魔兽世界7.3.5新玩具，末日预言者长袍
魔兽世界7.3.5新玩具，末日预言者长袍
几天前，朋友就告诉我7.3.5版本的新玩具末日预言者长袍可以拿到了。不过这个玩具需要到对立阵营的主城去拿，我只好在一个睡不着的晚上，才敢偷偷地摸进暴风城刷了一个出来。末日预言者长袍的使用效果，是变成以前前夕版本的末日预言者外观（其实就是法师的T0套博学者套装前后各挂了一个牌子）。进入战斗不会取消此效果。使用后角色的正面外观：背面外观：获取方式对部落来说，掉落玩具的NPC是暴风城法师区焰火店里的NPC戈登·马克拉尔。这个地方应该比较偏僻，没几个联盟过来。但是仍然建议早起或者晚睡来打，掉落地点一出，肯定有联盟玩家来这里刷荣誉了。NPC的血量只有300万出头，很容易打。如果还有其他玩家在蹲守的话建议组队一起等，因为NPC血量太少很可能在别人把NPC秒掉前摸不到怪。要注意的是，这个NPC尸体消失的非常快，快到不科学，打完要记得赶紧摸尸体。NPC死后刷新很快，大概5分钟的样子。并且他是个精英怪，可以重复击杀来获取玩具，目测掉率很高，图上的两个猎人都很快刷出来炉石回城了。我第3次打他就掉了。对于联盟来说，获取这个玩具应该击杀奥格瑞玛飞艇附近的一个NPC。因为本人是部落，没有亲自验证。其他使用这个玩具后随便用了几个其他的变身玩具，发现很多变身玩具只覆盖博学者套装的效果，不覆盖身前身后的两个牌子。比如：或者：类似的玩具还有很多，大家可以自己去尝试一下。最后，德鲁伊变身也不会取消这个牌子，不过模型不太对劲：
本文禁止转载或摘编【2018 AI全景报告】全球AI人才供需分布图，可用AI专才仅3000
来源：AI前线 （ID：ai-front）
策划/编辑：Natalie
编译：Cobra
【新智元导读】对AI技术应用的扩展导致全球AI人才极度紧缺，中美在AI产业相关领域的人才和地盘之争愈演愈烈，以半导体行业为焦点，两国几乎因此陷入贸易大战。这份报告由剑桥大学两位博士制作，从研究、人才、行业和政策等角度详述2018年AI技术的应用现状和未来发展。
人工智能是一个跨领域学科，旨在创造出智能机器。我们相信，AI 将会成为促进数字化、数据社会的强大催化剂。这是因为，如今我们周围的一切，从文化到消费产品，无一不是智能的产物。
在本报告中，我们将重点从过去 12 个月中 AI 所取得的进步来一窥其发展状况。这份报告汇集了我们看到的可能引发关于 AI 讨论和代表 AI 未来发展方向的最有趣的事实，并将从 AI 研究、人才、行业和政策几个角度展开详述。
报告全文下载：https://www.stateof.ai/
本报告目录如下：
研究：研究与技术突破
人工智能硬件
图像场景理解
大规模视频理解数据
文本语义理解
目标导向的强化学习：以游戏为例
AlphaZero 无监督棋谱学习， OpenAI 魔兽争霸
怎样保证模型训练的无偏性
调参的可解释性
谷歌 AutoML 自动学习
Federated Learning
人才：AI 领域人才供需和分布
行业：目前和未来 AI 驱动的大型平台、资金和应用领域
隐私保护与数据匿名化
卫星数据处理
工场自动化
替代蓝领工作
企业自动化
政策：公众对 AI 的意见，经济意义和新生的地缘政治学 (P109)
公众对自动化的态度：两份综述
公众对自动化的态度：皮尤研究中心
公众对自动化的态度：布鲁克林研究中心
美国劳工市场的变化
AI 对劳工市场变化的影响
AI 对就业率和工资的影响
各国的 AI 国家战略：中国，法国，欧盟，加拿大，韩国
中国对半导体器件的强大需求
为什么跟美国比中国的半导体产业规模如此小
未来一年的 8 个预测
第一部分：研究与技术突破
我们通过学习示例来训练机器学习模型解决任务。但是，为解决一个新的任务，需要使用专门的新数据重新进行训练。迁移学习可以让经过训练获得的知识应用于新任务中。
迁移学习能够对人类患者的危险皮肤病变进行自动、最先进的检测。Google InceptionV3 网络首先在 ImageNet 上接受训练，再使用 129,450 张临床图像进行重新训练以检测 2,032 种不同的皮肤病。它可以学习仅基于像素输入和疾病标签对图像进行分类。
