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严禁对企业和项目复工复产设置额外附加条件，允许施工企业因质量安全生产要求编制的复工复产工作方案合并疫情防控工作方案和应急预案，不得以任何理由要求施工企业多头、反复报送方案。高度关注行业企业在复工复产过程中存在的困难和问题，认真贯彻落实我省应对疫情有序推动企业复工复产相关政策措施，积极帮助行业企业纾困解难。

2019年将注定成为人脸识别支付加快商用和快速普及的关键一年，这主要是由人脸识别支付的应用优势决定的。人脸识别支付不仅在改变人们的移动支付模式和体验，也在为消费者、零售收单商户、商业银行、第三方支付巨头等整个刷脸支付产业生态链上的各方带来不少积极变化，这也体现了人脸识别支付相比以往支付方式的竞争性优势。从消费者角度看，在不少方面提升了支付体验：第一，扩大了使用移动支付的消费者群体，促进了普惠金融的发展。对于不少老年人来说，手机APP支付过于复杂、银行卡密码容易忘记，使用刷脸支付可以大为降低使用难度和门槛，整个支付过程对于老年人、残障人士等群体非常友好。第二，支付过程更加便捷化。刷脸支付过程充分发挥人脸数据随身性特点，不再依赖手机、银行卡等支付介质，省去了消费者掏出手机、打开APP的时间，真正实现了人与银行卡账户的“合二为一”。在不少线下场景中消费者经常会遇到不方便掏手机或者银行卡的情形，比如在商超手机提着很多物品、抱着孩子等；在天气寒冷时手上戴着手套；手机出现没电、信号差、手机正在通话中等造成无法进行支付；在游泳馆等体育场馆不便于使用手机；出门忘记带手机和银行卡。第三，节省了消费者的时间成本。根据统计，人脸识别支付整个过程耗时不超过10秒而且免去了原先在收银台排队结账的等待时间，整个过程节省时间超过50%。从收单商户角度看，在不少方面给其带来了收益回报：第一，提高了经营效率、降低了其运营成本。从支付宝“蜻蜓”在超市、餐厅、药店等商户门店的使用效果来看，引入人脸识别支付设备后，有效缓解了高峰时段结账排队及客户投诉现象，收银效率相比之前提升了60%以上，一台机器相当于1.6个收银柜台，算上早晚班一天节省下3.2个收银员的工作，在大幅降低了人力成本的同时也节省了收银设备及配套维护成本。2018年支付宝与卜蜂莲花合作推出人脸识别支付产品，卜蜂莲花在全国107家门店铺设了600台左右的人脸识别支付设备。根据卜蜂莲花的测算，这些人脸识别支付设备投入运营后一年在人力成本方面能帮助其减少8064万元的资金成本投入。第二，人脸识别技术不仅能够给商户带来生产力的提升，还能带来新的交互体验和服务能力的拓展。从整个商业体系来看，相较于二维码支付而言，刷脸不仅仅在于支付能力的接入，更能成为商户线下消费服务体验的重要入口，这对于中大型商户而言，可能是最有吸引力的地方。从商业银行的角度看，引领了未来支付结算模式：第一，符合支付行业无卡化的发展趋势，也符合商业银行当前数字化转型的发展趋势。人脸识别支付作为生物特征支付中最具大规模商业化推广前景的创新支付方式，势必将进一步加快支付无卡化的趋势，推动支付行业从卡时代、APP时代转向无感化支付媒介时代。从卡基支付（基于卡片的支付方式）、账基支付（基于银行/第三方支付机构后台资金账户的支付方式）再到以人脸识别支付为代表的客基支付（基于客户级的统一化支付方式，不再拘泥于某张银行卡片、某个银行/第三方支付机构的后台账户），支付无感化的发展趋势也是清晰的，人脸识别支付在提升客户交易体验、提高支付交易效率、保障客户交易安全性等方面都比扫码支付更具优势。第二，让发卡银行在一定程度上压降了空白卡片采购、卡片制作以及后续卡片寄送等带来的经营成本。第三，银行卡支付、移动支付在内的传统金融支付方式在一定程度上无法确定使用者是否为其本人，因为可以借用给家人共同使用。人脸识别支付可以明确消费实体是谁，便于商业银行确定客户的精准画像标签；通过人脸识别发起的支付交易行为客户无法进行否认，此外人脸识别支付交易可以在很大程度上防范伪冒和欺诈交易的发生。第四，人脸识别支付在进一步提升支付效率的同时，顺应了支付脱媒的趋势。当前支付模式与商业模式越来越表现出同频变化的趋势，人脸识别支付未来将更多地充当消费生态圈入口和完成商业闭环的作用。未来十年，交易场景的闭环，或将由人脸识别支付构建。

