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原标题：博通并购案再起波澜 高通被要求推迟股东大会 按照计划，高通将于3月6日举行年度股东大会，届时股东将就博通提名的六位董事会候选人进行投票。 据路透社报道，美国外国投资委员会发布临时命令，要求高通推迟举行年度股东大会，美国外国投资委员会会负责审查外国在美国投资对国家安全的影响。 据悉，美国外国投资委员会要求高通将董事会选举推迟30天，这项措施让美国外国投资委员会有时间对博通的收购要约进行全面调查。 业内人士表示， 博通收购高通不仅面临美国方面的压力，欧洲同样不希望这项交易达成。 欧盟担心，如果博通收购高通的话，这家位于新加坡的公司会掌握欧洲公民的隐私数据，因为在新加坡，数据保护标准要低于欧洲的相关标准，所以欧洲不希望一家处理欧洲公民敏感信息的公司（高通）落入新加坡公司的手中。网站推广计划

原标题：国家统计局：2017年全年网上零售额71751亿元！ 【PConline资讯】3月1日消息，国家统计局昨日发布《中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报》（以下简称《公报》）。《公报》显示，初步核算，全年国内生产总值827122亿元，比上年增长6．9％。全年人均国内生产总值59660元，比上年增长6．3％。全年国民总收入825016亿元，比上年增长7．0％。 2017年全年网上零售额71751亿元，比上年增长32．2％。其中网上商品零售额54806亿元，增长28．0％，占社会消费品零售总额的比重为15．0％。在网上商品零售额中，吃类商品增长28．6％，穿类商品增长20．3％，用类商品增长30．8％。2016年末全国25．1％的村有电子商务配送站点。 在国内贸易方面，全年社会消费品零售总额366262亿元，比上年增长10．2％。按经营地统计，城镇消费品零售额314290亿元，增长10．0％；乡村消费品零售额51972亿元，增长11．8％。按消费类型统计，商品零售额326618亿元，增长10．2％；餐饮收入额39644亿元，增长10．7％。 在限额以上企业商品零售额中，粮油、食品、饮料、烟酒类零售额比上年增长9．7％，服装、鞋帽、针纺织品类增长7．8％，化妆品类增长13．5％，金银珠宝类增长5．网站推广计划

原标题：腾讯王卡系列套餐日租宝升级为1元800MB全国流量 　　【PConline资讯】在蚂蚁宝卡、腾讯王卡、2233卡等互联网套餐的推动下，中国联通2017年可以说是赚得“盆满钵满”。数据显示，2017年中国联通净利润预计约为18.3亿元，同比增长月193%; 4G 用户净增7033万，达到1.73亿。当然，中国联通在收获的同时也为“老用户”带来了不少福利。 　　比如，阿里宝卡、2233卡的日租宝已经升级为全国流量，现在最受欢迎的联通互联网套餐“腾讯王卡”也开始跟进这一福利：2018年3月1日起，腾讯王卡所有套餐的日租宝均永久升级为全国流量。 　　也就是说，目前无论是腾讯小王卡、大王卡，还是腾讯地王卡、天王卡购买日租宝流量，均不再区分省内省外，1元即可获得800MB国内流量(之前为1元800MB省内流量，2元800MB国内流量，且必须满足入网≥6个月或余额≥200元)。 　　需要注意的是，老用户需要手动申请升级才能生效，而3月1日之后入网的新用户可直接升级，还能通过充值 300元以上 话费升级为“1元 1GB 全国流量”。升级途径：联通 手机 营业厅“日租宝流量升级特权功能”中点击升级按钮即可，或前往“王卡助手” 微信 公众号——个人中心—网站推广计划

原标题：奔驰展示全新 AR 技术，扫一扫即可查看实时车况 奔驰在今年的 MWC 展会上展示了他们最新的 AR 增强技术：Vehicle Lens。 当你安装了APP并用手机对准你的大奔之后，手机屏幕上就会以AR的形式显示出车辆的相关信息。比如把手机靠近轮胎可以查看胎压，扫描发动机舱可以查看油量、公里数和冷却液位之类的车辆信息。甚至这个应用还能统计车辆最近的驾驶记录，提醒车主避免疲劳驾驶。 扫一扫就能查看车况，乍一看这个App还是非常方便的。只是我有一个疑问：为什么不直接看仪表盘呢？ 本文由极果用户D.K.原创网站推广计划

原标题：进化策略入门：最优化问题的另一种视角 雷锋网 AI 科技评论按：这是 otoro.net 的系列技术博客之一，以通俗可视化的方法讲解了进化策略（Evolution Strategies）中的诸多概念。雷锋网 AI 科技评论全文编译如下。 本文将通过一些可视化的案例向大家解释进化策略是如何工作的。为了方便更多入门读者理解本文，我将对相关公式做简化处理。同时，我也为希望理解更多数学细节的读者提供了相关数学公式的原始论文。这是本系列的第一篇文章，在本系列中，我会向大家介绍如何在诸如 MNIST、OpenAI Gym、Roboschool、PyBullet 等任务中应用这些算法。 引言 神经网络模型是非常灵活的，有着强大的数据表示能力。如果我们能够找到合适的模型参数，我们可以使用神经网络解决许多困难的问题。深度学习的成功在很大程度上归功于使用反向传播算法，它可以高效地计算目标函数梯度的能力，而这个目标函数中包含着所有的模型参数。通过这些基于梯度的计算，我们能高效地在参数空间中寻找到有利于神经网络完成任务的解。 然而，仍然有很多问题是反向传播算法所不适用的。例如，在强化学习（reinforcement learning）问题中，我们同样可以训练一个神经网络去做一系列网站推广计划