study的第三人称单数

　　春节后A股迎来开门红，创业板指表现突出，春节后两个交易日上涨近4.80%。截至2月12日，跟踪创业板指的易方达创业板ETF春节后两个交易日上涨近5%，日均成交额超12亿元，是全市场成交最活跃的股票型ETF之一。 　　易方达基金表示，创业板指节后强势表现与两方面因素有关。一方面，科创板的持续升温为创业板指创造了反弹机会。科创板及注册制总体实施方案公布，激发市场风险偏好向成长股转移，而创业板指正是优质成长股的代表。另一方面，市场对创业板业绩风险的担忧已得到较为充分的消化。春节前创业板指成份股公司业绩快报密集披露，商誉减值风险随之释放。　　据介绍，易方达创业板ETF在近年创业板估值回调过程中受到市场持续高度关注，2018年吸引超过130亿元资金流入，目前规模已超过183亿元。（文章来源：中证网） (责任编辑：DF378) study的第三人称单数

　　2月12日，济南历下区出让两宗相邻地块，分别是铁道职业技术学院二期改造项目D-2地块和B地块，两宗地块总占地面积4.60万平方米，总起价15.37亿元，最终两宗地块由山东中建房地产开发有限公司以底价摘取。　　铁道职业技术学院二期改造项目D-2地块是普通商品住房用地，占地面积为3.47万平方米，地上最大容积率为2.9，起价11.59亿元，住宅楼面价为11518.8元/平方米。　　B地块为商务金融用地，占地面积为1.13万平方米，地上容积率为4.5，起价3.78亿元，楼面价为7423.8元/平方米。　　出让文件要求，两宗土地竞得人须在本项目内或项目周边以住宅3350元/平方米价格、非住宅4350元/平方米的价格，向济南城市投资集团有限公司提供建筑面积5万平方米住宅和3万平方米的非住宅。　　此外，竞得人需在划定区域内建设面积2.54公顷的18班小学、9班幼托，建设费用约4320万元。　　值得注意的是，两宗地曾在2018年12月27日的土地拍卖中流拍。（文章来源：观点地产网） (责任编辑：DF378) study的第三人称单数

　　据国家卫健委官网12日消息，国家卫健委办公厅发布《关于开展“互联网+护理服务”试点工作的通知》(下称《通知》)，并发布《“互联网+护理服务”试点工作方案》(下称《方案》)。《通知》提出，经过一年左右的试点，探索适合我国国情的“互联网+护理服务”的管理制度、服务模式、服务规范以及运行机制等，目前已将北京、天津、上海、江苏、浙江和广东等六省市纳入试点。 　　国家卫健委提到，据国家统计局统计，截至2017年底，我国60岁及以上人口数为2.4亿人，占总人口的17.3%。我国患有慢性病的老年人有1.5亿，占老年人总数的65%，失能、半失能的老年人4000万左右。失能、高龄、空巢老人的增多，使得很多带病生存的老年人对上门护理服务需求激增。近年来，党中央、国务院印发多个文件，明确要积极发展护理服务业。 　　国家卫健委指出，随着互联网信息技术与卫生健康工作的深度融合，近期部分地区出现了 “网约护士”，大多由社会力量主导推动。其实质是互联网+护理服务，即依托互联网等信息技术，通过“线上申请、线下服务”的方式，由护士上门为群众提供护理服务。 　　国家卫健委表示，为进一步贯彻落实《国务院办study的第三人称单数

　　中国证监会于2019年1月30日晚间发布了《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》(“科创板实施意见”)。同时中国证监会和上交所就有关科创板具体规定公开征求意见。 　　作为一个执业时间超过十年的证券律师，笔者这两天通读全部科创板细则征求意见稿，希望从实务角度就其中一些问题谈一谈个人看法，并对各方认识这个中国资本市场的新篇章有所帮助。 　　股东、实际控制人及其控制的其他企业间不存在同业竞争，以及严重影响公司独立性或者显失公允的关联交易。中国证监会在2015年底对主板和创业板首发上市管理办法进行修订时都删除了前述规定。但在实践审核中中国证监会仍然非常关注发行人的同业竞争和关联交易情况。例如IPO51条中明确规定：发行人不能简单以产品销售地域不同、产品的档次不同等认定不构成“同业”；对于控股股东、实际控制人与发行人存在关联交易，且关联交易对应财务指标占发行人相应指标的比较较高(如达到30%)，发行人应充分说明是否影响发行人的经营独立性、是否构成对控股股东或实际控制人的依赖，是否存在通过关联交易调价发行人收入利润或成本费用、对发行人利益输送的情形。 study的第三人称单数

近日，由剑桥大学领导的研究人员设计了一种用于药物发现的机器学习算法，该算法的效率是工业标准的两倍，可以加快开发新的疾病治疗方法的进程。研究人员使用他们的算法来识别新的分子，激活了一种被认为与阿尔茨海默病和精神分裂症相关的蛋白质。药物发现的一个关键问题是预测一个分子是否会激活特定的生理过程。所以研究人员会构建一个统计模型寻找已知的激活过程的分子之间的化学模式，但是建立这些模型的数据是有限的，因为实验成本很高，并且不清楚哪种化学模式在统计上是有意义的。剑桥卡文迪什实验室的阿尔法·李博士认为机器学习在计算机视觉等数据丰富的领域取得了重大进展，下一个前沿领域就是科学应用，例如药物发现。虽然研究人员对这个问题有着物理上的洞察力，但最大的问题是如何将数据与基础化学和物理学结合起来。该算法由Lee和他的同事与生物制药公司辉瑞合作开发，利用数学将与药物相关的化学模式分离出来。重要的是，该算法研究已知活性分子和已知不活跃的分子，并识别分子中哪些部分对药物作用很重要，哪些部分不重要。一种被称为“数学原理”的随机矩阵理论给出了数据集，然后将其与活性和非活性分子的化学特征的统计数据进行比较，得出哪些化学模式对结study的第三人称单数