建立2．0版市场经济

眼下要在规则基础上建立2．0版的竞争性的市场经济,要消除行政垄断、行政干预。 十八届三中全会公报指出,“经济体制改革是全面深化改革的重点,核心问题是处理好政府和市场的关系,使市场在资源配置中起决定性作用和更好地发挥政府作用。”眼下当务之急是要厘清政府和市场的关系,而在政府和市场关系中,政企关系是一个主导环节。理顺了政企的关系,     

注意力经济与网络

随着信息的爆炸式增长,我们面临着如何选择的难题,这其实是我们的注意力缺乏的一个信号。我们有限的注意力已经无法抵挡大量信息汹涌而来。物以稀为贵,日渐缺乏的注意力便催生了一种新的经济形式—注意力经济,这种经济正在到来。注意力经济促使了隐式网络的出现。人们的注意力正在被这些网站收集和使用没有意识到,AttentionTrust制定的规则试图改变这一现状。注意力经济的发展还面临诸多挑战,但终将取代旧经济。     

新工业革命2．0版

中国要想从中国制造变成中国创造,可以先办点实事,比方说,让这些充满创造性的天才们,每隔两天能吃上一只馒头,再谈中国创造不迟。     

信息化的2．0

信息化发展至今，其价值应用已经发生悄然的变化，从最初的“人算不如机算”、展现纯粹代替手工的价值到现在的海量信息搜索、信息整合运用；从最初的把纸上信息存进计算机到现在将信息当成资源来管理从静态的信息内容到全面参与信息动态发展状态；从实现提升效率、降低成本的基本工具阶段到现在的全面支撑服务成为重要的价值资产，并开始逐步强调与各系统业务之间的充分融合，以便发挥更大的整体价值，整个社会已经开始从初识信息化阶段向驾驭信息化发展，向以信息化谋发展阶段迈进，从信息化的1．0阶段上升到了现在的信息化2．0阶段。     

和讯网推出“看点”2．0版

由和讯网首创的财经评论性互动产品——“看点”2.0版于4月1日正式上线，该产品以专家推荐新闻和点评的方式，向用户推荐值得关注的泛财经界热点要闻。用户不仅可迅速掌握时下经济与投资理财热点．还能和专家交流对新闻的看法。     

基于注意力感知的RGB-D显著性检测

为在进行RGB-D显著性检测时能高效利用RGB信息与深度信息,对跨模态的融合进行研究。区别于现有方法忽略图像中干扰因素的存在或不考虑图像初始信息的缺陷,设计一个基于注意力机制的跨模态融合模块(CFM)。通过空间注意力与通道注意力有效过滤深度特征以及调制后特征的不必要信息,集成RGB特征与深度特征,让二者实现更好的互补。为保证全局信息与初始彩色信息的不丢失,通过残差连接将原始特征作为补充信息。在5个数据集上使用5个评价指标进行的实验结果表明,与当前主流模型相比,该模型具有优越性。     

学而优则贾——信息经济与自然经济比较之五：三晋儒商与知识经济

春节期间游山西,学会了一句话,叫“学而优则贾”。 这是号称“清代第一儒商”的常氏家族的家训。回来越想越觉得有意思。“学而优则贾”——学即知识,贾即商——不就是知     

瑞星推出云安全2．0版

随着瑞星杀毒软件2009版新品的公测,近日,瑞星正式推出云安全计划的2.0版,其矛头直指目前互联网安全的最大威胁——挂马网页。据悉,经过公测完善后的反挂马网页模块,将同时加载在瑞星卡卡上网安全助手新     

SUSECloud2．0Beta版发布

SUSE发布SUSECloud2．0be—ta版,客户可提前体验构建私有云的最新的企业级技术。在OpenStackGrizzly内核技术（Open—Stack项目最新进展）基础上,     

创意阶层的兴起——知本家2．0版

创意阶层与第一代知本家影响人的方式不同。第一代知本家通过权力主宰人,创意阶层通过魅力吸引人。从1999年提出知本家概念,到现在已经8年。第一代知本家在这8年中,已从一无所有,到引人瞩目地跨入财富榜。展望未来8年,我们预言第二代知本家——创意阶层,将借助创意经济和Web2．0潮流,成为新一代成功人士。     

各子经济：Web2．0的必然产物

超女和BT、网络杂志、虚拟物品交易、百万首页一样，都是今年的年度热门词汇。在大家讨论这些话题的时候，频繁出现的共同词汇是互动和流量。     

卡巴斯基5．0的SP2版

有一种很厉害的武器叫“离别钩”，被它勾住在东西都会被无情地分开。本文就要为大家介绍一款具有这种力量的软件——“木马捆绑克星”，它能让捆绑了木马病毒的程序与木马病毒彻底分开，让电脑与捆绑木马“绝缘”。     

