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对冲基金分布复制模型的协方差估计与算法实现_孙慧萍

针对对冲基金分布复制模型在计算过程中采用指数加权移动平均方法来估计协方差,存在计算量大以及完全依赖样本的问题,使用基于因子估计和基于收缩的协方差估计方法进行计算,并引入预处理技术消除金融数据噪声的影响.实证分析表明,因子模型在样本数较少的情况下并没有体现出降维优势,而运用收缩的协方差矩阵估计,所获得的复制策略的单位风险价格在这三种方法中是最高的.

  • 2021-05-06
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户外广告资源配置优化模型及算法研究_朱军

针对户外媒体广告的特点,提出了一个户外广告资源配置优化模型,将其建模为一个带约束的整数优化问题,最大化户外广告的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出了一种协同混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明了该算法的有效性。将这种模型运用于户外广告进行综合定价,能够较好地解决广告主和相关广告运营企业的共同利益互存,使双方的利益最大化。

  • 2021-05-06
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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

  • 2021-05-06
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实（XR）、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展，极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式，沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域，沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征，创造出了更优质的学习空间，学习者可进行各种模拟体验，为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验，不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学；也可用于培养学习者的创新性思维和想象力，还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面，进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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基于Hotbooting_Q算法的多微网能量交易博弈模型_李聪

文章构建了多个风-光-储微网能量交易博弈模型,每个微网可根据风光等新能源机组的发电水平以及负荷需求,确定自己与其余微网和上级电网的能量交易策略。在对多微网能量交易博弈模型的求解上,提出了一种将热启动Hotbooting技术与Q-学习相结合的Hotbooting Q交易算法,并以电力市场相似场景下的大规模实验数据作为训练数据。通过算例表明,微网间能量交易减少了从上级电网的购电量,采用Hotbooting Q交易算法可加快系统的收敛速度,提高微网的交易学习效果。

  • 2021-04-23
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智能建筑在智慧城市发展中的作用

目前，全球超过一半的人口居住在城市，各大洲的城市化程度都在上升，到2050年，这一数字将攀升至近70%。由于全球推进净零目标，建筑和城市变得更宜居、更可行和更可持续，再加上人口和城市化的增长，预计到2025年，全球智慧城市市场的价值将达到3.6万亿美元。

  • 2021-04-18
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中国人工智能产业发展联盟2020年虚拟数字人发展白皮书

在人工智能、虚拟现实等新技术浪潮的带动下，虚拟数字人制作过程得到有效简化、各方面性能获得飞跃式提升，开始从外观的数字化逐渐深入到行为的交互化、思想的智能化。以虚拟主播、虚拟员工等为代表的数字人成功进入大众视野，并以多元的姿态在影视、游戏、传媒、文旅、金融等众多领域大放异彩。

  • 2021-04-19
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题，提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量，识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方，在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法，利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标，识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征，其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正，以防止模型特征丢失。实验结果表明，对于实验所采用的哑铃模型，所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点；对于龙猫模型和椎体模型，该算法可以识别出所有模型特征，并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度，在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下，分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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