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大红斑咋还在新模型或揭示木星“胎记”长寿秘诀

理论上早该消失的大红斑为何还在?

新模型或揭示木星“胎记”长寿秘诀

需要说明的是,我们距离解决这些问题还远,但我们手里已经有不少工具,已经可以动起来了。我也没觉得这会很容易。2017 年的时候我写过一篇论文《The Consciousness Prior》(意识先验,https://arxiv.org/abs/1709.08568),里面就提出了这个问题。我有好几个学生就在研究这个问题,我也知道这需要付出长期的努力。

Bengio:注意力机制让我们可以把计算能力集中在某几个物体、某几个计算上。人类的这种工作方式是「有意识的处理过程」中的尤其重要的一个部分。当人有意识地关注某件事时,你的注意力在很少的几个元素上,可能就只是某个念头,然后会转向下一个念头。这种过程和标准的神经网络完全不同,神经网络的处理方式是大规模的并行化处理。在深入学习引入注意力机制之后,我们在计算机视觉、翻译、存储方面都有很大的进步,而我觉得这只不过是仿大脑的这种新的计算形式的开始而已。

Yoshua 认为,AI 作为本世纪的惊人进步,仅仅依靠增加数据集、模型大小、电脑速度是否就足够了呢?实际上 AI 距真正的人工智能还差的很远!

根据哈桑扎德的说法,类似的垂直涡旋可以用于解释为何直布罗陀海峡附近的洋流涡旋能持续数年,即垂直流将营养物质送到海洋表面,而后在海洋生态系统中发挥作用。

红云剥落可能是自然状态

面对大红斑的改变,有学者提出,大红斑终将会消失。这是真的吗?

有一些声音批评深度学习需要大量的数据,如果想要在一个任务上训练深度学习模型的话确实是这样的。而小孩只需要很少的数据就可以学习,他们能重复利用以前学习过的东西。但更重要的是,他们利用了适应、泛化的能力。

对于处理数据分布,传统机器学习都是基于 IID(independent and identically distributed),也就是独立同分布的假设,但实际现状是很多真实场景下我们感兴趣的数据往往是出现次数非常少的数据,也就是我们在处理时需要关注更多的是 OOD(out of distribution),也就是在数据中出现较少的分布,当然这需要我们在机器学习算法中有新的数据假设。尤其是从 Agent 的角度来考虑,需要考虑哪些是影响数据分布变化的因素,以及不同分布的可组合性等方法如何对现在的 IID 和 OOD 进行泛化。相对传统的符号 AI 系统,当前的 AI 需要更多具有泛化能力的机器学习能力。

Wind数据显示,12月以来融信中国、力高集团、佳源国际控股等多家房企发布融资计划,多数房企融资金额超过1亿美元,融资规模普遍较高。

无论从体积还是质量上看,木星都可谓太阳系行星中的“巨无霸”。尽管不少探测器早已飞掠木星,这颗外表如同油画般的气体星球依然蒙着一层层神秘的面纱。

也有一些人和我有一样的想法,我们觉得应该在过去这些年设计的深度学习工具的基础上实现这些功能,这和人类做推理的方式更相似;而人类做推理的方式是和纯粹的逻辑系统、基于搜索的执行方式完全不同的。

中国指数研究院指出,2019年房地产行业集中度加速提升,“越大越强、强者恒强”的竞争法则已成共识。品牌房企积极把握时机,采取灵活的推盘和价格策略抢抓回款,整体销售业绩延续增长态势。在拿地方面,企业投资更加聚焦与理性,拿地区域逐步向城市基本面较好的一、二线城市回归。行业融资渠道收缩,企业融资难度攀升,大型房企在强化现金管控的同时积极融资,缓解资金压力。整体来看,在市场调整和资金面趋紧的双重压力下,品牌企业准确把握市场节奏精准投资,加大营销力度推动销售回款,整体竞争优势持续增强。

元学习(学习学习的模型)是可能实现机器学习到 OOD 和模型快速迁移的一个办法。说到 OOD,究其原因是有行为的变化,或者是用户行为对于数据的干预。元学习的知识表示可以有效帮助克服 OOD,比如通过元迁移学习到变量之间的因果关系,这里的挑战是如何学习到未知干预变量的因果特性。最后是如何学习样本的可能操作,类似自动机器学习,但这里是在对象的不同操作层面。

