蔡董很認真看書,把雷大的書看的很詳細。若網友沒看過,花點時間看看這篇讀書心得也不錯!
由於蔡董的認真,因此邀請他當財報研習社團的管理員。我退出fb 後社團就交接給他了。
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巴小智 2017.4.15
壹.
1.學習這檔事,投注的時間和精力愈多,收穫就愈多。雖然,短期無法看到成效,會讓自己想暫時停下休息,這時候,千萬要提醒自己,可以放慢腳步,但是千萬別停下來。因為,總有一天,你會感謝當時自己如此持續不懈。
2.價值投資的概念雖然看似簡單,但執行起來並不容易。很多人誤以為專業投資人是輕鬆的工作,可以在家做股票,不用去看老闆臉色、不必為了業績打拼陪笑臉、不用辛辛苦苦地當通勤族。這些都只是表面上的好處,實際上專業投資人心裡承受的壓力非同小可,因為沒有固定的現金流入,一切得靠投資收益。而手頭上的現金又無法隨意動用,因為那是你僅有的投資本錢。
3.公司薪水是累積本金的來源,重點是利用下班後的時間強化投資能力,真正的專業來自對於「自我的要求」。巴菲特:「內在成績單遠比外在成績單來的重要多了。」
4.一般投資人大多數時間都在交易,很少花心思在分析上。而價值投資者大多數時間都在分析比對,花在交易上的時間反而很少,但並不代表不需要思考交易的意義。
5.如果你的買賣次數多、思考時間短,決策品質就會不好,最終投資績效肯定會很糟糕。要知道股市不是一個讓你心煩的地方,而是一個給你機會的地方,投資人要利用在股市出現的機會,而不是被它影響到自己情緒。
6.人有比較心理,當股市漲,看到其他人賺錢自己卻沒賺錢時,難免會心癢難耐,千萬別為了買股票而買股票,這是種錯誤心態,會使投資人失去價值投資最重要的概念「安全邊際」,一個價值投資者會失敗的原因,大多都是失去紀律。
貳.
◎好公司至少需符合三要點:
1.超越他人的資本報酬率。
2.賺進現金的能力。
3.能長期維持前兩項能力。
※好公司能用比較少的錢,賺到更多的利潤,這就是資本報酬率的概念。
※有好的資本報酬率,加上賺現金的能力,還要能長期維持很多年,才能夠算是好公司。
◎而評估好公司只算完成了一半工作,另一半工作是估價。
◎再好的公司,如果買入成本過高,報酬率就會低,反過來說,只要買入成本夠低,報酬率就會高。但買入成本的高低,是相對於【內在價值的變化】,而不是找歷史股價的相對高低點。
◎一般投資人只看股價的變化,並沒有去判讀「內在價值」的變化,同時也不懂該如何「估價」,所以只好單純看股價走勢,去研判買進賣出時機點,但用此方式投資,就好像走路不看路一樣,非常危險。
【找出好公司,只是投資成功的一半,另一半是在有安全邊際的狀況下買入公司,才是最理想的方式。】
◎根據投資標的不同,會有2種交易方式:「波段操作」側重安全邊際,「坐等成長」則重視護城河。
◎巴菲特:「投資只要學會兩件事情:如何評估一家企業及如何思考市場。」這就是價值投資的核心觀點。
◎價值投資法的重點,在於估算內在價值,然後找出目前股價和內在價值是否存有落差缺口,這種有利的缺口就是「安全邊際」。如果一間公司不斷向上提升,而目前股價還未反應該公司的內在價值變化,那麼就具有安全邊際。
參.
