央视网消息:记者从国家卫健委获悉,近日,国家卫健委、国家发改委、财政部、人力资源社会保障部和国家医保局共同制定了《关于开展促进诊所发展试点的意见》(简称《意见》),以进一步完善政策措施,推动诊所健康发展。

据悉,为持续深化医疗领域“放管服”改革,完善医疗服务体系,吸引优质医疗资源下沉,满足人民群众多层次、多样化医疗服务需求,《意见》作了4方面创新性的改革举措。

就是一种空间二分数据结构,构建很简单,选择一个切割坐标轴(所有样本在该坐标轴上方差最大)并将样本按该坐标轴的值排序,从中位切割成左右两个部分,然后继续递归切割,直到当前节点只有一个样本为止。

三是激发存量活力。鼓励符合条件的医师,全职或兼职开办专科或全科诊所。鼓励不同专科医师成立适宜规模的合伙制医生集团,举办专科医师联合诊所。鼓励社会力量举办连锁化、集团化诊所。鼓励诊所纳入医联体,与医联体内成员单位、独立设置的医学检验中心、医学影像中心、消毒供应中心、病理中心等机构建立协作关系,实现医疗资源共享。

对比 SVM 的 ONE_CLASS 检测方法,(j) kNN-d 有接近的识别效果,然而当特征维度增加时,SVM 的 ONE_CLASS 检测精度就会急剧下降,而 (j) kNN-d 模型就能获得更好的结果。

【田溯宁:IT、OT与CT将实现与ST的深度融合,形成万物互联和云物一体化的新时代】

9.印花税979亿元,同比增长0.5%。其中,证券交易印花税541亿元,同比增长4.6%。

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7.城市维护建设税1955亿元,同比增长8.3%。

以及线性核(相当于传统欧式坐标系下点乘):

5.进口货物增值税、消费税5840亿元,同比增长1.2%;关税929亿元,同比下降6.6%。

3.企业所得税14979亿元,同比增长9%。

记者也了解到,南银理财的注册资本金为20亿元。目前南京银行资管部和未来的南银理财究竟如何进行人员划分、新人员招聘、薪酬体系的构建等仍在进行之中,距离正式开业预计仍有一段时间,整体策略仍将以“固收+”为主。

第一财经记者 周艾琳

9.交通运输支出4897亿元,同比增长33.1%。

基本思想是将线性不可分的低维度特征矢量映射到线性可分的高维特征空间中(有可能是无限维),矢量 x 映射到高维空间后称为 φ(x),那么核函数 K(xi, xj) 代表两个高维空间矢量的内积,或者点乘:

说到这里也许你会讲,kNN 我知道啊,不就是在特征空间中找出最靠近测试样本的 k 个训练样本,然后判断大多数属于某一个类别,那么将它识别为该类别。

同时,数据显示,1-4月累计,全国一般公共预算支出75667亿元,同比增长15.2%。其中,中央一般公共预算本级支出10300亿元,同比增长14.9%;地方一般公共预算支出65367亿元,同比增长15.2%。

1-4月累计,全国政府性基金预算支出22421亿元,同比增长38.3%。分中央和地方看,中央政府性基金预算本级支出365亿元,同比增长1倍;地方政府性基金预算相关支出22056亿元,同比增长37.6%,其中国有土地使用权出让收入安排的支出增长21.3%。

所以,如果说3G、4G是移动互联网的基础设施,5G则正在成为产业互联网化的基础设施。各种要素在5G的时代被连接在一起,而在这样的联接过程中,我们看到云和网又逐渐一体化、万物开始协同运作。人类正逐渐从信息化走向数字化、智能化。田溯宁表示:“云网一体化是5G时代最重要的特征。而当这么多事物联接在一起的时候,安全变成了重要课题。可以说,没有安全,就没有5G云网,就有可能没有更美好的未来。”

5G时代 云网一体、万物协同

针对测试样本 Xu,想要知道它属于哪个分类,就先 for 循环所有训练样本找出离 Xu 最近的 K 个邻居(k=5),然后判断这 K个邻居中,大多数属于哪个类别,就将该类别作为测试样本的预测结果,如上图有 4 个邻居是红色,1 是绿色,那么判断 Xu 的类别为“红色”。

kdtree 网上有很多文章和代码,篇幅问题不打算细说,只想强调一点,网上大部分 kdtree 都是帮你找到最近的邻居,但是最近的前 k 个邻居怎么找?大部分文章都没说,少部分说了,还是错的(只是个近似结果)。

