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科学评价基础教育信息化资源配置效率,可为区域教育管理者高效管理和分配现有信息化资源提供直接依据,促进教育数据治理支持下的精......
1978年改革开放至今,四十多年以来,我国税收收入实现逐年增长,与税收收入相关的国家税收政策日渐完善.税收收入不仅影响着居民的可......
股票预测研究一直是困扰投资者的难题。以往,投资者采用传统分析方法如K线图、十字线等方法来预测股票走势,但随着科技的进步和经......
研究背景:肺腺癌（Lungadenocarcinoma,LUAD）是肺癌最常见的病理亚型,属于非小细胞肺癌的一种类型,其多数起源于支气管黏膜上皮,多数......
近年来,温室气体排放引发的全球变暖导致高温、暴雨等极端天气问题,威胁了世界的可持续发展,对此,中国提出了“双碳”目标。而作为......
目的 探讨轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）患者逆转为认知正常（normal cognition, NC）的相关因素并建立预测模型。方法 ......
高通量测序技术的快速发展使得生物医学大数据呈指数级产生,这为数据驱动的癌症预后标志物识别和预后模型研究奠定了坚实基础,儿童......
数据规模的迅速增长和数据特征的多样化使得数据分析高速发展,也使得数据分析需要处理的对象越来越复杂,进而需要更多的变量特征来......
为了应对全球变暖问题,《京都议定书》首次将二氧化碳排放权作为一种商品。研究碳交易价格在抑制全球变暖、帮助碳市场健康发展、......
异象因子的研究由来已久,但已有研究发现现有的许多因子是数据挖掘的结果。同时,也有研究者发现不同市场的因子具有不同的预测效力......
本文从研究背景和研究意义出发,分析了近两年原油价格的走势情况,通过探究原油价格机制的形成、原油价格波动因素探究以及国际原油......
学位
正则化方法是机器学习中常用的一种变量选择方法,适用于稀疏性的回归问题.当样本量巨大或者海量的数据存储在不同的机器上时,分布......
作为金融市场的参与者,人们最关心的一个问题就是:什么因素能驱动股票价格上涨,使其获得超额收益。学术界对于这个问题的研究一直......
随着首个在线旅游数据生态共建倡议书的发布,在线评论数据更加真实、准确地表达顾客的客观感受,成为商家和消费者情报的重要来源。......
根据中国基金业协会数据统计截至2019年初,我国私募证券市场股票策略中一共有近3万余只产品,而量化仅为1千余只,而根据海外对冲基......
当前我国保险业正处于一个高速发展期,未来市场潜力庞大,吸引了越来越多投资者的关注,他们在选择上市公司进行投资时,首先考虑的指......
随着计算机计算能力的增强,高维时间序列预测在各领域中的应用也随之更加广泛。宏观经济数据预测是最具重要意义的方向之一。宏观......
世界经济格局变化引致金融环境不稳定的背景下,银行业作为金融行业的核心组成部分,在保证国民经济的运行畅通方面扮演着举足轻重的......
模型选择性推断是近年来研究的热点问题之一,数据引领模型成为了新的发展热潮.许多学者为解决医学、金融等多个领域的实际问题提供......
目的:利用生物信息学方法确定与肝细胞癌临床表型相关的关键基因,探讨其与肝细胞癌的关系。方法:利用TCGA数据库中的数据集进行差......
在神经影像学领域,静息态功能脑网络分析有了一定的进展。然而,传统的功能连接网络通常是基于成对相关来构建脑区之间的二阶关系,......
大脑作为人类各项机能的处理核心,拥有最复杂的生理构造。将功能脑网络方法与机器学习结合已经成为神经影像领域非常有效的研究方......
为解决早期乳腺癌筛查中医师进行影像阅片的高强度性和容易存在误诊漏诊的问题，本文针对乳腺钼靶钙化图像的良恶性诊断提出一种基于......
实际生活中,每一特定结果与其关联特征的因果关系往往不可能在短期内形成,通常都会存在一定的时间滞后效应。例如:上市公司违约风......
近年来,寻找最合适的前馈神经网络（FNN）架构引起了极大的关注。一些研究提出了一些自动的方法来找到一个小而充足的网络结构,无需额......
近几年来,随着我国政府对个体工商户发展的支持,个体工商户已逐渐成为我国民营经济的重要组成部分,同时其融资需求也进一步扩大,银......
文章采用高维数据变量筛选的方法对衡量员工离职的诸多因素进行统计分析,并对员工离职情况进行了预测.分别使用了由文献[1]提出的M......
随着数字经济时代的来临,基于互联网、移动互联网以及人工智能技术的经济活动每时每刻产生了海量大数据,这些海量大数据又反过来驱......
Lasso方法是变量选择领域的一类重要方法,它具有计算上的简便性.SCAD和MCP在一定程度上降低了Lasso估计的偏差.本文在对影响我国各......
在要求可解释性的机器学习和统计应用中,变量选择对分类和回归任务十分重要.本文提出了一种基于Copula爛的变量选择方法,利用Copul......
变量筛选在各类生活场景中都有着广泛的应用,例如在探究影响疾病的关键基因时,可能的关键基因数远大于获取到的患者样本数,并且在......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Vapnik等人提出的一种以统计学习理论为基础、以解决有限样本为目标的机器学习新方法,......
气态污染物对于环境的影响很大,尤其是对全球气候的影响,从长远的角度来看,这种影响将是十分严重的。所以,在本文中将针对三种主要......
近几年,我国经济处于高速发展的阶段,在市场大背景下,制造业也快速扩张,在国民经济中处于主导位置。然而,随着全球经济快速发展,公......
长期以来,能源产业一直在我国经济发展中起基础性作用,其发展的状况,既关系着我国的能源安全,也与我国的民生问题息息相关,是实体......
喉癌是头颈部常见的恶性肿瘤,且大多数是鳞状细胞癌。下咽癌在临床上相对少见,占头颈部恶性肿瘤的3.0%-5.0%,同时它也是头颈部肿瘤......
面对当前生态环境的恶化和传统能源的不断枯竭,清洁能源的发展已成为各国的迫切需求。在众多清洁能源中,太阳能因其分布广泛、绿色......
钢材作为高强度综合性能更优的工程结构材料,应用于各个领域。为了提高市场竞争力以及满足社会需求,企业不得不改善钢铁产品的性能......
稀疏性重构是近几年快速发展的一类问题,在许多交叉学科有着广泛的应用。随着人类信息获取能力的不断提高,产生的数据量成倍增长,......
近年来,随着第二代基因测序技术的快速发展,基因表达数据量也逐步增大。基因表达数据含有基因活动的丰富信息。从基因表达数据中挖......
本篇论文研究了高维门槛模型的稳健估计和变量选择问题,以及多类型复发事件数据下的一类Box-Cox转移模型。门槛模型被广泛应用在经......
目的:本研究旨在确定合理的降维和变量筛选方法来选择合适的预测因子,利用现有的已接受肝穿刺活体组织检查术的乙肝患者的血清生化......
压缩感知突破了奈奎斯特-香农（Nyquist-Shannon）采样定理的局限性,成为了信息处理领域新的支撑理论.压缩感知合并了信号的采样和压缩......
原油脱盐过程是石油精炼工艺中至关重要的一环,由于石油炼制过程的高度一体化,脱盐过程的失败可能导致整个原油精炼过程的瘫痪,甚......
