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  • 更新日期:2019-12-04 09:49:03
  • 作者:admin

    中宏网7月15日,国家统计局国家统计局局长,发言人毛胜勇今天表示,工业增长与出口之间没有太大差异。 PMI。 矛盾。 此外,考虑三大需求对经济增长的贡献取决于贡献率。 同时,还需要结合速度指标和结构指标来获得更准确的判断。 在国务院新闻办公室召开的新闻发布会上,记者问,首先是工业生产出口问题和年度PMI值。 我们看到6月份这些价值之间出现了相对较大的波动。 例如,工业生产为6.3%,PMI也低于50%干线。 你怎么解释这个? 其次,我们看到上半年进口对GDP增长的贡献有所增加,但这是因为进口下降速度快于出口下降。 你怎么解释这个? “第一个问题是,如何看待6月工业增长与出口和PMI之间的关系。” 毛胜勇指出,6月份,规模以上工业企业增加值同比增长6.3%,快于5月份。 如果我们看一下出口,6月的出口形势相对稳定。 国家统计局也有工业出口的相关指标。 与5月份相比,规模以上工业企业出口交货值增长率也明显提高。 从这个角度来看,行业的增长率和出口总体上是匹配的。 制造业PMI在6月和5月持平,略低于50%的门槛。 但是,根据公司规模,大企业与上月基本持平,中小企业指数也小幅上涨。 “总的来说,这三个指标之间没有大的矛盾。另外,我们看到指标之间的关系,也是两个月之间的关系,这样的变化趋势会更加合理。” 毛胜勇说。 “第二个问题是净出口是商品和服务净出口对经济增长的贡献。”毛胜勇指出,今年上半年的贡献率为20.7%,这确实高于同期 去年和第一季度。 那里有两个。 一方面,商品和服务出口减去进口,我们称之为净出口,即商品贸易中的盈余,与去年同期相比有较大的扩张,而且盈余有所扩大。 服务贸易逆差再次缩小,因此将商品和服务贸易放在一起,我们的整个商品和服务贸易都在全面交易易盈余正在扩大。 如果我们想要准确或全面地看到三驾马车对经济增长的贡献,我们不仅要看贡献率,还需要从几个角度来看待它。 首先是研究股票的结构,例如三驾马车在GDP中的比例。 多年来,国内需求占国内生产总值的比例不断增加,商品和服务净出口占国内生产总值的比例普遍下降。 经济增长越来越依赖于国内需求,尤其是消费拉动效应,这是从股票的角度来看。 第二,从速度的角度来看,例如三驾马车的消费,固定资本形成的总量,以及商品和服务净出口的增长。 总的来说,这些年来消费和投资或内需的增长率净出口的增长速度很快。 第三是贡献率。 它反映了增量的变化,即三驾马车在增量期间所做出的贡献。 “我们根据贡献率来看待三大需求对经济增长的贡献,但与此同时,我们必须将速度指数和结构指标相结合,以获得更准确的判断。” 毛胜勇说,什么是准确的判断? ? 经济增长确实越来越依赖于国内需求的增长,而且越来越依赖于消费的增长。 中央政府还指出,应该投入更多的精力来培育和扩大国内市场。

    

     主编:贾芳

    

引力暗能量的物理性质是现代物理学中最令人着迷但最麻烦的核心问题。

爱因斯坦 广义相对论被广泛认为是描述引力的标准理论。 自100多年前引入广义相对论以来,它经受住了所有最严格的测试,解决了牛顿理论无法解释的水星近日点进动问题,并预测了黑洞引力波存在。 它是现代宇宙学的基础,即使在日常生活中也发挥着重要作用。

虽然广义相对论如此成功,但自引入以来,人们开始寻找其他引力理论。 显然,提出一种新的引力理论是极其困难的。 这样一个新理论必须解释广义相对论可以解释的一切,至少它应该能够解释暗物质和暗能量问题。 其中一个。 暗物质的数量是普通物质的五倍,暗能量是推动宇宙加速扩张的幕后手。

一种理论统称为 MOND (改良牛顿动力学),它完全没有暗物质。 但对于相对论可以轻易处理的一些问题,很难做出正确的解释。 它也没有解释暗能量,部分原因是这种理论早在暗能量被发现之前就被提出过了。

