长三角制造企业数字化投入对绩效的影响研究

国家“十四五规划”将数字经济发展提到国民经济的高度,数字化转型已成为传统行业实现高质量可持续发展的重要途经。然而在数字经济的浪潮之下,很多传统企业面临着“不敢转型”或“不会转型”的现实困难。因此,采用访谈法和问卷调查法,以长三角地区制造业企业为研究对象,通过结构方程模型分析方法揭示制造企业的数字化投入对经营绩效的影响机制,以期为传统企业数字化转型提供参考思路。研究发现：企业数字化转型能显著提升企业的经营绩效,企业数字化资源对数字化能力有显著的正影响作用,数字化能力起到数字化投入影响经营绩效的中介作用,因此数字化人才的劳动是企业数字化转型的关键。     

中国联通CDMA网新用户发展策略初探

2002年中国联通已发展CDMA用户700万,2003年的目标是新增1300万,使CDMA网（以下简称C网）总用户规模达到2000-2200万。“手机补贴”营销模式是联通2002年所采取的新用户发展策略,这一策略保证了联通2002年C网既定目标的实现。但这种策略也暴露出了不足,突出表现为用户发展成本过高、入网用户忠诚度不够以及后继用户增长乏力等。实现新增用户1300万的目标要依据4P模型理论制定切实可行的营销策略,充分发挥C网优势,走品牌化经营道路。     

社会化客户网络演化动机及危机处理机制

本文首先从社会化客户互动整体规模的变化出发,将社会化客户网络演化动机分为两种,一种为目标导向演化,一种为偶得演化,并结合实例分析了不同演化动机下社会化客户网络及其演化过程的基本特征,然后将存在于社会化客户网络演化过程中的危机分为利益危机、信息危机以及服务危机,结合社会化客户网络的演化动机和演化过程中的危机,提出了企业危机解决机制的整体框架。     

电信运营业客户价值研究的紧迫性及方向探讨

价格竞争是目前我国电信运营商客户资源竞争的主要手段，由此所导致的增量不增收是困扰我国电信运营业健康发展的难题，并成为新竞争环境下电信运营业客户管理工作必须尽快解决的问题。客户价值(Customer Value)研究是解决这一问题的营销理论基础。本详细阐述了客户价值研究对于电信运营业客户管理的紧迫性，并探索了国内研究的具体方向。     

大数据企业数据跨境之合规框架分析

当前正处于互联网革命向信息革命过渡的关键时期,大数据和与之相关的产业可能带来国际政治和经济重心的重新洗牌,再加上2020年新型冠状病毒肺炎大流行所带来的国际秩序的不确定因素,大数据企业需要时刻关注其业务所涉及国家和地区的数据隐私安全法律法规的出台对其相关业务的影响,制定数据合规框架,并将其上升到公司战略高度.     

一种基于区块链的融合DKG与BLS的高阈值签名协议

阈值签名协议是多方信息安全协议的基础工具之一,在身份认证、防伪防抵赖等方面有着广泛的用途.文中研究了一种新型的去中心化阈值签名协议(Blockchain-based High-threshold Signature Protocol,BHTSP),通过将分布式密钥生成协议(Distributed Key Generation,DKG)与 BLS 签名(Boneh-Lynn-Shacham Signature)相结合,设计 了一套可多方参与的、签名长度固定的阈值签名协议.在协议的实现过程中,采用了区块链智能合约作为协议的通信层,以确保协议参数的安全交换.仿真实验结果表明,BHTSP协议可以产生固定体积的阈值签名,且存储验签的公钥组合需要的平均内存消耗相比Schnorr签名方案减少了 85.3％.在实验的区块链平台中,BHTSP能够支持多达50个参与方参与的阈值签名生成,优化了区块链多方参与交易的执行流程.     

电信客户关怀业务的全过程设计

随着中国电信市场的对外开放和对国内电信运营商的重组,电信市场的竞争亦更加激烈。在中国电信用户持续快速增长同时,电信运营商不得不面对ARPU值的不断降低,特别是国内各电信运营商简单的价格比拼和优惠活动。面对这种恶性循环,各电信运营商应从简单的价格竞争过渡到电信品牌、业务、服务的竞争、提高用户的满意度和忠诚度。近几年,随若短信业务的异军突起,各种电信增值业务、增值服务蓬勃发展,已成为电信业新的亮点。另一方面,随着电信用户维权意识的增强、消赞观念的转变和文化素质的提高,对电信客户关怀服务提出了更高的要求。于是,提…     

面向COVID-19疫情预测的图卷积神经网络时空数据学习

目的 当前的疾病传播研究主要集中于时序数据和传染病模型,缺乏运用空间信息提升预测精度的探索和解释。在处理时空数据时需要分别提取时间特征和空间特征,再进行特征融合得到较为可靠的预测结果。本文提出一种基于图卷积神经网络（graph convolutional neural network,GCN）的时空数据学习方法,能够运用空间模型端对端地学习时空数据,代替此前由多模块单元相集成的模式。方法 依据数据可视化阶段呈现出的地理空间、高铁线路、飞机航线与感染人数之间的正相关关系,将中国各城市之间的空间分布关系和交通连接关系映射成网络图并编码成地理邻接矩阵、高铁线路直达矩阵、飞机航线直达矩阵以及飞机航线或高铁线路直达矩阵。按滑动时间窗口对疫情数据进行切片后形成张量,依次分批输入到图深度学习模型中参与卷积运算,通过信息传递、反向传播和梯度下降更新可训练参数。结果 在新型冠状病毒肺炎疫情数据集上的实验结果显示,采用GCN学习这一时空数据的分布特征相较于循环神经网络模型,在训练过程中表现出了更强的拟合能力,在训练时间层面节约75%以上的运算成本,在两类损失函数下的平均测试集损失能够下降80%左右。结论 本文所采用的时空数据学习方法具有较低的运算成本和较高的预测精度,尤其在空间特征强于时间特征的时空数据中有着更好的性能,并且为流行病传播范围和感染人数的预测提供了新的方法和思路,有助于相关部门在公共卫生事件中制定应对措施和疾病防控决策。     

一种基于区块链的泛用型数据隐私保护的安全多方计算协议

近年来,如何合理有效地在区块链上实现用户隐私数据保护是区块链技术领域的一个关键性问题.针对此问题,设计出一种基于Pedersen承诺与Schnorr协议的安全多方计算协议(protocol of blockchain based on Pedersen commitment linked Schnorr protocol for multi-party computation,BPLSM).通过构筑该协议架构并进行形式化证明演算,表明了该协议能够融入区块链网络、能够在匿名情况下合并不同隐私消息并进行高效签署的特点.此外分析了协议的性质与安全性,证明了在区块链中应用BPLSM协议的泛用型隐私计算方案计算上的低算力开销,并具备良好的信息隐蔽性.最后对协议进行实验仿真,结果表明：在小范围人数固定的多方计算中,BPLSM协议验签的时间成本比当前主流的BLS签名节省约83.5%.