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随着科技的飞速发展，人工智能在各个领域的应用日益广泛。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像识别、目标检测、图像分类等方面表现出色。在我国，CNN在草地监测领域的应用也日益受到关注。本文将探讨CNN在草地监测中的应用及其前景。 一、CNN在草地监测中的应用 1. 草地分类 草地分类是草地监测的基础，通过CNN可以对草地进行分类，如草地类型、植被覆盖度等。传统的草地分类方法主要依赖于人工经验，效率低下且容易出错。而CNN可以自动学习图像特征，提高分类准确率。 2. 草地病虫害检测 草地病虫害是影响草地生态环境和草地生产力的重要因素。CNN可以用于草地病虫害的检测，通过分析图像特征，识别出病虫害发生的区域和程度，为草地病虫害防治提供依据。 3. 草地水分含量监测 草地水分含量是影响草地生态环境和草地生产力的重要因素。CNN可以用于草地水分含量的监测，通过分析图像特征，判断草地水分状况，为草地灌溉和水资源管理提供依据。 4. 草地植被动态监测 草地植被动态监测是草地监测的重要内容。CNN可以用于草地植被动态监测，通过分析图像序列，了解草地植被的生长变化，为草地资源管理和保护提供依据。 二、CNN在草地监测中的优势 1. 自动化程度高 CNN可以自动学习图像特征，无需人工干预，提高监测效率。 2. 准确率高 CNN在图像识别、目标检测等方面具有很高的准确率，为草地监测提供可靠的数据支持。 3. 可扩展性强 CNN可以应用于多种草地监测任务，如草地分类、病虫害检测、水分含量监测等，具有很好的可扩展性。 三、CNN在草地监测中的前景 1. 技术不断成熟 随着深度学习技术的不断发展，CNN在草地监测中的应用将更加广泛，监测精度和效率将进一步提高。 2. 数据资源丰富 我国草地资源丰富，为CNN在草地监测中的应用提供了充足的数据资源。 3. 政策支持 我国政府高度重视草地生态环境保护和草地资源管理，为CNN在草地监测中的应用提供了政策支持。 总之，CNN在草地监测中的应用具有广阔的前景。随着技术的不断成熟和数据资源的丰富，CNN将为我国草地监测和草地资源管理提供有力支持，为我国草地生态环境保护和可持续发展做出贡献。

本文来自微信公众号：不懂经，作者：罗宾 · 维格尔斯沃思，编译：也叔，原文标题：《欧洲最大最古老的对冲基金经理：这轮牛市完全是因为资金的涌入》，题图来自：AI 生成在欧美金融圈里，资本基金管理公司（Capital Fund Management，简称 CFM）名声低调却实力雄厚。这家总部位于巴黎的量化对冲基金，管理着约 200 亿美元资产，是欧洲最古老、规模最大的量化基金之一。CFM 的创始人之一兼现任主席让 - 菲利普 · 布肖（Jean-Philippe Bouchaud） 出身并非金融业，而是一位成名于理论物理的科学家。他早年在法国高等师范学院取得物理博士学位，曾任教于巴黎综合理工学院，研究领域涉及复杂系统、布朗运动与量子物理。上世纪 90 年代，他因批判金融界依赖的布莱克 - 斯科尔斯期权定价模型，而意外踏入金融业，并与搭档一手建立了 CFM。如今，他被视为 " 经济物理学（econophysics）" 的代表人物。最近，在接受《金融时报》专访时，布肖提出了一个颇具争议的观点：过去十余年的股市大牛市，在很大程度上并不是因为企业盈利或经济基本面的改善，而是单纯由于资金持续涌入市场。这一看法源于 " 非弹性市场假说 "（inelastic markets hypothesis）的研究成果：资金的流入对市场总市值的推升效应，远超传统经济学的想象。例如，学者们测算出，每流入股市 1 美元，就能带来约 5 美元的市值增长，而且这种效应并非短暂的，而是长期存在。因此，布肖认为，资金本身才是近年牛市最关键的推手。布肖的评论主要针对美国股市——尤其是 2008 年金融危机之后的十余年上涨走势。美国被动投资工具（如指数基金、ETF）普及率极高，先锋（Vanguard）和贝莱德（BlackRock）等巨头管理的资金规模空前庞大，因此市场的非弹性效应最为明显。不过，布肖同时强调，这一逻辑并不局限于美国，欧洲乃至全球市场都可能受到类似影响。换句话说，如果牛市真是 " 资金堆出来的 "，那么一旦资金流出，结果将不堪设想。以下是《金融时报》对让 - 菲利普 · 布肖的最新专访：《投资人让 - 菲利普 · 布肖（Jean-Philippe Bouchaud）：" 这轮牛市完全是因为资金涌入 "》（Investor Jean-Philippe Bouchaud: ‘ The whole bull run is because of an influx of money ’），作者罗宾 · 维格尔斯沃思（Robin Wigglesworth），发布于 9 月 18 日。