“互联网+”时代的思想政治教育困境及对策研究

随着大数据时代的到来,互联网在思想政治教育过程中具有不可估量的作用,它促使思想政治教育更加便捷与高效,但同时也深藏着潜在的危机。尽管技术性问题得到了较好的突破,但价值引导问题仍然是思想政治教育的重点和难点。时下,"互联网+"时代的思想政治教育面对诸多挑战,教育者和受教育者同时面临着信息筛选、管理难度加大、挑战主流意识形态、缺乏规则和责任意识的困境,阻碍了思想政治教育工作的顺利开展。为此,思想政治教育要紧紧抓住"互联网+"时代的技术性优势,净化网络思想政治教育环境,转变思想政治教育观念,创新思想政治教育方式。     

大数据知识产权法律规制研究

大数据具有多重法律属性,其所具有的知识产权法属性虽然作为多重属性中的一种屡被提及,却多用于多重属性的整体性研究,或者具体行为的判定研究,尚且缺乏较为深入的专门探讨。在知识产权法律规制模式下,深入分析大数据的知识产权法属性,并以大数据的法律规制为基础,进一步完善现有的知识产权法律制度,将有助于知识产权法对包括大数据在内的更多信息、技术形态进行更为有效的规制与保障。     

中央企业经营者道德风险行为监管概念模型

目前,中央企业经营者中的一些道德风险违规行为时有发生,给国有企业的改革、发展和稳定带来了不良影响。本文从行为动机、行为收益、行为能力3个方面分析了道德风险行为的成因,归纳与总结了5种典型性道德风险行为,构建了三维度的监管模型,提出了建立健全预防中央企业经营者道德风险行为监督管理的新思路。     

英汉基本颜色词比较分析

基本颜色词在不同的民族语言中，由于人们的生理机制、认知机制相同，具有相同的语义原型，又通过隐喻转喻等认知方式，具有相同的认知意义。但语言作为文化的载体，受本民族的历史、文化、习俗、生活方式等的影响，又具有自己的个性，基本颜色词也不例外。     

模块化理论的流变与拓展

通过对模块化理论既往研究的梳理,发现技术模块化和组织模块化之间存在着动态的匹配模式,并不是如早期的研究所认为的那样,技术和产品的模块化和组织模块化之间存在着必然的关系。它们之间的关系是一种动态的权变的关系,在不同的模块层面有着不同的对应关系。模块化与企业资源集约以及企业创新之间的关系也是一种不确定的关系,模块化有时也会增加企业的成本,在一定条件下还会阻碍企业的创新。关于模块化与供应链管理关系的研究是一个新兴领域,模块化的供应链网络有利于跨企业的资源利用与整合,也能因此而节约企业的各项成本。产品生产的模块化会要求供应链重新设计,这种重新设计会导致供应链变得更加柔性化和松散集成,这对于供应链的管理提出了新的要求。     

我国固定资产投资比例产出弹性及时变波动研究

文章基于扩展C-D生产函数,利用1991-2012年分段省际面板数据,通过贝叶斯面板模型,估计和分析了我国固定资产投资比例产出弹性的后验分布及其时变波动特征.研究表明:在我国固定资产投资比例产出弹性的波动区间为0.1652至0.2254,在不同的时期有不同的后验均值,存在一定的波定性,经历了先下降后上升再下降的波动过程;后验均值与GDP增长率存在明显的相关关系,随着GDP增长率的起伏而起伏,且稍滞后于GDP增长率.     

论文天祥《胡笳曲(十八拍)》

文天祥《胡笳曲》(十八拍)既是借蔡琰不幸遭遇,写个人离乱身世;亦是集忧国伤世的杜诗,抒悲痛之情.文诗也表现出对蔡诗、杜诗的继承与创新,体现出自身的艺术特色.     

海南高速公路东线边坡植物群落物种多样性及其与环境关系

沿海南省东线高速公路设置13个样地,对其进行植被群落物种多样性调查,并采集样地土壤,测定含水量、p H、有机质、全N、电导率等指标,探讨植被群落物种多样性、群落类型以及α多样性指数与土壤因子的关系.结果表明:样地共调查到植物43种,分属17科41属,其中,禾本科、豆科分占物种总数的23.25%、18.60%.狗牙根、蟛蜞菊、野扁豆、紫茎泽兰在其群落中重要值都在0.2以上.根据TWINSPAN分类结果,将样地植物划分为四个群落类型:厚藤—蕨—蟛蜞菊,狗牙根—蟛蜞菊—假马草,紫茎泽兰—野扁豆—土牛膝,黄花稔.高速公路边坡的α多样性偏低.Margalef指数、Shannon-Weiner指数与含水量正相关,Pielou指数与含水量负相关.Shannon-Weiner指数、Simpson指数与有机质、全N、p H、电导率正相关,与C/N负相关,Margalef指数刚好相反,表明土壤含水量是边坡植被α多样性差异的最主要影响因子.     

一种新的高维数据降维方法

一、前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的发展,我们面对的数据越来越复杂,往往具有如下特点:(1)样本点数量巨大;(2)数据收集的频率越来越高;(3)数据内部存在结构化的特征;(4)指标变量众多。例如天气状况,用来描述气象特征的指标非常多,像温度,湿度,气压,风力,降雨量等等,对于每时每刻的天气状况,可以用多变量组成的向量数据细致的表示。大量出现的高维数据不仅提供了极其丰富、详细的信息,而且对数据分析中的变量选择、多元建模带来了挑战:怎     

上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画"常规"的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。