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专利许可协议中权利回授条款的反垄断法规制研究
【机 构】
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吉林大学
【出 处】
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吉林大学
【发表日期】
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2021年9期
【基金项目】
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大数据时代，数据量激增，给数据处理能力提出了新的要求。金融业是与数据息息相关的行业，银行作为我国金融体系的重要组成部分，掌握着海量的客户个人资料和交易信息等。近年来随着竞争的加剧，只有有效利用手中的信息，将其“物尽其用”，才能有效实现客户管理，为决策提供指导，增加市场竞争力。科技变革的深入为金融业数据处理能力的提高提供了技术支持，运用机器学习、数据挖掘等技术服务于金融发展已成为大势所趋。 极限学
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近年来互联网金融行业发展迅速，规模不断扩大，为广大消费者提供了便捷的借贷与支付渠道，不断满足消费者的借贷融资需求与便捷支付需求。但行业内暴露的相关问题会损害互联网金融消费者的权益，导致消费者进行在线投诉，互联网金融在线投诉处理效率是投诉处理参与各方共同关注的问题。 本文主要探究了以下问题：互联网金融行业在线投诉现状如何？影响互联网金融在线投诉处理效率的因素有哪些？这些因素是如何影响在线投诉处理效
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随着知识图谱的迅速发展，面向知识图谱的中文领域问答系统已成为目前最新最热的研究方向之一，这对于提高专业领域服务智能化程度具有极高的意义和价值。知识图谱在金融领域的应用可以帮助金融业打通多方数据，及时识别主要关系并进行风险预警，从而帮助客户提高效率、增加收入、降低成本以及规避风险。针对中文口语语义表达多样化、不符合语法规范以及金融领域特殊性问题，研究出符合金融领域应用场景的基于知识图谱的问答系统成为
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利率波动在金融市场上发挥着至关重要的杠杆作用。利率期限结构作为描述利率总体水平和变化趋势的工具，是投资者进行投资分析、政府参与宏观调控的参考依据。本文侧重于研究利率期限结构的动态模型理论。 金融市场的复杂性使得利率波动是一个充满不确定的过程，对这种不确定性进行刻画的传统工具是概率论。而本文引入不确定理论作为数理工具，将利率假设为一个不确定过程，用建立在不确定微分方程上的利率期限结构模型模拟短期瞬
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随着金融理财的关念日益深入人心，人们对金融信息的需求也日益增大。人们通过网络获取金融信息的方式一种是用户主动搜索，另一种是系统的主动推荐，而如何向用户进行精准的信息推荐则是各大金融资讯平台的最重要目标之一。但是目前在推荐领域存在着诸多问题，如被推荐内容同质化程度高、数据量庞大、非格式化信息处理效率低、当前的静态推荐系统不能很好的捕捉用户偏好的变化而导致推荐精度低。 本文在前人研究的基础上提出了基
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2016年5月印发的《国家创新驱动发展战略纲要》把创新驱动发展作为我国一项面向未来的重大国家级战略，其中2020年是创新驱动发展战略实施第一阶段收官之年。创新是我国制造业转型升级的关键,创新能力的提升离不开金融的有力支持。ICT,是电子信息服务、通信服务和技术服务及其应用的有机结合，ICT产业正以其庞大的经济规模和迅猛发展的态势成为世界科技和经济发展的焦点领域。 因此，立足于2020年这一第一阶
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近年来，互联网金融产品迅速发展，互联网企业纷纷发展独立的金融生态链，如支付宝打造线上线下支付以及理财产品于一体的金融平台，微信支付也通过微信红包，特别是其中的抢红包产品打开了微信金融生态圈的入口，发展了如零钱通、理财通等内置金融产品。由于微信抢红包的社交性、娱乐性和便利性较强，参与微信抢红包的用户规模庞大，加上其关联衍生的金融产品和服务众多，蕴含的金融和经济价值巨大，有关微信抢红包现象的研究不断涌
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技术和交易观念的改变给金融领域带来了巨大的冲击，网络借贷的信用分析也成为了当代金融科技的一个热点的研究领域。从申请到还款全流程线上操作，网络借贷在提高交易便捷性的同时也带来了更高的风险。因此，提高平台对于潜在风险的识别能力十分重要。 信用评分模型的结果常被用作贷款审批流程的依据，一个表现较好的网贷用户信用评分模型会大大降低用户大量逾期给平台带来的风险。然而，目前在信用评分领域仍然面临着如下几个挑
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