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2018年8月28日下午，记者走访项目看到，大融城商场已开业，商铺入驻率较高，仅有个别商铺在装修中，不过商场量并不大。网上房地产信息显示，截至8月28日，大融城(备案名：绿地星光耀广场)总套数为1447套，均为非住宅，目前可售949套，已售498套。分时间来看，2016年1月售出10套，2017年1月售出25套，2018年5月售出463套，其他月份均为0套。同时记者走访中注意到，商场一侧伫立着4幢办公楼，其中1号楼一侧立有“链尚大厦”字样。据前台介绍，该幢办公楼已经，且目前已投入使用。而2号楼则大门紧闭，门上贴有“上房物业服务大融城服务中心封条”字样的纸条已经残破褪色，透过窗户未看到施工痕迹。3号楼则正在进行内部装修，4号楼已投入使用。附近保洁人员告诉记者，目前仅有1号楼和4号楼晚上会亮灯。地产业务被边缘化？事实上，星光耀城市综Ⅱ期遭遇已非。根据本报此前报道，由于大幅下调预期收益，星浩资本也曾遭到投资者的集体发难。一位创始人在接受记者采访时提出：“类整个操作都是封闭运作，募集期有，中间环节在公司上也有进行，每周还要向客户提供上一周的净值盈亏。而股权类和其他类，不管是进入企业还是房地产项目，募集期和清算期可以监控，而中间环节监控难度很大，不是闭环的，所以容易出现问题。”同时，多位受访人士对记者表示，在庞杂的复星体系中，房地产业务曾扮演举足轻重的角色。据了解，早在2004年，复地就曾登陆联交所主板上市，成为第二家在港上市的内地房地产企业。后因股价被低估等原因，于2011年5月撤销在联交所的上市地位，成为内地在港退市的房企。此前，克而瑞研究中心分析师朱一鸣指出：“虽然复地2011年成功退市，但其并没有随之。伴随销售规模逐步收缩，加之母公司复星的各项支持逐步，复地也在不断探寻新的渠道。”
高校陆续进入开学季，同宿舍的同学可能来自各地，生活习惯、性格爱好等都存在差异，处理宿舍关系成了不少大学生要面对的难题。近日，南京大学利用大数据推荐算法分宿舍，帮新生寻找志趣相投的室友，引起不少关注。 上周，青年报社社会调查中心联合问卷网，对2002名大学生进行的调查显示，83.0%的受访大学生表示支持使用大数据推荐算法分宿舍，87.6%的受访大一新生期待大数据推荐算法分宿舍。使用大数据推荐算法分宿舍，受访大学生认为需要考虑个人卫生习惯(54.3%)、空调使用习惯(46.5%)和作息时间(41.8%)。61.2%的受访大学生希望大数据分宿舍的同时也要考虑不影响学生多元化发展。 受访大学生中，57.4%的人是大一新生。来自一线城市的大学生占37.6%，二线城市的占53.5%，三四线城市的占8.9%。占47.0%，占53.0%。 曾益新介绍，2018年版基本目录共调入187种，调出22种，目录总品种数量由原来的520种到685种，其中西药417种、中成药268种。在覆盖主要临床主要病种的基础上，聚焦、儿童、慢等病种，新增品种包括了抗12种、临床急需儿童22种以及世卫组织推荐的全球也是国内一个全口服、泛基因型、单一片剂的。 针对已实施6年的2012年基本目录版本，2018年版本有明显的和完善，覆盖面更广，品种的数量不仅能够常见病、慢、应急抢救等临床需求，而且还聚焦、儿童和丙型等病种，为不同患者提供多种的选择。“在目录的遴选方面更加注重的临床价值，坚持动态和调入、调出并重，拟纳入基本目录的可以是新审批上市，价格较高，但效果的，能够更好地群众的临床的需求。”曾益新说。 此次价格较高的纳入目录，正是因为其临床上明确的价值和，更好人们的需求。我国有760万丙型感染者，而丙肝非常容易引起和，该可以此类，将惠及大量的患者。 与上一版目录不同，原则上，各地不能在2018年版目录基础上再增补。原因是基本制度已经在办基层机构实现全覆盖，允许地方增补是制度建设初期的过渡性措施。