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QCA组态如何科学命名?

在得到QCA分析组态后如何对组态进行解释是我们面对的一个核心问题,本文介绍了 Santi等学者所提出的由三个迭代阶段组成的组态理论化过程模型来推进组态理论化,即范围界定、链接和命名。

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专业学习|随机规划概观(性质、针对问题与分类)

本文主要介绍随机规划、多目标随机规划模型能解决什么问题(什么性质的问题)、包含什么变体、优缺点是什么。最后并介绍了随机规划的多种最新解法。

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#算法#神经网络
论文研读|信息科技风险管理模型的主要内容、定位、目标企业、风险管理机制, 以及相应的风险评估流程和风险应对策略

本文研究了国际上普遍使用的风险管理基本模型、并针对主流的信息科技风险管理的框架进行研究、分析,重点研究当前信息科技风险管理模型的主要内容、定位、目标企业、风险管理机制, 以及相应的风险评估流程和风险应对策略,作为商业银行数据中心风险管理研究 工作的基础。

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#大数据
专业学习|动态规划(概念、模型特征、解题步骤及例题)

本文详细介绍了动态规划的基本构成、分类扩展、例题及解题步骤,通过本文可建立对动态规划的总体认识。

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#动态规划
扩展学习|大数据挖掘与智能体ABM建模

本文主要介绍了智能体ABM(Agent-Based Modeling)建模的综述。首先,讨论了大数据挖掘与ABM仿真建模的范式互补关系,指出二者相互补充可以提高模型的准确性和可解释性。接着,分析了ABM仿真模拟范式的研究优势,包括其能够对复杂系统进行动态建模、模拟多个智能体的相互作用等特点。最后,详细介绍了ABM仿真模拟的核心特征和逻辑流程,包括智能体建模、环境建模、行为规则设计等内容。通过本文的

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#学习
python爬取Web of science论文信息

注意:该篇文章代码在页面读取板块仍存有一定问题,正在着手改善,本篇博客:利用python爬取web of science 上特定关键词的作者信息、摘要、被引频率等信息。

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#python#爬虫
Python实现考虑非期望产出的超效率SBM模型

本文主要介绍了考虑非期望产出的超效率模型的原理及实现过程,需要提醒的是非期望产出的模型集中的非期望产出一般对于自己的系统是负向影响。

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#python#人工智能#算法
python爬取统计局数据第一弹

第一,本博客为本人进行学习所作的,所爬取数据为国家统计局公开数据,仅是个人学习使用。第二,爬虫所爬取的内容受严格限制,可参考我之前的博客,请勿在违法犯罪边缘试探。第三,配备环境说明:jupyter notebook(交互式感觉对爬虫来说更方便)与Chrome浏览器。

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#python#开发语言#数据分析 +1
扩展学习|大数据挖掘与智能体ABM建模

本文主要介绍了智能体ABM(Agent-Based Modeling)建模的综述。首先,讨论了大数据挖掘与ABM仿真建模的范式互补关系,指出二者相互补充可以提高模型的准确性和可解释性。接着,分析了ABM仿真模拟范式的研究优势,包括其能够对复杂系统进行动态建模、模拟多个智能体的相互作用等特点。最后,详细介绍了ABM仿真模拟的核心特征和逻辑流程,包括智能体建模、环境建模、行为规则设计等内容。通过本文的

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#学习
python实现超效率-SBM模型

python实现超效率SBM模型的代码及相关原理讲解。

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#python#开发语言
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