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　　四姑娘山大峰发生山难 一登山者坠崖遇难 　　华西都市报讯(记者刘建)据四川省登山协会消息，18日晨，一名登山者在阿坝州小金县四姑娘山大峰垭口附近发生滑坠，登山者朝长坪沟方向坠落遇难。据最新消息，遇难者遗体已在长坪沟三峰一侧找到，当地警方已到现场，目前遗体开始往山下转移。 　　四姑娘山位于阿坝州小金县，由四座山峰组成，由高至低分别是幺妹峰、三姑娘峰、二姑娘峰和大姑娘峰(又称大峰)，大峰海拔5025米，是四座山峰中攀登难度最低的，又被称为登山者的起步山峰。 　　据悉，近日四姑娘山降雪，天晴后白天雪融化，夜晚结冰，攀登线路非常湿滑。据知情人士透露，攀登者一行两人，有当地向导带路，在登顶下撤时，到大峰平台后开始进入有栏杆的横切处，由于冰雪路滑发生滑坠，从垭口横切处直接滑向三峰附近，高差达数百米。 　　四川省登山协会副秘书长高敏说，攀登任何山峰都会有各方面的潜在危险，一定不能大意，安全第一。据四川省登山户外运动协会消息，从上世纪80年代四姑娘山对外开放至今，大峰之前还没有出过任何山难事故。125卡盟

鱼香肉丝这么做，香滑脆嫩好下饭，米饭能多吃两大碗相传在很久以前，四川有一户生意人家，他们家里的人很喜欢吃鱼，对调味也很讲究，所以他们在烧鱼的时候都要放一些盐、葱、姜、蒜、酒、醋、酱油等去腥增味的调料。有一天晚上，女主人在家做晚餐，在炒另一个菜的时候，为了不使配料浪费，她把上次烧鱼时用剩的配料都放在这款菜中炒和，当时她还以为这款菜可能不会很好吃，害怕老公回来后不好交待，她正在发呆之际，她的老公做生意回家了。不知她老公是肚子饿了饥不择食，还是感觉这碗菜的特别，还没等开饭就用手抓起往嘴里送，刚吃了一口，就迫不及待地问老婆这菜是怎么做的，她正在结结巴巴不知如何回答时，却意外地发现老公是在称赞菜的美味，她老公见她没回答，又问了一句“这么好吃的菜是用什么做的”，就这样老婆才一五一十地给他讲了这道菜的由来。这款菜是用烧鱼的配料来炒和其它菜肴，才会其味无穷，所以取名为鱼香肉丝！当然，关于这个鱼香肉丝的故事真假我们无从考证，不过这道菜里用到的一些调料却是跟做鱼的调料差不多的，这道菜因为风味独特，也受到了全国各地人们的欢迎，其实鱼香肉丝这道菜里面是真的没有鱼的，而鱼的香味是来自于做菜的调料。不过现在的鱼香125卡盟

来源：经济日报-中国经济网经济日报-中国经济网10月18日讯 据中国驻乌克兰使馆经济商务参赞处消息，乌克兰LIGA新闻网10月16日消息，国际货币基金组织（IMF)引入了一种新的国家经济分类，根据该分类，乌克兰被纳入了新兴和发展中欧洲国家分组（Emerging and Developing Europe），独联体国家的分组已被取消。此前，乌克兰在独联体国家分组内，但自10月以来，四个独联体国家（白俄罗斯、摩尔多瓦、俄罗斯和乌克兰）已被纳入“新兴和发展中欧洲”这一区域性分组。其余的八个国家—亚美尼亚、阿塞拜疆、格鲁吉亚、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦是高加索和中亚区域分组（CCA）的成员，它们将与中东、北非、阿富汗和巴基斯坦（MENAP）合并，组成一个新的中东和中亚地区分组（MECA）。自2014年以来，乌克兰停止向独联体预算缴款，并于2018年初开始离开独联体。此后，乌克兰方面暂停了独联体内部达成的15项协议，计划终止超过70项其他协议。例如，在2019年1月，乌政府中止了关于国家间经济信息交流的协议；关于对外经济活动信息交流的协议；关于对外经济活动领域合作的协议。"125卡盟

中新经纬客户端10月18日电 据路透中文网18日报道，日前，英国和欧盟达成新的英国脱欧协议，瑞士百达资产管理预期，由现时开始，英镑将至少有5%的上涨空间，而英国股票则至少升10%；对以美元计价的投资者而言，这意味着大约有15%的上升空间。该报道称，欧盟领导人一致支持周四与英国达成的退欧协议，英国首相约翰逊须说服英国议会在两天后召开的特别会议上批准该协议。要让协议获批，约翰逊需要北爱尔兰民主同盟党(DUP)助其一臂之力，但该党拒绝支持该协议，称其不符合北爱尔兰的利益。百达资产管理国际多元资产部高级投资经理Shaniel Ramjee表示，若约翰逊未能获得跨党派的支持，预期英国将会进行大选或另一次公投。Ramjee表示，对以美元计价的国际投资者来说，估计从现在起，英镑及英国股票将分别有至少5%和10%的潜在上升空间。报道称，英国的并购活动此前已开始增加，而最近几星期有迹象表明，因脱欧协议有望达成，并购活动情况进一步上升。这显示外国投资者对估值吸引的优质英国企业有强烈兴趣。报道指出，从多元资产投资组合的角度来看，该行最近进一步增加英国股票的风险敞口。Ramjee表示，该行并且多年来首次对欧洲股票持乐观态度。该行还称，来自英国的订单减少是德125卡盟

选自arXiv作者：Daan de Geus等机器之心编译参与：高璇、张倩全景分割是图像分割的一个子领域，是语义分割和实例分割的结合。在这篇论文中，来自荷兰埃因霍芬理工大学的研究者提出了一种用于快速全景分割的端到端网络——FPSNet。该网络无需计算成本极高的实例掩码预测或融合启发算法，比现有的全景分割方法更快，同时分割质量也有一定的竞争力。用 FPSNet 在不同分辨率图像上实现的全景分割结果。论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.03892.pdf在论文中，研究者介绍了这种名为 FPSNet 的全景分割网络。它无需计算成本极高的实例掩码预测或融合启发算法，而是通过将全景任务转换为自定义的像素级密集分类任务来实现，该任务将类别标签或实例 ID 分配给每个像素。他们在 Cityscapes 和 Pascal VOC 数据集上评估了 FPSNet，发现 FPSNet 比现有的全景分割方法速度更快，同时可以实现相似甚至更好的全景分割性能。在 Cityscapes 验证集上，对于分辨率为 1024x2048 的图像，FPSNet 的预测时间为 114 毫秒（是所有方法中最快的），全景质量得分为 55.1%（所有方法的最佳得分是 60.2%）。对于 Cityscapes 数据集和 Pascal VOC 数据集的较低分辨率图125卡盟