技术接受模型理论(技术接受模型理论有哪些)

开创性的技术产生的结果——对长期理论化的自然“第五力”的限制

2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

利用美国标准和技术研究所(NIST)的一项突破性的新技术，由NIST研究人员的一项合作揭示了技术上至关重要的硅晶体以前未被认可的特性，并发现了关于一个重要的亚原子粒子和一种长期理论化的自然第五力的新信息。

技术接受模型理论(技术接受模型理论有哪些)

技术接受模型理论(技术接受模型理论有哪些)

技术接受模型理论(技术接受模型理论有哪些)

通过将被称为中子的亚原子粒子瞄准硅晶体，并以极高的灵敏度监测结果，nist的科学家们获得了三项非凡的结果：20年来首次用独特的方法测量关键中子特性；测量硅晶体中与热有关的振动的影响的精度；以及对标准物理理论之外的“第五力”强度的限制。

为了获得有关原子尺度上的晶体材料的信息，科学家通常将一束粒子(如X射线、电子或中子)对准晶体，并检测出光束在晶格状原子几何学中通过或弹射出平面时的角度、强度和图案。

当中子穿过晶体时，它们会产生两种不同的驻波--一种是沿原子面，另一种是在它们之间。这些波的相互作用影响了中子的路径，揭示了晶体结构的各个方面。

像所有的量子物体一样，中子具有点状粒子和波性质.当中子穿过晶体时，它形成驻波(就像弹拨的吉他弦)，在被称为布拉格面的一排排或片状原子的中间和顶部形成驻波。当这两条路线中的每一条波结合在一起，或用物理学的说法“干扰”时，它们就会产生被称为Pendell sung振荡的微弱模式，从而提供对中子在晶体内部所经历的力量的洞察。

原子大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。学生需要编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。有耐心有毅力的学生显然更能坐的住，心浮气躁的学生则需要一番磨练才能成功。核中的每个中子都是由三个叫做夸克的基本粒子组成的。三夸克的电荷之和为零，使其电中性。但是这些电荷的分布使得正电荷更有可能出现在中子中心，负电荷向外移动。

“想象一下两把一模一样的吉他，”胡伯说。“用同样的方式拔出它们，当弦振动时，沿着一条有速度颠簸的道路--也就是沿着晶格中原子的平面--驱动另一条没有速度颠簸的相同长度的道路--类似于在晶格平面之间移动。对比这两把吉他的声音，我们可以了解到一些关于速度颠簸的东西：它们有多大，有多光滑，它们有什么有趣的形状？“

这项的工作是在马里兰州盖瑟斯堡的NIST中子研究中心(NCNR)与来自日本、美国和加拿大的研究人员合作进行的，结果使硅晶体结构的测量提高了四倍。

在一个引人注目的结果中，科学家们用一种新的方法测量了中子的电“电荷半径”，其半径值的不确定性与其他方法的最的先验结果相竞争。中子是电中性的，顾名思义。但它们是由三个被称为夸克的基本带电粒子组成的复合物体，它们具有不同的电学性质，它们的分布并不是完全均匀的。

因此，主要来自一种夸克的负电荷倾向于位于中子的外部，而净正电荷则位于中心。这两种浓度之间的距离是“电荷半径”。这一维度对基本物理学很重要，已经通过类似类型的实验进行了测量，这些实验的结果相很大。新的Pendell sung数据不受被认为导致这些异的因素的影响。

在像硅这样的普通晶体中，有许多平行的原子片，每个原子形成一个平面。用中子探测不同的平面揭示了晶体的不同方面。

“在那里，因为电荷之间的距离很小，原子间的电场是巨大的，大约是每厘米一亿伏特。因为这个非常非常大的场，我们的技术对这样一个事实很敏感，那就是中子的行为就像一个球状的复合粒子，它有一个略正的核和一个稍负的外壳。“

