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他表示，总的看，目前金融机构资本充足率普遍要高于监管的要求，同时还在通过内源和外源的多渠道来补充资本，可以满足实体经济的发展。所以这个上面的担忧是不必要的，因为银行的资本是充足的，资本的充足是可以满足实体经济融资的合理需求。4月份定向降准以后，央行又在MPA中新增临时性的专项指标来专门用于考察金融机构小微企业贷款的情况，要求金融机构将降准释放的资金用于小微企业的信贷性投放，并将节约的资金成本用于向小微企业让利。7月份定向降准后，根据相应情况更新了考核要求，在MPA结构性参数中将考察范围扩展到普惠金融领域，普惠金融领域表现突出的金融机构将获得更优惠的结构性参数，引导金融机构将信贷资源向小微和“三农”等领域倾斜。总之，MPA也适时做了一些调整，特别是参数上鼓励金融机构围绕方向性的东西做一些推进，通过正向激励解决发展中的问题。

21世纪以来，我先后在台湾教了四学期书。我在台湾期间，新疆木卡姆艺术团就曾两度赴台演出。他们的演出，受到台湾各阶层群众的广泛赞许和热烈欢迎。他们演出后，就有6个学校来请我去作有关维吾尔木卡姆的学术讲演。新疆木卡姆艺术团演出的维吾尔木卡姆，旋律优美，舞姿感人，雅俗共赏，历史悠久，被誉为“东方艺术瑰宝”、“东方音乐历史的巨大财富”、“维吾尔音乐之母”。前年，我国温家宝总理访问日本时，便把木卡姆艺术团作为艺术使者，带着他们一同前往。

另外是准符号模型，深度学习、神经网络主要用来模拟感性行为，感性行为是一般很难采用符号模型，因为感性（感觉）没法精确描述。比如‘马’，怎么告诉计算机什么叫做马？你说马有四条腿，什么叫做腿？你说细长的叫做腿，什么叫细？什么叫做长？没法告诉机器，因此不能用符号模型。目前用的办法就是我们现在说的神经网络或者准符号模型，也就是用人类同样的办法，学习、训练。我不告诉机器什么叫做马，只是给不同的马的图片给它看，进行训练。训练完以后，然后再用没见过的马的图片给它看，说对了，就是识别正确了，说不对就是识别不正确，如果 90% 是对的，就说明它的识别率是 90%。后来从浅层的神经网络又发展到多层的神经网络，从浅层发展到多层有两个本质性的变化，一个本质性的变化就是输入，深层网络一般不用人工选择的特征，用原始数据就行。所以深度学习的应用门槛降低了，你不要有专业知识，把原始数据输进去就行了。第二个是它的性能提高很多，所以现在深度学习用得很多，原因就在这个地方。

第二个问题，荧光粉受到电子撞击以后，它的电磁能以什么方式释放出来？我们用‘荧光粉’、‘电子撞击’、‘释放电磁能’等关键词，也可以找到答案：‘光或者光子’。这种方法就是平时网络搜索的原理，应该说没有什么智能。回答下面的问题就需要‘智能’了，跟智利陆地边界最长的是哪个国家？跟智利有陆地边界的国家可以检索到，它们是阿根廷和玻利维亚，但是谁的边境长？通常查不到。Watson 具备一定的推理能力，它从边界间发生的事件、边界的地理位置等等，经过分析推理以后就可以找出答案，它就是阿根廷。下一个问题也属于这种性质，跟美国没有外交关系的国家中哪个最靠北，跟美国没有外交关系的国家有 4 个，只要检索就行了，但是哪个国家最靠北，没有直接答案，但可以从其它信息中推导出来，比如各个国家所处的纬度、气候寒冷的程度等等分析出来，答案是北朝鲜。

在这个问题上，我认为无论官方还是民间，真实的想法都是这样的。但是到了舆论场上，这一最大的核心利益经常被挤到后面，其他利益被排到了更前面。最常见的就是领土问题。领土当然也是中国的核心利益，但领土问题高度敏感，具有强烈的零和性质，各国、各方的最大公约数是共同遵守维持现状原则。中国大的领土安全是有保障的，麻烦在于我们存在一些边界纠纷。在现实条件下，解决边界问题的唯一稳妥、有效途径是谈判，当无法通过谈判解决问题时，最好的做法就是管控分歧。由于中国有强大的力量，对管控边界摩擦有较强的主动性。因此，领土问题总的来说处于中国掌控中，这方面并不存在大的危机。当前没有领土问题走到发展利益前面去的真实急迫性。

“这一次小猪佩奇的焦点在于这部动画片在年轻社群的传播过程当中意义发生了形变和解构，从一个可爱萌化的卡通形象变成了一个带有高度调侃和戏谑意味的“社会人”形象，背离了它作为儿童启蒙教育的引导作用和正向意义。”何天平介绍，“尤其在一系列的短视频和直播平台当中，小猪佩奇的走红逐渐使它被异化成了一个青年亚文化身份确立和彰显的独特符号。但在实际上它的符号内涵又可能是充满了成人世界的世俗想象的。”