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华为P9跌落测试——结果如何？
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华为P9跌落测试——结果如何？
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{description}体检结果如何 网站轻松查阅
来源：佛山市中医院　发布时间：
　　近日，我院网站建设有了新突破，市民体检后也可非常便捷地通过网站界面进行体检报告查询。
　　随着人们保健意识的不断提高，前往医院进行定期体检的市民日益增多，不少单位也将定期的职工体检作为企业福利，重视员工的身体健康。我院每年体检人次约六七万人，在优质服务以及体检结果准确率方面赢得了社会大众的广泛口碑。近年来医院通过对体检信息系统的升级，实现了更为便捷的体检结果网络资源共享服务。
　　目前，已办理了佛山健康卡或居民健康卡的市民，除了可以通过佛山智能健康网的“健康档案查询”界面登录进入自己的健康档案，查询到体检结果外，还能通过佛山市中医院的网站（），点击首页右侧的“体检查询”进入，按下“体检报告查询”，弹出登录界面后，用户只需输入身份证号码以及密码，即可查询到完整的体检报告档案。
　　据计算机网络中心王德城工程师介绍，该查询功能需用户在体检登记时提供身份证号码，且体检项目中已包含建档费。市民在首次登录后，应第一时间修改初始密码，以保证体检结果的私密性。目前网站可供查询的体检报告基本上与体检中心的档案资料打印装订同步，极大地方便了市民第一时间了解自己的身体状况。
　　今后，医院网站还将继续推出更多的便民服务，丰富其功能应用。（宣传科）
地址：广东省佛山市亲仁路6号 邮编：528000　电话（总机）：3 咨询热线 ：3 传真：1 客服中心在线QQ：
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Cranfield评价体系由三个环节组成：
抽取代表性的查询词，组成一个规模适当的集合
针对查询样例集合，从检索系统的语料库中寻找对应的结果，进行标注（通常人工进行）
将查询词和带有标注信息的语料库输入检索系统，对系统反馈的检索结果，使用预定义好的评价计算公式，用数值化的方法来评价检索系统结果和标注的理想结果的接近程度
查询词集合的选取
Cranfield评价系统在各大搜索引擎公司内有广泛的应用。具体应用时，首先需要解决的问题是构造一个测试用查询词集合。
按照Andrei Broder（曾在AltaVista/IBM/Yahoo任职）的研究，查询词可分为3类：寻址类查询（Navigational）、信息类查询(Informational)、事务类查询(Transactional)。对应的比例分别为
Navigational ： 12.3%
Informational ： 62.0%
Transactional ： 25.7%
为了使得评估符合线上实际情况，通常查询词集合也会按比例进行选取。通常从线上用户的Query Log文件中自动抽取。
另外查询集合的构造时，除了上述查询类型外，还可以考虑Query的频次，对热门query（高频查询）、长尾query（中低频）分别占特定的比例。
另外，在抽取Query时，往往Query的长短也是一个待考虑的因素。因为短query（单term的查询）和长Query（多Term的查询）排序算法往往会有一些不同。
构成查询集合后，使用这些查询词，在不同系统（例如对比百度和Google）或不同技术间（新旧两套Ranking算法的环境）进行搜索，并对结果进行评分，以决定优劣。
附图：对同一Query：&社会保险法&，各大搜索引擎的结果示意图。下面具体谈谈评分的方法。
Precision-recall（准确率-召回率方法）
信息检索领域最广为人知的评价指标为Precision-Recall（准确率-召回率）方法。该方法从提出至今已经历半个世纪，至今在很多搜索引擎公司的效果评估中使用。
