谈体育教学改革发展趋势

体育教学“以人为本”观念形成的社会环境是现代化发展的必然结果。我们教育改革思路提出“健康第一”的指导思想，同样验证了“以人为本”的现代体育观念的社会环境背景。学生对体育课的要求和看法将对体育教学改革提供“主体”依据，体育教学改革要“以人为本”。     

上海城市发展中的湿地保护与可持续利用

认为湿地对上海的土地供给、水源补充、生物多样性保护和生态服务具有的重要价值,湿地是上海城市发展的重要战略资源;分析了上海市保护和利用湿地的现状和存在的问题;从泥沙利用、保护区调整、湿地科学利用等方面就上海实现湿地保护和利用协调发展进行了思考;最后从协调机制、功能分区、协调围垦和保护、规范利用、控制污染、法律保障和信息共享等方面提出了促进上海实现湿地保护和利用协调发展的政策建议.     

人工智能在商业银行中的应用研究

近年来,人工智能在商业银行的广泛应用提升了金融机构的服务效率,拓展了金融服务的广度和深度。人工智能技术在银行中的应用领域主要有通过精准客户画像提升获客能力,提升服务品质降低运营成本,实现低成本、差异化服务客户,进行金融预测和风险管理等。随着科技的发展,人工智能技术将会在金融领域得到爆发,商业银行应该提高对人工智能产业的金融服务能力及加快人工智能技术研究与运用,推进数字化银行建设。     

人工神经网络在住房销售率预测中的应用

住房销售率是开发商最为关心的问题之一。多种不确定因素的影响为准确的预测销售率带来困难。人工神经网络能够模拟人脑的思维过程,建立多个变量的非线性模型,从而为准确预测住房销售率提供了一种新思路。     

基于人工智能的会计信息化的思考与研究

近年来,随着体制改革的逐步深化,信息化建设迅猛发展,网络硬件、软件建设及信息化人才的培养投入不断加大。论文在分析会计信息化现状的基础上,提出影响因素及其合理性。     

人工智能行业税收政策建议

论文从中国人工智能的产业现状着手分析,依据人工智能行业发展特点及前景趋势,针对现阶段发展过程中出现的问题,在科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了促进人工智能发展的税收优惠政策建议,以引导人工智能产业的健康可持续发展。     

江苏省湿地的基本特征及保护

本文论述了江苏省湿地的基本特征,从可持续发展的角度,深入剖析目前湿地现状及存在问题,并提出了江苏省湿地生态系统保护利用的科学对策。     

基于人工神经网络的企业生产预警管理系统研究

企业生产预警管理是生产企业现代管理的一种新模式,它通过监测指标,对企业外部环境变化和生产管理活动进行综合评价,判断企业生产管理所处状态,并采取相应的预先控制对策,使企业生产管理活动始终处于“安全、有效”的管理模式。人工神经网络是广泛应用于众多学科的非线性模拟技术,文章将人工神经网络技术应用到企业生产预警管理中,根据影响生产管理的指标和分类标准随机生成有效的样本数据以建立人工神经网络模型。结果表明样本生成方法和应用人工神经网络技术进行企业生产预警管理评估的方法是合理并可行的。     

An effective going concern prediction model for the sustainability of enterprises and capital market development

The purpose of this study is to construct a two-stage effective and innovative going concern prediction model to predict going concern doubt for the sustainability of enterprises and capital market development. Samples of this study are the companies listed on the Taiwan Stock Exchange or the Taipei Exchange, totalling 196 companies and including 49 companies with going concern doubt and 147 normal companies (with no going concern doubt). The data are taken from the Taiwan Economic Journal (TEJ) and the Market Observation Post System during the period from 2001 to 2016 (totalling 16 years). This study adopts a two-stage way to construct the going concern prediction models. In Stage I, the traditional statistical method of stepwise regression (SR) and the data mining technique artificial neural network (ANN) are applied to select the important variables. In Stage II, two decision tree algorithms (data mining techniques): classification and regression tree (CART) and C5.0 are used to establish the prediction models. The results show that the SR + CART model has the highest going concern prediction accuracy, with an overall accuracy of 87.42%.     

地区综合实力的ANN分析

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有自学习和自适应等一系列优点，因而用它来评价地区综合实力是可行的。针对地区综合实力评价问题，建立了基于神经网络的评价系统，给出了应用实例。