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▲中国进行的海上陆上搜救联合演习中的医护人员▲在中国海军和平方舟医院船，中国和巴布亚新几内亚医护人员整队待命。回想到今年五月份，我国还派出舰艇到印尼的龙目岛北部的卡里克港进行了海上和陆上的救援演习，医疗组人员过硬的专业素质和职业精神受到了各方广泛好评，展示出了中国的大国国际形象和军人的责任担当。中国很注重和周边国家的联合救援演习，因为中国传统哲学非常注重仁，而当今中国很看重和周边国家关系，所以中国认为可以通过联合救助演习深化中国和周边国家的战略互信和防务安全合作，并成功促进双方的军事关系加强海上和陆上合作，间接加强中国一带一路建设，共同提高应对安全危机的能力。（作者署名：军武次位面 皮岛总兵）

道德指责容易让人产生优越感，但也会在一定程度上让问题的讨论失去焦点。我国的法律，并没有规定普通公民“见危必助、见难必救”的法定义务。很多时候，“见死不救”的惩治对象，只是负有特定救助义务的特殊主体，“救死扶伤”也只是被当成一种高尚道德予以宣传和褒扬。

为完善事中事后监管，加强和创新“双随机、一公开”等监管方式，会议决定，依托国家政务服务平台建设“互联网+监管”系统，强化对地方和部门监管工作的监督，实现对监管的“监管”，并通过归集共享各类相关数据，及早发现防范苗头性和跨行业跨区域风险。会议要求加强工程推进统筹协调，确保明年9月底前与国家政务服务平台同步上线运行。

以下为澎湃新闻记者与杨强的对话实录。联邦学习：人工智能应用的最后一公里澎湃新闻：可以说从深度学习到迁徙学习、联邦学习，存在一种递进的关系？杨强：迁移学习和联邦学习之间的共性都是在两个或两个以上的领域之间进行，这和深度学习是截然不同的。深度学习和以前的各种学习都是在一个领域进行。

还有一个是纵向联邦学习，意思是两个机构同样进入这个数据，但是维护不一样。比如一个收集用户的年龄性别，另一方收集用户的学习成绩和平时的衣食住行。具体到金融领域的案例，横向联邦学习的场景是很多家不同银行的维度是一样的，都了解信用、还款情况等信息，但用户是不一样的，因为它们位于不同的城市。

周三（6月26日）黄金昨日回落不少，但总体没有跌破1411支撑线，并且后续快速反弹，说明只是短暂因为鲍维尔讲话而利空而已，并不是趋势有所改变，毕竟现在贸易问题，地缘问题都还在，黄金看多是无疑的，只是一直强调尽量等待回落做多最佳。而目前的情况多头出场不少，加上昨日提到的时间换空间修正，今日继续回落亦属正常。那么今天的思路自然可以先短空一波，然后在找机会做多即可。