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基金行业数字化转型实践与对策建议

数据 2022年第5期 26-29页

作者：陈一昕清华大学互联网产业研究院

科技创新是发展数字经济的核心原动力,金融行业如何促进科技与金融业务场景的深度融合创新,是各市场参与主体的重要课题。基金公司等金融机构是资本市场数字化转型的主力军,大部分基金公司已经洞察到数字经济的巨大发展机遇,积极围绕央... 详细信息

科技创新是发展数字经济的核心原动力,金融行业如何促进科技与金融业务场景的深度融合创新,是各市场参与主体的重要课题。基金公司等金融机构是资本市场数字化转型的主力军,大部分基金公司已经洞察到数字经济的巨大发展机遇,积极围绕央行和证监会金融科技发展“十四五”规划,结合企业自身实际情况,制定和实施数字化战略,构建数字生态。

关键词：自身实际情况金融机构数字化转型金融行业实践与对策科技与金融数字化战略深度融合

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装配式建筑工程全流程质量管理探析

四川水泥 2023年第11期 90-92页

作者：陈一昕福建第一公路工程集团有限公司福建泉州362000

预制装配式建筑施工技术因其生产效率高、节能环保等优点已得到了广泛应用,但装配式建筑全流程中尚存在设计不太完善、工艺不够成熟、施工质量管理体系有待加强等方面的问题。结合具体的装配式建筑工程项目,从方案策划设计、构件的生产... 详细信息

预制装配式建筑施工技术因其生产效率高、节能环保等优点已得到了广泛应用,但装配式建筑全流程中尚存在设计不太完善、工艺不够成熟、施工质量管理体系有待加强等方面的问题。结合具体的装配式建筑工程项目,从方案策划设计、构件的生产安装施工、专项质量验收等环节对全流程的质量管理措施进行总结分析。

关键词：装配式全流程技术及质量

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基于密度估计的逻辑回归模型

自动化学报 2014年第1期40卷 62-72页

作者：毛毅陈稳霖郭宝龙陈一昕西安电子科技大学机电工程学院智能控制与图像工程研究所中国西安710071 圣路易华盛顿大学计算机工程学院圣路易63130.美国

介绍了一种基于密度的逻辑回归(Density-based logistic regression,DLR)分类模型以解决逻辑回归中非线性分类的问题.其主要思想是根据Nadarays-Watson密度估计将训练数据映射到特定的特征空间,然后组建优化模型优化特征权重以及Nadaray... 详细信息

介绍了一种基于密度的逻辑回归(Density-based logistic regression,DLR)分类模型以解决逻辑回归中非线性分类的问题.其主要思想是根据Nadarays-Watson密度估计将训练数据映射到特定的特征空间,然后组建优化模型优化特征权重以及Nadarays-Watson密度估计算法的宽度.其主要优点在于:它不仅优于标准的逻辑回归,而且优于基于径向基函数(Radial basis function,RBF)内核的核逻辑回归(Kernel logistic regression,KLR).特别是与核逻辑回归分析和支持向量机(Support vector machine,SVM)相比,该方法不仅达到更好的分类精度,而且有更好的时间效率.该方法的另一个显著优点是,它可以很自然地扩展到数值类型和分类型混合的数据集中.除此之外,该方法和逻辑回归(Logistic regression,LR)一样,有同样的模型可解释的优点,这恰恰是其他如核逻辑回归分析和支持向量机所不具备的.

关键词：非线性分类 Nadarays—Watson密度估计逻辑回归核函数

定投及其他投资策略的收益与风险比较研究——基于世界主要股指的模拟

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中国物价 2022年第8期 96-98,113页

作者：沈立陈一昕易超华夏基金数据中心

本文使用1995年到2021年中国、美国以及日本主要股票市场指数,模拟定投和其他投资策略,考察并对比各个策略的收益和风险。研究发现:(1)当风险收益平均超过无风险收益时,一次性投资(Lump-sum)能战胜成本平均投资(Dollar-cost averaging)... 详细信息

本文使用1995年到2021年中国、美国以及日本主要股票市场指数,模拟定投和其他投资策略,考察并对比各个策略的收益和风险。研究发现:(1)当风险收益平均超过无风险收益时,一次性投资(Lump-sum)能战胜成本平均投资(Dollar-cost averaging),而定期投资(Periodic investment)能战胜定存(Periodic saving);(2)在控制波动和降低回撤方面,成本平均投资以绝对优势超过一次性投资。因此,定投在控制成本、降低风险和维持收益方面是一种理想的投资策略。

关键词：定投一次性投资成本平均定存

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嵌套循环计算结构到多处理机上的分解

扬州师院学报（自然科学版） 1997年第2期17卷 26-29页

作者：陈崚陈一昕扬州师院计算机科学系中国科学技术大学

提出了一种对不同数据阵列间的 NL 进行独立分解的方法,从而可使大部分 NL 得到独立分解,同时还给出了应用该方法的充要条件.

