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基于麦肯锡7S理论的“时间银行”养老模式优化研究——以南宁市X社区为例
【机 构】
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广西大学
【出 处】
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广西大学
【发表日期】
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2021年11期
【基金项目】
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其他文献
本文从经典报童模型出发，研究两个变量（成本与需求、价格与需求）随机且具有相关性的情况。其中关于随机变量的处理，考虑到历史数据稀缺，无法获得准确的分布，而只能得到分布的矩模糊集的特点，本文采用分布式鲁棒优化方法对随机变量进行处理，并采用条件风险价值(Conditional Value at Risk,CVaR)度量决策者的风险态度，基于以上说明，建立了分布式鲁棒方法下基于矩确定和矩不确定模糊集的建模
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近年来，数次金融危机对各国乃至全球经济造成了巨大冲击，金融危机的爆发与金融系统内在结构的脆弱性密不可分。因此，研究金融系统内在结构特征，进ー步提升系统稳定性成为国内外关注的重点。而银行在我国金融系统中是重要组成部分之一，从研究银行系统稳定性相关问题出发，了解银行系统构成的网络结构特征及相关参数变化的作用，对于进ー步抓住金融系统内在脆弱性根本原因，维护整个金融系统稳定性有着较强的理论与现实意义。
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商业信用不仅是基于商品而非资金为载体的间接融资服务，也是一种有效的激励协调合同。在供应链的环境中，制造商为下游零售商提供商业信用合同，允许零售商提前付款或延期付款。对于零售商而言，他们可以释放资金占用并鼓励其增加订货量；同时，对于制造商而言，他们也获得了更多的产品批发收益。但在商业信用的实际运作过程中，主要存在以下的结构性问题。第一，组成供应链的每个节点企业由于承担了不同的角色往往会有各自的信息优
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随着电子商务的不断发展，商务网站上的商品数量和种类与日俱增，个性化推荐系统可以帮助用户快速的从海量的商品中挑选出满足自己需求的商品。而常用的协同过滤算法存在着数据稀疏性和冷启动等问题进而影响了协同过滤算法的准确性。而商品评论中有大量的消费者对商品及其属性的观点和情感，蕴含了重要的消费者偏好信息；历史销售数据能够直观的反映出消费者的购买行为和偏好，通过对销售数据和评论数据中用户偏好有效的提取并应用于
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随着高铁、飞机等交通技术的成熟发展，跨城的旅行需求日益增加。针对以城市为旅行目的地的旅行者的时空行为模式进行研究，可以为城市间旅行交通路线规划、旅行产品优化等提供参考依据。本文基于用户真实的时空基站数据及旅行目的地城市的地标数据对城市旅行者的时空行为进行研究，提取城市旅行者的时空行为特征，使用改进的K-prototype算法进行模式聚类，分析不同模式下城市旅行者的时空行为偏好。针对未知模式的旅行者
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伴随着互联网技术以及社交网络的跨越式发展，在线垂直学习社区网站不断涌现出来。这些垂直学习社区网站以兴趣为导向，资源极其丰富，专注于某些特定的领域，并提供全面深度的学习资源和相关服务。但其所包含的海量数据也使用户无法及时找到合适的学习资源，学习资源过载问题变得越来越严峻。针对不同用户进行学习资源的个性化推荐是解决这个难题的方法之一。但垂直学习社区网站中针对学习资源的评分数据十分稀少，因此传统的协同过
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随着信息化技术的快速发展以及大数据时代的到来，供应链企业所处的信息环境日益复杂。“互联网+”概念的出现更使得供应链的渠道结构和经营模式更加多元化、复杂化。市场上来自消费者、竞争对手等方面的不确定性因素使得供应链运营管理面临诸多挑战。在物质文化水平不断提升的前提下，消费者在做出购买决策前越来越关注产品质量信息以及产品体验，进而间接影响了供应链成员的相关决策。因此，供应链企业可以选择合适的质量信息披露
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受到全球性金融危机、经济全球化、互联网金融迅速发展等多重因素的影响，当前国内外金融环境日益复杂，使得金融风险滋生，同时也更加容易通过金融活动的参与者之间的内在联系进行传输和扩散，对金融稳定性蕴含了潜在的风险。另外，近年来国际上频发的金融危机使世界各国的经济发展都受到不同程度的冲击，其中银行业损失尤为惨重。银行业作为金融系统的核心力量，其抵御风险的能力将极大的影响金融稳定。反思国际上银行间危机快速扩
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