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不过，无论是机构还是散户，被割韭菜的现象好多了，甚至可以说2018年基本没有被割韭菜。原因就在于，2018年没有割韭菜的人。或者说，割韭菜的人少。以前割韭菜的人，在这一年，自己也成了韭菜了。更可笑的是，由于无人来割，韭菜也都黄了，有的则开花后不能吃了。如果连割韭菜的人也没有了，就真的说明股市的低迷和沉沦程度了。

6月10日，盛运环保宣布，鉴于部分已签署的PPP项目合作框架协议投资规模大、投资回收期长、市场不确定性等因素，以及公司目前的现状，拟终止对部分PPP项目的投资合作。7月3日，天翔环境公告称，公司子公司参与的四川省简阳市石盘镇4.4亿元的PPP项目被终止合作。

这里的高某芳指的就是长生生物科技股份有限公司（以下简称“长生生物”，002680.SZ）董事长，且集董事、法定代表人、总经理、财务总监于一身的高俊芳。从年薪6万到67亿的身家，高俊芳用了16年，然而，她成为众矢之的只花了7天时间。如今，失去高俊芳的长生生物将会成为怎样的公司？高俊芳未来又将身在何处？就此类问题，《投资者报》记者联系长生生物相关人士，可最终未能收到任何回复。

另外是准符号模型，深度学习、神经网络主要用来模拟感性行为，感性行为是一般很难采用符号模型，因为感性（感觉）没法精确描述。比如‘马’，怎么告诉计算机什么叫做马？你说马有四条腿，什么叫做腿？你说细长的叫做腿，什么叫细？什么叫做长？没法告诉机器，因此不能用符号模型。目前用的办法就是我们现在说的神经网络或者准符号模型，也就是用人类同样的办法，学习、训练。我不告诉机器什么叫做马，只是给不同的马的图片给它看，进行训练。训练完以后，然后再用没见过的马的图片给它看，说对了，就是识别正确了，说不对就是识别不正确，如果 90% 是对的，就说明它的识别率是 90%。后来从浅层的神经网络又发展到多层的神经网络，从浅层发展到多层有两个本质性的变化，一个本质性的变化就是输入，深层网络一般不用人工选择的特征，用原始数据就行。所以深度学习的应用门槛降低了，你不要有专业知识，把原始数据输进去就行了。第二个是它的性能提高很多，所以现在深度学习用得很多，原因就在这个地方。

而纯机械专业的工程师，在学校很少接触这些呀。自动驾驶、车联网、新能源……这些传统汽车大厂、汽车技术公司热门的研究领域，与机械专业或是车辆工程等专业的本科教学脱节有些严重。本来是对口方向、对口专业，现在却怎么都匹配不起来了。想让机械类专业的学生顺应发展主动转型也并不好开展。

在此过程中，最值得关注的是：随着中国科技产业的发展，中国上榜公司的产业构成会有怎样的变化？现有上榜的中国科技公司的实力将会有怎样的进一步提升？会有哪些新的中国科技公司上榜？免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表新浪立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。