这样你就能精确的找出前 k 个离 z 最近的样本了。kd 树和维度相关,当样本维度不高时,kd 树很快,但是样本维度高了以后,kd 树的性能就会开始下降了。同时 kd 树因为要计算坐标轴,所以仅仅适合在欧氏空间里进行切割。

第七种:冗余样本剔除

那么高维空间里两个点的距离,核化以后距离的平方可以表达为:

所以我们需要超球体空间分割法。

6.节能环保支出1670亿元,同比增长26.6%。

搜索的话就先递归找到目标点 z 所在的叶子节点,以该节点包含的样本 x 作为 “当前最近点”,再以 x 到 z 的距离 d 为半径,z 为圆心对整棵树进行递归范围搜索(如果某子树范围和球体不相交就不往下递归),最近点一定落在该范围中,一旦找到更近的点就即时缩小范围。

这样误差就小多了,前面不考虑距离 y 值平均的方法在 sklearn 中称为 uniform,后一种用距离做权重的称为 distance。

刚刚过去的11月,银行二级资本债发行的热度再次高涨。Wind数据统计显示,9家银行于当月发行二级资本债,包括1家国有大行、1家外资行和7家中小银行,合计发行规模达611亿元。而10月份的发行气氛却相对冷寂,当月发行二级资本债的银行只有3家,发行规模仅8亿元。

田溯宁提到,5G正在成为产业互联网的基础设施,云网一体化是5G时代最重要的特征。IT(Information Technology,信息技术)、OT(Operational Technology,运营技术)与CT(Communication Technology,通信技术)将实现与ST(Security Technology,网络安全技术)的深度融合,将形成万物互联和云物一体化的新时代。特别是ST,将决定IT、CT与OT这三种技术能否融合、能否实现万物互联的核心。在5G云网一体化的时代,只有ST技术和CT、IT、OT三种技术结合,万物互联、万物协同这样新的互联网时代才能真正到来。

1-4月累计,主要支出科目情况如下:

多项式核(POLY):

因为范围搜索也只需要依赖距离计算,和矢量到底有几个维度没有关系,也不需要像 kdtree 一样数坐标轴。因此 ball-tree 除了构造时间长点外,整体效率超过 kdtree,并且在矢量维度较高时,性能不会像 kdtree 一样下降,同时还支持核化版本的 kNN。

【亚信集团董事长田溯宁】

4.社会保障和就业支出11896亿元,同比增长7.7%。

先从把所有样本放到一个超球体里开始,找到一个样本当球心 x0,使得所有其他样本到它的最大距离最短。然后找到一个离 x0 最远的点 x1,再找到离 x1 最远的点为 x2,然后把球体内所有样本按照离 x1 最近分配给 x1,离 x2 最近就分配到 x2,然后构建两个子球体,再用上面的方法重新调整球心,然后递归下去,直到只包含一个样本,就不再切割,类似 kdtree。

5G在开辟移动通信发展的新时代,也将产生新的信任模型、新的服务交付模式,以及不断变化的威胁环境和不断增加的隐私问题。这都对网络安全技术提出了新的挑战和需求。ST技术与IT、CT和OT的融合将帮助社会或企业全面构建安全防护体系,构建可信任的商业基础。因此,5G云网时代下,需要产业互联网的安全运营商来襄助,共赴未来。

当我们的商业场景都与5G相连接,安全将成为5G未来发展中一个最主要的课题,因为没有5G的安全,就很难有5G的产业。所以,5G一方面给我们带来无限想象的同时,另一方面给安全带来的挑战更加巨大。当我们谈到5G新时代中国人能够走到前面的时候,5G云的安全也必须跟上时代的发展。

1.教育支出10906亿元,同比增长14%。

那么接受 z 样本(识别为正类别),否则拒绝它(识别为负类别)。这个方法比较简单,但是如果局部样本太密集的话,d2 非常小,容易识别为负类别被拒绝。所以更成熟的做法是在训练样本中找到 k 个离 B 最近的样本点 C1 – Ck,然后把 d2 设置成 C1 – Ck 到 B 的距离的平均值。这个方法称为 kNN-d,识别效果比之前只选一个 C 的 NN-d 会好很多。