随后,他们发现,垂直运动的涡旋或许是揭开大红斑长寿之谜的关键。当大红斑损失能量时,垂直涡旋上方的热气体和下方的冷气体就会流向中心,以恢复其部分损失的能量。

依据此前传回的大红斑照片,科学家们发现,大红斑上有红色物质剥落的现象。2019年春,有观察者也拍摄到了大红斑“撕下”红色“薄片”的景象。有人推测,这是大红斑消失的征兆。

部分房企接连发布融资计划,利率和规模均高企。以佳源国际控股为例,公司12月3日晚间公告,公司已向联交所提出申请,发行2022年到期的额外3000万美元优先票据,利率为13.75%,与2019年7月11日发行的2.25亿美元于2022年到期的利率为13.75%的优先票据合并组成单一系列。

“木星上红色和白色区域反映了温度的不同。”孔大力表示,“白色区域温度较低,氨等成分会以冰晶形式存在,因此反照率较强,显示为白色;而红色区域温度较高,存在形式为气体,因此反照率降低,颜色黯淡发红。”

值得一提的是,此前对大红斑的地面观测只限于颜色、形状及位置变化。自先驱者10号和11号,以及旅行者1号和2号飞掠木星并取得近距离观测资料后,对大红斑细微结构的分析成为可能。研究人员也希望,哈勃太空望远镜能助力揭开更多木星之谜。

木星上有大红斑也有白斑,这二者有何区别?孔大力解释道,大红斑内风速高,整个涡旋可能向下“扎根”数百公里,因此它的存在较为稳定。而木星上其他很多白斑风速比较低,存在于大气上层,还未能向下延伸很多。

记者:人类智慧中还有哪些方面是你希望能在 AI 中重现的?

“大红斑是否会消失这个问题很难回答。”孔大力强调,“因为大红斑是由内部热流驱动的,所以最终导致它消失的根本原因还是全球内部向外散发热流发生改变。而这种变化是由木星更深部流体运动状态改变造成的,这种改变需要的时间可能很久。”

不幸的是这个过程被 Gary Marcus 这样的人找茬了,然后从他的嘴里说出来就变成了「你们看,我就说深度学习不行吧」。不管他怎么说,像我这样的研究人员们其实都在想方设法拓展深度学习的能力范围。当我说到 AI 系统需要有能力理解因果关系的时候,我的意思也不是说要用因果关系把深度学习推翻,我想要做的是给我们当前的工具箱里再添一些新东西。

记者:这种适应能力的关键是什么?

除了令人惊叹的红色和白色条带之外,木星上格外撩拨人心的就是大红斑。据朱诺号木星探测器传回的照片,大红斑呈椭圆形,宛如一颗巨大的宝石镶嵌在木星的大气云带之间。

实际上,天文学家并不确定大红斑的存在是暂时还是永久的。

Bengio:最近有个点子叫做「有依据的语言学习」(grounded language learning),吸引了很多研究人员的注意力。它的核心是提出 AI 系统不应该仅仅通过文本学习,它应该同时学习(认识)这个世界的运行方式以及学习如何用语言描述世界。我们可以问问自己,如果一个小孩只愿意从书本上了解世界,我们会觉得他能对世界建立起完整的了解吗?我觉得是很难的。

业内人士表示,对于大型房企而言,在总体融资规模和成本存在优势的前提下,企业可继续合理运用各类融资渠道提高资金流动性,同时避免盲目多元化,确保资金链安全;对于中型房企而言,需提高资金使用效率,同时关注自身负债率、现金流和自有资金等各项财务指标红线,平衡好规模扩张和资金安全的关系;而部分中小型房企资金压力日益增加,未来可通过合作或股权融资的方式降低杠杆率,提高发展能力。

“红云剥落可以理解为温度较高的一团气体离开大红斑。近期观察到的红云剥落应该是正常的涡旋相互作用的结果。”孔大力也表示,大红斑是一个反气旋,当一个小的气旋靠近它时,就会造成大红斑一些外围部分离开大红斑,“而且,这种相遇和影响可能经常发生”。

这和「有意识知识」和「无意识知识」之间也有一些关系,「无意识知识」就是那些我们知道但是讲不出来的东西。一个典型的例子是物理直觉,一个两岁的小孩就能建立起物理规律的直觉,不需要学习牛顿的万有引力定律就有重力的概念。现在已经有一些研究人员在尝试构建能和环境互动、探索基本物理规律的系统。