顾名思义，这个方法由准确率和召回率这两个相互关联的统计量构成：召回率（Recall）衡量一个查询搜索到所有相关文档的能力，而准确率（Precision）衡量搜索系统排除不相关文档的能力。（通俗的解释一下：准确率就是算一算你查询得到的结果中有多少是靠谱的；而召回率表示所有靠谱的结果中，有多少被你给找回来了）。这两项是评价搜索效果的最基础指标，其具体的计算方法如下。
Precision-recall方法假定对一个给定的查询，对应一个被检索的文档集合和一个不相关的文档集合。这里相关性被假设为二元的，用数学形式化方法来描述，则是：
A表示相关文档集合
A表示不相关集合
B表示被检索到的文档集合
B表示未被检索到的文档集合
则单次查询的准确率和召回率可以用下述公式来表达：
（运算符& 表示两个集合的交集。|x|符号表示集合x中的元素数量）
从上面的定义不难看出，召回率和准确率的取值范围均在[0,1]之间。那么不难想象，如果这个系统找回的相关越多，那么召回率越高，如果相关结果全部都给召回了，那么recall此时就等于1.0。
未被检索到
Precision-Recall曲线
召回率和准确率分别反映了检索系统的两个最重要的侧面，而这两个侧面又相互制约。因为大规模数据集合中，如果期望检索到更多相关的文档，必然需要&放宽&检索标准，因此会导致一些不相关结果混进来，从而使准确率受到影响。类似的，期望提高准确率，将不相关文档尽量去除时，务必要执行更&严格&的检索策略，这样也会使一些相关的文档被排除在外，使召回率下降。
所以为了更清晰的描述两者间的关系，通常我们将Precison-Recall用曲线的方式绘制出来，可以简称为P-R diagram。常见的形式如下图所示。（通常曲线是一个逐步向下的走势，即随着Recall的提高，Precision逐步降低）
P-R的其它形态
一些特定搜索应用，会更关注搜索结果中错误的结果。例如，搜索引擎的反作弊系统（Anti-Spam System）会更关注检索结果中混入了多少条作弊结果。学术界把这些错误结果称作假阳性（False Positive）结果，对这些应用，通常选择用虚报率（Fallout）来统计：
Fallout和Presion本质是完全相同的。只是分别从正反两方面来计算。实际上是P-R的一个变种。
再回到上图，Presion-Recall是一个曲线，用来比较两个方法的效果往往不够直观，能不能对两者进行综合，直接反映到一个数值上呢？为此IR学术界提出了F值度量（F -Measure）的方法。F-Measure通过Presion和Recall的调和平均数来计算，公式为：
其中参数&&(0,1)调节系统对Precision和Recall的平衡程度。（通常取&=0.5，此时 ）
这里使用调和平均数而不是通常的几何平均或算术平均，原因是调和平均数强调较小数值的重要性，能敏感的反映小数字的变化，因此更适合用来反映检索效果。
使用F Measure的好处是只需要一个单一的数字就可以总结系统的检索效果，便于比较不同搜索系统的整体效果。
传统的Precision-Recall并不完全适用对搜索引擎的评估，原因是搜索引擎用户的点击方式有其特殊性，包括：
A 60-65%的查询点击了名列搜索结果前10条的网页；
B 20-25%的人会考虑点击名列11到20的网页；
C 仅有3-4%的会点击名列搜索结果中列第21到第30名的网页
也就是说，绝大部分用户是不愿意翻页去看搜索引擎给出的后面的结果。
而即使在搜索结果的首页（通常列出的是前10条结果），用户的点击行为也很有意思，我们通过下面的Google点击热图（Heat Map）来观察（这个热图在二维搜索结果页上通过光谱来形象的表达不同位置用户的点击热度。颜色约靠近红色表示点击强度越高）：
从图中可以看出，搜索结果的前3条吸引了大量的点击，属于热度最高的部分。也就是说，对搜苏引擎来说，最前的几条结果是最关键的，决定了用户的满意程度。
康乃尔大学的研究人员通过eye tracking实验获得了更为精确的Google搜索结果的用户行为分析图。从这张图中可以看出，第一条结果获得了56.38%的搜索流量，第二条和第三条结果的排名依次降低，但远低于排名第一的结果。前三条结果的点击比例大约为11:3:2 。而前三条结果的总点击几乎分流了搜索流量的80%。
