投资属性

摘要： 刚发布时被热炒的茅台虎年生肖.酒,如今已大幅降价。2月10日,茅台虎年生肖原箱酒的市场行情价为4580元/瓶,虽然仍高于官方市场指导价格2499元瓶,但与年初一度逼近6000元/瓶的价格相比已大幅下降。为何茅台虎年生肖酒的价格出现暴涨暴跌?事实上,往年茅台生肖酒的价格都会经历类似的大幅波动。

摘要： 以构建公租房、保障性租赁住房和共有产权住房为主体的住房保障体系为目标,加快建立符合实际的基础性政策体系和长效市场化机制 房价一步步高到成为城市人尤其是新市民的不可承受之重,原因是复杂而深刻的。近二三十年来作为产业的房地产对经济循环和社会财富的创造,所起的锚定作用不容置疑。无论是前后关联的产业链、带动的几千万人就业,还是对城市化进程的支撑,都意义重大、功不可没。改革开放以来,中国人居住面积大大增加,居住品质翻天覆地,但房子的投资属性也同步飙升,居住反而退居其次了。

摘要： 和田玉与黄金一样深受消费者喜爱,是收藏品市场中极稳定、极靠谱,且具有一定投资属性的收贼品类。底蕴深厚自古君子比德于玉,玉作为一个文化符号贯穿了中华民族的历史,成了浓墨重彩的一笔。古时,玉是帝王公侯与文人士大夫的青睐之物,现如今在收藏品市场也占有相当重的分量。

摘要： "投资属性+马太效应+企业量价节奏把控"是2020年高端酒一枝独秀的主因,2021年量价齐升仍可期。2020年食品饮料延续了接力式上涨,目前估值处于历史高位。过去五年食品饮料板块持续上涨,底层逻辑是强防御属性及盈利稳定、现金流充沛、投资回报率高等特点带来的溢价提升。消费升级及行业集中度的提升也将持续利好行业空间打开、上行升级。天风证券研报显示,从2021年全年维度来看,"涨价逻辑"不容忽视,应把握行业格局持续优化下的龙头机会。

摘要： 今年以来,关于房地产业的热点话题不断。年初政策监管层对贷款资金违规流入房地产进行严查;上海、北京等地大力度对学区政策进行改革;全国两会重申“房住不炒”调控主基调,等等。种种迹象表明,房地产业逐步脱离投资属性,加速回归居住属性,并逐渐向稳房价、稳预期的目标靠近。

摘要： 一、问题的提出在基本养老保险之外积极发展商业养老保险,既有利于缓解我国社会养老保险财政缺口和负担,也能满足不同群体对养老的不同层次的需求。近几年,我国政府大力支持具有金融投资属性的商业养老产品,其中,住房反向抵押养老保险在这一背景下应运而生。自2013年我国官方首次提出住房反向抵押养老保险概念,2014年《保监会关于开展老年人住房反向抵押养老保险试点的指导意见》(保监发[2014]53号,以下简称《指导意见》)正式发布以来,住房反向抵押养老保险试点从局部到范围逐渐扩大,积累了一些经验,但从整体效果来看不甚理想。

摘要： 这两年的楼市监管力度大家有目共睹,高层表态也确认房地产因附带投资属性而存在泡沫。房地产金融化、泡沬化倾向还比较强,是威胁金融安全的最大“灰犀牛”。如果要问,过去的20年,哪个行业最赚浅?那房地产肯定榜上有名。如今,这种“稳赚不赔”的局面成为了过去式,躺赚的日子一去不复返。

摘要： 如果说生活就是用一种焦虑替代另一种焦虑的过程,那么2020年以来,我们可以使用的"替代材料"可谓层出不穷、取之不尽,对于当代艺术从业者来说尤其如此。我们先是与所有人一起陷入隔离的焦虑中;而后在一片混乱中面对"艺术无用论"的质疑;随之而来的是艺博会的停摆与成交的低迷再次凸显艺术品极低的金融投资属性;疫情之外接踵而至的BLM运动引来的忧虑是艺术是否被意识形态所裹挟。

摘要： 人是住房需求的主体,从人口角度研究住房需求是分析住房市场情况的一种基本方法.本文从人口年龄结构影响住房需求的原因、作用机制、研究工具等几个方面对相关文献进行了梳理.文献回顾表明,住房需求存在密集年龄段,其原因可以归结为生命周期的差异;人口年龄结构影响住房需求的作用机制可归结为人口的余波效应;生命周期理论和OLG模型是研究人口年龄结构影响住房需求的基本工具.本文认为,关于人口年龄结构与住房需求的研究较多关注住房的消费属性,而忽略投资属性,未来应兼顾住房的消费性和投资性研究人口年龄结构对住房需求的影响.

摘要： 本发明提供具有针对人的高检测精度的属性确定方法、属性确定装置、程序、记录介质以及属性确定系统，利用这样的方法、装置和系统，甚至在脸部的特征部位被隐藏的情况下也能够确定人的属性。本发明的属性确定方法包括：图像获取步骤(S11)，获取待确定人的图像；属性确定区域检测步骤(S21)，检测从来自待确定人的图像的头部区域、脸部区域以及其他区域构成组中选择的至少两个属性确定区域；以及属性确定步骤(S22)，基于至少两个属性确定区域的图像来确定属性。

摘要： 本发明提供属性确定方法、属性确定装置、程序、记录介质以及属性确定系统，具有高检测精度，利用这样的方法、装置和系统，甚至可以在人并不完全正面面向的情况下也能够确定人的属性。本发明的属性确定方法包括：图像获取步骤(S11)，获取待确定图像；头部区域检测步骤(S21)，从待确定图像中检测头部区域；以及属性确定步骤(S22)，基于头部图像来确定属性。

