布莱特先生致力于银行未来的研究,以及在21世纪的银行业中,被科技嵌入后的银行业务所带来的影响。30-50年后现金消失,塑料卡片也消失了,所有传统的银行系统会进入即时性,那么一家银行真正的样子会是怎样的呢? 我们如何去想象一家银行账户,如何去做身份识别、价值储存以及投资理财的事情呢?关于未来银行所呈现的方式,布莱特先生会以独特的“颠覆者”视角带你去构建、想象新的银行系统及模式。从中国的移动支付、非洲的区块链技术到可以拥有银行账户的无人驾驶汽车,运用增强现实的技术,去展现银行系统的未来设计。 这点一旦被证实,那么大部分人的眼光都不会只停留在华尔街的投资上。
《中华人民共和国城乡规划法(含建筑法)注解与配套》由中国法制出版社编
本书收录部编人教版教材所有文言诗文篇目,准确翻译课文,你所需要的这本全都有。根据诗文内容手绘漫画,帮助理解文章,提高学习兴趣。为满足日常学习需要,加深对课文内容的理解,特给出准确、条理的教材习题答案,便于课后复习查阅。本书页脚以词条式呈现常见的传统文化知识,课文右栏设有“知识拓展”小栏目,真正实现课内知识到课外能力的迁移。
集思广益、众志成城的扛鼎之作:作者荟萃浙江省房地产开发领域法律服务的精英,内容涵盖房地产开发实务、房地产开发的相关论文以及案例分析三部分,风格融合实务性、与术性、专业性、指导性于一体,力求促进我国房地产业的科学发展,为广大房地产从业人士提供有益借鉴和实务参考。
汇集一线教师(由正高、高级、一级……百名衡中教师组成编写团队,包括教研室主任、研课主任、教学主任、学科主任、班主任……),总结高分高效方法(涵盖语文、数学、英语、政治、历史、地理、物理、化学、生物,包括重点难点、提分技巧、答题策略、方法指导……) 聚焦考纲考点紧扣命题特点 精选高考例题总结备考方法
记忆是过去经验在大脑中的反映。 英国哲学家培根说过:“一切知识,不过是记忆!” 相信大家对这一观点有着切身的体会。 在我们的学习、工作、生活中,历史年代、事件、地理位置、特征、文学常识、知识、考研、托福、雅思、电话、、柴米油盐价格……无时无刻离不了记忆。 本书主要讲述了四字记忆法、记忆板块及使用说明,初中英语单词24小时全突破等内容。tt
《高中数学解题方法与技巧典例分析》共29章,分为上篇和下篇。上篇介绍高中数学解题中重要的22类解题方法及其子方法:每一章以一种数学方法为核心,首先,阐述该数学方法的定义、步骤、使用范围等;其次,对于高中的典型例题,进行详细分析和归纳解题经验;最后,提供若干习题,供读者进行针对训练。下篇主要为数学新题赏析:分别对数学作文题、情境题、建模题、探索题、实验题、思维题、文化题进行点评与赏析。 《高中数学解题方法与技巧典例分析》内容丰富,涉及知识面广,覆盖高考核心考点,方法性强,所选例题和习题题型多样,解题过程详细,解题经验总结较多。同时,增设新题型的分析模块,探究数学文化,对数学作文题等新题型进行剖析,尝试探索高考新题型。
《疯狂的金钱:摩根的疯狂梦想与金融衍生品的前世今生》讲述了一个关于卓越的理念和固执盲目的雄心相互碰撞的故事,更描绘了金融衍生产品的前世今生;既对晦涩难懂、竞争激烈的高级金融进行了深入探讨.又对如何避免危机、规避风险作出了详尽解读。
本教材全面、系统地介绍了金融衍生工具的理论及其应用。在详细勾勒金融衍生工具框架的基础上,介绍了金融衍生工具的品种及其应用,分析了金融衍生工具的风险与风险管理方面的内容,考察了金融衍生工具在中国的产生和发展。全书共分8章,各章配有引导案例、知识库、本章小结、自测题、阅读资料等内容,通过案例分析和阅读资料把金融衍生工具理论和实践有机结合起来,培养学生运用相关金融衍生工具管理各种金融风险的能力。 本教材适用于金融学、管理学、国际经济与贸易等经济管理类专业本科学生使用,也适用于金融从业人员在职培训和广大金融爱好者阅读和学习。
作为格林斯潘的继任者,本·伯南克面临大萧条以来最严重的金融危机,注定要在美国经济这个大舞台上扮演三个重要角色,即加息运动的终结者、楼市衰落的减震器以及为美国经济列车提供安全保障的巡道工。伯南克成功地扮演了上述三个角色,以自己的方式逐渐获得了市场的信任。 在美联储工作期间,伯南克以善于合作、为人坦诚而深受同事的赞赏。他习惯运用其学术背景和对数据的缜密分析来解决当下的经济问题,然后用非专业人士也能理解的语言让人们了解他的想法,把复杂的经济问题讲得通俗易懂、直截了当。 《金融的本质》一书,即是伯南克以其擅长的通俗、直接的方式,汇集了伯南克关于美联储在应对金融危机时采取的诸多政策背后的金融思想,以及他的金融理念。 《金融的本质》主要分为四部分,内容贯穿了美联储从1914年成立至此
本书首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在Raspberry Pi上工作。