Identifying US business cycle regimes using dynamic factors and neural network models

We use dynamic factors and neural network models to identify current and past states (instead of future) of the US business cycle. In the first step, we reduce noise in data by using a moving average filter. Dynamic factors are then extracted from a large-scale data set consisted of more than 100 variables. In the last step, these dynamic factors are fed into the neural network model for predicting business cycle regimes. We show that our proposed method follows US business cycle regimes quite accurately in-sample and out-of-sample without taking account of the historical data availability. Our results also indicate that noise reduction is an important step for business cycle prediction. Furthermore, using pseudo real time and vintage data, we show that our neural network model identifies turning points quite accurately and very quickly in real time.     

一种基于时序感知的社会网络节点集情境聚合方法

情境聚合是社会感知计算的主要研究工作之一,目前主要采用基于特征提取的方法,对社会的交流方式进行量化分析.但是大多数的研究中忽略了情境信息的时序性,针对社会感知计算中时序情境信息的聚合问题,首先对时序情境和计算情境的聚合过程进行探讨,提出基于时序扩展的计算情境元素,用于情境对象的聚合,并给出一种时序感知的社会网络节点集情境聚合方法.实验表明,该方法能够根据时间情境和计算情境元素的特点,把聚合对象划分为相对情境聚合对象和绝对情境对象,有效地对社会环境中的时序信息进行情境聚合.     

区域科技创新系统的多层次治理——苏格兰的经验与启示

多层次区域边界、差别的制度和多元政策主体使区域科技创新治理面临诸多问题和挑战。通过解析苏格兰区域科技创新系统多层次治理模型及运行机制,分析在功能、部门和层次三个维度的框架中政策网络的整合过程,为区域性科技创新治理系统的网络治理及政策制定提供经验借鉴。     

基于机群并行通信处理HCP的选播通信操作算法

在我们自行研制的并行通信处理器HPC基础上,给出了一种基于Hypercube互连网络环境下的通信处理器HCP的选播通信算法,该算法可实现网络上的一个HCP向其他任意多个HCP发送相同的Frame的操作。     

兰州市交通运输网络系统分析评价

兰州是西北地区重要的交通枢纽。依据交通网络平衡分析原理 ,在分析和评价兰州交通运输网络现状的基础上 ,研究提出了建设兰州综合交通运输网络的对策 ,为兰州市综合交通规划提供了依据     

基于MS BackOffice的行政办公决策服务系统——河海大学常州分校行政办公决策服务系统方案探讨

主要论述了在校园网的支持下,采用微软公司的MS BackOffice套件构架分校行政办公决策服务系统的可行性及现实性.本系统作为分校EMIS的一部分,还论述了与其他服务系统互连的解决方案.     

计算机网络的发展

本文首先分析了计算机网络的发展,对不同发展阶段的特点进行了阐述,之后,着重介绍了目前积极发展的１００Ｂａｓｅ－Ｔ网络和ＡＴＭ网络技术。     

给水管网优化布置的探讨

以单位供水量的年折算费用作“权”值,利用狄克斯特拉算法研究给水管网布置的优化问题     

浅谈光纤在企业网络中的应用

为提高大型企业计算机网络的性能,可采用光缆作为传输介质.本文通过武进大众钢铁集团公司计算机网络的构建,介绍了光纤应用于企业网络的设计以及实际施工中涉及的技术细节.     

铝合金凝固晶粒尺寸的人工神经网络研究

建立了强脉冲电磁场作用下铝合金凝固组织晶粒尺寸的人工神经网络BP算法模型。用该模型进行的模拟结果和实验数据吻合得较好。研究表明,用这一方法可对脉冲电磁场作用下的凝固组织晶粒尺寸进行预测,为优化实验设计提供了简便实用的方法和手段。