另外的一些有趣的结论是，点击量并不是按照顺序依次递减的。排名第七位获得的点击是最少的，原因可能在于用户在浏览过程中下拉页面到底部，这时候就只显示最后三位排名网站，第七名便容易被忽略。而首屏最后一个结果获得的注意力（2.55）是大于倒数第二位的(1.45)，原因是用户在翻页前，对最后一条结果印象相对较深。搜索结果页面第二页排名第一的网页（即总排名11位的结果）所获得的点击只有首页排名第十网站的40%，与首页的第一条结果相比，更是只有其1/60至1/100的点击量。
因此在量化评估搜索引擎的效果时，往往需要根据以上搜索用户的行为特点，进行针对性的设计。
P@N的计算方法
P@N本身是Precision@N的简称，指的是对特定的查询，考虑位置因素，检测前N条结果的准确率。例如对单次搜索的结果中前5篇，如果有4篇为相关文档，则P@5 = 4/5 = 0.8 。
测试通常会使用一个查询集合（按照前文所述方法构造），包含若干条不同的查询词，在实际使用P@N进行评估时，通常使用所有查询的P@N数据，计算算术平均值，用来评判该系统的整体搜索结果质量。
对用户来说，通常只关注搜索结果最前若干条结果，因此通常搜索引擎的效果评估只关注前5、或者前3结果，所以我们常用的N取值为P@3或P@5等。
对一些特定类型的查询应用，如寻址类的查询（Navigational Search），由于目标结果极为明确，因此在评估时，会选择N=1（即使用P@1）。举个例子来说，搜索&新浪网&、或&新浪首页&，如果首条结果不是 新浪网（url：），则直接判该次查询精度不满足需求，即P@1=0
上述的P@N方法，易于计算和理解。但细心的读者一定会发现问题，就是在前N结果中，排序第1位和第N位的结果，对准确率的影响是一样的。但实际情况是，搜索引擎的评价是和排序位置极为相关的。即排第一的结果错误，和第10位的结果错误，其严重程度有天壤之别。因此在评价系统中，需要引入位置这个因素。
MRR是平均排序倒数（Mean Reciprocal Rank）的简称，MRR方法主要用于寻址类检索（Navigational Search）或问答类检索（Question Answering），这些检索方法只需要一个相关文档，对召回率不敏感，而是更关注搜索引擎检索到的相关文档是否排在结果列表的前面。MRR方法首先计算每一个查询的第一个相关文档位置的倒数，然后将所有倒数值求平均。例如一个包含三个查询词的测试集，前5结果分别为：
查询一结果：1.AN 2.AR 3.AN 4.AN 5.AR
查询二结果：1.AN 2.AR 3.AR 4.AR 5.AN
查询三结果：1.AR 2.AN 3.AN 4.AN 5.AR
其中AN表示不相关结果，AR表示相关结果。那么第一个查询的排序倒数（Reciprocal Rank）RR1 = 1/2=0.5 ；第二个结果RR2 = 1/2 = 0.5 ； 注意倒数的值不变，即使查询二获得的相关结果更多。同理，RR3= 1/1 = 1。 对于这个测试集合，最终MRR=（RR1+RR2+RR3）/ 3 = 0.67
然而对大部分检索应用来说，只有一条结果无法满足需求，对这种情况，需要更合适的方法来计算效果，其中最常用的是下述MAP方法。
MAP方法是Mean Average Precison，即平均准确率法的简称。其定义是求每个相关文档检索出后的准确率的平均值（即Average Precision）的算术平均值（Mean）。这里对准确率求了两次平均，因此称为Mean Average Precision。（注：没叫Average Average Precision一是因为难听，二是因为无法区分两次平均的意义）
MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标。系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高)，MAP就应该越高。如果系统没有返回相关文档，则准确率默认为0。
例如：假设有两个主题：
主题1有4个相关网页，主题2有5个相关网页。
某系统对于主题1检索出4个相关网页，其rank分别为1, 2, 4, 7；
对于主题2检索出3个相关网页，其rank分别为1,3,5。
对于主题1，平均准确率MAP计算公式为：
(1/1+2/2+3/4+4/7)/4=0.83。