日本人口的老化与萎缩，导致劳工短缺并逐步推升薪资。尽管日本央行实施大规模货币刺激以对抗物价下跌已超过五年，但通胀仍然未能加速上升，凸显了央行面临的挑战。分析师表示，尽管担忧长期实施货币宽松的副作用，但日本央行短期内仍然不会将货币政策正常化。

人脸识别支付缘何而起？自二十世纪七十年代以来，人脸识别成为计算机视觉和生物识别领域被业界进行研究最多的热门方向之一。2013年7月，芬兰创业公司Uniqul面向全球首次推出人脸识别支付这一创新支付技术。2015年可以被称之为国内人脸识别支付元年，当年在德国汉诺威CeBIT展会上马云第一次向德国总理默克尔展示了支付宝的人脸识别支付技术。2018年8月，支付宝宣布其人脸识别支付已经具备商业化能力并计划进行大规模推广，此举迅速成为支付行业各方热议的焦点。十年左右一个轮回。当前国内移动支付市场的主体地位被以支付宝、微信为代表的第三方支付机构牢牢占据，但表面上看似波澜不惊的支付市场正在等待一场从支付形式到技术手段上的颠覆式的变革，正如二维码当年重新书写银行卡支付的历史一样。将刷卡支付拉下神坛的支付宝与微信支付正酝酿着一场比二维码支付革命更大的风暴，它的到来甚至比当年二维码颠覆银行卡时更为猛烈与迅速。2019年，一场由人脸识别技术引发的线下支付大变革序幕已经拉开。在此轮变革中，科技含量与效率都被成倍提升，支付宝、微信已经悉数上场，银联与商业银行也已经在赶场的路上，人脸识别支付的抢滩战役一触即发。人脸识别支付技术的三个模式人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，具有不易伪造、安全可靠、方便易用、体验友好等优势，可以快捷准确地进行身份认定。首个人脸识别算法诞生于七十年代初。人脸识别技术原理主要由三个部分组成：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库；二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像；三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。从技术流程的角度来看，人脸识别技术主要涵盖了人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。人脸识别支付是基于人工智能、机器视觉、3D传感等技术实现的新型支付方式，用户在无需携带任何设备情况下，凭借刷脸完成支付。实现人脸识别支付最关键的部分在于人脸识别算法。人脸识别算法通过对提取的人脸面部特征值进行信息比对，应用人工智能模式识别和计算机视觉技术来鉴别个体身份。进一步的来看，人脸识别支付技术是利用受理终端的人脸采集能力，结合Token、PIN加密等技术来获取存放在系统后台客户人脸所对应的支付账户信息从而实现后续的支付与结算，通常有1：1、1：N和M：N三种实现模式。人脸识别的1：1模式。该模式实际上是核对式（一对一）或称为人脸比对，通过计算机对当前人脸与后台人像数据库进行快速人脸比对并得出是否匹配的结论，可以简单理解为“证明你是不是你”，即是我们先告诉人脸识别系统我是某人，然后系统来验证站在人脸识别设备面前的“我”到底是不是某人。人脸识别的1：N模式。该模式实际上是搜索式（一对多）或称为人脸识别，通过系统采集到“我”的照片，从后台N个人脸数据中找到与当前使用者人脸数据最为匹配的一张人脸图像，可以简单理解为“识别出这人是谁”。当N的值变得越来越大时，为了保证人脸识别结果的精确度，人脸特征提取模型就会变得越来越复杂。人脸识别的M：N模式。该模式是通过计算机对场景内的所有M个人进行面部识别并与后台系统人像数据库中的N个人脸进行比对。该模式经常用于公共安防等领域。

从技术上来看，日图双影线探高后收低，昨日延续放量下挫，符合下探收低的走法，日线破掉了此前的低点支撑并且收在低位，短线会适当延续。只是空间大小问题。四小时挫破了此前的区间转弱，小时图连阴下行。今日若能进一步下探，亚盘主要以修正为主，欧盘就要转弱，故操作上在亚盘反弹的时段切入，不然容易踏空点位。

到了大三，为赶快结束“同城异地恋”，二人的校外实习早就计划选择距离近的两家公司，与另一对情侣租一间两居室，分担房租，开启了热闹又浪漫的“同居生活”。四人关系融洽，大家经常在忙碌一天后，各自买好公司附近美食、一打啤酒，回家凑在一起聊工作、聊家常、聊理想，猫咪悠闲地摊在一旁，小R觉着这才是生活。