结果显示，该模型优于 21 名斯坦福皮肤科专家。
AI硬件新前沿
半导体在促进AI 发展中的角色
半导体（或芯片）是 AI 研究和应用进步的关键驱动因素，这是因为 AI 模型经常需要训练大量数据来学习特定任务（如图像识别）。
GPU 成为 AI 模型训练的得力助手，很大部分原因是其能提供比 CPU 更强大的并行计算能力。这意味着更快的训练速度和迭代。
硬件之战： 更多数量的 GPU 会让训练速度更快，构建规模更大、功能更强大的模型。
AI 硬件对深度学习意义重大
AI 模型性能随着数据规模和模型参数提高，计算量提高。
毫无疑问，GPU 越来越受到开发者的欢迎。
然而，GPU 更擅长处理图像任务，并进一步扩展到高性能的计算和 AI 任务。
训练时虽然广泛使用 GPU，但它却并不擅长推理。
虽然大多数情况下，GPU 性能优于 CPU，但数据中心大量的 CPU 使其成为一个有用且广泛使用的平台。
例如，在 Facebook，GPU 基本上被用于线下训练，而不是实时用户数据处理。
处理器内核时钟频率没有变得更快，摩尔定律产生的能量有限。
GPU 和新型硅片的租金价格太高，意味着计算资源会受限于资金预算。
虽然谷歌的 TPUv2 价格更贵，但是模型训练速度更快，更加经济。
在 Google I/O 2018 上，谷歌发布了第三代 TPU。
在 2018 年 5 月的 GTC 上，英伟达发布了 HGX-2，可同时用于高精度要求的科学计算和低精度要求的 AI 负载任务。
很多企业在开发定制 AI 芯片，包括 IC（集成电路）供应商英特尔、高通、英伟达等，科技巨头和 HPC（高性能计算）供应商谷歌、亚马逊 AWS、三星等，IP 供应商 ARM、新思科技等，中国创业公司寒武纪、地平线机器人等，以及全球的创业公司 Cerebras、Wave Computing 等。
大型云服务商在制造专用 AI 硬件，并大幅提高预算支出。
图像场景理解
传统计算机视觉通过检测物体来描述视觉场景
AI 模型进行物体像素关联（语义分割）或识别展示物体（分类）
然而，检测出图像中的物体还不足以理解真实场景
AI 模型在进行基于目标理解描述视觉场景任务时犯了明显的错误。
真正的视觉场景理解需要理解动作和常识
使用深度学习和标记目标动作的视频来学习常识是一种可行的方法。
大规模视频理解数据
创建训练机器学习模型理解视频的数据集
创建描述感兴趣的动作的视频，例如假装扔下一些东西
如果深度学习模型能够识别和消除视频中行为中的细微差别，那么它具备了关于世界的常识。这也被称为“直观物理学”（intuitive physics）。
文本语义理解
深度学习模型实际上可以理解视频中的动词和名词。
机器还可以通过学习从不同视角理解视觉场景
如果机器学习模型可以正确地预测同一场景的另一全新视角，它就获得了这个场景的内化知识。
目标导向的强化学习：以游戏为例
AlphaZero 表明深度强化学习可以通过学习击败世界围棋冠军
AlphaZero 是一个无人类干预或历史玩家数据输入，通过自我对弈即可预测从一特定棋盘位置走棋输赢概率的 AI 系统。让人震惊的是，AlphaZero 系统超越所有其他版本的 AlphaGo（基于两套神经网络），经过 40 天的训练即超越人类最高水平。
OpenAI 的多代理强化学习系统学习复杂的实时战略游戏《DOTA 2》
OpenAI Five 是由 5 个 RL 代理组成的团队，通过强化学习自我对弈优化游戏策略每个代理的神经网络经过强化学习训练都可观察局部和高维环境来生成长期动作规划。这些强化学习代理可以组团打败人类玩家，它们采取的多样化行动和大范围地图互动十分引人关注。
怎样保证模型训练无偏见
机器学习偏见例 1: 刻板印象
土耳其语中性别是中立的，但是谷歌翻译会在英语 - 土耳其语转换时产生性别区别，反之亦然。
机器学习偏见例 2: 种族歧视
当训练数据中未合理标识皮肤颜色时，计算机视觉系统会做出冒犯性的种族偏见的行为，比如一些人脸识别系统无法识别黑皮肤的人。
调参的可解释性
与所有软件一样，ML 模型也需要调参，但是却很难解释原理
许多 ML，尤其是 DL 模型，很多完全就是“黑盒子”
可解释性可以证明机器学习的推理是“正确”的
