简介:摘要:本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型,以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术,具有强大的特征学习和数据处理能力,能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息,为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战,以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后,详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程,包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中,本研究采用了多种深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。
简介:摘要:时间序列作为时间观测值的集合,在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一,研究结果可以为各种应用提供依据,例如优化、控制以及生产计划等。因此,已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点,单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征,难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。
简介:摘要:数学的发展和互联网应用的普及为学校的小学数学教学提供了多种方法和手段,其中社会化合作学习方式就是一种有效的教学方式,它改变了传统的教学方式,为学生提供了新的学习方式,能够极大地激发学生的学习兴趣,提高学生的学习质量和效率。本文结合教学实践,对在小学数学课堂教学中开展社会化合作学习进行了探索。
简介:摘要:铁道接触网绝缘子泄漏电流监测系统采用高精度采样、自适应监控和强抗干扰技术,确保数据准确性和系统稳定性。该系统可简便安装,实现高效大范围监测,显著降低运维成本和风险。核心亮点为基于机器学习的预警模型,通过深度学习和模式识别精准预测绝缘子健康状态,提高预警准确性和效率。随着数据积累和技术升级,预警性能将不断提升,为铁路电气化运营提供坚实技术保障。
简介:摘要:化学反应原理大题往往以真实工业生产为载体,注重对学生综合分析和解决实际问题能力的考查,在高三复习中要着力发展学生的高阶思维促进其深度学习,并通过模型建构使学生形成系统的知识框架,以发展学生的关键能力和核心素养。
简介:【摘要】2022版课程标准对数与代数领域的数量关系作了新的描述,新增了加法模型的相关要求,学生在学习加法模型和乘法模型都遵循典型的、相似的学习路径。立足于学习进阶的视角,把加法模型和乘法模型进行整体设计,根据学生学习的发展层级和进阶点来设计促进学生发展的活动,实现学生的学习进阶。