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七彩彩票登录-网上七彩彩票是合法的吗?

主持人(周密):我听下来就是大豆升贴水的看法也比较纠结,虽然觉得价格已经是比较低的区间,但从需求或者市场节奏看上涨的空间似乎也不是特别明确。想听到比较确定性的观点也许会失望,但一般机会都是在纠结和矛盾中间酝酿的,我们静待市场的机会。

第二个问题是给陈旻先生,刘建先生谈到了未来半年大豆压榨利润,您对未来半年大豆升贴水怎么看?陈旻:感觉交易所提供这样的平台,我也有幸在这里分享。第二,我觉得南美的新作上,今年到现在升贴水的绝对价值数字上看是比较低的,这跟往年比相对来说我们看到确实是比较低的,也看到中国采购了不少,盘面利润也给出了大家比较想入场的水平。但是之前是因为雷亚尔的贬值,南美农民卖货相对积极一点。可能今后的几个月还会有天气的炒作,整体来说,南美希望的升贴水并没有看到很稳定的向上或者向下,但从全球供应平衡表来看不是很紧的供应表,所以我觉得升贴水的压力还是有,可能是节奏的问题。

主持人(周密):非常感谢。时间限制,我们还有一个问题。请问哪一位听众还有问题向嘉宾提问的?提问:各位老师好,我想问一下接下来整体油脂油料、油粕后面1、5的价差。主持人(周密):关于1月和5月合约的价差。张春鸣:油脂油料价差的跟它的基本面以及产业的变化是很密切的,这个价差很大的程度上可以看成基差的变化。豆粕可能1、5在100附近,这个问题我们会前也跟各位大咖讨论过,你现在2对5的基差是比较低的,那你作为一个1、5,就相当于你接了一个2对5的基差,就是你目前15价差是偏高一点。油脂油料的话降库的趋势月差偏往上走,短期走得太强回调一下需要基差跟上,看要怎么跟现货对接,要注意一个幅度。方向是向上的,棕榈油1、5的情况比较复杂,因为要分国内和国外来说,国内来说棕油是累存的情况,按照国内的供需你做P15是偏缩小的,看场外的情况,场外的库存近月要远远强于远月,P15做反套可能空间不是很大,我自己的观点觉得不是很明确。听听其他的嘉宾怎么说?

结合上面的供应和需求,我们自己的预判,2020年的平衡表,远的变数比较大,但一季度的平衡表两个产地加起来库存还是比较低的,应该不到500万吨的水平。

主持人(周密):听下来空头配置的目标比较模糊,多头配置的目标比较明确,非常感谢。主持人(周密):下面进入到我们听众提问的环节。我已经收到一些问题。我会尽我所能在接下来30分钟的时间内让我们的嘉宾一一作答。第一个问题是问陈旻先生的,近期美豆上涨遇到了关税相关的一些问题。这个问题会影响11、12月份大豆的上涨和后期的稳定吗?

毕竟,算法偏见的背后,其实是我们人类自己的偏见。参考链接:1.https://www.journalism.org/2019/05/23/men-appear-twice-as-often-as-women-in-news-photos-on-facebook/

主持人(周密):最后一个问题是给到张春鸣女士,对于未来农产品板块的投资机会,您会推荐什么样的空头和多头配置?

亚马逊面部识别系统对不同肤色、性别的测试准确度Google将这位用户的朋友识别为“大猩猩”“不管其正确性如何,面部识别技术都可能被滥用,”Joy说道。准确或者不准确地使用面部识别技术对他人的身份、面孔、性别进行分析,都可能侵犯到他人的自由。比如,不准确的识别可能会使得无辜者蒙冤,受到执法人员的无理审查,这并不是假想的情况。

第二点,印尼的统计局也有数据公布,但印尼统计局的数据也有滞后性,去年我谈到印尼的数据有另外一个方法,就是可以看到印尼上市公司公开发布的数据,这也是侧面的了解方法,可以看看这些上市公司发生了什么事情,你知道印尼有很多大型的上市公司,这些公司按季度要发布季报,但也会有两个月的迟滞。所以你要想取得印尼的数据的话,就是我刚才提到的几个来源。

