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葡萄酒酒标上的ml、cl和e，是什么意思？
“cl”代表厘升，“ml”代表毫升（1cl=10ml）。
其中“cl”厘升是传统酿酒行业以及调酒师的常用术语，“ml”毫升是国际上比较广泛的通用的液体体积计量单位。
而“cl”厘升目前除了在西方国家酿酒领域仍在采用外，已较少被新世界国家采用。
例如，法国波尔多名庄中，拉菲的标准瓶采用厘升75cl，但小瓶采用毫升375ml，且近年来，拉菲的正，副牌酒也都开始采用ml；而拉图的标准瓶和小容量瓶均采用ml毫升标识。
“e”代表英文“estimate”，即“大约”的意思，是欧盟产品中的一种标志。它标示着容量是一个估计值，并不是绝对量。
深入探究AI、ML和DL的含义及其区别
引言：
人工智能（AI）已经成为当今科技领域中最炙手可热的话题之一。然而，对于许多人来说，人工智能、机器学习（ML）和深度学习（DL）这些术语仍然很陌生。本文将从概念、应用领域、技术原理等方面对这三个概念进行深入分析，以帮助读者更好地了解它们的含义和区别。
一、 AI、ML和DL的概念及定义
人工智能（AI）是指计算机系统能够执行人类通常需要使用智力才能完成的任务的能力。这些任务可以包括语音识别、图像识别、自然语言处理、决策制定等等。人工智能的目标是让计算机拥有类似人类的智能水平，能够像人一样学习、推理、理解和适应环境。
机器学习（ML）是一种人工智能的分支，其主要关注如何让计算机根据数据自动学习并改进算法，而不需要人工干预。换句话说，机器学习是一种数据驱动的方法，通过分析和学习数据中的模式和规律，让计算机能够自主地进行预测和决策。机器学习算法通常可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。
深度学习（DL）是机器学习的一种特殊形式，其主要依赖于深层神经网络（DNN）来实现数据的学习和处理。深度学习的主要特点是可以从大量的未标记数据中进行学习，并生成高度抽象的特征表示。深度学习已经被广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域，并在这些领域中取得了惊人的成果。
二、 AI、ML和DL的应用领域
人工智能、机器学习和深度学习已经在各个领域得到了广泛的应用，这里列举几个典型的应用领域。
自然语言处理（NLP）：自然语言处理是人工智能领域的一个重要应用方向，其主要目标是让计算机能够理解、分析和生成自然语言。在这个领域中，机器学习和深度学习算法被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等任务。
计算机视觉（CV）：计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频，并从中提取有用的信息。在这个领域中，深度学习算法已经成为了主流，广泛应用于图像分类、目标检测、物体跟踪、人脸识别等任务。
语音识别（ASR）：语音识别是指让计算机能够理解和转换人类语音的能力。在这个领域中，深度学习算法已经成为了主流，广泛应用于语音识别、语音合成等任务。
推荐系统：推荐系统是指根据用户的历史行为、兴趣和偏好，向用户推荐个性化的商品、服务或信息的系统。在这个领域中，机器学习和深度学习算法被广泛应用于用户行为分析、特征提取、推荐模型建立等任务。
自动驾驶：自动驾驶技术是指让汽车、飞机、无人机等交通工具能够自主地行驶和操作的技术。在这个领域中，深度学习算法被广泛应用于图像处理、目标检测、障碍物识别等任务。
三、 AI、ML和DL的技术原理
人工智能、机器学习和深度学习的实现都依赖于一些基础技术和算法，下面介绍其中一些常见的技术原理。
神经网络：神经网络是指一种模拟人类神经系统的计算模型，其基本单元是神经元。深度学习中的神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多层。不同的神经网络结构和算法可以应用于不同的任务。
卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，其主要针对图像和视频等二维数据的处理。卷积神经网络中的卷积层和池化层可以有效提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类和识别。
循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种特殊的神经网络结构，其主要针对序列数据的处理。循环神经网络可以通过循环连接来处理序列数据中的时序信息，广泛应用于语音识别、机器翻译等任务。
