基于深度学习的图像修复技术研究

图像识别和深度学习是目前人工智能领域应用较为广泛的算法,但在图像数据受损的情况下,图像识别的准确度和效率极大降低。文章从搭建深度学习框架入手,应用卷积神经网络并行架构,通过交替无监督和有监督学习训练网络,实现超分辨率重构目标图像,最后通过实验对图像修复效果进行验证。     

多种深度学习算法联合提高地震相分析及油气储层预测效果

联合使用多种深度学习算法，更好地挖掘地震数据中的隐蔽和有用信息，实现相互补充和优化，对于减少地震相分析结果的不确定性，具有重要意义。为此，提出了一种从标签训练到数据挖掘再到优化的全过程深度学习地震相分析的方法和流程。首先，通过自组织映射网络图SOM进行波形分类，为监督学习提供具有代表性的训练数据；然后，利用卷积神经网路CNN和循环神经网路RNN进行地震相分析，将预测得到的地震相分析结果输入到生成对抗神经网络GAN进行算法优化及运算结果的不确定性分析；最后，结合实际资料分析给出最优结果。本文提出和实现了SOM+CNN/RNN+GAN的监督和非监督联合的深度学习地震相分析的方法及实用流程，通过在研究区河道砂体储层油气预测的实际应用，证明该方法提高了地震相分析及油气储层预测结果的可靠性及效果。     

基于径向基函数的在线学习算法在淘宝商铺营销预测中的应用

文章介绍了径向基函数(RBF)的原理、学习算法及其在电子商务领域中的应用。文章研究的增量RBF模型及窗口式在线RBF模型都具有较好的泛化性能,以淘宝网的"淘宝眼镜销量"作为实例,将增量式RBF学习算法以及在线式RBF学习算法模型应用到淘宝网的眼镜销量的预测中,实验结果证明,基于径向基函数的在线RBF学习算法模型可为淘宝网眼镜销量预测提供参考依据。     

基于半监督迁移学习SVM的多标签分类算法

传统的支持向量机分类模型只有在利用大量已标注数据进行训练才能获得较高精度。在现实研究中,实际产生的数据类型种类繁多,有结构数据和非结构数据等,但都有一个共同特点,大多具有多个标签,因此传统分类算法无法直接应用于多标签分类。文章提出一种基于迁移学习的分类算法,引入迁移学习解决训练数据充分的问题,这种方法在目标域数据集被标注比较少的情况下有着明显的优势;同时为了在训练分类模型的过程中找出对分类起关键作用的信息可以引入半监督学习。     

流形学习在生物特征识别中的应用

文章通过介绍近年来出现的流形学习算法在生物特征识别中的应用:人脸识别、行人检测、处理基因芯片,指出流形学习因其有效的降维能力和分类特性,将会在生物特征识别中发挥更大的作用。     

新时期大学生英语自主学习能力现状及解决对策

大学生英语自主学习现状存在着自主学习意识不强、学习目标不明确、缺乏有效的学习监督和结果评估等问题。提高大学生英语自主学习能力的对策:一是提高课堂参与意识;二是引导学生制定短期和长期的自主学习目标;三是建立学习档案,监督学习过程。     

Stacking算法的优化与改进

集成学习算法的基本思想是通过组合多个学习器来共同完成对数据集的学习及预测。本文针对数据挖掘领域常见的分类问题,采用集成学习算法能够稳定提升分类器的性能,同时在现有阶段通用Stacking算法框架的基础上,提出一种以随机森林和梯度提升树等算法作为基层算法的多层Stacking集成学习算法。通过在6个UCI数据集上的实验,结果表明改进后的Stacking算法与其他几种集成算法在泛化性能的提升上有较好表现。     

提高西方经济学课堂教学效果的几点体会——兼论大学生课堂素质教育问题

变西方经济学的难教难学为易教易学，提高教学效果的措施和途径：一是向学生介绍这门课程的重要性，以提高学生的学习兴趣和主动性；二是教会学生掌握正确的学习方法并适时指导与监督；三是开展旨在提高学生“持续性注意力”的课堂素质教育；四是采用互动式教学法。     

"一把手"监督难的原因和对策

"一把手"监督难的原因是:上级组织重使用、轻管理;同级和下级不愿监督或不敢监督;一般群众无法监督.有效监督"一把手"的措施是:健全监督机制;加强学习;完善监督制度;落实监督措施.     

