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機器人
人工智能第一龍頭股乘勢崛起，中報業績暴增789％現金叉，10月有望暴漲成妖！
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從板塊熱點來看：
1、 上海自由貿易港繼續發酵，仍有6家漲停，但是第一天大批量漲停然後第二天急劇分歧的套路再度上演，跟美麗中國、環保中國有所相似，明天龍頭股的表現將受到考驗。
2、 醫藥製造大批量走強，相對於白酒、家電來說，醫藥板塊的整體漲幅偏小，目前可能有資金在挖掘補漲。
3、雄安板塊在急跌之後迎來反抽，重新回到震蕩箱體內部，但是短線仍處空頭趨勢當中，完全走強還不能確定。
滬深指數近期處於回調強支撐位後的反彈過程中，目前來看量能有限、熱點散亂且強度有限，由於滬深指數前高的壓力近在眼前，因此接下去幾天要防範追高風險。操作中，倉位過重的可以在反彈過程中做小幅減磅，指數既然在狹小空間中震蕩等待變盤，那麼倉位也盡量保持可攻可守的靈活狀態，起碼要等到滬指或深圳成指中的一類指數完全走出強勢，強持續性機會才會大量出現。
隨著人工智能和人類在下棋時總結出了相同的定式，證明“人類長達數個世紀的圍棋活動取得的成果並非全部錯誤”。“AlphaGo在兩年內達到的成績令人震驚。現在，AlphaGoZero是我們最強版本，它提升了很多。
Zero提高了計算效率，並且沒有使用到任何人類圍棋數據，”AlphaGo之父、DeepMind聯合創始人兼CEO戴密斯?哈薩比斯(DemisHassabis)說，“最終，我們想要利用它的算法突破，去幫助解決各種緊迫的現實世界問題，如蛋白質折疊或設計新材料。
如果我們通過AlphaGo，可以在這些問題上取得進展，那麼它就有潛力推動人們理解生命，並以積極的方式影響我們的生活。”
當人工智能可以獨立思考並學習以後，它便可以幫助人類做一些無法完成，或暫時攻克不了的難題，比如，人類可以將人工智能應用在科學領域、醫學領域、航空領域等高精尖領域，從而幫助人類更好的發展。
人工智能概念首次提出後，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。
但由於消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低穀。探其根本，限製人工智能發展的原因就是隻重視問題求解的方法，忽視知識重要性。當然這也啟示我們，做任何事情一定要有良好的理論基礎，否則就是“基礎不牢，地動山搖”。
人工智能學習的發展曆史是和計算機科學與技術的發展史聯係在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控製論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
計算機科學的創始人圖靈被認為是“人工智能之父”，他著重研究了一台計算機應滿足怎樣的條件才能稱為是“有智能的”。1950年他提出了著名的“圖靈實驗”：讓一個人和一台計算機分別處於兩個房間裏，與外界的聯係僅僅通過鍵盤和打印機。
由人類裁判員向房間裏的人和計算機提問，並通過人和計算機的回答來判斷哪個房間裏是人、哪個房間裏是計算機。圖靈認為，如果“中等程度”的裁判員不能正確地區分，則這樣的計算機可以稱為是有智能的。
“圖靈實驗”是關於智能標準的一個明確定義。有趣的是，盡管後來有些計算機已經通過了圖靈實驗，但人們並不承認這些計算機是有智能的。這反映出人們對智能標準的認識更深入、對人工智能的要求更高了。
圖靈和馮·諾依曼的上述工作，以及麥克考洛和匹茨對神經元網的數學模型的研究，構成了人工智能的初創階段，這其實也是人工智能學習的開始。
人工智能早期研究給人的深刻印象是博羿，與自動定理證明的研究意義不限於數學一樣，搜索的研究意義也不限於博弈。根據認知心理學的信息處理學派的觀點，人類思維過程的很大一部分可以抽象為從問題的初始狀態經中間狀態到達終止狀態的過程，因此可以轉化為一個搜索問題，由機器自動地完成。
人工智能的早期研究還包括自然語言理解、計算機視覺和機器人等等。通過大量研究發現，僅僅依靠自動推理的搜索等通用問題求解手段是遠遠不夠的。Newell和Simon等人的認知心理學研究表明，各個領域的專家之所以在其專業領域內表現出非凡的能力，主要是因為專家擁有豐富的專門知識(領域知識和經驗)。70年代中期，Feigenbaum提出知識工程概念，標誌著人工智能進入第二個發展時期。
知識工程強調知識在問題求解中的作用；相應地，研究內容也劃分為三個方麵：知識獲取，知識表示和知識利用。知識獲取研究怎樣有效地獲得專家知識；知識表示研究怎樣將專家知識表示成在計算機內易於存儲、易於使用的形式；知識利用研究怎樣利用已得到恰當表示的專家知識去解決具體領域內的問題。知識工程的主要技術手段是在早期成果的基礎上發展起來的，特別是知識利用，主要依靠自動推理和搜索的技術成果。
而對於人工智能領域，我國也有很多科研機構和企業在參與其中的技術研發，應該說，在某些領域可能與國外基本是同步甚至是領先的，這對於提升我國在未來人工智能時代的技術、標準話語權以及市場應用主導權至關重要。
所以，我們在感慨“人工智能”的神奇之時，更要看到其未來深不可測的應用前景，在叫好的同時，更要做好本土的技術研究、專利布局和標準製定。
而在人工智能技術應用推廣和市場開發中，既需要國家在政策、資金及應用等方麵適當予以扶持或支持，加快新技術今早從實驗室走向廣袤的民用領域，也需要各類企業結合所處行業或領域的特點，盡早將各類人工智能技術成果與自身業務相結合，催生新的服務體驗和競爭實力。
【精挑細選】
今天就繼續利用漲停複製選股戰法講解一隻將要從底部啟動的利好個股，為了避免有薦股之嫌，代碼就不在這裏公布了，在之後的微信中會提及選股思路。
選股思路：股價從底部震蕩抬高，是主力“邊拉升建倉和洗盤”的表現。而且出現上影線大陽線，這是主力在測試向上測試壓力，為拉升做最後準備。之後初步拉升突破前高，脫離主力成本區，然後回調洗盤，清洗獲利盤和提高市場平均成本。其中出現長下影陽線，是主力在“向下試盤”測試支撐強度，為主升浪做最後準備。現在股價站上上升趨勢
線，MACD金叉，而且突破強力支撐線，證明回調洗盤已經到位。低位籌碼單峰密集，出現“地量見底價”，證明主升浪即將展開。
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最後更新：2017-10-23 22:22:37