中子的一个有价值的替代方法是X射线散射。但是它的性受到热引起的原子运动的限制。热振动使晶面间的距离不断变化，从而改变被测的干涉图。

科学家们利用中子pendell sung振荡测量来测试X射线散射模型预测的数值，并发现有些人大数据被誉为21世纪的新石油，是战略性资产，是21 世纪的钻石矿。麦肯锡全球研究所把大数据看作下一个创新，竞争和生产力前沿。2013年被称为大数据元年。短短几年，大数据已渗透到方方面面。明显低估了振动的幅度。

这些结果为X射线和中子散射提供了有价值的补充信息.“中子几乎完全与原子的中心或原子核处的质子和中子相互作用，”胡伯说，“x射线揭示了电子是如何排列在原子核之间的。”这种互补的知识加深了我们的理解。

“我们的测量如此敏感的一个原因是，中子穿透晶体的深度比x射线(一厘米或更多)要深得多，因此测量的原子核组装量要大得多。”我们发现有证据表明原子核和电子可能不会僵硬地振动。 , 就像人们普遍认为的那样。这改变了我们对硅原子如何在晶格内相互作用的理解。“

这个标准模型是目前被广泛接受的粒子和力如何在最小尺度上相互作用的理论。但是，对于自然界是如何工作的，这是一个不完整的解释，科学家们怀疑宇宙中有比理论所描述的更多的东西。

标准模型描述了本质上的三种基本力：电磁力、强力和弱力。每种力都是通过“载体粒子”的作用作用的。例如，光子是电磁力的载体。但标准模型尚未将引力纳入其对自然的描述。此外，一些实验和理论表明可能存在第五种力。

Heacock说：“一般说来，如果有一个力载体，其作用的长度尺度与其质量成反比。”这意味着它只能在有限的范围内影响其他粒子。但是没有质量的光子可以在无限的范围内工作。“所以，如果我们能把它的作用范围限定在一定范围内，我们就可以限制它的力量。”科学家们的结果改善了对潜在第五力的限制，使之在0.02纳米(纳米，十亿分之一米)到10纳米之间的长度范围内增加了十倍，使第五力猎手的视野缩小了。

研究人员已经用硅和锗进行更广泛的Pendell sung测量。他们预计测量不确定度可能会减少5倍，这可能会产生迄今为止对中子电荷半径最的测量，并进一步限制--或发现--第五种力。他们还进行低温实验，这将有助于深入了解晶体原子在所谓的“量子基态”中的行为，这就解释了即使在接近温度的情况下，量子物体也永远不会完美无缺地静止下来这一事实。零度.

数据科学与大数据技术专业怎么样？学成之后可以从事的职业有哪些？

虚拟现实是多媒体技术的应用形式，它是计算机软硬件技术、传感技术、机器人技术、人工智能及行为心理学等科学领域飞速发展的结晶。主要依赖于三维实时图形显示、三维定位跟踪、触觉及嗅觉传感技术、人工智能技术。

数据科学与大数据专业的缘起该专业是最年轻的本科专业之一，设立至今只有4年，2016年有大学、对外经济贸易大学、中学3所高校获批。2017年获批新增“数据科学与大数据技术”专业的高校达到32所。

人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。

2018年呈爆炸式增长。2018年3月21日，公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》显示，数据科学与大数据技术成为本次申请通过最多的专业之一，248所高校申请获批，占新增专业申请的高校数的1/3。

1）理论模型有效性确认

数据科学与大数据到底属于哪个学科呢？它的名字及研究内容与计算机科学关系密切，但是在2012年公布的《普通高等学校本科专业目录》中还没有找到它的身影。各校的专业设置情况异较大，厦门大学将这个专业设置在经管学院中，大学和对外经贸大学将其设置在信息学院中，邮电大学将其设置在计算机学院中，考生在报考时一定要具体院校具体查询。

尽管专业设置有异，但是各校的培养方向基本一致，都把计算机科学与技术专业理论学习作为基础，然后延伸出大数据采集、存储与管理、分析与应用等大数据技术的核心知识，该专业大概率被设置在计算机类专业中。