另一种叫做 f(R)Gravity 的模型是为了消除对暗能量的需求。 这些模型有“变色龙强>“机制。这是因为他们认为有一种额外的力可以根据周围环境改变行为。

在有许多物质的情况下,变色龙的力量被最小化,使其融入周围 当物质在较大范围内变得稀疏时,它的存在感是不可忽视的。这就是为什么我们无法发现地球或中子星等天体上有任何不同的东西。这与一般相对论有很大的不同,但是当时 我们开始观察宇宙的大尺度结构,我们可以发现它们的存在。最终的结果是宇宙的加速膨胀,就像暗能量一样 - 只有科学家从理论计算中学到了f(R)万有引力 可以复制太阳系中广义相对论的成功。同时,它预测了引力波和光子。传播速度是一致的,这与ob一致 孪生中子星合并事件的服务。 但是,如果你想成为一个真正成功的物理理论,它仍然需要处理广义相对论无法处理的细节。 这使得验证非常困难,因为新模型经过精心设计以匹配现有数据。 所以问题的关键在于我们必须找到能够显示广义相对论和新模型的那些。 它们之间存在差异,但尚未发现我们发现的数据。

为了找到这些差异,达勒姆的一群宇宙学家决定模拟从恒星到星系的各种事物。 在形成结构的大型计算机模型中,增加了f(R)引力。 他们发现f(R)引力也可以用来解释宇宙结构的形成。 这个结果表明,即使存在不同的引力定律,像银河系这样的星系仍然可以在宇宙中形成,这一发现发表于7月8日的自然天文学。

图:这是一个盘状星系,显示了生成的引力引力模型。图像右侧的红色和蓝色显示了星系盘。 在内部的气体密度,恒星看起来是一个亮点。图像的左侧显示了星系盘中气体的力的变化,其中暗中心区域对应于标准的一般相对论力,并且 亮黄色区域对应于强化。力(校正力)。两张图片显示了从顶部到侧面从上到下的星系外观。资料来源:Christian Arnold / Baojiu Li / Durham University。

研究人员使用 Illustris TNG 模型进行测试,这是一个模拟星系形成和演化的微观世界。在标准条件下,该模型在一定程度上基于广义相对论进行控制。但在此测试中 ,研究人员取代了广义相对论的机智 变色龙理论。


由Illustris TNG模型生成的星系团。 :TNG协作

请记住,所有模型都假设宇宙中存在大量暗物质,只有MOND想完全摆脱它们。 模拟在两种情况下完成:来自普通物质的反馈,以及没有来自常见物质的反馈。 与暗物质不同,普通物质燃烧成恒星并形成黑洞,这些黑洞提供的反馈改变了附近物质的行为。

模拟结果表明,银河系的内部区域是气体。 没有感受到改变引力的效果,其行为类似于广义相对论。。 这包括气体流入超大质量黑洞附近的区域,驱动活跃的星系。 相反,由于变色龙力引起的变化,银河系的外部区域应该显示出一些差异。 由于重力动力学将在变色龙模型下发生变化,因此预计这里会有更多的恒星形成。

不幸的是,大多数这些影响太小,无法在f(R)和广义相对论之间产生可检测的差异。 但是,一个例外。 在星系外部气体中发生的变化导致在那里形成更高密度的气体,这提高了气体冷却的效率。 计划在2020年前进行检查的平方公里阵列(SKA)中的仪器将对这种气体的变化性质非常敏感。 到那时,跨越两大洲的SKA将成为世界上最大的射电望远镜,具有强大的观测能力,足以穿透太空并观察大爆炸后不久形成的恒星和星系。 因此,在不久的将来,SKA可能能够发现与广义相对论的任何偏差。

参考资料来源:

https://www.dur.ac.uk/research/news/item/?id=39308&itemno=39308

Https://www.nature.com/articles/s41550-019-0823-y

https://arstechnica.com/staff/2019/07/alternative-theory-of-gravity-makes- A-几乎可测试预测/

    

大数据时代即将结束,因为关注焦点从我们收集数据的方式转变为我们实时处理数据的方式。 大数据现在是一项商业资产,支持多云,机器学习和实时分析的新时代。


大数据时代诞生于2006年4月1日,于2019年6月5日逝世。 / p>

大数据时代于2019年6月5日结束,当时Tom Reilly宣布他将从Cloudera辞职,该公司的市值下跌。 加上MapR最近宣布它将于6月底关闭 - 这将取决于MapR能否找到买家继续运营,而2019年6月则证明了Hadoop推动的大数据早期阶段已经结束。 世界将记住大数据在这些领域的作用:促进社交媒体带头,从根本上改变处理更多数量级数据的公司的概念,并澄清分析数据,数据质量和价值 数据治理,不断评估数据作为企业资产。

如果你想在大数据意义上写一个动词,你必须强调大数据技术实际上并不“死”,但基于Hadoop的第一代大数据已经成熟。 在某种程度上,它已在企业数据社区中建立了坚实的作用。 大数据不再是无限增长的炒作周期的一部分,而是一种老式的技术。

大数据的诞生

大数据时代始于2006年的Apache Hadoop,开发人员和架构师认为这个工具很有帮助。 存储多结构数据和半结构化数据。公司的数据概念经历了根本性的转变,不仅限于传统企业数据库的ACID(原子性,一致性,隔离性和持久性),导致数据使用情况发生了变化, 公司意识到以前丢弃或保存在静态存档中的数据实际上有助于了解客户行为,采取行动的趋势,风险因素以及复杂的组织,环境和商业行为。