◎好公司至少需符合三要點:【篩選工作給電腦做,思考工作給人腦想。】
1.超越他人的資本報酬率-【ROE近5年平均大於15%。】(獲利能力)
2.賺進現金的能力-【每股自由現金近5年平均大於0元,盈餘品質指標近1年大於50%。】(現金流量表)
3.能長期維持前兩項能力-【ROE和自由現金,至少5年以上維持穩定。】(看5年以上資料)
4.找出上升趨勢中的公司,避開下滑風險-【ROE近1年大於20%。】
5.找出有技術門檻優勢、高獲利能力的公司-【營業利益率近1年大於10%。】
6.找出哪些公司營運成果逐步展現出來,可運用的資金更多-【每股自由現金流近1年大於1元。】
7.找出公司高層與股東利害關係一致-【董監事持股比率大於10%、董監事持股質押比小於10%。】
8.找出比較經得起市場和景氣循環考驗的公司-【上市櫃至少大於5年。】
◎分析ROE股東權益報酬率三步驟:【超越他人的資本報酬率】
1.分析每股盈餘EPS數字-稅後淨利÷在外流通股數=EPS。最低標準是連續5年至少獲利1元以上。
※只有該公司EPS穩定,才可使用「本益比」來推測它的股價區間。
※有時EPS暴增並不是好事,因這種突發性獲利不是來自於本業,而是屬於一次性的業外收益,需扣除掉。
※虧錢或獲利不穩定之公司,無法使用本益比估價法,因為難以算出其下檔風險的位置。
【單看EPS缺點:無法比較該公司是用多少本金賺到1元EPS,需看股東權益報酬率ROE。】
2.分析ROE的趨勢-稅後淨利÷平均股東權益=ROE,注意ROE的長期平均值和穩定性。
※最低標準》15%>ROE>10%。
※中上公司》20%>ROE>15%。
※優質公司》ROE>20%以上。
【單看ROE缺點:無法知道使用多少財務槓桿和公司營運類型,需搭配ROE杜邦分析。】
3.使用ROE杜邦分析-淨利率×總資產週轉率×權益乘數。
※淨利率=稅後淨利÷營收,代表獲利能力,淨利率轉負,ROE就變負的。
※總資產週轉率=營收÷總資產,代表管理能力,公司運用資產創造營收的能力。
※權益乘數=總資產÷股東權益,代表財務槓桿,和負債比意義相同。
【高週轉率型的公司,其護城河通常是規模優勢與通路優勢。高獲利型的公司,通常是技術領先優勢和用戶轉移成本優勢。而高獲利型成長力道比較好,護城河較難被攻破。】
【單看ROE杜邦公式缺點:無法了解公司賺錢後,是否能支應投資廠房設備,需以自由現金做輔助。】
◎營運成果解析:自由現金發放率【賺進現金的能力】
※營業現金流》表示賺來的現金,通常為正數,負數為沒收到現金。
※投資現金流》表示投資廠房設備、資本支出的現金,通常為負。
※融資現金流》借款、還款、發放現金股息的現金變化,時正時負。
自由現金流=營業現金流-投資現金流,公司賺到的現金扣掉擴廠買設備的現金,剩下可運用的資金,是真正屬於股東的錢。
【一般公司標準,為5年自由現金加總為正;好公司標準,是連續5年自由現金流為正。】
【自由現金發放率=當年度現金股息÷每股自由現金】
1.自由現金發放率1%~100%》正常值,表示獲利足夠發出股息。
2.自由現金發放率101%~200%》自由現金偏低,但仍不算嚴重。
3.自由現金發放率200%以上》異常值,自由現金不到現金股利一半,有點危險。
4.自由現金發放率為負值》異常值,表示無自由現金流。
5.自由現金發放率5年加總後為負值》異常值,有資金缺口。
◎監控指標:盈餘品質收益含金量【賺進現金的能力】
【盈餘品質公式=營業現金流÷稅後淨利】
※普遍來說100%以上為優。
※當它降低到100%以下,就要開始小心。
※如果轉負,有可能是存貨或應收帳款過多,需觀察「存貨週轉天數」和「應收帳款天數」,大額增加天數,就表示公司管理能力有問題,需避開。
肆.
