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2019年08月20日 20:01

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2019年1-7月专项债中的新增债发行提速明显,但经济却走弱,一个可能的原因是部分新增专项债资金流向城投公司后被用于偿还到期债务,导致该部分专项债所对应的支出暂时并未形成新增投资。值得说明的是,财政部与央行对地方债发行时间的统计存在差异,需要手动处理以平滑该因素的扰动。我们进一步按前述对专项债对三分法测算,2019年1-7月新增专项债的净融资额较去年同期增加1.4万亿,置换债净融资额较去年减少5310亿,再融资债净融资额较去年增加2020亿,置换债与再融资债的净融资额较去年一共减少了3000亿,理论上专项债对投资的促进作用也应增加,但我们发现基建投资并未明显改善。我们推测由于2019年城投债到期规模较大且融资渠道有限,因此存在部分新增专项债资金流向城投公司后被用于偿还到期债务的可能,导致该部分专项债所对应的支出暂时并未形成新增投资。深度学习作为近年来发展最快的人工智能方法,可以有效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在这一研究中,研究人员利用深度学习的方法来检测急性肾损伤。训练深度学习算法需要大量的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(USDepartmentofVeteransAffairs,为美国退伍军人及其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,收集了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。这些经过匿名处理的数据为研究人员提供了人口统计信息、电子健康档案、化验结果、药物处方和过往治疗记录等数据。论文的第一作者Toma?ev和同事们从数据中整理出了约60亿个数据点和60多万个记录特征,他们选择了一种被称为循环神经网络的深度学习方法来处理时序数据并对计算机进行训练,这种方法在深度学习领域被证明非常适合处理时序数据。

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