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埃默里大学的Ilya Nemenman是采用这种方法的物理学家之一。他研究从蠕虫到鸟类的各种生物是如何处理它们周围环境的信息的，目的是找到规律并推导出适用于多个系统的通用方程。Nemenman说，发展生物系统一般理论的最大障碍之一是，确定哪些数量是重要的，哪些是无关紧要的。

互联网应用扩张的最重要标志是一切信息都来源于大数据。目前，已有文献对互联网应用扩张的未来前景进行了展望性研究，主流观点认为未来世界是大数据和人工智能的世界（吴军，2016； 彭特兰 2015； 赫拉利 2017； 凯利 2014，2016，2017）。但是，这些研究较少涉及人类选择过程中的偏好、认知和效用期望等基础理论。事实上，互联网时代人们获取信息的方式已步入“人与数据对话”版本，并且在将来会发展到“数据与数据对话”版本。从经济学基础理论看这些标志着互联网应用扩张的“对话”版本的升级，我们可得到许多思想启迪。以人们选择而言，这些“对话”版本的升级不仅会改变选择的思维程序、选择手段和过程，更重要地，它将改变选择偏好、认知和效用期望。因此，我们创新微观经济学的首要任务，需要对理性选择理论展开探索。

保证利润空间的底气之二则来自于资金成本远低于行业平均水平。数据显示，在资金成本上行融资艰难的2018年，龙湖全年平均借贷成本保持4.55%低位，平均贷款年限5.88年，净负债率为52.9%。事实上，这也是龙湖有能力将商业、长租公寓这类投资性业务作为主航道业务的砝码。

洪山分局网安大队民警程曦介绍，他们从胡某等人的服务器中拷贝了480G的数据，获取了他们运营涉黄直播平台的全部细节；同时他们将截屏录制的直播内容刻成13张光盘送交分局治安大队，后者鉴定后出具了内容涉黄鉴定书。2017年8月8日，检察机关正式对胡某等5名嫌疑人批准逮捕。

五、分析性结语我们正处在“人与数据对话”走向“数据与数据对话”时期。无论是挖掘、搜集、整合和分类大数据，还是加工和处理大数据，都离不开云计算和机器学习、语音识别、无人操控、指纹鉴定等人工智能技术。人工智能技术最值得关注的是机器学习，机器学习可划分为有监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习等类型（Lecun，2015），机器学习可通过“算法”找到加工和处理大数据的人工智能方法（Taddy，2017）。经济学家可以通过机器学习来匹配已发生历史数据，对资源配置和产业组织状况进行实证分析，这可作为经济学家运用大数据思维取代以部分信息为依据的因果思维的例证。但对于正在发生的现期数据和尚未发生的未来数据，如果机器学习仍然处于“人与数据对话”阶段，经济学家即便使用了依据神经网络架构将低层级特征数据组合成高层级特征数据的深度学习方法，也难以挖掘、搜集、整合、分类、加工和处理现期数据和未来数据。人工智能有效匹配现期数据和未来数据，只能出现在“数据与数据对话”时期。经济学家要重塑理性选择理论、资源配置理论和产业组织理论，机器学习方法的拓展和深化是关键。

过度商业化，也有损乔家大院的历史和文化价值。山西省社科院近代史室主任赵俊明告诉《中国新闻周刊》，乔家大院历史文化价值丰富，晋商文化是山西深厚的历史文化的一个重要组成部分，现存晋商大院是晋商文化的重要载体之一，其历史文化价值不言而喻。“对历史文化资源的开发利用，尤其是承载着丰富的文化因素的资源主体，应该本着适度开发、合理利用的原则，既要注重其旅游经济价值，也不能忽视它所承载的历史文化价值。”他强调说。