◎一間公司的內在價值等於下檔風險加上成長力道,而資產負債表強建的公司,能使投資人持股更加安心,就算一時受到景氣衝擊,也有足夠實力度過寒冬。
◎當一家公司的「應收帳款」超過總資產30%以上,就可能有相當程度的風險,假若它倒一半的帳,等於失去總資產15%。而當「應收帳款加上存貨」比例超過總資產60%以上,投資人就需得小心評估。
◎「無形資產」一般來說是隱形未爆彈,比重如超過總資產的20%以上,都必須小心,有可能公司在某些特定狀況下,趁機沖銷損失,可能導致公司EPS嚴重虧損。
※好債:如「應付款、預收款」等不用支付利息的債務。
※壞債:如「短期借款、應付商業本票、一年內到期長債、長期金融借款」等需付利息的債務,跟總資產比較,統稱「長短期金融負債比」。
伍.
◎分析股東權益(淨值):
【資產=負債+股東權益】
【股東權益就是淨值,包含股本、資本公積、保留盈餘等。】
※當保留盈餘佔淨值比高的公司,表示獲利能力強,賺到的稅後淨利會變成保留盈餘放在淨值內。而發放現金股利會使保留盈餘變少,但如一間公司年年發股息,還能擁有高保留盈餘,表示獲利相當充沛,是極為優秀的公司。
※如淨值增加是依靠現金增資使股本膨脹,就需得看營收獲利是否能跟上腳步。
【分析淨值變化,就是分析股東權益,學會分析淨值的含金量,才能實際了解公司內在價值,再來思考是否買進持有。】
陸.
◎尋找成長股的秘訣:
1.近12月營收年增率-把最接近的12個月營收加起來和過去同期比較,是一種滾動式預估法,優點是可代替一年的年增率,缺點是需自行計算。公式=(近12個月營收總和÷去年同期近12個月營收總和-1)×100%,大過30%以上,就是很棒的標準。
2.三大利潤比率-
毛利率》(營收-成本)÷營收,高毛利代表足夠的競爭優勢,需與同產業相互比較。
營業利益率》(營收-成本-營業費用)÷營收,本業獲利指標,普遍來說7%算是低標,10%以上不錯,超過15%是非常好。
稅後淨利率》普遍來說7%算是低標,10%以上為優。
【高利潤且高獲利的公司,景氣好賺得多,景氣差也較有能力撐過去。】
3.預估EPS-
近12月總營收×近12月營收年增率=預估最新一年營收
近四季稅後淨利÷近12月總營收=近四季稅後淨利率
預估最新一年營收×近四季稅後淨利率=預估最新一年稅後淨利
預估最新一年稅後淨利÷在外流通股數(股本/10)=預估最新一年EPS
【預估EPS比去年增加7%以上,預估ROE不變,在獲利能力矩陣中屬於B2等級。】
【近四季EPS逐季提高,預估EPS年增率達20~30%,預估ROE提高,獲利能力矩陣中屬於A等級或B1等級。】
【只要進入此兩個標準以上,就可納入投資名單內,再來探討護城河,估算內在價值,掌握安全邊際。】
柒.
◎質化分析三步驟:尋找投資護城河
1.收集資料》年報七大重點:各產品佔營收比率、內外銷比例、產能利用率、主要供應商與進貨客戶、部門損益、產業及競爭對手資訊、大股東持股狀態。
2.分析競爭強度》五力分析:現有競爭者有誰?是否有替代品威脅?如何阻擋新進競爭者?對客戶是否有定價能力?對供應商是否有議價能力?
3.分析護城河》規模優勢、成本優勢、通路優勢。
捌.