ST护航 构建可信任商业基础

进一步扩展,你还可以选择 j 个离 z 最近的 B 点,用上面的方法求出 j 个结果,最后投票决定 z 是否被接受,这叫 j-kNN-d 方法,上面说到的方法就是 j = 1 的特殊情况。

进行范围搜索时和 kdtree 一样,先判断顶层节点的超球体是否和目标点 z 为圆心的目标球体相交(两个球体半径相加是否 >= 两球心之间的距离),如果不相交就跳过,相交的话继续把该节点的左右两个子球体拿过来判断相交,相交的话递归重复上面步骤,直到抵达叶子节点。

Kai Yu 在 《Kernel Nearest-Neighbor Algorithm》中论证过基于核方法的 kNN 分类器比传统 kNN 分类器表现的更好,因为仅仅是距离测量方式改变了一下,所以总体时间和传统 kNN 分类器仍然类似,但是效果好了很多:

这样即使 x 和某个训练样本重合或者非常接近也不会把该 wi 弄成无穷大,进而忽略其他样本的权重,避免了 sklearn 里面那种碰到离群点都非要过去绕一圈的问题,曲线就会更平滑。

2.国内消费税6256亿元,同比增长22.8%。

俗称 Kernel based kNN,SVM 之所以取得较大发展就是在引入核函数之后,而核函数并不是 SVM 特有,其他模型也都可以嫁接核函数,这种方法统称为 “核方法”。

“由于目前市场对2020年‘优质资产稀缺’的担忧上升,因此预计各界对二级资本债的需求可能会有所上升。”某城商行同业部负责人对第一财经记者表示。

四是创新监管手段。明确要求诊所建立信息系统记录诊疗信息,并将诊疗信息上传至医疗服务监管信息系统。将诊所纳入当地医疗质量控制体系,依托信息监管平台,加强对诊所运营和医疗服务监管,实现实时监管,确保医疗质量安全。鼓励试点城市将诊所开办状况作为诊所主要负责人个人诚信记录纳入个人诚信体系,建立联合惩戒长效机制。

1.国内增值税26377亿元,同比增长12.4%。

在资管新规下,银行理财是位于风口浪尖、最具代表性的转型领域。根据近期对多位银行系理财子公司投资经理和业务人士的采访,第一财经记者发现,业内对于2020年过渡期后的发展不乏忧虑,净值化管理能力仍待提高、净值化管理后理财规模大概率收缩、非标资产难做大规模、优质资产稀缺等问题都是主要的担忧。根据记者了解,未来银行系理财子公司预计在固收投资方面将做到自主直投,而权益类投资多采取委外模式,FOF(基金中的基金)/MOM(管理人中的管理人)方式仍将为主流。

还有很多扩展用法,比如搜索前 k 个最近邻居时加一个距离范围 d,只搜索距离目标 d 以内的样本,这样可以间接解决部分 one-class 问题,如果同时离所有样本都很远,就能返回 “什么都不是”,这个 d 的选取可以根据同类样本的平均密度乘以一个 alpha 来计算。

根据样本点,描绘出一条曲线,使得到样本点的误差最小,然后给定任意坐标,返回该曲线上的值,叫做回归。那么 kNN 怎么做回归呢?

其实就是在距离函数上做文章,那么 kNN 引入核方法以后同样是在距离函数上做文章。

从本质上看,人与人连接产生的安全问题小于物与物连接产生的安全问题。所有的物,无论是飞机还是设备,还是我们身边的各式各样的重要基础设施,一旦连接之后,我们主要的生产流程和生活流程就密切连接在一起。当人遇到安全挑战的时候,能够有各种防护措施,而当物遇到安全挑战,处理起来会困难得多,所以5G时代的安全问题将会变得非常尖锐。

kNN 中最关键的一步就是求距离 d(xi, xj),这个距离有很多种求法,比如传统欧氏距离:

近期,业内关于“资管新规延期”的讨论升温,尽管监管层表示“不属实”,但也并没有进一步明确的说法,而据第一财经记者了解,业内对于过渡期满后的转型焦虑始终难消,不论延期与否,加速转型已是“开弓没有回头箭”。