在计算机视觉中，模型可以解释一个具体的标签是由哪个像素推导而出（例如，哪个像素是狗）
这样，我们就可以知道模型到底是真的正确学习了还是因为某些错误的原因偶然得出了正确的预测标签。
下一步：用简单易懂的语言解释决策的合理性
结合文本生成基本原理和注意力视觉化可以深入解释决策原理。
对于特定问题和图像， Pointing 和 ustification Explanation (PJ-X) 模型预测答案和多模态的解释都指向决策的视觉证据并提供文本。多模式解释可以生成更好的视觉和文本解释。
对抗攻击意味着现实世界中将存在严重的安全风险
受到对抗攻击之后，原来可以检测到穿越斑马线行人的计算机视觉系统就再也“看”不到他们了。
当自动驾驶车辆上路之后，这显然会造成巨大的安全隐患。
谷歌的 AutoML 自动学习系统可以找到计算机视觉任务的最佳模型。AutoML 遍历架构搜索空间，找到两个可以集成到一个优于所有现有人造模型的最终模型（NASNet，右图）的新单元设计（正常和缩小，左图）。
分布式 Federated Learning 学习分散数据采集和模型训练
大型技术公司集中了大量的用户数据。社区现在开始通过创建工具来分散数据所有权。OpenMined 这个 AI 模型本身是由模型所有者加密的，因此用户无法窃取。而用户数据则保留在用户本地设备，并可访问更新模型参数。随后，所有者聚合用户参数更改，再统一进行更新。
Federated learning 分散数据获取和模型训练
谷歌使用 Federated learning 训练其移动键盘预测模型 Gboard
第二部分：全球人才供需分布
人才供给： Element AI 预计全球有 22000 名 AI 研究者和工程师拥有博士学位
全球仅有 3000 名可用的 AI 人才劳动力；亚洲市场紧追西方市场；中国同业互查公开发表数量超过美国。
Element AI 预计全球有 5000 名高级 AI 研究者
美国是全球 AI 人才的温床，岗位空缺 10k，是人才交流最集中的地方
人才分布：众所周知，谷歌是最大的 AI 人才雇主
2017 年 ICML 6.3% 的论文的作者来自谷歌 /DeepMind
今年 ICML 论文作者来自谷歌 /DeepMind 的论文数量相比 2017 年翻了一倍
2017 ICML 谷歌贡献的论文最多
在 NIPS 大会上，谷歌&DeepMind 论文作者数量占主导
需求：机器学习工程师薪水持续上涨
据《纽约时报》报道，一般来说，刚出校门的博士生或有若干年工作经验但教育水平低于博士的 AI 专家年薪可以达到 30 万 -50 万美元，或通过持有公司股票可能得到更高的薪水。
“在 DeepMind，员工规模扩大到 400 名，成本达到 1.38 亿美元，每名员工成本约为 34500 美元。”
“OpenAI 2016 年为研究负责人 Ilya Sutskever 支付了 190 万美元的薪酬，为 Ian Goodfellow 支付的薪酬超过 80 万美元。”
据百度前主管 Thomas Liang 估计，AI 行业薪资水平较 2014 年翻了一倍。
两则争议案例：《谷歌自动驾驶负责人薪酬 1.2 亿美元，他却投入 Uber 的怀抱》、《Uber 和 Waymo 以 2.4 亿美元达成和解》
机器学习从业人员多样性：参加 NIPS 会议的女性数量每年小幅增加。
第三部分：行业
关于 AI 的知识产权集中在 GAFAMBAT（谷歌、苹果、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴、腾讯）这几家巨头公司，它们每年的研发费用达数十亿美元。
云服务巨头正在通过 API 建起各自的城墙
谷歌通过其云生态投入大量资金宣传 ML 服务，亚马逊、谷歌等公司也在做着同样的事情。
谷歌 TensorFlow 在机器学习框架之战中胜出，但是战局变化迅速
这意味着谷歌赢得了开发者的拥护，借此打造了一条云服务通道，让一代开发者和研究人员使用他们的技术并不断改进。他们的开放战略也解决了一些潜在的竞争对手。然而，实践者却感觉到这一领域潜藏巨大的不确定性。选择错误的框架会产生严重的后果，不仅包括重构成本。
