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1.
非传统安全是我国近20年来重点关注的安全领域。对以中国非传统安全及相关主题为关键词的4 003篇中英文文献进行计量分析发现:从研究机构看,国内致力于非传统安全研究的机构主要有浙江大学、复旦大学、国际关系学院等,但还未形成全国范围内的开放、合作格局;从作者分布看,国内不同学科之间缺乏交互性,不同机构的研究人员之间也缺乏合作,而国外研究者的网络密度相对于国内学者要高;从关键词共现、聚类分析与突现词分析图谱来看,国外研究主要着眼于非传统安全研究的细分领域,中国的非传统安全研究在发展和演变过程中形成了四条演进路径,即高阶政治安全研究(1999—2004年)、低阶政治安全研究(2005—2009年)、软性安全研究(2010—2014年)、安全范式以及安全场域研究(2015年至今)。  相似文献   
2.
文章提出具有卖空总量限制、阈值约束和V型交易成本的多阶段均值—半绝对偏差(M-SAD)投资组合优化模型。该模型分别运用均值和半绝对偏衡量资产的收益率和风险。由于交易成本的存在,该模型不满足无后效性的动态优化问题。文章将该模型近似为一般动态规划问题,提出一种新的离散迭代方法,并证明该算法是线性收敛的。最后,文章通过实证研究比较分析卖空总量限制和风险偏好系数取不同值时对投资组合最优策略的影响,验证模型和算法的有效性。  相似文献   
3.
以数字化、网络化、智媒化为核心特征的互联网作为一种崭新的社会组织形态,开启了中华优秀传统文化生产传播的崭新篇章。人文互创是“互联网+”时代中华优秀传统文化传播的本质要义,以文载道、以网传道、以人弘道是人文互创的价值旨归。推动全球化、全民化、全媒化时代的中华优秀传统文化网络化传播,要坚持宏微互促思路,有机整合“互联网+”和“文化+”的具体形态。提升“互联网+”时代中华优秀传统文化传播的人文互通效能,要以网络的主客联通对接文化融通和人心畅通,以文化的中外融通指引网络互通和人心畅通,以人心的内外畅通验证网络互通和文化融通。  相似文献   
4.
Damage models for natural hazards are used for decision making on reducing and transferring risk. The damage estimates from these models depend on many variables and their complex sometimes nonlinear relationships with the damage. In recent years, data‐driven modeling techniques have been used to capture those relationships. The available data to build such models are often limited. Therefore, in practice it is usually necessary to transfer models to a different context. In this article, we show that this implies the samples used to build the model are often not fully representative for the situation where they need to be applied on, which leads to a “sample selection bias.” In this article, we enhance data‐driven damage models by applying methods, not previously applied to damage modeling, to correct for this bias before the machine learning (ML) models are trained. We demonstrate this with case studies on flooding in Europe, and typhoon wind damage in the Philippines. Two sample selection bias correction methods from the ML literature are applied and one of these methods is also adjusted to our problem. These three methods are combined with stochastic generation of synthetic damage data. We demonstrate that for both case studies, the sample selection bias correction techniques reduce model errors, especially for the mean bias error this reduction can be larger than 30%. The novel combination with stochastic data generation seems to enhance these techniques. This shows that sample selection bias correction methods are beneficial for damage model transfer.  相似文献   
5.
文章基于改革开放以来的煤炭、石油、天然气、一次电力及其他能源消费增长率年度数据,运用HP滤波和MS-AR模型,透析能源消费周期多阶段的区制属性,刻画我国能源消费增速的时间路径变化特征。结果表明:(1)除一次电力及其他能源消费增长率外,各能源消费增长率均处于窄幅震荡状态,21世纪初呈现明显的下行态势;煤炭、石油增长率波动程度明显强于天然气、一次电力及其他能源消费增长率波动程度。(2)各能源消费增长率存在低速增长区制、中速增长区制、高速增长区制的三区制特征;以煤炭、石油为代表的传统能源消费增长率在低速和高速增长区制间动态跃迁,仅在相关政策、重大改革方针出台后跃入高速增长区制,在中速增长区制具有持续性;天然气消费增长率在低速增长区制具有惰性;21世纪以来,一次电力及其他能源消费增长率维持在高增长区制。(3)区制特征与波动风险具有联动效应,高(低)增长区制具有高(低)波动风险。  相似文献   
6.
算法决策在社会信用体系建设场景中的应用日益广泛,信用信息客观公正性与信用主体权益面临更大挑战。作为一种新型权利,算法解释权能满足规制算法决策、保障信用主体权益的双重需求。然而,适用标准不明确、阶段与界限模糊成为阻碍算法解释权行使的主要因素。因此,应为算法解释权提供法治保障,明确其法律定位及适用标准,完善算法决策事前与事后解释的具体设计,同时建立对算法解释权主体的监督机制。  相似文献   
7.
脱贫攻坚与乡村振兴的衔接问题是目前“三农”领域的关注焦点。已有的研究中,多从政策理论层面宏观分析两种战略的辩证关系以及如何实现有序衔接。该研究从基层实践入手,以陕西省蒲城县D村为案例,探寻其在脱贫攻坚及乡村振兴衔接中的实践逻辑,研究D村在实现二者有效融合过程中的衔接机制。研究发现:从实践逻辑上看,脱贫攻坚补齐了乡村振兴中的“绝对贫困”短板,乡村振兴为建立长效脱贫机制提供内在动力。在这一互涵式实践逻辑的指引下,D村探索形成了以产业升级机制为核心、主体培育机制为关键、有效治理机制为基础、组织统筹机制为保障的衔接机制。最后提出村域脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接的实施路径,即推动传统农业向创新农业稳步升级,推动传统农民向现代农民积极转变,推动传统治理向乡村善治循序转化,推动扶贫组织体系向乡村振兴组织体系平稳过渡。  相似文献   
8.
在威廉姆森交易成本理论的基础上,探讨交易特性对农业合作社与农户之间合约选择的影响,发现社员身份特征在其中发挥调节作用。研究结果表明,资产专用性、风险性和规模性对农业合作社与农户之间签订一体化程度不同的合约具有明显的影响,其中,专用性对合约一体化程度的影响是正向的;而风险性和规模性对双方签订一体化程度更高的合约影响是负向的。但和非社员相比,股东身份使资产专用性对双方签订一体化程度更高合约的正向影响作用变大;并使风险性、规模性对双方签订一体化程度更高合约的负向影响作用变小,即股东身份作为调节变量发挥了显著效应。  相似文献   
9.
10.
We present APproximated Exhaustive Search (APES), which enables fast and approximated exhaustive variable selection in Generalised Linear Models (GLMs). While exhaustive variable selection remains as the gold standard in many model selection contexts, traditional exhaustive variable selection suffers from computational feasibility issues. More precisely, there is often a high cost associated with computing maximum likelihood estimates (MLE) for all subsets of GLMs. Efficient algorithms for exhaustive searches exist for linear models, most notably the leaps‐and‐bound algorithm and, more recently, the mixed integer optimisation (MIO) algorithm. The APES method learns from observational weights in a generalised linear regression super‐model and reformulates the GLM problem as a linear regression problem. In this way, APES can approximate a true exhaustive search in the original GLM space. Where exhaustive variable selection is not computationally feasible, we propose a best‐subset search, which also closely approximates a true exhaustive search. APES is made available in both as a standalone R package as well as part of the already existing mplot package.  相似文献   
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