互联网30年,改变了整个世界,更改变了我们所有人的生活。一张互联网将全球70亿人连在了一起。从今天来看,这种连接才刚刚开始,随着2020年5G逐渐部署之后,预计要将7万亿个设备、500亿字节数据和80%的关键商业流程相互连接。

针对大规模样本时 kNN 性能不高的问题,大家引入了很多空间分割技术,比如 kdtree:

这时候 One-class 识别器一直扮演着举足轻重的作用,我们将 0-9 的所有样本作为“正样本”输入,测试的时候检测检测测试值是否也属于同类别,或者属于非法的负类别。kNN 来做这件事情是非常容易的,我们用 NN-d 的本地密度估计方法:

8.农林水支出5743亿元,同比增长16.4%。

2.科学技术支出2509亿元,同比增长38.5%。

12.环境保护税109亿元,同比增长1.5倍。

第五种:搭配空间分割技术

二是调整设置标准。强调诊所的功能定位是为居民提供常见病、多发病诊疗服务和家庭医生签约服务,确保诊所服务能力和质量安全是诊所设置的基础和前提。因此,将对诊所设置的审核,从以往重点审核设备设施等硬件调整为注重对医师资质和能力的审核,要求在诊所(不含中医诊所)执业的医师必须取得中级及以上职称资格。

4.个人所得税3963亿元,同比下降30.9%。

如果我们的 kNN 使用了核方法的话,kd 树就没法用了,因为那时候特征被映射到了高维的希尔伯特空间里去了,有可能无限维度,kd 树就得靠边站了。

One-class 分类/识别又称为:异常点/离群点检测,这个非常有用。假设我们的 app 需要识别 5 种不同的用户手势,一般的分类器只会告诉你某个动作属于 1-5 哪个类型,但是如果是用户进行一些非手势的普通操作,我们需要识别出来“不属于任何类型”,然后需要在手势模块中不进行任何处理直接忽略掉。

南京银行相关负责人士对记者表示,银行系理财子公司最大的竞争优势在于母行资源协同,南银理财将依托母行在资管领域的经验和渠道优势,与南京银行其他子公司差异化定位,协同分工。未来,净值型产品也是专攻方向。截至今年9月末,南京银行净值类产品在资管新规出台后增长近800亿元,占存量非保本理财的约50%。

LIBSVM 里的三大用法:分类,回归,ONE_CLASS(离群点检测),同时也是监督学习中的三类主要问题,这里我们全部用 kNN 实现了一遍,如果你样本不是非常多,又不想引入各种包依赖,那么 kNN 是一个最简单可靠的备用方案。

由于前面的空间分割技术并不会影响求解结果,所以大规模 kNN 一般是先上一个 ball-tree,还嫌不够快就上冗余样本剔除。唯一需要注意的地方是冗余剔除会影响 one-class 识别或其他依赖密度计算的东西,需要做一些额外处理。

其实就是 sklearn 里面的 ball-tree,也是一种空间二分法,但是它不依赖坐标轴,只需要求解两个样本之间的距离就能构造出来,这天生适合引入核技巧:

2019年三季报显示,截至9月末,南京银行实现营收244.53亿元,同比增长21.1%;资本充足率12.88%,核心一级资本充足率8.68%。

经过 reduction 过后的样本数据和原来的不一样,求解结果是一个近似解,只要误差可控,可以极大的提高 kNN 的搜索性能,效果如下:

亚信集团董事长田溯宁认为:“5G时代已经开启,其中一个核心事实是,整个商业流程实现从人的连接到物的连接,到知识连接再到商业流程的连接,从而将形成产业互联网的元年。”

避免有人不知道,还是简单回顾下 kNN 用于分类的基本思想。

没有网络安全技术 5G产业难以实现

3.文化旅游体育与传媒支出988亿元,同比增长10.3%。

你需要维护一个长度为 K 的优先队列(或者最大堆),在找到最近邻居的基础上,将兄弟节点邻近的样本都填充到队列里,直到队列里装满 k 个样本,此时以 z 为圆心,队列里第 k 个离 z 最近的样本为半径,对 kd 树做一次范围搜索(前 k 个点一定落在该范围内),搜索过程中不断更新优先队列并及时根据最新的第 k 个样本离 z 的距离调整半径。

