二叉树的层次遍历和最大深度

在深度学习领域，模型通常会对所有输入重用相同的参数。但 Mixture of Experts (MoE，混合专家) 模型是个例外，它们会为每个输入的例子选择不同的参数，结果得到一个稀疏激活模型——虽然参数量惊人，但计算成本恒定。

目前，MoE 模型已在机器翻译领域取得了令人瞩目的成就，但由于模型复杂度高、通信成本高、训练不够稳定，其广泛应用受到了一定的阻碍。

为了解决这些问题，Google Brain 的研究者提出了 Switch Transformer。在 Switch Transformer 的设计中，它们简化了 MoE 的路由算法（routing algorithm），设计了直观的改进模型，新模型的通信成本和计算成本都大大降低。此外，他们提出的训练技术还提高了训练的稳定性，首次表明大型稀疏模型也可以用低精度（bfloat16）进行训练。
 

例如，在2020年12月29日北京的数字人民币测试活动中，超薄卡钱包、可视卡钱包和徽章、手表、手环等多种“硬件钱包”形态亮相。据了解，“硬件钱包”使用起来相当方便快捷。

移动支付网分析师佘云峰指出：“‘硬件钱包’满足了特定人群或特定环境下的数字人民币支付需求，是数字人民币普适性的重要补充。比如可视卡之于老年人、可穿戴之于小孩等。”

另外，佘云峰表示，“硬件钱包”包括实名与非实名的形式，非实名类似于预付卡，可方便入境消费等。而且，“硬件钱包”的安全等级更高，支持“双离线”支付方式，能在柜面认证的前提下具备较高的使用额度。不过，“硬件钱包”的使用存在一定门槛，无论是卡片成本还是设备型号等，并不一定适用于所有人群。

一位业内资深人士透露，目前各大行均布局了数字人民币“硬件钱包”，多地或已开启非公开测试。

丰富场景

展望未来，多位业内人士建议进一步丰富数字人民币测试场景。

“应大力加强与各方合作，加快数字人民币功能创新，丰富线上、线下场景应用，构建更加开放、包容、共赢的数字人民币生态体系。”招联金融首席研究员、复旦大学金融研究院兼职研究员董希淼表示。

对于数字人民币未来可能的应用场景，中南财经政法大学数字经济研究院高级研究员金天表示，主要涵盖个人支付领域(C端)、企业应用领域(B端)、跨境支付场景等。

浦东改革与发展研究院金融研究室主任刘斌预测，一是产业应用场景，集中在中小微企业金融、供应链金融、贸易金融、企业营运资金管理、企业薪酬福利等;二是政务应用场景，集中在政府补贴、政府福利发放、扶持资金、财政资金管理等;三是跨境应用方面，集中在跨境支付结算、跨境汇款、跨境贸易金融、跨境投资理财等。

解决配套问题

业内人士表示，进一步丰富数字人民币应用场景，还需解决技术、制度等方面配套问题。

“现有技术在支撑数字人民币C端应用上是可以信赖的，一些前期设计正在逐步实现，比如‘双离线’支付的试点范围不断扩大。但同时要考虑到，未来拓展到B端，特别是跨境支付应用上还有一定难度，比如和各行业、企业甚至境外机构的连接、清算机制。”金天指出。

刘斌表示，丰富数字人民币应用场景，需要法律和制度配套、强大的技术基础设施等支持。数字人民币涉及到支付领域的基础设施，同时也涉及到电网、移动网络和互联网覆盖等领域，强大的技术基础设施能够确保央行数字货币体系安全、稳健和有效运行。

此外，丰富数字人民币应用场景需要金融机构的配合。零壹智库区块链分析师孙宇林表示：“对于金融机构来说，未来需要与外部商户展开深度的场景合作。目前各大行数字人民币APP只涉及充值、支付、转账等功能，而更丰富的场景支付应用需要通过合作商户的子钱包实现。”

政府部门也做出了积极应对。近日，中国人民银行表示，2021年要完善人民币使用相关政策制度，稳妥开展数字人民币试点测试。北京市地方金融监督管理局也表示，下一步北京将围绕2022年冬奥会加快拓展更多数字人民币应用场景，建设法定数字货币试验区和金融科技应用场景试验区。

（编辑：济宁站长网）

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