目前，医药行业的发展进程慢且价格昂贵。
在医疗行业，机器学习可用于开发新药，或者改变现有药物的用途。
在保健行业，机器学习可用于医疗成像、液体活检等。
预计相关公司产品通过临床试验和监管检测之后将会采取更多行动。
政府与国防
民众级监控应用开始在中国兴起
中国政府继续推广使用计算机视觉监控软件。2017 年末，中国共有 1.7 亿台闭路监控器。此监控网络将在 3 年内将增长至 4 亿台。成立 4 年的商汤科技遥遥领先，2018 年 5 月获得 C 轮融资后估值超过 450 亿美元。
在美国，谷歌和 Clarifai 因与五角大楼合作军事项目 Project Maven 遭到抗议，其中谷歌 4500 多名员工联合签署公开信要求谷歌停止该协议。
受剑桥分析公司丑闻事件影响，个人数据隐私问题成为焦点，数据保护和匿名成为人们关心的话题。其中欧盟的 GDPR 已于 2018 年 5 月生效，以保护用户数据隐私。
在数据保护和信息匿名方面，机器学习可以用于：
人工数据合成：训练机器学习模型学习源数据的关键数据特性，并生成合成数据以保留这些特性。
混淆敏感数据：检测敏感数据字段并对其进行匿名处理，同时保留敏感数据重要特征，使机器学习模型仍然可以学习有用的信息。
随着微型卫星的发展，部件成本和发射成本降低，向地传输架构逐渐完善，卫星数据的成本随之降低，分辨率和频率不断提高。
在卫星数据领域，机器学习可用于保险、金融和农业。
云计算、移动设备和更多联网供应链意味着网络攻击的风险在增加。但是，网络安全从业人员的缺口却越来越大。机器学习能够以灵活的方式从过去的攻击中学习，并自动进行处理，节约时间。
在网络安全领域，机器学习可用于网络和终端安全、内部威胁检测。
库房自动化
电商的发展对库房分拣提出了更高的要求，劳动力和库房空间的稀缺也促使电商采用更多的机器人。零售商在亚马逊收购 kiva 以及对该领域的投资之后做出了反应。
在库房自动化领域，机器学习应用包括机器人、库房管理系统等。
蓝领手工操作
计算机视觉部件成本降低，技术提高，这意味着机器人的价格将会比各种蓝领工人的手工操作成本更低。
机器学习可用于房屋建造、清洁、安保等。
农业：室内和室外农场
2050 年，全球人口将从 76 亿增长值 96 亿，粮食产量需要提高 70% 才能满足需求。农场和温室里配备机器人、控制系统、联网设备成为解决粮食问题的新途径。
机器学习可用于温室控制系统、立体农场、农作物和动物健康监测、农作物收割等。
在自动化领域，机器学习可用于共享自动驾驶车辆、最后一公里物流自动化、仿真环境、街道地图和软件开发自动化等。
在金融领域，机器学习可用于资产管理、信用贷款、预防诈骗。企业自动化。
机器学习可用于机器人处理自动化、文件数字化、软件开发自动化。
在材料科学领域，机器学习与医药行业的应用相似，可用于学习材料科学发现的规律。
第四部分：政策
公众对自动化的态度调研
根据两家美国大型调研机构调查结果显示：
皮尤研究中心
民众越来越意识到自动化对工作的影响，18% 的美国人表示他们知道有人因为自动化失业，薪资或工作时长减少。
年轻人、兼职、西班牙人和美国低收入人群反映受到影响最大
自动化将引起不公正的担忧越来越大
对 AI 的乐观程度
大部分人认为 AI 会改善生活
但 AI 也会牺牲隐私
并且 AI 会消灭一些工作岗位
大部分人认为 AI 是对人类的威胁
应该由政府监管
虽然美国目前仍然是 AI 领头羊
但中国在 AI 领域将在十年内赶超美国
那么，美国的劳动力市场实际上有什么变化呢？调查发现这些变化主要体现在以下几个方面；
美国自动化程度虽然提高，但失业率却达 17 年来最低
常规工作发展停滞
工资水平提高落后于工作岗位增长
劳动产量与每小时报酬不成正比
劳动力所得份额稳步下降
工人收入变动幅度加大
但是，自动化在导致美国劳动力市场现状中起到多大的作用不得而知，关于机器学习对劳动力市场的影响也出现了两极分化的观点：其中一种观点认为无需担心，历史上科技进步总会创造更多的工作，这次也不例外；另一种观点则是忧心忡忡，认为这次革命与以往不同，人类将会创造更多智能，减少薪酬较高的工作，新增的工作岗位数量将少于消失的工作。
