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王启蒙外汇黄金下周行情走势分析及黄金独家操作策略建议

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！　黄金下周行情趋势分析：　　黄金消息面解析：周五（8月25日）美市盘中，现货黄金窄幅震荡，交投于1914美元/盎司附近，隔夜出炉的美国初请失业金人数连续第二周下降，市场预计美联储可能会更长时间维持高利率水平，鲍威尔晚间的讲话偏向鹰派的可能性略高一些，帮助美元指数继续冲高，刷新近两个半月高点，令黄金多头有所顾忌，暂时停下了反弹的脚步。美联储于8月24-26日在怀俄明州杰克森霍尔举行年度研讨会，投资者将等待美联储主席鲍威尔在北京时间周五22:05发言，以确认利率是否会在更长时间内保持在高位。目前人们的预期仍然是，大多数美联储决策者将在发言中继续强调对抗通胀压力的必要性。数据显示，美国初请失业金人数连续第二周下降，尽管美联储激进加息，劳动力市场状况依然吃紧。强劲的就业市场继续预示着美联储需要在更长时间内维持较高利率。整体来看，金价短线走势变数较大，一方面美联储官员认为不需要进一步加息，给金价提供支撑，另一方面，美国就业数据依然强劲，意味着美联储需要更长时间维持高利率水平，美元持续走高，令金价承压。预计晚间美联储主席鲍威尔的讲话，将指引市场对美联储未来政策路径判断，进而给金价进一步走势提供方向。　　黄金技术面分析：日线级别，震荡下跌后反弹；MACD初步结成金叉，KDJ金叉运行，5日均线上穿10日均线结成金叉，在失守10日均线1901.64前，短线金价仍有进一步反弹机会，初步阻力参考21日均线1918.95附近位置，然后是前期跌势的38.2%回撤位1923.89附近位置，进一步较强的阻力参考50%回撤位1935.98附近位置，55日均线阻力也在该位置附近，若能顶破该阻力，则增加后市看涨信号。不过，隔夜金价受到38.2%回撤位阻力*后，收盘于21日均线下方，且录得十字星，暗示该位置阻力较强，若金价回落至10日均线下方，也可以参考1900关口，则增加金价重回跌势或者是W底的可能性；另外，200日均线1909.41附近也存在一些支撑。综合来看，下周黄金开盘操作思路上王启蒙建议以回踩低多为主，反弹高空为辅，上方短期重点关注1925-1930一线阻力，下方短期重点关注1905-1900一线支撑。关于本周的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。文/王启蒙（微信：wqm56778）一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