选科要求不同学校的选科要求不同。在2021年拟在江苏招生的普通高校本科专业（类）选考科目要求汇总表中，学校科目都要求仅选物理。例如：南京工业大学、南京信息工程大学科目都要求仅物理，再选科目没有要求。

数据科学与大数据专业课程设置我们以华北某211高校的数据科学与大数据专业课程设置为例，向大家介绍课程情况：

数学类：高等数学、概率论与数理统计、运筹学或数学建模或矩阵理论

学科基础课：计算机导论与程序设计、电路与电子学基础、离散数学、数字逻辑与数学系统

专业基础课：数据结构、计算机系统基础、编译原理与技术、计算机组成原理、计算机系统结构、计算机网络、数据库系统原理、软件工程、数据仓储与数据挖掘、机器学习、大数据基础、数据科学导论

专业课程：

数据采集与管理模块：多模态信息处理、信息与知识获取、流数据分析技术、Linux开发环境及应用

数据分析与计算模块：Python程序语言与R语言、算法设计与分析、并行运算与GPU课程、分布式计算与云计算

数据服务与应用模块：服务科学与服务工程概论、数据驱动的管理与决策、数据可视化、Web开发技术

有耐心有毅力

自主学习能力强

一般情况下，大数据专业无法向学生传授大数据核心技术之外的知识技能，如果学生需要进入全新领域去实习就业，就必须要迅速掌握新领域的相关知识。如学生到金融行业从事数据挖掘工作，就必须对金融产品及用户有所了解。

该专业毕业生的发展工作

毕业生就业主要集中在一线城市，毕业于985院校的毕业生常常被各大企业一抢而空，就业行业以互联网、金融、通信、教育、文化娱乐、电子商务等行业为主。薪资待遇令人羡慕，即使是刚毕业的学生，平均月薪就在12000-15000之间，工作3-5年比较有经验的人可以拿到20-35k的月薪。

考研

主要方向有：计算机科学与技术、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、科学与信息技术（清华、北大、复旦、航空航天大学等少数学校开设）。

该专业留学首推美国。国外的大学设置了数据科学专业，数据科学就是从数据中提取信息知识，是数据挖掘与预测分析的延伸，亦是发掘知识与数据的过程。所以，数据科学专业不仅包含了大数据也包含了数据分析。学校有：哥伦比亚大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、梅隆大学等。

1、产品

产品负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。

2、运营

根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。

3、算法工程师

大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

数据科学与大数据技术专业“ 前（钱）”途无量，学成之后可以从事的职业有：

1、Hadoop大数据开发方向

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师 等。

学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有加入我们课程体系。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等

市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科

对应岗位：大数据运维工程师

三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

数据科学与大数据技术专业不错，学成之后从事网站应用程序发、网站维护、网页制作、软件产企业编码、软件测试、系统支持、软件销售、数据库管理与应用。

核心课程包括了微观经济学、计量经济学、金融、 搜索引擎、自然语言处理、数据可视化、机器学习、模式识别以及大数据技术平台等相关课程。

很明显，“数据科学与大数据技术”专业就是为了培养时下最热门的“人工智能、大数据、云计算”等行业急需的人才。据全球管理咨询公司麦肯锡分析报告显示，到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和的岗位缺口则将达到150万。

从就业市场反馈来看，也是如此。根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势告》，大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透，人才供给不足。

其中，缺口较大的是搜索算法，供给量只能达到需求的44%，还有56%的缺口。算法的缺口比例为50%，算法研究员的为43.9%，图像算法的为43%，深度学习的缺口量排在第十，为33.8%。

这个专业的未来潜力是毋庸置疑的，就业待遇来说也蛮不错的，以后从事的职业有分析类工程师、大数据专员。

1、大数据专业

数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合，以计算技术为基础，以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。是一个以大数据分析为核心轴线，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、学、管理学等为应用拓展性学科的交叉学科。