AI 国家主义
随着 AI 领域竞争的加强，中国、法国、英国、美国、欧盟等相继制定了国家层面的 AI 发展战略，AI 国家主义倾向越来越明显。
目前，除了在数据获取方面，美国在其他方面均领先于中国。
美国越来越多地通过 CFIUS（美国外国投资委员会）来阻止企业收购美国公司。
原因：虽然中国半导体行业规模比不上美国，但中国半导体年进口额已达 2600 亿美元，并且在不断收购半导体公司。
第五部分：预测
未来 12 个月的 8 个预测：
位于中国的实验室取得重大研究突破。
DeepMind 成功应用 RL 学习在《星际争霸》游戏中取得突破性成果。
深度学习继续仍然是讨论的焦点，重大替代方法不会出现。
使用机器学习发现的第一种治疗药物在试验中产生积极的结果。
总部位于中国和美国的公司收购欧洲机器学习公司的总额超过 50 亿美元。
经合组织国家政府阻止总部位于美国或中国的技术公司收购一家领先的机器学习公司（估值& 1 亿美元）。
争抢台湾和韩国半导体公司明显成为中美贸易战的一部分
一家大型研究机构因地缘政治原因未公开重大研究成果，因而“走向黑暗”
第六部分：总结
本报告力图将过去一年内机器学习领域所有值得注意的进步做出汇总，我们相信，AI 将成为未来科技发展的强力催化剂，更多地了解该领域的变化可以帮助我们更好地适应未来的变化。感谢大家的阅读！
Nathan Benaich(@nathanbenaich)，Nathan 毕业于威廉姆斯学院生物学专业，并在剑桥获得计算和实验癌症生物学博士学位。他创立的公司 Air Street Capital 投资于机器学习技术公司，他还是 Point Nine Capital 的风险投资合伙人，并成立了 RAAIS 社区和基金会，推动人工智能的发展。
Ian Hogarth（@soundboy），Ian 在剑桥攻读工程专业，专攻机器学习。他的硕士项目是一个分类乳腺癌活检图像的计算机视觉系统。他还是月用户达 1700 万人的音乐会服务公司 Songkick 的联合创始人兼首席执行官，同时是 30 多家创业公司的天使投资人，投资领域主要为应用机器学习。
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各位大神谁能给我一个模型观察器
各路大神我想要一个巫妖王阿尔萨斯的模型，但苦于在网上找不到图片，找到了又没法看也没法用，所以。。。若能帮我，我定有报酬，谢谢。
今天在网吧看到一位小女孩在玩植物大战僵尸，她把坚果放在向日葵和射手后面，我就问她为什么要这样放，她说“那坚果傻傻的，我要保护她”我突然就呆住了，这不就是我们一直缺少的吗，可在残酷的世界谁能永保天真，看着小女孩天真无邪的样子，我转身就把她日了，还真别说，水还挺多。
谢谢，会导入，主要是每次导入都没用，才想到了观察器
用青苹果吧
贴吧热议榜
使用签名档&&
保存至快速回贴导入模型，自定义单位后。在地图编辑器中观察正常。
但到了游戏里就看不到使用自定义模型的单位了，只有一个影子。这是怎麽回事？该怎么解决？？
这个问题 我也遇到过，你的问题是路径不对
导入模型要用 输入管理器
先汇入文件，然后改路径
改好路径，保存 关闭编辑器，重新打开编辑器
你仔细看看自己下载的模型文件。有这样几个类型MDX和BLP。
有的模型有好几个文件夹，那么要分别改路径。规则如下：
BLP 文件无论是放在哪里，路径都是要改变的。而 MDX 文件有时需要改，有时候不需要改。
BLP 文件改的方式有两种，第一种就是第一个例子。当 BLP 文件在主文件夹的时候，路径就把“ war3mapimported\ ”去掉就可以了。第二种就是第二个例子把“ war3mapimported ”去掉换成文件夹的路径。
MDX 文件不改的时候，就是第一个例子那样，当它在主文件夹里，就不用改。改的时候，也是把“ war3mapimported ”去掉，换成它所在的文件夹的路径。
给你一个实例，自己动手做一次就会了。
我用的是汉化版，汉化补丁在附件，解压目录就是WE所在目录
触发事件编辑器（F4）
Melee Initialization
删除--动...
