财经剪贴

1 2020年中国GDP突破100万亿元,同比增长2.3%国家统计局2021年1月18日发布的数据显示,初步核算2020年全年国内生产总值(GDP)为1015986亿元,按可比价格计算,比上年增长2.3%。分季度看,一季度同比下降6.8%,二季度增长3.2%,三季度增长4.9%,四季度增长6.5%。全年全国规模以上工业增加值比上年增长2.8%。分三大门类看,采矿业增加值增长0.5%,制造业增长3.4%,电力、热力、燃气及水生产和供应业增长2.0%。高技术制造业和装备制造业增加值分别比上年增长7.1%、6.6%。     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

云计算图书馆的大数据知识服务研究

梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望.     

浅析智慧医疗数据合规要点

智慧医疗带来高效、高质量医疗服务的同时,医疗数据面临越来越多的安全挑战.智慧医疗的数据安全关乎患者隐私保护、个人信息保护、生命安全、社会公共利益和国家安全.目前在个人信息保护和数据安全领域,已经形成了由《民法典》《刑法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律、行政法规、国家标准构成的规范体系,加强数据合规建设是必然要求.医疗数据合规建设的要点包括去标识化、分级、分类、分角色、数据权限控制、伦理审查、知情同意、加密传输、数据存储安全、数据使用安全、数据发布共享安全等.     

数据跨境流动的全球标杆城市:新加坡

随着经济持续发展以及人们对数字经济高度依赖,各国对于数据中心的需求将呈爆发式增长。新加坡作为数据跨境流动的全球标杆城市,做出了很好的示范。新加坡尽管国土面积狭小,但却是亚太地区第四大数据中心,仅次于日本、中国和印度。     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。     

安庆CGCS2000坐标转换的设计与实现

分析现有自然资源和规划空间地理信息数据,利用国家全球导航卫星系统和区域似大地水准面精化成果,构建安庆独立坐标系与2000国家大地坐标系转换关系,采用平面四参数转换模型,自主研发2000国家大地坐标系转换软件,实现空间地理信息数据的大地基准转换.     

基于粗糙集的居民点选取方法研究

考虑到粗糙集能挖掘数据分类信息,生成客观决策规则,提出一种基于粗糙集的居民点选取方法.通过对影响居民点重要性的多项因素进行约简,生成选取规则;基于约简后的指标信息系统,由知识信息量定义指标的权重,综合评价居民点的重要度;依据数量选取模型结合重要度排序完成居民点选取.以居民地的面积、行政等级、Voronoi图面积以及居民点与重要道路的邻近距离作为评价居民点重要性的指标,实验结果验证该方法能有机结合居民点的空间属性与专题属性,选取规则不依赖专家经验,指标权重较为客观,在不同层次有效传递居民点的多项特征.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.