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6月5号一大早，解放南路一家鸭血粉丝店的工作人员前来开门时，竟发现店面窗户玻璃被人砸了个窟窿！不好，这是半夜遭贼了！慌张的店员随即报了警。收银台遭殃：2000现金＋1部手机警方勘查现场后发现，店里大门是锁好的，仅仅是窗户被砸出了一个堪堪能将手伸入的窟窿。然而这对于盗贼来说已经足够了，因为这家店的收银台就在窗边……鸭血粉丝店工作人员告诉民警，每天打烊前，老板都会在收银箱里留几百块钱备用金，不过收银箱并不上锁，这正好给了小偷可趁之机。箱子里的2000多元现金，以及一部专门用来接单的手机，统统不见了踪影……这娴熟的作案手法让人不得不怀疑他们过去有过盗窃黑历史。果不其然，警方经过案件串联后发现，前两天辖区里也发生了沿街店铺盗窃案，而附近的监控视频也捕捉到了这两名男子的身影！作案13次，窃得上万元！根据群众提供的线索，6月5日晚上9点左右，民警在望湖楼附近抓获了两名嫌疑男子，并当场在两人身上缴获了苹果手机1部，身份证4张，银行卡10余张。经审查，犯罪嫌疑人张某和王某，自今年5月26日到6月5日期间，利用拾荒便利，采用砸玻璃、拉车门等手法，在学前东路，解放南路周边盗窃店铺、车辆，作案13次，窃得财物上万元！他们一般采取较粗亚洲色偷自拍高清视频
摘要
【龙虎榜：机构买入这3只股 抛售*ST德奥8544万元】盘后数据显示，7月10日龙虎榜中，共12只个股出现了机构的身影，有3只股票呈现机构净买入，9只股票呈现机构净卖出。当天机构净买入前三的股票分别是北新建材、齐心集团、*金亚，净买入金额分别为7180万元、3115万元、326万元。（第一财经）
盘后数据显示，7月10日龙虎榜中，共12只个股出现了机构的身影，有3只股票呈现机构净买入，9只股票呈现机构净卖出。
当天机构净买入前三的股票分别是北新建材、齐心集团、*金亚，净买入金额分别为7180万元、3115万元、326万元。
当天机构净卖出前三的股票分别是*ST德奥、深赤湾A、立思辰，机构资金流出净额分别是8544万元、7880万元、4054万元。
详见下表：
(原标题：机构买入这3只股，抛售*ST德奥8544万元)
(责任编辑：DF328)
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原标题：59元 云麦炫彩腕力球来了：红蓝双色
今年3月，云麦发布了一款加压神器——云麦腕力球，售价69元，几个月过去，价格也降到了59元。
其最初发布的是黑色版本，现在，新增了红蓝双色版本，更多色彩、更加减压，将于本周正式在小米有品上架开卖。
腕力球被誉为“世界上最快的人工动力装置”，是由中国台湾发明家创造，利用“陀螺仪和角动量守恒原理，在惯性定律的作用下产生强大能量”的玩具。
云麦腕力球外壳为聚碳酸酯材质，内置铝合金电镀球芯，推动更顺滑，噪音更低。内置自动弹力装置，沿着箭头推动球芯旋转一圈，释放即可启动。
它还内置了变速彩灯，灯会随速度变得炫彩斑斓。
长时间使用腕力球能够缓解压力、缓解鼠标手以及增强上肢肌肉群。可以任意调节球芯旋转的节奏和速度，速度越快则产生的力量越大，可相当于50种不同重量的哑铃，8000转/分钟时大约有14kg力量，10000转大约有22kg力量。亚洲色偷自拍高清视频
原标题：软银旗下日本电信业务申请在东京分拆上市
腾讯科技讯 日本科技投资巨头软银集团正在进行业务重组。据外媒最新消息，作为重组计划的一部分，软银集团旗下的日本电信业务已经申请分拆上市。
软银集团旗下的日本电信业务，采用“软银公司”品牌。据悉，该公司已经提出初步申请，在东京证券交易所上市。
之前，软银集团高管已经证实，日本电信业务正在准备分拆上市。
软银公司分拆上市，也意味着软银集团已经退出了电信市场。软银的电信业务主要分布在日本和美国。不久前，美国市场排名第三位的T-Mobile公司宣布斥资数百亿美元收购软银旗下的Sprint公司，软银将变成新公司的一个少数股东。
据彭博社等媒体报道，软银集团正在进行一次业务重组，将剥离和科技投资无关的业务，软银未来将会成为一家纯粹的科技投资和持股公司。软银掌门人孙正义计划构建一个庞大的“科技帝国”，让其投资的大量科技公司相互时间展开资源共享、获取协同效应，各自发展成为所在行业的龙头。
过去，软银集团中囊括了电信等传统业务和投资业务，虽然软银进行了大量的科技投资，但是由于信息不够透明，导致软银集团股价长期低迷，投资人心有不满。
在实现分拆上市后，期待成熟公亚洲色偷自拍高清视频
原标题：NVIDIA开发出AI降噪系统：模糊照片瞬间变清晰
如果你单纯地称呼NVIDIA是一家独显公司，大概率不会让CEO黄仁勋高兴，这些年，他们试图让公众认可其在AI领域的耕耘成果。
据VentureBeat 7月10日报道，NVIDIA、MIT（麻省理工）、阿尔托大学联合开发了全新AI照片系统Noise2Noise，可以将噪点满满的照片恢复到臻于完美的水平。
这套AI系统是基于ImageNet上的50000张照片训练而来，计算机先被输入清晰的原照，之后开始进行随机性的加噪处理，在训练中，甚至还用上了核磁共振扫描仪。
“噪点密集”的照片多出现在视频截图、多重放大等场景下，对于应用，Noise2Noise的开发者称，希望用于天文照片还原、医学成像重建等。
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