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业内通常认为百度不是一个适合做金融的公司，因为他掌握的很多数据都是非金融的数据。其他一些数据，比方说电商公司他掌握的银行帐号、交易记录，大家通常觉得这些信息是非常有价值，能够用来对用户进行信用评估的。假如风控官拿到百度的数据和相应互联网的数据会怎么去做呢？基于一些经验知识和人口属性的数据，通过特征工程来训练机器学习模型，或编写一些风险规则。这么做风控效果肯定不行。而百度在做什么样的东西呢？就是百度的“波若”大数据风控系统，这个大数据风控系统更多的是靠非金融数据。这些数据很大，从传统风控的眼里来看也不相关、分辨能力很弱、用来做模型没什么效果。确实，没有像广告和推荐系统那样几百上千万的用户行为来辅助训练，是无法利用好这种规模庞大的互联网数据来构建模型的。所以我们的深度学习系统之上有了一个相互学习的这么一个过程。不同的子模型之间，他们会进行相互学习共同成长。举个例子，一个用户来了，搜索数据构建的子模型能够进行推导出来说，他正在进行装修的，正在考虑装修方案的一个人，然后贴吧子模型因此也会跳出来说，对，他最近正在访问装修论坛。收到这样的信号，搜索子模型就会强化自己在识别“装修”需求上的效果。反之亦然。这样百度各种产品线用户行为数据，进行交叉印证、相互学习、迭代训练，能够使得我们整个深度神经网络变得非常之可靠，他能够自我学习和推理。然后在多个数据源、多个模型之间推选出最优的解。通过这样的方式，百度这些大家眼中很弱的数据，在模型中的重要性已经达到了和征信数据相同的水平。

汤臣倍健随后在回复函中将LSG产生的10亿商誉减值计提归为《电商法》的实施。汤臣倍健表示，受电商法的影响，LSG公司未能达成业绩预期。2019年度，LSG未经审计的分季度分渠道销售数据中，澳新市场、跨境电商、出口经销以及代工业务销售数据均有所下降。其中，在澳新市场渠道中，根据公司内部、促销及非促销期数据的监控和内部估算，2018年代购采购的比例约为40%，2019年则下降至不足20%。

我真的想告诉大家我很迷茫，我反思过去做企业的经验，在微博也写了五条大反思，这是我的一个总结，我思考完以后还在想一个问题，还在问自己，我还有没有勇气重新创业，还能不能6×12个小时不知疲倦的往前冲，我18岁的理想，今天是不是还有这个理想，是不是还想做一个与众不同的人。”

其中包括：*探索完善高新技术企业和技术先进性服务企业认定管理办法，*开展创新药物上市许可持有人制度试点，*建设国际化创新创业孵化平台，*探索运用电子围网等方式创新保税研发模式，*建立张江空运货物服务中心，*推进集成电路全产业链保税监管模式，

在各种诱惑面前，不够专一，想法太多，太花心，总认为别人的饭好吃，没有集中有限力量，使自己的产品在技术上得以提高……最终就是大浪淘沙，直至退出历史舞台。在书中第287页，朱江洪写道：有媒体炒作“没有朱江洪就没有董明珠”，这话或许有一定道理。至于“没有董明珠就没有格力”，恐怕就值得商榷了。

有分析认为，如果亚马逊此次指控成立，不仅将遭受巨额罚款，甚至会在一定程度上对其在欧洲的业务模式和市场地位造成较大影响。屡遭反垄断审查彭博社援引德国《法兰克福汇报》的报道称，德国联邦卡特尔办公室主席安德里亚斯·蒙特表示，该机构希望对亚马逊是否阻挠其他类似服务提供商的平台进行调查。蒙特表示，对于普通顾客而言，亚马逊似乎只是一名服务顾客的商贩，但其实它也为其他零售商运行着一个颇为重要的电子平台。