互联网众筹融资的法律风险与规制

互联网金融下的众筹融资近年来发展快速。随着互联网众筹融资的井喷式增长,众筹的法律风险也逐步显现。本文对现行法律框架下的互联网众筹融资所面对的风险进行分析并提出相应的建议,以引导互联网众筹融资行业能够健康有序的可持续发展。     

基于二次测量误差模型的基本矩阵计算

基于二次测量误差模型,提出计算基本矩阵的一个鲁棒方法.通过对匹配点对做平移和尺度调整等规范化处理,增强算法的数值稳定性.并应用高效的黄金分割法求解一维不可微优化问题确定噪声水平,进而得到基本矩阵.数值实验结果表明了该方法的有效性.     

咨询团队参与下情绪对精益数字化推行的影响

针对精益数字化推行中第三方咨询团队和企业员工情绪变动影响策略选择,进而影响推行效果的问题,引入等级依赖期望效用模型,讨论了参与主体情绪和策略选择之间的演化机理.研究表明,情绪影响下演化均衡策略具有不稳定性,悲观情绪对策略选择的影响程度高于乐观情绪;若一方选择“合作性”策略,另一方情绪乐观且非过于乐观时,策略演化结果为完全合作.若一方选择“对抗性”策略或情绪悲观,策略演化结果为完全对抗或对抗合作;若主体情绪悲观或极度乐观,则情绪越强烈选择“对抗性”策略的可能性越大.若主体情绪适度乐观,随着乐观程度的加大选择“合作性”策略的概率也会随之增大.     

基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类

针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径.     

基于粗糙集的去噪扩散概率方法

基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM),提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法,用粗糙集理论对采样的原序列等价划分,在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度,当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列.利用去噪扩散概率模型(DDPM)和DDIM进行对比实验,实验结果表明,该方法获取的序列是有效子序列,且在该序列上的采样效率优于DDPM.