求教,被调音器为什么说王菲玩坏子宫了

披着零学家外表的白学家与披着白学家外表的零学家有什么不一样呢
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自制 最近江南style很火的说 朦胧酱也试着来玩坏一下吧 不知道大家觉得这两个玩坏的版本如何呢? 希望大家能发表一下评价的说=w=
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关於音准问题(自学者求教各大神)收藏
用拍子调音器测出的笛声不是正确音准,我用A=440测的,请问该如何是好?不停地将每个音试到标准?
调音器肯定是准的,笛音不准的原因有多种,口风气息和入射气流角度没控制好,或是温度变化(在20。~25。基本上能保证音准)笛塞的位置是否正确也影响音准
长笛的设计音准是a=442,你用的校音器是a=440,你认为能准吗?正常情况下,长笛的笛头应该向外拔2~3毫米才是a=442的音高。
入门的长笛是A=440还是442啊?
442~440,凭耳朵这么小的差别居然都能分辨得出,大神啊!
长笛是固定音高乐器,不像弦乐器能调,更不可能“一个一个”的去调整。在小范围内可稍微拉出或推入吹管的位置调整,调多了会影响音程之间的相对关系,首先应该确定笛塞反射板距离吹孔中心的位置是否正确,然后比较桶音1与中音1音高是不是一致,如果中音1高于桶音1.就要向外拔出一些笛头,直至这两个音高相等,就准了
话说楼上…谁说长笛是固定音高乐器啊…
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登录百度帐号推荐应用摘要:由于我国征信行业处于起步发展阶段,整个征信市场也在遭遇“成长的烦恼”。信用滥用、隐私泄露争议不断,行业乱象愈发严重,让大家对国内的征信企业产生质疑甚至是批判,征信被玩坏了吗
来源:数据猿 记者:春夏 原文链接:
常言道,互联网圈有3大高潮:支付宝有新版本,百度有新丑闻,微信有新功能。尤其是去年的“支付鸨”事件,更是频频登上各大科技媒体头条。
大众纷纷就此发表观点,指责支付宝乱用信用场景,为搭建社交平台不择手段。
同时,由于我国征信行业处于起步发展阶段,整个征信市场也在遭遇“成长的烦恼”。信用滥用、隐私泄露争议不断,行业乱象愈发严重,让大家对国内的征信企业产生质疑甚至是批判,征信被玩坏了吗?
征信市场乱象频发
在真实的征信行业,不仅有黑市倒卖信用数据,许多地方政府也在滥建征信体系,使得信用数据的质量和可持续性无法得到保障,同时衍生出数据孤岛、数据隐私等一系列问题。
花哨的“增值服务”,用信用划分三六九等。
还是以支付宝为例,去年底上线社交功能后,将信用分作为社交门槛,规定只有达到一定标准才可参与其中,一时引发不小争议,网友甚至调侃称其为“支付鸨”。
对于用户来说,没有达标的人感觉受到了“歧视”,还有人认为信用分作为社交门槛太莫名其妙。
业内专家表示,将信用评分用于非信用场景,还把人分为三六九等,这是滥用信用的做法。
地方政府盲目建设征信体系。
近两年,各地方政府也在建设自己城市的信用管理体系,但频繁出现将闯红灯、地铁逃票、不按时归还图书等行为纳入个人信用记录的情况,严重降低了信用数据的质量。
比如,嘉兴市个人征信系统正是“无所不包”,大到犯罪记录、治安处罚,小到拖欠水电费、闯红灯、借书不还,都会被记录下来,并影响个人信用评分。
终于在今年初,央行叫停了嘉兴市公民个人信用评价系统。
此征信系统无非是想要用“信用污点”增加闯红灯者的违规成本,希望能够解决闯红灯现象难治理的问题。