对于主题2，平均准确率MAP计算公式为：
(1/1+2/3+3/5+0+0)/5=0.45。
则MAP= (0.83+0.45)/2=0.64。&
DCG是英文Discounted cumulative gain的简称，中文可翻译为&折扣增益值&。DCG方法的基本思想是：
每条结果的相关性分等级来衡量
考虑结果所在的位置，位置越靠前的则重要程度越高
等级高（即好结果）的结果位置越靠前则值应该越高，否则给予惩罚
我们首先来看第一条：相关性分级。这里比计算Precision时简单统计&准确&或&不准确&要更为精细。我们可以将结果细分为多个等级。比如常用的3级：Good（好）、Fair（一般）、Bad（差）。对应的分值rel为：Good:3 / Fair:2 / Bad:1 。一些更为细致的评估使用5级分类法：Very Good（明显好）、Good（好）、Fair（一般）、Bad（差）、Very Bad（明显差），可以将对应分值rel设置为：Very Good:2 / Good:1 / Fair:0 / Bad:-1 / Very Bad: -2
评判结果的标准可以根据具体的应用来确定，Very Good通常是指结果的主题完全相关，并且网页内容丰富、质量很高。而具体到每条
DCG的计算公式并不唯一，理论上只要求对数折扣因子的平滑性。我个人认为下面的DCG公式更合理，强调了相关性，第1、2条结果的折扣系数也更合理：
此时DCG前4个位置上结果的折扣因子（Discount factor）数值为：
log2 (i+1)
1/log2 (i+1)
取以2为底的log值也来自于经验公式，并不存在理论上的依据。实际上，Log的基数可以根据平滑的需求进行修改，当加大数值时（例如使用log5 代替log2），折扣因子降低更为迅速，此时强调了前面结果的权重。
为了便于不同类型的query结果之间横向比较，以DCG为基础，一些评价系统还对DCG进行了归一，这些方法统称为nDCG（即 normalize DCG）。最常用的计算方法是通过除以每一个查询的理想值iDCG（ideal DCG）来进行归一，公式为：
求nDCG需要标定出理想情况的iDCG，实际操作的时候是异常困难的，因为每个人对&最好的结果&理解往往各不相同，从海量数据里选出最优结果是很困难的任务，但是比较两组结果哪个更好通常更容易，所以实践应用中，通常选择结果对比的方法进行评估。
怎样实现自动化的评估？
以上所介绍的搜索引擎量化评估指标，在Cranfield评估框架（Cranfield Evaluation Framework）中被广泛使用。业界知名的TREC（文本信息检索会议）就一直基于此类方法组织信息检索评测和技术交流。除了TREC外，一些针对不同应用设计的Cranfield评测论坛也在进行进行（如 NTCIR、IREX等）。
但Cranfield评估框架存在的问题是查询样例集合的标注上。利用手工标注答案的方式进行网络信息检索的评价是一个既耗费人力、又耗费时间的过程，只有少数大公司能够使用。并且由于搜索引擎算法改进、运营维护的需要，检索效果评价反馈的时间需要尽量缩短，因此自动化的评测方法对提高评估效率十分重要。最常用的自动评估方法是A/B testing系统。
A/B Testing
A/B Testing系统
A/B testing系统在用户搜索时，由系统来自动决定用户的分组号（Bucket id），通过自动抽取流量导入不同分支，使得相应分组的用户看到的是不同产品版本（或不同搜索引擎）提供的结果。用户在不同版本产品下的行为将被记录下来，这些行为数据通过数据分析形成一系列指标，而通过这些指标的比较，最后就形成了各版本之间孰优孰劣的结论。
在指标计算时，又可细分为两种方法，一种是基于专家评分的方法；一种是基于点击统计的方法。
专家评分的方法通常由搜索核心技术研发和产品人员来进行，根据预先设定的标准对A、B两套环境的结果给予评分，获取每个Query的结果对比，并根据nDCG等方法计算整体质量。
点击评分有更高的自动化程度，这里使用了一个假设：同样的排序位置，点击数量多的结果质量优于点击数量少的结果。（即A2表示A测试环境第2条结果，如果A2 & B2，则表示A2质量更好）。通俗的说，相信群众（因为群众的眼睛是雪亮的）。在这个假设前提下，我们可以将A/B环境前N条结果的点击率自动映射为评分，通过统计大量的Query点击结果，可以获得可靠的评分对比。
