,这里我已经把训练好的模型放上去了,可以直接使用我训练好的模型来测试。如之前跳过了 Git LFS 文件下载,则可以使用如下命令下载 Git LFS 文件:

    git lfs pull

    此时 checkpoints 文件夹会生成训练好的 pth 文件。

    测试脚本:

    sh detect.sh

    该脚本会读取 captcha 下的 test 文件夹所有图片,并将处理后的结果输出到 result 文件夹。

    运行结果样例:

    Performing object detection:+ Batch 0, Inference Time: 0:00:00.044223+ Batch 1, Inference Time: 0:00:00.028566+ Batch 2, Inference Time: 0:00:00.029764+ Batch 3, Inference Time: 0:00:00.032430+ Batch 4, Inference Time: 0:00:00.033373+ Batch 5, Inference Time: 0:00:00.027861+ Batch 6, Inference Time: 0:00:00.031444+ Batch 7, Inference Time: 0:00:00.032110+ Batch 8, Inference Time: 0:00:00.029131Saving images:(0) Image: 'data/captcha/test/captcha_4497.png'+ Label: target, Conf: 0.99999(1) Image: 'data/captcha/test/captcha_4498.png'+ Label: target, Conf: 0.99999(2) Image: 'data/captcha/test/captcha_4499.png'+ Label: target, Conf: 0.99997(3) Image: 'data/captcha/test/captcha_4500.png'+ Label: target, Conf: 0.99999(4) Image: 'data/captcha/test/captcha_4501.png'+ Label: target, Conf: 0.99997(5) Image: 'data/captcha/test/captcha_4502.png'+ Label: target, Conf: 0.99999(6) Image: 'data/captcha/test/captcha_4503.png'+ Label: target, Conf: 0.99997(7) Image: 'data/captcha/test/captcha_4504.png'+ Label: target, Conf: 0.99998(8) Image: 'data/captcha/test/captcha_4505.png'+ Label: target, Conf: 0.99998

    拿几个样例结果看下:

    这里我们可以看到,利用训练好的模型我们就成功识别出缺口的位置了,另外程序还会打印输出这个边框的中心点和宽高信息。

    有了这个边界信息,我们再利用某些手段拖动滑块即可通过验证了。本节不再展开讲解。

    总结

    本篇文章我们介绍了使用深度学习识别滑动验证码缺口的方法,包括标注、训练、测试等环节都进行了阐述。

    完整项目代码获取加群:850591259

     

    展开全文
  • 对含缺口矩形截面纯铝试样进行拉伸破坏试验,通过改变试样厚度和缺口深度研究应力三维度对试样破坏的影响;...而缺口深度增大时断裂应变却减小,因此,以往应力三维度增高导致断裂应变下降的观点不一定正确。
  • 美国物理学会的一项研究显示,今年申请美国物理博士课程的国际学生人数平均下降了12%,沿海地区的大学学生人数保持不变,但中部地区有明显的下降。   几十年来,量子计算纯粹是实验性的。该项技术于20世纪80...

    https://blog.csdn.net/cf2SudS8x8F0v/article/details/83552249

     

     

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    来源:36Kr

     

    初创公司Zapata Computing的创始人兼首席执行官克里斯托弗·萨瓦(Christopher Savoie)表示,他向三位专攻量子计算的外国科学家提供了就业机会,他在等他们的工作签证获得批准。

     

    但几个月过去了,这家位于马萨诸塞州的坎布里奇市的公司仍在等待国务院批准这三位来自欧洲和亚洲专家的签证。

     

    迟迟不获批不论是受收紧的移民政策还是政府的繁文缛节所影响,萨瓦先生的困境都是美国企业和大学日益关注的典型问题。除非政策和优先级有所改变,否则他们将无法吸引人才去发展量子计算技术,该项强劲的计算技术一旦发展起来可能会让当今的计算机看起来像玩具。

     

    这是一个在美国科技行业中被反复讲述的故事。随着企业不断推出新技术,他们越来越发觉难以找到合格的工程师和研究人员。而且除了要面临收紧的移民法规外,他们还要与蒙特利尔、伦敦、巴黎和北京等科技中心进行人才竞争。

     

    在量子计算领域,国际竞争是一个特别棘手的问题。因为从理论上讲,这些机器中的一台就可以破解世界上保护各国政府和企业内部敏感信息的加密技术。如果量子计算机能够被制造出来,它的计算能力比起现在的超级计算机将会有指数级的增长。

     

    上个月,白宫科技政策办公室邀请了来自政府、行业和学术界的专家到华盛顿参加一个为期一天的量子技术政策会议。包括萨瓦在内的一些与会者表示,他们担心特朗普政府的移民政策可能会影响学术界和企业界的量子研究。

     