摘要： 本发明提供了一种快速而准确地检测图像中的头部的头部检测方法。本发明的头部检测方法使用：预备的头部检测模型和确定的头部检测模型，其中所述预备的头部检测模型是利用作为正例的图像和作为反例的图像获得的，该作为正例的图像中的每一个在预先规定的规定图像区中包括头部的至少一部分，该作为反例的图像中的每一个在所述规定图像区中不包括头部，所述确定的头部检测模型是利用作为正例的图像和作为反例的图像获得的，该作为正例的图像中的每一个包括与所述规定图像区中预先规定的位置和尺寸相匹配的头部，该作为反例的图像中的每一个包括与所述规定图像区中预先规定的位置和尺寸中的至少一个不匹配的头部。

摘要： 具有属性判定装置和拍摄图像的多个拍摄装置的属性判定系统的属性判定装置具有：图像获取部，获取上述多个拍摄装置拍摄到的图像；图像解析部，提取映有作为属性判定对象的第一对象的图像，对在提取出的上述图像中映有的上述第一对象进行图像解析，并且对拍摄到映有上述第一对象的图像的每个第一拍摄装置计算上述第一对象为第一属性的第一概率；以及属性判定部，基于第二概率和上述第一概率，判定上述第一对象是否为上述第一属性，上述第二概率是上述多个拍摄装置分别具有的概率且表示在拍摄到的图像中映有上述第一属性的对象的概率。

摘要： 属性协作装置(20)将由多个数据管理装置(30)分别管理的属性信息发送给某个数据管理装置(30)，使该数据管理装置(30)基于属性信息指定对数据的访问条件，并在此基础上存储所述数据。属性协作装置(20)将访问信息发送给某个数据管理装置(30)，使该数据管理装置(30)基于访问信息来判定是否满足访问条件，从而控制对数据的访问，该访问信息中设定了由多个数据管理装置(30)分别管理的属性信息中的与对象用户相关的属性信息。

摘要： 本发明提供了一种快速而准确地检测图像中的头部的头部检测方法。本发明的头部检测方法使用：预备的头部检测模型和确定的头部检测模型，其中所述预备的头部检测模型是利用作为正例的图像和作为反例的图像获得的，该作为正例的图像中的每一个在预先规定的规定图像区中包括头部的至少一部分，该作为反例的图像中的每一个在所述规定图像区中不包括头部，所述确定的头部检测模型是利用作为正例的图像和作为反例的图像获得的，该作为正例的图像中的每一个包括与所述规定图像区中预先规定的位置和尺寸相匹配的头部，该作为反例的图像中的每一个包括与所述规定图像区中预先规定的位置和尺寸中的至少一个不匹配的头部，所述方法包括：图像获取步骤，获取待检测图像；预备的头部检测步骤，裁剪出所述待检测图像的所述规定图像区作为图像片，通过参考所述预备的头部检测模型，从所述待检测图像中检测头部图像；以及确定的头部检测步骤，通过参考所述确定的头部检测模型，从在所述预备的头部检测步骤中获取的多个头部图像中检测所述确定的头部图像。

摘要： 本发明提供属性确定方法、属性确定装置、程序、记录介质以及属性确定系统，具有高检测精度，利用这样的方法、装置和系统，甚至可以在人并不完全正面面向的情况下也能够确定人的属性。本发明的属性确定方法包括：图像获取步骤(S11)，获取待确定图像；头部区域检测步骤(S21)，从待确定图像中检测头部区域；以及属性确定步骤(S22)，基于头部图像来确定属性。

摘要： 本发明提供具有针对人的高检测精度的属性确定方法、属性确定装置、程序、记录介质以及属性确定系统，利用这样的方法、装置和系统，甚至在脸部的特征部位被隐藏的情况下也能够确定人的属性。本发明的属性确定方法包括：图像获取步骤(S11)，获取待确定人的图像；属性确定区域检测步骤(S21)，检测从来自待确定人的图像的头部区域、脸部区域以及其他区域构成组中选择的至少两个属性确定区域；以及属性确定步骤(S22)，基于至少两个属性确定区域的图像来确定属性。

摘要： 本发明涉及场景识别技术领域，尤其涉及一种基于类别标签和属性注释的多任务属性场景识别方法，基于多任务属性场景识别网络MASR，利用并计算对象属性分数对对象属性进行筛选精简，简化属性注释流程，减小由数据引起的训练偏差，此外，在MASR网络中设计并运用了一种属性损失函数与一个属性层，以充分利用上述筛选与精简后的属性特征，根据对象检测分数的重要性级别，对对象属性进行重新加权。本发明有效地注释了四个大规模数据集的属性标签，实验结果表明，与最先进的方法相比，本发明学习了更具辨别力的表示并实现了有竞争力的识别性能。

摘要： 本发明属于模式识别、计算机视觉、视觉场景分析及多标签分类领域，具体涉及了一种基于属性特征学习解耦的行人属性识别方法及系统，旨在解决有技术采用相同的特征分类不同的属性，从而行人属性识别的有效性低、鲁棒性不强的问题。本发明包括：通过基于深度神经网络构建的特征提取模型，并提取待识别预处理图像的卷积图像特征；预设可学习参数并获取每个类别属性的属性索引特征；通过语义空间互注意力模块提取属性特征和索引注意力图；以前一个语义空间互注意力模块的输出作为当前模块的输入进行迭代；通过属性分类器进行迭代获得的最终的待识别图像属性特征的分类。本发明可应用于各场景的行人图片属性识别，并能显著提高行人图片属性识别的性能。