陈旻:跟我们这个行业确实有一点不相干。但是我分享我的观点:第一,如果要走出去的话,我觉得要选好一个好的商品或者是一个好的行业是有一个前景的。对于推广我们中国的资源也好,推广中国的文化是有帮助的,这个是有前景的。

正是基于这个更平衡的数据集,他们对亚马逊、Kairos、IBM、Face++等公司的面部识别系统进行了重新评估。在2018年8月的研究中,他们发现,亚马逊和Kairos在白人男性识别工作上表现优秀,但亚马逊对有色人种的女性面孔识别的准确率很低,仅为68.6%。

海思铎:这个真的要取决于现在发生什么了。他们这里有三方面考量,我们已经看到了一部分了。另外其他两部分,也许真的不会给钱,取决于美中谈判的结果。所以这个很难说明年到底会是一个什么样的情况。其实我什么也不指望,我不指望任何的资金会到位。2018年对于我们有一点帮助,确实给我们带来一点支持,有一些支持。但是确实我们没有把损失找回来,我们大概是跌了1.5美元到2美元每蒲式耳的损失,到了2019年上半年对我们来说一定的帮助,但是价格还是跌了1美元甚至是1美元以上。农民希望中美第一期的讨论可以达成协议,可能拿不回以前的价格,但是主要的目标就是把这个市场拿回来,MMIP的项目对于我们来说有所帮助,但是我们关键是把市场份额找回来。

从这个角度看,皮尤研究中心用一个简化的实验,展示了用于训练算法的数据是如何将隐藏的偏差、意外的错误引入到了系统结果中。研究人员表示,随着算法正在人类社会中发挥越来越重要的决策影响力,了解它们的局限、偏差具有重要意义。

机器学习的确可以极大地提高我们处理数据的效率,但与传统的计算机程序不同,机器学习遵循一系列严格的步骤,它们的决策方式在很大程度上隐而不显,并且高度依赖于用来训练自身的数据。这些特点可能导致,机器学习工具产生更难以被人理解和提前预测到的系统性偏差。

在现实生活中,识别你周围人的性别再简单不过,但是对于计算机而言,它的工作需要经历怎样的步骤?计算机如何“看出”你的性别?“在给算法‘喂入’成千上万个图像案例后,作为一个‘成熟的算法’,面部识别系统自己就能学会如何辨别男性和女性。”这种回答虽然可以解释上文的疑问,但对于“黑箱”外的我们,可能并不容易理解这一学习过程。

亚马逊的面部识别系统为奥普拉·温弗里的这张图片打上了男性标签,并给出了数据置信度Joy表示,现实世界中的脸部识别要比实验检测更为复杂和困难,他们建立的基准数据集也并非完全经受得住考验,“但这就好比跑步比赛,在基准测试中的出色表现,起码能保证你不会刚起步就摔倒。”

从总的需求来看,我个人认为明年上半年需求不算太好,第一,从现在到明年上半年之前,水产还是有个时间段的恢复,饲料一直保持比较高速度的增长,到目前为止这个增长点,再往上上升的空间不大了。总体猪这块,我们看到很多压栏的猪有400、500斤都有出来,但中国传统的消费习惯在过年前是要杀一波的,年后我们看到2月初就算马上进行补栏,自然生产周期也至少需要三个月,对国内需求的刺激,还有待时间考证,如果在猪瘟继续发酵的前提下,也许需求的亮点会在下半年。

主持人(周密):好的,下一个问题是给王容先生的。非洲猪瘟让中国的生猪存栏下降40%以上,那么豆粕需求减少了多少?为什么豆粕需求的减少远小于生猪存栏的减少量?

主持人(周密):这个问题问一下张春鸣女士,您对于这样的情况会如何解读?我们看到一些东南亚的种植园这些公司在中国市场上在买棕榈油的现货,您会怎么解释这样的现象呢?

