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  1. Term Life 相關
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  1. term的保费最低,收益也小. 主要是保障,钱不翻倍. term一般交30年. 简单的说 就是30年之内,insured挂了 家属拿钱. 没挂就啥都也没有. 买term的人很少,除非有什么疾病 为了给家人买保障的.

  2. Whole life成本比较高,但是具有现金价值,终身投保。. 而term life就比较便宜,但是有期限性,一般就是20-30年的保障。. 1980年代,美国市场开始出现一种万能险universal life(万能险), 属于永久性的保险,保费可以灵活支付并在一定范围内可以浮动。. 这样的产 ...

  3. IUL真的好吗? - 知乎 - Zhihu

    www.zhihu.com/question/285933378

    19/7/2018 · Whole life成本比较高,但是具有现金价值,终身投保。 而term life就比较便宜,但是有期限性,一般就是20-30年的保障。 1980年代,美国市场开始出现一种万能险universal life(万能险), 属于永久性的保险,保费可以灵活支付并在一定范围内可以浮动。 ...

  4. 发现 - 知乎 - Zhihu

    www.zhihu.com/explore

    知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好地分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联 ...

  5. 注意力机制 - 知乎 - Zhihu

    www.zhihu.com/topic/20682987/intro
    • 简介
    • 存在意义
    • 实现过程
    • 参考资料

    意力机制(Attention Mechanism)是机器学习中的一种数据处理方法,广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。 注意力机制分成两个部分: 一、注意力机制为什么有必要存在(科普向) 二、注意力机制具体是如何实现的(知识向)

    一、注意力机制为什么有必要存在 注意力这个词本来是属于人类才有的动作。 也就是说,注意力机制可以看做是一种仿生,是机器通过对人类阅读、听说中的注意力行为进行模拟。 那为何要对注意力进行仿生,按理说,计算机理应拥有无限的记忆力和注意力。 这是因为,人脑在进行阅读任务、读图任务时,并不是严格的解码过程,而是接近于一种模式识别。 大脑会自动忽略低可能、低价值的信息。 上面的这段话,好几个词都存在顺序混乱,但是阅读的第一感受,不会感觉到这种乱序。 甚至不用停下来思考,这种乱序是不是存在笔误,不仔细看甚至发现不了问题的存在。 这不是眼睛都出了问题,而是大脑在识别文字的过程中,自动就把低可能的解释忽略了。 这一点在读图任务上,还更为明显一些,读图的过程中,大脑总是会优先获取认为有用的信息,而将次要的内容直接抛弃。 这是因为,大脑在阅读或读图的过程中,会直接抛弃低可能性答案,将阅读的内容更正为“大脑认为正确的版本”。 同样的文字随着对话主题的不同,含义也会发生变化 这是网络上的一个段子,所谓的中文十级考试。 这段话的第二句话里,两个“对”字代表了不同的含义。 但如果单独把第二局话挑出来,即使是中国人也会对里面的意义产生疑义。因为本身这句话的“对了”可以解释成“已经校对过了”、“正确了”或者“无意义的承接词”。 但如果有了第一句话的限定,这个“对了”就只能是“对答案了”的意思。 也就是说,理解一句话的含义,不仅仅取决于这句话本身,而与上下文相关联的词也有很大影响。 还不单单如此,通常一段对话中,都会存在一个反复出现的概念,例如这段话中的“对答案”,其他的词语或多或少都能与这个概念产生联系。也就是说,这个概念就是这段话的主题。而在更复杂一些的段落里,还会出现部分与主题没有什么关联的内容,通常这些内容都会被我们弱化或者自动遗忘。 结合上面的两个例子,人们在阅读、交流的过程中,本身就存在着信息的舍弃。虽然每段文字可能字号、粗细都相同,但注意力却不是那样均衡地分配给每一个词。 如果计算机不能模拟人类的注意力状态,就可能让无关的信息对处理结果造成干扰,最后导致处理结果偏离实际的应用场景。 例如,聊天场景中,用户输入了错别字,导致了歧义。如果是人工场景,就很容易忽略错别字的影响,理解文字的本来含义。 又或者,同样的句子,在不同语境中含义发生变化,导致机器翻译在段落和文章的翻译上,似是而非...

    严格来说,注意力机制更像是一种方法论。没有严格的数学定义,而是根据具体任务目标,对关注的方向和加权模型进行调整。 简单的理解就是,在神经网络的隐藏层,增加注意力机制的加权。 使不符合注意力模型的内容弱化或者遗忘。 Google 2017年论文中,Attention Is All You Need曾经为Attention做了一个抽象定义: Attention(Q,K,V)=softmax(\\frac{QK^T}{\\sqrt{d_k}})V An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed as a weighted sum of the values, where the weight assigned to each value is computed by a compatibility function of the query with the corresponding key. 注意力是将一个查询和键值对映射到输出的方法,Q、K、V均为向量,输出通过对V进行加权求和得到,权重就是Q、K相似度。 1)机器视觉中的应用(精细分类、图像分割、图像焦点) 例如,识别鸟类的品种问题。对于鸟品种的精细分类,对结果影响最大的可能是鸟类的头部,通过注意力机制将头部的特征强化,而忽略其他部分(羽毛、爪子),以实现区分鸟类的具体品种。 2)机器翻译中的应用(LSTM+注意力模型) LSTM(Long Short Term Memory)是RNN(循环神经网络)的一种应用。可以简单理解为,每一个神经元都具有输入门、输出门、遗忘门。 输入门、输出门将LSTM神经元首尾连接在一起,而遗忘门将无意义内容弱化或遗忘。注意力机制就应用在LSTM的遗忘门,使得机器阅读更加贴近于人类阅读的习惯,也使得翻译结果具有上下文联系。

  6. The complex and varied relationships between men and women, when they come to an end, oft leave a bitter residue and a smoldering irritation for which the salve, often the only soothing balm, is cash. It is a poor substitute for love, affection ...

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  8. Article 126 (1) A person who overturns or destroys a train or a tram in which a person is actually present is punished by imprisonment for life or for a definite term of not less than 3 years. 2 現に人がいる艦船を転覆させ、沈没させ、又は破壊した ...

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