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数字素养与家庭金融资产配置

系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2175-2193页

作者：李睿陈攀宇殷允强电子科技大学经济与管理学院成都611731

本文基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据,通过加总法和熵值法构建了数字素养指标,实证考察了数字素养对家庭金融资产配置的影响.实证结果显示,数字素养对家庭参与金融市场的深度和广度都存在显著的促进作用.具体而言,随着家庭的数字... 详细信息

本文基于2019年中国家庭金融调查(CHFS)数据,通过加总法和熵值法构建了数字素养指标,实证考察了数字素养对家庭金融资产配置的影响.实证结果显示,数字素养对家庭参与金融市场的深度和广度都存在显著的促进作用.具体而言,随着家庭的数字素养水平提高,家庭金融资产中风险金融资产的资金比重和持有种类都会显著增加.利用工具变量缓解内生性问题以及进行多种稳健性检验以后,结果依然一致.机制检验方面,本文从信息渠道和风险态度两个角度,对数字素养影响家庭金融资产配置的机制进行了分析,发现数字素养会促进家庭了解金融经济信息和降低家庭风险厌恶,从而提高家庭金融资产配置.本文还从金融素养、家庭资产和城乡差异这三个角度,探索了数字素养对家庭金融资产配置影响的异质性作用.

关键词：数字素养风险金融资产信息渠道风险态度

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改进模糊推理分类器进行木材树种近红外光谱开集分类识别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1868-1876页

作者：李振宇赵鹏王承琨东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 广西科技大学计算机科学与技术学院(软件学院) 广西柳州545006 黑龙江科技大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150022

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM... 详细信息

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM)和深度学习网络框架进行改进,并且主要应用在自然景物图像领域中;在光谱分析领域中还鲜有报道。将传统的闭集框架下的模糊推理分类器进行模型改进,提出了开集框架下的改进模糊推理分类器,并将其应用到木材树种近红外光谱分类识别中。首先,使用Flame-NIR近红外微型光谱仪采集木材样本横切面的近红外光谱曲线,采用Metric Learning算法进行光谱向量维度约简降维至4维(4D)。其次,改进闭集框架下的模糊推理分类器,根据模糊规则置信度和各维度隶属度概率的乘积构建Generalized Basic Probability Assignment(GBPA),再根据GBPA进行分类处理。在20个树种的具有不同的Openness指标下的近红外光谱数据集的分类识别对比实验表明,改进的开集模糊推理分类器(fuzzy reasoning classifier in an open set,FRCOS)优于现有的基于机器学习和深度学习的开集分类识别主流算法,具有较好的评价指标F-Score,Kappa系数及总体识别率。

关键词：开集分类识别木材树种识别模糊推理分类器近红外光谱分析

渠道多元化和跨渠道冲突如何影响渠道治理机制的效力？

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中国管理科学 2024年

作者：赵星宇庄贵军西安理工大学经济与管理学院西安交通大学管理学院

在多渠道情境下，论文探讨了多渠道特征变量对渠道治理机制效力产生的影响。基于开放系统理论，论文以渠道多元化和跨渠道冲突作为调节变量，分析了其对合同治理、关系型治理与投机行为之间关系的影响。通过对来自制造商的525份有效问... 详细信息

在多渠道情境下，论文探讨了多渠道特征变量对渠道治理机制效力产生的影响。基于开放系统理论，论文以渠道多元化和跨渠道冲突作为调节变量，分析了其对合同治理、关系型治理与投机行为之间关系的影响。通过对来自制造商的525份有效问卷进行实证检验，研究结果表明，渠道治理机制与投机行为之间的关系会受到多渠道相关因素的影响。具体而言，渠道多元化弱化合同治理对投机行为的抑制作用，跨渠道冲突则强化合同治理对投机行为的抑制作用；渠道多元化强化关系型治理对投机行为的抑制作用，跨渠道冲突则弱化关系型治理对投机行为的抑制作用。

关键词：合同治理关系型治理投机行为渠道多元化跨渠道冲突

自然资源资产收益中央-地方分配机制的规范建构

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中国人口·资源与环境 2024年第4期34卷 150-160页

