研究发现，ResNet-50模型在测试集、验证集A和验证集B中均取得了较高的诊断性能，其AUC分别为0.900、0.920和0.902，显示出深度学习模型在诊断甲状腺结节方面的高准确性。研究结果表明，深度学习模型在预测甲状腺癌CLNM方面具有良好的诊断性能，其AUC值在不同的验证集中均表现良好，显示出深度学习模型在这一领域的应用潜力。（5）深度学习模型与临床特征的结合 为了进一步提高模型的诊断性能

不同的市场环境状态不仅会影响投资组合中的资产价格和投资回报，还会影响投资者的投资行为。在投资组合的动态交易过程中，考虑投资者的风险偏好和止损机制是至关重要的。基于深度强化学习和循环强化学习的一系列投资组合动态交易模型，通过考虑三种包含不同风险约束条件的目标函数来满足不同投资者的投资偏好。这种能力使得深度学习在处理金融市场数据时，能够识别出更深层次的模式和趋势，从而为资产的初步筛选提供更为准确的依据

在互联网金融背景下，网络个人信贷的坏账率远高于传统商业银行，这使得传统的信贷评估方法难以有效应对违约风险。本文利用阿里云天池大数据竞赛平台提供的某信贷平台内部贷款记录数据，通过数据预处理和特征工程，为后续的模型构建打下坚实的基础。通过对比不同算法的性能，探索单一的机器学习算法与集成学习算法在金融风控模型上的优劣。本文通过实证分析，对比了逻辑回归、随机森林和Light GBM三种算法在金融风控模型上

尽管有效市场假说认为在一个充分竞争的市场中，市场走势无法被预测，但市场微观结构的研究表明，在长周期有效的市场中，短周期内仍可能存在无效性。LSTM需要大量的训练样本才能发挥其优势，在对金融时间序列进行建模时会遇到困难，表现在：金融时间序列存在异方差的特点，从而数据分布差异较大，无法保证训练数据的质量；（3）迁移学习下的自适应最小预测间隔LSTM模型的应用 对于数据量可扩充的情况下，我们提出了迁移学

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首先，在种群初始化阶段，摒弃随机生成，采用Logistic混沌映射生成初始种群位置，利用混沌的遍历性和随机性，使无人机群在初始阶段能够更均匀地覆盖解空间，避免初始位置过于集中导致的早熟收敛。在标准GWO中，Alpha、Beta、Delta的权重是平均的，本设计则根据它们当前的适应度值（即避障安全度与路径长度的综合评分）动态分配权重。当进入密集障碍区（如丛林或城市峡谷），因子值升高，刚性引力减弱，集

首先，情绪特征的提取方法对模型的预测效果有重要影响，目前的情感分析方法主要基于预定义的情感词典和机器学习模型，未来可以尝试结合深度学习方法，如Transformer模型，以提升情绪特征提取的准确性和丰富性。在传统的股价预测研究中，多数方法仅依赖于技术分析指标和历史价格数据，虽然这类方法能够在一定程度上反映价格走势的规律，但往往忽略了市场情绪等非结构化因素对股票价格的影响。因此，本文提出了一种融合金

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用性和准确性，本研究选择了三种主流的深度学习检测模型进行对比试验：基于VGG16的Faster R-CNN、基于Resnet的Faster R-CNN以及YOLOv5s。这一结果表明，YOLOv5s模型对于颜色特征不同的柑橘果实具有较强的通用性，能够在复杂的自然环境中实现稳定、准确的检测。为了进一步提升模型的性能，本研究使用了不同的主干网络进行模型搭建，并进行了大量的模型训练与优化调参工作。这意味

本文通过对真实税务数据和金融知识图谱的应用需求进行分析，从图谱的构建流程出发，对税务数据进行数据处理、知识推理和建模等操作，基于税务数据完成金融知识图谱的构建。通过对金融知识图谱的构建，我们获得了包含丰富企业关系信息的图谱数据。首先，深入分析金融企业的异常进销行为，将BERT模型应用于税务进销数据的信息挖掘，通过对模型的探索和对指标瓶颈的分析，提出基于语料增强的改进方案。知识图谱凭借强大的语义表达