【摘 要】
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卷积神经网络对原始信号特征的提取能力强，调整参数少，能进行并行学习，比其它神经网络决策精度更高。运用卷积神经网络对我国住户贷款余额进行了预测，结果显示，模型的平均预测误差仅为0.7848%，比支持向量机的4.2762%减小了81.4134%，比随机森林的2.9209%减小了72.7892%。提出了利用卷积神经网络对样本外变量发展趋势的预测方法，并运用该方法预测了2022-2026年我国住户贷款规模
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卷积神经网络对原始信号特征的提取能力强，调整参数少，能进行并行学习，比其它神经网络决策精度更高。运用卷积神经网络对我国住户贷款余额进行了预测，结果显示，模型的平均预测误差仅为0.7848%，比支持向量机的4.2762%减小了81.4134%，比随机森林的2.9209%减小了72.7892%。提出了利用卷积神经网络对样本外变量发展趋势的预测方法，并运用该方法预测了2022-2026年我国住户贷款规模，通过分析，表明这一预测结果有较高的可信度。
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随着互联网技术的大力发展，电子招投标技术开始在我国建筑工程领域内广泛应用，电子招投标系统的建立可以有效提高工程工作效率。文章分析了电子招投标系统应用的优点，从建立完善并不断优化的电子招投标管理平台、落实相关信息的公开制度、完善电子评标功能、建立统一的投标诚信数据库等方面，提出电子招投标系统在建筑工程招投标中的应用策略。
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招投标作为国有企业重要的经营活动之一，也是违规行为多发的领域，有必要重点加强合规管理。国有企业招投标常见的违规情形包括规避招标、相互串通、违规组建或调整评标委员会等。因此，国有企业需要健全招投标规定，加强人员培训；政府要加大指导和监管力度，以提高国有企业招投标合规管理水平，助力国有企业规范经营。
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