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所以说虽然可再生能源是时断时续的，但是你可以通过储能的方法来实现全天的电力供应。这个系统当然是非常的复杂，讲到机器学习、人工智能，尤其是非结构化的机器学习，也在应用到非常复杂的能源输电以及配电的系统中。我们知道机器学习，尤其是非结构化的机器学习，它并不是由围棋大师教它们怎么下围棋，而是由机器自己对弈，下几百万次之后就知道如何获胜。这就是机器学习，通过这样一种学习机器就可以狂胜世界上顶尖的围棋大师。我们可以看到围棋大师下第一场的时候都要哭了，他说我是在和后院下棋，但是AlphaGo是在和整个宇宙下棋。这是Deep Learning通过机器学习的AlphaGo，我们可以通过这种研究用到风能的开发，可以避免很多的能源损耗。中国在这方面做得很好，在加州我们的可再生能源是30%，到2030年会占到50%。同时，能源的使用将有50%来自于可再生能源，所以说全球而言30%的能源可以来自于可再生能源，比如说中国和欧洲都是可以实现的，美国也是可以实现的，但是我们需要机器学习在这方面发挥作用。
但是这种串联，亦需要强大的数据能力。“过去你只要会创意策略就能干的事儿，现在同样是这笔钱，客户不会愿意再付你更多的钱，但你要具备数据能力才能干这个事儿，这是我们感觉到的痛苦之处。”熊剑说。一边是手握用户、流量和数据的BAT，他们化身更强势的媒体平台，另一边是在媒介飞速变迁趋势下对营销公司要求越来越高的甲方，蓝标被夹在其中，艰难地为自己搏一点空间。
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在这种情况下，蓝标自然会产生对用户数据的强烈饥渴感，进而在研发方面不断发力。报告同时指出，目前的互联网广告市场马太效应明显，大型互联网集团凭借媒体流量优势不断抢占市场份额。而随着流量红利逐渐消失、增长见顶，广告投放的成本也不断上升，对中小广告公司形成巨大压力。
中国银行国际金融研究所研究员范若滢向《每日经济新闻》记者表示，社会资本参与债转股，一方面有利于投资方参与优质企业投资，获取长期稳定回报的机会；另一方面，也有利于缓解企业的资金压力。未来，在拓宽社会资本参与市场化债转股渠道方面，一是要营造公开透明的市场环境，确保参与主体间的公平竞争，提高社会资本的积极性；二是创新参与方式，支持社会资本通过资产管理产品、私募股权投资基金等方式参与债转股。
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