雷锋网版权文章,。详情见转载须知。

Yoshua 的第一个观点,是指人的认知系统包含两个子系统(这是认知理论中大家共识的观点):System1 直觉系统,主要负责快速、无意识、非语言的认知,这是目前深度学习主要做的事情;System2 是逻辑分析系统,是有意识的、带逻辑、规划、推理以及可以语言表达的系统,这是未来深度学习需要着重考虑的。当然 Yoshua 也提到计算机作为 Agent 实现 AI,需要从计算机角度考虑,比如更好的模型和知识搜索等。

Bengio:对话系统的问题在于,它们通常都是不了解提到的那个词的复杂性的。比如有这样一句话,「Jim 想把台灯装进他的皮箱里,但是它太大了。」我们人类有常识,明白「太大了会导致装不进去」的只能是台灯,就能确认「它」的指代,能正确理解这个句子。这些知识的确有办法用语言描述,但对人类来说这些常识,比如一个箱子一般是什么尺寸,是不会总挂在嘴边的。

有人调侃,试图了解木星内部热流会产生白斑还是红斑,就像试图预测把奶油倒入一杯热咖啡时会产生何种图案一样困难。

光阴易逝,容颜易老,大红斑也在岁月流转中悄然改变。

孔大力则坦言,大红斑本身规模远大于其他涡旋,普通的涡旋对大红斑的影响很难从根本上改变大红斑的动力学性质和形态。哈桑扎德也认为,大红斑吞并小涡旋的现象不足以解释为何大红斑能够如此长寿。

注意力机制是最近几年深度学习发展的一个重要技术,最近几年在很多系统中都有大量应用,注意力机制可以看做实现意识的第一步,在人类大脑中有自上而下的注意力和自下而上的注意力。

记者:你如何评价深度学习的当前状态?

记者:基本物理规律为什么能对对话系统起到帮助呢?

诸葛找房数据研究中心分析师陈霄对中国证券报记者表示,大量房企发布融资计划,其中偿还贷款、补充流动资金成为主要目的。在政策的严格管控下,融资渠道逐渐收紧,房企年底加快融资维持现金流安全是企业稳定发展的前提。年底房企纷纷加紧融资,主要是弥补背后的资金缺口,前期债务到期也需要大量的现金偿还。

Bengio:人类在推理时用到的高层次概念,在我看来很可能是一些带有因果关系的变量。人类做推理并不是基于像素这种细枝末节的元素的,而是门、把手、门开着、门关了这样的概念。因果关系在机器学习的下一步发展中非常重要。

为了探究大红斑长寿奥秘,哈桑扎德和马库斯建立了自己的模型。与其他模型不同,他们的模型完全是三维的,具有很高的分辨率。最重要的是,与大多数模型仅关注水平流动旋涡不同,马库斯团队的模型将垂直流动的涡旋也纳入了模型构建中。

“根据目前的理论,大红斑或许早已消失。然而,它已经存在了数百年。”哈桑扎德说。

深度学习和现状和限制

木星就像一颗被彩虹条带包裹的星球,这些条带是因木星上氨冰云的厚度和高度差异造成的,也与大气压的不同有关。如果把木星看作调色板,它身上的“颜料”会随着木星自转而流动,每时每刻产生变化,从而绘制出一幅独一无二的油画。

不过有两个来自工业界的、对他们造成实际困扰的限制是这些研究可以起到作用的。第一个是,构建一些对环境中的变化更鲁棒的系统;第二,如何构建自然语言处理系统、对话系统、虚拟助手?目前的这些基于深度学习技术、达成了非常高的表现的系统的问题在于,虽然它们都是用海量数据训练出来的,但是它们并不完全理解它们说的话是什么意思。Gary Marcus 这样的人会跳出来说:「这不就说明了深度学习不行吗」,而我这样的人就会说:「这很有意思,我们来解决这个挑战吧。」

Bengio:还不行。我刚才谈到的这些都是非常基础的科学研究,都是在非常简单的问题上做验证。不用觉得遗憾,现在我们的进度就是只到这里。我们现在先检验这些想法,然后不断提出新的假说。它们都没办法很快就用在工业界。

面对大红斑不断“瘦身”且变圆的趋势,有研究者提出疑问:大红斑是否会消失?认为大红斑会消失的人指出,木星大气层中一些未知的活动可能正在消耗大红斑能量,使大红斑变得越来越小。