◎估價法:計算一檔股票的內在價值。常見估價法有「本益比、盈餘殖利率、高登估價法」。
◎使用財務公式和估價法時,一定要記得,公式只是數學計算,每間公司的財務結構、獲利能力、競爭狀況都各有不同,因此需採取不同的估價法來判讀內在價值,以提高判斷的準確度。
◎價值投資不是一條死板的公式,而是一個有效的概念,需了解所有的公式,都只是工具而已,真正的評估必須靠投資人的腦袋思考,而最重要的,還是要有安全邊際。
1.本益比公式:EPS×本益比=股價。
【一般合理本益比為15倍,但會受到公司體質、大盤資金水位和股市熱度影響,因視情況調整。】
【公司虧損或營收不穩定,無法用本益比估價,得改用股價淨值比。】
2.盈餘殖利率:比較收益報酬率,近四季EPS÷買進價格。
【用投資人的買進股價,去買一間公司的獲利金額,但公司的獲利金額有可能成長、持平、或者衰退,造成盈餘殖利率的變動,故要買有競爭優勢、能持續獲利的公司。】
【長期持有策略,獲利來自於內在價值的成長,經過數年之後,持有股價會變得非常便宜。】
3.高登報酬率:現金股息殖利率(現金股息/買進價格)Y+保留盈餘成長率(ROE×(1-現金股息發放率))G。
【高登報酬率理想值是大於15%,且保留盈餘成長率G大於現金股息殖利率Y,才是所謂的內在價值成長公司,讓其強力的成長力帶動股價上揚。】
4.彼得林區評價法:高登報酬率÷本益比。
【比值2以上,表示低估;比值1~2之間,如1.5左右還有甜頭;比值1以下,已完全反映成長力道,無甜頭可嚐。】
【高登本益比使用條件:獲利能力矩陣A級股尤佳、如B1股需其G大於Y。】
【當高登報酬率小於10%以下,現金股利殖利率Y又大過保留盈餘成長率G時,高登本益比會失效。】
【股本大小會影響高登本益比的結果,需自行調整。】
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過71萬的網紅風傳媒 The Storm Media,也在其Youtube影片中提到,第二季已經準備走到一半,而第一季各大公司的財報陸續公布,各國的經濟數據也陸續露出,不難想像有多慘烈,將近百年前的西班牙大瘟疫更是持續兩年之久,現在只求疫苗盡快誕生,本週節目中,不僅帶你了解股市經濟數據的背後意涵,更分享來賓投資達人雷浩斯的九大選股法則,其中也分析巴菲特股東會的重要事情,最後帶你了解怎...
風險評估矩陣 在 說說能源 Talk That Energy Facebook 八卦
一個聯電曹興誠出來挺核電,牛鬼蛇神一樣紛紛出籠,只差政院小編沒作圖反駁而已,政黨立委和固定學者就算啦,能源局又再度以核廢料為原因強調核電不可行,根本忘記行政院就是核廢料業務的督導者,把責任推得一乾二淨...呵
不過,其中最不爽的還是立委 鄭運鵬專頁 的發文,他的文有幾個重點
1. 民進黨政府當前能源政策是為國為民的不得已
2. 核災風險無限大,台灣不要成為下一個福島
3. 曹興誠是外國人,不該說三道四
雖然他是某人朋友啦,但跟我沒關係,所以就針對他的發文讓我不留情面回應了:
1. 醜話說前頭,不要不懂裝懂,土木系畢業也要學會尊重專業,找個核工學者弄懂福島事故並不難,福島事故是冷卻水系統(水泵與飼水閥)因海嘯沖毀出問題,而不是冷卻池出事,冷卻池指的是用過燃料棒放置的池子 aka 燃料池,這些池子迄今都完好無缺,目前持續移出中。另外補充還有所謂冷卻生水池,用於斷然處置,生水池注水僅需要重力引流,不需要電力,當時福島電廠則無此設計。
2. 您提及再生能源可預測的不穩定因素,您不會覺得這句話本身就非常矛盾嗎? 就算太陽會東昇西落,海陸與行星風系有固定時間特性,但大氣系統的多變就是會讓再生能源系統大規模跳脫,這些與傳統機組跳機一樣,都很難預測... 否則我們早就沒有官員須因錯放颱風假道歉負責了。又其中有學者提及再生能源與儲能搭配讓電力系統最穩定。根本廢話... 儲能與任何能源搭配都可以讓系統更穩定好嗎... 儲能不是再生能源專屬,但因為變異再生能源而更被需要。
3. 每種能源以及選擇方式都有其風險,而談到風險,就是頻率以及影響程度的加成,通常我們會製作風險矩陣,優先針對高頻率高影響的風險優先排除,其次才可能是高頻率低影響或低頻率高影響的風險。核災是風險,但碳排增加加劇氣候變遷也是風險,重點是,我在知道風險後有機會做出選擇。但是執政黨從今天萊豬進口事件道規劃能源政策,全部先斬為快,剝奪人民選擇的權利,能源局的能源轉型白皮書邀請公民與談只能在非核框架下給出建議,台電在貴黨施壓下將核能資訊與刊物從網站下架,以及貴黨阻擋了核四公投綁上今年大選等等都在剝奪人民選擇自由。非核優先或減碳優先?各個國家都相當負責清楚呈現必要資訊給人民,請問民進黨清楚提供資訊前,憑什麼幫人民做選擇?