Interleaving Testing
另外2003年由Thorsten Joachims 等人提出的Interleaving testing方法也被广泛使用。该方法设计了一个元搜索引擎，用户输入查询词后，将查询词在几个著名搜索引擎中的查询结果随机混合反馈给用户，并收集随后用户的结果点击行为信息．根据用户不同的点击倾向性，就可以判断搜索引擎返回结果的优劣，
如下图所示，将算法A和B的结果交叉放置，并分流量进行测试，记录用户点击信息。根据点击分布来判断A和B环境的优劣。
Interleaving Testing评估方法
Joachims同时证明了Interleaving Testing评价方法与传统Cranfield评价方法的结果具有较高的相关性。由于记录用户选择检索结果的行为是一个不耗费人力的过程，因此可以便捷的实现自动化的搜索效果评估。
没有评估就没有进步&&对搜索效果的量化评测，目的是准确的找出现有搜索系统的不足（没有哪个搜索系统是完美的），进而一步一个脚印对算法、系统进行改进。本文为大家总结了常用的评价框架和评价指标。这些技术像一把把尺子，度量着搜索技术每一次前进的距离。
感谢对 本文的审校。
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Re: Precision和Recall的公式是不是写反了？
Zon Charlie
Re: Precision和Recall的公式是不是写反了？
query query
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独家：希腊公投结果如何影响中国？
作者：猴一 第144期
希腊的债务危机并不是发生在遥远神话国度的灾难，全球化的力量已经将中国与希腊变成了利益相关的邻邦。
7月6日，希腊公投结果出炉。 据希腊内政部统计：所有投票均已开票61.3%投&反对&，38.7%投&赞成&。这意味着希腊将不会接受欧盟委员会、欧洲央行和国际货币基金组织日在欧元区峰会上提出、由两部分文件共同组成的谈判协议条款。这也意味着&希腊退欧&在某种程度上将进入备考程序。 在此前的6月30日22点，希腊没能在最后期限到达之前偿还所欠国际货币基金组织的16亿欧元贷款，出现债务违约。 6月29日，国务院总理指出，&希腊债务问题是欧洲内部事务，但希腊能否留在欧元区，不仅关系到欧元的稳定，也事关世界稳定和经济复苏。& 确实，希腊的债务危机并不是发生在遥远神话国度的灾难，全球化的力量已经将中国与希腊变成了利益相关的邻邦。 希腊此轮债务危机以及随之而来的&脱欧公投&，将是中国以及中资企业的挑战与机遇，不仅中国&一带一路&的布局将受到影响，中企投资将面临一定风险，甚至中国的宏观经济，也将受到希腊债务危机的间接冲击。 一、希腊债务危机与&一带一路&&&对中国战略利益影响不大 2013年，提出&一带一路&的战略构想，而希腊正处在通向西欧的丝绸之路经济带上，在海洋合作领域中扮演着重要角色。 从地缘特征和产业结构上看，希腊不仅占据着进入东南欧和东地中海地区新兴市场的有利区域，同时希腊还拥有发达的港口、物流产业和航运业。希腊具有得天独厚的地缘优势，离欧洲腹地、北非、中东都很近，海陆空交通网络比较完善。 中国和希腊的关系也非常好。作为中国的全面战略伙伴，希腊一贯坚定支持中方重大关切和核心利益。希腊曾几乎&倾其所有&，四次协助中国成功撤侨。 以上客观因素使得希腊在参与&海上丝绸之路&过程中有自身独特的优势。 当然，希腊也有吸收投资，振兴经济的意愿，2014年6月，希腊总理表示，称&希腊愿发挥区位优势，同中方加强港口、铁路、海运等领域合作，将比雷埃夫斯港建设成区域贸易中转中心，使其成为中国商品进入欧洲的门户&。
