西部大开发与人力资本

文章主要阐述了在西部大开发中 ,应充分发挥人力资本的能动作用 ,实现资本与人力资本的和谐发展 ,进而促进西部经济的可持续发展     

关于大桂林旅游经济圈的思考

大桂林旅游经济圈是以桂林市区山水为核心向四周辐射，包括阳朔、临桂、灵川、兴安、龙胜等12个县。组建大桂林旅游经济圈具有重要的现实意义．新桂林市的成立为构建和发展大桂林旅游经济圈提供了历史机遇。     

山西能源大省可持续发展道路初探

山西作为我国的能源大省,研究其可持续发展具有非常重要的意义,本文在深入剖析了山西走可持续发展制约因素的基础上,从增强可持续发展能力建设的角度出发,提出了山西作为能源和资源大省走可持续道路相应的措施和建议.     

西部大开发对西南地区研究生职业价值取向的影响

本文是作者依据2000年6月对西南地区四所高校的研究生进行的职业价值取向的调查,运用横向比较和纵向比较的方法,分析实施西部大开发战略对西南地区高校研究生的职业价值观的影响,并针对研究生职业选择中遇到的问题,提出了相应的对策建议。很值得一读。     

数字化政府与企业金融化——基于大数据管理局的证据

成立大数据管理局可以集合各方各层信息，将外部环境和政策情况精准推送给相关企业，从而帮助企业迅速了解外部环境变化，据此做出资产配置调整。以2013—2021年间A股上市公司为样本，可以利用双重差分模型实证分析成立大数据管理局对企业资产配置金融化的影响。研究发现，成立大数据管理局显著降低了企业的金融资产配置比例，提高了企业的固定资产配置比例。机制分析发现，成立大数据管理局能够降低企业的存货增长率，并提高银行贷款规模。异质性分析表明，成立大数据管理局的影响在民营企业、小规模企业以及CEO具有一定学术背景的企业体现得更为明显。研究结果揭示了数字经济背景下政府政务服务转型对微观企业的经济影响及其内在机制，为后续政府合理规划数字公共服务方向提供了经验证据。     

从指缝里抠出来了五万元

洗衣服时水尽量开小一点，看电视时尽量不开灯，空调尽量不开，能不上网尽量不开电脑；如若需要查寻资料，如非紧急情况一律在单位进行。     

大模型时代下的决策范式转变

以ChatGPT为代表的大模型技术对传统决策范式带来了巨大冲击和挑战。在大数据时代，决策模型多为决策要素简单、决策场景受限、决策空间封闭的小模型。然而，真实决策场景实际构成一个复杂的社会物理信息系统，其决策环境、决策主体和受众认知行为等错综关联、高度复杂，导致小模型难以刻画决策场景的底层机理。大模型凭借通顺流畅的语言生成、通用广泛的场景适应、通达全领域的知识覆盖和通畅自然的人机交互能力，正在推动决策范式从计算决策到智能决策的转变，主要包括四个方面：数据来源、决策生态、决策模型及决策主体。面对上述范式转变，我国应从决策范式构建、智能决策理论发展及普适性决策推演引擎研发三个方面着手布局，加速推动智能决策代际升级，实现“决策优越性”。     

大数据技术下个人公平征信监管的数据治理维度

个人征信广泛用于信贷、租赁等经济交易场景，关乎征信主体重大经济利益。从国内外征信业发展看，大数据征信已经成为传统征信的重要补充，并呈现出征信主体多元化、个人信用信息泛化、征信过程智能化和自动化等特征。大数据征信一方面有利于解决缺少信用记录主体获得金融支持的困境，另一方面又可能带来信用歧视和不公，而现有征信监管未能有效回应。基于大数据征信数据驱动的本质，可借鉴数据治理的现有立法实践，在征信监管中一方面坚持和完善大数据征信下数据处理的透明度要求，另一方面夯实大数据征信机构在个人信息准确性和合法性方面的保障义务，并赋予信用主体挑战不公平征信结果的权利，以实现大数据下个人公平信用权益的有效保障。     

紫金茶业

紫金县位于粤东中部、东江上游东岸,东接五华县,东南与陆河县相连、与海丰县毗邻,南与惠东县相邻,西南与惠阳市惠城区相接,西与博罗县隔东江相邻,西北与河源市源城区相接,北与东源县交界。据了解,全县八成以上为山岭、丘陵,素有"八山一水一分田"之称,地理气候适合茶叶种植。目前全县茶园面积有8800多     

大数据下分位数回归通讯有效算法及其应用

考虑风险度量中常见的分位数回归模型，给出在超大容量数据且复杂数据类型下的几类快速分布式算法.虽然仅考虑分位数回归模型，但本文提供的算法大多数可以应用到其它更一般的模型中.由于分位数回归模型的目标函数为非光滑函数，通常的分块集成法和光滑函数高效通讯算法并不适用.本文首先针对完整观测数据，给出了分位数回归模型参数估计的等度连续法，光滑函数逼近法和改进的数萃(Meta)方法三种分布式通讯有效算法.进一步，考虑了非平衡半监督数据，分别针对无标签数据样本量较小和较大两种情形，提出了加权损失函数法和改进的数萃方法两种数据融合方法.所提出的方法可以把分散在不同机器上的半监督数据进行数据融合，从而实现不同数据类型和不同样本量情形下的高效通讯分布式计算，提高算法的精度和参数估计的效率.本文通过大量仿真模拟研究了所提出的算法在有限样本下的表现，并将其应用到了洛杉矶流浪人口数的实际数据分析中，发现其均具有较好的准确性.