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科学发展高校科技产业 总被引:1,自引:0,他引:1
吴新明 《中国高校科技与产业化》2008,(11)
建设创新型国家就是要推动科技创新、加快科技进步。大学,是培养拔尖创新人才的基地,是培育和发展先进的创新文化的发源地,是创新型国家建设的主力军。充分发挥高校的作用,就能为社会提供强大有效的服务,从而高质量、高效率实现创新型国家建设目标。高校科技产业工作能在高校与社会之间起到桥梁和纽带作用,将高校的功能和作用有效地传输给社会,并放大其功效,形成高校与政府、企业及社会各个方面的良性互动,从而最大限度地发挥高校在创新型国家建设中的作用。因此,科学发展高校科技产业是创新型国家建设的重要组成部分,当前,要重点做好以下工作: 相似文献
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对密度峰值聚类算法进行有效改进,计算各样本点之间的距离和各样本点局部密度,选择两者中较大的样本点作为聚类中心点,根据其余样本点与各中心点的距离设定样本点所属类别;引入K近邻算法对密度峰值聚类算法进行优化,求解各样本点的距离时只需要考虑其周围由邻近值决定的若干样本点,实现距离阈值的自动选取;根据距离矩阵计算样本点的密度,绘制决策图并选择簇内中心点,将剩余点根据密度值分配给离中心点距离最近的类;最后将K近邻-密度峰值聚类算法部署至Hadoop云计算平台,用于解决大规模数据聚类的问题。仿真结果表明,通过合理设置K近邻算法的近邻值k,K近邻-密度峰值聚类算法具有较好的大数据样本聚类性能,与常用聚类算法相比,该算法具有更高的聚类准确率和聚类效率,适用于大数据样本聚类。 相似文献
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通过运用ARMA-GJR模型捕获上证综指的损失序列的自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,用极大似然估计(MLE)估计模型参数以求出条件均值和条件方差以及标准残差序列;然后假设沪市指数损失标准残差序列近似满足EVT条件,分别取175、105和35个极值数据并运用MLE来估计广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD)的参数,进而估计出q分位数对应的动态风险值VaR(value at risk)和ES(expected shortfall);最后对风险测度方法的估计效果进行分析.实证结果表明:标准残差序列的极值尾部近似服从GPD,ES是相对于VaR更保守的风险测度方法. 相似文献