主持人(周密):我听下来就是需求最大的不确定性还是在猪,从时间点来看,猪也的确需要把本命年过完我们才能看到希望。

在目前,包括亚马逊在内的很多科技公司尚未加入这一承诺。“根据我们的研究,贸然向执法部门或者政府机构出售面部识别系统将是不负责任的。”作为算法正义联盟创始人之一的Joy希望,在未来,更多的机构能加入到“安全面孔承诺”,能够负责任地、符合道义地为面部分析技术的发展付出行动。

为了减少对面部识别技术的滥用,算法正义联盟(Algorithmic Justice League)和隐私与技术中心(Center on Privacy & Technology)发起了“安全面孔承诺”(Safe Face Pledge)活动。

我们再看看需求,由于印尼和马来2020年的生柴政策都有上调,印尼是到B30,马来是到B20,我们测算下来,按照最保守的估计,一个月能增加25万吨以上的棕榈油需求,两个产地加起来。有跟行业内的朋友请教一下,估计上半年执行的力度还是比较到位的,预计上半年每个月25万吨以上的棕榈油需求还是能保证的。食用这块,由于价格上涨,由于豆棕比价的缩小,肯定会引起一部分食用油产地出口需求的下滑,2016年全年马来的出口下降了6%左右,目前价格还没有涨到那么高的幅度,我们初步预测,平衡表放一下,产地的食用油出口需求我们放在了5%的水平。

在TED演讲中,Joy和大家分享了一个小故事:在同样的光线条件下,面部识别系统只能检测到浅肤色的参与者;只有戴上白色面具,才能检测出深肤色的参与者。“在人工智能工具确定人脸的身份或者辨别表情信息前,最基本的前提是,检测出人脸。但是,面部识别系统在检测黑皮肤个体上,屡次失败。我只能安慰自己,算法不是种族主义者,是自己的脸太黑了。”Joy说道。

黄丽芳:有一些生产商和种植商在买现货,在中国买吗?你是说他们为什么来中国吗?主持人(周密):对。我想问你怎么解读这种现象和行为。黄丽芳:他们卖给中国吗?主持人(周密):他们在中国现货市场买现货。黄丽芳:好吧,我不太清楚,我也不知道为什么会这样。因为我没有参与这部分的市场。但是我想说,在过去一年左右,马来西亚的生产商,基本上也都希望能够瞄准中国市场,更多定向中国市场,所以很多马来西亚公司都在中国有业务,希望能够改善对华的关系。所以对于这个行为来说,您刚才讲的这个行为我真的不知道。

主持人(周密):下一个问题是问海思铎先生的,关于美国市场MSP的问题,这个在2018年、2019年都有一定存在大的数目的拨付,对于2020年这个项目的拨款预期没有一个大概的预测?

Joy提醒我们关注基准数据集的偏差。“当我们讨论面部分析技术的准确性时,是通过一系列图像或者视频测试来完成的。这些图像数据构成了一个基准,但并不是所有的基准都是平等的。”

主持人(周密):陈旻先生,您有什么补充呢?陈旻:基本上跟周总和刘总差不多。为什么两个火爆?两个不同的角度,买方跟卖方,买方看到的更多是基差的绝对价格,往年来看相对较低,卖方的角度更多是锁定利润和降低风险,正好是两个角度契合的情况下产生的量。南美中在全球化的角度上来讲,把这个风险一步步转移到下游去了。这是我的补充。谢谢大家!

最后,当你完成选择后,图片将呈现出能影响性别分类改变的所有区域。感兴趣的读者,可以登陆皮尤研究中心网站,自己动手完成这个小实验。传送门:https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai),原标题为:《人脸识别的肤色性别偏见背后,是算法盲点还是人心叵测?》,题图来自:。

主持人(周密):天气还是决定性因素,因为特别是在未来的一段时间,对于化肥的使用是否能保证明年玉米的单产,也会决定种植,所以可以看到种植意向的决定不仅仅是价格,或者是经济的因素,也有天气因素在里面。非常感谢。

提问:周总,您好!首先您这个精彩主持在下面也学到很多东西,我是马雅咨询公司的,我叫君程,这次我是第一次来参加国际油脂油料大会。我有一个问题,这个问题问周总,因为我们知道,最近这两周国内远期基差成交非常火爆,您作为油厂明年对于这个基差,我们不说近,我们说远一点,5-9的基差,这个成交火爆的原因是什么?第二,明年下游在大量采购基差的话,有没有一些风险的提示?谢谢!

