不是所有卵巢囊肿都需要治疗

<正>患者:我上个月体检时发现有卵巢囊肿。医生当时没有具体说明,而是让我做进一步检查,我很担心囊肿是恶性的。     

观点 “干得多,挣得少”发出危险信号

一组数据值得玩味:1992年居民收入占GDP的比重为68.8%,2007年只有52.3%,16年下降16%,平均每年下降1%;而政府和企业收入上升16%.人民日报记者多地调查也发现,普通居民"干得多,挣得少".我国城乡居民收入在总体稳步增长的同时,不同群体之间的收入差距却在拉大.这一情况,引起社会反响和广泛关注.     

浅谈无线局域网中的路由器配置方法

无线局域网发展到现在已相对完善,速度也越来越快.目前的主流产品不仅能达到普通有线以太网的速率,安全性也已经得到基本保障.但是,在实际使用过程中,无线局域网的设置,特别是路由器的配置,是一个重要的问题.笔者就无线局域网的路由配置总结几点经验:     

非言语维度的信息重要吗?——基于投资者电话交流会信号博弈的实证研究

针对中国资本市场中自愿信息披露的非言语维度信息有效性问题，利用电话交流会的“信号博弈”问题展开了理论分析与实证研究：首先，本文构建了一个信号传递博弈模型对其中存在的委托代理问题进行理论分析；然后，基于分析结果，本文整理了2013年—2016年中国上市公司召开的投资者电话交流会的相关音频文件，在文本分析的基础上，通过声音情绪的维度进行了实证检验.研究发现：1)会议中高管的声音维度的确含有文本之外的重要增量信息；2)理论和实证均发现，相较于正面情绪，投资者更倾向通过高管的负面情绪对信息进行识别；3)一些外界因素例如压力会导致高管释放更多负面情绪并能被投资者识别.综上，非言语维度确实含有增量信息，可以缓解管理层-股东之间的委托代理问题.     

基于信号传递过程中学习效应的联合创业投资决策

由于创业投资项目的产出具有较强的不确定性,单个创业投资公司受自身资源的制约很难对项目做出准确的评估,通常需要联合其他创业投资公司进行联合投资。文章从信息经济学的视角出发,通过引入创业投资家的风险规避成本、努力成本和战略收益,建立联合创业投资决策的三阶段模型,应用信号传递中的学习效应分析了创业投资中的联合投资决策过程。主导型创业投资公司通过接收跟随型创业投资公司对投资项目的评估信号,利用贝叶斯法则修正先验概率,然后再重新调整对项目的评估,通过联合投资伙伴间信号传递的学习效应寻找联合创业投资的合作区间,进而提高创业投资的成功率。最后,通过算例分析验证了理论模型的有效性。     

双边不确定性条件下制造商质量投资与零售商销售努力决策

已有研究较少同时考察供应链中制造商产品质量信号传递和零售商销售努力调整的问题。本文考虑零售商通过努力水平改变市场需求,且制造商分摊一定比例销售努力成本的情形,制造商在决定进行质量投资后,双方对制造商能否成为高质量类型各有不同的信念,零售商只能通过观察制造商提供的契约来修正关于制造商类型的信念,并确定产品销售价格与销售努力水平。构建博弈模型分析了双方的质量投资决策、销售努力决策、定价决策以及成本分摊比例。结果表明,在不考虑质量投资成本的情形下,制造商的质量投资能够达到帕累托最优。为了激励零售商付出最优促销努力水平,销售契约中规定销售成本分摊比例与惩罚措施,由于讨价还价的存在,实际的销售成本分摊比例小于对制造商最有利的成本分摊比例。对零售商而言,制造商承担的销售成本分摊比例并非越高越好,这意味着如果超过一定范围,制造商的成本分摊反而会损害零售商的利益。     

基于信号博弈的电子政务外包服务提供商选择研究

文章构建了单一信号传递和双重信号传递的电子政务外包提供商选择模型,分析了混同均衡、分离均衡、准分离均衡等3种精炼贝叶斯均衡。研究发现,双重信号传递不存在混同均衡,意味着信号空间的增加提高了政府对提供商的观察能力。     

道德约束环境下的Nash实施

探讨了代理人发送信号的成本对社会选择规则可实施性的影响,证明了在存在道德约束的实施环境中,单调性不再是一个社会选择规则可Nash实施的必要条件。当代理人数量大于2时,满足一致性条件的社会选择规则都是可Nash实施的。当代理人数量等于2,满足交叉性条件和一致性条件的社会选择规则是可Nash实施的。结论表明:在实际的实施问题中,社会选择规则可实施的范围可能远远大于预期,在存在道德约束的实施环境中,一些不满足单调性但却满足一致性条件的社会选择规则,如Pareto规则都是可Nash实施的。     

基于融合熵特征的辐射源信号识别

针对相近雷达辐射源信号难以识别的问题,一种新的雷达辐射源信号识别方法被提出.该方法基于小波包分解,用主成分分析法融合含有信号类别特性的小波包重构系数特征,并将融合特征的能量熵和概率熵构成特征向量,基于支持向量机实现信号的分类识别.在较大信噪比(SNR)范围内,使用该方法能获得满意的正确识别率,当SNR为5 dB时,十分近似的线性调频信号正确识别率达到了91%,实验结果证实了该方法的有效性.     

变学习速率在线ICA算法在雷达信号分选中的应用

已有的独立分量分析(ICA)雷达分选方法多采用FastICA算法,FastICA算法是一种离线批处理ICA算法,缺乏实时分选能力.文中将一种变学习速率的在线ICA算法应用到雷达分选中,克服了FastICA算法无法实现在线实时分选的缺点;同时,算法能根据相依性测度所反映的信号分离的状态自适应地调节学习速率,平衡了传统在线ICA算法收敛速度和稳态误差之间的矛盾,从而使得采用这种ICA算法的雷达信号分选方法具有收敛速度快,分离效果好的特点.仿真实验验证了分选方法的有效性.