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另外，在用承包土地经营权“融资担保”上，草案只做了原则性规定，“承包方可以用承包土地经营权向金融机构融资担保。”姜斯栋表示，尽管理论上允许用经营权担保，但到实际中难度还是很大。在土地仍具有保障作用的情况下，在农民还不起贷款时，金融机构轻易不敢收回抵押的土地，因此金融机构就不愿意允许土地作为抵押物。

“深度学习网络模型是以大规模数据经过千万次的迭代而形成的结果，整个的转接过程对于我们来说是黑盒，而在这个基础上进行模型优化确实需要对算法进行更深入的了解。”科达研究院执行院长曹李军说。在和从事人工智能应用开发的开发者交流时会发现，目前在进行人工智能开发的时候还有诸多问题有待解决。比如，开发者已经有了一个经过训练的网络模型，但是推理平台相对来说能力有限，需要把现在网络模型的一部分而不是全部下载到推理平台之上，这要如何实现？另外，现在训练的模型，如果推送到推理平台之上发现其性能不高，要如何提升？再者，深度学习、人工智能应用开发所用到的框架并不被一些架构所支持，要如何兼容？

“哥哥，你说你是出国读书的，但是你却和国外的分裂势力勾结在一起，攻击我们国家的好政策，我不知道你为什么要骗人”，如则麦麦提·阿塔伍拉在接受采访时，抑制不住自己的悲伤，“现在我们的生活越来越好了，有了新房子，盖起了羊圈，养了牛羊”。如则麦麦提哽咽着说，“我希望你不要和分裂势力勾结在一起，爸爸年纪越来越大了，我们全家人都特别想你”。

伊朗对美国在中东密集的军事存在恨之入骨，但实力的不对称使其不敢公然挑战美国，只能通过扩大在中东代理人的方式增强自身影响力，达到令美国高度忌惮的目的。伊朗与大部分海湾阿拉伯君主国不睦，不可能对这些国家的美军基地产生影响。但是伊拉克不同，因其与伊朗地缘政治的亲近性，驻伊美军也最容易受到被伊朗影响的当地什叶派武装的攻击，成为美伊冲突的风口浪尖。

这也是芯片厂商面临的挑战：CPU虽然能解决单次复杂问题，但无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。GPU最初随着图像处理需求出现，处理大量数据并行运算、浮点运算的能力迎合了深度学习的需求，相比CPU处理速度更快、功耗更低，因此被最先引入深度学习，但通用和优化之间仍有差距。相比之下，FPGA被称作可编程的“万能芯片”，可以通过FPGA配置文件来定义这些门电路及存储器间的连线，从而实现特定的功能，并且可以通过配置特定的文件将FPGA转变为不同的处理器，就如一块可重复刷写的白板。虽然有可以多次更改的优势，但是在AI芯片的进展上不算快。

A类人才以诺贝尔奖、图灵奖等国际顶尖科技奖项获得者和院士为代表，B类人才以国家“千人计划”“万人计划”专家和国家重大科研项目、奖项获得者为代表，C类人才以各类省部级领军人才、长沙市主要人才计划领军人才为代表，D类人才为符合要求的正高职称专家、博士、年薪50万元以上的产业人才等。