关于上市公司财务预警机制的思考

目前,我国上市公司的信息披露尚欠规范,给证券市场的正常运作带来诸多不利影响,这也使得公司财务风险更加突出.上市公司很有必要保持警惕,建立适合于企业本身的财务预警系统,设计出相应的财务预警模型.     

基于EDM的用户行为建模及决策支持

在大数据时代背景下,面对高校各信息化系统所积累的海量数据,如何避免数据孤岛,融合多源数据,充分发掘隐藏在数据背后的有价值信息是亟待解决的问题。针对此问题,本论文采用EDM(Educational Data Mining)方法对原始数据进行数据清洗、数据融合、数据挖掘。在数据挖掘阶段,提出一种改进型的FP-growth算法,实现对频繁模式的发现与约减,并通过挖掘出的频繁模式构建用户行为模型,最后利用用户行为模型进行决策支持和用户服务推荐。实际应用表明,本文所提数据处理方案可以实现高校内部多源海量数据的挖掘与知识发现,具有较高的实用价值。     

高职院校创新创业教育的发展策略与实践模型

创新创业教育作为全社会创新创业生态圈的重要一环,近年得到教育行政部门的高度重视和大力推动。面对起步较晚、创新能力较弱等多重困境,高职院校创新创业教育要如何快速突围以实现跨越发展,是面临的现实难题。通过窥探五个发展阶段,明确了创新创业教育的发展定位;对生态圈进行相关性分析,梳理出创新创业教育的发展链条。在此基础上,厘清发展内涵的五个核心要素,提出了"联企业、借外力、壮实力"的发展策略。结合广州铁路职业技术学院改革实践,从发展定位、发展策略、发展内涵、发展成效四个维度构建实践模型,探索出创新创业教育务实发展的新路径。     

国内D&M信息系统成功模型研究现状述评北大核心CSSCI

从发文量、作者、机构、来源期刊和高频关键词分布状况对中文学术期刊刊载的应用D&M信息系统成功模型相关成果进行梳理,厘清该领域的发展脉络。从研究主题、研究内容、应用形式三个方面进行评述,为未来该领域的深入研究提供建议以供参考。     

基于FAHP的农家书屋工程服务评价研究

结合前人研究和具体调研,建立了农家书屋工程服务评价指标体系。运用层次分析法结合模糊综合分析方法对Q县农家书屋工程服务评价指标体系进行客观、准确、高效评价,对研究县域内的农家书屋发展状况具有重要意义。     

创可贴广告的优化策略——基于AISAS模型的分析

创可贴广告是当前最火爆的广告产品之一,以受众调查结果为依据,借助消费者行为学领域的AISAS模型对其进行分析.这类广告存在三大问题.一是在"注意—兴趣"的认知过程中,创可贴广告的总体表现虽然优于传统广告,但可优化空间巨大,仍需不断改进.二是在"兴趣—搜索—行动"这一从认知到行动的过程中,受众自发搜索行为较多,但较少有购买行动.三是在"分享"这一过程中, 受众的分享意愿并不强烈.针对这些问题,文章结合当前的媒介环境提出具有可行性的优化策略.     

基于级联深度卷积神经网络的档案图像真伪鉴别算法

针对档案数字图像内容的真实性鉴别问题,提出了基于级联深度卷积神经网络的图像真伪鉴别算法。该算法首先利用深度学习中的卷积神经网络模型自动提取特征点,然后构建协方差描述子作为特征点描述符并进行匹配,最后通过匹配的特征点判定篡改区域。实验证明,该算法能够准确地鉴别出图像的真伪。     

基于技术接受模型的新闻客户端用户行为和习惯研究

近年来,随着手机智能终端的迅猛发展和广泛普及,无论是苹果系统还是安卓的移动客户端都被广大用户和消费者青睐和普及,而用户对于新闻资讯类的客户端的使用和需求也十分旺盛。本研究基于1986年Davis提出的技术模型理论,以新闻资讯类APP的用户和消费者为研究对象,探讨该类客户端用户的接受使用行为和习惯的特征及其影响因素。研究结果表明,移动客户端感知的有用性和感知的易用性是用户考虑使用并接受的最重要前提,而社交压力和需求对影响用户的使用习惯也起着显著的作用,这意味着新闻客户端的开发更应该重视用户的人性化体验和归属感设置。     

基于遗传算法的分段装配序列优化研究

船体分段在装配过程中,多依据既往经验进行施工。但实际装配过程中存在工序不合理导致工时浪费的问题,因此采用遗传算法对船舶分段装配的工序进行优化,提出一个包括干涉、重定向、吊装工具等约束条件的装配序列优化体系,计算过程中采用遗传算法将优化体系作为目标函数进行优化求解,从而有效提高解决问题的效率,缩短确定装配工序的时间。