金融支持“三农”问题及建议

三农随着中央一号文件的下发,开始受到社会大众广泛的关注,金融支持三农的问题也越来越突出,金融是现代经济建设的核心,三农问题的解决离不开金融业的大力助推和支持。要三农问题在金融的支持下能够发挥自身的特点和作用,就需要统筹城乡发展,建立起有效的金融体系服务于农村,在有效的金融政策下,推动三农问题的有效施行和问题的解决。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

应用于精准发酵的激光CO2尾气在线检测技术研究

针对精准发酵过程特征气体实时在线监测的需求，采用可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）方法对发酵尾气中CO2进行了检测技术研究，并结合精准发酵工艺特点，研发了一套激光CO₂在线监测分析系统，检测量程为0~2%，实现了全量程范围内测量误差小于0.08%，响应时间达到5.46 s。现场试验结果表明，该系统具有较高的灵敏度、稳定性与可靠性，并且使用寿命较长，适用于精准发酵过程特征气体的在线监测。     

全国各地出台稳定经济、支持中小企业的政策

疫情之下,全国各地支持中小企业政策大比拼。受新型冠状病毒肺炎疫情的影响,全国大部分企业停工停业、居民居家隔离,短期内对我国经济造成了一定影响,尤其对餐饮、住宿、旅游、交通客运、商场百货、娱乐等服务行业影响较大。众多中小微企业面临着无法开工带来的房租、员工工资、存货、贷款、订单违约以及资金链断裂等巨大经济压力,生存和发展困难。     

“后疫情时代”以MOOC为支撑的混合式教学模式研究——以“计量经济学基础与EViews软件操作”课程为例

新冠肺炎病毒疫情的突然袭来,对高等院校常规课程的开展造成负面冲击。各高校为了全面践行"停课不停教,停课不停学"的倡议,大胆利用MOOC平台开展完全线上教学。随着国内疫情防控形势好转,各高校开学在即,线上教学成果与线下课程的再次有效对接,是保障本次疫情期间线上教学成果与探索混合式教学模式必要途径。该研究在疫情下线上教学成果的基础上,以江西财经大学"计量经济学基础与EViews软件操作"课程为例,提出了以MOOC为支撑的混合式教学模式。该模式通过教学理念、教学过程、教学组织、教学内容的调整与重构,搭建了以实践为导向的常态化混合式教学模式。     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

基于条件随机场模型的在线评论情感极性强度分析

为了辨别在线评论的情感倾向,了解大众舆情对某一事件或产品的看法,采用层叠CRFs模型,把在线评论语句进行主客观分类、极性分类以及评论语句的褒贬强度分类,充分利用极性分类和褒贬强度分类之间的层次关系来改善情感分类的冗余关系,以期借助改进的条件随机场模型实现文本情感倾向及强度的分析,实现篇章级文本集的情感分析.     

自适应跌倒前实时检测方法

为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.