总之,虽然很简单,但确实值得好好玩玩,一套实现良好的 kNN 库除了分类、回归、异常识别外,搭配超球体空间切割还能做很多聚类相关的事情。用的好了,它不会让你失望,可以成为你的一把有力的辅助武器,当主武器没法用时拿出来使唤下。

7.城乡社区支出7457亿元,同比增长23.3%。

第六种:超球体空间分割

上述人士分析称,放量的主要原因在于资本补充需求,银行的资本消耗增加。“在过去几年回归实体、降同业的导向下,资本消耗增加,发行二级资本债能够补充资本,增强其服务实体经济的能力。”

在分类时,同时选取了多个邻居进行结果投票前同样可以根据距离对投票结果加权,比如前面提到的距离的倒数,或者 exp(-d) 当权重。

在不同的数据集上,核化 kNN 都能比传统 kNN 表现的更精确和稳定,他们使用 US Postal Service 数据和 BUPA Live Disorder 数据进行了验证,结果表明核化过的 kNN 分类器精度明显好于传统的 kNN,和 SVM 有得一拼:

如果 x 刚好和某样本重合,di = 0 的话,1/d 就正无穷了,那么直接取该样本的 y 值,不考虑其他点(sklearn的做法),这样得到的 Y 值就相对比较靠谱了:

更好的做法是 wi 设置为 exp(-d) ,这样 d=0 的时候取值 1,d 无穷大的时候,接近 0:

核方法如果你不熟悉,完全可以直接跳过,随机挑选一个核函数,带入到距离公式中用来求解 kNN 两个样本点的距离即可。

截至目前,公告设立银行系理财子公司的银行已超过30家,有14家银行理财子公司获批筹建,其中,六大行以及招行、兴业银行、光大银行的理财子公司均已开业。

6.出口退税6343亿元,同比增长25.6%。

由圈圈变成点的是被剔除的样本,从左到右可以看出基本上是边缘部分的有限几个样本被保留下来了,结果非常诱人。

未来,企业智商必须把数据通过万物互联的5G“神经系统”进行收集,通过云、人工智能把完成积累的过程变为企业知识、企业智商的沉淀过程。由此可见,5G云网是未来所有商业、产业互联网最重要基础设施的原因——就像电力是工业革命的基础设施一样。而构建这样的基础设施的一个前提条件,就是必须把安全技术渗透到每一个环节。因此我们在畅想数字化、5G联接带来美好未来的同时,必须要思考如何为万物互联、无所不在的5G网络提供最重要的网络安全技术。亚信安全希望成为产业互联网安全的运营商。

1-4月累计,主要收入项目情况如下:

财政部数据显示,1-4月累计,全国一般公共预算收入72651亿元,同比增长5.3%。其中,中央一般公共预算收入34667亿元,同比增长4.3%;地方一般公共预算本级收入37984亿元,同比增长6.1%。全国一般公共预算收入中的税收收入63692亿元,同比增长4.6%;非税收入8959亿元,同比增长10.3%。

5G云网是未来所有商业和产业互联网最重要的基础设施,5G云网时代下需要产业互联网的安全运营商。目前,大多数企业都缺乏知识的积累。人类拥有智商,企业也同样拥有智商。企业智商是指某个商业组织通过不断学习和实践,形成的全体员工所共同拥有的整体、有机、具有组织特色的理论知识、思维模式和运营经验与能力。企业智商是划分绩优企业和绩劣企业的决定性因素,只有真正“聪明”并且不断地使自己更聪明的企业,才能立于不败之地。

方法是对待测试样本 z ,先在训练样本中找到一个离他最近的邻居 B,计算 z 到 b 点的距离为 d1,然后再在训练样本中找到一个离 B 最近的点 C,计算 BC 距离为 d2,如果:

简单的讲就是先将样本点删除,然后用其他样本判断这个点,如果判断结果正确,则认为是一个冗余点,可以删除,如果不正确就要保留。

银行理财子公司加速筹建

在南京银行获准发行不超过145亿二级资本债的同时,第一财经记者也获悉,同日该行已宣布发行50亿元二级资本债,发行期限:5+5年,信用评级:AAA/AAA(中诚信),利率区间为4.0%~4.5%。目前的时间安排为12月26日簿记、12月30日缴款。此前,该行已就债券的后续发行进行了多地路演。

kNN 因为实现简单,误差可控(有证明),能处理非线性问题所以仍然活跃在各种应用当中,前面咱们又介绍了如何拓展它的用途,如何引入核函数降低它误差,以及如何使用空间分割等技术提高它的性能。

