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原标题：“不要再开枪了，我疼”，云南越狱犯逃亡8天后终落网武警上前控制时，张林苍连说：“不要再开枪了，我疼!”张林苍5月10日上午，新京报(微信号：bjnews_xjb)记者从武警云南总队确认，8天前从云南省第一监狱逃脱的罪犯张林苍，在昆明市嵩明县被抓获。云南省监狱管理局官方微信“云南监狱”随后发布的通告显示，张林苍是在嵩明县小街镇李官村委会大月字本村小药灵山被警方抓获的。追捕过程中，张林苍企图逃跑，武警战士果断开枪将其击伤、当场捕获。抓捕现场参与抓捕的武警云南总队战士向新京报记者描述抓捕过程称，在武警战士鸣枪警告后，张林苍无视警告继续向山上逃窜，后武警战士果断开枪击中张林苍腿部，张林苍倒地后摇手示意不要再开枪，随后武警战士上前将其抓捕。抓捕现场驾货车冲破监狱隔离栏脱逃张林苍今年27岁，云南省马龙县人，据媒体报道，其初中毕业后在江西某部队服役，当过五年兵，投资一家名为“大明宫(音)”的KTV用了20万—30万，后来转卖了11万元。2015年10月以后，张林苍就没跟家里再联系过。而据官方消息，张林苍因运输毒品罪被判处无期徒刑，剥夺政治权利终身，2017年1月18日入监。5月2日上午8时20分，关在云南省第一监狱七监区已有三个多月的张林科信

原标题：一季度全球最畅销手机：iPhone 7第一 OPPO R9s第三 研究公司Strategy Analytics周三发布报告称，iPhone 7是今年第一季度全球最畅销手机。该机构预测，一季度iPhone 7出货量为2150万部，占全球智能手机市场6%的份额。 第二畅销机型为iPhone 7 Plus，出售量1740万部。 第三畅销机型为OPPO R9s，出货量890万部。 三星 Galaxy J3出货量610万部，排名第四，三星Galaxy J5出货量500万部，排名第五。科信

原标题：上海力推竞争类国企整体上市，确定8家试点职业经理人制 作为地方国资重镇，16.8万亿的上海国资，对上海到2020年基本建成“四个中心”和社会主义现代化国际大都市而言，重要性不言而喻。 5月8日，中共上海市第十一次代表大会上，上海市委书记韩正代表中共上海市第十届委员会，向大会作报告时，进一步明确了未来5年上海国资国企改革的路线。 韩正在报告中指出，以国资管理创新带动国企改革发展，深化国企分类改革，推动市场竞争类国有企业整体上市，走公众公司为主的混合所有制发展路径。同时，将健全权责对等、运转协调、有效制衡的决策执行监督机制，推进市场化选聘职业经理人制度，构建中国特色现代国有企业制度，做强做优做大国有企业。 国企竞争力不断提升 在上海经济社会发展中，国有经济占据举足轻重的地位，发挥着不可替代的作用。 目前，上海国资贡献了全市固定资产投资的1/5，对GDP贡献接近1/4。2016年上海全市地方国有企业上缴税金近3000亿元，同比增长15%，占上海全市地方税总量近1/3。 横向对比也可以发现，上海地方国有企业的营业收入、利润总额、资产总额均排名全国省区市和计划单列市之首。 数据显示，2016年上海地方国有企业实现营业科信

摘要 5月10日，由深圳证券交易所主办，陕西省金融工作办公室、中国证监会陕西监管局协办的“深交所服务地方经济建设座谈会”在陕西西安举办。深交所相关负责人表示，下一步，深交所将与地方政府加强合作，深化创业板改革，健全对地方经济建设的一体化服务模式。 　　5月10日，由深圳证券交易所主办，陕西省金融工作办公室、中国证监会陕西监管局协办的“深交所服务地方经济建设座谈会”在陕西西安举办。深交所相关负责人表示，下一步，深交所将与地方政府加强合作，深化创业板改革，健全对地方经济建设的一体化服务模式。　　据介绍，本次会议目的在于贯彻落实2017年证券期货监管工作会议精神，促进地方政府经验交流，提升资本市场服务实体经济能力。来自全国20多个省市金融办的干部参加了座谈会。　　会上，深交所负责人指出，必须充分认识资本市场在助力供给侧结构性改革、服务实体经济发展方面的重要地位和作用。近年来，深交所在服务实体经济方面采取了一系列重要举措。一是全力推进多层次资本市场体系建设，逐步形成了体系完整、特色鲜明、功能互补的多层次资本市场体系，充分匹科信

Facebook的使命是让世界变得更加开放，让每个人都能以最高的准确性和最快的速度使用自己喜欢的语言来发帖子和视频进行互动，语言翻译对此十分重要。 雷锋网了解到，今天，Facebook的人工智能研究团队发表了他们的研究成果Fairseq，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，FAIR序列建模工具包的源代码和训练好的系统都已经在开源平台GitHub上公布，其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型。 为什么选择卷积神经网络？ 卷积神经网络在数十年前由Yann Lecun 提出，已经在诸如图像处理之类的领域取得了成功。 循环神经网络却是文本领域的现有技术，并且由于其极高的效率而成为语言翻译的首选。 尽管循环神经网络以前在语言翻译上比卷积神经网络表现的更好。但是其设计具有固有的局限性，这可以通过它们怎么处理信息来理解。计算机一句一句地来翻译一个文本然后去预测另外一种语言具有相同意思的单词序列。循环神经网络以严格的从左到右或者从右到左的来进行运算，一次处理一个单词。这和现在高度并行的GPU硬件有点不符合。由于单词只能一个接着一个进行科信