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总结全文，中国的货币政策具有高度的独立性，不应当盲从美联储的紧缩周期。中国负债驱动繁荣终结，“严监管+紧信用+紧财政”政策组合需要以“宽货币”对冲；在进口扩大、出口减少，贸易顺差下降的背景下，外汇占款投放的基础货币将持续不足，降准是最佳的对冲手段。

第三个出发点，带来新的人才。人才在招聘市场上能够招很多，但这种概率不太高，大约10个人会留下1个人，或者100个人留下几个人，这已经很不容易。但是通过并购带来的人才一定是非常优秀的。我们收购了兰亭集势，后来兰亭集势合并了ezbuy，现在ezbuy的创始人是兰亭集势的CEO；我们收购的中农网CEO现在是上市公司卓尔智联的CEO，实现了很好的人才替换。我想这也是并购能给我们带来的最重要的变化。

而除了在家外，公司的无线网络似乎也很难让人满意——比如当你从工位跑到了茶水间，想要看下刚刚才上传到后台的会议记录，此时你发现手机的Wi-Fi早已从高速的5GHz网络切换到了更慢速的2.4GHz网络，它承载着更多loT设备的使用，不止下载速率缓慢，上传速度更是让人难受。

我们收购的做港口的港股公司一直在亏损，收美股上市的电商平台公司时它也在亏损，我们就用时间来解决。那家港口公司第二年就实现了盈利，电商公司今年当季实现了正现金流的盈利。时间可以解决很多问题，不要太急，不要指望着一收购过来就会有翻天覆地的变化，带来巨大的效益。

巴菲特有多热爱投资？7岁，开始读《赚一千美元的一千种方法》10岁，“复利”思想开始成型11岁，开始买股票16岁，炒股赚5.3万美元近90岁的高龄，他依然是“跳着踢踏舞去上班”。巴菲特对投资的热爱，是深入骨髓的热爱。基于这样的热爱和努力，巴菲特才有高屋建瓴式的快速洞察商业本质的能力，才能准确地评估一个企业的价值。

接下来一年里，我最期待的是一些足够稳健，可以普遍应用到各种论文发表时所附的随机基因组数据集上的计算方法，例如迁移学习。这种方法会首先使用和问题略微相关的数据集来学习问题的大致特征，然后再用学习到的算法来分析你真正关心的数据集。例如，在去年发表的一项研究里，我们希望利用一种罕见疾病——抗中性粒细胞胞浆抗体相关性血管炎——的数据集训练一个模型，但是并没有足够多的数据。因此，我们使用从1400多项其他研究中所获得的RNA测序数据训练了我们的模型，然后将这个模型应用到我们要研究的疾病上，并揭示出了促使疾病症状产生的免疫与代谢功能相关的基因网络。我预计很快就会看到更多这种利用迁移学习来探索新问题的论文。