基于多角度交叉注意力机制的知识库问答方法

近些年知识库问答的方法通常利用多视角信息来表示候选答案，忽略了这些信息间的相互影响，将问题的单词与候选答案的多视角信息计算相关性，忽略了二者在整体与细节上的信息。基于上述问题，提出一个多角度交叉注意力模型，通过多视角交叉注意力机制获取候选答案多视角信息间的交叉影响；将问题与候选答案信息进行整体表示，运用双向交叉注意力机制来计算其二者在整体级别上的关联性，最终提高获取答案的正确率。利用FreeBase知识库与WebQuestions数据集进行实验，F1值达到55.84%,优于最近表现较好的方法。     

《众包》——外包2．0版

《众包》是我心目中今年商业图书的No．1。 这是继《长尾理论》后,连线杂志人为世人奉献的又一重量级商业经典。一个月前,我第一次读到《众包》时,第一感觉就是冲击后的震撼。5月4日,我给互联网周刊的每一位编辑、记者发了一封电子邮件,要求他们关注这本书。     

SUSECloud2．0Beta版正式发布

SUSE宣布正式发布SUSECloud2．0beta版，客户可提前体验构建私有云的最新的企业级技术。在QpenStackGdzzly内核技术（OpenStack项目最新进展）基础上，SUSECloud2．0具有增强的安装和管理特性、更多的系统管理程序支持选项，以及强劲的来自干OPenStaCk项目的网络和存储技术。对诸如Cisco和EMC等合作伙伴解决方案的额外支持将会进一步使得企业能够开发适合他们现有基础设施的私有云。     

快车2．0正式版亮相

2008年4月8日下午，备受业界关注的下载软件快车（FlashGet）发布了2．0正式版。新版本不仅在下载速度、安全性方面做了大幅度提升，还采用了业内首创的“开放式架构”布局。全新的软件理念、全面提升的下载速度，以及多达150项细节改进，令快车2．0迅速成为业界的关注焦点。所谓“开放式架构”是一种与“大而全”相对的软件架构思路。开放式架构主张，一款软件在专注地做好某一项功能或服务的同时，可以将开放式的接口预留给其他软件或服务，     

基于混合注意力机制的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测技术用于定位软件中可能存在缺陷的代码模块,从而辅助开发人员进行测试与修复。传统的软件缺陷特征为基于软件规模、复杂度和语言特点等人工提取的静态度量元信息。然而,静态度量元特征无法直接捕捉程序上下文中的缺陷信息,从而影响了软件缺陷预测的性能。为了充分利用程序上下文中的语法语义信息,论文提出了一种基于混合注意力机制的软件缺陷预测方法 DP-MHA(Defect Prediction via Mixed Attention Mechanism)。DP-MHA首先从程序模块中提取基于AST树的语法语义序列并进行词嵌入编码和位置编码,然后基于多头注意力机制自学习上下文语法语义信息,最后利用全局注意力机制提取关键的语法语义特征,用于构建软件缺陷预测模型并识别存在潜在缺陷的代码模块。为了验证DP-MHA的有效性,论文选取了六个Apache的开源Java数据集,与经典的基于RF的静态度量元方法、基于RBM+RF、DBN+RF无监督学习方法和基于CNN和RNN深度学习方法进行对比,实验结果表明,DP-MHA在F1值分别提升了16.6%、34.3%、26.4%、7.1%、4.9%。     

基于双层注意力循环神经网络的方面级情感分析

在方面级情感分析中,常用的方法是将循环神经网络和注意力机制结合,利用注意力获取序列中不同单词的重要程度,但这并不能获取不同句子的重要程度,仅仅依赖单层注意力难于获取深层次情感特征信息。为了解决上述问题,该文提出一种基于双层注意力循环神经网络模型。通过双层注意力分别对单词层和句子层进行建模,捕获不同单词和不同句子的重要性,利用双向的循环神经网络获取更多的序列上下文依赖信息。情感特征信息具有重要性,但在深层神经网络中却未被充分利用。因此,该文将方面、词性信息和位置信息作为模型的辅助信息,进行更深层次情感特征信息学习,有效识别不同方面的情感极性。该方法与IAN模型相比,在SemEval 2014中的Restaurant数据集和Laptop数据集上进行实验,分类准确率分别提升了2.0%和5.2%。在与TD-LSTM模型对比中,Twitter数据集的分类准确率提升了1.7%。     

标记喜欢的人米聊2．0新版推出暗恋功

目前，新版米聊已在官网和Android官方电子市场更新，用户可登录米聊网站或在各大电子市场中下载并免费使用。