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人类历史上的大多数变革，很多以失败而告终，其重要原因就是变革无力症。华为会不会有变革无力症的现象发生？对于华为的变革我相对乐观。我在公司访谈了几十位参与和主导变革的人，当然跟任总也有很多交流，整体的感受是华为历来是在公司发展好的时候开始变革，这是第一个特点，也是极其重要的特点。

室内网球看上去像是一项现代发明，一种在天气变冷时让这项游戏继续进行的方式。但事实上网球这项运动从一开始就是在室内进行。以当下的存在方式被人熟知，网球走过了文艺复兴时期被法国、英国亦或其他地区被皇室成员当做消遣的阶段，至今世界上还有不到50个这样带有倾斜顶棚的古老球场被得以保留。

迪生力：控股股东拟增持1%至2%股份迪生力（603335）8月28日晚间公告，公司控股股东力鸿投资计划6个月内，通过上交所系统增持公司股份，累计增持比例区间为1%至2%。常山北明：大股东拟增持公司股份常山北明（000158）8月28日晚公告，公司第一大股东常山集团计划6个月内，累计增持金额不低于2000万元公司股份。

慧安金科在这种场景下我们运用无监督的机器学习、异常检测的学习，利用少量标签和海量数据上大规模账号建立的关联分析和行为异常结合起来，设计了一整套的解决方案。我们看一下在这样的挑战下，我们看到，如果我们只有少量的标签，可以看到如图这里有些浅红色的是坏账，浅绿色的是好账户，是已知的标签，在这样的情况下我们用机器学习可以训练一个模型，就是看到的这条虚实线是有监督的机器学习，在这种情况下它可以做一些分类，但是可以看到对于很多正常账户，行为非常不一样的情况下，它会在这个地方有可能会犯错误，把这些正常的账户分类到风险账户。同时我们周围很多很多有风险的账户，特别是对于由黑产、灰产所操控，特别是集中操控的多个账户，在没有行为表现的情况下，这些有监督的机器学习做分类的时候有可能会把这些集中操控被黑/灰产创造的账户，分类到正常账户里，这样会犯很多错误。利用半监督机器学习融合图分析聚类的方法，先对账户的关联和行为方式先做聚类，聚类出一个个团伙，在团伙基础上做标签传播，把好的标签通过相似性、关联性传播到这些关联非常紧密的人身上，再做分类的时候，学习出来一个半监督模型的分类，就是如图这条实线，它的分类就可以很好的把正常账户和有关联的风险账户非常完整的分开，这就是用半监督和无监督的方法。整个建模过程不完全依赖于标签，而更多依赖于行为的异常和关联的异常。这样我们就对原来用户的行为进行，不但关心它的行为交易异常，深维关联出来异常的事，把单账户的行为和多账户的行为异常一起来做，在很多情况下，即使账户没有风险行为、没有交易行为但是有关联异常也可以提前检测出来，实现风险管控从事后到事前的检测方式。

但无论有没有大满贯这个因素，当下球员的室内赛记录都无法与公开赛年代初期球员的表现相比—比如约翰·麦肯罗和伊万·伦德尔。在他们那个年代球员要参加更多的室内比赛，1990年国际网联开始引入ATP巡回赛时有多达19站室内赛，随后的一年这一数据降到了15站。康纳斯职业生涯获得了53座室内赛冠军，麦肯罗获得了52座，相比之下费德勒仅有23冠，德约科维奇甚至只有12冠。

净息差微升但今年面临挑战根据工商银行业绩报告，净利息收益率（NIM）较上年上升8个基点至2.30%，对盈利增长起到重要的拉动作用。近年来，银行NIM在利率下行过程中也受到压力，一些银行NIM水平开始下降。工行NIM水平已经连续三年回升，但目前并未恢复至2015年2.47%的水平。