同步寄存器链中误码率的亚稳态分析

数字电路的亚稳态现象会导致数据发生误码,同步寄存器链常常被用于降低亚稳态发生的概率.为了量化由亚稳态导致的数据误码发生概率,本文从亚稳态产生的本质出发分析了亚稳态在同步寄存器链中传递的原因;推导了考虑线延迟与逻辑门延迟影响的精确亚稳态稳定时间公式;设计了一种新亚稳态测试电路计算三种亚稳态输出结果发生的概率.在平均故障时间参数的基础上,计算了因为亚稳态而造成的同步寄存器链误码率和整个系统的误码率,给出了降低系统误码率的措施.

基于双迭代聚能量字典学习的数据压缩算法

针对基于稀疏表示(Sparse representation,SR)的数据压缩压缩率低、重构精度低等问题,本文提出一种基于双迭代的聚能量字典学习算法,把高维信号映射到低维特征空间,当低维特征空间保留高维原始信号越多的特征时,高维信号从低维特征空间中恢复出来的精度越高。为了使低维字典保留高维字典更多的主成分,本文提出了一个新的变换,被命名为?变换,能提升高维字典的能量集中性。除此之外,针对高维字典与低维字典的耦合关系,建立了双循环迭代训练,增加字典的能量集中性与字典的表达能力。实验表明,相比于传统算法,本文提出算法字典学习收敛速度提升了3倍以上。此外,该方法可以得到较高的压缩比和更高质量的重构信号。

基于机器学习的公司特有风险预测方法研究

公司特有风险是企业价值评估特别是收益法评估的重点和难点。本文基于历史实践案例,从A股重大资产重组公开资料中提取可量化数据,并利用特征工程技术对这些数据进行特征筛选和增强,作为输入特征。经网格搜索方法对超参数进行调优后,选取了多个学习器,对前述特征对应的数据进行集中学习,得出特有风险的预测模型。通过实践发现基于递归特征消除算法的特征选择方法能有效提高预测模型的正确率。希望以“特有风险预测”为案例的研究,展示机器学习的操作流程,为评估模型的构建提供新的尝试。

复杂金融衍生品估值探讨--以某H股Accumulator合约为例

随着经济全球化进程不断加快,金融工具尤其是衍生金融品呈现规模化、多样化、复杂化的特征,对其估值提出了全新要求。基于此背景,本文拟通过对某金融产品条款与嵌套权利义务的阐述,结合Python编程,探讨风险中性定价方法与特定风险收益偏好定价方法在其估值中的实际应用,旨在为金融工具特别是复杂金融衍生品公允价值的确定,寻求切实可行的途径。

童画·童话

欢迎家长和老师为孩子投稿!1.儿童画主题不限、形式不限,要画出孩子的风格。2.解说字数控制在50字以内。3.提供孩子的信息、照片(JPG格式,像素1M以上)以及家长或指导老师的联系方式。投稿邮箱:thth2011@163.com以上作品,每位小作者和指导老师都将收到我们特别颁发的奖状。如有问题,请咨询编辑部:021-53061276.