关键词： 产业政策   企业全要素生产率   文本分析   机器学习  

摘要： 全要素生产率是经济增长可持续性的重要表征,是经济高质量发展的动力源泉。提升全要素生产率对开启全面建设社会主义现代化国家新征程有着重要的战略意义。产业政策是政府引导绿色创新战略、加快推进供给侧结构性改革、促进产业结构调整升级的重要政策工具,如何通过优化产业政策来提高企业全要素生产率是现代化产业体系建设的重要课题。结合传统计量与机器学习方法,从政策内容、政策目标和政策手段3个角度,系统地探讨产业政策选择对企业全要素生产率的影响效应。基于2007~2020年1 238家上市公司的实证研究表明,产业政策内容、目标和手段的差异对企业全要素生产率有着不同影响。研究发现:政策内容中公共服务、资金投入、目标规划、金融支持、消费补贴等政策的出台能够促进企业的全要素生产率,海外机构管理政策的出台则抑制企业全要素生产率的提高;政策目标中产出目标设定对企业全要素生产率有抑制作用,而能效目标和劳动生产率目标则对企业全要素生产率有促进作用;政策手段中税收优惠和政府补贴对企业全要素生产率均有促进作用。从重要性排序看,政策手段作为对企业的直接干预,对企业全要素生产率的影响排在前列,其中,税收优惠对企业全要素生产率的影响最大,政策补贴次之;再次是目标规划政策的出台,进一步肯定了中国政府制定的发展规划对企业发展的重要影响;随后是公共服务,说明政府对公共服务的重视程度对企业全要素生产率也有着重要影响;排在第5、第6位的是消费补贴和资金投入,随后是海外机构管理;排名第8~10位的依次是能效目标、劳动生产率目标和产出目标。对比线性回归和机器学习方法,两者结论基本一致,但机器学习方法的拟合优度、均方差误均优于线性回归,有助于提高产业政策效应分析的准确性,其适用于产业政策选择决策场景。本研究可为提升政府政策决策智能化水平、强化政府治理能力提供文献支撑和分析工具。

关键词： 数学学习   认知基点   高质量学习   比例尺的意义  

摘要： 数学学习的本质是基于认知基点的建构与发展。根据认知基点的不同可以把数学学习分为三种基本类型:基于原型经验的抽象概括、基于原生知识的逻辑推理和基于数学知识的迁移应用。通过唤醒基点、循基建构、外化应用和拓展提升四个活动环节的设计与实施,可有效撬动学生的认知基点,推动数学学习高质量展开。

关键词： 金融时序预测   Transformer模型   域适应   迁移学习  

摘要： 金融市场预测通常被认为是数据挖掘中最具挑战性的任务之一。最近Transformer模型在提高金融时序预测(Financial Time-Series Forecasting,FTSF)的精度方面取得了成功,但由于作为隐含的复杂信息,且可用的标记数据较少,当前基准在该领域的泛化能力较差。为缓解干净数据不足导致的过拟合问题,提出一种Transformer结合对抗域适应的深度迁移学习框架TADA-FTSF,用于金融领域TSF任务,以提高深度预测模型的可靠性与准确性。

关键词： 柔性行政方式   依法行政   政府治理创新   法治政府   行政民主化  

摘要： 柔性行政方式是行政主体实施的不具有强制性的行政活动方式,具有广泛参与、两造互动、平等协商、自由选择等特点。合法行使柔性行政方式受到三个层面的限制。一是在有法规规定时,柔性行政方式的运用要从其规定;二是在有规范性文件规定时,行政机关要恪守平等原则;三是在既无法律规定又无规范性文件时,行政机关要遵守合法、合理、自愿、公平、公开、公益的原则。柔性行政方式是行政民主化的体现,今后需要加强柔性行政方式的共性及个性研究,并对刚性行政方式作出民主化和科学化调整。

关键词： 复变函数与积分变换   教学设计   学习方法  

摘要： 针对复变函数与积分变换课程内容抽象,理论性强,学生难以保持学习热情和兴趣的问题,在绪论课中围绕学生学习新课程时感兴趣的问题,进行了相应地教学设计.通过精心选取和引入的几个专业案例,搭建工科数学与专业理论课程的桥梁,使学生从一开始就能意识到本课程对后继专业的重要性,激发学生学习本课程的兴趣.同时,介绍了适合本课程特点的学习方法.

