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另一个例子，generalization 有特定的技术含义：“泛化”（从训练泛化到测试），和更加口语化的含义：更加接近于迁移的概念（从一个总体扩展到另一个总体），或外部效度（从实验扩展到现实世界）。合并这些概念将导致高估当前系统的能力。暗示性的定义和超载的术语也可能创造出新的 suitcase words。在研究公平性的文献中，法律、哲学和统计学语言通常都过载，像 bias 这样的变成 suitcase words 的术语在之后必须要分离。

有机构认为，本次降准在平补1月流动性缺口的同时，引导LPR进一步下行。兴业研究认为，央行在节前降低存款准备金率，以平补春节现金投放缺口，为即将到来的地方债发行创造平稳的流动性环境，并引导实体融资成本下行。降准后1月LPR或再降5个基点。1月20日最新一期的贷款市场报价利率（LPR）将出炉。

根据巴黎气候协定，本世纪中期全球要实现碳中和。只有放弃煤炭才可能实现这个目标。因此我们需要合作、协调和行动。我认为最好的办法是征收碳税。现在德国等欧洲国家正在讨论是否对每吨二氧化碳排放征收26欧元（1欧元约合7.81元人民币），这将对相关行业造成巨大冲击，天然气电站尤其是可再生能源电站将更有竞争力。在欧盟，如果没达到减排目标，一国必须向他国高价购买碳排放配额，这种惩罚措施能让所有成员国考虑实施新的气候政策。

使用“人类水平”的松散声明描述经验性结果，同样描绘了对当前能力的错误认识。以 [21] 中的“皮肤病专家水平的皮肤癌分类模型”为例，与皮肤科医生的对比掩盖了分类器和皮肤科医生执行根本不同任务的事实。真正的皮肤科医生会遇到各种各样的情况，并且尽管存在不可预测的变化，他们都必须完成工作。但是分类器只在独立同分布的测试数据上实现了较低的误差。相比之下，[29] 表明分类器在 ImageNet 图像分类任务上有人类水平的性能更可信，因为它并不是说在目标检测等更广泛的领域。即使在这种情况下，相比于不那么细致的 [21， 57， 75]，一篇更细致的论文可能并不足以使公众讨论重回正轨。流行的文章记叙将现代图像分类器描述为“超越人类水平的性能，并有效证明更大的数据集导致更好的决策”[23]。尽管有证据表明这些分类器依赖虚假的相关性，即将“穿红衣服的亚洲人”误分类为乒乓球 [73]，但人们还是相信它们有超越人类的准确度。

再增加外债融资总规模已非常困难。2019年7 月，国家发改委对房地产企业发行外债的备案登记提出要求，房地产企业发行外债，只能用于置换未来一年内到期的中长期境外债务。这一政策，被业内人士解读为房企外债融资将进入“存量滚续”阶段，并且，房企发行外债将只能用于借新还旧，且仅能偿还中长期外债，将限制用于如补充流动性、资本性支出、偿还内债等支出。

1、研发核心自主产品30%；2、扩大并加强IoT及生活消费产品及移动互联网服务（包括人工智能）等主要行业的生态链30%；3、全球扩张40%。合计100%。本次募集资金将存储在董事会指定的专门账户集中管理，专款专用，并将严格按照《上海证券交易所股票上市规则》《上海证券交易所上市公司募集资金管理办法》等法律法规，规范使用募集资金。