收入不平等与知识产权保护对城市创新的影响——基于淮海经济区20个城市的实证分析

以淮海经济区的20个城市作为研究样本,运用OLS和工具变量(IV)回归的方法探求收入不平等及知识产权保护对于城市创新的影响。另外,详细论述了模型中存在的内生性问题,并引入了地理意义上的外生变量。结论表明:①强的知识产权保护有利于带动淮海经济区的城市创新,这个结论也验证了大量的国内外研究;②强大的中产阶级的存在有利于促进城市创新。由于本文是为数不多的对该领域的探索,并且样本量过小,所以第二个结论能否被推广还有待被更大范围的数据验证,但该结论对淮海经济区却有很强的针对性。基于此,提出了如下建议:加强知识产权保护及配套制度的制定、缩小城乡和城市之间的差距,以及加强区域中心城市功能。     

不均匀沉降对钢网壳结构影响分析

不均匀沉降会对建筑物产生不利影响,甚至会导致局部或整体的破坏.本文以浙江绍兴某钢网壳结构为研究对象,运用有限元分析软件ANSYS,模拟分析不均匀沉降对该钢网壳结构应力、变形及稳定性的影响.结果表明:不均匀沉降会降低钢网壳结构的静力性能和稳定性能,且不均匀沉降越大,对结构的影响越不利.     

大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍，分析了大数据的概念，对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论，并给出了大数据开源实现平台的技术组件，最后对大数据的挑战给予了展望.     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析

高校网络舆情具有主体特殊性、内容多元性和传播快速性等特点,当负面舆情出现时,传统"救火"式思维模式已不能有效地解决网络舆情危机的爆发、蔓延和扩散。高校应综合利用大数据的分布式信息抓取与处理、非结构化数据存储等技术,通过舆情热词云分析、舆情演化分析和业务部门关注度分析等方式,快速完成网络舆情数据的多源采集、清理融合、分析挖掘等一系列任务,实现网络舆情的有效监管。"厦理工e起来"的舆情案例应用结果表明,基于大数据技术的高校网络舆情监测与分析,可实现对高校学生思想动态的实时追踪、预测和研判,防范和及时解决高校网络舆情危机的蔓延和扩散,促进高校文明和谐发展。     

利用SRTM数据修测高山区地貌的探讨

在高海拔区域测制地形图,如青藏高原地区,所获取的遥感影像局部存在着大范围的高山阴影或云雪覆盖,造成立体观测地貌困难的现象,探讨应用SRTM数据对这类特殊区域地貌进行修测补绘。介绍了数据处理的作业过程,并对实验区SRTM与SPOT5影像立体测图成果进行实验对比分析,成果符合要求。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

智斗椰心叶甲

也许很多人不知道,2002年,以椰风树影闻名的海南岛曾经历一场椰树"生死劫",无数椰树枯黄、死亡。造成这一惨剧的是一种外表美丽的害虫—椰心叶甲。为了拯救美丽的椰林,科学家们施展浑身解数,化学防治、生物防治,多管齐下围剿椰心叶甲。椰风海韵构筑了海南岛秀美的风光,夕阳西下,树影婆娑,最令人难忘。椰树巨大的羽毛状叶片从树梢伸出,撑起一片伞形绿冠。高大笔直的树干上端结着一颗颗圆滚滚的椰子,让人垂涎欲     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.