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谈及这个问题，受访专家都表示不认可。陈凤祥认为，暂时应该说看不到这个前途。因为现有的其他方式比水解氢简单、便宜且更具可行性。“那种方案（指庞青年的水解制氢）可能就是一种炒作噱头，如果这种技术要是能用的话，丰田、本田早就用上了。实际上在十多年以前，关于金属粉末、液态、气态储氢，各大公司早都研究完了，研究完了之后最后取了一种方案，用高压储氢70兆帕，他这个方案（指庞青年）其实老早就被否决掉了。”
此次获得平安集团增资的平安科技（深圳）有限公司，成立于2008年9月，是中国平安保险（集团）股份有限公司旗下全资子公司，前身是平安集团信息管理中心。在平安集团的科技版图中，平安科技主要是想平安集团提供科技产品，旗下主要产品包括“平安云”等金融云平台。
这一波调整，以锂电池板块下跌最为猛烈，大家熟悉的赣锋锂业跌停，天齐锂业大跌7.59%。同时，华友钴业、寒锐钴业两只去年的明星股，10月10日也大幅下跌。此外，家电板块、白酒股等蓝筹白马股，也没有明显止跌的迹象。而在科技股中，虽然芯片概念股盘中一度有过超跌反弹的表现，比如紫光国微、韦尔股份等都快速反弹，但是最终多方还是难以坚持到最后。
陈凤祥和林瑞也表达了类似的观点。陈凤祥提到，氢气实时反应还存在的问题是，在车上装置氢气发生装置本身很复杂，空间利用率有限，同时实时产氢的效率也比较低。此外，在庞青年的技术中，铝粉是作为反应物的存在，“把铝粉放进去，最后还要把反应物拿掉，下一次再把铝粉放进去，这个过程也是很复杂的，铝粉的实时添加也有问题。”
林志伟所说的“严峻的问题”，最近来说，就是近一个多月来，香港发生的一系列有预谋、有组织的暴力事件。期间，挑战警察耐性体力的暴力示威者花样百出，暴力冲击、侮辱抹黑、网络起底，试图拖垮警察，摧垮警方的心里防线。林志伟指，在这一个多月来，香港警察受到暴徒严重的暴力袭击，有的被咬断手指，有的被踢裂头骨，有的脊椎骨裂。这些暴力违法行为，若放在其他国家或地方，当地警察用上的武力肯定不止于此。
其中一个主要的挑战便是缺少面向这些场景的有监督的训练数据，因为人类并不总会明确地对这些文档类型做摘要处理。而 Turing-NLG 的强大之处则在于，它非常擅长理解文本，以至于不需要太多的监督就能够比其他摘要技术，表现更好。为了让Turing-NLG 尽可能广泛地为不同类型的文本生成摘要，研究者们还在几乎所有对外开放的摘要数据集上，采用多任务模式对Turing-NLG模型进行了微调。下图展示了 Turing-NLG 模型和 PEGASUS（同样为最近新提出的基于Transformer的语言模型）、SOTA（先前性能最佳的语言模型）在 ROUGE评价指标上的对比情况：