商业发布后 Cloudera,Hadoop的商业价值于2009年开始建立,其次是MapR,Hortonworks和EMC Greenpl 嗯(现在是Pivotal HD),虽然分析师预测大数据的潜在市场。 监管高达500亿美元或更多,但Hadoop在过去十年受到质疑。

Hadoop在企业界面临的挑战

虽然Hadoop在 通过批处理支持大型存储和ETL(提取,转换和加载)作业并支持机器学习任务,它支持公司和大型组织用于管理日常操作的更传统的分析工作。 不是最好的选择。 Hadoop上使用Hive,Dremel和Spark等工具来支持分析,但Hadoop从来没有足够快到真正取代数据仓库。

Hadoop也面临着NoSQL数据的挑战图书馆和对象存储提供商在解决Hadoop最初打算帮助解决的一些存储和管理挑战方面取得了进展。 随着时间的推移,支持Hadoop业务连续性的挑战,加上缺乏支持实时,地理空间和其他新兴分析用途的灵活性,使Hadoop难以面对海量数据。 做得好。

此外,随着时间的推移,许多公司开始发现大数据挑战越来越重要:支持广泛的数据源,并快速调整数据模式,查询,定义和上下文,新应用程序 ,这反映在平台和云基础架构供应商中。 为了克服这一挑战,分析,集成和复制必须变得更加灵活和快速。 许多供应商都创造了这一挑战,包括:

  • 分析解决方案:如ClearStory Data,Domo,Incorta,Looker,FineBI,Microsoft Power BI,Qlik,Sisense,Tableau和ThoughtSpot
  • 数据管道提供商:Alooma,Attunity,Alteryx,Fivetran和Matillion
  • 数据集成供应商:Informatica,MuleSoft,SnapLogic,Talend和TIBCO(后者也依赖于Spotfire投资组合竞争 分析领域)。

    从收购或融资的角度来看,许多这些公司似乎都受到高度重视并非巧合。 最近的例子包括但不限于:

    • ThoughtSpot在2018年5月完成了1.45亿美元的D轮融资。
    • Sisense在2018年9月完成了8000万美元的E轮融资< / li>
    • Incorta于2018年10月完成了1500万美元的B轮融资。
    • Fivetran于2018年12月完成15$ 100,000 A系列A融资
    • Looker在2018年12月完成了1.03亿美元的E系列融资。
    • TIBCO于2018年12月收购了Orchestra Networks
    • Logi Analytics于2019年2月收购了Jinfonet
    • Google于2019年2月收购Alooma
    • Qlik于2019年2月收购了Attunity
    • Informatica于2019年2月收购AllSight
    • 收购TIBCO SloppyData于2019年3月
    • Alteryx于2019年4月收购了ClearStory数据
    • Matillion于2019年6月完成3500万美元的C系列融资
    • Google花费26亿美元收购 2019年6月,Looker花费157亿美元收购Tableau
    • Logi Analytics于2019年6月收购了Zoomdata

      成功 这些解决方案表明了对分析师,数据和平台灵活性的不断增长的需求,以改善具有多个云和数据源的数据上下文分析的价值。 在2019年,它将更加麻烦,因为这些公司中有许多是由私募股权公司所有,或者已经获得了大量的风险投资,并且需要尽快成功退出,以资助未来的风险投资基金。

      随着大数据的消亡,我们进入了后大数据时代,包括阴天时代,机器学习时代,以及实时和无处不在的背景。

      • 阴天时代表明,越来越需要在现有应用程序的基础上支持云中的应用程序和平台,并且越来越需要支持持续交付和业务连续性。 “某个任期拥有应用程序软件的想法导致企业中的每个员工都拥有SaaS应用程序的平均业务环境,这意味着每个大型企业都支持数千个SaaS应用程序的数据和流量。 后端容器化这一趋势导致了越来越分散和专业化的存储和工作负载环境,支持按需和高峰使用环境。
      • 机器学习时代专注于分析模型,算法,模型培训,深度 学习,算法和深度学习。 技术伦理。 机器学习需要处理创建干净数据以进行分析所需的相同工作量,但它还需要额外的数学,业务和道德背景来创造持久的长期价值。
      • 实时无处 缺席的背景只是表明从分析的角度和交互的角度来看,对及时更新的需求越来越大。 从分析的角度来看,公司分析仅每周更新一次或每天更新一次是不够的。 员工现在需要接近实时更新,否则有可能做出糟糕的公司决策,这些决定是在开发时或过期时做出的。 有效使用实时分析需要广泛的业务数据,以提供适当的整体环境和按需分析数据。 无处不在还表明了互动的兴起,包括通过物联网提供物理和机械活动。 更多边缘观察以及扩展现实(包括增强现实和虚拟现实)提供了身临其境的体验。 为了提供这种级别的交互,必须以交互速率分析数据。 它可以短至300-500毫秒来提供有效的行为反馈。

