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2017年营业费用为21亿元人民币（合3.153亿美元），同比下降34.6%（与2016年同期非美国会计准则下营业费用相比）。2017年净亏损为7.713亿元人民币（合1.186亿美元），2016年净亏损为24亿元人民币（与2016年同期非美国会计准则下净亏损相比）。
根据深圳市公共交通管理局8月1日发布的2019年上半年网约车行业运营报告，深圳市有证网约车为53330辆。目前深圳已有2123辆网约车辆注销营运资质退出经营。其中2017年注销88辆，2018年上半年注销218辆，2018年下半年注销239辆，2019年上半年注销1597辆。整体上看，深圳市网约车驾驶员确实有加速退出趋势，但退出的规模不大。
截至2018年一季度末，11家深市上市公司资产负债率超过100%，69家公司资产负债率超过80%，经营活动现金流量净额持续为负，生产经营陷入困境，甚至债务违约。个别上市公司控股股东出现流动性危机，且与上市公司存在关联互保，可能导致上市公司承担连带担保责任。部分园林建设、工程建筑类上市公司采用短债长投的经营模式，应收账款回款慢，一旦融资安排计划生变，可能酿成流动性危机。对于这些情况，深交所打出“持续问询+监管约谈+监管协作”的组合拳，督促上市公司确保生产经营稳定，积极采取措施化解债务违约风险。
盖茨夫妇发布2019年度公开信：课本正在变得过时盖茨夫妇2019公开信：手机在贫困女性手中的作用最大盖茨夫妇首先回顾到，“二十五年前，我们读到的一篇文章中提到，贫困国家每年有数十万儿童死于腹泻。这个出乎我们意料的数字，促使我们确立了盖茨基金会的理念。”
Julian Schrittwieser：这确实是个很棒的主意！我觉得我们完全可以在围棋中做同样的事情，可能会以比较最佳落子和每一步落子的价值的方式，或者使用决策网络为每一步落子分配的概率。如果有时间的话，我很乐意尝试。10。 你们在 AlphaGo Zero 中首先尝试自我对弈训练而不是整合人类比赛数据。为什么 AlphaGo 之前的版本没有使用自我对弈训练呢，还是已经尝试过，但效果没有这么好，为什么？我很好奇这一块的发展和进步。和现在相比，两年前在 AlphaGo 训练过程中使用自我对弈有什么瓶颈吗？从最终成就自我对弈系统的所有迭代中收获了什么‘机器学习知觉’（machine learning intuition）？
责任编辑：陶然12月20日，超频三发布了《2019年度非公开发行A股股票预案》（下称“定增预案”）。定增预案显示，超频三拟非公开发行股份募集资金不超过6亿元，用于5G散热工业园建设项目及补充流动资金。此次定增的背后，是超频三上市后盈利连续下降的事实，2018年公司的扣非归母净利润仅7.6万元。在盈利下滑之际，公司部分股东开启了减持模式，高管层变动也较为频繁。在这样不利的形势下，超频三抛出的这份定增计划能否提振投资者信心？
