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原标题：一招鲜，吃遍天 平昌冬奥会临近尾声，采访间隙，我们点开平昌冬奥会奖牌榜，忽觉眼前一亮——位居金牌榜前两位的挪威和德国，分别获得13金，关键是他们获得的金牌项目高度集中。其中挪威队的13枚金牌中有11枚来自雪上项目，德国队除一枚双人滑金牌外，其余12枚全部来自雪上项目。 一招鲜，吃遍天。冬季运动强国用事实诠释了一个浅显而实在的道理。 如同武侠小说中那些武功卓绝的高手都有自己的独门绝技一样，奥运会上体育强国也都有各自的优势项目。正是因为各有“撒手锏”，才保证了他们多年来在各自优势项目上拥有立于不败之地的实力。平昌冬奥会上挪威、德国双雄的金牌分布，正是这一现象的生动注解。 某些国家在部分运动领域拥有雄厚底蕴，就会形成“江山代有才人出”的集体称霸模式。荷兰队就是这种模式的典型代表，凭借在速度滑冰项目上的人才优势，荷兰队在平昌冬奥会上已经拿下7枚速度滑冰金牌，让其他国家运动员几乎无法染指这一项目的金牌。 在竞技场上，不乏个别运动员凭借自身强大实力在某个项目上统治多年的事例。像美国单板滑雪传奇肖恩·怀特从都灵冬奥会开始，连续参加四届冬奥会拿到三届冠军，成了男子单板滑雪U型场地赛的金牌将夜在线观看

原标题：法国出台新计划 预防极端思想蔓延 据新华社巴黎2月23日电 （记者韩冰）法国总理府23日公布消息说，总理爱德华·菲利普当日在北方城市里尔公布一项包含60条措施的新计划，旨在通过在监狱、社交媒体和学校等多个领域采取措施，加强预防极端思想蔓延，从而更好地保证法国国土安全。 根据这一新计划，法国政府今年将在全国各监狱中增设4个极端化评估区，加强监狱机构对思想倾向极端化在押人员的甄别。同时，法国政府还将在监狱中增设3个极端分子个人区别对待区，对思想极端的在押人员有针对性地加强管理，防止他们在监狱中传播极端思想。将夜在线观看

原标题：外交部回应美国涉朝制裁 新华社北京2月24日电 针对美国财政部宣布对朝鲜以及包括中国实体在内的一些国家涉朝企业、船只及个人实施制裁，外交部发言人耿爽24日表示，中方坚决反对美方根据国内法对中方实体或个人实施单边制裁和“长臂管辖”。 耿爽说，中国政府始终全面、严格执行安理会有关涉朝决议，履行自身承担的国际义务，决不允许中国公民和企业从事违反安理会决议的活动。对经调查确属违反安理会决议、违反中国法律法规的行为，中方都将依法依规作出严肃处理。 “中方坚决反对美方根据国内法对中方实体或个人实施单边制裁和‘长臂管辖’。我们已就有关问题向美方提出严正交涉，要求美方立即停止有关错误做法，以免损害双方在相关领域的合作。”耿爽说。将夜在线观看

摘要 24日，全国人大常委会批准，股票发行注册制改革获准延长2年，至2020年2月29日。同时，要求国务院应当及时总结实践经验，于延长期满前，提出修改法律相关规定的意见。 　　中国银行国际金融研究所研究员王有鑫对中新社国是直通车表示，注册制的本质是以信息披露为核心，需要司法制度的密切配合。因此，如果没有司法制度的保障，贸然推行注册制，可能给不法企业提供了公开合法的行骗机会。　　当前，资本市场信息披露制度尚不完善。獐子岛扇贝意外死亡事件就暴露了部分上市公司信息披露存在质量和真实性问题。　　除了信息披露制度的不健全，实施注册制，资本市场的退市制度也有待完善。方正证券策略高级分析师胡国鹏在接受中新社国是直通车的采访时指出，实施股票发行注册制，必须要先完善退市制度。　　“退市制度要与注册制相契合，也就是说资本市场进与退的数量是要相匹配的，不能上了四五百家，而只退十几家，这样是不匹配的。”胡国鹏说。　　中国资本市场的退市制度还没有实现常态化。数据显示，自2001年中国证券市场建立退市制度以来，截至目前A股市场共计94家公司退市，平将夜在线观看

原标题：网络表示学习领域（NRL/NE）必读论文汇总 雷锋网AI科技评论按：近日，Cunchao Tu 和 Yuan Yao 两位研究者在 GitHub 上总结发表了一份关于网络表示学习（NRL: network representation learning）和网络嵌入研究领域（NE: network embedding）必读论文清单。这份清单共包含 5 篇综述论文和 64 篇会议期刊论文。同时两位研究者在 GitHub 上发布了 NE / NERL 的开源工具包 OpenNE。该库提供了标准的 NE / NRL（网络表示学习）培训和测试框架，目前在 OpenNE 中实现的模型包括 DeepWalk，LINE，node2vec，GraRep，TADW 和 GCN。 五篇必读Survey Papers Representation Learning on Graphs: Methods and Applications. 作者：William L. Hamilton, Rex Ying 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.05584.pdf 论文摘要：在不同图（Graph）上的机器学习是一项重要且无处不在的任务，其应用范围从药物设计到社交网络中的好友推荐。该领域的主要挑战是找到一种方法来表示或编码图结构，以便机器学习模型可以轻松利用它。传统的机器学习方法依赖于用户定义的启发式方法来提取编码关于图的结构信息的将夜在线观看