那么,是谁在“扭曲”两性?为何有时候,算法眼中的你处在可男可女的模糊地带?进一步讲,性别之外还有哪些偏见?为了应对这种状况,我们可以做些什么?人脸识别下的性别失衡皮尤的这份报告指出,在Facebook上不同类型的新闻报道中,女性在图片中的“在场”情况始终低于男性。在与经济有关的帖子中,只有9%的图片为纯女性内容,与此形成鲜明对比的是,纯男性图像占到了69%。女性在娱乐新闻图片中拥有更多展示机会,但总体上仍低于男性。

皮尤研究中心的一项最新研究发现,Facebook的新闻图片中,男性出现的频率是女性的两倍,且大部分的图片是关于男性的。

黄丽芳:首先我要感谢会议的主办方,能够邀请我今天参加会议,关于印尼的数据来源,有一个原因,为什么马来西亚有好的数据,而印尼没有的原因,就是马来西亚所有的厂都是有认证的,所有的产业链上的公司都必须要按月向政府汇报他的数据,因此我们能够得到马来西亚比较统一的而且是定期的数据,无论是出口或者是订单数据。而印尼没有硬性规定,不是说产业链上的公司必须要频繁向政府报告,没有硬性规定,所以数据不是很频繁。印尼棕榈油生产商联盟,他们会在每月公布网上的数据,他们会收集会员的数据,这个数据不完整,因为这是一个由成员来提供的数据,所以不是很完整。但大部分大型的棕榈油生产商都是这个协会的成员,虽然不完整,但也差不多了,可以去看,但这个数据有点滞后。所以我想目前而言,咱们只能得到8月份的数据。

陈旻:会不会影响11、12月份大豆的上涨情况?我觉得这个会的。这个取决于延长清关的速度以及管理后的压价,这是第一。第二我觉得后期的采购,取决于大的方向还是取决于中美之间的谈判,毕竟我这一年的采购,我觉得已经告一段落了。所以这是刚才提的两个问题。

你也许会为女性身影的稀少而感到疑惑,这在一定程度上和更大的社会现实相关。比如,在关于职业足球队的新闻报道中,识别出的图像大多都是男性;在针对美国参众两院(女性占比为25%)的报道中,识别出的女性面孔当然要比男性少得多。

海思铎:据我看和据我所知,看上去应该是稍微的下调,但是我可以告诉大家,我的大豆,我们10天前才收割完,其实我们这个单产是我大豆从来没有这么高的单产。当然它不是长得像膝盖这么高,但是生产了大量的大豆,不是每个田的大豆都种得那么好,也有很多地方比我这个状况要差一点。但是我觉得总体来说他们对于大豆的判断不会差得太多,他们还是有一点高,玉米的单产,在我的农场每英亩跌了25%-40%蒲式耳,因为我们降雨量很大,对我们有很大的影响。这是我的判断,大豆单产应该是比较接近的,但是玉米的单产他们判断有一点高。

王容:非洲猪瘟其实对猪这一块的比例可以测算出来,猪占50%左右,所有的饲料和需求里面占50%左右的需求。为什么豆粕的降幅远小于生猪呢?主要是性价比的问题。上半年我们来看,猪瘟影响是比较大的。但是从下半年它跟其他的一个产品,比如说菜粕或杂粕,我们看到2500多元还是2600多元还是可以的。但是再比如说水产饲料,每年冬季的时候会储备一些便宜的有季节性的菜粕以及杂粕以及我们看到很多华南其他的替代品。谢谢大家!