启蒙理财2023-08-26

黄金策略：上周稳健拿捏，给我时间换取方向，详情咨询本人

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黄金巴士2023-08-26

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黄金巴士2023-08-26

中风瘫痪18年 AI让她再次「开口说话」：脑机接口模拟表情数字化身当嘴替

的交流，无法将她的大脑信号解码为流利的语言。 Ann轻轻移动头部，通过设备在电脑屏幕上缓慢地打字，「一夜之间，我的一切都被夺走了。」 2022年，Ann决定再次做出尝试，自愿成为加州大学研究团队的受试者。添加一张脸，一个声音对此，研究人员记录了Ann试图背诵单词时的大脑信号模式，以训练人工智能算法识别各种语音信号。值得一提的是，训练的AI是来解码音素——语音的基本要素，而不是整个单词，使其速度和通用性提高了3倍。为了做到这一点，研究小组在安的大脑表面植入了一个由253个电极组成薄如纸片的矩形电极。然后，由一根电缆插入Ann头部固定的端口，将电极连接到一组计算机上。这一系统，现在能以每分近80个单词的速度将Ann的尝试语音转录成文本，远远超过了她以前的BCI设备的速度。通过Ann在2005年的婚礼录像，研究团队利用人工智能重建了一个人独特的语调和口音。然后，他们利用一家致力于语音生成动画技术公司Speech Graphics开发的软件创建了一个个性化数字化身，能够实时模拟Ann的面部表情。他能够与Ann试图说话时大脑发出的信号相匹配，并将这些信号转换成她的化身面部动作。包括下巴张开和闭合、嘴唇撅起和抿紧、舌头上翘和下垂，以及快乐、悲伤和惊讶的面部动作。现在，当Ann尝试说话时，数字化身就会无缝地制作动画，并说出她想要的话。这里，著名的冒险游戏「最后生还者 2」「光环：无限」等在呈现生动多样的人物面部表情时，同样使用了Speech Graphics的面部捕捉技术。 Speech Graphics的首席技术官兼联合创始人Michael Berger表示：创建一个可以实时说话、表情和表达的数字化身，并直接与受试者的大脑相连，显示了人工智能驱动面部的潜力远远超出了视频游戏。仅恢复说话本身就令人印象深刻，而面部交流是人类的固有特性，它让患者再次拥有了这个非凡的能力。加州大学的这项研究工作不仅仅是BCI技术突破，更是无数特殊人士的希望。这项技术突破让个人实现独立，自我表达触手可及，为Ann和无数因瘫痪而失去语言能力的人，带去了前所未知的希望。对于Ann如今13个月大的女儿来说，BCI突破让她听到了，从诞生起，从未聆听过的母亲的声音。据介绍，他们开发的下一个BCI版本，是无线的，省去了连接到物理系统的麻烦。加州大学这项实验领导者Edward Chang已经用了十多年的时间推进脑机接口技术。 2021年，他和他的研究团队开发了一种「语言神经科技辅具」（speech neuroprosthesis），让一名严重瘫痪的男子能够用完整的句子进行交流。这项技术，能捕捉大脑指向声道的信号，并将其转化为文字显示在屏幕上，标志着首次证明了语音-大脑信号可以被解码为完整的单词。那么，加州大学让Ann「开口说话」的背后技术具体是如何实现的呢？技术实现在这项研究中，由加州大学旧金山分校神经外科主任Edward Chang博士领导的研究团队将253针电极阵列植入了Ann的大脑语言控制区。这些探头监测并捕获了神经信号，并通过头骨中的电缆端口将它们传输到一组处理器中，在这个计算堆栈（ computing stack）中有一个机器学习AI。几周来，Ann与团队合作训练系统的人工智能算法，以识别她的大脑中1000多个单词的神经信号模式。这需要一遍又一遍地重复1,024个单词的会话词汇中的不同短语，直到计算机识别出与所有基本语音相关的大脑活动模式。研究人员没有训练AI识别整个单词，而是创建了一个系统，可以从音素的较小组件中解码单词。音素以与字母形成书面单词相同的方式形成口语。例如，「Hello」包含四个音素：「HH」、「AH」、「L」和「OW」。使用这种方法，计算机只需要学习39个音素，就可以破译英语中的任何单词。这既提高了系统的准确性，又使速度提高了三倍。但这只是研究的一个小序曲，重头戏在AI对Ann意图的解码和映射。电极被放置在大脑区域，研究小组发现这些区域对语言至关重要研究团队通过深度学习模型，将检测到的神经信号映射到语音单元、语音特征，以输出文本、合成语音和驱动虚拟人物。刚刚提到，研究人员与Speech Graphics公司合作制作了患者的虚拟形象。 SG的技术根据对音频输入的分析，「逆向设计」出面部必要的肌肉骨骼动作，然后将这些数据实时输入游戏引擎，制作成一个无延迟的形象。由于病人的精神信号可以直接映射到化身上，因此她也可以表达情感、甚至进行非语言交流。多模态语音解码系统概述研究人员设计了一个语音解码系统，帮助因严重瘫痪和无法发声的Ann重新与他人进行沟通交流。 Ann与团队合作训练AI算法，以识别与音素相关的大脑信号（音素是形成口语的语音亚单元）研究人员在Ann的大脑皮层上植入了一个有253个通道的高密度ECoG阵列，特别是覆盖了与语言有关的大脑皮层区域，包括SMC和颞上回。简单来说，这些区域与研究人员的面部、嘴唇、舌头和下巴的动作有关 (1a-c)。通过该阵列，研究人员可以检测到这些区域在Ann想要说话时的电信号。研究人员注意到当Ann尝试移动她的嘴唇、舌头和下巴时，阵列可以捕获到不同的激活信号 (1d)。为了研究如何从大脑信号中解码语言，研究人员让Ann在看到屏幕上的句子后尝试无声地说出这个句子，即做出发音的动作。研究人员从Ann头部的253个ECoG电极捕获到的信号中，提取了两种主要的大脑活动信号：高伽玛活动（70-150赫兹）和低频信号（0.3-17赫兹）。随后便使用了深度学习模型去学习如何从这些大脑信号中预测发音、语音和口腔动作，最终将这些预测转化为文本、合成语音和虚拟化身的动作。文本解码研究团队希望从大脑中解码文本，特别是在患有发音困难的人尝试说话的情况下。但他们早期的努力遭遇了解码速度慢和词汇量小的限制。本研究中，他们使用了电话解码（phone decoding）的方法，这使他们能够从大词汇量中解码任意短语，并实现接近自然说话的速度。为了评估实时性能，当Ann尝试默读249个句子时，研究团队解码了文本。这些句子是从一个包含1024个单词的句子集中随机选择的，并且在模型训练时并未使用过。为了解码，他们从ECoG信号中提取了特征，并使用了双向循环神经网络（RNN）进行处理。他们使用了几个标准指标来评估解码性能，包括单词错误率（WER）、电话错误率（PER）、字符错误率（CER）和每分钟单词数（WPM）。研究团队观察到，当解码速度为78.3 WPM时，这已经超过了Ann使用其辅助设备的通常通信速度，并且接近自然说话的速度。为了评估信号的稳定性，他们进行了一个单独的任务，要求Ann默读NATO的26个代码词或尝试进行四种手势动作。结果显示，神经网络的分类器性能非常好，平均准确率高达96.8%。最后，为了评估在没有任何单词之间暂停的情况下对预定义句子集的模型性能，他们对两个不同的句子集进行了模拟解码，结果显示对于这些经常被用户使用的有限、预定义的句子，解码速度非常快且准确性非常高。语音合成文本解码的另一种方法是直接从记录的神经活动中合成语音，这可以为无法说话的人提供一条更自然、更有表现力的交流途径。以前对言语功能完好的人进行的研究表明，在发声或模仿说话时，可以通过神经活动合成可理解的语音，但这种方法尚未在瘫痪者身上得到验证。研究人员将在音频-视觉任务条件下试图默读时的神经活动直接转化为可听见的语音进行了实时语音合成（图3a）。为了合成语音，研究人员将神经活动的时间窗口传递到一个双向循环神经网络（RNN）中。在测试之前，研究人员训练RNN预测每个时间步骤的100个离散语音单元的概率。为了创建训练的参考语音单元序列，研究人员使用了HuBERT，这是一个自监督的语音表示学习模型，它将连续的语音波形编码为捕获潜在音位和发音表示的离散语音单元的时间序列。在训练过程中，研究人员使用了CTC损失函数，使RNN能够在没有参与者的静默言语尝试和参考波形之间的对齐的情况下，学习从ECoG特征到这些参考波形中派生的语音单元之间的映射。在预测了单元概率后，将每个时间步的最可能单元传入一个预先训练的单元到语音模型中，该模型首先生成一个梅尔频谱图，然后会实时将该梅尔频谱图合成为听得见的语音波形。在离线情况下，研究人员使用了一个在参与者受伤之前的短时间段内训练的语音转换模型，将解码的语音处理成参与者自己的个性化合成声音。面部头像解码研究人员开发了一种面部化身BCI界面，用于将神经活动解码成发音的语音手势，并在视听任务条件下呈现出动态的虚拟面部（图4a）。研究人员为了实现合成面部头像的动态动画，采用了一个被设计来将语音信号转化为面部动作动画的头像动画系统（Speech Graphics）。研究者采用了两种办法来为头像制作动画：直接方法和声学方法。直接方法是从神经活动中直接推测发音动作，不通过任何语音中介。声学方法则用于实时音视频合成，它确保解码的语音音频和头像的动作之间达成低延迟同步。除了伴随合成语音的发音动作外，完整的头像脑机接口还应该能够显示与语音无关的口面动作和表达情感的动作。为此，研究者收集了参与者在执行额外两项任务时的神经数据，一是发音动作任务，二是情感表达任务。结果显示，参与者可以控制头像BCI来显示发音动作和强烈的情感表达，这揭示了多模态通信脑机接口恢复表达有意义的口面动作的潜力。发音表征驱动解码在健康的说话者中，SMC（包括前中央回和后中央回）的神经表征编码了口面肌肉的发音动作。将电极阵列植入到参与者的SMC中心时，研究人员推测：即使在瘫痪后，发音的神经表示仍然存在，并且推动了语音解码的性能。为了评估这一点，研究者拟合了一个线性的时间感受场编码模型，根据在1024字通用文本任务条件下，文本解码器计算的音素概率来预测每个电极的HGA。对于每一个被激活的电极，研究者计算了每个音素的最大编码权重，从而得到了一个音位调谐空间。在这个空间中，每个电极都有一个与其相关的音素编码权重向量。来源：金色财经