本专业系统地学习数据科学与大数据技术核心专业知识和应用技术。在计算机科学与技术基础上，特别突出大数据采集、存储与管理、分析与应用等核心专业知识和技能。除了要学习数据采集、统计、分析，还要学习编程。

2、就业前景

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

这个专业现在非常火热，是时下企业需要的重点专业，非常好，很热门。学成后可以做数据分析师、大数据专员等职业，华为、百度等大型企业都有需求。

数据科学与大数据技术专业的就业前景还是不错的，但是对技术要求很高，没有一定技术不好找工作，可以从事的职业有数据分析师，大数据应用开发工程师等。

数据科学与大数据技术专业发展前景很好，学成之后可选择进入华为、阿里、腾讯、百度、小米等企业从事大数据架构师、大数据分析师等工作。

多重属性模型理论启示是什么

对于客户而言，的挑战之一在于根据现实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。状找到盈利性的商业模式和发现新商机。华为和乌得勒支大学通过大量研究实践，共同在理论模型中提出了一种基于SDN场景下的商业建模方法，帮助客户和合作伙伴快速实现业务创新，大大缩减研发时间，让客户快速通过方案整合寻找新的盈利机会点。

一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。1.确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。第三，选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然，在开始时要做到这一点是困难的，如果在所有入选变量中出现相关的变量，可以在建模过程中检验并予以剔除。从这里可以看出，建立模型的步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。在选择变量时，错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的，代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额＝-107.66＋0.13×商品零售总额十0.22×农副产品收购额这里选择了无关的变量，因为商品零售总额与农副产品出口额无直接关系，更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额＝0.73×轻工业投资＋0.21×出口额＋0.18×生产消费＋67.60×进出口政策这里选择了不重要的变量，因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响，但不是重要的，或者说是不完全的，重要的是全固定资产投资额，应该选择这个变量。再如农业总产值＝0.78＋0.24×粮食产量＋0.05×农机动力—0.21×受灾面积这里选择了不的变量，因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的，它们之间存在相关性。值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据，所以不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的，往往要经过多次反复。2.确定模型的数学形式选择了适当的变量，接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，即建立理论模型。选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中，已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究，可以借鉴这些研究成果。需要指出的是，现代经济学尤其注重实证研究，任何建立在一定经济学理论设基础上的理论模型，如果不能很好地解释过去，尤其是历史统计数据，那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改，以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。在某些情况下，如果无法事先确定模型的数学形式，那么就采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义，它们的数值，要待模型估计、检验后，即经济数学模型完成后才能确定，但对于它们的数值范围，即理论期望值，可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。拟定理论模型中待估参数的理论期望值，关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中，α是资本的产出弹性，β是劳动的产出弹性，γ近似为技术进步速度，A是效率系数。根据这些经济含义，它们的数值范围应该是于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的，例如，居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中，以居民消费作为被解释变量，以居民收入作为解释变量，以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据，由于样本数据过于集中，所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误项的序列相关问题。用时间序列数据作样本，容易引起模型随机误项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等，主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据，应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计，从数学上讲，是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数，那么要求母体与个体必须是一致的。例如，估计煤炭企业的生产函数模型，只能用煤炭企业的数据作为样本，不能用煤炭行业的数据。那么，截面数据就很难用于一些总量模型的估计，例如，建立煤炭行业的生产函数模型，就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误项的异方问题。用截面数据作样本，容易引起模型随机误项产生异方。这个问题后面还要专门讨论。虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。例如，建立我国的粮食生产计量经济学模型，以粮食产量作为被解释变量，解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外，显然，政策因素是不可忽略的。1980年前后，由于实行了不同的政策，即使上述变量都没有变化，粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量，用一个虚变量表示，对于1980年以后的年份，该虚变量的样本观测值为1，对于1980年以前的年份，该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值，表示该因素的变化程度。例如，在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响，可以将不同年份气候的影响程度，分别用0、1、-1，甚至0.5、-0.5等表示。不过，这种方法应慎用，以免违背客观性。2.样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。完整性，即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要，也是经济现象本身应该具有的特征。但是，在实际中，“遗失数据”的现象是经常发生的，尤其在，经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时，如果样本容量足够大，样本点之间的联系并不紧密的情况下，可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉；如果样本容量有限，或者样本点之间的联系紧密，去掉某个样本点会影响模型的估计质量，则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。准确性，有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的，而后一个方面则容易被忽视。