作者：郑泽宇山东科技大学文法学院山东青岛266590

自然资源资产收益中央-地方(以下简称央地)分配机制的合理建构对于理顺央地自然资源收益主体关系、落实自然资源国家所有者权益、提升自然资源开发区域生态补偿能力、促成自然资源资产收益在央地两级层面的规模增长和科学利用具有积极... 详细信息

自然资源资产收益中央-地方(以下简称央地)分配机制的合理建构对于理顺央地自然资源收益主体关系、落实自然资源国家所有者权益、提升自然资源开发区域生态补偿能力、促成自然资源资产收益在央地两级层面的规模增长和科学利用具有积极意义。在现行制度表征上,自然资源资产收益央地分配机制的实施依托于央地分权的自然资源资产管理框架,并呈现出地方收益为主的规制结构。在这一规制结构下,一方面,央地自然资源资产管理事权、自然资源资产管护职责无法与收益分配结果相衔接,造成央地自然资源资产管理权责利的失衡;另一方面,制约了自然资源资产收益的国家宏观调控能力,导致国家所有权收益缺失,增加了地方“资源诅咒”经济增长和资源收益区域间配置不均衡的风险。收益央地分配机制需要规范建构,旨在通过收益分配实现央地自然资源资产管理的权责对等和利益均衡。在路径上,以优化调整央地自然资源资产管理事权关系为起手,以确立中央主导支配的自然资源资产收益机制为过程,以建立基于事权划分的央地收益弹性管理机制为结果,通过央地权责一体连结机制、权责弹性划分机制、收益地方弹性留存机制、收益央地横纵向流动机制和地方留存收益科学管理机制的实施,确保自然资源资产收益在央地分配层面的秩序和效益。

关键词：自然资源资产收益中央-地方分配中央-地方关系规范建构

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基于深度元学习的小样本图像分类研究综述

计算机工程与应用 2024年第8期60卷 1-15页

作者：周伯俊陈峙宇南通大学工程训练中心江苏南通226019 河海大学计算机与信息学院南京211100

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模... 详细信息

深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模型的深度元学习方法、基于优化的深度元学习方法以及基于度量的深度元学习方法三个方面对其中的典型模型以及最新研究进展进行详细阐述。最后,给出了现有算法在常用公开数据集上的性能表现,总结了该课题中的研究热点,并讨论了未来的研究方向。

关键词：深度学习元学习小样本学习图像分类

微型染色体维持蛋白10在肝癌中的表达和预后价值及作用机制研究

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中华肝胆外科杂志 2024年第3期30卷 207-213页

作者：贾锋宇王亮锦州医科大学锦州121000 锦州医科大学附属第一医院普外科锦州121000

目的分析微小染色体维持蛋白10(MCM10)在肝癌中的表达和预后预测价值及作用机制。方法从癌症基因组图谱数据库获取肝细胞肝癌转录组数据和临床数据,应用秩和检验对肿瘤组织和癌旁组织的MCM10表达水平进行分析。Cox回归分析MCM10表达水... 详细信息

目的分析微小染色体维持蛋白10(MCM10)在肝癌中的表达和预后预测价值及作用机制。方法从癌症基因组图谱数据库获取肝细胞肝癌转录组数据和临床数据,应用秩和检验对肿瘤组织和癌旁组织的MCM10表达水平进行分析。Cox回归分析MCM10表达水平与肝细胞肝癌患者生存预后的关系。应用基因集富集分析(GSEA)对MCM10高、低表达组之间差异基因表达谱进行通路富集分析。应用细胞计数实验(CCK-8)测定MCM10基因敲低对肝癌细胞HepG2增殖能力的影响;采用蛋白免疫印迹法检测MCM10基因敲低后对细胞G1/S-特异性周期蛋白-D1(cyclin D1)表达的影响。结果肝细胞肝癌中MCM10表达值为0.709±0.595,癌旁组织中MCM10表达值为0.077±0.094,差异有统计学意义(P<0.0001)。Cox回归分析显示MCM10高表达是肝细胞肝癌总生存期(HR=1.32,95%CI:1.19~1.48)和疾病特异性生存期(HR=1.40,95%CI:1.22~1.61)的危险因素和预后预测指标。GSEA分析表明差异基因主要富集在细胞周期、P53信号通路和细胞周期G1-S期正向调控等通路。CCK-8结果显示MCM10敲低能够抑制HepG2细胞增殖;蛋白免疫印迹分析进一步证实敲低MCM10表达可抑制HepG2细胞cyclin D1的表达。结论MCM10高表达是肝细胞肝癌患者预后的风险因素,MCM10能够通过cyclin D1促进肝癌细胞增殖从而发挥促肝癌的作用。

