信息网络与高校学生思想政治工作

信息网络的发展,给高校学生思想政治工作带来严峻的挑战,同时也带来了难得的机遇。笔者认为:高校应该以新的教育理念和工作方法,占领网络思想教育阵地,积极推进思想政治教育进网络工作。     

视频在IP网络中传输的质量研究

利用MEPEG-4视频TRACE作为输入源,通过分析MPEG-4视频的帧特性,提出了一种针对视频质量的网络传输服务质量保证机制;搭建了视频传输的仿真系统,分析了视频在网络传输中的特性,利用PSNR作为视频质量的衡量标准,在有服务质量保证和无服务质量保证机制的两种网络环境下做了仿真并比较结果,证明了提出的方法能有效提高视频质量．     

基于二阶段随机规划的城市医疗废弃物回收网络设计

城市医疗废弃物日益增加,且回收需求量受诸多因素的影响,难以准确预测,假定回收需求为确定值的医疗废弃物网络优化设计不能与实际需求相匹配。本文考虑了离散随机参数环境下,医疗回收网络设计中选址规划、分配计划及运输规划的协同优化问题,建立了以选址成本、运输成本最小为目标,设施与车辆能力限制为约束的二阶段随机规划模型。根据模型特点,设计了基于Benders decomposition的求解算法,同时,设计了一系列加速技术用于提高算法的求解效率。最后,以国内某城市医疗回收网络为背景设计算例,检验本文模型和求解策略的可行性和有效性。结果表明：相比确定性规划,随机规划的解能够节约总成本,结合一系列加速技术的Benders decomposition方法比CPLEX与纯的Benders decomposition更有优势。     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。     

基于复杂网络的投资组合优化研究

本文基于复杂网络的局部聚类系数改进了传统的全局最小方差投资组合模型。首先通过股票对数收益率的相关系数矩阵构造股票关联网络,然后计算股票关联网络的局部聚类系数,最后通过全局最小方差模型确定最佳投资组合。将改进后的模型应用于A股市场,经过夏普比率、信息比率和欧米茄比率的对比分析得出改进后的投资组合模型在样本外的表现优于传统的全局最小方差投资组合模型。     

网络密度、高管注意力配置与企业绿色创新:制度压力的调节作用

本文整合社会网络理论、注意力基础观和新制度主义理论等,通过对282家制造企业的问卷调查,采用多元回归分析方法,探讨了网络密度和高管注意力配置的交互匹配对企业绿色创新的影响机制,以及制度压力在其中的调节作用。研究发现,在高密度网络中,高管采用注意力聚集策略对绿色创新有显著正向影响;而在低密度网络中,高管采用注意力分散策略对绿色创新有显著正向影响。规制压力和模仿压力均正向调节网络密度和高管注意力配置的交互作用对绿色创新的影响,但模仿压力的调节作用更强。通过构建不同制度压力情景下网络密度与高管注意力的交互作用对绿色创新影响的理论框架,本文推动社会网络理论、注意力基础观等成熟的理论成果从一般创新向绿色创新研究领域繁衍,为企业绿色创新加入与主流理论的对话做了努力,为企业在绿色创新过程中根据不同的制度压力,以及所嵌入的组织间网络密度情况,选择合适的注意力配置策略提供理论参考。     

元宇宙与思想政治教育数字化发展

思想政治教育数字化发展是思想政治教育发展的时代课题,元宇宙是思想政治教育数字化发展必然面对的技术基础和社会环境。作为新的技术基础,元宇宙将赋能思想政治教育数字化发展,使思想政治教育数字化发展从零散化走向系统化。作为社会环境,网络沉溺问题、意识形态安全问题、数字异化问题在元宇宙依旧存在,甚至风险加剧,思想政治教育数字化发展在元宇宙中依旧面临着种种危机。思想政治教育数字化发展的未来掌握在思想政治教育主体手中,要合理面对数字技术及其引发的思想政治教育环境变化,处理好现实世界与虚拟世界、数字技术与思想政治教育、人与数字技术之间的关系,利用数字技术的特征助推思想政治教育发展。     

过度旅游的综合评价方法及其实证研究

针对过度旅游对旅游目的地造成紊乱的问题,对过度旅游的成因及危害进行总结分析,利用统计数据确定综合旅游密度、旅游强度、民宿密度3项判断过度旅游状态的指标,并将3项指标分数之和作为评价过度旅游的指标值; 使用Zipf分布双对数图与H/T断裂点法确定数据等级划分方式,采用定距分数累加方式建立过度旅游综合评价方法; 利用国内外代表性旅游城市的数据进行了实证分析,验证了所建立综合评价方法的可行性。研究认为,过度旅游综合评价分数给出了旅游目的地过度旅游程度的相对顺序,能够推测各样本过度旅游风险所对应的要素,为制定过度旅游对应政策的优先级提供参考; 在样本城市中,国外过度旅游目的地注重流量管控、征收旅游税等三四级对策,而中国过度旅游目的地注重景区保护和流量管控等二三级对策,尽管国内样本城市旅游服务负荷已高于部分发达国家,但未出现排斥游客的过度旅游现象; 国内仍需要利用经济手段避免部分地区的旅游业依赖,升级城市景区保护为城市全域保护,适时推进旅游税政策。     

Approximation of density functions by orthogonal series with grouped data

Summary Letg(x) andf(x) be continuous density function on (a, b) and let {ϕ_j} be a complete orthonormal sequence of functions onL ₂(g), which is the set of squared integrable functions weighted byg on (a, b). Suppose that over (a, b). Given a grouped sample of sizen fromf(x), the paper investigates the asymptotic properties of the restricted maximum likelihood estimator of density, obtained by setting all but the firstm of the ϑ_j’s equal to0. Practical suggestions are given for performing estimation via the use of Fourier and Legendre polynomial series. Research partially supported by: CNR grant, n. 93. 00837. CT10.     

A simple,automatic and adaptive bivariate density estimator based on conditional densities

The standard approach to non-parametric bivariate density estimation is to use a kernel density estimator. Practical performance of this estimator is hindered by the fact that the estimator is not adaptive (in the sense that the level of smoothing is not sensitive to local properties of the density). In this paper a simple, automatic and adaptive bivariate density estimator is proposed based on the estimation of marginal and conditional densities. Asymptotic properties of the estimator are examined, and guidance to practical application of the method is given. Application to two examples illustrates the usefulness of the estimator as an exploratory tool, particularly in situations where the local behaviour of the density varies widely. The proposed estimator is also appropriate for use as a pilot estimate for an adaptive kernel estimate, since it is relatively inexpensive to calculate.