例如，在生产函数模型中，作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素，以劳动为例，应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是，在收集样本数据时，就应该收集生产性职工人数，而不能以全体职工人数作为样本数据，尽管全体职工人数在统计上是很准确的，但其中有相当一部分与生产过程无关，不是模型所需要的。可比性，也就是通常所说的数据口径问题，在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据，一般可比性较，其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化，必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法，是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性，如果数据是不可比的，得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象，采用同样的变量和数学形式，选择的样本点也相同，但可能得到相甚远的模型参数估计结果。为什么？原因在于样本数据的可比性。例如，采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据，产出量用不变价格计算的总产值，在不同年份间是可比的；资本用当年价格计算的固定资产原值，在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值，有人直接用于模型估计，有人进行处理后再用于模型的估计，结果当然不会相同。一致性，即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生，例如，用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据，用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据，用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据，等等。三、模型参数的估计模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后，就可以选择适当的方法估计模型，得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程，包括对模型进行识别（对联立方程模型而言）、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题，在此不重复叙述。四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后，可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是，它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系，能否付诸应用，还要通过检验才能决定。一般讲，计量经济学模型必须通过四级检验，即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。1.经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如，有下列煤炭行业生产模型：煤炭产量＝-108.5427＋0.00067×固定资产原值＋0.01527×职工人数-0.00681×电力消耗量＋0.00256×木材消耗量在该模型中，电力消耗量前的参数估计量为负，意味着电力消耗越多，煤炭产量越低，从经济行为上无法解释。模型不能通过检验，应该找出原因重新建立模型。不管其他方面的质量多么高，模型也是没有实际价值的。2.统计检验统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。3.计量经济学检验计量经济学检验是由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误项的序列相关检验和异方性检验，解释变量的多重共线性检验等。4.模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围，即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为：（1）利用扩大了的样本重新估计模型参数，将新的估计值与原来的估计值进行比较，并检验二者之间距的显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，并将该预测值与实际观测值进行比较，并检验二者之间距的显著性。经历并通过了上述步骤的检验后，可以说已经建立了所需要的计量经济学模型，可以将它应用于预定的目的。五、计量经济学模型成功三要素从上述建立计量经济学模型的步骤中，不难看出，任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个：理论、方法和数据。理论，即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础。方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据，反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。一般情况下，在计量经济学研究中，方法的研究是人们关注的重点，方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是，不能因此而忽视对经济学理论的探讨，一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人，是无法从事计量经济学研究工作的，是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以，计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下，人们对数据，尤其是数据质量问题的重视更显不足，在申请一项研究项目或评审一项研究成果时，对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲；在研究过程中出现问题时，较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是，数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出，经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是，变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念，那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。所谓相关关系，是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的为1，则二者之间具有完全相关性（完全正相关或完全负相关）；如果相关系数的比较大，或接近于1，则二者之间具有较强相关性；如果相关系数的为0，或接近于0，则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性，那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系，判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。所谓因果关系，是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如，劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系，在经济行为上是劳动力影响国内生产总值，而不是相反；但是，在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系，国内生产总值既决定消费总额，反过来又受消费的拉动。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性，因为二者都以较快的速度增长，但显然二者之间不具有因果关系。相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能，所以也被用来进行变量之间的因果分析。但是，仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出判断，必须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。

