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岩浆成分越偏基性，岩浆温度越高，粘性越小，流动性越好。流动性较好的基性岩浆在喷发时，岩浆中的挥发分物质可以溢出，因此不会形成强烈爆炸，也不会形成固体物质，很少形成火山灰，岩浆呈涌流状外溢。在陆地上，基性岩浆流出后，地表温度降低，由于岩浆本身传热性较差，常出现表面凝固而内部熔融的状态。由于表面冷凝收缩力和内部熔体流动性的张力，使岩浆扭曲变形形成绳状、辫状。熔岩在凝固过程中，表现形成无数冷凝中心，并围绕中心形成六边形节理，节理进一步发育，则可切割整个岩石，形成壮观的柱状节理玄武岩群。济州岛也是典型的柱状玄武岩地貌（图4），奇特的外形和让人震撼的规模，也使柱状玄武岩成为影视作品中的常客（图5）。在海底喷发的基性岩浆，由于海水压力流动性差，常形成枕状。

多位专家认为，9月份工业生产增速季末反弹概率大。从先行指标来看，9月份中国制造业采购经理指数（PMI）为49.8%，比上月回升0.3个百分点。中国物流与采购联合会特约分析师张立群对此分析，受六稳相关政策力度加大的影响，市场需求和企业信心出现回稳迹象，经济下行压力有所缓解。

这使得人类对视觉神经元的运动机制能够以一种完全不带主观偏见的方式展开，让神经元自己决定并告知研究人员，它想要什么。另外，从这项研究中，我们可以从图像进化的过程看到大脑是如何学会抽象化真实事物的相关特征。 如第一作者庞斯说：“我们看到大脑正在分析视觉场景，并由经验驱动，提取对个人重要的信息。”“大脑正在适应环境，以不可预测的方式编码具有生态意义的信息。”

另外，还能促使人工智能开发出与大脑一样有效、甚至更好的模型。2014年左右就有少数研究开始涉及神经网络与神经元的交叉研究。比如研究人员通过从人类和猕猴身上记录到的神经活动与神经网络中的人工活动相比较，最终了解了不同系统看到的图像。论文Khaligh-Razavi and Kriegeskorte (2014)使用了表征相似度分析，将37种不同的模型与人类和猴子IT进行了比较，发现更擅长目标识别的模型也能更好地匹配IT表征，而且，通过监督学习训练的深度CNN（AlexNet）是表现最好的。这为深度学习的进展打下了坚实的基础。

东方财富、伊利股份、中国石化、恒瑞医药等11股本周也被北上资金净卖出超亿元。免责声明：自媒体综合提供的内容均源自自媒体，版权归原作者所有，转载请联系原作者并获许可。文章观点仅代表作者本人，不代表新浪立场。若内容涉及投资建议，仅供参考勿作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎。

2月25日，当时沪指首先是面临年线的压制，同时面临2900点整数关的考验。大涨之后，大家坚定了看好后市的信念，同时将目标位提升到3000点。而4月1日的这根长阳线，我觉得意义同样在于坚定了大家的信心，因为此前长达半个月的反复震荡，还有妖股的跳水，一度让很多人对后市的强度产生了怀疑。3100点整数关到底能不能有效突破，很多人心里其实打了个问号。而4月1日跳空向上，放巨量突破，这种走势，提振信心，打开上涨空间的作用更大一些。