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摘要 【节后首周权益类ETF成交额大增】春节后首周市场强势上涨，沪指深指分别上涨2.45%和5.75%。wind数据显示，两市权益类ETF超九成上涨，总成交额538.84亿元，较春节前一周增加116.37亿元。但权益类ETF份额总体减少16.34亿份。 春节后首周市场强势上涨，沪指深指分别上涨2.45%和5.75%。wind数据显示，两市权益类ETF超九成上涨，总成交额538.84亿元，较春节前一周增加116.37亿元。但权益类ETF份额总体减少16.34亿份。 具体看，华夏上证50ETF份额保持不变，周成交额83.77亿元，增加17.29亿元；华泰柏瑞沪深300ETF小幅减少1.18亿份，周成交额67.38亿元，增加17.67亿元；南方中证500ETF份额增加0.83亿份。创业板相关ETF份额减少明显。易方达创业板ETF份额减少3.22亿份，周成交额54.71亿元，增加12.17亿元；华安创业板50ETF份额减少13.38亿份。 截至2月14日，两市权益类ETF总融资余额较春节前一周减少1.28亿元，至643.81亿元；总融券余量较春节前一周增加0.94亿份，至8.72亿份。（文章来源：中证网） (责任编辑：DF328) 电信营业厅
中新网兰州2月17日电 (记者 魏建军)“我们刚来那会，哪有绿地，全是沙，一刮风，直接就看不到人了。”甘肃古浪金水源丝路驿站景区副总经理周杰感慨，从2014年扎根“沙窝”，6年间，他们已植树150万株，每年为当地打工的农民，发放工资300万元左右。“既播了绿，也助农增收。”
图为在该驿站举行的2019中国·古浪首届丝路新春灯会。 魏建军 摄
金水源丝路驿站位于甘肃省中部，河西走廊东端，乌鞘岭北麓，腾格里沙漠南缘。依托“沙窝”，该驿站先后打造了民俗博览园、沙漠戏雪乐园、九曲黄河灯阵、民俗文化展览馆等场所。
图为当地村民欣赏灯展。 魏建军 摄
充满丝路元素的创意灯展，挂满灯笼的“农家小屋”，还有现代时尚的梦幻星空……春节期间，2019中国·古浪首届丝路新春灯会正如火如荼举行，当地民众在近一个月的时间内，除了可以感受到千年丝路文化，更能感受到用灯点亮的农耕文明。
然而，无法想象的是，眼前这万人同赏的丝路灯展，曾是一片荒无人烟的沙漠。“我们负责人米金龙是当地人，他在内蒙古‘发家’后，来回报家乡。”周杰说，自己和一同从内蒙古过来的十余个“异乡人”，最初看到这片土地后，“心凉了半截”，要在严缺水的沙漠电信营业厅
新华社上海2月17日电 在新一轮优化营商环境的进程中，上海市嘉定区正着手公布实施“马上办、网上办、就近办、一次办”审批服务事项目录，及时进行目录内容的动态更新和调整，进一步提升审批服务效能。 推进新一轮营商环境的优化，是上海全市开春的“头号工作”。记者从嘉定区了解到，这里的一批重大项目跑出了全市审批的新速度。 据了解，上海嘉定在全市优化营商环境的过程中不断呈现亮点：一批重大项目跑出全市审批新速度，上汽大众新能源工厂等项目都在48小时内完成从拿地到获得施工许可证的审批过程；建筑垃圾与湿垃圾处理项目从规划批准到开工仅用了88天。同时，一批创新做法加快了探索实践，在全市首创食品药品经营“许可一证通”，做到开办药店只跑一次、只办一证；不动产登记试行“全网通”，实现只跑一窗、最多5天办结。 根据相关的审批服务便民化方案，上海嘉定明确：合法合规的事项“马上办”，原则上当场办结，减少企业和群众现场办理等候时间；加快实现企业和群众办事“网上办”，凡与企业生产经营、群众生产生活密切相关的审批服务事项“应上尽上、全程在线”，切实提高网上办理比例；面向电信营业厅
(新春见闻)95后“接棒”铁路电报 续写“永不消逝的电波”
中新网上海2月17日电(记者 张亨伟)在通讯业发达的今天，电报已经走出人们的日常生活，但是对于95后的高山行来说，发报、收报只是一个新的开始，一年前大学刚毕业的他走上了铁路报务员的岗位。
高山行为所发的电报加盖“证印” 张亨伟 摄
2月17日，正值春运返程期间，记者走进了中国铁路上海局集团公司上海通信段的电报所，印象中的老式的电报设备，如今已被电脑和打印机替代。十几名员工分为三个班，轮流24小时守候在岗位上。高峰期间每天要处理4、5百份电报，内容主要是关于旅客列车载客情况、货车编组、水箱加水、内燃机车加油、临客开行、紧急突发情况等。
58岁张贤就要退休了，作为一名铁路老兵，他希望把铁路电报认真细致负责的工作态度和精神永远传承下去。 张亨伟 摄
小高作为电报所最年轻的一员，目前在师傅们的指导下只能做些基本工作，他拿出一本7000字的明码本告诉记者：“一个报务员的基本功至少需要熟背2000个明码，一组数字对应一个汉字，只能靠死记硬背，没有窍门，背了一年多，现在只掌握1千多个。”
虽然在很多人眼中，电报是一种老式的传播方式，但是在铁路运电信营业厅
文｜脑极体
新年伊始，伯克利就传出新进展，他们教机器人做家务的能力更上一层楼了。
在最新的论文中，伯克利介绍了他们是如何让机器学会读懂人类的潜台词或未尽之意，而不是傻乎乎地按照字面意思或者奖励系统来机械地运动。
举个例子，当餐桌机器人上菜时，它会知道躲避酒柜，或者在停电等紧急情况下停止端盘子，而不是为了尽可能多地得到奖赏（端一个盘子系统会提供一个奖励），而马不停蹄地送盘子。甚至还可能直接把盘子打碎，这样就可以获得更多的“盘子”（奖励）了……
反正我看到这个新闻时，第一反应是机器人可真笨啊，这么简单的任务我两岁的小侄子都会做。第二反应是伯克利教机器人做家务的执念也未免太深了吧！
之前还开发过引擎教机器人铺床单、叠衣服、收拾桌面，总之，非要让机器人掺和家务这件事不可。
想要挑战家务技能的除了伯克利，还有Deepmind。去年2月，Deepmind就提出了一种新的学习范式“计划辅助控制SAC-X”，来帮助机器人学会整理桌子和堆叠衣物。
前不久佐治亚理工学院的研究人员，也发表了新的强化学习算法，可以教会机器人穿衣服。
为什么这么多AI巨头不约而同地走上了家务培训的道路？未来我们能拥有《底特律》中卡拉小姐姐那样温柔能干的家政电信营业厅