我们做农产品,特别是油脂油料,最基本还是讲基本面,目前来看,从整体的供应来说,就是库存和产量,库存的话现在全球油脂有2000万多吨库存,棕榈油占到了1000多万吨,主要集中在产地,如果棕榈油的产量或者库存发生显著的变化,对油脂的影响是非常大的,目前来看,数据预计最近的一次MPOB,马来的库存还是250万吨上下,跟去年同期比的话低了20多万吨。印尼的数据我们也是比较滞后的,但拿到的数据,8、9月的库存同比下降80多万吨左右,马来和印尼加起来的库存就同比下降了100多万,9、10月按照市场年度起点看的话,同比减少100万吨的库存是给平衡表提供了非常好的安全边际和中长期缓慢的驱动力。

主持人(周密):您既然点名我,我会简单回答一下,希望其他二位更资深的嘉宾可以做补充,他们更权威。对于油厂来说,对于基差的销售更多是排除风险的操作,就是我不知道将来的情况是怎么样的,但是这个风险因素我选取我不做任何趋势性或者是判断,我把这个风险因子卖给下家,能够消除这部分的风险,这个所谓的风险有可能是亏钱的有可能是挣钱的,根据下游企业根据自身企业的情况来进行判断。对于这个基差本身采购的时候有什么样的风险或者有什么要注意的?这个问题我们先请刘建先生回答。

因为降水很多人都分析了,各种专家也分析了,无非是明年一到二季度马来先降,印尼再降,减产幅度有多大,我觉得这个只是影响行情驱动的大小和行情上涨的幅度,并不改变整个方向。而且棕榈油产量还有一个特点,就是一旦减产了,是有很强的连续性的,一旦减产至少要减几个月才能停下来。库存和产量是供应这端,供应在收缩。

著名非裔记者、平权运动家Ida B.Wells被识别为男性。为了减少搜索人脸所需的时间,执法部门正在大量使用性别分类。如果需匹配人脸的性别是已知的,通过简单的二分法,就可以大量减少需要处理的潜在匹配数。性别分类正广泛应用到警务活动中。

主持人(周密):如果我总结一下,是不是可以说近期或者2、3月份的压榨利润是看需求的情况,三四五月份的压榨利润是看供应的情况。综上所述,我们觉得压榨利润既没有很利多,也没有很利空,应该在窄幅波动的区间。非常感谢。

为了在数据层就尽最大可能地剔除偏差,Joy提出,应当构建更具包容性的基准数据集。为了平衡基准数据,她列出了世界上妇女在议会所占比例最高的十个国家,其中卢旺达以超过60%的女性比例领先世界。考虑到北欧国家和少数非洲国家具有典型代表性,Joy选定了3个非洲国家和3个北欧国家,通过选择来自这些国家年轻、深肤色的个体数据来平衡数据集中的皮肤等类型。

张春鸣:在中国市场买棕榈油现货我们也不太清楚,但是我们看了一些B30生产厂商的任务分配,包括国内最大的油脂企业占到了印尼30%以上,年对年的增长是40%的增幅,所以这个比例和增幅他势必要多采购棕榈油,是在国内采还是场地采,具体细节就不清楚了。

具体来看,在涉及经济相关的帖子中,女性面孔的平均尺寸比男性小19%,但在娱乐相关的内容中,女性面孔的平均尺寸比男性大7%。

亚马逊相关负责人表示,该公司使用了超过100万张面孔数据作为基准来检测产品的准确率。但是,不要被这个看起来很大的样本迷惑了。“因为我们不知道基准数据的详细人口统计学数据。没有这些信息,我们就无法判断,是否在基准选择上,就可能埋下了种族、性别或者肤色等偏见的可能。”

研究人员还测量了图像中女性面部与男性面部的大小情况(目前的技术只能捕捉人脸的大小情况,忽略了头发、珠宝和头饰等因素的影响)。结果显示,男性面孔平均占到的图像面积更大,这种差异导致图像中男性平均面部尺寸比女性大出了10%。在Facebook的图像中,这表现为男性人物能给读者带来更大的视觉冲击。

“偏见”带来了什么?最近,包括图灵奖获得者Yoshua Bengio在内的26位AI领域顶尖研究者,在一篇公开博文中要求亚马逊立即停止向警方出售其人工智能服务Amazon Rekognition。亚马逊云计算部门前首席科学家Anima Anandkumar等人也加入了这一联合呼吁。

为了更好地了解这一过程中的规则,皮尤研究中心进行了一个有趣的实验,他们将自己中心工作人员的图像上传到机器视觉系统,并对图像内容进行部分遮挡,希望从中寻得规律,找到是哪些面部区域会让算法做出或改变决策。

