网络报销和ORACLE ERP系统的接口实现

实现网络报销和Oracle ERP系统接口的难点在于接口边界和接口数据的分析以及在此基础上的技术实现过程,本文系统的提出了解决此类问题的处理模式,并在实际环境中得以应用。     

大学生网络交往心理机制分析

网络交往已成为大学生学习生活的时尚。大学生网络交往始于求知与时尚的心理需要 ,持续于逃避现实压力的需求 ,其最终目标是寻找情感寄托     

网络对大学生政治社会化影响实证研究

对7所高校1 300多名大学生的问卷调查显示,网络对大学生政治社会化具有一定影响,学生政治社会化状况随其上网频率不同而不同。主要体现在:政治知识方面,高频率上网者对时事知识的掌握程度较好;政治价值倾向方面,高频率上网者在国家民族意识方面与其他频率上网者无差别,但其对政府和现行政策认同程度明显偏低;政治参与倾向方面,高频率上网者相对其他频率上网者而言参与态度较消极,对表达意见的途径了解较少,在政治效能认识上比较悲观,权利和义务意识比较薄弱。因此,需要加强网络监管和网络建设,克服网络对青年的消极影响,完善网络媒体政治社会化功能。     

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．     

网络时代的大学生思想政治工作研究

网络技术的发展和应用,既为高校思想政治工作带来了前所未有的机遇,又使高校思想政治工作面临着严峻的考验和挑战.因此在新形势下,要发扬与时俱进的创新精神,坚持用马克思主义的思想文化占领高校网络文化阵地,运用信息网络技术的优势加强主流网络阵地的建设,防止一些人利用网络来传播错误的思想和观念.在网络时代充分发挥高校思想政治工作的优势,完成培养合格人才的光荣任务.     

分类管控下的债务风险与风险传染网络研究

防范化解重大风险,守住不发生系统性金融风险的底线是我国经济工作的重心之一。本文针对部门债务,从债务口径、债务结构和偿付风险3个层次深入研究了实体经济债务风险的关键问题,提出了分类管控我国债务风险的理论模型。从部门间债务的比较分析中,本文发现非金融企业债务在实体经济债务中具有极高的系统重要性,针对这一特点,我们构建了双层交易对手方风险传染网络模型。以江苏省和山东省产业债发行人担保网为样本,基于该模型研究了区域非金融企业间债务风险传染结构,并根据综合节点度与对外风险敞口两类指标识别出若干核心风险传染节点。研究发现我国非金融企业部门内的债务间存在较强关联性,是潜在的区域系统性风险源。本文认为,我国当前的宏观债务问题存在国情特殊性,应尽快建立符合中国国情的债务风险和压力分析评估体系,为防范金融风险提供分类施策工具。     

免费VS.订阅:考虑广告质量的网络内容盈利模式选择

不同于已有决策模型对网络内容质量或广告质量的忽略,本文考虑用户粘度、广告质量及其信息不对称等因素或决策情形,运用委托代理理论,分别针对免费模式与订阅模式建立博弈模型,探讨网络内容提供者的最优盈利模式选择问题及其最优的内容质量策略与广告定价策略,并设计广告合同以激励拥有私人信息的广告主"讲真话"。结果表明：（1）网络广告尤其是优质网络广告的存在有利于系统实现帕累托改进,并能缓解订阅模式的实施难度;（2）信息不对称削弱了网络广告质量对网络内容提供者与社会福利的积极作用,并且网络广告质量越高,其信息价值越大;（3）订阅模式并非始终优于免费模式,并且相同条件下,前者适宜"少而精"策略而后者适宜"广而平"策略。     

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。     

在线社交网络虚假信息交互量最小化的边阻断策略研究

在线社交媒体的蓬勃发展改变了人们获取信息的模式,大量的信息通过社交平台传播,信息内容的真实性把关弱化,各类虚假信息依托社交媒体野蛮生长,网络空间治理,培育健康的网络生态意义重大。本文通过最小化用户之间的虚假信息交互量,研究社交网络中虚假信息传播路径的阻断策略。给定在线社交网络G=（V,E,P,H）,H表示用户之间信息交互量,已知虚假信息传播源集合S⊆V,虚假信息交互量最小化问题是从E中选取哪K条边,使得这些边被阻断之后,虚假信息在用户之间的交互总量最小。首先证明了该问题是NP-困难的,进而证明了问题的目标函数计算是#P-困难。其次,证明了该问题目标函数既不是次模函数也不是超模函数。再次,提出了两阶段贪婪算法（TSGA）来解决该问题,即先获取候选集合E^sa,然后选取阻断集合E'。最后,通过实际在线社交网络数据对模型和算法的有效性进行了分析,实验表明本文提出的算法比现有算法更加有效。