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由课程设置可以看出本专业对学生的理论模型有效性包括：1）表观确认,分析对与模型有关的所有信息进行评估,确定需要附加分析的内容,以提高模型的可信度水平；2）历史分析,对与模型有关的历史信息的评估,以评价模型对预期应用的适宜性.3）预期应用和需求分析,对预期应用的效果进行评估,以确定那些对资源的有效利用起关键作用的需求.4）模型概念和逼真度分析,对模型的算法和子模型进行评估,以辨识那些不适用的设,并确定子模型的逼真度是否能保证模型的预期应用.5）逻辑分析,通过模型逻辑评估模型中指定实体的行为,并确定这些行为是否都是所期望的.数学基础有一定要求，通识课部分就设置了三门数学课，学科基础课依然有离散数学，数字逻辑与数学系统。建议想报考的同学提前观看一些入门课程，客观评估自己的数学能力。盲目报考无益于个人发展，会造成挂科过多、学习压力过大、就业困难等不良后果。

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用时间序列的知识回答简述如何检验一个模型的有效性？

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为了得到正确的结论、在进行系统分析、预测和辅助决策时,必须保证模型能够准确地反映实际系统并能在计算机上正确运行.因此,必须对模型的有效性进行评估.模型有效性评估主要包括模型确认和模型验证两部分内容：模型确认考察的是系统模型（所建立的模型）与被仿真系统（研究对象）之间的关系,模型验证考察的则是系统模型与模型计算机实现之间的关系.

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对于一个具体的建模项目来说,模型有效性评估贯穿于研究的始终.必须指出,模型实际上是所研究的系统的一种抽象表述形式,要验证一个模型是否百分之百有效是极其困难的,也是没有实际意义的.另外,模型是否有效是相对于研究目的以及用户需求而言的.在某些情况下,模型达到60％的可信度使可满足要求；而在另外一些情况下,模型达到99％都可能是不满足的.

模型有效性的概念出现在20世纪60年代,随着计算机仿真技术在各个学科和工程领域的普遍应用,模型有效性问题日益受到人们的关注. 1967年,美国兰德公司的fishman和Kivtat明确指出,模型有效性研究可划分为两个部分：模型的确认（validation）和验证（verification）.这一观点被仿真学界普遍采纳.模型确认指通过比较在相同输入条判和运行环境下模型与实际系统输出之间的一致性,评价模型的可信度或可用性.模型验证则是判断模型的计算机实现是否正确.

尽管确认和验证在各文献中的定义不尽相同,但对于二者之间的区别,专家的看法却是基本一致的.简单地说,模型确认强调理论模型与实际系统之间的一致性,模型验证则强调当前模型与计算机程序之间的一致性.在有些文献中也采用工程技术人员容易接受的“校模”和“验模”两个术语来分别代替“确认”和“验证”.模型的确认和验证与建模的关系见图 8.5.

在图 8.5中,“问题实体”指被建模的对象,如系统、观念、政策、现象等.“理论模型”是为达到某种特定的研究目的而对问题实体进行的数学／逻辑描述.“计算机模型”（comrized Model）是理论模型在计算机上的实现.

通过“这些信息对于描述微芯片组件和各种新型纳米材料的电子、机械和磁性特性至关重要，这些新的纳米材料包括量子计算。我们已经知道了很多，但是持续的进步需要越来越详细的知识。分析与建模”活动可以建立理论模型.计算机模型的建立需通过“编程及实现”这一步骤来完成.经过仿真“实验”即可得到关于问题实体的结果.

模型确认包括理论模型有效性确认、数据有效性确认和运行有效性确认三部分内容,其中运行有效性确认是模型确认的核心.

图 8.5 确认和验证与建模的关系

理论模型有效性确认是对理论模型中采用的理论依据和设条件的正确性以及理论模型对问题实体描述的合理性加以证实的过程.理论模型有效性确认包括两项内容：

（1）检验模型的理论依据及设条件的正确性.它具有两个含义,一是检验理论依据的应用条件是否满足,如线性、正态性、性、静态性等；该检验过程可以利用统计方法进行.二是检验各种理论的应用是否正确.