比雷埃夫斯港航线 比雷埃夫斯港位于希腊东南部。为希腊最大港口，也是地中海东部地区最大的集装箱港口之一，还是中国在希腊的最大投资和基础设施建设项目。该港自然条件优良，吃水很深，可以停靠十万吨以上的大型集装箱船舶。它也靠近欧洲和亚洲之间的海上主航道&&从苏伊士运河到直布罗陀海峡。2014年4月份，比港开通了通往中东欧的专列运输，通过陆路直接通往欧洲的腹地，以更便捷的方式实现海运和陆运的对接。日中国、匈牙利、塞尔维亚和马其顿四国签署兴建布达佩斯-贝尔格莱德高铁意向书，而比雷埃夫斯港就是三个内陆国拟议的出海口之一。 可以想见，当一艘满载中国货物的集装箱轮船从上海出发，经红海穿苏伊士运河，再一路往西出直布罗陀海峡，然后沿大西洋北上到达德国的汉堡、荷兰的鹿特丹港，然后再经欧洲的铁路网把装运的货物发往欧洲的腹地，这样所需要的时间，要比从比雷埃夫斯港卸货，再用铁路直接输往匈牙利要多7天到10天的时间。 希腊，比雷埃夫斯港在&一带一路&中扮演的角色可见一斑。& 2008年，中远集团和希腊政府签署协议，以33亿欧元的价格获得比雷埃夫斯港2、3号集装箱码头的长期经营许可权，经营期长达35年。作为交换，中远集团承诺投资6.2亿欧元帮助该港改扩建。扩建比雷埃夫斯港，直接服务于中国在巴尔干地区的商贸活动。 中国国际问题研究院副院长阮宗泽还提到了一个细节，&希腊本身是世界上的航运大国，希腊商船队的运量在世界上占16%-17%。而中国是一个进口大国，我们吃和用的很多大宗商品，能源、石油，60%是靠希腊的船队帮我们运输。所以其实我们的生活和希腊密切相关。希腊的船运非常发达，各种设施非常齐全，还有由于他是海洋大国、船运大国，所以人脉关系很广，世界各国都很熟悉，都有他的关系在那里，所以我们中远去租用2号、3号码头是了不起的事情。& 那么中国在比雷埃夫斯港的经营如何？希腊债务违约造成了多大影响？中国的&一带一路&战略会因此而延缓么？ 运转良好，影响不大。 在获得来自于中国的投资以前，比雷埃夫斯港的集装箱码头面临着效率低下和基础设施陈旧的困境。 而在2014年，中远集团已经将比雷埃夫斯港变成了地中海地区最大和发展速度最快的港口之一，并创造了1000个就业岗位。从2008年到2013年，比雷埃夫斯的集装箱吞吐量从433582标箱暴增至316万标箱，其中80%都要归功于中国远洋运输集团。据路透社报道，中远集团公司运营的比雷埃夫斯集装箱码头今年5月份集装箱转运量同比增长0.7%，今年前5个月的增幅为1.6%。 与此同时，希腊政府迫于债务压力已经开始重启比雷埃夫斯港私有化进程，并重新邀请中远购买该港51%的股份（此前这一计划被中断）。 由此看来，希腊债务危机到目前为止都没有从根本上影响&一带一路&的进展，相反成为有利于&一带一路&建设的客观因素。 &他们非常善于长期规划。&希腊船运部门的港口和投资政策总干事如此评价中远集团。 二、希腊债务危机与中国企业：需防范风险 随着经济危机的爆发，希腊陷入了&非常差钱&的境地。面对德国等其他欧盟国家的压力，希腊不得不加快私有化进程，谋求资金还债，以防政府破产。所以，近年来，希腊&甩卖&国有资产的消息不绝于耳。如港口、、自来水公司、公路、银行、机场等。 出于战略利益的考量，中国也逐渐加大在希腊的投资，以投资促进希腊经济的回暖。而非单纯购入希腊国债为其纾困。2010年1月，据外媒报道，希腊财政部一名高级官员表示，希腊将欢迎中国买家购买希腊国债。该官员拒绝给出具体数额，但在与高盛的谈判中提出的数额为200亿至250亿欧元。事实证明，中国无意购买大量希腊国债只做治标的工夫，根据国际清算组织的资料，中国目前持有希腊国债不超过37亿美元。中国的主要着力点，是以投资拉动希腊经济，也使目前的治本之策。 日凌晨，希腊政府债券的信用评级被降至垃圾级（Ba1）。正采取各种财政紧缩措施控制债务的希腊又一次受到打击。然而同日时任中国副总理访问希腊，期间签订了价值数百亿欧元的合作协议。张德江表示：&我相信希腊能够克服当前经济困境。中国政府将鼓励本国企业前往希腊寻找投资机遇。&在关键时刻给希腊投下了&信任票&。 根据协议，世界最大集装箱码头运营商之一中远将在希腊建造最多达15艘干散货船。中国建筑商北京建工集团(BCEGI)也签署一份在比雷埃夫斯开发宾馆和商场的协议，其价值为1亿欧元。其他协议包括：中国华为科技(Huawei Technologies)与希腊电信公司(OTE)交换技术；希腊食品企业签订了4份合同，将向中国出口当地生产的橄榄油。中国还在考虑收购亏损的OSE铁路网股权；希腊政府已承诺对OSE实施私有化。此外，中国将在克里特岛建设1座机场、在雅典北部建立1处物流中心，并建立1座海洋主题公园。 