4. 如上述提供的風險概念,發生任何事故的風險 #基本上 都不可能為零,因此少在那邊無限上綱,發生核災也隨事故等級不同而有不同應對方式,請先說說你心中的核災想像,我可以為你解答,而福島至今都沒完蛋,台灣更不可能完蛋,台灣核能機組的建廠評估與事故風險評估都相當清楚,請找原能會與氣象局調資料了解(說說能源也提過 https://reurl.cc/R15rng )。一再上綱風險,就只會造成人民不信任科學的窘境,惡果就是現在進口萊豬的溝通以及未來開放日本食品的溝通困難重重,這些多少都與貴黨過去強調的零風險做政治鬥爭息息相關。
5. 作為半導體從業人員,如果要無限上綱地震危害,我建議貴黨不要在台灣規劃半導體產業了。還有,不要如政客式的扣企業家帽子,阿,或許你本來就是政客,新加坡人又怎樣?每一年執政黨還不是找很多反核外國人來合理化自己的正當性,更何況一個與台灣有緊密連結的外籍國人貢獻比你多~ 很多。
風險評估矩陣 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 八卦
創新工場“AI蒙汗藥”入選NeurIPS 2019,3年VC+AI佈局進入科研收穫季
本文來自量子位微信公眾號
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NeurIPS 2019放榜,創新工場AI工程院論文在列。
名為“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”。
一作是創新工場南京國際AI研究院執行院長馮霽,二作是創新工場南京國際人工智慧研究院研究員蔡其志,南京大學AI大牛周志華教授也在作者列。
論文提出了一種高效生成對抗訓練樣本的方法DeepConfuse,通過微弱擾動資料庫的方式,徹底破壞對應的學習系統的性能,達到“資料下毒”的目的。
創新工場介紹稱,這一研究就並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅,還能協助針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案,推動AI安全攻防領域的發展。
NeurIPS,全稱神經資訊處理系統大會(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),自1987年誕生至今已有32年的歷史,一直以來備受學術界和產業界的高度關注,是AI學術領域的“華山論劍”。
作為AI領域頂會,NeurIPS也是最火爆的那個,去年會議門票在數分鐘內被搶光,而且在論文的投稿錄取上,競爭同樣激烈。
今年,NeurIPS會議的論文投稿量再創新高,共收到6743篇投稿,最終錄取1428篇論文,錄取率為21.2%。
▌“資料下毒”論文入選頂會NeurIPS
那這次創新工場AI工程院這篇入選論文,核心議題是什麼?
