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汕大附一

专家预计,央行明年将三次下调基准利率,以促进私营企业融资。

    阿特拉斯

    四项禁令,147项许可;除此表外,其他行业和领域均可依法平等进入。

    新版市场准入负面清单减少了177项

    12月25日,国家发改委、商务部发布了《市场准入消极名单(2018年版)》(以下简称“名单”或“新名单”),标志着我国市场准入消极名单制度的全面实施。

    该清单的主体包括151项和581项具体管理措施,包括4项禁止进入和147项允许进入。禁止进入的事项,市场主体不得进入,行政机关不得审批;许可进入的事项,市场主体应当申请,行政机关应当依照规定决定是否准许进入;工业、田野、公共汽车除市场准入消极清单外,各类市场主体可以依法平等进入。这意味着我国已经实现了“非禁止进入”。

    释放uuuuuuuuu

    金融和互联网行业分别列出了四项禁令

    清单所列四项包括:法律、法规、决定明确规定并涉及市场准入的禁止性规定;国家产业政策明确规定和限制的产品、技术、工艺、设备和行为;禁止非法经营金融活动。禁止与互联网有关的非法商业活动。其中,第二类是指《产业结构调整指导目录》中禁止投资的淘汰项目和禁止新建的限制项目。

    有两项具体措施来禁止非法发展金融相关业务活动。一是非金融机构和非金融企业不得在注册名称和业务范围中使用“银行”、“保险”、“信托公司”等金融相关词语,二是非金融机构和非金融企业应当遵守公关。注册名称和业务范围中的示例。不应使用“融资租赁”、“商业保理”、“小额贷款”等与金融有关的词。

    有五项具体措施禁止与互联网有关的非法商业活动,包括禁止个人在互联网上发布危险品信息;禁止互联网借阅信息中介机构提供信用增强服务、直接或间接筹集资金;禁止生病。gal筹集资金,损害国家和社会公共利益;禁止特殊医疗用途的配方食品中特定总营养。处方食品不得网上交易;药品生产、销售企业不得违反规定,以邮寄、网上交易等方式向社会直接销售处方药品;非公有资本不得干预网络新闻信息的收集和编辑。其中,本文指出了网络借阅信息中介机构不允许从事的13项活动,包括自筹资金或伪装、直接或间接接受和收取借方资金、发放贷款等。

    147个许可类别,添加本地许可措施

    清单共有147项,涉及国民经济行业20个类别的18个行业128项,政府批准的投资项目清单10项,互联网市场准入禁令清单6项,信用惩罚等3项。根据行业分类,9个行业共有10余项,其中制造业26项,交通运输、仓储、邮政12项,批发零售业11项,金融业11项,文化、体育、娱乐业11项。

    金融业的11项主要规定是限制金融机构的设立、相关业务和重大变动,需要许可或者资格。目前,金融监管部门有相关规定。例如,未经许可,不得设立银行、证券、保险、基金等金融机构;未经许可,不得设立金融机构的营业场所和交易所;不得大幅改变证券公司、基金管理公司和其他机构的股权结构;未经许可,不得从事债券、融资票据等相关业务。

    在《地方许可办法》一栏中增设了地方性法规规定的准入许可项目,解决了地方政府根据《行政许可法》制定的地方市场准入管理办法与国家清单挂钩的问题。例如,批发零售企业的许可、准入类别“未经许可或者不履行法定手续,不得从事烟草、酒类及相关产品的批发、零售、进出口”,并列有上海市酒类专卖企业的许可证。在金融业的准入项目中,“未经许可不得开展特定金融业务”,并列出了山东省农民专业合作社开展信用互助业务的试点许可。

    解释

    该列表的新版本比试验版本少54%。

    2016年3月,国家发改委、商务部先后在天津、上海、福建、广东等省市试行,并于2017年扩大到15个省市。包括浙江、湖北等地区。

    试行版共列出328项,其中禁止类96项,限制类232项。与试行版相比,新版目录项目减少了177项,近54%,具体管理措施减少了288项。

    在禁止进入方面,新清单从96项减少到4项,主要是因为工业目录中没有法定的禁止和禁止,具体的相关法律措施以附件的形式列出。

    新版的名单列出了金融和互联网行业两大禁令。试行版只涉及金融业,包括禁止商业银行从事信托投资和证券业务;禁止未依照《保险法》等有关法律法规设立的个人和保险机构经营保险业务两项。