2014年6月，李克强访问希腊时继续扩大同希腊在能源、贸易、海运等方面的合作。李克强表示：&我们从来都没有放弃希腊债券市场，相反我们还会增加购买（希腊债券），我已经向萨马拉斯总理表达了我的意愿，那就是，当希腊政府再发行新的债务时，中国将继续是一个长期的、负责任的投资者。&萨马拉斯则说&希腊和中国有着兄弟般的友好情谊，始终相互信任和支持，开展了战略合作。& 6月19日，中希两国签署价值46亿美元（一说48亿美元）的贸易与投资协议。此次签单由中国国家开发银行、中国工商银行、中国进出口银行等大型金融机构连同中国水电建设集团、中国航空技术上海有限公司等企业牵头，其中最大一笔是由中国国家开发银行与希腊高世迈（Costamare）航运公司价值15亿美元的战略合作框架协议。英国广播公司报道称，协议的范围围绕再生能源和航运。随行的商务部欧洲司司长孙永福透露了一些细节，&希腊船东订了我们很多船，希腊在金融领域现在也遇到一些困难，所以我们在融资方面给他提供了不少支持。能够支持它的船队。& 此外，中国复星集团与希腊兰达发展有限公司达成的&合作开发海利尼肯地块&协议备受关注。据悉，中方公司将出资2亿美元。海利尼肯是雅典的旧机场所在地。2015年3月，这一地块由中国和沙特公司所支持的财团租得，未来10-15年内将开发建酒店、住宅等，并建占地400公顷的大公园。 另外一个领域可以合作的就是太阳能，希腊光照充足，现在很多中国企业已经到希腊投资太阳能产业。在中国驻希腊使馆的企业名录上，可以看到三家太阳能企业&&汉能希腊、中水电国际太阳能组、天华阳光&&已经进驻希腊。占到当地中国企业总数的四分之一。东方电气与希腊DTX达成的太阳能项目合作协议。中方已向该项目注资20亿欧元，投资规模与比雷埃夫斯港相当。 日，国家主席习近平在希腊罗德岛会见希腊总理萨马拉斯时表示，中方将继续支持希腊应对主权债务问题、推动经济复苏的努力。希腊总理萨马拉斯表示，&希方感谢中方支持希腊应对主权债务危机，中国的帮助印证了两国深厚友谊。& 日，国务院总理李克强就希腊债务问题重点阐述中国政府立场。我们始终认为，中希关系是中欧关系的一部分。中国从大局出发，为希腊克服主权债务危机作出了自己的努力，也用实际行动回应了希腊克服危机的一些关切和请求。 《外交学者》杂志分析认为，这一表态并不意味着中方将提供正式贷款，但是中国会以更为间接的方式予以帮助。尤为重要的是，希腊完美符合中国一带一路计划的战略安排。中国在希腊的利益介入会对冲其他外资的撤出效应，从而有力拉动希腊经济。 当然也不排除中国以直接的方式达到战略目的，今年1月在希腊新任总理齐普拉斯叫停希腊最大港口比雷埃夫斯港（Piraeus）的私有化进程，此前中国的中远集团被认为是胜算最大的买家。此后，中国投资者在3月和4月分别购买1亿欧元的希腊债券。5月，希腊宣布重启比雷埃夫斯港的出售。 可以看出，中国在希腊的投资以实体经济为主，总体风格比较稳健谨慎。当然，中资企业也要做好风险防范措施，以应对希腊政局不稳带来的扰动。 三、希腊债务危机对中国经济的影响：利弊兼有 对中国等新兴市场国家而言，希腊问题可能出现的传染风险还体现在贸易渠道。就宏观影响而言，希腊经济规模仅占欧元区约2%，其经济体量决定了即使希腊发生债务违约，对欧洲以外经济体的影响也比较有限。 英国布鲁奈尔大学经济学教授刘芍佳分析说，如果希腊债务危机及其和欧元区关系对中国经济的影响是利弊兼有的。 刘芍佳指出，如果希腊危机继续发展，和欧元区的谈判破裂导致希腊退出欧元区的话，直接会影响到人民币汇率和中国的出口：欧元贬值相当于人民币升值，中国整体的出口贸易会下降。根据凤凰卫视时事评论员阮次山的分析，如果希腊退出欧元区，以新的货币偿还中国的债务，中国将蒙受一半的损失。 然而，希腊一旦退出欧元区，希腊资产价格一定会大幅度贬值，中国、日本、沙特等资金雄厚的经济大国都可能借机进入。从统计数字来看，中国尚未跻身希腊前十大投资来源国之列，中国企业在希腊市场大有潜力可挖。 但经济学家普遍不认为这种可能性会在2015年出现：该国目前短期融资缺口相对还是比较小，并且维持欧元区完整的意愿依然强大。
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