安徽省物流业与对外贸易关系的实证研究

长三角是我国物流业与对外贸易经济发展的核心地区之一,安徽省作为长三角四省市之一,在物流与对外贸易发展中与江浙沪地区存在差异.选取2001～2019年安徽省货物周转量、物流网络里程与进出口总额,通过Eviews统计软件建立VAR模型,研究安徽省物流业发展与对外贸易的关系.结果显示,安徽省物流业发展与对外贸易增长之间存在着长期稳定的均衡关系,物流网络里程和货物周转量对进出口总额的贡献率一直保持着持续增加的状态,并且物流网络里程的冲击对进出口总额的贡献率要比货物周转量的贡献率要大.     

基于主成分聚类法的安徽省土地生态安全评价

为了明确土地生态状况,找出土地生态安全的影响因素,利用主成分分析和聚类分析方法,基于经济-环境-社会(EES)模型选取12个代表性指标,构建土地生态安全评价指标体系,对安徽省16个地级市的土地生态安全进行综合评价和等级划分.结果显示,安徽省16个地级市的土地生态安全综合得分排名为：合肥、芜湖、滁州、蚌埠、阜阳、亳州、马鞍山、淮北、六安、宣城、安庆、淮南、宿州、铜陵、黄山、池州;处于安全状态地级市有1个,临界安全状态的有6个,极不安全状态的9个;经济密度、农药施用强度、人均道路面积、城镇化水平、农业机械总动力是影响土地生态安全状况的主要因素.因此,安徽省应重视临界安全状态和极不安全状态地区的生态文明建设,利用科学合理的方法来提高土地生态安全水平.     

受媒体报道影响的离散传染病模型的分析

研究了一类受媒体报道影响的离散传染病模型.通过归纳法证明了解的正性,得到了解的有界性.利用线性化方法分析了无病平衡点和地方病平衡点的局部稳定性,并通过构造Lyapunov函数证明无病平衡点的全局稳定性及特殊情况下地方病平衡点的全局稳定性.通过数值模拟验证了当基本再生数R₀<1时无病平衡点全局渐近稳定,当R₀>1时地方病平衡点全局渐近稳定.     

混合分数维Hull-White利率模型下基于混合分数跳-扩散过程的欧式期权定价

利用Δ-对冲技巧和混合分数跳-扩散Ito-公式,导出了混合分数维Hull-White利率模型下基于混合分数跳-扩散过程的欧式期权定价模型;利用变量代换和热传导方程得到了该欧式看涨期权定价公式、欧式看涨-看跌期权平价公式、欧式看跌期权定价公式;最后进行数值实验,研究Hurst指数H和λ值与欧式期权价格的关系．     

青年科技创新人才成长要素与路径研究——基于上海的调查

国家科技创新力的根本源泉在于人,科技的未来在青年。为推进科技自立自强,必须发挥青年科技创新人才的战略后备军作用,支持青年人才挑大梁、当主角。从年龄、特征和范围3个维度对青年科技创新人才的内涵进行了界定,并基于卢因行为模型等理论构建了人才成长要素的“三角模型”,认为青年科技创新人才的成长受年龄、能力、动力形成的“内三角”以及（他）人、机构、环境形成的“外三角”的影响。通过发放问卷,对上海青年科技创新人才发展的现状与问题进行了调研,在学习借鉴国内外培育青年科技创新人才典型经验模式的基础上,从优化科研资助模式、改革人才评价机制、搭建干事创业平台、营造良好创新生态等角度提出了优化青年科技创新人才成长成才的路径建议。     

马氏体沉淀硬化不锈钢0Cr15Ni5Cu3Nb热变形行为与热加工图研究

采用Gleeble-1500D热模拟试验,研究了马氏体沉淀硬化不锈钢0Cr15Ni5Cu3Nb(15-5PH)在850～1250℃ 、0.001～1 s-1条件下的热变形行为和微观组织演化机制.研究结果表明:材料变形过程存在加工硬化、动态软化和流变稳态的特征.利用Arrhenius型双曲正弦方程,建立了15-5PH热变...     

融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法

针对网络商品评论数据不能有效引导买方做出合理选择的问题,提出一种融合LDA主题模型和支持向量机的商品个性化推荐方法。首先爬取不同类型商品的用户评论数据并对其进行预处理;其次建立基于LDA的主题模型并对其特点进行量化;最后利用支持向量机实现商品个性化推荐。以智能手机商品为例进行实验分析,结果表明,所提方法能获得98%以上的分类精度。     

基于动态优先级的奖励优化模型

传统的约束马尔可夫决策过程(constrained Markov decision process, CMDP)模型用来解决多目标决策的困难,但该模型缺乏通用性并且只适用于离散环境。为了解决这一问题,提出一种基于CMDP的改进算法CRODP,与强化学习(reinforcement learning, RL)算法结合,将带约束问题建模为拉格朗日公式,其中包含着深度强化学习的策略参数。然后进一步推导出模型参数的更新公式,并将其作为深度强化学习神经网络的损失函数。模型在学习过程中动态调整约束与主要目标之间的权重以确保最终策略符合给定的约束。在若干机器人平台上与基准的深度强化学习算法进行比较,显示本算法得出的最优策略能够更好地满足相应约束。     

超越标准模型的对称性原理及其方法论意义

从经典物理学到20世纪以来的现代物理学,对称性的概念发生了根本性的变化.对于前者,对称性仅仅是定律的一种推论或偶然表现出的一种特征;而对于后者,对称性是出发点和方法论原理,它支配着相互作用.特别是20世纪70年代之后,对称性及其扩张出的超对称、对偶性指导了整个超越标准模型新理论的构建.这种发展以及物理学家对此所表现出的...     

互联网金融风险测度与数值分析——基于g-VaR模型

与传统理财产品相比,以“余额宝”为代表的互联网金融产品面临的风险更具不确定性。为更好地测度风险,结合g-期望理论与在险价值(VaR),以互联网理财产品为例构建了可用于度量互联网金融风险的g-VaR模型。与传统风险度量模型相比,g-VaR模型在度量互联网金融的不确定性风险方面更具优势。利用求解倒向随机微分方程(BSDE)的Euler隐格式、Crank-Nicolson格式以及预估校正方法给出求解算法和数值分析。结果显示,Euler方法和Crank-Nicolson方法在数值求解BSDE的过程中运算时间长,而预估校正方法能够提升整体运算效率,且计算精度的稳定性较好。