我們先拆解說說。
近年來,機器學習熱度不斷攀升,並逐漸在不同應用領域解決各式各樣的問題。不過,卻很少有人意識到,其實機器學習本身也很容易受到攻擊,模型並非想像中堅不可摧。
例如,在訓練(學習階段)或是預測(推理階段)這兩個過程中,機器學習模型就都有可能被對手攻擊,而攻擊的手段也是多種多樣。
創新工場AI工程院為此專門成立了AI安全實驗室,針對人工智慧系統的安全性進行了深入對評估和研究。
在被NeurIPS收錄的論文中,核心貢獻就是提出了高效生成對抗訓練資料的最先進方法之一——DeepConfuse。
▌給數據下毒
通過劫持神經網路的訓練過程,教會雜訊生成器為訓練樣本添加一個有界的擾動,使得該訓練樣本訓練得到的機器學習模型在面對測試樣本時的泛化能力盡可能地差,非常巧妙地實現了“資料下毒”。
顧名思義,“資料下毒”即讓訓練資料“中毒”,具體的攻擊策略是通過干擾模型的訓練過程,對其完整性造成影響,進而讓模型的後續預測過程出現偏差。
“資料下毒”與常見的“對抗樣本攻擊”是不同的攻擊手段,存在於不同的威脅場景:前者通過修改訓練資料讓模型“中毒”,後者通過修改待測試的樣本讓模型“受騙”。
舉例來說,假如一家從事機器人視覺技術開發的公司希望訓練機器人識別現實場景中的器物、人員、車輛等,卻不慎被入侵者利用論文中提及的方法篡改了訓練資料。
研發人員在目視檢查訓練資料時,通常不會感知到異常(因為使資料“中毒”的噪音資料在圖像層面很難被肉眼識別),訓練過程也一如既往地順利。
但這時訓練出來的深度學習模型在泛化能力上會大幅退化,用這樣的模型驅動的機器人在真實場景中會徹底“懵圈”,陷入什麼也認不出的尷尬境地。
更有甚者,攻擊者還可以精心調整“下毒”時所用的噪音資料,使得訓練出來的機器人視覺模型“故意認錯”某些東西,比如將障礙認成是通路,或將危險場景標記成安全場景等。
為了達成這一目的,這篇論文設計了一種可以生成對抗雜訊的自編碼器神經網路DeepConfuse。
通過觀察一個假想分類器的訓練過程更新自己的權重,產生“有毒性”的雜訊,從而為“受害的”分類器帶來最低下的泛化效率,而這個過程可以被歸結為一個具有非線性等式約束的非凸優化問題。
▌下毒無痕,毒性不小
從實驗資料可以發現,在MNIST、CIFAR-10以及縮減版的IMAGENET這些不同資料集上,使用“未被下毒”的訓練資料集和“中毒”的訓練資料集所訓練的系統模型在分類精度上存在較大的差異,效果非常可觀。
與此同時,從實驗結果來看,該方法生成的對抗雜訊具有通用性,即便是在隨機森林和支援向量機這些非神經網路上也有較好表現。
其中,藍色為使用“未被下毒”的訓練資料訓練出的模型在泛化能力上的測試表現,橙色為使用“中毒”訓練資料訓練出的模型的在泛化能力上的測試表現。
在CIFAR和IMAGENET資料集上的表現也具有相似效果,證明該方法所產生的對抗訓練樣本在不同的網路結構上具有很高的遷移能力。
此外,論文中提出的方法還能有效擴展至針對特定標籤的情形下,即攻擊者希望通過一些預先指定的規則使模型分類錯誤,例如將“貓”錯誤分類成“狗”,讓模型按照攻擊者計畫,定向發生錯誤。
例如,下圖為MINIST資料集上,不同場景下測試集上混淆矩陣的表現,分別為乾淨訓練資料集、無特定標籤的訓練資料集、以及有特定標籤的訓練資料集。
實驗結果有力證明,為有特定標籤的訓練資料集做相應設置的有效性,未來有機會通過修改設置以實現更多特定的任務。
對資料“下毒”技術的研究並不單單是為了揭示類似的AI入侵或攻擊技術對系統安全的威脅,更重要的是,只有深入研究相關的入侵或攻擊技術,才能有針對性地制定防範“AI駭客”的完善方案。
隨著AI演算法、AI系統在國計民生相關的領域逐漸得到普及與推廣,科研人員必須透徹地掌握AI安全攻防的前沿技術,並有針對性地為自動駕駛、AI輔助醫療、AI輔助投資等涉及生命安全、財富安全的領域研發最有效的防護手段。
▌還關注聯邦學習
除了安全問題之外,人工智慧應用的資料隱私問題,也是創新工場AI安全實驗室重點關注的議題之一。
近年來,隨著人工智慧技術的高速發展,社會各界對隱私保護及資料安全的需求加強,聯邦學習技術應運而生,並開始越來越多地受到學術界和工業界的關注。
具體而言,聯邦學習系統是一個分散式的具有多個參與者的機器學習框架,每一個聯邦學習的參與者不需要與其餘幾方共用自己的訓練資料,但仍然能利用其餘幾方參與者提供的資訊更好的訓練聯合模型。
換言之,各方可以在在不共用資料的情況下,共用資料產生的知識,達到共贏。
創新工場AI工程院也十分看好聯邦學習技術的巨大應用潛力。
