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仔细梳理近年来被通报的典型案例可以发现，脱贫攻坚中的“面子工程”的确屡见不鲜。有的地方举债兴建“高大上”的村委会、行政中心；有的地方花大价钱搞“脱贫摘帽”专题宣传片；还有地方挪用农村危房改造资金用于特色民居改造……凡此种种，不仅侵害了贫困群众的切身利益，还严重损害了基层党组织和政府的威信，更影响到脱贫攻坚的实际成效。

期限利差方面，AAA和AA+的3-1年和5-3年城投利差大幅下行，幅度超过产业债。我们认为在资金面较为宽松，城投估值波动受风险事件变弱的情况下，城投期限利差仍有20bp以内的下行空间。区位利差方面，极值法的区位利差还未下行，说明市场对于个别省份，例如辽宁、云南等地区仍然十分担忧。但是标准差法区位利差下行，体现市场对于中等偏弱地区的城投开始进行了区位下沉，例如吉林、甘肃等地。我们认为此逻辑会继续演绎，重点关注中等偏弱地区的城投利差下行的机会。

如果要让 AI 搞不定某个游戏，有一个很有可能会起到很大作用的要素，就是在游戏中引进某些半合作机制，比如《Settlers of Catan》中的买卖和《Diplomacy》中的谈判。所以可能在游戏规则里加一条可以和其它玩家换牌？当然了，真要是这么改了，这还算不算是扑克都不好说了。

这次罕见的极端天气让各地的收容场所人满为患。在密歇根州，兰辛市（Lansing）的收容所已经“超负荷”，据市长安迪·思科（Andy Schor）说。有气象学家形容，一整代人都没见芝加哥如此冷的天气。这是自上世纪八十年代中期以来芝加哥温度首次降到零下30摄氏度以下。

现在，在我们的 NIPS 论文和《Science》论文中，我们已经阐述了理论上非常有力的不完全信息博弈中的子博弈解决方法。这些方法中借助对整个博弈的策略蓝本得出不同子博弈的值，然后也就是依靠这些值在不同的子博弈之间取得平衡。‘冷扑大师’没有使用深度学习啊。这是你们有意识地选的吗？还是说到了最后发现反正没用上？你们有没有试过，效果不好吗？以及，现在我们都知道了另一个用了神经网络的扑克 AI DeepStack 表现如何。如果回过头重新考虑一下，你们有可能用神经网络吗？

Tuomas Sandholm 教授 AlphaZero 是为完全信息博弈设计的（比如围棋、国际象棋），而冷扑大师是为不完全信息博弈设计的。这是非常大的一个区别。在不完全信息博弈中，有一部分信息是没有对所有玩家公开的，比如，谈判时谈判者的个人偏好、扑克中玩家的手牌、拍卖时参与者心中的价值函数、网络安全攻防中某一方被泄露出的零日漏洞，等等。多数真实世界中人和人之间的互动过程都是不完全信息博弈。