老年人医疗保障满意度影响因素分析——基于中国社会状况综合调查(CSS2017)数据

本文基于中国社会科学院"中国社会状况综合调查"(CSS2017)数据,运用Logistic回归分析老年人医疗保障满意度影响因素.结果显示:老年人对医疗保障满意度处于中等偏上水平(x?=6.21),45.5％的老年人表示医疗支出压力大;社会支持变量显著影响老年人医疗保障满意度,家庭经济状况好、家庭关系状况好、社交生活状况好、居住环境好、医疗支出压力小会显著提高老年人对医疗保障的满意度;政策保障变量显著影响老年人医疗保障满意度,无养老保险、无医疗保险、无城乡最低生活保障、医疗就诊满意度低、医院信任度低、医疗保障公平度低会显著降低老年人对医疗保障的满意度.得出结论:社会支持与政策保障是影响老年人医疗保障满意度的重要因素.因此,为了更好地提高老年人医疗保障满意度,政府应提高老年人医疗保障政策水平,发挥老年人社会支持的作用.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

书介: 财税支持视域下促进能源结构转型的政策和建议研究

<正>能源结构转型既要适应能源绿色低碳转型的要求,也需满足生态文明建设,它是维护全人类共同利益的必然选择。新时期,我国能源结构转型和能源安全进入稳步前行的阶段,可再生能源发展也进入大规模、高比例、市场化和高质量发展的新阶段。在能源发展方面,我们要立足已有的优势,提高能源安全的保护,实现能源结构的合理布局,这些实施的前提是需要有全方位的支持和保障;再者是财税政策,它可以从中发挥激励的作用。在促进能源结构顺利转型和维护能源安全方面,世界各国尤其是经济发达国家拥有相对成熟的财税政策,其根本是将政策作为支持与激励的手段,促进市场经济的发展和引导能源结构转型,从而推动可再生能源的发展,这些经验是值得我国借鉴的。在此基础上,我们需要结合我国的基本国情,形成具有针对性的可再生能源财税支持激励政策,促进我国的可再生能源高效的发展。《能源结构转型、能源安全与财税激励机制—主要发达经济体能源财税政策的比较与借鉴》由李向军著,2021年1月由经济科学出版社出版。     

“科技+扶贫”双轮驱动 平安银行助力乡村产业振兴

近年来,平安银行坚持"综合金融、科技赋能"两大核心优势不变,坚持均衡、协同发展思路不变;着力打造"数字银行、生态银行、平台银行",在推进产业扶贫项目的过程中,充分发挥科技优势,推动科技与乡村产业的融合。近日,笔者就智慧科技扶贫、振兴农业经济与平安银行扶贫金融办公室(以下简称平安扶贫金融办)副总经理徐岗进行了深入交流。     

中国林产工业协会与俄罗斯团结商业银行在北京举行战略合作签约仪式

2021年2月9日,中国林产工业协会与俄罗斯团结商业银行在北京举行战略合作签约仪式,双方为加强友好合作,响应“一带一路”经济规划战略,提高贸易便捷化水平,实现共同发展和互补双赢,就未来在中俄商业、法规信息持续沟通互动、会员业务对接、俄罗斯市场金融指导和支持、人民币计价结算服务、企业交流与推广、供应链金融等多领域达成深度战略合作。未来,双方将基于相互良好的信任关系,积极推进林业产业与金融领域的各项合作,推动双方会员企业的各项业务发展,实现资源共享、优势互补,打造银企合作的典范。     

基于张量计算的卷积神经网络语义表示学习

卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep...