数据密集科技在保险资金宏观策略研究中的应用

数据密集科技对经济学及相关领域的研究产生了巨大冲击,其中就包括保险资金宏观策略研究领域.探索这一领域中数据密集科技的应用,有助于理解保险资金宏观策略研究在新技术和新方法下的演进、提升研究质效,进一步提升保险资金运用效率、防范化解金融风险.本文论述了数据密集科技对宏观策略研究的影响,并结合笔者在保险资金宏观策略研究中数据密集科技的应用实践,对这种影响给出更为直观的阐释:其一是数据边界的延拓,增强了数据的深度和广度;其二是数据处理能力的增强,运用算法识别并挖掘有效信息.然而,在当前技术水平下,算法在处理保险资金运用所需要的中长期策略时仍有不足,人的经济和市场直觉依然扮演重要角色.笔者认为,在数据密集科技时代,保险资金宏观策略研究应以通过科技手段来增强人的能力为中心,让人力和算力紧密结合,打造人工智能、商业智能和人力智能形成合力的研究模式,实现保险资金宏观策略研究体系的全面升级.     

一种超密集网络基站分簇管理算法

为了降低超密集网络中基站管理算法的计算复杂度并提升基站的能源使用效率，根据用户密度、网络负载量等信息，提出了一种基于分簇的动态管理基站算法。该算法首先根据用户测量报告计算出理论最小需求基站数，然后对基站进行合理的网络分簇，最终通过粒子群优化算法确定基站休眠组合。仿真结果表明，与未进行分簇的基站管理算法相比，该算法可以降低约60〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗的计算复杂度，并能有效降低基站能源消耗。