深度学习框架：深度学习框架是指一些基于编程语言的工具箱，可以方便地构建和训练深度学习模型。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。
四、 AI、ML和DL的区别
尽管人工智能、机器学习和深度学习的概念和应用有所重叠，但它们之间还是存在一些明显的区别。
技术原理不同：人工智能是一个比较宽泛的概念，包括了许多技术和算法；机器学习是一种数据驱动的方法，主要关注如何让计算机自动学习和改进算法；深度学习是机器学习的一种特殊形式，依赖于深层神经网络来实现数据的学习和处理。
应用场景不同：人工智能、机器学习和深度学习都有广泛的应用场景，但其应用范围和任务却有所不同。人工智能的应用范围相对广泛，可以应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等多个领域；机器学习主要应用于数据挖掘、预测分析、模式识别等领域；深度学习则主要应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域。
数据需求不同：人工智能、机器学习和深度学习的数据需求也有所不同。人工智能的学习数据通常需要经过人工标注和处理，是相对高质量和有限的数据集；机器学习的学习数据可以是有标注或无标注的数据，但需要足够的数据量和质量来支持算法的训练；深度学习则可以从大量的未标记数据中进行学习，并且需要更多的计算资源和时间来训练模型。
模型复杂度不同：人工智能、机器学习和深度学习的模型复杂度也有所不同。人工智能的模型通常比较简单，其目标是实现一些特定的功能和任务；机器学习的模型可以比较复杂，通常需要选择合适的算法和特征来提高模型的准确度；深度学习的模型则通常非常复杂，需要更多的层数和参数来实现高度抽象的特征表示，但同时也需要更多的计算资源来训练和优化模型。
五、 结论与展望
人工智能、机器学习和深度学习是当前最热门和前沿的技术之一，已经在多个领域得到了广泛应用。随着数据量和计算能力的不断提升，这些技术的应用前景也越来越广阔。
然而，人工智能、机器学习和深度学习的发展还面临着一些挑战和问题，例如数据隐私、模型可解释性、算法公平性等方面的问题。未来，我们需要在不断推进技术发展的同时，也要考虑到技术应用的合理性和道德性，以实现人工智能的良性发展和社会效益的最大化。
本文希望能够帮助读者更好地了解人工智能、机器学习和深度学习这些技术的概念、应用和技术原理，并对它们之间的区别有更深入的理解。同时，也希望读者能够关注人工智能技术的发展动态和应用现状，以拓展自己的知识和视野。
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什么是M0、M1、M2
数据和新闻时，经常会碰到一些经济指标货术语，只有学会熟悉这些指标的含义和意义，才能洞悉所处的经济环境和阶段，以此激发你的行动。
在中国，中国人民银行负责货币的印发、利率的调节。在社会经济萧条时，降低利率，宽货币宽信用，松银根。经济繁荣时，提高贷款利率，压抑通胀。
这里所提的货币印发涉及的就是M2，也是中国人民银行货币供应量三兄弟的老大。
简单点说就是，M0=手上的现钞，M1=现钞+活期存款，M2=现钞+活期存款+定期存款。
他们说的是社会上到底有多少钱，你就记住M2比M1多一个定期存款，M1增速快就是手上的钱越来越多，那么M1的增长只有两种情况；一种就是准备花掉的，一种就是准备投资的。
如果M1比M2增长的还快，那么股市和房地产就会上涨，这时大家把钱从定期存款中取出来。而相反M1增速小于M2增速，则意味着市场货币收缩，钱都被定存起来了，股市和房地产投资市场表现低迷。
因此，股市和房地产市场具有经济晴雨表功能，并对货币变化具有放大效应。
钞票和银行存款虽然都是货币，但它们的流动性有很大的不同。现钞直接就是现实的购买力，而银行存款则必须满足一定的条件才能变成购买力——“准货币”。
为了测算、掌握流通中货币供应量的情况，更有效地调控货币供应量。国际货币基金组织根据货币涵盖范围的大小和流动性的差别，把货币供应量家族划分成“三兄弟：
老幺M0，又叫“现钞”，是指流通于银行体系以外的现钞，也就是居民和企业手中的现钞。
老二M1，又叫“狭义货币”，由流通于银行体系以外的现钞（M0）和银行的活期存款构成。代表了一国经济中的现实购买力，因此，对社会经济生活有着最广泛和最直接的影响。许多国家都把Ml 作为调控货币供应量的主要对象。