关键词：并行处理多处理机嵌套循环结构分解算法

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中国医改如何把握第四次工业革命

全球商业经典 2017年第8期 106-109页

作者：陈一昕犀牛科技美国华盛顿大学协和医学院

人工智能、大数据技术与医疗应用的结合,正改变着医疗行业不合理、落后的运行方式。未来的医疗行业,将会以智慧医疗为基础,以医药卫生体制改革为契机,为民生提供完善、高效、合理的医疗服务。近些年,中国医疗改革领域的问题日益凸显。... 详细信息

人工智能、大数据技术与医疗应用的结合,正改变着医疗行业不合理、落后的运行方式。未来的医疗行业,将会以智慧医疗为基础,以医药卫生体制改革为契机,为民生提供完善、高效、合理的医疗服务。近些年,中国医疗改革领域的问题日益凸显。传统技术和手段,未能有效改善现有医疗环境,体制限制也在某种程度上,使医疗行业的发展,遇到了前所未有的瓶颈。于此同时,第四次工业革命的到来,让大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能等前沿信息产业

关键词：中国医改医疗应用医疗服务第四次工业革命疾病诊断相关分组医疗行业质量管理工具医疗保险医疗质量管理医药卫生体制改革病案首页支付方式改革智慧医疗大数据技术人工智能技术

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VGA图像及文本的在线截取与重现

扬州师院学报（自然科学版） 1997年第3期17卷 18-20页

作者：陈一昕中国科学技术大学

介绍了一种截取与重现正在运行中的程序所显示的图形的方法，该方法通过修改键盘中断处理程序连续截取多帧图像，然后将它们读出重放，重现动画的效果而并不影响含有图像的程序的正常运行；它还可以截取与重现屏幕正在显示的文本内容。

关键词： VGA图象图象显示在线截取文本重现

A Dimensionality Reduction Framework for Detection of Multiscale Structure in Heterogeneous Networks

维普期刊数据库评论

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Journal of Computer Science & Technology 2012年第2期27卷 341-357页

作者：沈华伟程学旗王元卓陈一昕 Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Computer Science Department Washington University in St Louis

Graph clustering has been widely applied in exploring regularities emerging in relational data.Recently,the rapid development of network theory correlates graph clustering with the detection of community structure,a common and important topological characteristic of networks.Most existing methods investigate the community structure at a single topological scale.However,as shown by empirical studies,the community structure of real world networks often exhibits multiple topological descriptions,corresponding to the clustering at different resolutions.Furthermore,the detection of multiscale community structure is heavily affected by the heterogeneous distribution of node degree.It is very challenging to detect multiscale community structure in heterogeneous networks.In this paper,we propose a novel,unified framework for detecting community structure from the perspective of dimensionality reduction.Based on the framework,we first prove that the well-known Laplacian matrix for network partition and the widely-used modularity matrix for community detection are two kinds of covariance matrices used in dimensionality reduction.We then propose a novel method to detect communities at multiple topological scales within our framework.We further show that existing algorithms fail to deal with heterogeneous node degrees.We develop a novel method to handle heterogeneity of networks by introducing a rescaling transformation into the covariance matrices in our framework.Extensive tests on real world and artificial networks demonstrate that the proposed correlation matrices significantly outperform Laplacian and modularity matrices in terms of their ability to identify multiscale community structure in heterogeneous networks.

关键词： graph clustering,community structure,Laplacian matrix,modularity matrix,dimensionality reduction

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大数据的思维革命及算法挑战

信息通信技术 2013年第6期7卷 5-9页

作者：陈一昕中国联通研究院北京100032

首先介绍大数据的发展背景,阐述大数据带来的思维革命,进一步详细评述大数据的产业价值。最后重点讨论大数据分析对计算机算法设计所带来的关键要求和挑战,并介绍一系列最新的具有代表性的大数据算法。

关键词：大数据大数据科学大数据产业计算机算法数据挖掘大规模优化并行计算流形学习