卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.     

中外合资上市公司高管团队特征对企业价值的影响

基于组织战略性人力资源管理的视角和高阶梯队理论,高管团队的特征影响企业战略决策,决定企业的经营与发展,进而影响企业价值.采用中国沪深A股421家中外合资公司2010-2018年的高管团队与企业价值面板数据,研究中外合资上市公司高管团队特征均值和异质性对企业价值的影响.结果 表明:女性高管占比和高管团队的平均年龄、平均任期、平均受教育程度及异质性均显著正向影响企业价值;团队规模、任期异质性对企业价值影响不显著;高管团队年龄异质性对企业价值具有显著的负向影响.优化高管团队的女性占比与平均年龄、任期、受教育程度等特征结构,将有利于提升企业价值.     

中国高层次科技人才省际流动的特征

.以2014-2019年中国内地(未包括香港、澳门和台湾地区)人选高被引科学家为高层次人才研究对象,通过挖掘高层次人才个人履历信息,构建科学家迁移特征信息数据库,从跨省域流动、省内流动及机构流动等多层次、多维度对高层次人才省际流动特征进行研究.研究结果表明,中国高被引科学家在各地区间分布差异非常明显,主要集中在北京、江苏、上海等经济与科教资源发达的地区;高被引科学家净流杰主要集中在广东省、江苏省和四川省等东部发达地区,净流出主要集中在吉林省、安徽省和辽宁省等中西部和东北地区;从机构来看,净流入主要集中在电子科技大学、苏州大学和复旦大学,净流出集中在中国科学院、北京大学等,但由于中国科学院高被引科学家人选人数多,故中国科学院净流出占其入选总人数的比例并不高.     

基于网络药理学研究槐花丸治疗结肠炎机制

通过网络药理学的方法对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行探索和研究.通过TCMSP和ETCM数据库找到槐花丸的主要成分,通过Swiss Target Prediction对成分靶点进行预测;使用OMIM、GeneCards、TTD Database和MalaCards数据库以"colitis"为关键词进行检索,获得结肠炎相关的疾病靶点;将疾病靶点与主要成分靶点进行交集得出药物作用成分;使用Cytoscape软件绘制出药物的主要作用成分-靶点相互关系网络图;使用STRING平台导出药物的蛋白与蛋白相互作用(PPI)网络图.应用DAVID数据库对核心靶点进行GO分析及KEGG相关通路分析,并对KEGG信号通路进行可视化.得到槐花丸共有54个主要作用成分,其中26个成分活性较好,可能作用于STAT3、TP53、MAPK3、AKT1、TNF、VEGFA等关键靶点,参与91条信号通路.通过绘制药物成分-疾病靶点网络、药物蛋白与蛋白相互作用网络等多条途径,对槐花丸治疗结肠炎的作用机制进行了初探和研究,为其他相关研究提供了依据,为其后续临床疗效评价指标的筛选提供了研究方向.     

无环境信息下多尺度网格细胞群空间表征模型

针对无环境信息条件下网格细胞空间表征问题, 提出一种多尺度网格细胞群的空间表征模型。通过减少吸引子网络模型网格细胞的偏好朝向, 使网格细胞具有特定的感应方向, 仅对特定方向上的速度产生响应。基于改进的吸引子网络模型, 构建多尺度网格细胞群, 并对空间进行表征。仿真结果表明, 改进后的网格细胞模型只响应相应方向的速度, 准确整合速度信息, 表征部分未探索区域, 且适用于无环境信息条件下一维、二维空间。在100 m×100 m的区域, 表征结果的误差不超过0.2 m, 证明了该模型能够扩大网格细胞的表征范围, 提高表征精度与表征能力。     

苏里格气田马家沟组膏模孔型储层特征及成因

含“膏模”孔泥粉晶云岩是鄂尔多斯盆地马家沟组上组合地层重要储集岩类型，其形成时间和成因对于该类型储层的认识具有重要意义。研究利用苏里格东区丰富的取芯资料，根据岩芯、薄片等观察手段，结合常规物性测试分析，综合研究含“膏模”孔型储层特征及其成因。结果表明，“膏模”孔主要发育于泥粉晶白云岩中，位于向上变浅序列中部，常可见未充填—半充填型与全充填型两类。储层特征方面，该类储集岩主要发育“膏模”孔充填残余孔、渗流粉砂间微孔和基岩晶间溶蚀微孔3类储集空间，物性测试显示储集性能优越，平均孔隙度可达5.34%，平均渗透率为1.02 mD。纵向沉积序列显示“膏模”孔发育受沉积旋回控制，旋回中部“膏模”孔内存在溶蚀，内为云质渗流粉砂充填，旋回顶部具有暴露特征，且可见下一次海侵泥质灌入岩溶系统内，各类特征均指示“膏模”孔形成与准同生期岩溶相关，即“膏模”孔形成于准同生期，而非传统认识的表生阶段。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。     

结合流形结构与柔性嵌入的多标签特征选择

将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。     

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。