在此之前,先要搞清楚大红斑究竟是什么。

Yoshua 认为,对于计算机来说,最关键的是处理数据分布中的变化。对于 System 2 来说,基本的要素包括:注意力和意识。注意力(Attention)实际在目前的深度学习模型中已经有大量的实现和探讨,比如 GAT(图注意力机制)等;意识这部分则比较难,其实意识最关键的是定义到怎样的边界。Yoshua 提到意识先验可以使用稀疏因子图模型来实现,这是一个思路,实现了因果关系。从整体的理论框架方面可以考虑元学习(Meta-learning)、局部修正假设(localized change hypothesis)、因果发现(causal discovery),最后架构方面可以考虑如何学习不同对象的操作。

不过,在美国加州大学伯克利分校的菲利普·马库斯(Philip Marcus)看来,大红斑本身有云层覆盖,这种剥落现象是涡旋的一种自然状态,并非大红斑死亡的迹象。

这股独特的风暴是如何形成的呢?

哈桑扎德说:“过去,有研究人员认为垂直涡旋不重要而将其忽略,或因为这样建模太困难而使用了更简单的方程式。”

“另一种影响大红斑的情况就是涡旋之间的相互作用。所谓的大红斑红色物质脱落,就是源于其附近涡旋的影响。但从现有理论分析和数值模拟来看,大红斑在和其他涡旋发生作用时还是比较稳定的。”孔大力强调,大红斑最终会不会消失,可能还是要由驱动大红斑的根本因素,也就是内部热流来决定。

中国证券报记者梳理发现,多数公司融资用途为现有债务的再融资。以力高集团为例,公司公告,拟发行本金总额为2.5亿美元的优先票据,票据将于2019年12月10日起(包括当日)按年利率11.5%计息。针对发行票据的理由,力高集团表示,本集团是一家专注于在中国开发中高端住宅及商业物业的综合性房地产开发商,公司有意将票据发行的所得款项净额用于为其若干现有债务再融资。公司可能会因为市场状况的变化而调整其计划,并重新分配所得款项净额的用途。

“大红斑和木星表面的其他涡旋一样,都是由木星内部向外散发的热流驱动,并且在强大的地转偏向力(科里奥利力)作用下形成的。但是它们的涡旋强度和进入木星内部的深度各有不同。”中科院上海天文台研究员孔大力告诉科技日报记者,大红斑与木星的内部热流有关。

作为一个科学家,对我来说真正重要的是还需要探索哪些新方向才能解决问题。谁对谁错、谁站了谁的队这种事情我并不关心。

对于房企明年的策略,陈霄表示,2020年对于多数房企而言还是以降杠杆为主,在融资环境持续收紧以及当前楼市调控政策收紧的大背景下,对于大部分房企尤其是中小型房企来说生存成为基本问题。目前大部分房企还存在负债率过高的问题,而当下的市场环境下降杠杆来降低企业自身的财务风险成为重中之重。

在这幅油画中,大红斑独特而耀眼。它呈卵形,东西长约2.6×104千米,南北宽约1.2×104千米,大概位于木星赤道以南、南纬22°的位置。资料显示,大红斑最初的覆盖范围大到足以吞进2—3个地球。

记者:这种想法很棒,但它要怎么用在机器学习里呢?

毅德国际也在12月4日早间公告,拟发行美元优先无抵押票据,年利率最低14%,到期时的最低收益为15%。新票据预期按账面值发行,于到期日的最低赎回价为102.236。此前公司公告,2020年到期1.57亿美元的12%优先票据尚未偿还,建议发行新的美元优先无抵押票据,与未偿还现有票据开展交换要约。

来自美国哈佛大学地球和行星科学系的博士后哈桑扎德(Hassanzadeh)曾表示,许多因素可能会削弱大红斑。比如大红斑本身往外辐射热量,其周围的小涡旋也会影响大红斑。

注意力是其中的一个关键的基础功能。比方说我正在把一本书翻译成另外一个语言。每翻译一个词,我需要仔细阅读的是书里的很小很小一部分内容。注意力就可以帮我们抛弃很多不相关的细节,关注真正重要的东西。能够挑出相关的、重要的元素,这就是注意力的作用。

从人类大脑得到启发的计算模式的破晓时分

(Gary Marcus 后来对此解释道:「在 Yoshua 的话里我好像是一个完全反对深度学习的人,实际上我是混合派,我还是看好深度学习的,但我认为它应该和其它的方法结合使用。深度学习是一个挺不错的工具,但它肯定不是唯一的工具。」)

对于如何用深度学习来实现 System2?

记者:我们要如何创造和人类的推理方式类似的功能呢?

