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　　即便是在紧张的备案期，互金上市潮热度未减。4月23日，互联网金融公司凡普金科已向香港联交所正式递交招股书，申请赴港上市。　　凡普金科成立于2013年，经营线下借款服务，后来随着“爱钱进”“钱站”APP2014年、2015年上线，转为线上运营，兼营POS机消费分期和汽车融资租赁等。该公司在2014年于开曼群岛注册成立为获豁免有限公司，2015年1月成立了全资附属公司凡普香港，组成集团的境外控股架构。该公司的最大股东是4名创始人，张辉、董祺、张帆、杨帆等4人拥有该公司已发行股本的63.87%。　　招股书中还显示，今年年初，凡普金科完成B轮融资，包括农银国际、国泰君安在内多家机构参投，此前，凡普金科曾获高榕资本A轮融资。　　至于凡普金科的规模，招股书称，根据奥纬咨询报告，截至2017年末，按照撮合借款未偿还余额看，排名市场第4，市场份额是2.6%；交易量排名第3，份额是2.4%。成立以来，该公司90万借款人撮合借款510亿元人民币，笔均借款3.7万元，期限32个月。　　从业绩来看，凡普金科近2年以每年4倍的增速实现收入增长，2015年为2.64亿元，2016年为9.89亿元，而2017年跃升到42.19亿元，复合年增长率为299.4%。从千门之门

　　新华社评论员文章称，让网信事业更好造福人民，必须做好信息化和工业化深度融合的大文章。网信事业代表着新的生产力、新的发展方向，加快推动数字产业化、产业数字化，依靠信息技术创新驱动，有利于释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用，带动更多人创新创业。推动互联网和实体经济深度融合发展，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，促进资源配置优化。 (责任编辑：DF314) 千门之门

原标题：这款“五个趾头”的鞋，让我跑步时放飞了自我 — Vibram健身训练跑步五趾鞋评测 阅读过《BORN TO RUN》中文简体版《天生就会跑》以后，对赤足跑异常感兴趣，于是购入了我的第一双Vibram五趾鞋——Komodo Sport。现在还对第一次路跑印象深刻。一是鞋底真的好薄！二是突然觉得自己不会跑步了！三是犹如回到孩童时代第一次自己学着穿鞋一般，这种感觉很神奇！ 这次在极果网申请到了2018春季上市的Vibram V-TRAIN健身训练跑步五趾鞋，一种老友相见的感觉油然而生。 说到Vibram，有必要讲讲她的历史。1937年，因为陈旧的登山鞋科技，Vitale Bramani在山难中痛失6位挚友。之后他开始研发更具功能性的Vibram鞋底。长期致力于创新适用于双脚的功能性产品，Vibram厚积薄发。 2005年，意大利总部发布了品牌首个跑鞋产品——五趾鞋，它向世人展现了一个鞋底配件制造商如何转变成一个品牌的故事。如前文所说，2009年，《天生就会跑》这本由美国记者Christopher McDougall撰写的跑步畅销书更是为赤足跑以及五趾鞋浪潮推波助澜。开箱评测 V-TRAIN五趾鞋采用简约的纸盒包装，纸盒比普通鞋盒要小1/3，封面上一只显示着力面的脚掌，凸显五趾鞋的功能定位。 千门之门

原标题：小米6X真机图曝光 全金属机身已铺货 明天发布 中关村在线消息：明天小米6X将正式在武汉大学发布。今天微博上曝光出两张该机的真机图。一起来看一下。 图片来自微博 从曝光的图片可以看到小米6X全身采用全金属机身设计，后置双摄+后置指纹识别。曝光的网友还透露，目前小米6X已经铺货了。 根据以前的消息，小米6X搭载高通骁龙660移动平台，摄像头采用前置2000万+后置2000万组合，支持AI美颜、柔光自拍。此外，小米6X还加入了AIE人工智能引擎。网络方面，该机支持双卡双待和全网通。从定位来看，该机定位中端，售价预计1799元起。千门之门

原标题：优必选悉尼 AI 研究院 AAAI 2018 顶会论文一览 雷锋网 AI 科技评论按：第 32 届人工智能顶级会议 AAAI 2018 在美国新奥尔良召开。在今年的 AAAI 上，优必选悉尼 AI 研究院共有 5 篇论文入选，其中 3 篇 oral，2 篇 poster。 在 AI 科技评论推出的数据库项目「AI 影响因子」中，优必选悉尼 AI 研究院已经凭借 4 篇 CVPR 录用论文上榜「AI 影响因子论文类目活跃企业」。优必选悉尼 AI 研究院也即将在五月份于 AI 慕课学院上做论文解读的直播分享，敬请期待。 论文摘要如下： 论文 1：Domain Generalization via Conditional Invariant Representation 为了将从源域的数据里学习到的模型泛化到将来的某个目标域，我们的方法希望学习到域不变的特征。以前的域自适应方法都是通过匹配特征的边缘分布 P(X) 来学习域不变特征，但是这种方法假设 P(Y|X) 在不同的域稳定不变，现实情况很难保证。我们提出通过匹配条件概率 P(X|Y) 并同时衡量 P(Y) 的变化来保证不同域之间的联合分布 P(X,Y) 相同。条件域不变特征通过两个损失函数进行学习，一个衡量以类为条件的分布差异，一个衡量以类别归一化的边缘概率分布千门之门