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摘要 当前，地方债务风险和金融风险主要是机制问题而非规模问题。如果不理顺机制打破刚兑，即使现在清理完地方债，以后同样的问题还是会卷土重来。因此关键是建立机制，买单要买出效果。 　　当前，地方债务风险和金融风险主要是机制问题而非规模问题。如果不理顺机制打破刚兑，即使现在清理完地方债，以后同样的问题还是会卷土重来。因此关键是建立机制，买单要买出效果。 　　2010年以后，经济增速基本呈现单边下行。自2016年以来，经济增速呈L型企稳态势，经济发展进入新的平台，这是一个时间窗口期，去杠杆成为一个宏观战略。在这一背景下，关键是要建立对无效投资的约束，推动高质量发展。而有效投资具有外溢性，即便成本略高也还是要鼓励。 　　很多金融问题的背后是财政问题，金融风险的背后是财政风险。2009年出现大规模融资需求，2010年宏观调控后融资需求仍在但供给不足，2012年金融自由化、影子银行体系崛起。影子银行体系规模达几十万亿元，主要就是银行的钱，包括理财29万亿。按照金融监管的要求，金融机构不能给产能过剩的国企、地方融资平台和不达标的企业提供融资老域名

摘要 地方债是一个不轻松的话题。当前地方债问题迫在眉睫，已经积累到难以为继的临界点。我们可以提出一个问题：地方债的明斯基时刻是否已经来临？ 　　地方债是一个不轻松的话题。当前地方债问题迫在眉睫，已经积累到难以为继的临界点。我们可以提出一个问题：地方债的明斯基时刻是否已经来临？ 　　公开数据显示，我国显性地方债规模约有16万亿元，相当于GDP的20%。果真只有这么点地方债的话，考虑到地方政府手中掌控庞大的地方国有资产，这点地方债怎么算也不大，的确不足以担忧。但问题的关键在于是不是只有16万亿？现在最大的问题是地方债讲不清楚。 　　大家一般讲的地方债的概念与国际清算银行、国际货币基金组织讲的地方债的概念完全不一样。大家试图从不同的角度去推算、估计地方债的规模。2014年、2015年的时候，中央下决心摸底地方债，摸出来政府债务的三个概念。第一个概念是地方政府直接负有偿还责任的债务，这部分债务的规模约为15万亿元。第二和第三个概念是政府负有间接责任和有帮助责任的债务。既然是政府负有帮助责任的，那么这部分债务可能就要算进政府债务里老域名

摘要 2018年的中国经济要做实做优，要防范化解重大金融风险，尤其需要重视地方政府债务风险。问题在于，地方上还需要搞多大规模的基础设施建设？有没有形成新的化解风险的长效机制？我主要从宏观经济的角度来谈谈对这些问题的认识。 　　2018年的中国经济要做实做优，要防范化解重大金融风险，尤其需要重视地方政府债务风险。问题在于，地方上还需要搞多大规模的基础设施建设？有没有形成新的化解风险的长效机制？我主要从宏观经济的角度来谈谈对这些问题的认识。 　　第一，地方政府的基础设施建设存在期限错配问题。中国仍然是一个发展中国家，到各地去看，还有大量的项目需要建设，还有很多事情要做。问题是多长时间做完，时间上如何分配。短期内上大量建设项目，就是为了维持高投资、高增速，实际上还是GDP挂帅。这样做必定是要出问题的，是不可持续的。 　　首先会出现的问题是，资金跟不上，缺现金流，就要找风险大的资金。有的借钱是为了还利息，实际上成了“庞氏融资”。还是要坚持量力而行的原则，按照已有财力和正常融资能力安排建设项目。第二个问题是，在已有技术水平老域名

第15届欧洲专业视听集成设备与技术展（荷兰ISE 2018）即将于2018年2月6日-9日在阿姆斯特丹RAI展览中心举行。达科电子（Daktronics）（纳斯达克股票代码：DAKT）将展出最新一代技术，包含小间距LED、交互内容以及COB（chip-on-board）技术。公司展位在8号展厅K240展台。 达科电子欧洲、中东及非洲市场副总裁Pete Egart表示：“ISE展会为我们与国际合作伙伴进行沟通提供了绝佳的机会，我们将继续研究和开发针对客户独特需求的应用的解决方案。此外，ISE提供了面向潜在客户分享想法和展示技术的良好氛围。” 今年，达科电子将展示COB技术。这项新兴技术的进展展示，也是公司50年创新历程的重要节点。 展位上的交互内容将为与会者提供一个如何让LED显示屏引人入胜的真实案例。 满足超近距离观看的新一代LED技术可提供1.2,1.5,1.9和2.5mm的像素间距。这些小间距LED为场馆和广告商提供了向观众传达信息的新方式。达科创新的专有锁定系统，在安装和维修模式下几乎消除了任何潜在LED损坏的可能。 达科在过去的14年中均参与了ISE展，并在全球范围内不断与客户建立联系。老域名

原标题：谷歌正式开源 Hinton 胶囊理论代码，即刻用 TensorFlow 实现吧 雷锋网 AI 研习社消息，相信大家对于「深度学习教父」Geoffery Hinton 在去年年底发表的胶囊网络还记忆犹新，在论文 Dynamic Routing between Capsules 中，Hinton 团队提出了一种全新的网络结构。为了避免网络结构的杂乱无章，他们提出把关注同一个类别或者同一个属性的神经元打包集合在一起，好像胶囊一样。在神经网络工作时，这些胶囊间的通路形成稀疏激活的树状结构（整个树中只有部分路径上的胶囊被激活）。这样一来，Capsule 也就具有更好的解释性。 日前，该论文的第一作者 Sara Sabour 在 GitHub 上公布了论文代码，大家可以马上动手实践起来。雷锋网 AI 研习社将教程编译整理如下： 执行 test 程序，来验证安装是否正确，诸如： python layers_test.py python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --train=false --dataset=cifar10 \--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \--summary_dir=/tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/cifar/cifar{}/model.ckpt-600000 \--num_trials=7 CIFA老域名