关于并发系统分支互模拟关系发散性保持的研究

带发散性说明的分支互模拟是van Glabbeek和Weijland提出的一个概念,并被用来定义等价关系??b.该等价关系应该是最弱的一个发散性保持的并且满足分支互模拟性质的等价关系.然而在概念提出时并没有提供这些重要性质的证明,并且我们认为在原定义的基础上这个证明是不显然的.本文通过co-induction的手段利用染色迹的概念定义了着色完全迹等价,并证明该等价关系是最弱的一个保持发散的并且满足分支互模拟性质的等价关系.然后我们证明了着色完全迹等价关系和??b是相同的,因而补充了van Glabbeek和Weijland的工作,即证明了??b是最弱的一个保持发散的并且是满足分支互模拟性质的等价关系.

动漫游戏类音乐活动在中国市场的影响力

通过分析动漫游戏类音乐活动的形式和参与者、活动的主要内容,以及这些活动产生的多方面影响力,包括娱乐影响力、商业影响力、文化影响力、技术影响力等,提出要从国家文化安全的角度,重视对动漫音乐活动的扶持和引导。

《男人装》杂志的内容分析

中国首份面向男性读者的出版物《时尚先生》出现于1993年,当时是作为《时尚》杂志社旗下的一份女性杂志的增刊出版的。现在,有大约20种涉及健康、时尚和生活等领域的月刊服务于中国的男性读者。男性杂志每年的销售量为100万份,但仍只占整个行业的2%,与之相比,女性杂志的市场份额为12%,男性杂志未来还有很大增长潜力。

游戏化学习机制在小学数学微课中的应用研究

作为数学学习的基础阶段,小学数学在培养数学思维与数学素养方面起着重要作用。互联网的出现给小学数学传统课堂教学模式带来新的发展机遇和动力。为此,作者以小学数学教学游戏化为研究对象,探究借助微信公众平台来加以推送、以动画和游戏化机制为主要手段的微课教学新模式,以期为广大教师的教学实践提供一些借鉴和参考,全面提升小学数学教学效果,达到培养数学思维和全面发展的教育目标。

基于半导体变温测液体黏滞系数仪器的设计

设计无污染、无噪音、绿色节能的半导体加热制冷方式逐步发展,成为制冷界的“新宠儿”。基于塞贝克、珀耳帖和汤姆孙三种可逆的热电效应,利用半导体制冷原理设计了一种半导体变温装置,并通过对液体黏滞系数的测定,验证了该实验装置的可行性和准确性。

人口老龄化对人口集聚的影响——基于面板数据模型

本文基于2005—2020年中国31个省(市、自治区)的省级面板数据,通过建立合适的个体固定效应面板数据模型对人口老龄化、人口集聚之间的关系进行了实证研究。结果发现,人口老龄化对人口集聚产生了显著的抑制影响,这意味着随着地区人口老龄化程度的加深,会对该地区吸引适龄劳动力的能力有着抑制的作用。

动漫“创意”资源的价值要素

分析动漫"创意"资源的价值要素构成,特别是动漫"创意"资源的文化价值、动漫消费的娱乐价值、动漫形象和故事关联开发的价值,提出在动漫项目的前期设定综合考量中,要关注这些价值要素,进行相关设计和开发以促进这些价值实现。

基于XGBoost的大宗商品价格预测

大宗商品已成为财富管理与资产管理的重要内容,通过搜集数据发现大宗商品价格走势规律,对辅助投资者选择合适的大宗商品进行投资等具有重要的意义。文章通过待预测的6种有色金属和5种辅助有色金属数据(包含6种日交易数据),7种市场指标(包含7种日交易数据)。解决的问题是在考虑有色金属具有时序性的情况下,通过了解背景知识和对数据的探索,创建了7类新的特征,并根据每一个待预测金属的不同待预测时间点的标签,筛选出对该金属有着较大影响的特征。在有效数据的筛选上,分别选取2003—2017年(缺失钯、铂、银3种金属数据)和2013—2017年(包含所有纽约金属交易所的金属数据)建立XGBoost模型进行对比发现,2013—2017年模型的预测结果好于2003—2017年模型的预测结果;在模型选取上,根据筛选不同金属的特征,建立Cat-Boost、SVM、XGBoost 3个模型进行对比,结果显示XGBoost的预测结果明显好于另外两个模型。因此,最终选取2013—2017年的数据和XGBoost作为训练数据和最终的模型,然后对每一种待预测金属建立模型(共18个),分别预测各种金属在2018年1d、20d、60d的涨跌情况。

基于广义分层线性模型的老年人养老居住意愿研究

以中国老年健康影响因素跟踪调查(CLHLS)2018年的数据为基础,使用广义分层线性模型(GHLM)对我国老年人养老居住意愿的影响因素研究。结果表明,基本公共服务中的社会保障与就业服务、基本医疗卫生服务会影响老年人养老居住意愿;性别、年龄、教育年限、子女数量、子女给予经济支持、自理能力、经济状况等因素对老年人养老居住意愿产生显著影响,其中男性、居住在城镇的老年人更倾向选择机构养老居住,有配偶同住、与子女常聊天、子女给予经济支持、有自理能力的老年人会降低选择机构养老的可能性。

非寿险需求影响因素研究

本文首先选取国内生产增长率、固定资产增长率、总抚养比、风险水平、教育水平五个因素作为解释变量,保费增长率为被解释变量,利用协整模型,分析序列的平稳性,并且考虑了序列间的长期波动关系,然后对协整模型进行误差修正,消除序列短期波动的影响;其次,进行序列之间的Granger因果检验、脉冲响应函数分析;最后,得到固定资产增长率、总抚养比、风险水平、教育水平对于非寿险需求的增长存在正向推动作用,并且国内生产增长率对于非寿险需求的增长存在反向推动作用。研究认为:在经济意义上,固定资产增长率、总抚养比是引起非寿险需求波动的短期原因,存在因果关系;综合考虑实证结果,固定资产增长率是影响我国非寿险需求的最显著因素。

基于机器学习对电动汽车价格预测

使用比赛数据,通过挖掘原始数据并结合背景知识创建了7个特征,使用随机森林和XGBoost模型对特征重要性排名前十五的特征中共同出现的特征进行选取,得到9个特征;然后建立KNN、集成学习类、神经网络等模型,选取三组数据集分别建立模型,最终选取了筛选后的数据集和使用Adam优化器的神经网络作为最终的价格预测模型,其准确率达到了96.6%。

防范虚假认证 让AI欺诈无处遁形

农村中小银行应充分认识防范虚假身份认证风险的重要性,通过合理运用AI技术与人员的智慧,加强技术投入,完善风险管理体系,确保金融服务的安全性和合法性 随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)被应用于各个领域,给人们的生产生活带来便利.然而,AI技术也易被不法分子滥用,用于生成虚假身份信息进行欺诈行为.农村中小银行因业务规模较小、技术水平相对落后,面临的虚假身份认证风险尤为严峻.