电子计算机领域的数学基础知识

本讲介绍有关数列和级数的某些概念和算法,就象它们应用在数学方面的那样。数列和级数简化了商业方面和数据方面的许多问题,包括某些类似上一讲中所研究的问题。在本讲中,我们将考察数列和级数的区别,以及它们之间的关系。此外,我们还将学习它们的若干性质;并且学习极限这个概念。计算级数总和的算法,也将以流程图的形式予以表示。     

“免疫系统”理论视域中高校审计监督新论

＂免疫系统＂理论的形成与提出是审计工作学习实践科学发展观的理论创新。在＂免疫系统＂理论视域中,高校审计监督工作应坚持与时俱进,服务于高校改革和发展大局,提高审计监督质量,创新审计监督管理模式。     

浅谈新形势下如何进一步加强党内监督力度的探索

在新形式下加强党内监督必须要健立监督,强化监督职能,全面落实党风廉政建设责任制.加强领导干部自身学习,提高素质.尤其是要加强对领导干部的配偶、子女、及“八小时以外”的监督,管好其家庭圈、社交圈、生活圈.     

检察风采图片报道

不断创建监督新平台——访河南省潢川县检察院检察长徐晓明⊙胡传仁张建辉"接受监督必须顺应大势,乘势而上,不断创新监督载体,给监督者提供一个实实在在的监督平台。"近日,河南省潢川县检察院检察长徐晓明在接受笔者采访时,如数家珍般地介绍着。     

监测加密数字货币操纵行为的机器学习模型

加密数字货币匿名性、去中心化、跨区域、全球“7*24”小时交易、监管缺乏等特性促使其市场操纵行为频发。同时，匿名网络社交平台和自动化交易机器人的盛行使得抬价出货操纵行为公开化和短暂化，传统监管手段已无法适用于加密数字货币市场。首先，采用无监督学习模型对加密数字货币交易所分钟级的价量数据进行建模，对异常的量价数据进行快速的监测和预警。然后通过网络实时爬虫技术获取网络社交平台中抬价出货操纵行为的文本信息，与交易所秒级订单数据匹配构建训练集和测试集，采用有监督学习模型对抬价出货操纵行为进行事后识别。模型结果显示：无监督学习模型监测抬价出货的准确率高达84.07%。有监督学习模型在测试集上的精准率和召回率分别为82%和93%，且有监督学习模型的AUC曲线（Area Under Roc Curve）得分为0.83。两种模型均为加密数字货币交易所监管抬价出货行为提供了相关参考。     

关于完善企业会计监督体系的分析

在会计的基本职能中，会计监督是其主要的一个构成部分。对于企业的经营管理来说，会计监督体系的建立和完善，不仅有助于企业内部会计监督水平的提高，还可以充分的发挥会计监督的职能。本篇文章先介绍了会计监督在我国的现状，对现行会计监督体系所存在的问题进行详细的论述，并提出相对应的解决措施。     

基于OpenGL技术的等高线的绘制

该文主要介绍了使用标准C语言在C 平台下,使用OpenGL数据库以克里金算法和网格跟踪算法实现等值线绘制的过程。具体的介绍了算法和实现。     

算法新闻的技术偏见和协同治理

算法新闻快速发展,逐步形成传媒业的新生态。而算法新闻的快速发展也出现了困境,算法形成技术性偏见,出现了价值观扭曲,暴露出社会性风险,而这背后充满了权力对抗的痕迹。在对算法新闻的治理上,通过外部监管和内部治理可以构建出立体协同的治理格局。在外部治理上,可以通过提高外部监督能力、增强主流价值观引领能力和提高媒介素养等方法提升治理能力。在内部治理能力提升上,需要强化算法机构的主体责任,发挥技术优势,加强把关等则是算法机构的内部治理能力的着力点。     

党章是党员加强党性修养的根本准则

学习贯彻党章是完成党的各项任务的根本保证,是党始终沿着正确方向前进的必然要求,是党员增强党性意识的需要,学习贯彻党章要自觉接受监督。     

对会计监督职能的认识

本文主要表达作者对会计监督职能的认识。首先，介绍会计监督与会计核算的关系，分析会计监督与经济监督比较所具有的特性，从而得出会计监督是会计的一项基本职能，加强会计监督具有重大的意义。其次，分析了充分发挥会计监督职能必须明确的有关会计监督的七个问题。最后，得出会计监督是会计工作中的一项基本职能。广泛、全面、系统、及时、基础为其特点。为了维护国家财经纪律、维护国家利益和集体利益，必须加强会计监督职能。     

企业会计监督存在的问题剖析及对策

会计的基本职能之一就是会计监督。随着社会经济的日益发展，会计相关机制更加完善。但是，由于会计内部监督力度的薄弱，导致会计信息失真的现象频繁出现，并产生很大的漏洞，制约了企业未来的发展。对此，本文以会计监督为切入点，分析企业会计监督存在的问题。首先，介绍了会计监督的涵义、内容、意义及会计监督体系的构成；其次，分析了企业会计监督存在的问题；最后，提出了几点解决会计监督存在问题的对策，以供读者作为实践参考。