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人工智能主题股票的投资风险分析——基于VaR和Copula模型视角

股票市场是经济发展的晴雨表。时下人工智能兴起,相关人工智能产业发展迅 速。在人工智能大热的趋势下,越来越多普通投资者希望投资于股票市场中与人工 智能主题有关的上市公司股票,期望从中获得回报。普通投资者在二级市场参与投 资人工智能主题股票,主要有两种方式:一是直接对相关股票进行买卖;二是通过 买卖专注投资于人工智能主题股票的开放型基金。任何投资都有风险性,二级市场 也不例外。为了分析人工智能股票的投资风险特征,本文选取 2017 年 4 月 20 日 到 2018 年 11 月 20 日,共计 393 个股票交易日为样本时间段,以前海人工智能主 题混合基金、华夏沪深 300 指数基金,以及融通人工智能指数基金和其投资组合 持仓占比排名前 10 的人工智能主题个股作为研究对象,借助 Matlab、Eviews 和 Excel 等工具先通过描述统计的方法分析数据的分布特征等,再通过构建适当的 VaR 和 Copula 模型,对它们的投资收益风险和相关性进行定性和定量相结合的实 证研究。

  • 2021-06-29
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智慧城市、智慧图书馆与智慧图书馆员

智慧城市、智慧图书馆与智慧图书馆员之间的关系

  • 2021-07-08
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基于SLS的熔模精铸技术及板料成形快速模具技术的开发研究

传统的熔模精铸工艺具有铸件尺寸精度高,表面光洁等优点,能够制造结构特别复杂的零件;然而普遍采用金属压型制造蜡模的缺点限制了该工艺能够加工制造任意复杂形状和结构零件的能力,阻碍着熔铸法本身优势的发扬。

  • 2021-06-29
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基于KPCA-PSO-SVR的单件小批加工过程质量预测研究

随着智能制造技术的迅猛发展,生产方式呈现出智能化、分布式和网络化的特点。大批量生产方式逐步向小规模个性化方式转变。生产方式的转变对产品质量保证方式提出了新的要求。由于单件小批生产存在品种繁多、样本数据少等特点,传统的统计过程控制已无法满足单件小批生产方式的质量控制要求。因此,如何保证单件小批生产过程的质量一直是质量管理研究中的热点和难点。

  • 2021-06-29
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成长期中小型智能制造企业研发人才激励机制研究——以A公司为例

由“制造大国”走向“智造大国”,是中国寻求新的发展和突破的关键。对中 国企业而言,这也是新的发展机遇。智造的一大主要组成力量,即是其在智能制 造领域的应用和体现。对于中国经济而言,如何能够在这一轮智能制造领域的角 力中脱颖而出至关重要。目前,除了 BAT 等超大型公司之外,还有越来越多的中 小型企业在智能制造领域进行探索。但是,这些处于探索期的成长型中小科技企 业,却面临层层障碍和壁垒。资金不足、机会缺少、人才流失,都困扰着它们的 成长和发展,甚至影响到了它们的生存。对于企业界所面临的这种难题,现有学 术界的讨论较少;已有的文献主要是讨论了智能制造的基本概念、相关内涵和启 示等,较少对中小型智能制造企业面临的实践难题展开深入研究。

  • 2021-06-29
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  • 59页
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GEP公司营销方案策划

当前,人类社会已步入大数据时代。人们正在经历以大数据技术为主导的第 4 次产业革命。此次产业革命以数字化、网络化、智能化等技术为核心,推动了几乎所有工业领域的智能化、绿色化转型。无论是德国的“工业 4.0”,还是美国的“工业互联网”,以及我国的“中国制造 2025”,智能制造已处于此次产业革命的风头浪尖。

  • 2021-06-29
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液压元件数字化车间智能仓储管理系统研究

制造业是实体经济的主要部分,是供给侧结构性改革的主要领域。当下,随着新一代信息技术与制造业加快融合,以智能制造为核心早已变成全球先进制造业发展的主旋律。液压元件是高端装备的核心部件,是液压传动的关键部分,但我国液压元件的生产制造水平包括仓储管理水平传统且落后。对液压元件制造数字化车间仓储管理的研究及其自动化智能化水平的提升,对我国装备制造业的发展具有重要意义。

  • 2021-06-29
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基于工业机器人的柔性装配线教学平台及教学软件设计

随着我国经济发展水平的不断提高,制造业正在向信息化、智能化的方向发展。面对这一发展趋势,政府提出了《中国制造2025b强国战略,旨在提高我国的制造水平。智能制造作为其中一个重点工程,它的建设离不开具有相关专业知识的技术人员的参与,由他们来从事智能制造相关技术的开发和系统的设计工作。在这个大背景下,高校的人才培养也应该紧跟制造业发展的步伐,开展相关的教学和培训工作。因此,需要开发出一款能体现出智能制造理念、面向高校教学的科教设备。柔性线应用到较多智能制造技术,其具有自动化程度高,生产方式灵活,扩展性强等优点,逐渐被国内制造企业应用于生产之中。

  • 2021-06-29
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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