基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的蛋白质二级结构

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)有4种关键的结构蛋白,而核衣壳蛋白就是其中的1种.本实验从公开数据库NCBI上选取的SARS-CoV-2核衣壳蛋白质序列数据,分析SARS-CoV-2核衣壳蛋白与SARS-CoV核衣壳蛋白的序列相似性,对SARS-CoV-2核衣壳蛋白的理化性质和疏水性进行分析;在此基础上提出基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络,预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的8类蛋白质二级结构.研究结果表明,核衣壳蛋白的二级结构主要为无规卷曲,此结果可为抗病毒药物的研发与新型冠状病毒肺炎的诊断提供参考.     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

中国和美国信贷冲击跨境溢出效应的比较研究

本文构建了基于符号约束识别的GVAR模型,并用以考察中国和美国的信贷市场冲击对全球41个国家的不同溢出效应.研究结果表明,中国紧缩性信贷市场冲击对本国实体经济有显著的负效应,但仅限于短中期;而美国信贷冲击对本国乃至全球经济都具有相当大且持久的负影响.中国信贷冲击的跨国效应较小,且主要通过贸易渠道.中国信贷市场的本国冲击能解释中国产出近10%的波动,但无论是本国效应还是跨境传导,总需求冲击仍是驱动中国经济周期波动的最主要力量.     

A Forward Selection Method on Customer Credit

In this paper, we discuss a selection and evaluation method of customer credit for the commercial bank loans operation, and put forth a forward selection model by optimization techniques. At last, we also give an example to analyze its application.     

企业信用缺失形态的经济法学分析

信用缺失尤其是企业信用缺失严重危害了我国社会主义市场经济体制的完善和经济的发展.文章从经济法学视角来界定信用与企业信用缺失的涵义,并运用经济法律关系理论,将企业信用缺失划分为主体型企业信用缺失、客体型企业信用缺失和内容型企业信用缺失三大形态,并对各形态展开了具体分析.     

用数理统计方法进行试卷分析

针对试卷的难度、区分度、信度、效度几个方面，就如何运用数理统计方法分析试卷质量进行了初步探讨。     

我国信贷资本市场运作分析

资本市场是市场经济的产物。我国的信贷资本市场是整个资本市场的重要组成部分，它运作的好坏，机制是否健全、灵活、高效，不仅决定着信贷资本的供求双方资本的质量和数量，而又在某种意义上也对国家的金融风险和经济安全产生巨大影响。     

论学分制管理模式下的高校学生管理制度改革

实行学分制是高校适应经济社会发展的教学体制创新性改革的必要性选择 .学分制的管理模式是要从人才培养的整齐划一转向培养模式的多样化 ,并注重学生个性发展 .在认真分析了学分制的本质特征以及实施学分制后对学生管理工作的影响后 ,认为学生管理工作是学分制得以顺利实行的重要保证之一 .进而从理论与实践方面 ,进行了学分制管理模式下的高校学生管理制度改革探索     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。