巴黎的天空阴沉。经过八月的集体度假潮后，城市正在慢慢恢复生机。香榭丽舍大街的树叶已开始飘落，轻轻铺上一层秋意。法国政客们依旧在上演他们惯常的戏码。《观点》（Le Point）的头版标题写着 "La tragédie française（法国悲剧）"，背景是又一届政府轰然垮台。最新一位被 " 从窗户扔出去 " 的总理——这次是弗朗索瓦 · 贝鲁（François Bayrou），任期还不到一年——显然，这让我的午餐对象让 - 菲利普 · 布肖心事重重。最近，他与妻子、物理学家出身的剧场导演伊丽莎白 · 布肖（Elisabeth Bouchaud）合写了一部话剧，改编自阿尔贝 · 加缪（Albert Camus）的遗作《第一人》。他希望加缪温和的政治立场能够再次产生共鸣。" 我非常欣赏那些试图寻找妥协的人。在这个动荡时期，我们需要再次听到他的声音。" 布肖叹息道，" 特别是在法国，我们很不擅长妥协。"不过，写剧本只是他的一种高雅消遣。从他一头蓬乱的头发、猫头鹰般的眼睛和学者气质来看，他像极了昔日的法国物理学教授。但事实上，他掌管着欧洲最大、最古老、却鲜为人知的对冲基金之一——资本基金管理公司（Capital Fund Management， CFM）。CFM 目前管理着 200 亿美元的资产，虽然在美国不算庞大，但在欧洲已属巨擘。而且其旗舰基金已对新投资人关闭，这在基金业里是标志着成功的信号。长期以来，对冲基金一直喜欢聘请科学家和数学家，以借助其智力，但多数仍由传统交易员和分析师主导，他们往往在大银行或资产管理公司 " 学徒出师 "。相比之下，CFM 更像是一个物理系，再附带几个交易员。其投资策略完全是 " 量化型 " 的——系统化、模型驱动、毫无情绪。午餐地点的选择颇为贴切。几百年来，巴黎综合理工学院（École Polytechnique）培养了法国的工程精英，而 " 理工之家 "（Maison des Polytechniciens）则是校友们的俱乐部。在这幢大楼的二层，藏着一家小而低调的餐厅 "Le Poulpry"。我提前到达时，布肖已在角落的餐桌静候。一位共同的熟人曾形容布肖是个 " 有点怪，但非常可爱的人 "。见面后果然如此，他用柔和的英语口音礼貌地招呼我。不过，很快我发现，有一个话题能让他真正兴奋起来——幸好，这正是我此行的重点。" 我不认为被动投资会制造波动 …… 但它可能会造成那种长期的——不知该不该叫泡沫——持续上行的趋势。"布肖既困惑又沮丧，他认为经济学过于迷信理论——无论是数学、社会还是政治层面的——以至于丧失了真正科学应有的严谨性：在科学中，实验与现实经验才是关键。最明显的例子就是 " 市场有效 " 这一信条。" 这完全是错的，不是小错，而是大错特错。" 他强调。传统观点认为，股市是一台冷静且理性的估值机器。它以庞大的信息为燃料，给出对金融资产的合理定价。偶尔的数据有误或技术因素会引发波动，但从长远来看，它能保证价格大致公允。金融分析之父本杰明 · 格雷厄姆就曾说过：" 短期内市场是投票机，长期则是称重机。"然而，一种新的金融理论—— " 非弹性市场假说（inelastic markets hypothesis）" ——对此提出了颠覆性挑战。哈佛大学的泽维尔 · 加拜（Xavier Gabaix）和芝加哥大学的拉尔夫 · 科伊延（Ralph Koijen）在 2021 年的研究显示，资金流入和流出的影响力远比人们以为的大得多。这一结论在金融经济学的象牙塔内和部分投资圈引起轰动。有些人据此解释：为何股市屡屡上涨、几乎不受坏消息打击？因为资金洪流不断涌入廉价、机械的被动投资策略。而批评者则警告，如果资金流动逆转，市场必然遭遇灾难。布肖已成为该理论的重要支持者，他写过论文印证加拜与科伊延的研究，并认为结论同样适用于所有市场。在他看来，" 非弹性市场假说 " 就像是两位 " 异教祭司 " 终于承认，从业者们天天看到的市场动态确实存在且至关重要。" 这是一个游戏规则改变者。" 布肖说，" 他们是经济学家，而且是被主流经济学家认真倾听的那类，而我们不是。他们纯粹是学者，没有东西要卖。而他们的结论是，他们确实测量到了一个真实存在的现象。"在空腹时聊深奥的金融经济学未免有些艰难，我决定先从他的个人经历谈起。我们都点了三道菜的套餐，主菜选择了剑鱼排。他要了帕玛森酥饼配水牛芝士奶油作前菜，而我则选择了鹰嘴豆泥配青柠腌虾。我强调自己想要 " 挑战《金融时报》的报销额度 "，但在选酒方面还是尊重布肖的经验。