    在新版本的名单中禁止的一些与互联网有关的活动出现在限制进入问题的试点版本中,包括互联网毒品交易和非公共资本对新闻和信息服务的投资。值得注意的是,试行版仅要求非公有资本投资于新闻媒体领域的特定业务,并要求转制为企业的出版社和报纸坚持国有独资或绝对控股;新版的名单规定,非公有资本不得干涉互联网新闻信息的获取和编辑。

    在列表的试验版本中的受限访问项中,金融业有17项,而列表的新版本已减少到11项,一些项已被删除,一些相关项已被合并。被删除的项目包括:未经许可,境内市场主体不得在海外投资证券期货业务;未经许可,境内机构不得从事外债业务(境内机构外债、外或有债务的审批、登记、履行核准)。外债与贷款互换)。此次合并包括债券、人民币等相关业务。

    有些项目已经调整了具体措施,如股票发行。A、B股公开发行的批准只在试行版中规定,新版中增加了优先股和存托凭证的批准。在试行版中,“国内企业直接或间接在国外发行证券或审批境外上市交易”在新版中被删除。

    上海外经贸大学法学院讲师沈海平说,除了调整文件格式外,减少清单项目的更重要原因是放行管制服装的改革和行政审批项目的减少。此外,中国对市场准入的认识进一步加深。经过一系列的评估,这个清单确实是必要的,而且是合法的,这也使得限制措施减少。

    给予市场参与者稳定的期望并让私营企业受益

    “消极清单制度也是为了平衡发展与监管之间的积极互动。通过上市,对新形式的市场参与者给予了明确的期望。不列入名单的新形式可以开放和进入,从而保证市场的开放和发展。中国政法大学民商经济法学院助理教授、国家发改委“复审”委员任启明《市场准入消极名单》的倡导者告诉《北京新闻》,全面实施市场准入消极名单制度对中国企业,尤其是民营企业的经营环境具有重要意义。

    首先,市场准入消极清单制度的核心是解决“认证”问题,能够给市场参与者带来稳定的期望。过去存在部门监督重叠、地区间不一致等问题。否定列表可以清楚地告诉市场参与者哪些行业、领域和企业可以进入,以及访问是否需要许可。此外,它们可以平等地进入。

    消极清单制度也为各种市场参与者提供了平等的机会,实现了国有企业、民营企业、大企业和中小企业机会均等和规则的统一。发改委组织改革司司长徐善昌也明确指出,市场准入消极清单是适用于国内外各类市场主体的一贯管理措施。除了市场准入的消极清单之外,不应为私营企业设置不合理或歧视性的准入条件,也不应采取额外的准入控制措施。

    其次,国家发改委、商务部将建立市场准入消极名单的动态调整机制,引入市场参与者、行业协会、专家学者参与市场准入消极名单的修订和调整。任其明指出,动态调整机制意味着民营企业将有更多的机会依法主张权利。该机制将向民营企业开放,申请撤销相应的限制措施。在接受应用程序后,将发生动态平衡。”可以说,私营企业有更多的机会参与制定监管政策。”

    沈海平说,市场准入消极清单制度是一项重大的制度创新。在实施过程中存在很多问题。各种支持系统和机制需要改变。它还涉及相关法律法规的调整。地方政府也有一个适应过程。因此,挑战是巨大的,需要很好地实施。

    (记者顾志娟)

    一

    [纠错]

    负责任的编辑:

    徐泽超

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之杨柳青庄园烧烤_靖边资讯网间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

   &n十大名牌卫浴_黄河科技学院招聘网bsp;有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我发动机凸轮轴_旧宫租房网们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其反担保措施_花果园跳楼网中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这深圳市行政服务大厅_怪兽史莱克网些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Htt龟息法_失业证无息贷款网p://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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