（2）子模型的划分及其与总模型的关系是否合理,即分析模型的结构是否正确,子模型问的数学/逻辑关系是否与问题实体相符.理论模型经确认有效后,才能对其进行试运行.根据输出结果评估模型的精度.若理论模型无效,应重复分析、建模及确认的过程.

2）数据有效性确认

数据有效性确认用于保证模型建立、评估、检验和实验所用的数据是充分的和正确的.

在模型开发过程中,数据用于模型的建立、校验和运行.充分、正确、的数据是建立模型的基础.数据有效性确认包括对模型中关键变量、关键参数及随机变量的确认,以及对运行有效性确认时所使用的参数和初始值等数据的确认.

3）运行有效性确认

运行有效性确认的目的是对模型输出结果的精度进行计算和评估.其前提是实际系统及其可比系统的数据均可获取.通过比较模型和实际系统在相同初始条件下的输出数据,可对模型有效性进行定量分析.与实际系统相类似的系统,确认为有效的解析模型、工程计算模型、以及经过确认的模型都可作为模型的可比系统.

理论模型确认、数据有效性确认及模型验证是运行有效性确认的前提.经运行有效性确认被认为有效的模型即可作为正式模型投入运行,利用它进行实际问题的研究.若模型在运行有效性确认时被确认为无效,其原因可能是理论模型不正确、或计算机模型不正确,也可能是数据无效.具体原因的查明需从分析与建模阶段开始,重复模型的构造过程.若实际系统及其可比系统不存在或完全不可观测,则模型与系统的输出数据无法进行比较.在这种情况下,一般只能通过模型验证和理论模型确认,定性地分析模型的有效性.

如何开始生态系统模型研究

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的作下，自动安全地作机辆。

理论模型助力产业创新及业务发展

在SDN开放生态系统理论模型中，华为与乌得勒支大学研究者提出 “三个一”理论：一个框架、一种方法和一套评估模型，通过构建开放生态系统，帮助更多客户应对如下三方面挑战：首先在技术领域，构建一个方案组合架构，快速帮助客户建立完善的有竞争力的解决方案。其次在商业方面，构建完整的商业系统建模方法，帮助客户寻找商业模式。在协同技术领域，创建软件生态系统成熟度评估模型，结合140余种已知方案，以此来评估生态系统的成熟度，为开放体系建设提供理论指导。

SDN解决方案在提供端到端业务服务过程中涉及大量的协同组件，它们之间的接口配合与协同非常关键，是方案能否成功交付的重要因素，缩短业务上市时间已经成为业界共性压力。急需引入一套高效的方案协同运作框架（Solution Comer Framework）快速为客户创造SDN组合产品，构建完整的解决方案。

方案组合框架示意图

如上图所示，方案组合框架主要包括四个部分：部分，使用交互式方案组合工具帮助客户创造方案草案；第二部分，将方案组合存储于索引中，用于未来可为其他用户复用；第三部分，通过配置管理工具部署方案；第四部分，汇集这些触控屏（Touch panel）又称为触控面板，是个可接受触头等输入讯号的感应式液晶显示装置，当接触了屏幕上的图形按钮时，屏幕上的触觉反馈系统可根据预先编程的程式驱动各种联结装置，可用以取代机械式的按钮面板，并借由液晶显示画面制造出生动的影音效果。方案所在领域的运营经验，持续改进并例行基线化。

方案组合框架将极大提升开发速度，在前期已开发的近90%方案内容实现复用，而开发人员仅需要重点投入在的10%部分。所有代码集成后也成为方案组合的一部分，可以在未来类似解决方案中实现快速部署。

一种方法：寻找新业务、发现新商机

一套评估模型：建立成熟的SDN生态系统

商业组织经常运用三种策略来强化其自身在产业链中的定位。种方式，加入开源组织，以确保其技术方案被主流客户所接受；第二种方式，向更大型的企业提供技术方案，作为关键部件参与到整体解决方案之中；第三种方式，大型企业建立其自身强大的生态系统，为中小型技术供应商提供平台，以此来汇聚产业链各个环节优势力量形成完整解决方案。

