检索结果-南通市图书馆

基于Swin Transformer的四维脑电情绪识别

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计算机技术与发展 2023年第12期33卷 178-184页

作者：陈宗楠金家瑞潘家辉华南师范大学软件学院广东佛山528225

近年来,基于脑电图(Electroencephalogram, EEG)的情绪识别研究主要使用卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络模型。这些方法能利用全局差异来区分不同情绪状态,但忽视了局部脑电的变化对情绪状态的影响。针对上述问题,使用了一种... 详细信息

近年来,基于脑电图(Electroencephalogram, EEG)的情绪识别研究主要使用卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络模型。这些方法能利用全局差异来区分不同情绪状态,但忽视了局部脑电的变化对情绪状态的影响。针对上述问题,使用了一种基于Swin Transformer的EEG四维脑电情绪识别模型,能够更好地捕捉到细小的局部空间特征和复杂的时间序列特征。相较于其它情绪识别方法,该模型通过基于滑动窗口的自注意力机制提高了不同块之间的特征连接,使得模型的建模能力更强,也降低了计算的复杂度。此外,利用情绪脑电公开数据集SEED来评估该模型的可行性与有效性,在单被试情绪三分类的准确率为94.73%±1.72%,跨被试情绪三分类的准确度为89.63%±3.42%,并且测试速度能达到实时处理的水平。实验结果表明,基于Swin Transformer的EEG四维脑电情绪识别模型通过局部特征的学习在小样本训练上也能达到较高的情绪分类准确率和较快的测试速度。

关键词：深度学习情绪识别脑电图特征融合 Swin Transformer

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作者：金家瑞

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法国微型铲运机行走液压系统设计的特点

黄金 1992年第5期13卷 16-20页

作者：郑铁民金家瑞国家黄黄金管理局长春黄金研究所

本文介绍了法国微型电动铲运机行走液压系统的原理,泵和马达的匹配形式及伺服系统的控制方式和结构特点。

关键词：铲运机液压系统伺服系统

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急倾斜极薄矿脉采矿方法的合理确定

黄金 1996年第7期17卷 23-25页

作者：段希刚金家瑞内蒙古赛乌素金矿冶金工业部长春黄金研究院

急倾斜极薄矿脉采矿方法的合理确定段希刚，金家瑞（内蒙古赛乌素金矿）（冶金工业部长春黄金研究院）１前言近年来，内蒙古赛乌素金矿（联营）为延长矿山服务年限，增强矿山后劲，很重视矿内及外围探矿增储工作，发现了一些规模较小、... 详细信息

急倾斜极薄矿脉采矿方法的合理确定段希刚，金家瑞（内蒙古赛乌素金矿）（冶金工业部长春黄金研究院）１前言近年来，内蒙古赛乌素金矿（联营）为延长矿山服务年限，增强矿山后劲，很重视矿内及外围探矿增储工作，发现了一些规模较小、具有开采价值的急倾斜极薄矿脉。该部...

关键词：采矿金矿急倾斜极薄矿脉

急倾斜极薄矿脉机械化开采溜井间距的合理确定

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黄金 1992年第12期13卷 23-24页

作者：金家瑞刘连兴国家黄金管理局长春黄金研究所

急倾斜极薄矿脉的开采,一般采用普通削壁充填法。凿岩使用手持式凿岩机,采场矿石主要采用人力运搬。为了改变开采落后局面,提高矿山的机械化装备水平,从1984年开始,国家黄金管理局先后从国外引进了微型电动液压铲运机和微型液压凿岩台车... 详细信息

急倾斜极薄矿脉的开采,一般采用普通削壁充填法。凿岩使用手持式凿岩机,采场矿石主要采用人力运搬。为了改变开采落后局面,提高矿山的机械化装备水平,从1984年开始,国家黄金管理局先后从国外引进了微型电动液压铲运机和微型液压凿岩台车,从而对急倾斜极薄矿脉进行机械化强化开采。

关键词：急倾斜薄矿脉机械化开采溜井

基于增量收益法的商业银行数据资产价值评估 ——以光大银行为例

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基于增量收益法的商业银行数据资产价值评估 ——以光大银行为例

作者：姜家瑞重庆理工大学

学位级别：硕士

党的二十大报告提出要加快发展数字经济,推动其与实体经济的深度融合,培育具有国际竞争力的数字产业集群。数据要素作为数字经济发展的核心动力,其价值的挖掘与释放对增强我国数字经济的竞争力至关重要。随着数字经济的蓬勃发展,数据已... 详细信息

党的二十大报告提出要加快发展数字经济,推动其与实体经济的深度融合,培育具有国际竞争力的数字产业集群。数据要素作为数字经济发展的核心动力,其价值的挖掘与释放对增强我国数字经济的竞争力至关重要。随着数字经济的蓬勃发展,数据已成为生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节的核心要素,对拉动经济增长有重要意义。上海数据交易所指出,交通与金融在数据资产化中均占据重要地位。商业银行作为金融行业的关键力量,在数据资产市场建设中扮演重要角色。然而,目前我国商业银行在数据资产评估方面缺乏有效方法和标准体系,这不仅制约了数据资产价值的发挥,也阻碍了其流通与分配。因此,建立科学的数据资产评估体系,选择合适的评估方法实现对商业银行数据资产价值的有效评估是当前需要迫切研究的问题。本文以光大银行为例,采用增量收益法评估商业银行数据资产价值。本文首先阐述了商业银行数据资产评估的背景及意义,并将目前国内外对商业银行数据资产及其评估方法的研究现状进行综述。其次,基于对前人研究的梳理以及政策文件的解读对商业银行数据资产价值评估的相关概念、商业银行数据资产评估的具体内容、商业银行数据资产价值实现方式以及评估难点进行介绍。在此基础上对数据资产的评估方法进行分析和比较,并选择增量收益法作为商业银行数据资产的评估方法。在模型推导时,通过对商业银行数据资产价值实现的方式将数据资产赋能后的业务收益分为利息收入、中间业务收益和业务及管理费用节约,并利用ARIMA模型对其收益进行预测,利用层次分析法对数据资产贡献度进行分割,通过将增量收益与贡献度相乘得出商业银行数据资产的价值。最后以光大银行作为案例,通过分析光大银行数据资产的价值产生方式,选择具体的指标代入以上模型,评估出光大银行数据资产的价值。通过对商业银行数据资产评估的研究得出以下结论:(1)目前我国商业银行数据资产评估无标准化体系和公允的评估方法。(2)商业银行数据资产需运用于业务中间接产生价值,在其价值评估方法选择时需结合业务模式考虑。(3)在对商业银行数据资产评估时,成本法和市场法的使用条件都难以实现,收益法原理下的增量收益法更适合其价值评估。

关键词：商业银行数据资产价值评估增量收益法 ARIMA模型