他迅速扫了一眼酒单，为我点了一杯上好的夏布利白葡萄酒，自己则要了勃艮第红酒——遗憾的是，价格都相当合理。布肖的英语几乎无可挑剔，这透露出他十几岁时在伦敦生活的五年经历。那是上世纪 70 年代末，他非常热爱当时盛行的 ska 和朋克音乐场景。" 当然，搬家时你会哭，但伦敦是个令人兴奋的地方。" 他回忆道。不过有个遗憾——至少在如今看来——那段时间他成了曼联球迷。我告诉他自己支持利物浦，努力忍住内心的得意。布肖本人并未就读巴黎综合理工学院（校友们常称其为 "l ’ X"），却在那任教近十年，因此对理工之家格外有感情。而且 Le Poulpry 餐厅距离 CFM 巴黎办公室也很近。当然，最主要的原因是 " 这儿的菜确实好吃 "。端上来的精致扇贝小食果然预示着一顿美餐的开始。在伦敦法国中学毕业后，布肖进入巴黎高等师范学院（École Normale Supérieure），并在赫兹光谱实验室获得理论物理博士学位。他早期的研究论文题目 " 惊悚 " 到令人却步，比如《氢原子的量子玻尔兹曼方程》，以及《分形扩散前沿与线性响应条件下的超局域化研究》。我虽对物理着迷，却不敢贸然请他解释这些复杂的内容。在享用前菜时，他讲述了自己从量子粒子走向市盈率的奇特旅程。讽刺的是，作为一名依赖模型的量化投资人，真正把他带入金融领域的，却是偶然接触到的一条高金融核心公式——以及他对它的本能排斥。1990 年，布肖和同事发表了一篇研究某些粒子 " 异常运动 " 的论文。这些粒子并非像常见的布朗运动那样以微小随机步伐移动，而是偶尔会发生剧烈跳跃。一位银行家看到论文后告诉他：布朗运动的假设正是 20 世纪 70 年代由费希尔 · 布莱克（Fischer Black）、迈伦 · 斯科尔斯（Myron Scholes）和罗伯特 · 默顿（Robert Merton）提出的一种著名金融公式的数学基础。这就是后来风靡全球的 " 布莱克 - 斯科尔斯模型（Black-Scholes model）"，它为投资人提供了一条相对简单的方程式，用来计算期权的公允价值。期权是一种金融衍生品，赋予投资者以预定价格买入或卖出证券的权利。听起来或许平凡，但该模型催生了数万亿美元的全球期权市场，并帮助斯科尔斯与默顿赢得了 1997 年的诺贝尔经济学奖（布莱克已于 1995 年去世，无法获奖）。然而，布肖认为布莱克 - 斯科尔斯模型存在严重缺陷，因为它建立在股市随机、布朗式波动的假设之上。在多数情况下，这一假设成立，但它忽视了罕见而剧烈的暴动风险。结果就是，期权卖方可能陷入虚假的安全感，没有为极端情况准备足够的保护措施——金融圈称之为 " 无对冲 "（unhedged）。" 布莱克 - 斯科尔斯既有用又具有误导性。它给期权写手提供了一套非常清晰的对冲公式，可以直接编程、机械执行。" 他说，" 但问题在于，它让你以为只要快速执行，对冲风险就是零。这是错的。而且更严重的是，它会制造反馈回路。" 布肖认为，这正是 1987 年 " 黑色星期一 " 股灾的成因之一。因此，他写下了自己的研究论文，并在巴黎各处推介。期间遇到了一位刚创立量化对冲基金 " 资本期货管理公司 "（Capital Futures Management）的金融人让 - 皮埃尔 · 阿吉拉尔（Jean-Pierre Aguilar）。两人决定合作，这就是今天 CFM 的雏形。（阿吉拉尔于 2009 年不幸在一次滑翔事故中去世，如今布肖担任基金主席兼 " 首席科学家 "。）Le Poulpry 的服务以巴黎标准来说异常高效殷勤，服务员频频打断我们关于经济建模和 " 经济物理学（econophysics）" 的长谈，只为确认我们对餐点是否满意（事实确实满意）。此时，我们的剑鱼排端上桌，铺在黑米、椰奶与香菜咖喱酱之上，令人垂涎，我们立刻动筷。反馈回路——这种被忽视却危险的机制——在布肖的物理学研究中一再出现，他专攻复杂系统及其脆弱性。他坚信，资金流动在当今的金融市场中也带有同样的风险。因此，当他看到科伊延和加拜那篇颇具争议的论文时，感到极其震撼。论文的核心结论是：向股市投入 1 美元，能永久性地使整体市值增加 5 美元。在此之前，大多数经济学家都认为，资金流入和流出的影响要么可以忽略不计，要么是短暂的，因为其他交易员会迅速利用价格偏差进行套利。就像把石子丢进池塘，会激起涟漪，但很快会消散。然而，加拜和科伊延的研究却显示，这颗石子不仅激起涟漪，甚至让池塘本身 " 变大 " 了。因此，他们提出的 " 非弹性市场假说 "，就成为了对尤金 · 法玛（Eugene Fama）提出的有效市场假说的一次正面冲击。自 20 世纪 70 年代以来，有效市场假说几乎已成为金融界的信条。这显然属于 " 第二杯酒才