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根据报告,大数据、人工智能、区块链等新兴技术在金融反欺诈领域已得到深入而广泛的应用。例如:可以利用大数据的获取、整合和处理数据的能力,快速判定异常状况,为防控金融欺诈提供技术支撑;基于机器学习、行为序列、人脸识别、生物探针、关系图谱的人工智能技术能够进行精准画像、判别用户身份,识别潜在风险,提升交易安全性;利用区块链的数据、信息共享机制,有效打击供应链金融欺诈、银行票据欺诈以及保险欺诈。

烟雾已经达到0.5db/m时,依然有两款烟雾报警器没有动静。浙江大华技术股份有限公司高级工程师张国权说,根据《GB20517-2006独立式感烟火灾探测报警器》,烟箱一般是用来测试报警器在不同方位上的进烟性能,确定报警器各个方位的灵敏度。但是用烟箱来验证烟感的灵敏度

一边是加大共有产权房供地满足刚需,另一边却是低于周边平均房价30%的共有产权房销售遇冷,到底是哪个环节出现了问题,这需要从共有产权房政策设计的历程谈起。客观的说,共有产权房有效区分了居住需求和投资投机需求,居住需求方面共有产权房与普通商品住宅并无两样,同样可以实现落户与子女就近入学,抑制炒作方面则通过产权比例设置和出让时的多重限制手段发挥作用,只有真正有居住需求的购房者才是潜在购买者,政策设计较此前推出的经济适用房、自住型商品房而言的确已是一大进步。早期经济适用房虽然对购买家庭的年收入等多个方面进行了严格限制,但由于价格优势还是吸引了大量投资投机者,此前全国各地陆续出现了多个资质作假购买经济适用房的案例;自住型商品房是共有产权房的前身,购房者购买5年内不能交易,5年后将收益的30%上交财政后可出售,这一政策虽较经济适用房已大幅进步,但同样存在一定漏洞,比如购买时周边房价为5万元/平方米,自住型商品房70%售价为3.5万元/平方米,假如市场房价跌至4万元/平方米,购买商品房者每平方米会出现1万元亏损但购买自住型商品房者仍会盈利。也正是存在上述政策的历史演变,在“房住不炒”的背景下共有产权房才应运而生。

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