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为了应对一些挑战并支持经济增长,印度央行已在2019年将利率下调135个基点,并暗示可能进一步放宽利率。虽然印度央行正在尽其所能提振经济,但它的传导机制存在问题,因为印度商业银行在放贷方面犹豫不决。他们正在应对大量不良资产,这些不良资产正对其资产负债表施加压力,这使他们不愿将印度央行的降息举措传递给消费者。

2019年6月17日,新华社发布采访屠呦呦团队稿件《屠呦呦团队放“大招”:“青蒿素抗药性”等研究获新突破》。报道中表示,针对近年来青蒿素在全球部分地区出现的“抗药性”难题,屠呦呦及其团队经过多年攻坚,在“抗疟机理研究”“抗药性成因”“调整治疗手段”等方面取得新突破,于近期提出应对“青蒿素抗药性”难题的切实可行治疗方案,并在“青蒿素治疗红斑狼疮等适应症”“传统中医药科研论著走出去”等方面取得新进展,获得世界卫生组织和国内外权威专家的高度认可。

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关于同行评审有很多值得讨论的地方。我们描述的问题通过开放性评审能够得到缓解还是加剧?评审人系统与我们提倡的价值观有多大的一致性?这些话题已经在其他地方被详细讨论 [42, 44, 24]。6 讨论常理来说,我们不应该在技术升温时进行干预:你不能质疑成功!在此,我们用以下一些理由进行反驳:首先,当前文化的许多方面是机器学习成功的结果,而不是其原因。事实上,导致目前深度学习成功的许多论文都是仔细的实证研究,其描述了深度网络训练的基本原则。这包括随机连续超参数搜索的优势、不同激活函数的行为,以及对无监督预训练的理解。

旨在理解的实证研究甚至在没有新算法的情况下也能起到启发作用。例如,探究神经网络的行为可以识别它们对对抗干扰的易感性 [ 74 ]。细致的研究还经常揭示挑战数据集的局限性,同时产生更强的基线。[ 11 ] 研究了一项旨在阅读理解新闻段落的任务,发现 73 % 的问题可以通过看一个句子来回答,而只有 2 % 的问题需要看多个句子(剩下 25 % 的例子要么模棱两可,要么包含共指错误)。此外,更简单的神经网络和线性分类器的性能优于此前在这项任务中评估过的复杂神经结构。本着同样的精神,[ 80 ] 分析并构建了视觉基因组场景图数据集的强基线。

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