关键词： 小学数学   认知结构   单元整体教学  

摘要： 认知结构学习理论是新一轮课程改革重要的理论依据。当前数学教学还存在以知识点为中心的“点状化教学”,缺乏知识间关联性和一致性,学生获得的是“碎片化”知识。基于认知学习理论的单元整体教学设计要从整体关联的视角,以数学知识的内在联系和学生已有的认知为基础,通过提炼核心概念、确定学习起点、确立单元目标、统整教学内容、设计问题链等路径帮助学生建构完善的认知结构,落实学科核心素养。

关键词： 预算维护   近质心近邻   核方法   在线分类   标签噪声  

摘要： 核方法被开发用于处理在线分类中的非线性分类问题,在计算核函数时,为了避免支持向量的数量随数据流而无限增加,近年来发展了预算维护算法。现有的固定预算的核分类算法在分类性能上会受标签噪声的严重影响。为了解决该问题,提出一种基于kNCN的标签噪声在线核学习方法。当缓冲区达到预算规模时,该方法利用kNCN原则,为缓冲区内每个支持向量找到k个近质心近邻点,通过计算它们之间的局部标签不一致性来构建删除候选集和锚点集,再对删除候选集内所有实例建立试错模型,在锚点集上检验试错模型的分类准确率,从而判断哪个支持向量最应该从缓冲区中删除,实现固定预算的维护。人工合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,本方法在固定预算的感知机和被动攻击算法上的应用中,在标签噪声场景下有效提升了分类性能,在6个数据集上的综合排名优于其他对比算法。

关键词： 机器学习   因果关系   因果学理论   因果模型   因果学习技术   因果学习应用  

摘要： 机器学习是人工智能和数据科学的核心所在,被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域;随着机器学习的发展及应用领域的延伸,模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结合的方法,可以增强模型的可解释性,解决公平性等问题,其研究已逐渐成为学术界的热点。因此,在介绍因果学习的相关理论知识的基础上,根据因果学习所能解决的问题对因果解释、因果监督学习、因果公平、因果强化学习等技术进行了全方位的分析概述;从多角度归纳了因果学习在医学、农业和智能制造等领域的应用。最后,总结了因果学习存在的一些开放性问题和挑战,并给出了未来的研究方向,旨在推动因果学习的不断发展。

关键词： 交通气象   高速公路   浓雾   机器学习   贵州  

摘要： 利用2020—2021年贵州省自动站逐小时观测资料,结合地面、高空气象观测及卫星云图等多源资料,筛选出36次浓雾过程,分析了辐射雾和锋面雾的分布特征,探讨高速公路浓雾的气象阈值,通过选取与贵州大雾相关的气象要素建立预警模型,同时运用EC预报资料进行预警指标检验。研究表明:(1)贵州全年各月均可能出现浓雾,其中锋面浓雾多于辐射雾,锋面浓雾常出现在秋冬季;辐射浓雾夏季发生频次高于其他季节且出现次数明显少于前者。根据大雾的空间分布特征,全省各区域都有可能发生这两种雾,但锋面浓雾主要分布在中西部区域,贵阳、息烽、开阳为中部地区浓雾多发中心,大方、普安、晴隆为西部中心;辐射浓雾主要分布在中东部区域,其中息烽、开阳为中部区域的辐射雾中心,德江、万山、丹寨为东部区域的中心。(2)使用SMOTE算法平衡数据后,采用SVM、RF和LR模型建立浓雾预测模型。实验显示,结合SMOTE的RF模型预测效果最佳,准确率达90.6%,有效提升预报精准度。

关键词： 深度学习   小学数学   教学策略   “分数的意义和性质”  

摘要： 在新时代背景下,小学数学教学发挥重要的育人价值,不仅要优化学生的学习方式,还要引导学生逐步养成深度学习的习惯,促进学生学习能力的发展.基于深度学习理念,小学数学课堂在教学策略和教学方法上都有一定的创新和发展,能够帮助学生理清数学知识的本质,引导学生用数学思维看待问题、思考答案.基于此,文章明确了深度学习理念的概念和特点,阐述了在小学数学教学课堂运用深度学习理念的价值,并通过以预促学、以问促思、以境促联等方式,完善了小学数学课堂深度学习的教学方法,以期为小学生构建高质高效的数学课堂.