        随着大数据时代的到来,我们现在可以减少对大量收集机制的关注 数据,更注重处理,分析海量数据并实时与之交互存在无数挑战。 当我们进入大数据驱动的新时代时,请牢记以下概念。

        • 首先,Hadoop是企业数据。 世界仍然占有一席之地。 Amalgam Insights预计MapR最终将被一家以管理IT软件而闻名的公司收购,如BMC,Crown Group或MicroFocus; 并且相信Cloudera不仅仅为企业采取了措施Oop,支持接下来的几个时代的数据。 但技术的步伐是不可阻挡的,Cloudera的问题在于它的行动是否足够快并随着趋势而变化。 Cloudera面临数字化转型的挑战,将其企业数据平台转变为下一代洞察力和机器学习平台。 在过去的几十年里,该公司已经能够为转型制定时间表。 现在,正如我们从亚马逊,Facebook和微软这样的公司所看到的那样,只有生存,成功的技术公司必须准备好每十年转变一次,甚至可能牺牲一些业务。
        • 其次,对阴天分析和数据可视化的需求比以往任何时候都要大。 Google和Salesforce刚刚花费180亿美元收购了Looker和Tableau,这些基本上是为规模和收入增长的公司收购市场价值。 将投入更多资金来克服这一挑战:为许多数据源提供分析,并支持与云相关的日益分散和多样化的存储,计算和集成需求。 这意味着公司需要谨慎对待数据集成,数据建模,分析和/或机器学习/数据科学团队如何应对这一挑战,因为处理和分析异构数据变得越来越困难和复杂。 但有必要支持战略业务需求并将数据用作真正的战略优势。 只有通过观察国内发展,对阴天分析和数据可视化的需求也在增加。 自2006年以来,国内BI软件供应商的软件在短短三年内从仅300名员工发展到1,100多名。 众所周知,该团队正在扩大以响应更多的市场需求。 这种增长率来自市场需求的增加和市场需求趋势的判断。
        • 第三,机器学习和数据科学是需要新数据管理的下一代分析技术。 大规模创建测试数据,合成数据和屏蔽数据,以及数据沿袭,治理,参数和超参数定义以及算法假设,都超出了传统大数据假设的范围。 这里最重要的考虑因素是使用因各种原因而无法很好地为业务服务的数据:样本量小,缺乏数据源,数据定义不清晰,数据上下文不清晰,算法和分类假设不准确。 换句话说,不要使用虚假数据。 不准确的数据可能会导致偏见,不合规,不准确的结果,并可能导致诸如Nick Leeson于1995年倒闭Barings Bank,或者Societe Generale对Jerome Kerviel的交易进行谨慎处理等问题。 交易损失数十亿美元。 AI现在是一个新的潜在“流氓交易者”,需要得到适当的管理,管理和支持。
        • 第四,对实时和无处不在的上下文的需求被视为协作和技术挑战以及数据挑战。 我们正在进入这样一个世界:每个对象,进程和对话都可以通过附加上下文进行标记,注释或扩充,并且可以实时处理几千兆字节的数据以生成简单的双字警报,可能就像它一样 简单的“减速”或“立即购买”。 我们看到“数字双胞胎”的概念在方兴未艾:在工业,PTC,GE和其他产品生命周期和制造公司为设备创造数字卫生; 在销售领域,像Gong,Tact和Voicera这样的公司依赖于数字记录,分析和增强模拟对话的环境。

          结论

          因此,大数据时代已经结束。 但在这个过程中,大数据本身已经成为IT的核心方面,并引发了一系列新的时代,每个时代的未来都是光明的。 投资大数据的公司应将这些投资视为未来实时,增强和互动的互动公司的重要基础。 随着大数据时代的到来,我们现在已准备好将整个大数据用作业务资产,而不仅仅是宣传,以支持基于作业的上下文,机器学习和实时交互。

          关于中国大数据产业发展的讨论并未停止。 对于实时,增强和交互式数据分析,对于大型工业环境中小型工业的情景应用,风帆每年都会变软。 组织国内数据分析行业规范的听觉盛宴,近千个家庭企业高管参与了讨论。 深入讨论数据治理和准备,数据挖掘,数据人才培训和其他部分。 本次会议以“引力数据”为主题,以中国大型产业的发展为基础,真正为企业带来真正的数据价值。 它旨在帮助更多企业重新认识“死亡大数据”。 从以上四个方面来看,数据建设将更加扎根。