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    为什么越来越多博士逃离科研?- 文末送《现代科研指北》

    每天给你送来NLP技术干货! ---- “为什么越来越多博士逃离科研”这个话题是知乎上的热门话题,答题的人很多,关注的人更多,浏览量非常大。 有人现身说法,给出了自己的选择、亲身经历; 有人说现在的学术环境很差,压力大,工资少,成果难出,难以养家糊口; 有人说有些人读博士就是为了逃避社会,并不具备搞科研的能力。 再来看一则最近比较火的新闻。 北京大学原子核物理女博士去竞聘城管岗位引得社会各界热议,大家纷纷说着博士为什么不做科研?现在都这么卷了吗,博士也要来抢普通人的工作了吗? 其实不管是主动逃离的,还是

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    一位美国TOP10统计专业本科生的经验:别走我这样的弯路

    平日里,有四成以上的疑难提问来自于计量与统计,相信统计的学习和进阶也是所有经管专业的BABY们绕不过去的一道坎儿,若能以较高的水平精通一门以上的统计工具,对学习和科研而言,则相当于掌握了一门利器,剑在手,可攻城拔寨,运用与心。今天的作者毕业于一所美国统计学专业排名前10的公立大学,从最初的陌生到与统计学相知、共舞,再到沉浸其中、倾心投入,及至打通统计学习的任督二脉,爱上统计学一文中不仅系统盘点了统计学习的经验和感悟,更对统计的学习资源做了悉心的标注和罗列,也能从中看到美国统计教育的教学模式,美中不足的是

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    赠书丨打开人工智能“黑盒”,发展可解释、可扩展、可信赖、安全可靠的人工智能

    进入21世纪以来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)取得了长足发展,已经逐步在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、自动驾驶等领域落地。AI与人类紧密的结合,使得智能化的人机协同成为大势所趋。人类在全方位应用AI的同时,更希望能理解、信任、管理AI。因此,发展可解释、可扩展、安全可靠的AI显得至关重要。 而人工智能技术的高速发展也面临诸多困难与挑战。其中,如何把AI技术的基本原理,其自动决策机制,潜在风险及防范措施,以通俗易懂的方式向人类说明,成为发展可信赖,安全可靠人工智能的首

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    【干货书】机器学习和数据科学的金融蓝图,从建立交易策略到使用Python的机器人顾问

    来源:专知本文为书籍,建议阅读8分钟本书带你学习如何构建对行业至关重要的机器学习算法。 在未来的几十年里,机器学习和数据科学将改变金融行业。通过这本实用的书,分析师、交易员、研究人员和开发人员将学习如何构建对行业至关重要的机器学习算法。您将研究ML概念、监督学习、非监督学习和强化学习中的20多个案例研究,以及自然语言处理(NLP)。 对于在对冲基金、投资和零售银行工作的专业人士,以及金融科技公司的理想,这本书也深入研究了投资组合管理、算法交易、衍生品定价、欺诈检测、资产价格预测、情绪分析和聊天机器人开发。

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    区块链技术公司谈最新全球区块链政策

    (本文由彭利编辑有问题联系微信2398788267) 1. 中国央行发行的数字货币已试运行成全球首例:近期,中国央行关于发行数字货币动作频频,据媒体报道,央行法定数字货币的原型系统Demo有望在春节后推出。2016年初央行行长周小川在接受《财新周刊》专访时曾透露,人民银行深入研究了数字货币涉及的其他相关技术,比如区块链技术、移动支付、可信可控云计算、密码算法、安全芯片等;他还表示,未来实体货币和数字货币有可能会长期共存。其实早在2014年,央行就启动了对数字货币的研究,在周小川行长的推动下,成立了发行法定数字货币的专门研究小组,论证央行发行法定数字货币的可行性。2016年1月20日,中国人民银行数字货币研讨会在北京召开,会议明确了央行发行数字货币的战略目标,也是全球中央银行就法定数字货币的首次公开发声,引起业内诸多关注。

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    苏震巍:责任与使命,微软苏州俱乐部成立宣言

    微软技术俱乐部主席苏震巍宣布大会成立:由苏主席致欢迎辞,提出了本次大会的愿景与祝福;阐述了俱乐部社区成立的由来、进行了展望与承诺;技术路线与拟成立的专委会等。先期拟成立.NET技术、Office 365、青少年编程三大专委会;后期视情况进一步成立细分的云服务、移动开发、人工智能等技术专委会以及金融、高校等行业专委会。专委会可依据成员模规及发展情况进行组织规划,俱乐部对专委会有指导与扶助的义务。秘书处主要负责推持俱乐部的正常运作,推动俱乐部在苏州地区的发展,负责俱乐部的宣传与成员发展,拓展县级与其它各类专业机会的外联工作。

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    一本顶流著作和一次匠心翻译!《机器学习与资产定价》重磅上市!

    👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 “在如今的大数据时代,至今还完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金几乎不存在了。事实上,机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。” 自20世纪50年代以来,资产定价在金融领域已经成为一个理论和实践紧密联系、相互交融的典型代表。 而擅长处理高维问题和非线性关系等高度复杂性系统的机器学习方法无疑又为资产定价领域注入了鲜活的血液。 二者的结合也在悄然改变资本市场的策略和逻辑:更具吸引力、成本优势、竞争关键优势。 机器学习与资产定价如何

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    【干货】投资专家邱国鹭教你把投资化繁为简

    欢迎熟悉外语(含各种“小语种”)的朋友,加入大数据文摘翻译志愿者团队,回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 “金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘,内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。鼓励独家首发与观点原创,行业前沿理论分享,国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译,力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入,共同分享交流。 作者:邱国鹭 摘自:湛庐文化庐客汇 本文系《投资中最简单的事》一书作者,原南方基金管理有限公司投资总监

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