-。-大哥，如果让你轻易用地图编辑器改地图，那别人不就可以技能，攻击速度等数据随便改，然后放到网上和别人联机，然后轻易虐待别人？
所以现在很多对抗性地图都采用了...
由于你复制了暴雪本身不存在的单位,那么这样的单位就属于自定义,显示不出来是肯定的,建议去修改下你复制的单位在新地图里的属性,然后再进入游戏里确认一下
我这几天也在研究改地图.
首先,要在地图编辑器 的
物品修改器
技能这一项中选自定义技能
选择你要修改的技能
把他改为你想要的自定义技...
最简单的方式设置成极高的数量，不是无限但基本上也不可能采集完了（一般都是用这种方式）
另外一种就是过一段时间或者当储量低到一定程度或者过一定时间后给金矿添加储量...
答: 新手DOTA暗影萨满出装
答: 那叫眼疲劳，用点润洁就好了 我可不是做广告啊
我基本上天天玩电脑长时间的玩
答: 这个图里说的是内存的问题，实际上可能性有很多
我建议你把WAR3换个分区安装试试看，看看是否还出现这样的问题。有可能是WAR3跟你E盘里的其他一些东西冲突了
每家运营商的DNS都不同，而且各省的也不同。你可以问问你的网络提供商，他们会告诉你的。（也可以通过分别访问域名和IP来检查DNS是否正常，访问域名不行，而访问IP可以，则说明DNS设置不对）
另外，如果ADSL-电脑没问题，一般ADSL-路由器也没问题的。而且采用ADSL拨号的话，DNS可以不设置的，拨号成功后会自动取得DNS服务器。
问题可能出在路由器设置上。进去检查一下吧。看看上网方式，上网用户名密码是否正确。
（有个问题要注意一下，有些地方的运营商会限制使用路由器或者限制接入数量，一般是采取绑定网卡MAC地址的方式，如果路由器设置都正常，试试路由器的MAC地址克隆功能，把电脑网卡的MAC复制过去）
根本就没有正式的国际驾照，如果到国外开车，正式的程序：
1、到公证处办理驾照的公证书，可以要求英文或者法文译本（看看到哪个国家而定）；
2、拿公证书到外交部的领事司指定的地点办理“领事认证”，可以登录外交部网站查询，北京有4、5家代办的，在外交部南街的京华豪园2楼或者中旅都可以。
3、认证后在公证书上面贴一个大标志；
4、有的国家还要到大使馆或者领事馆盖章一下。
偶前几天刚刚办过。
要有经营场所，办理工商登记（办理卫生许可），如果觉得有必要还要到税务局买定额发票，不过奶茶店一般人家消费是不会要发票的巴，要买设备，要联系供应商备一些原料，就好啦，没啥难的，不过要赚钱的话就得选好开店地段。
办理手续的程序（申领个体执照）：
1、前往工商所申请办理
2、根据工商所通知（申请办理当场就会给你个小纸条）前往办理名称预核
3、拿到名称预核通知书，办理卫生许可证（前往所在地卫生监督所办理）
4、拿着名称预核通知书和卫生许可证前往工商所核发营业执照。
1、问：房地产开发企业拆迁补偿费是否也随土地价格一起交纳契税(以房易房部分的)?