先从第四点开始讲,商品的曲线结构,最近有一个很明显的变化,整个油脂的商品曲线的结构发生了很显著的变化,过去一两年中,植物油近低远高,是供大于求的基本面的情况,但近期我们发现结构已经发生了很大改变了,豆油是走得最好的,豆油总体从现货到盘面159,呈现了非常好的back结构,棕榈油1月目前比5月还低,但59也走出了back结构。这种结构上我们认为说明着商品的品种其实基本面已经发生了根本的改变,目前的back结构有利于多头,其实商品曲线目前给做多提供了一定的安全边界。

主持人(周密):这个问题不是关于非常具体对于市场的看法。这个问题是关于产业的一个问题。这个是给所有的嘉宾的,就看嘉宾有什么样的看法。这个也正好跟最近现在正在举行的上海进博会相关的,因为贸易有走进来也有走出去的,在座基本上都是有全球化视野的各个嘉宾,您对于一个中国的企业进行国际贸易,如果要走出去的话,您有什么好的建议?您觉得要做好什么事情能做得比较成功?当然我知道这个跟油脂油料行业本身没有太大的关系。因为农产品是中国进口最大宗的产品之一,所以您对于这方面有什么看法呢?哪一位嘉宾愿意分享一下您的观点?要不然陈旻先生。

像面部识别这样的机器视觉工具,正被越来越广泛地应用在执法、广告及其他领域,对性别的识别,是其基本功能之一。

刘建:一季度的基差大概有300,山东地区和华北地区都达到250以上,由于12月和1月临近交割,基差是否会有所缩小呢?这里面就涉及到回归的情况。这里面有两方面的原因,一是整个市场的心态或者是整个市场现在看到整个豆油的这种库存是一种处于相对低的位置,这是第一个,第二就是整个市场形态刚才已经说到了,市场大家对于豆油都是太多的情况。由于现在已经是11月份了,12月、1月会不会基差的变动?从现在来看,回来的概率相对小一些。虽然有交割的可能,但是按照交割的原则,应该有一个回归过程。所以最后的结果要看1、5的价差怎么改变,对于1月的基差来说,不管250还是300,影响不是很大的。

在这个“人机博弈”的交互挑战中,你不妨也大胆猜测下,哪些部分影响了系统的判断?首先,输入一张清晰的图片到机器视觉系统,此时,不管是算法还是你,都可以清楚地判断出照片中人物的性别。接下来,照片中出现了若干方框,提示信息告诉你,“选中某一方框意味着,在图片中遮挡隐藏该部分内容,你的选择有可能影响性别判断。”

此前,多伦多大学的研究人员Deborah Raji和麻省理工学院媒体实验室的研究人员Joy Buolamwini撰写了研究报告,指出亚马逊的Rekognition在检测图像中肤色较深的女性性别时,要比判断肤色较浅男性性别的错误率高得多。该研究成果也得到了学者们的支持,但亚马逊曾对两人撰写的这篇报告及研究方法提出过异议。

刘建:对于基差的采购到底有什么风险呢?我认为有两点,一是对于基差本身,基差如果采购以后到底会涨还是会跌?这是第一个风险。第二就是你采购基差以后点价时机的把握,是两个因素和两个变量在这里,未来基差会有什么变动?远月的基差看供应端,需求端能否再变差这个概率事件就变少,就是看供应端。现在看南美的供应这个仍然是较大的产量,但是天气是否会发生变化现在还看不到,基差到底会说像大家期待的成交火爆以后期待的基差会变得很好,这个还得看供应会不会出现一个问题,这个是对于基差的变动。另外一个风险就是在于绝对的价格。就是点价的把握,一个是价格上扬,第二就是提货时间再点价,这个风险会更大。对于未来价格的判断,从现在来看,农产品没有一个太多的看空的品种。谢谢!

