伊莎贝尔阿佳妮

原标题：搞懂再吸引，6个案例告诉你购物中心如何搞定“她” 《2016年女性财富管理报告》显示，过去三十年，女性平均收入增长63％。与此同时，超过八成的家庭消费由女性做主。女性对家庭开支使用拥有强大的话语权：购买服饰、化妆品的话语权为88％，购买家居用品话语权85％，休闲旅游84％，母婴产品69％。并且，93.5％的18—35岁女性的非理性消费占支出的20％。 对于女性而言，消费心理主要有四类—— 1.追求时髦。不同年龄层次的女性在购买某种商品时，首先想到的就是这种商品能否展现自己的美； 2.看重美观。女性消费者大多非常注重商品的外观，将外观与商品的质量、价格当成同样重要的因素来看待； 3.感性从众。女性主要用情感支配购买动机和购买行为，同时她们的购买行为经常受到同伴的影响； 4.展示欲强。对于许多女性消费者来说，购买商品还可能是为了显示自己的社会地位，向别人展示自己的与众不同。 为了迎合女性的消费心理，购物中心、商店等，在装饰设计、业态设置各方面可谓使出了浑身解数。 维纳斯城堡购物中心：女士的主题公园 日本东京维纳斯城堡，是1999年8月诞生的日本第一个主题公园型大型购物中心。占地逾4万平米的维纳斯城堡，在封闭的场伊莎贝尔阿佳妮

艾丽·范宁、基德曼（右）随《牡丹花下》剧组亮相戛纳时光网讯 妮可·基德曼四十多年的演艺生涯获奖无数，现在更是拥有炉火纯青的演技，可以完美的诠释各种各样的角色。最近她携手导演索菲亚·科波拉带来最新作品《牡丹花下》，影片在戛纳电影节首映，荣获了最佳导演奖，而且片中演员有望在接下来的一年获得更多奖项。电影讲述了19世纪60年代美国内战时，两位来自南方的女人（基德曼和克尔斯滕·邓斯特饰演）带领五个年龄各异的女孩与世隔绝，过着监管严格的生活，但一个受伤严重的北方士兵（柯林·法瑞尔饰演）打破了这里的宁静。这里从没出现过别的男性，所以大家决定把士兵交给南方军队前先帮他养好伤。然而日久生情，原来团结的大家庭也出现了尴尬分裂，最终导致暴力的发生。近日，在基德曼6月20日的50岁生日前夜，时光网有机会在洛杉矶采访她。我们坐在比弗利山庄酒店套房的水池边，听基德曼分享科波拉“超越女性”的敏感、幸福的家庭生活、《大小谎言》续拍的可能性等内容。40分钟的采访详情如下：时光网：有些演员在大银幕上的形象比较统一，但你饰演的角色真的是千变万化。某些电影是不是正好凭借这种存在的风险以及巨大的反差吸引了你？可以说这是你接拍电影的主要伊莎贝尔阿佳妮

原标题：起跑线恐慌学校的大门，像是一把重新丈量这个社会的尺子。那些来自形形色色的，或富有、或贫穷家庭的孩子们，迈进那道大门，穿上清一色校服，一切便“清零”，从头开始书写人生。如果把孩子的成长看成一场马拉松，那么上小学的那天，则理所当然地被看成是真正的起跑。而事实上，在“发令枪”响起之前，明里暗里的，那些各自铆劲儿、你追我赶的“抢跑”早已开始。公立幼儿园大班消失的半个班孩子去哪儿了直到现在，赵静楠还总叨叨：“女儿就是被‘唐宋八大家’给害的！”在全市公认最难进的私立小学那场入学面试中，女儿听懂了英文儿歌并复述出来、答对了用英文出的数学题“13+13＝？”，又对出了“秦时明月汉时关”这句诗的后三句，最终，被“唐宋八大家是谁？”这道终极难题给问住了。录取名单中没有女儿的名字，赵静楠感觉挺委屈，她在一个“幼升小妈妈群”晒出了自己的经历，并忿忿道：“反正我女儿基础好，到哪儿上都行！”在天津，这样的私立校数量极少本就奇货可居，其极低的录取率和剑走偏锋的选拔方式，并不让人觉得稀奇。而赵静楠列出的“一个6岁孩子的学习清单”，才真正在群里引起了“惊涛骇浪”：“英语，词汇量4000左右，可与外教正常语速交流伊莎贝尔阿佳妮

原标题：最全！一文看懂全国32个省市医联体政策，明确产业趋势 编者按：本文来自微信公众号“动脉网”（ID：vcbeat），作者罗美；36氪经授权发布。 今年，全国各地的医联体均在有条不紊地进行。 然而医联体并非新事物，早在上世纪80年代，单单北京、上海、浙江等十一个省市就建立了近千种类型，多种形式的医疗协作联合体。 新医改之后，医联体又再次进入大家的视线，而且“又”成为医改新模式之一，被赋予了新时期的重任。 4月23日，国务院办公厅印发《关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》（统一简称医联体）。意见提出，开展医疗联合体建设，是深化医改的重要步骤和制度创新，有利于调整优化医疗资源结构布局，促进医疗卫生工作重心下移和资源下沉，提升基层服务能力，有利于医疗资源上下贯通，提升医疗服务体系整体效能，更好实施分级诊疗和满足群众健康需求。 其中，2017年6月底前，各省（区、市）都要明确推进医联体建设的工作方案，明确本地区医联体建设的目标及时间进度；10月底前，所有三级公立医院都要启动医联体建设工作。 到2020年，在总结试点经验的基础上，全面推进医联体建设，形成较为完善的医联体政策体系。所有二级公立医院和政府办基层伊莎贝尔阿佳妮

原标题：训练深度神经网络的必知技巧，你知道哪些？ 雷锋网按：本文作者章华燕，金桥智慧科技算法工程师，原文载于作者个人博客，雷锋网已获授权。 本文将主要介绍 8 种深度神经网络实现细节的技巧或tricks，包括：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法等。 1. 数据增广 在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力。 自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flipping），一定程度的位移或者裁剪和颜色抖动（color jittering）。此外还可以尝试多种操作的组合， 例如同时做旋转和随机尺度变换，此外还可以把每个patch中所有像素在HSV颜色空间中的饱和度和明度提升0.25-4次幂方，乘以0.7-1.4之间的一个因子，再加一个-0.1-0.1之间的值。同样你可以在色调通道（H）对每张图片或patch的所有像素增加一个-0.1~0.1之间的值。 2. 预处理 2.1 最简单的预处理方法： 零均值化 标准化 2.1.1 为什么要零均值化 数据有过大的均值可能导致参数的梯度过大，如果有后续的处理，可能要求数据零均值，比如PCA。零均值化伊莎贝尔阿佳妮