敏捷管理周报第165期

来自:      时间:2019-09-27
1.政策
1.1国务院总理李克强8月28日主持召开国务院常务会议
国务院总理李克强8月28日主持召开国务院常务会议,部署深化放管结合加强事中事后监管,促进公平竞争提升市场效率;决定再取消一批工业产品生产许可证,更大释放市场主体创新创造活力;确定进一步促进体育健身和体育消费的措施,部署推动在线教育健康发展促进教育公平。

1.2 本周(8月26日-8月30日)国务院办公厅发布的重要文件 
1、国务院办公厅关于加快发展流通促进商业消费的意见  
2、国务院关于印发6个新设自由贸易试验区总体方案的通知

2.关注  
2.16个新设自贸试验区正式揭牌
8月30日,山东、江苏、广西、河北、云南、黑龙江六省区的6个新设自由贸易试验区正式揭牌。我国自贸试验区再扩围,一张开放新版图正在成型。此次新设的6个自贸试验区,3个在沿海,3个在沿边,加上此前的12个自贸试验区,形成了更加完善的建设布局。我国18个自贸试验区,构筑了一张开放新版图。

2.2个税申报信用承诺制将全面实施
国家发展改革委办公厅、国家税务总局办公厅28日联合下发《关于加强个人所得税纳税信用建设的通知》表示,我国将全面实施个人所得税申报信用承诺制,纳税人需对填报信息的真实性、准确性、完整性作出守信承诺,信用承诺的履行情况纳入个人信用记录。根据通知,税务总局将研究制定自然人纳税信用管理的制度办法,形成全国自然人纳税信用信息库,并与全国信用信息共享平台建立数据共享机制。

3.动态
3.12019世界智能制造大会10月在南京举行
2019世界智能制造大会将于10月17日至19日在江苏南京国际博览中心举行。记者从8月27日召开的新闻发布会上获悉:大会以“智能新视界 工业新未来”为主题,由江苏省人民政府、工业和信息化部、中国工程院、中国科学技术协会共同主办,包括智领全球高峰会、智领全球发布会、智领全球嘉年华和智领全球博览会四大板块。

3.22019世界制造业大会9月将在合肥举办
经国务院批准,2019世界制造业大会将于9月20日至23日再次落地安徽合肥。本次大会由工业和信息化部、科技部、商务部、国务院国资委、中国工程院、全国工商联、全国对外友协、中国中小企业协会、联合国工业发展组织、全球中小企业联盟、安徽省人民政府联合主办。本次大会将围绕“创新创业创造 迈向制造业新时代”这一主题展开,此外还有一个副主题“携手全球中小企业共创智能制造业高质量发展新未来”。届时,党和国家领导人将出席大会并作主旨演讲,一些外国政要和国际组织、主宾国、有关部委和地方负责人以及国内外知名企业家、专家学者将在主旨论坛发表演讲。大会还将举办五大板块重要活动,十大展区展示面积超过6万平方米。

4.预告      
4.1 第四届中国管理国际学术会议
时间:2019年9月17-18日
地点:中国,南京
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/gmEZpX4GqlmbW-4oHhC1QA
主旨:旨在为全球管理界提供一个平等、自由、开放的交流平台。

4.2 第九届国际教育与管理创新会议(ICEMI 2020)
时间:2020年2月13-15日
地点:西班牙,巴塞罗
链接:www.icemi.org 
主旨:旨在邀请各界相关学术领域的学者参加本次会议,共同分享,讨论彼此的研究成果。


5.热点

首只警用克隆犬
在公安部昆明警犬基地,我国首只警用工作克隆犬“昆勋”完成了“上岗培训”,顺利通过考核,正式入警。“昆勋”是一只雌性狼青系昆明犬,其体细胞供体犬名为“化煌马”,曾因实战能力突出被评为公安部“一级功勋犬”。经第三方机构亲缘鉴定,克隆犬“昆勋”的DNA与体细胞供体犬“化煌马”有99.9%以上的相似度,证实二者存在同一性关系。

6.数据 
图表:我国研发经费投入强度连续5年超2%

7. 名词
【社会燃烧理论】
社会燃烧理论是指运用了自然燃烧原理,将社会的无序、失稳和动乱与燃烧现象进行合理的类比。如果把近年来出现的群体事件比作烈火,那么它的起因答题包括以下三个缺一不可的环节:
1.具备充分的燃烧物质,即情绪流,也就是普遍的社会不满情绪;
2.助燃剂,即意见流,也就是社会不满情绪被赋予的集体认同感;
3.引爆点,即行动流,就是有看似偶然的突发事件,或非主流意见领袖的煽动。

社会燃烧理论作用主要是为了对社会问题进行剖析,然后开发社会稳定预警系统,以用来预测社会的稳定性。

8. 论道
国际人工智能联合会议理事会主席:破题安全高压下的数据聚合

人工智能,尤其今天像深度学习这样的成就,离不开大数据,但是数据却非常的有限。比如说,法律领域,往往积累一条有效的数据需要很长时间。尤其还面临数据割裂的现象,比如说在医疗领域每个医院可能都有很多的医疗影像数据,但是却形不成合力,不同的医院之间的数据往往不能互相传递的。原因则包括监管、安全、利益等。

这就意味着,一方面面临数据割裂,大家没有大数据来训练人工智能,另一方面法律法规和社会的要求使得安全变成一个非常严格的要求。在这两者之间,大数据的形成就变成我们的一个挑战。

如何应对挑战?放弃做人工智能,或者仅仅允许拥有大数据的公司才能做人工智能?国际人工智能联合会议(IJCAI)理事会主席杨强认为这两者显然都不是答案,“我们的回答是我们要积极地回答一些新的方向,来解决刚才提出的数据挑战,我们提出的这个方法和方向,叫做联邦学习,英文叫做‘Federated learning’。”
所谓的联邦学习,大概的概念是,在数据不出本地的情况下,利用各个拥有方的数据把模型建立起来,并且模型共享。在建立模型的过程中,不违反用户的隐私。整个建模的过程就叫做联邦学习的框架和算法。

一共有三种模式进行联邦学习。
首先横向联邦学习,不同的机构,每个机构都有一部分的用户,但是不同的机构共享一些用户的特征,他们可以通过横向联邦学习聚合,这个过程中可以保护隐私。

还有叫做纵向联邦学习,虽然不同的机构可能不共享一些用户的特征,但是他们共享用户的ID,这样可以利用散落的数据形成整体的联邦,这也可以进行用户隐私的保密,使得各个数据不出本地。

如果既不共享特征又不共享用户怎么办?这个场景下提出联邦迁移学习,可以用迁移学习的方式把两个模型的本质挖掘出来,能够把抽象的模型加以聚合,在聚合的过程中保护用户隐私。

9.荐书
《气候赌场》 

作者:威廉·诺德豪斯(William D.Nordhaus)
出版:东方出版中心
简介:在气候这个赌场里,真相究竟是怎样的?近日,在当代著名经济学家、2018年诺贝尔经济学奖得主威廉·诺德豪斯(William D. Nordhaus)的代表作《气候赌场》中系统分析了这个问题。经济学作为一门人文社会学科,其切入气候变化议题的原因在哪里呢?诺德豪斯给出了两点理由:一方面,旨在减少温室气体排放的政策措施,必须经由经济系统才可起作用;另一方面,气候变化也会对经济系统的生产过程和最终产出发生影响,比如干旱导致粮食歉收。还有一个更深层的理由,那就是自然学科在做预测时,往往使用简单的外推法,比如把二氧化碳排放量与GDP相挂钩。