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智能财务分析与诊断机器人的开发及实证检验_——来自我国A股上市公司的经验证据

近年来,随着人工智能技术的发展,金融、财务、投资、审计与会计的智能化问题引起广泛关注。本文应用人工智能技术,依据财务分析的基本理论和方法,结合中国上市公司财务特征,率先尝试开发了“智能财务分析与诊断机器人”,用于评价上市公司的综合财务绩效。该款智能机器人具有“速度快”“智能化程度较高”“专业能力较强”“相对公正客观”和“实用性较强”五大特点。本文应用该款机器人设计了两个投资决策实验,个股和组合实验结果均表明该款智能机器人能有效地评价和区分上市公司的财务绩效类型。根据其输出的综合绩效,买入高绩效型股票或组合,或买入绩效成长型的股票或组合,具有显著的超额收益;买入高绩效型股票或组合,比买入绩效成长型的股票或组合,具有更高和更稳定的超额收益。可见,基于人工智能的财务分析与诊断机器人具有稳健和有效的择股能力。

  • 2021-04-26
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艾瑞咨询汽车行业2020年中国智能互联汽车产业变革研究报告探讨汽车智能化互联化发展对汽车产业影响

智能网联汽车产业发展包括单车自动化和车联网两大发展领域。其中单车自动化预 计在未来两年将会迎来L3级产品的量产落地,L4级将会在未来5-10年实现落地。L3 级及以上产品的落地这将会相继带动包括:毫米波雷达、激光雷达、智能芯片等产 业链上游环节的发展机会;

  • 2021-03-18
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物联网简要介绍

第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络。第二,物联网将用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信第三,互联网实现了人与人之间的远距离通信,而物联网让物与物“开口说话”了。

  • 2021-04-22
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基于应变式传感器的扭矩检测系统设计

近年来,随着科学技术的进步和测试技术的发展,对扭矩传感器提出了更高的要求。工程和实际中,许多情况下必须控制和知道扭矩的大小。本文是在对比多种传感器的基础上针对其他扭矩传感器的缺点,研制开发了- -种结构简单,工作稳定的新型高精度应在式扭矩测量仪。

  • 2021-04-24
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华为敏捷校园网络解决方案

华为敏捷校园网络解决方案-针对各种新教育应用,高校校园网络必须要有质的提升,才能让高校信息化适应现代化教学变革。同时网络自身的管理与维护不希望占用网管部门太多精力,需要尽可能减轻运维负担。校园网络与信息化部门同时还承担了学校教研创新的任务,需要体现出技术前沿的理念,并且能够看到并引领信息化发展的潮流,为提升整个学校的科研学术水平贡献独特的价值。

  • 2021-04-22
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基于改进的二进制蚁狮算法的特征选择模型及应用_赵转哲

了降低滚动轴承故障数据集的特征维度,选取最有效的数据特征,首先提出一种改进的二进制蚁狮算法,该算法通过引入种群保护集机制,对具有寻优潜力的部分蚂蚁进行保留,并将保护集内群体与主群并行迭代,以加强算法的全局寻优能力,然后通过0-1背包问题验证了该算法的有效性;最后将上述改进融入混合式特征选择模型中,在UCI标准测试数据集与凯斯西储大学滚动轴承故障数据集上分别应用该模型进行特征选择,实验结果表明,融合改进二进制蚁狮算法的混合式特征选择模型的识别精度与特征约简能力均得到明显的提升。

  • 2021-04-20
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研报通信行业移动广电共建共享700MHz5G网络再探相关受益环节

通信行业移动广电共建共享700MHz5G网络再探相关受益环节

  • 2021-04-16
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研报电子元器件行业MLCC专题电动化智能化5G驱动行业景气持续上行国产替代加速

电子元器件行业MLCC专题电动化智能化5G驱动行业景气持续上行国产替代加速

  • 2021-04-16
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

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