上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

基于XGBoost的房价预测优化（英文）

客观来说，房价受到诸多因素的制约，正因如此，房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余，在实际场景中很难确定重要特征，提出了一种创新的数据预处理方式，并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理，然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中，Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程，能够准确地评判“冗余”特征，而XGB模型在提高预测效果的同时，也囿于其泛化能力下降，无法稳定地反映特征重要性.因此，本文利用RF模型处理冗余数据，并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集（"House Prices-Advanced Regression Techniques"）上进行了实验，测试结果显示，XGB回归模型最终的回归精度R²为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R²分别为79.2%和78.7%.实验证明，该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时，为充分体现模...     

多孔型石英复合材料受热脱水特性的研究

针对含湿多孔型石英复合材料受热脱水影响透波性能的问题，建立了热湿耦合传递高温脱水数值模型，开展了关键参数对脱水过程影响的分析，获得了受热脱水过程中材料温度、湿分及介电损耗的分布。建立了多孔型石英复合材料热湿耦合传递高温脱水数值模型，为获得模型的关键参数水蒸气阻力系数，按照2016年ISO12572标准规定的杯法开展了实验测试；同时，设计并开展了多孔型石英复合材料高温加热实验，验证了数值模型的可靠性。依据建立的数值模型，探究了实际应用过程中，受热温度、材料初始含湿量、水蒸气阻力系数对多孔型石英复合材料热湿传递及透波性能的影响，并分析了不同工况下材料内部温度、体积含湿量及介电损耗随加热时间的变化规律。研究表明，较高的受热温度及较低的初始含湿量有利于多孔型石英复合材料中湿分的脱除，水蒸气阻力系数的增大会明显抑制气态水逃逸，材料在523 K受热下的脱水速度约为423 K下的3倍；303 K、90%相对湿度饱和吸湿工况脱水时间约为303 K、30%相对湿度工况的2倍；水蒸气阻力系数小于200时，对材料的高温脱水过程影响有限。因此，考虑到飞行器在实际存储过程中应采取隔湿外涂层处理减少其吸潮，并在低...     

二维材料在人工智能中的应用

二维材料是构建神经形态器件并实现低功耗、微型化和规模化集成的首选材料体系。文章对二维材料在人工智能领域的应用现状、优势和面临的问题进行了简要评述，并对其发展趋势进行了展望。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

科技创新三螺旋模式中政府的适切功能与定位

三螺旋理论被学界认为是科技创新研究的新领域、新模式.其一经提出受到了西方发达国家得到广泛关注并得到了深入研究及应用.我国从21世纪初开始有学者引进三螺旋的概念及理论,此后不断有新的研究成果问世.然而相关研究略显分散,且与国内科技创新实际紧密结合的研究和实践还比较滞后.科技创新三螺旋模式中大学—产业政府三者是相互独立,且都可以成为领导性机构的.而这与包括我国在内的众多发展中国家的国情不相符合.在科技创新三螺旋模式的研究中准确把握我国政府的适切功能与定位是正确运用该理论的前提.通过分析并研究3个科技创新主体的相互作用的过程,提出我国政府在科技创新活动中应准确把握三螺旋主体的内核边界,不断促进大学、产业创新要素增长,有效推动三螺旋主体内、外的循环发展.     

知识传播视角下的健康信息普及慕课建设模式研究

为解决图书馆信息服务与慕课建设两者之间交融的问题,推进资源利用与资源服务的均等化、公平性,从知识传播视角出发,基于知识传播要素,根据国内健康信息普及慕课的建设情况与应用效果的调研结果,分析了图书馆健康信息普及慕课的建设模式,并构建了"群众情境交互"的健康信息普及慕课建设模式.该模式具有中心化、场景化、交互化的特点,形成了网状结构的相互关联作用的运转关系,并在正向数据流的动力下围绕数据收集→信息处理→情报分析→知识推荐运作规则实现了健康信息知识的传播.