关键词：癌,肝细胞微小染色体维持蛋白10 预后基因集富集分析细胞周期蛋白D1

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基于多链路连锁故障图的电网脆弱线路分析

复杂系统与复杂性科学 2024年第2期21卷 68-74页

作者：侯静宇宋运忠河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

为实现迅速正确地进行脆弱线路辨识,提出一种基于新型指标建立多链路事故链模型,并生成连锁故障图的分析方案。基于复杂网络理论对模型进行计算和分析,以系统负荷损失率为依据对线路脆弱性进行衡量,最后以IEEE39节点系统为算例验证了该... 详细信息

为实现迅速正确地进行脆弱线路辨识,提出一种基于新型指标建立多链路事故链模型,并生成连锁故障图的分析方案。基于复杂网络理论对模型进行计算和分析,以系统负荷损失率为依据对线路脆弱性进行衡量,最后以IEEE39节点系统为算例验证了该方法的有效性。该方法突破了传统方法事故链模型建立过程中单对单线路的限制,并有效地实现了脆弱线路的辨识。

关键词：脆弱线路辨识多链路事故链连锁故障图复杂网络理论

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基于自适应权重的多源部分域适应

软件学报 2024年第4期35卷 1703-1716页

作者：田青孙灿宇储奕南京信息工程大学软件学院江苏南京210044 数字取证教育部工程研究中心(南京信息工程大学) 江苏南京210044 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造... 详细信息

作为机器学习的一个新兴领域,多源部分域适应(MSPDA)问题由于其源域自身的复杂性、领域之间的差异性以及目标域自身的无监督性,给相关研究带来了挑战,以致目前鲜有相关工作被提出.在该场景下,多个源域中的无关类样本在域适应过程中会造成较大的累积误差和负迁移.此外,现有多源域适应方法大多未考虑不同源域对目标域任务的贡献度不同.因此,提出基于自适应权重的多源部分域适应方法(AW-MSPDA).首先,构建了多样性特征提取器以有效利用源域的先验知识;同时,设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异,促进了正迁移;此外,为量化不同源域贡献度以及过滤源域无关类样本,利用相似性度量以及伪标签加权方式构建自适应权重;最后,通过大量实验验证了所提出AW-MSPDA算法的泛化性以及优越性.

关键词：多源部分域适应负迁移多样性特征提取多层次分布对齐自适应权重

基于深度学习的图像中无人机与飞鸟检测研究综述

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 46-55页

作者：谢威宇张强中国民用航空飞行学院空中交通管理学院四川广汉618307

随着民用无人机产业的发展,无人机已经成为一项影响公共安全的重要问题。目前针对低空无人机的监视手段主要是采用雷达探测结合图像识别的方法,然而在图像检测识别中易受到与无人机同属“低、慢、小”目标的飞鸟的干扰。为了能够在基于... 详细信息

随着民用无人机产业的发展,无人机已经成为一项影响公共安全的重要问题。目前针对低空无人机的监视手段主要是采用雷达探测结合图像识别的方法,然而在图像检测识别中易受到与无人机同属“低、慢、小”目标的飞鸟的干扰。为了能够在基于可见光图像的无人机检测中排除飞鸟目标的干扰,利用深度神经网络对可见光图像中无人机与飞鸟进行精确的检测与分类,有效地排除飞鸟对无人机检测的干扰。系统阐释了目标检测技术的发展历程,讨论了各类基于深度学习网络目标检测算法的差异,对比了各类算法的优缺点。对可用于无人机与飞鸟检测的图像数据集进行了梳理与介绍,对相关研究的已有成果进行分析;再从实际应用出发,对无人机与飞鸟检测当中可能会存在的问题进行梳理,阐述与分析了能解决相应检测问题的卷积神经网络的相关研究。最后,针对该研究后续可能的发展方向进行展望。

关键词：深度学习卷积神经网络目标检测无人机飞鸟检测