Bengio:我们不需要告诉神经网络要把注意力放在什么东西上,这正是神经网络的魅力所在。它能够学习,它能自己学会要给一组元素里的每一个分配多少注意、多少权重。

由于表面存在巨大风暴和汹涌的气流,木星也被称为风暴的花园。而大红斑正是一股猛烈的反气旋(高压)风暴。这股风暴按照逆时针方向高速旋转,大约六个地球日转完一圈。它的颜色有时鲜艳、明亮,呈鲜红色;有时变浅变淡,呈粉红色,甚至完全褪色。

Bengio:很多面向大众的信息渠道都不理解学术人员做科研的方式,不管是针对 AI 领域还是其他学科,其实,我们研究和理解当前的理论和方法的不足之处,是为了能探索我们的智力工具之外的更大的空间。深度学习的研究人员们想要找到深度学习的效果并不如我们预想的那么好的场景,这样我们就可以知道还缺了什么、还要探索哪些新方向。

中原地产首席分析师张大伟表示,从12月以来的数据看,房地产企业海外融资规模只增不减,行业全年融资额度刷新纪录成为定局。发行美元债对不少上市房企而言是重要的资金补充,但受房企资质和融资额度的限制,很难成为主要来源。总体来看,美元债井喷对缓解部分企业融资压力有很大好处。

中国指数研究院预计,从全国来看,2020年我国房地产市场整体承压,但在行情周期轮动背景下,结构性市场机会仍存。面对新形势,如何把握市场调整机遇,灵活转变经营策略,进而实现稳健且持续的业绩增长,成为房企面对的主要问题。具体到融资方面,建议合理控制负债水平,抢抓回款、积极融资确保现金流安全。

记者:我们能很快在真实世界看到这些想法吗?

Bengio:过去二十多年里我们对深度学习的研究进度可以这样评价:直到今天,这些系统能达到的智慧程度都没法和一个 2 岁的小孩相提并论。不过,我们的算法在感知任务里可能能达到一些更低级的动物的水平。我们现在也有越来越多的工具可以帮助一个系统探索它所在的环境,所以这些系统的智力水平也在慢慢地逐步提升。

而且因果关系也和做深度学习的人都关心的另一个话题有关。人类有一种系统性泛化的能力,可以把已经知道的概念推广到更多的事情上,不同的概念用新的方式融合之后可以得到全新的东西。今天的机器学习还做不到这一点。当前的机器学习都是在某个特定的数据集上做训练,在一种情境下训练模型,然后在另一种情境(比如另一个国家里)使用模型,这样经常会带来问题。我们需要泛化能力,需要迁移学习。我们面前的一个重大挑战就是把模型迁移到一个新环境以后,如何保证它能继续正常工作、或者能快速适应。

记者:最近你在因果关系方面的研究和这些之间有没有什么关系?

如今有一个主要的争论是,高层次的认知是由哪些基础组件构成的?我们猜测因果关系是其中一个组件,另外还有推理、规划、想象力、归因。在传统 AI 中,尝试解决这些问题的方法是逻辑和符号。有人提出我们现在也可以用传统 AI 的方式来做,不过可能要做一些改进。

对于大部分房企来说,放缓拿地节奏,加强房企的战略合作,能有效降低企业经营风险。2020年房地产市场调控预计不会放松,坚持房住不炒成为基本原则,市场维稳基调不会改变,价格不会出现大幅上涨,房价将更加趋于稳定,成交量将继续呈现小幅下滑态势,市场将朝着更加健康稳定的方向发展。

同日,佳源国际控股公告,拟发行2023年到期的额外3750万美元优先票据,利率为13.75%,与2019年10月18日发行的2亿美元于2023年到期的优先票据合并组成单一系列。

机器学习和意识模型相结合的关键是如何在机器学习中实现意识,或者说意识相关的理论/模型如何帮助机器学习。比如可以基于意识理论构造一些假设,然后用机器学习的方法来验证这些假设。当然从人的角度来看意识,高层次的表示可以说是语言,这需要把人的两个认知系统 System1 和 System2 有机地结合起来,也就是说把低层次的表示和高层次的决策结合起来。

它的核心思想是,为了能够泛化到一个新的环境,就需要练习如何泛化到新环境。这种思想很简单,其实小孩就一直是这样的,从家里的一个房间走到另一个房间,环境不是固定的,一直在改变,小孩就逐渐学会了适应。为了能高效地适应,小孩还需要用到他们以前学到的知识。我们对这种能力的理解正在逐渐加深,也在尝试构建工具来复制这种能力。

Yoshua 还提到了前意识/意识先验。具体可以使用稀疏因子图,稀疏因子图不是一个新的事,基本思路是图模型的统一模型,因子图的好处是可以把有向图和无向图都统一起来。稀疏因子图可以用来学习变量之间的因果关系,从而构造变量之间的因果关系(找到真正的因果关系,而不是给不同变量给一个权重,这是为什么考虑稀疏的原因)。

记者:现在有很多人都在讨论深度学习的限制,你有什么看法?

