马云:“年轻人喜欢用手机支付,因为没啥钱。”

马云在2019年达沃斯论坛上表示,手机支付之所以迅速被年轻人接受,是因为他们‘没啥钱’,与信用卡初期仅服务于富人形成鲜明对比。他认为互联网自诞生起就是普惠技术,覆盖年轻人和穷人。

1月23日,在2019冬季达沃斯论坛上,马云说,信用卡刚面世时只有有钱人才有。但手机支付刚出来的时候,有钱人是不相信它的,因为他们相信信用卡。但年轻人立刻就接受了手机支付,“因为没啥钱……”

2019年世界经济论坛年会(即达沃斯论坛)于1月22日-25日召开。1月23日,在达沃斯论坛上,阿里巴巴董事局主席马云的发言再次引发关注。

在谈到互联网技术的发展时,马云表示互联网自诞生之日起就是一项普惠技术,它覆盖了年轻人、穷人。接着马云补充道:年轻人喜欢使用手机支付主要是因为...穷。

他表示,信用卡刚面世的时候,只有有钱人才有。但手机支付刚出来的时候,有钱人是不相信它的,因为他们相信信用卡。但是年轻人立刻就接受了手机支付,因为“我们没啥钱。”

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此外在当天的“新兴市场数字化”分论坛上,马云直言欧洲对数字技术担忧过度。

“世界上有很多怀疑,但对我来说是机会。欧洲担心太多,这种担心本身让我担心。”他认为现在过度强调监管为时尚早。

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2018年5月,欧盟网络数据隐私保护新规《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,GDPR)在欧盟全体成员国正式生效。条例允许用户访问、改正、移植和删除其数据;而监管者有权对违法企业处以高达2000万欧元或者全球营收4%(两者取其大)的巨额罚款。

在论坛上,马云再次谈到“红旗法案”,英国曾为了马车夫就业,让汽车必须跟在马车之后,这其实阻碍了行业发展。他坦言,自己每年和全球各国的政要会面,就是要确保各国政府不要制定数字时代的“红旗法案”。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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