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基本面成主导因素近期原油价格表现对下游化工品走势的指引性作用趋弱，各化工品在自身基本面主导的情况下各自为营。业内人士表示，从目前的基本面情况来看，未来化工品价格分化走势将延续。沥青方面，中信期货分析师表示，近期炼厂开工维持稳定水平，库存水平继续走低，且社会库存增幅放缓，需求好转使得全国多地沥青现货价格提涨。虽然由于此前沥青、成品油现货价格相比原油抗跌，炼厂利润大幅好转，炼厂开工受到利润驱动有望提高，但7月10日淄博启动夏秋错峰生产，常减压装置限产30%，中石化减产仍在延续，开工上提幅度有限。另外，7月—8月，俄罗斯石油公司（Rosneft）有三船马瑞原油供应到国内，但7月国内到港马瑞原油减少50万吨至91万吨（推测是延期），且本周7月27日是雪佛龙在委石油项目最终豁免期，沥青原料问题需持续关注。因此，在供应下降的预期下，基差修复后沥青期价压力得到释放。操作方面，继续推荐多沥青—WTI价差。

今年苏杯，李宗伟带着希望而来，还有妈妈、妻子、两个儿子。他曾在赛前说希望今年能有比四强更好的表现，无奈一己之力仍然不能回天。[2017年9月28日，武汉]2017年东风汽车•武汉网球公开赛将展开正赛第五日的争夺，随着1/4决赛即将全面打响，今年武网正式进入白热化阶段。世界第一穆古拉扎、捷克名将普利斯科娃、法网冠军奥斯塔彭科、俄罗斯名将马卡洛娃都将先后登场亮相，向女单四强发起强力冲击。双打方面，三位中国姑娘徐一璠、杨钊煊、彭帅亦将分别和各自的搭档出战。

当下市场：“小别墅”成交占比持续上升为了提高溢价、回笼资金，东莞“小别墅”在近两三年来成为别墅市场主流。实际上，按照相关规定，带有私家花园的低层独立式住宅才是真正的别墅。为了降低总价，市场后来又出现了低层、多层建筑面积在200~300平方米左右双拼、联排、叠加类别墅等。在东莞楼市实行限购、限贷政策后，为了刺激成交，低层、多层住宅改建而成的144平方米以下的经济型独栋“小别墅”开始盛行。

大宗商品方面，油市微幅收跌，WTI 6月原油期货收跌0.09美元，跌幅0.13%，报68.10美元/桶，本周跌0.4%。布伦特6月原油期货收跌0.10美元，跌幅0.13%，报74.64美元/桶。美国利率上涨打击黄金多头的信心，COMEX 6月黄金期货收涨5.50美元，涨幅0.4%，报1323.40美元/盎司，脱离本周稍早所创3月20日以来收盘最低位，但本周累跌1.1%。COMEX 5月白银期货收跌8.5美分，跌幅0.5%，报16.406美元/盎司，本周累跌4.6%；7月合约收跌7美分，跌幅0.4%，报16.497美元/盎司，本周累跌4.2%。NYMEX 7月铂金期货收涨6.30美元，涨幅0.7%，报916.40美元/盎司，本周累跌1.6%。NYMEX 6月钯金期货收跌16.05美元，跌幅1.6%，报963.00美元/盎司，本周累跌6.5%，使得4月份迄今涨幅收窄至大约1%。

图表1：A股净利润增速与估值A股在2014-2015年走出一轮无盈利牛市，2019年的A股又走到了无盈利牛市的路口：盈利下行相对确定，但市场已经走出了一轮不小的行情。没有基本面的无盈利牛市能走多远？投资者应该如何应对无盈利牛市？历史不会简单的重复，但我们依然可以从历史上找到一些有益的借鉴。

基于我们对它的架构分析，基于卷积网络，能够更好地萃取不同层级的信息产出一个结果，用更加精准的方法达到产出的结果。这里我给大家举一个例子，汽车是怎样在街上进行行驶证、进行判定。这里面我给大家展示一个原理图，在右上脚，这是一个卷积网络，在这里面它得到了微调，会微调来集合它的学习目标，能够基于不同的节点建立起来。在这里面看到信息不问上升或信号不断衰减，或者信号不断增强，这个网络也会进行调整，进行流量的处理，这都是基于不同神经节点的联系。可以看到这里面汽车启动了，如果它不能捕捉这个线路的话就会发生碰撞。当这个汽车可以自主学习的时候，网络可以被训练，汽车的自动驾驶系统可以被训练，能够让汽车知道怎么做下一步的决策，不会发生碰撞。因此需要一系列的学习成果的生成才能进行这个系统的训练，这个车的系统得到训练之后，才可以进行下一步碰撞的测试。每一次尝试无论是成功还是失败，这个网络都会重新得到构建，参数不断变化，因为周围的环境不断变化。这就是通过变化的环境不断收取变化的信号，无论是增强还是衰减。对于这些颜色的认知，颜色是加深了，就是对它进行算法的处理，哪些信息是有用的，哪些是可以过滤的。可以看到最后经过训练之后，这个汽车越来越聪明，越来越知道怎么样识别网络里面需要它注意的东西。就像我刚才讲到的，这已经是14次迭代，经过14次卷积网络的迭代之后，汽车就知道了怎样应对这个路况。这很好地说明了深度学习架构可以怎么样被训练。这里描述了这个训练的过程，没有撞对不对。这个汽车一往无前地沿着个路径行驶，可以看到这个绿色的车自控性非常好、非常简单，能够通过多轮的需要和训练，经过不同的计算网络的运力和卷积网络适应更加复杂的架构和网络。