1. 有那种牌子的烟是转基因的，转基因烟草有什么危害 [购物]
对于转基因技术，有人提出“我们不应扰乱自然，转基因技术改变了食品的属性，要小心地使用转基因技术。转基因技术将破坏食物中的营养价值，同时新技术的应用将提高产品的价格，但这是不必要的。 新技术的引进就是利用细菌或其他转基因技术把不同生物的DNA组织引入植物中。在烟草中使用转基因技术仅是20年前的事情，当时一小部分的细菌基因被融合到烟草中，随后下一代的烟草都继承了这些属性，并在某种类型的烟草中进行了许多小规模的尝试。 全球的转基因作物的面积从1995年开始逐渐增长，到2002年，大约有550到600万烟农种植转基因烟草。种植商业转基因作物的国家有美国、阿根廷、加拿大、中国、印度、德国等国家，其中美国的转基因烟草份额达到了全球的67%，阿根廷为23%，加拿大为6%，中国为4%。其中转基因比例最高的是大豆。种植生物技术的优势有环境优势、农业潜在作物生产、消费者的益处、加工者的利润和第三大世界农业。在美国40个州种植的转基因作物的产量、净利润和降低害虫方面都取得了显着的成效。 转基因烟草，商业上有三种主要的转基因烟草种植：一是中国式的农艺：防病毒和抗虫性。其次是，维克托烟草在美国和其他国家生产的转基因烟草，具有低尼古丁的特点，再次就是用于提炼药物和烟草的替代产品。 转基因烟草的种植和使用类型决定了所面临的风险因素是不同的。在许多国家里，如保加利亚、加拿大、法国和印度，烟草仍是用做转基因研究的。 自1996?1997年起，中国的许多省份都出现了转基因烟草：主要是用于国内的烟草作物，也进入了国际贸易。这些转基因烟草的主要特点是：烟草植入了病菌和黄瓜的抗病菌性，在控制这些疾病方面非常有效。中国烟草专卖局对转基因烟草的立场非常严肃，从我们的经验来看，他们是想通过合作来解决这些问题：制定加强种子分配和绿色烟草移动的新规则。与测试实验室之间保持着良好的关系，还加入了CORESTA探测转基因烟草的工作小组中。 农民对种植转基因烟草的信息了解的非常少。抗病毒的技术使转基因烟草可能被农民所接受。在美国和加拿大，一些烟农可能在农场内种植有转基因大豆或小麦，因此毫无疑问，他们可能想在烟草作物上使用转基因技术。 不过，对转基因烟草来说没有广泛的市场，因为根据目前的数据，特别是在欧洲，烟农和烟草种植者协会在采用转基因技术方面的看法不同。所有的转基因烟草必须完全与传统烟草作物分开：否则就会导致无意中混淆了种子和绿色烟草。如果在产品中发现了转基因烟草，那么这个国家的出口将受到威胁。 全球制造商基本上把转基因看作是一种危险。在世界的许多地方特别是在欧洲，消费者并不接受转基因技术，但是日本、澳大利亚和新西兰也有同样的忧虑。在许多国家里，对转基因烟草有法律规定。与转基因食品和其他作物相关的问题非常复杂，需要解决。 对烟草业来说，转基因烟草可能提供许多机会：是降低烟草产品潜在风险的主要工具?能够使烟草作物发生改变，降低烟雾中的有害成分。不过，产生烟雾的物质主要是蛋白质和纤维素。对烟农来说，农业将在抗病毒和抗霜霉病方面受益。该技术不是解决烟草业所有问题的万能药，但是它能提供一些开发的机会。转基因食品引起了许多争议，许多问题必须在转基因技术广泛被接受之前就解决了。 美国vector属于第五大烟草公司，仅次于R．J．Reynolds、菲利普·莫里斯、Brown&Williamson和Lorrilard，但生产的却都是低档烟，几乎没一个知名品牌。 美国Vector公司2002年3月宣布，其使用转基因烟草生产的卷烟新品牌“Quest”，将被作为“无尼古丁”卷烟于今年第三季度投放市场。 由于害怕烟叶出口受到影响，尤其是欧洲和亚洲一些反对转基因生物激进的国家，美国大部分烟农对种植转基因烟草持极力反对的态度。尽管如此，Vector公司还是与滨西法尼亚州的500多家烟草种植农场签定了种植3000公顷这种所谓的“无尼古丁”烟草品系的协议。有报道说，Vector 公司还在伊里诺斯州和奥克拉荷马州积极活动，劝说当地烟农种植该转基因烟草。
2. 如何用Python和机器学习炒股赚钱
相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。
我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。
这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：
“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。”
在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：
“（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。”
我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。
我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。
如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。
我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。