第二,走出去的过程当中是文化上的差异。各个国家,特别是到欧美国家更多是文化的差异。第三,诚信。主持人(周密):请问其他嘉宾有没有补充?海思铎先生。海思铎:我想说我两天前我都没有意识到这已经是第二届的上海进博会了,但是你不要把所有的鸡蛋都放到一个篮子里面,你可以有很多的机会做不同的国家。然后呢,希望大家一起能够走到一起来合作。共同利用彼此对方的产品,我觉得这个国际贸易一定会继续增长的,因为这只是我个人的观点。

2.https://www.pewresearch.org/interactives/how-does-a-computer-see-gender/

接下来有请参加讨论的嘉宾上台,他们是:1. 中储粮油脂有限公司油脂油料事业部运营部副总经理 刘建2. 邦吉(上海)管理有限公司中国农业业务总监 陈旻4. 通威股份有限公司原料部植物蛋白采购总监 王容5. 银河-联昌证券国际私人有限公司区域主管(种植)兼马来西亚研究部总管 黄丽芳6. 浙江敦和实业有限公司资产配置部 张春鸣我们就长话短说,开始进入问答的环节。第一个问题是给刘建先生,你对未来半年的大豆压榨利润怎么看?刘建:针对这个问题,其实各家都有一些想法,我是基于我们对当前市场的判断得出的一个结论,第一个,对于盘面的榨利来说,近期的美国豆仍然是要高于南美的豆子,所以大家都会把豆子集中在前面榨掉,后面再补进来大家都要等时间,等到南美豆子上市。第一个,对于盘面的榨利基本与现在的状况维持,盘面榨利是属于比较微薄的情况。

主持人(周密):非常感谢各位嘉宾精彩的作案。第14届国际油脂油料大会第二个专题讨论到此结束。明年再见!

主持人(周密):谢谢!下一个问题是给刘建先生的,目前这个豆油基差,特别是在华北和山东,说的是精炼油达到了300元的水平,这么高的基差,特别是针对12月和1月,因为1月要临近交割了,您认为这么高的豆油基差是否可以持续?

主持人(周密):这个是投资公司或者是投资者角度的看法。问问王容先生的看法。王容:大家现在看到1、5,刚才张女士已经说得比较清楚了。油厂现在卖2-5月的基差,有20、30打包,1、5价差今天应该是105,其实真正从进交割月1月份的话,油厂卖2、3月来看,我觉得不是很合理。但是有一个变量因素,就是中国现在买豆和装船的进度问题,现在预计是830、860的数字。但是1、2月的到港量以及买船进度还是偏慢,1、5是反映后面供应的偏紧还是反映对应2-5的基差变化,我觉得这个需要大家值得思考一下。总体我个人比较倾向于会缩,但是这个时间点恐怕给大家留的时间不是很多,这个时间点还会等一等。是不是要到12月份给大家一个很小的时间点,把它缩回去,这个值得关注。谢谢大家!

主持人(周密):尊敬的嘉宾,女士们,先生们!下午好!我是嘉吉投资(中国)有限公司中国粮油交易董事总经理周密,非常荣幸受组委会的委托,这里主持第14届油脂油料大会最后一个讨论环节。

当这些有偏差的识别系统被广泛应用到社会生活中,就可能导致更糟糕的后果。Joy Buolamwini在TED上发表题为How I"m fighting bias in algorithms的演讲

偏差来自哪里?如果对比开发者自己声明的准确率和研究者们的研究结论,会发现一个有趣的事情:公司发布的数据和独立第三方的外部准确率总是有所出入。那么,是什么导致了这一差异?

主持人(周密):非常感谢。最后我们有一点时间。留给现场的举手提问。如果在场的听众,您有什么问题可以举手,直接向您指定的嘉宾提问。请问大家有没有问题?

多头的话跟市场主流的观点,跟在座专家差不多,未来一到两个季度我们还是比较看好植物油的行情,虽然今天盘面回调比较多,但我们认为行情还没有走完,是基于以下几点逻辑分析。第一,油脂的基本面,大的供求平衡表的格局决定行情交易的方向;第二个是商品油脂的绝对价格和库销比的关系是决定行情的幅度的;第三个,油脂这个品种的特性是决定交易节奏的;第四点是商品,尤其是油脂的曲线结构的变化,也给交易带来安全的边界。

AI的种族歧视,是算法盲点还是人心叵测?

