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新冠肺炎疫情应对中的政策注意力分配 ——以江苏省、市、区（县）三级政府为例
【出 处】
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南京大学
【发表日期】
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2021年01期
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对股票价格的建模和预测是金融研究领域中一项重要而富有挑战性的工作， 它对于投资者降低决策风险， 提高投资收益具有重要意义. 股票价格序列的非线性、高噪声、强时变性等复杂特性， 使得现有的方法无法有效提高预测准确性. 为了解决这个问题， 本文提出一种基于技术因子经验模态分解与嵌入时间注意力网络（EAN）的股票价格涨跌预测模型TE- EAN. 该模型利用经验模态分解对传统技术因子进行分解去噪， 得到高
【研究背景】主动脉夹层（aortic dissection,AD）病因复杂,发展急骤,死亡率高,是威胁人类生命的重要心血管疾病之一,亦是法医学实践中常见的心源性猝死原因之一。基因突变易导致AD的发生,是AD重要的致病因素,多个基因被证实与AD有关。值得注意的是法医学实践中因主动脉夹层导致的猝死案件中,绝大多数是Stanford A型AD破裂引起的死亡。因此,Stanford A型AD与B型AD的基
前列腺癌是仅次于肺癌的男性高发癌症。核磁共振成像因其对人体软组织结构成像清晰而成为观察前列腺区域病变的主要方法。然而前列腺核磁共振图像的成像区域是人体的整个盆腔,前列腺体积小、与周围组织相距近等特点为临床医生的观察带来了不便。依靠人工分割前列腺需要大量时间,因此从核磁共振图像中自动地分割出前列腺对于疾病的临床诊断具有重要意义。以U型结构为框架的卷积神经网络近年来在图像分割任务中的表现非常突出,几乎
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期刊
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