今年3月,“Learning to Confuse: Generating Training Time Adversarial Data with Auto-Encoder”論文的作者、創新工場南京國際人工智慧研究院執行院長馮霽代表創新工場當選為IEEE聯邦學習標準制定委員會副主席,著手推進制定AI協同及大資料安全領域首個國際標準。
創新工場也將成為聯邦學習這一技術“立法”的直接參與者。
▌創新工場AI工程院科研成績單
創新工場憑藉獨特的VC+AI(風險投資與AI研發相結合)的架構,致力於扮演前沿科研與AI商業化之間的橋樑角色。
創新工場2019年廣泛開展科研合作,與其他國際科研機構合作的論文,入選多項國際頂級會議,除上述介紹的“資料下毒”論文入選NeurlPS之外,還有8篇收錄至五大學術頂會,涉及影像處理、自動駕駛、自然語言處理、金融AI和區塊鏈等方向。
┃兩篇論文入選ICCV
Disentangling Propagation and Generation for Video Prediction
https://arxiv.org/abs/1812.00452
這篇論文的主要工作圍繞一個視頻預測的任務展開,即在一個視頻中,給定前幾幀的圖片預測接下來的一幀或多幀的圖片。
Joint Monocular 3D Vehicle Detection and Tracking
https://arxiv.org/abs/1811.10742
這篇論文提出了一種全新的線上三維車輛檢測與跟蹤的聯合框架,不僅能隨著時間關聯車輛的檢測結果,同時可以利用單目攝像機獲取的二維移動資訊估計三維的車輛資訊。
┃一篇論文入選IROS
Monocular Plan View Networks for Autonomous Driving
http://arxiv.org/abs/1905.06937
針對端到端的控制學習問題提出了一個對當前觀察的視角轉換,將其稱之為規劃視角,它把將當前的觀察視角轉化至一個鳥瞰視角。具體的,在自動駕駛的問題下,在第一人稱視角中檢測行人和車輛並將其投影至一個俯瞰視角。
┃三篇論文入選EMNLP
Multiplex Word Embeddings for Selectional Preference Acquisition
提出了一種multiplex詞向量模型。在該模型中,對於每個詞而言,其向量包含兩部分,主向量和關係向量,其中主向量代表總體語義,關係向量用於表達這個詞在不同關係上的特徵,每個詞的最終向量由這兩種向量融合得到。
What You See is What You Get: Visual Pronoun Coreference Resolution in Dialogues
https://assert.pub/papers/1909.00421
提出了一個新模型(VisCoref)及一個配套資料集(VisPro),用以研究如何將代詞指代與視覺資訊進行整合。
Reading Like HER: Human Reading Inspired Extractive Summarization
人類通過閱讀進行文本語義的摘要總結大體上可以分為兩個階段:1)通過粗略地閱讀獲取文本的概要資訊,2)進而進行細緻的閱讀選取關鍵句子形成摘要。
本文提出一種新的抽取式摘要方法來模擬以上兩個階段,該方法將文檔抽取式摘要形式化為一個帶有上下文的多臂老虎機問題,並採用策略梯度方法來求解。
┃一篇論文入選IEEE TVCG
sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31443006
主要是對於金融市場中的投資組合和多因數模型進行可視分析的研究。通過三個方面的分析任務來幫助投資者進行日常分析並升決策準確性。
並提出了一個全新的視覺化分析系統sPortfolio,它允許使用者根據持倉,因數和歷史策略來觀察投資組合的市場。sPortfolio提供了四個良好協調的視圖。
┃一篇論文入選NSDI
Monoxide: Scale Out Blockchain with Asynchronized Consensus Zones
https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-wang-jiaping.pdf
提出了一種名為非同步共識組 Monoxide 的區塊鏈擴容方案,可以在由 4.8 萬個全球節點組成的測試環境中,實現比比特幣網路高出 1000 倍的每秒交易處理量,以及 2000 倍的狀態記憶體容量,有望打破“不可能三角”這個長期困擾區塊鏈性能的瓶頸。
▌獨特的“科研助推商業”思路
國內VC,發表論文都很少見,為什麼創新工場如此做?
