数字经济的减贫效应研究

利用中国2011-2018年省份数据,构建面板回归模型和多重中介模型探讨数字经济的减贫效应及影响机理.研究发现:数字经济与农村贫困发生率存在显著负向关系,在考虑城镇化、经济增长等影响贫困因素的基础上,减贫效应依旧显著;数字经济的收入增长效应和收入分配效应显著,即数字经济可通过促进家庭增收和弱化收入差距的渠道影响贫困,但数据资源配置不均带来的数字鸿沟可能会扩大城乡收入差距,加大相对贫困的治理难度.     

社群互动与认同重构———以东太湖流域的一个移民社会为例

污名是移民在地化过程中常见的现象,但学界对于污名与认同的关系的认识仍有待深入。通过对一个位于吴江东太湖流域的移民社会的考察,发现移民在与本地人的污名互动中形成了多样化的认同分类,即原籍认同分类“河南人 - 苏北人 - 本地人”、地方认同分类“太湖人 - 高田人”以及污名分类“太湖强盗 - 高田蛮子”。 污名互动表面上制造了社会的分裂,但实际上强调了不同社群的共存关系,其对于移民完成在地化和认同重构具有重要意义。 从污名切入进行移民认同的研究时,应在污名互动中全面考察互动各方的污名规范与污名实践,从而解答充满污名的社会如何具备共同体的可能性的问题。     

基于支持向量机的养老保障满意度 非线性模型

目前对养老保障满意度的研究所采用的统计方法,都是基于养老保障满意度与影响因素之间的线性关系,且未对所建模型进行检验及理论预测。由于事物之间关系复杂,变量之间往往呈现非线性关系。采用支持向量机算法结合粒子群优化算法,建立养老保障满意度非线性模型。用于研究的养老保障满意度样本数为8 339份。结果显示,基于支持向量机的分类模型对养老保障满意度预测精度高于76%,预测性能优于二元逻辑回归预测结果。表明养老保障满意度与受教育程度、受教育满意度、家庭经济状况满意度、总体生活满意度、对社会总体评价等5个影响因素之间存在非线性关系。因此,应用支持向量机算法建立养老保障满意度非线性模型是可行的。     

无线Mesh网络中基于协同调度的流媒体传输控制的研究

在分析了无线Mesh网络(WMN)结构特点和传统动态源路由算法(DSR)的基础上,针对流媒体传输特点提出了视频子流的质量评估模型,通过此模型确立一种新型协同资源调度策略.大量仿真结果表明,基于该策略的DSR路由比DSR路由算法具有更好的平均传输速率和网络吞吐量.     

漂在北美的中国留学生群像

越来越多的中国学生选择大学毕业后出国深造,他们在国外学习、工作、生活。远在北美的留学生活是什么样子的,工作又是什么样子的？留学多年,他们是如何看待自己的留学生涯的？听留学生讲讲自己的故事．     

定价算法与串谋及中国的应对策略

定价算法已经在线上打车、网上购物、预订酒店、预订机票等领域广泛应用,尤其是随着定价算法交互技术的快速发展,在获得超额剩余价值的驱动下,定价算法在提高市场透明度和交互频率等同时,会促进串谋行为的发生。但是基于信号算法、自学习算法等隐性串谋行为不在现有法律框架内,国际上目前主要从市场化手段、行业行为自律、政策干预措施三个方面对其进行约束,然而都存在弊端和漏洞。我国社会主义数字市场以公平竞争为基本特征,对定价算法的约束需要以市场多元化发展为主,强化事前调查研究、事中综合监管,同时要加强国际合作,共同优化定价算法市场的生态环境,建立适应于数字经济时代特征的现代化市场体系。     

算法权力对民族交往交流交融的影响及其规制

在数字信息时代,引导和发挥算法权力在促进民族交往交流交融方面的积极功能,防范和消解其消极作用,是网络空间治理落实各民族一律平等原则需要面对的重要课题。实践中,算法权力主要通过基础的数据生成、主体的资本主导、手段的技术运作、对象的人为推动等作用于各民族交往交流交融。为有效防范企业行为负外部性的影响及偏见或歧视的发生,更好地维护平等团结互助和谐的社会主义民族关系,促进各民族交往交流交融,需要在准确把握和严格遵循各民族一律平等原则的基础上,从算法资本、算法技术和算法对象等方面加强对算法权力的规制,以有效应对网络空间中的风险与挑战。     

震后伤员救援车辆两阶段规划模型及算法研究

不确定情景下的应急物资配送和车辆路径优化问题是目前国内研究的一大热点,其中 震后伤员运送车辆调度及路径优化问题随着近几年地震等自然灾害的频繁发生也逐渐引起人 们的重视． 本文采用聚合优化算法对灾区进行应急救援区域划分,建立了以总救援时间最短和 相对综合救援权重值最大为目标的救援车辆两阶段数学规划模型,设计了带三角函数变异的 离散型萤火虫优化算法进行求解,并与常规算法求解结果做了对比分析． 通过算例进行模拟实 验表明,所提出的模型和算法可以有效解决地震情景下的伤员救援车辆调度问题,且改进算法 的全局搜索性能更优．     

大样本数据聚类的改进方法

K-means算法是处理大样本数据的聚类分析的常用算法之一.该算法的不足之处是聚类的数目k必须事先给定.文章提出应用黄金分割法来度量有关该聚类的有效性,该方法能自动优化确定最佳的聚类个数,以此实现大样本数据的有效聚类:并采用实际数据说明了方法的合理性和有效性.     

基于粒子群优化算法的应急资源调度研究

科学合理地开展应急资源调度,最大限度地发挥有限的应急资源的价值,是应急管理中的一项重要工作.文章构建了多种应急资源需求约束、应急时间约束、应急救援成本约束等多约束条件下的突发事件应急资源调度模型,并运用粒子群优化算法对模型进行求解,从而实现应急救援资源的高效利用与合理调度.