检索结果-南通市图书馆

金融论坛 2021年第7期26卷 50-59页

作者：孙彦林吴业强孙烨吉林大学商学院长春130012

通过数理推演和马尔科夫区制转移模型分析,本文结果显示:(1)不论投资资本供给结构处于"优化区制"还是"恶化区制"内,金融结构失衡程度的加深均不利于投资资本供给结构的持续优化;(2)投资资本供给结构存在自稳定器机制,有着震荡式熨平波... 详细信息

通过数理推演和马尔科夫区制转移模型分析,本文结果显示:(1)不论投资资本供给结构处于"优化区制"还是"恶化区制"内,金融结构失衡程度的加深均不利于投资资本供给结构的持续优化;(2)投资资本供给结构存在自稳定器机制,有着震荡式熨平波动的自发倾向;(3)当"稳增长"的目标权重上升时,投资资本供给结构会出现恶化倾向;(4)投资资本供给结构大幅波动易引发区制转移。

关键词：投资资本供给结构金融结构失衡非对称机制 MS-TVTP

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防止对称信息合谋的报酬契约研究

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科研管理 2004年第5期25卷 65-69页

作者：陈霞段兴民西安交通大学管理学院陕西西安710049

锦标制度容易导致合谋问题的发生 ,现有的防止合谋的非对称机制是以歧视作为区分代理人的标志 ,这与许多国家维护公平就业的做法相违背。本文在强调代理人能力差异的基础上 ,建立防止合谋的非对称机制。并证明当能力差异为公共信息时 ,... 详细信息

锦标制度容易导致合谋问题的发生 ,现有的防止合谋的非对称机制是以歧视作为区分代理人的标志 ,这与许多国家维护公平就业的做法相违背。本文在强调代理人能力差异的基础上 ,建立防止合谋的非对称机制。并证明当能力差异为公共信息时 ,合谋收益就可以据此公共信息进行分配 ,因此双方的能力差异并不足以使代理人之间产生严重的利益冲突并导致利益集团的崩溃。

关键词：锦标制度合谋非对称机制对称信息

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基于中心相似度的非对称深度图像哈希

基于中心相似度的非对称深度图像哈希

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作者：张舵大连海事大学

学位级别：硕士

如今,随着大规模图像数据集的出现,如何高效地进行图像检索成为了计算机视觉领域的一个研究热点。在大型的图像数据集上进行最近邻检索通常需要面临巨大的时间及空间成本,因此现在的图像检索任务通常使用近似最近邻检索算法来代替最近... 详细信息

如今,随着大规模图像数据集的出现,如何高效地进行图像检索成为了计算机视觉领域的一个研究热点。在大型的图像数据集上进行最近邻检索通常需要面临巨大的时间及空间成本,因此现在的图像检索任务通常使用近似最近邻检索算法来代替最近邻检索算法。其中,基于哈希的检索技术是最具代表性的近似最近邻检索算法之一。然而,由于传统非深度的哈希算法的哈希函数通常需要人工设计和优化,因此很难生成具有高辨别度的哈希码。随着深度学习技术的发展,深度神经网络与图像哈希结合产生的深度图像哈希方法作为一个新的领域受到了越来越多的关注。深度图像哈希方法具有几个显著的优点:首先,由于神经网络强大的非线性表达能力,深度哈希方法学习的哈希函数的性能通常优于手工设计的哈希函数。其次,深度哈希将特征提取部分和模型训练部分融合到一个端到端的框架中,在训练过程中可以将二者同时优化。最后,深度图像哈希方法可以通过调整模型结构、目标函数等方法控制生成的哈希码的性质。然而,现有的深度哈希方法依然存在一些问题:一方面,深度哈希方法大多采用二元组或三元组数据进行训练,这种方式无法获得具有全局表达能力的哈希码。另一方面,大多数深度哈希方法通常采用对称机制,模型训练时仅利用了训练集的信息,丢失了数据集的大量监督信息,因此学习的哈希函数通常存在较大的优化空间。为了解决上述问题,本文提出了一种基于中心相似度的非对称深度图像哈希(AHCS)方法,将中心相似性度量结合到非对称训练机制中,使得AHCS能够在捕获图像数据的全局相似性的基础上利用更多的监督信息。首先,AHCS在训练过程中采用中心相似度量鼓励同类图像的哈希码围绕在同一个哈希中心附近,解决了传递相似性缺失的问题。其次,AHCS采用非对称训练机制,充分利用数据集中的监督信息来提高哈希函数的质量,并在训练过程中直接学习数据库图像的哈希码。最后,本文提出了一个新的学习目标,不仅包括数据库图像和训练集图像的中心量化损失,还包括它们之间的成对非对称哈希损失。本文在4个公开的图像数据集CIFAR-10、Fashion-MNIST、MS-COCO、NUS-WIDE上进行了实验,并与目前流行的多种图像哈希算法进行对比。实验结果表明,本文所提出的基于中心相似度的非对称深度图像哈希(AHCS)方法在检索精度、运行效率等方面都具备明显优势。

关键词：图像哈希深度学习中心相似度哈希中心非对称机制

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