但是,盲目建立征信体系,不仅有“重复执法”的问题,更有滥用征信的问题。毕竟一旦信用记录出现污点,后续影响可能很大,甚至会引起诉讼和纠纷。
数据的交换和获取缺乏标准规范。
目前,多家个人征信机构的数据源都由自身经营,这些机构大多拥有自己垄断性的数据资源。而大数据征信要求的是信息共享,而不是局部垄断。
同时,跨机构拥有的数据是否可以交换,哪些需要获得信息主体授权,如何保证交换后的信息不被滥用,这些在法律、监管、技术等方面都缺乏标准规范。
另外,工商、税务、司法等公共政务信息的可持续获取,也得不到保障。
目前的主要做法是,各家征信机构分散地获取这类数据,但获取成本高,数据质量和可持续性也得不到保证。
征信机构的独立性问题。
从各国征信机构的发展历程来看,原则上是为放贷机构的风控提供数据支持,遵循“信息采集者与信息产生没有任何关系”的第三方原则。
但实际上,目前很多征信机构不是独立第三方,一方面其数据来源于母公司,另一方面其兄弟公司又涉足放贷业务。
如此一来,评分结果对于其自身经营领域的客户分析、风险判断具有强相关性,但对其他应用场景下评分结果的准确性则有待验证。
数据黑市猖狂作乱。
《中国社会信用体系发展报告2017》显示,在征信服务相关的2000家左右公司中,获得资质的比例还不到5%。
正是因为一无牌照、二无约束,所以一些机构靠倒卖信用数据获取暴利,直接从黑客或黑市等非法渠道购买信用数据。
原本按照规定,未经本人同意,机构禁止收集个人信用数据,但现在这些隐私数据被随意倒卖,应该加大处罚力度。
企业应该要清楚,征信的最终目的是为了解决金融机构的风控问题,如果不能明白这点,“虚拟信用卡”“白条”“各种贷”的小船难免说翻就翻。
征信行业的未来也绝不是靠企业不择手段去搭建,而是要以“数据支撑、场景驱动、客户引领”三要素为导向,为金融机构提供基于获客、风控等方面的服务,才能真正解决金融行业的痛点。
大数据让中国征信弯道超车
尽管目前国内征信市场确实存在一些问题,但近年来,还是涌现了一批新的玩家,借助大数据等新技术对个人信用进行评分,积极拓展了信用数据的使用场景。
同时,通过对比中美的征信市场发展现状,就会发现,即便中国传统征信覆盖率远低于美国,但是因为中国大数据征信的后来居上,已经缩短了中美之间在征信领域的整体差距。
中国传统征信覆盖率远低于美国
目前,征信市场存在传统征信与大数据征信之分。
在大数据征信兴起之前,传统征信在中美两国的覆盖率差距很大。
美国的FICO是传统征信评分模型,数据显示,95%以上的美国个人使用了FICO评分。
反观中国的某传统征信系统,虽然收录了8亿自然人,但其中有征信记录的仅3亿,另外5亿只有基本信息。也就是说,传统征信覆盖率仅为35%,远低于美国。
中国大数据征信靠人口红利超车
大数据征信与传统征信最大的不同在于,采集数据的范畴突破了“金融属性”。
大数据征信不但收集了金融机构的信用数据,还延伸到社交数据、电商数据等没有金融属性的互联网数据,未来还会接入更多的线下场景数据。
对比中美市场发现,虽然两国的大数据征信都是面向传统征信没有覆盖的人群,但是中国的人数远远多于美国,应用场景也更有想象力。
同时,从技术实力来看,国内以BAT为首的企业,其大数据征信技术丝毫不逊于美国最知名的大数据征信企业Zestfinance(已被百度和京东投资)。中国大数据的发展前景不容小觑。
大数据征信在中国快速发展,但同时也面临很多挑战。
大数据征信不但要到达消费场景并影响消费者行为,还要与征信应坚持的独立第三方、保障被征信人权利等原则冲突。如何在这两方面取得平衡,将是未来重要的研究议题。(本文记者春夏 微信:)
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