老大 M2，又叫“广义货币”，由流通于银行体系之外的现钞加上活期存款（Ml），再加上定期存款、储蓄存款等构成。包括了一切可能成为现实购买力的货币形式。定期存款和居民储蓄经过一定的时间和手续后，也能够转变为购买力，因此，它们又叫做“准货币”。近年来，很多国家开始把货币供应量的调控目标转向M2。
具体来说就是（按中国人民银行官网）：
M0：流通中现金；
M1：M0+企业活期存款
M2：M1+准货币（企业定期存款+居民储蓄存款+企业其它存款）
注意：
1，M1包括的活期存款主要是单位企业的，而居民的活期存款归在M2里面。
2，M2不包括股票等金融资产市值和楼市市值，但包括你股票账户里的钱和交易中的钱。
货币增速情况
现在M0、M1、M2的总量是多少呢？看下面表格。2019年的M2是194.5万亿，增速是8.4%。注意这里是同比，就是今年和去年对比。还有一种叫环比，就是和上个月（季度）进行对比。一般来说，由于一年之内，可能有旺季和淡季，所以使用同比这个指标更合理。
在2009年与2015年，M1的增速曾经到了38%和25%，M2增速也有25%和12%，这时就是央行宽货币放水时期，这一轮经济过热，但是钱大家都要，可以加杠杆进入房地产，或其他金融投资。
在经过了这几轮增发货币的时期后，企业和居民杠杆已经很高，过热经济不能持续，央行必须拧紧水龙头了。
2018年以来，M1和M2的增速已经很低了，M1的增速都低于M2，这说明企业和居民选择将资金以定期的形式存在银行，微观个体盈利能力下降，未来可选择的投资机会有限，经济运行回落。
M2与GDP的关系
在邱国鹭的《投资中最简单的事》一书中，提到投资中影响股价的因素主要是估值和流动性，估值就是基本面分析，流动性就是看货币供给M2了。
M2的合理中位数=GDP+CPI（通货膨胀）+2～3个点。今天查了下，2019年GDP增速是6.1%，2019年12月CPI是4.5%，三项加起来就是13.6%，如果比M2低就是市场流动性充裕，高就是流动性紧张，2019年12月M2是8.7%，也就是说明货币紧张，货币供应不足。
注意GDP是个流量概念，就是一年内（或季度）的国内生产总值。而M2是个存量概念，它是某个点国内的货币供应情况。
但邱国鹭的这个观点在美国就不适合，美国的M2占GDP比重比较小，大概70%左右。为什么呢？
美国的M2占GDP只有70 %左右
这是因为国外的GDP和M2统计方法和中国不一样，这方面怎么统计出来也比较复杂。
其次可能是因为他的货币全球流通，所以在他国内显得小，还有他的居民储蓄和社会流通的现金本来也不多，钱都到各金融机构或股市里面去了，而上面已经说过M2统计不包括这一部分。所以他们应该算算M3,相信他们的M3要比中国多得多。
而我国M2总量是GDP总量的2倍，一方面是我们的人民币直接对外投资受制于人，另一方面是受制于人但自己也要发展，既然走出去艰难，那么就只有自己加大资金搞发展，这些都是要需要大量资金的，同时我们的居民储蓄也比较高（M2包括居民储蓄），不像国外都投于金融资产。
中国和美国货币差异
由于国情不同，每个国家M0、M1、M2所代表的具体含义也不相同。例如，在美国，由于居民储蓄率极低，所以M1接近于M0；而中国的居民储蓄率极高，所以M1和M0相差很大。
如果中国和美国M1的数量相同，则表明在美国拥有充裕的现金，而中国的现金则严重不足。
同样的道理，由于美国的储蓄率极低，而且支票能马上兑换成现金，M2和M1相差不大，所以美国一直倾向于用M2指标来调控货币。
而在中国，如果M2的数字和美国一样大，其中必然会包括相当大部分的银行储蓄，真正有实际经济意义的货币则严重缺乏。
由于支票可以自由兑换，所以M1、M2在货币总量上的含义相同，但在资金用途上却有着各自的经济学意义——M1反映的是消费市场和终端市场的活跃程度；M2反映的是投资和中间市场的活跃程度。
M1—M剪刀差对经济的影响
我们知道，在M1下穿M2时，表明宏观货币趋紧，钱都进定存或投资了，这时候的市场比较萧条危险。
2019年，M1—M2的剪刀差（注意这里讲的是增速）已经达到了最低点，3.3%—8.4%=—5.1%，但预计明年在宽货币，宽信用的环境下，剪刀差会进一步收窄。
最理想的情况就是M1上穿M2的时候，这个时候市场投资需求强劲，一般有好的表现。
关注M1—M2剪刀差上穿时
M1增速时股市是牛市
货币对房地产的影响
以下图表显示，房地产市场与货币供应的正相关关系，它和股市一样，具有经济晴雨表功能，对货币变化具有放大效应。
货币供应与房地产的正相关趋势
所以，2020年的货币宽松政策，释放流动性的同时也有利于房地产经济，但是，我们也应该知道，现实政府的房地产调控政策是不可能松绑的，这也是一种权益与平衡。
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