基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

产品数据管理（PDM）在制造业中的应用与发展

在计算机技术快速发展的今天，许多企业的软件使用者和领导者开始体会到新技术带来的效益和进一步发展的必要性，认为到企业信息化的基础是产品数据管理（PDM）从PDM的产生、特点、结构、应用和发展等方面，详细地介绍了PDM的功能及其地位，以及在实施中要注意的事项。     

重视医院社会属性,促进医院管理模式的转变

随着医学科学的发展 ,人们对健康概念的再认识 ,健康不再是单纯的身体健康 ,精神和社会的因素越来越受到人们的重视、医学科学的两重性决定了医院职能的两重性 ,其社会属性在对病人的医疗、保健、康复诸方面产生了重要作用 ,因此 ,必须转变医院管理模式     

论曾国藩的是非功过

本文较为全面、客观、公正地从曾国藩在镇压太平天国农民起义、洋务运动、外交活动中的表现来评论他的是非功过，并指出其重要性，在中国近代历史前六十年里，几乎无人可与之相比。     

间接式家用燃气热水采暖器的实验研究

本文通过对间接式燃气热水采暖器不同工况的实验研究，得出燃气耗量和水流量对设备的热效率的影响。从而说明适当地控制热负荷的大小可以充分利用设备、节约能源。     

复合桩基中承台内区土阻力群桩效应系数的有限元分析

采用有限元方法，对复合桩基中承台内区土阻力群桩效应系数进行了分析，并编制了相应的有限元程序。应用该程序讨论了桩距、桩数、桩长、土类等对承台内区土阻力群桩效应系数的影响。