本文来自公众号:全媒派(ID:quanmeipai)。专题论坛二:2019/20油脂油料市场发展展望

在这里提醒大家,如果你现在有问题,你可以在问题卡上写下问题。第三个问题是给John Heisdorffer,基于农产品的价格和政策前景,您会怎么安排明年新作的种植计划?

主持人(周密):非常感谢终端用户是这样的看法。压榨商是什么看法呢?陈旻先生。陈旻:有一点类似,我觉得这个是一个动态。有两点:一是这个看前端1、5。如果你现在还有正基差的话,交割的意愿就会发生变化,如果一旦出现了负基差的话,这个就会减弱,就跟王总说的,有可能到底是什么时间窗口,我们目前看到全国大部分的现货基差是正的,有比较大的利润。再往后2-5的基差先不讲,现在还有一段时间到1月的回归,讲期限,期限最后一定要回归,这个过程当中就像王容说的半个月或者是10天,但是可能会有一个大的变化。从油厂的角度来说,我们更多希望这个回归来得更平缓一些,更理性一点。但是事实上现货市场并没有那么理性。至于后面2-5的基差,目前来看,我们看到能够定义和能够看到的成交都是打包的价格,有可能会加上4-5月的,4-5月本身是南美季的价格,很难用打包的价格衡量2、3月的,其实2、3月也要取决于2-3月的到货量和压榨量,一旦偏慢的话,1月已经摘牌了,对5月的基差也会显现出比较高的水平。目前来看,应该先专注于1月怎么回归?至于油的话,我觉得是这样的,油的1、5现在因为这个已经相当于反映了去库存的过程,但是这里面不是没有变数,有一些额外的供应会增加,因为油脂是各个品种偏容易转化,特别是棕榈油,很多年没有看到这个倒挂了。那之前都是供大于求的,从经营角度上基差和库存都是反映在这个上面。1-5月间油是更谨慎一点,这个单指豆油。

下面是第四个问题,这个是给王容先生的,今年我们都知道,养殖业经历了很大的起伏,因为非洲猪瘟的情况,养鸡的利润或者水产的利润也有比较大的波动,您对于未来半年饲料的需求怎么看?

第二点讲一下油脂的品种特性,油脂需求是比较有刚性,比较稳定的,在过去10年甚至更长的时间,油脂每一年的YOY年对年的需求都是增长的,食用是比较稳定的,每年3-4%的增长,占到总体需求的70%。生物柴油这块,它占30%,每一年的波动比较大,但由于这几年政策强制添加的作用,这几年工业需求也是在增长。近些年来油脂整体把所有油算上去,整体需求是一直在上涨,没有下降的,所以油脂需求的刚性导致了价格很大的特点,就是不能够承受供应比较大的减量,供应的减量或者说只要供应的增幅小于需求的增幅,造成库销比下降的时候,引发的行情幅度都是比较大的。在座比我有经验,做的时间比较长,可以看一下在历史上国际油脂连续两年库销比下降的时候,引起的行情幅度都是很大的,2010-2013年、2006-2008年,最近是2015-2017年,今年比较显著的特点,今年全球植物油的库销比是非常低的,不到10%,甚至是低于15、16年,这里还没有算上棕榈油可能的减产。

下一个希望是给黄丽芳女士,这个问题是对于马来西亚的产量,我们一般有MPOB的报告,能够帮助市场提供比较准确的统一预期机会,但对于印尼的产量,市场总是缺乏稳定可靠的判断依据,您给我们广大听众有什么建议,有什么指标您会作为印证印尼产量增加或减少的判断?

不同系统对深肤色演员的识别数据不同Facebook曾宣布,在名为Labeled Faces in the Wild的数据集测试中,自己面部识别系统的准确率高达97%。但当研究人员查看这个所谓的黄金标准数据集时,却发现这个数据集中有近77%的男性,同时超过80%是白人。

主持人(周密):好的,明白了。下一个问题还是问海思铎先生,对于大豆和玉米的单产,您有什么样的预期呢?

即便在同样的基准下,面部识别系统的准确度数字可能也会发生变化。人工智能并不完美。在这种情况下,通过提供置信度给用户更具体的判断信息是一个有用的做法。

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本文来源:七彩彩票登录 责任编辑:姚记彩票官方2019年11月13日 22:15:34

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