还有些研究者指出,大红斑通过吞并周围的涡旋获得能量并延长寿命。美国国家航空航天局(NASA)戈达德太空飞行中心的艾米·西蒙(Amy Simon)就曾表示,一些很小的涡旋在不断汇入大红斑中。西蒙认为,这些小涡旋可能是导致大红斑内部动力和能量变化的因素。

Bengio:元学习是近期的一个热门话题,就是「学习如何学习」。我在 1991 年的时候也写论文讨论过这个概念,不过一直到最近几年我们才终于有了足够的计算能力可以实现这种东西;它们需要消耗很多的计算能力。

我们希望语言理解系统也能对这个世界有更多的了解。目前来说,AI 研究人员们都在抄近道,但抄近道是没法真正解决问题的,AI 系统最终还是需要建立起一个世界运行的模型。

记者:有没有办法把聊天机器人做得更好?

垂直涡旋或是关键因素

尽管有大量图像证据证明大红斑逐渐缩小。但研究人员说,还没有直接证据表明大红斑涡旋本身大小或强度已经改变。

2019年下半年以来,房企在融资趋严叠加降杠杆背景下,整体拿地积极性有所减弱。中国指数研究数据显示,三季度以来,随着房企融资环境收紧,企业资金压力渐显,高价地宗数占比持续下降,流拍占比持续提升,11月流拍宗数占比为8.9%,土地市场整体表现较理性。

加拿大当地时间 12 月 11 日下午,Yoshua Bengio 在 NeurIPS 2019 现场进行演讲。清华大学唐杰老师对 Bengio 演讲内容做了转述总结,雷锋网 AI 科技评论摘录如下。

张大伟表示,最近房企明显更加关注资金链安全,房地产市场必须稳定,而稳定房地产最主要的是防止出现金融风险,所以在最近几个月,针对房地产融资的各方面政策都在规范与收紧。从目前看,信托与海外融资都是规范而不是全面暂停,对于中小房企,特别是对于高负债率房企来说,未来预计融资难度将非常大,但对于大型企业来说,影响相对有限。

大红斑仿若木星的一个胎记。自1665年被天文学家卡西尼(Cassini)发现以来,大红斑被人类知晓已长达300多年,人类对大红斑的连续观测也有100多年历史。根据历史观测数据,大红斑正在不断缩小,形状变得越来越圆,颜色也随着时间发生变化。

100年前,大红斑的直径约为4万公里,现在只有当时的一半左右。天文学家称,大红斑在过去10年左右大约损失了其总大小的15%。照这样下去,到2040年时,椭圆形的大红斑或许会变成圆形。

Bengio:我们对神经网络的能力有过一些想象,在其中,推理能力、记忆能力、想象力其实是人脑思考这同一件事的三个不同的部分。你假想自己在过去或者未来做什么事、产生什么后果,随着你假想的时间倒流或者前进,你实际上在做推理。如果你预计到未来会发生什么不好的事情,你会现在就采取一些措施改变事情发生的轨迹,这就是规划了。记忆力也用到了,因为你需要回忆你知道的信息来做出决策。你会选出当前的重要的事情,以及选出过去的相关的事情。

上市房企密集发布美元债融资计划的趋势从四季度初就已经开始。2019年11月,房企合计发布美元融资计划总金额超过50亿美元,刷新历史纪录。从企业融资情况看,有赎回有新增,多数企业重视美元融资途径。从融资成本看,资金成本分化的趋势依然持续。已发布融资计划的房企之间出现较大差异,多数龙头房企融资成本较低,规模优势逐步显现;中小房企融资成本则明显较高,对未来扩大经营不利。

以融信中国为例,公司12月4日公告,拟发行2023年到期的3.24亿美元的优先票据,票面利率为8.1%。利息支付日为自2020年6月9日起,每年于6月9日及12月9日支付。