答：是的，因为取得土地的成交价格包括：地出让金、土地补偿费、安置补助费、地上附着物和青苗补偿费、拆迁补偿费、市政建设配套费等承受者应支付的货币、实物、无形资产及其它经济利益，而契税中未对房地产企业有相关的减免政策
2、问：如果交,是就补给拆迁户交差价部分交税还是就全部回迁房价格交税?在什么环节,时间交纳?
答：所谓使用回迁房作为拆迁补偿的形式，就是开发商以原地或异地的房屋抵顶拆迁补偿费的一种方法，相当于延期或分期支付拆迁补偿款，而契税条例中规定是：“纳税义务发生时间在纳税人签订土地、房屋权属移交合同的当天，或者纳税人取得其他具有土地、房屋权属转移合同性质凭证的当天。纳税人应在自纳税义务起10日内，向土地、房屋所在地的税收征收机关办理纳税申报，并在税务征收机关核定的期限内缴纳税款。 ”所以需要在取得土地的时候就要缴纳契税，需要全额计税，不能以补偿款计税。
3、问：土地使用税在什么环节交?如何交?税法说确有困难的可以减或缓,各地有具体政策吗?
答：如果原土地属于耕地的，自取得土地后满一年开始征收，如果属于非耕地的，自取得土地之下月征收。
以前的土地使用税一般都予以减免，特殊情况例外，虽然国家税务总局《关于土地使用税若干具体问题的补充规定》，对于基建项目在建期间使用的土地可以免税，但很多地方的税务机关都认为这不适用房地产企业，因为现在国家是控制房地产过热，不属于鼓励范围。
4、问：回迁部分房屋的营业税在什么环节交?
答：在交付回迁房屋或被拆迁户全部支付差价的时候缴纳，如果不需要支付差价的，以成本价格作为计税依据，如果有差价的，不需要支付部分按成本价格计税，差价部分按实际计税。
考虑是由于天气比较干燥和身体上火导致的，建议不要吃香辣和煎炸的食物，多喝水，多吃点水果，不能吃牛肉和海鱼。可以服用（穿心莲片，维生素b2和b6）。也可以服用一些中药，如清热解毒的。
确实没有偿还能力的，应当与贷款机构进行协商，宽展还款期间或者分期归还； 如果贷款机构起诉到法院胜诉之后，在履行期未履行法院判决，会申请法院强制执行； 法院在受理强制执行时，会依法查询贷款人名下的房产、车辆、证券和存款；贷款人名下没有可供执行的财产而又拒绝履行法院的生效判决，则有逾期还款等负面信息记录在个人的信用报告中并被限制高消费及出入境，甚至有可能会被司法拘留。
第一步：教育引导
不同年龄阶段的孩子“吮指癖”的原因不尽相同，但于力认为，如果没有什么异常的症状，应该以教育引导为首要方式，并注意经常帮孩子洗手，以防细菌入侵引起胃肠道感染。
第二步：转移注意力
比起严厉指责、打骂，转移注意力是一种明智的做法。比如，多让孩子进行动手游戏，让他双手都不得闲，或者用其他的玩具吸引他，还可以多带孩子出去游玩，让他在五彩缤纷的世界里获得知识，增长见识，逐渐忘记原来的坏习惯。对于小婴儿，还可以做个小布手套，或者用纱布缠住手指，直接防止他吃手。但是，不主张给孩子手指上“涂味”，比如黄连水、辣椒水等，以免影响孩子的胃口，黄连有清热解毒的功效，吃多了还可导致腹泻、呕吐。
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楼主，龙德教育就挺好的，你可以去试试，我们家孩子一直在龙德教育补习的，我觉得还不错。
成人可以学爵士舞。不过对柔软度的拒绝比较大。　　不论跳什么舞，如果要跳得美，身体的柔软度必须要好，否则无法充分发挥出理应的线条美感，爵士舞也不值得注意。在展开暖身的弯曲动作必须注意，不适合在身体肌肉未几乎和暖前用弹振形式来做弯曲，否则更容易弄巧反拙，骨折肌肉。用静态方式弯曲较安全，不过也较必须耐性。柔软度的锻炼动作之幅度更不该超过疼痛的地步，肌肉有向上的感觉即可，动作(角度)保持的时间可由10馀秒至30-40秒平均，时间愈长对肌肉及关节附近的联结的组织之负荷也愈高。
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这个不是我熟悉的地区
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