相关意见明确，各地不再增补。 个人卫生习惯、空调使用习惯和作息时间是受访大学生看重的指标18岁的山东某高校大一新生袁甄强(化名)介绍，他入学时学校被要求填一份有关生活习惯和爱好的问卷，“学兄说，以往分宿舍是以整个学院为单位，随机分配”。21岁的北京某高校大三学生骆瑛燕(化名)的学校是按生源地分宿舍，“我希望大数据推荐算法在分宿舍时，能够考虑学生作息习惯、饮食习惯和卫生习惯，以及是否会在寝室打等。” 调查显示，当前大学分宿舍的有：随机分(23.3%)，按入学成绩分(22.0%)，按分(19.4%)，按学号分(18.0%)，按地域分(11.8%)以及按报到顺序分(5.0%)等。袁甄强希望分宿舍时能多考虑学生的生活习惯和爱好。“比如我热爱足球等体育运动，就特别希望能有相同爱好的舍友，一起看比赛，还能一起运动。”袁甄强坦言，他现在的新舍友不喜欢体育运动。 安徽某高校大一新生魏然(化名)希望，学校分宿舍时多考虑学生作息习惯，“比如我喜欢晚睡，我高中室友就是晚上11点一定要睡，我们因此产生过不少矛盾。如果大学室友和我一样爱晚睡，矛盾应该会”。 调查显示，使用大数据推荐算法分宿舍，受访大学生认为需要考虑个人卫生习惯(54.3%)，然后是空调使用习惯(46.5%)和作息时间(41.8%)，其他还有：爱好(38.5%)，消费习惯(38.0%)，家乡地域(28.9%)和学习成绩(13.2%)等。 上海某高校辅导员王祯(化名)认为，分宿舍这件事对大学生活影响颇深。“宿舍相当于一个小社会，对学生的人生观、价值观的形成有一定影响。良好的宿舍是学习、生活的保障和基础。”王祯认为，学生在和舍友相处时遇到问题也未尝不是一件好事，“遇到和自己性格不一样的人，可以在解决问题的中处理人际关系的能力”。 87.6%受访大一新生期待大数据推荐算法分宿舍袁甄强特别希望大数据算法分宿舍，“每个人都有不同的生活习惯，让差异较大的人相互适应是十分困难的，不应该让学生每天为了舍友相处问题而”。 魏然很支持使用大数据算法来分宿舍，“听起来就很有趣”，他认为这能更地考虑到学生需求，让学生感受到学校的关心，更热爱学校。王祯认为，大数据算法分宿舍，如果技术到位，能省去很多日后的麻烦。“据我所知，全校每个学院、每一届都会有舍友不和而要调换宿舍的情况，这额外了很多工作量和不便。如果通过大数据分宿舍，问题会少很多，学生可以更快地融入新”。 调查显示，83.0%的受访大学生支持使用大数据推荐算法分宿舍，其中27.7%表示非常支持。87.6%的受访大一新生期待大数据推荐算法分宿舍。59.9%的受访大学生认为使用大数据分宿舍更人性化，55.6%的受访大学生认为能帮助新生更好适应大学新生活。其他还有：帮助新生更快找到志同道合的好友(47.7%)，宿舍矛盾(42.9%)，大学生活(25.9%)等。 “利用大数据分宿舍，要尽量了解，多问些问题，而且不应该只注意生活起居方面，可以多考虑学习习惯、饮食习惯等。”魏然表示，大学里和室友待在一起的时间是长的，处好关系对学习生活状态都有益处。 利用大数据分宿舍，61.2%的受访大学生希望不要影响学生的多元化发展，55.5%的受访大学生希望不要削弱学生处理人际关系的能力，46.2%的受访者希望保护学生隐私信息，36.6%的受访大学生认为学校成本有可能因此，22.9%的受访大学生认为要加强匹配精度的科学性、实用性。 王祯认为，利用大数据分宿舍要考虑学生隐私问题，“数据收集的细致程度需要仔细衡量，如果细致可能会存在侵犯隐私的问题，这个问题在学校推广大数据分宿舍时一定要注意。再者就是每一届新生那么多，在按学院分宿舍的基础上，还要为每位学生找到的室友，这个工作量有点大。” 骆瑛燕对记者说，数据的准确性关系到算法结果的准确性，“被调查对象是否能按照统一认识到自己处于哪种水平呢？例如晚睡的、喜欢打的程度等，我认为需要在调查之前，就设定好更具体的来归类大家的生活学习习惯”