金色财经2023-08-26

陈健豪；黄金策略：给我时间换取方向，详情咨询本人

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陈健豪2023-08-26

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陈健豪2023-08-26

周鸿祎谈AI发展：过去喜欢叫它人工智障，但现在有三点大突破

下去了。但是这次大模型解决了对人类自然语言理解的问题，因为人工智能一个重要的里程碑就是理解语言。第三、在语言基础之上做计算机视觉、做机器人控制。有了自然语言处理的基础之后，人工智能甚至能做蛋白质分析、基因分析等，包括Google最近做的机器人控制，都有可能用大模型来进行统一的解决。 ”所以我觉得这三点突破非常了不起的。”他说。

金融界2023-08-26

周鸿祎：过去喜欢叫人工智能为人工智障，现在有了大模型非常了不起

下去。而大模型恰好解决了一个对人类自然语言理解的问题，然后在这个基础之上，再做计算机视觉、机器人控制，有了自然语言处理的基础之后，其他人工智能甚至未来可以做蛋白质分析，包括基因分析等。就连Google最近做的机器人控制都有可能用大模型来进行统一的解决，非常了不起。

金融界2023-08-26

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陈健豪2023-08-26

黄金策略：上周稳健拿捏，给我时间换取方向，详情咨询本人

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黄金巴士2023-08-26

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