    “令人担忧的是:美国仍然是科学,工程和技术领域最优秀,最聪明人才的目的地吗?”参加此次华盛顿会议的加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)物理学教授罗杰法尔·科恩(Roger Falcone)说。

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    Zapata Computing在马萨诸塞州的坎布里奇市的办事处。初创公司在招聘合格的工程师和研究人员方面遇到麻烦,这种现象在试图推出新技术的公司中越来越普遍。

     

    当没有那么多人了解这项技术时,就更加有问题了。 例如,在一种称为深度学习的人工智能中,据估计,不到25,000人可被视为真正的专家。

     

    而量子计算领域的人才池甚至更小。据说,世界上不到一千人可以声称在该领域进行领先的研究。

     

    美国物理学会的一项研究显示,今年申请美国物理博士课程的国际学生人数平均下降了12%,沿海地区的大学学生人数保持不变,但中部地区有明显的下降。

     

    几十年来,量子计算纯粹是实验性的。该项技术于20世纪80年代初首次被提出来时,其目标是建造一个基于看似神奇的量子力学原理的系统。在过去几年中,科学家已经证明,如果只是小规模的话,他们可以制造这些机器。

     

    传统的计算机中,晶体管以“比特”为单位存储信息,每个比特是1或0。这些基本的数据片可以告诉计算机如何工作。

     

    当某些类型的物质极小或极冷时,它们的行为会有所不同。这种差异允许量子比特(qubit)存储1和0的组合。两个量子比特可以同时容纳四个值。随着量子比特数量的增加,量子计算机的性能会有指数级的增长。

     

    建造这些系统的科学家专门研究那些非常微小或寒冷的物体的物理学,这与我们平常所接触的物理学完全不同。

     

    耶鲁大学(Yale University)物理学教授史蒂文•吉文(Steven Girvin)表示:“知道如何做到这一点的人并不多,这些机器是由物理学博士们准手工制造的。”

     

    在过去几年中,美国一些科技巨头,以及越来越多的初创企业,都已经开始为商业客户建造量子机器。 他们相信量子计算机超越现在计算机所能做的东西,只需要几年的时间。

     

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    如果可以建造量子计算机,在性能方面,它比起现在的超级计算机将有指数级的增长。 

    Zapata computing去年成立,旨在将哈佛开发的量子计算技术商业化。

     

    由于这些机器最终可能会破解当今的加密技术,一些人认为有理由保持谨慎,因为大量外国人进入这一领域。想方设法建立一个更大的美国本地人才池,可以解决这个敏感问题。

     

    华盛顿智库新美国安全中心(Center for a New American Security)高级研究员保罗•沙雷(Paul Scharre)表示:“我们需要认识到有学术和工业间谍活动的可能性,解决办法不是关闭国外人进来的通道,而是找到更好地保护知识产权的方法。”

     

    美国科技巨头如谷歌、IBM、英特尔和微软在量子计算领域发力加速前进,中国和欧洲亦如此。中国政府正在合肥建设一个耗资100亿美元的国家量子研究实验室,计划于2020年投入使用。中国电子商务巨头阿里巴巴也在建设自己的实验室。2016年,欧盟在量子计算领域投资10亿欧元。

     

    这些美国以外的技术竞赛能否超越美国并可能威胁到美国国家安全? 华盛顿智库哈德逊研究所(Hudson Institute)高级研究员赫尔曼(Arthur Herman)表示:“如果你说的是俄罗斯、中国或其他地方的量子计算机,那你就是在说一种武器化技术。”

     

    好消息是,到目前为止,还没有人能够制造出一种商业上可行的量子计算机,所以有时间解决人才问题。国会议员和政府官员正在研究策略,以帮助确保可用人才的增长。

     

    负责监督科技政策办公室(Office of Science and Technology Policy)量子战略的资深量子研究员雅各布•泰勒(Jacob Taylor)淡化了对其他国家可能击败美国量子计算的担忧,他表示:“我们长期以来一直是这个世界的领导者,”

     

    在人工智能研究领域,许多人担心,在高薪、奖金和股票期权的诱惑下,过多人才从学术界转移到产业界。在量子领域,像泰勒博士这样的政策制定者希望通过资助大学和政府实验室的项目来解决这个问题。

     

    国会正在考虑一项议案,该议案将在2019年至2023年期间为量子研究拨款12.75亿美元。这项名为《国家量子倡议法案》(National Quantum Initiative Act)的法案已在众议院获得通过,目前正在参议院等待全面投票。

     

    “我认为国家正处在量子信息系统的十字路口,” 专门研究量子计算,并与政府组织合作研究这项技术的伊利诺斯大学(University of Illinois)物理学教授布莱恩•德马科(Brian DeMarco)说:“我看到事情没有进展,平衡不太好,这影响了我们的竞争力。”

     

    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

     

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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