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让企业恢复财务实力 两年前，资产负债表上的净债务为 10.28 亿英镑，净债务/EBITDA 杠杆率为 3.0 倍，这使得 Cobham 的财务和商业状况都很疲软。相比之下，2018 年底，资产负债表上的净现金为 1000 万英镑。这一转变是在我们股东的帮助下通过 2017 年配股实现的，配股筹集了 4.97 亿英镑的净收益。然而，其余部分是通过自救实现的。2018 年，我们完成了多项资产剥离，主要是 AvComm 和无线测试与测量业务，实现了 3.25 亿英镑的净收益。在过去两年中，我们还产生了 2.03 亿英镑的自由现金流，部分原因是减少了 6700 万英镑的营运资本。这一自由现金流结果是在 1.7 亿英镑现金用于繁重的合同和其他遗留项目后实现的。
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主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括编码器和解码器。性能最佳的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单网络架构 Transformer，它完全基于注意力机制，完全省去了循环和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型质量优越，同时可并行性更高，并且训练时间显著减少。我们的模型在 WMT 2014 英语到德语翻译任务中获得了 28.4 BLEU，比现有最佳结果（包括集成）提高了 2 BLEU 以上。在 WMT 2014 英语到法语翻译任务中，我们的模型在八个 GPU 上训练 3.5 天后，建立了新的单模型最新 BLEU 分数 41.0，这仅仅是文献中最佳模型训练成本的一小部分。
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图2：CDR推文中的情感。左面板：每个CDR方法和用户面板的推文数量，每个条形图的每个三胞胎都引用了不频繁的用户的推文（每个用户1-2个CDR推文，最黑暗），中等用户（3-50个CDR Tweets）和频繁的用户（超过50个CDR Tweets，Light，最轻）。省略了“总”的栏。中间面板：主要是负面（红色阴影，向左生长）或正面（绿色阴影，在右侧生长）的推文。比例是相对于每个方法的推文总数。灰色阴影指示相对于每个用户面板的每个方法的推文数的比例。右面板：随着时间的推移（季度解决，季度解决，相对于每季度方法总的推文总数比例），主要是正（顶部的绿色条）和负（底部的红色条）的推文的份额。两者之间的空白反映中性推文或丢失的数据。蓝线图显示了每季度每个方法的绝对数量。