這背後在於其“VC+AI”模式。
最獨特之處在于,創新工場的AI工程院可以通過廣泛的科研合作以及自身的科研團隊,密切跟蹤前沿科研領域裡最有可能轉變為未來商業價值的科研方向。
這種“科研助推商業”的思路力圖儘早發現有未來商業價值的學術研究,然後在保護各方智慧財產權和商業利益的前提下積極與相關科研方開展合作。
同時,由AI工程院的產品研發團隊嘗試該項技術在不同商業場景裡可能的產品方向、研發產品原型,並由商務拓展團隊推動產品在真實商業領域的落地測試,繼而可以為創新工場的風險投資團隊帶來早期識別、投資高價值賽道的寶貴機會。
“科研助推商業”並不是簡單地尋找有前景的科研專案,而是將技術跟蹤、人才跟蹤、實驗室合作、智慧財產權合作、技術轉化、原型產品快速反覆運算、商務拓展、財務投資等多維度的工作整合在一個統一的資源體系內,用市場價值為導向,有計劃地銜接學術科研與商業實踐。
以AI為代表的高新技術目前正進入商業落地優先的深入發展期,產業大環境亟需前沿科研技術與實際商業場景的有機結合。
創新工場憑藉在風險投資領域積累的豐富經驗,以及在創辦AI工程院的過程中積累的技術人才優勢,特別適合扮演科研與商業化之間的橋樑角色。
於是,創新工場AI工程院也就順勢而生。
創新工場人工智慧工程院成立於2016年9月,以“科研+工程實驗室”模式,規劃研發方向,組建研發團隊。
目前已經設有醫療AI、機器人、機器學習理論、計算金融、電腦感知等面向前沿科技與應用方向的研發實驗室,還先後設立了創新工場南京國際人工智慧研究院、創新工場大灣區人工智慧研究院。
目標是培養人工智慧高端科研與工程人才,研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術,並同各行業領域相結合,為行業場景提供一流的產品和解決方案。
而且, 創新工場還與國內外著名的科研機構廣泛開展科研合作。
例如,今年3月20日,香港科技大學和創新工場宣佈成立電腦感知與智慧控制聯合實驗室(Computer Perception and Intelligent Control Lab)。
此外,創新工場也積極參與了國際相關的技術標準制定工作。例如,今年8月,第28屆國際人工智慧聯合會議(IJCAI)在中國澳門隆重舉辦,期間召開了IEEE P3652.1(聯邦學習基礎架構與應用)標準工作組第三次會議。
IEEE聯邦學習標準由微眾銀行發起,創新工場等數十家國際和國內科技公司參與,是國際上首個針對人工智慧協同技術框架訂立標準的專案。
創新工場表示,自身的科研團隊將深度參與到聯邦學習標準的制定過程中,希望為AI技術在真實場景下的安全性、可用性以及保護資料安全、保護使用者隱私貢獻自己的力量。
風險評估矩陣 在 風傳媒 The Storm Media Youtube 的評價
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