而同在12月19日,兴业银行全资理财子公司兴银理财在兴业银行总行所在地福州开业,成为第三家开业运营的股份制银行理财子公司,主要从事发行公募理财产品、私募理财产品和理财顾问、咨询等资产管理相关业务。

据第一财经记者了解,南银理财的筹建工作已经历了很长一个阶段,19日终于公告获准筹建。

10.债务付息支出2548亿元,同比增长21.9%。

8.车辆购置税1241亿元,同比下降1.1%。

Kai Yu 等人用邮政数据进行过测试,当样本数量增加,不规律性上升时,即便映射到高维核空间里,也会出现线性不可分的情况,此时 SVM 的准确度就会下降,而装配了 ball-tree 的核化 kNN 此时就能表现出较高的准确性,同时兼具良好的查询性能。

5.卫生健康支出5988亿元,同比增长9.9%。

11.土地和房地产相关税收中,契税1984亿元,同比增长5.3%;土地增值税2081亿元,同比增长9.6%;房产税1073亿元,同比增长2.5%;耕地占用税427亿元,同比下降2.3%;城镇土地使用税824亿元,同比下降11.3%。

你有一系列样本坐标(xi, yi),然后给定一个测试点坐标 x,求回归曲线上对应的 y 值。用 kNN 的话,最简单的做法就是取 k 个离 x 最近的样本坐标,然后对他们的 y 值求平均:

绿色是拟合出来的曲线,用的是 sklearn 里面的 KNeighborsRegressor,可以看得出对非线性回归问题处理的很好,但是还可以再优化一下,k 个邻居中,根据他们离测试点坐标 x 的距离 d 的倒数 1/d 进行加权处理:

常用的核函数和 SVM 一样,有这么几个,比如常用的高斯核(RBF):

10.资源税668亿元,同比增长18.3%。

一是简化准入程序。取消医疗机构设置规划对诊所的限制,将诊所设置审批改为备案制管理,举办诊所的,报所在地县(区)级卫生健康行政部门备案,发放《医疗机构执业许可证》后,即可开展执业活动。跨行政区域经营的连锁化、集团化诊所由上一级卫生健康行政部门统一备案,跨省级行政区域经营的由所在省份卫生健康行政部门分别备案。

经过一次变换后,我们把 φ(xi) 和 φ(xj) 消除掉了,完全用关于 xi, xj 的核函数来表达距离,并不需要直接将 xi,xj 变换到高维空间才求距离,而是直接用核函数计算出来。

此外,1-4月累计,全国政府性基金预算收入19563亿元,同比下降4.8%。分中央和地方看,中央政府性基金预算收入1261亿元,同比增长3.8%;地方政府性基金预算本级收入18302亿元,同比下降5.4%,其中国有土地使用权出让收入下降7.6%。

这就是书上/网络上大部分介绍 kNN 的说辞,如果仅仅如此,我也不用写这篇文章了。事实上,kNN 用的好,它真能用出一朵花来,越是基础的东西越值得我们好好玩玩,不是么?

这里曲线拟合的效果非常漂亮,你用梯度下降或者最小二乘法做拟合根本达不到这样的效果,即便支持向量回归 SVR 也做不到这么低的误差率。如果你觉得有些过拟合的话,可以调节 K 的值,比如增加 K 值,可以让曲线更加平滑一些。

13.车船税、船舶吨税、烟叶税等其他各项税收收入合计351亿元,同比增长13.8%。

还有一种做法是,将样本全部放在最底层的叶子节点上,每个叶子节点包含很多个样本,判断切割的方式是某个节点所包含的样本数如果少于阈值就不切割,否则进行切割。

这个事情用传统分类器非常困难,因为负样本是无穷多,多到没法列举所有额外的手势,我们只能收集正样本。这和 0-9 数字手写识别是一样的,比如用户写了个 A 字母,我们需要判断某个输入图像不是 0-9 中任何一个,但是我们除了 0-9 的样本外没法枚举所有例外的可能。