基于软件生态系统管理成熟度模型，可以快速评估客户适用于哪种方式，是否能够更有效合理的管理自身生态系统，可以对生态系统能力与水平进行系统评估，并以一种结构化的方法客户进行生态系统管理。

该模型已经对业界20多个不同类型的软件生态系统进行了成熟度评估，从软件扩展性（1级）一直延伸至生态系统（7级），快速为合作伙伴和客户生态管理系统实践的成熟度进行评级。在该模型帮助下，客户可以全面提高自身管理会受到很多因素影响，比如说人们的驾驶意愿，驾驶需求，还包括因素，服务质量，还包括车辆的基本配置。要形成规范模板。能力，构建完善的创新型生态系统管理模式。

深化合作 实现产业共赢

SDN开放生态系统理论模型为客户提供了完善的构建生态平台的理论和工具体系。其价值不仅在于帮助客户和合作伙伴快速配置和部署新方案，而且通过模型系统的运作基线帮助客户快速交付创新方案。SDN开放生态系统理论模型的核心目标就在于为客户打造小型生态圈，提供创新型解决方案，让各类合作伙伴都可以在这个生态系统中找到定位，发挥作用。

现实宇宙的全像式模型理论

“大大提高对硅晶体结构的理解，这是一种”通用“基板或基础材料，一切都是建立在这种基础上的，这对于理解元件的性质将是至关重要的。准确度测量的范围受随着电子技术和信息科学的发展，近两年每个网民都有机会在社交媒体发出自己的声音，留下海量的信息。人类生产信息的速度可谓风驰电掣，每两年就会增长一倍，近两年产生的数据总量相当于人类有史以来所有数据量的总和。科研领域、企业运营及日常生活中的数字、文字、图像、音频都是数据，大数据的处理速度快、价值密度低、商业价值高。拥有海量数据的或企业如果能合理地解释运用这些数据，就会增强自身的竞争力。大数据专业就在这样的背景下应运而生，很多学校看到该领域的前景，竞相申请设立数据科学与大数据技术专业。今天小编将带你深入了解数据科学与大数据技术专业。到量子效应的限制，“NIST高级项目科学家MichaelHuber说。

也可以应用到所谓的基础科学,如生物学上。维琴尼亚州Intermont大学的心理学家Keith Floyd指出，如果现实的坚固只是一个全像式的幻象，就不能再说脑部产生意识。而是意识创造了脑部─以及身体，还有环绕着我们四周的一切，被我们当成实质的世界。

3、大数据运维&云计算方向

.根据农业推广的框架模型理论,怎样提高推广服务的工作效率

产学研合作是华为确保合作伙伴及客户长效发展的战略基石，华为运行有效性确认指就模型开发目的或用途而言,模型在其预期应用范围内的输出行为是否有足够的精度.将与乌得勒支大学继续合作，进一步丰富和加强SDN生态系统“三个一”理论研究成果，与客户和合作伙伴构建和谐高效生态系统，提供完备的解决方案与服务，长期实现产业共赢。

农业推广的框架模型理论包括农民行为、推广过程和推广组织。

农民行为可以通过提高农民的文化素质和技能水平来改善，从而增强农民的推广服务接受能力。

推广组织可以通过完日前，华为欧洲生态大会在法国巴黎顺利召开，全球超百家合作伙伴及千位嘉宾出席大会。会上，华为与荷兰乌得勒支大学（Utrecht University）合作提出了业界SDN开放生态（SDN Open Eco）理论模型。乌得勒支大学斯林格·詹森（Slinger Jansen）做主题演讲，从SDN方案协同框架、商业模型设计方法和开放生态系统成熟度评估模型三个方面系统阐释了该理论模型。依托该理论模型，华为与乌得勒支大学不仅能与更多行业合作伙伴共同打造更具价值且更赋创造力的多厂商融合解决方案，而且在网络2020转型和演进领域还能够提供更加全面的BC（商业咨询）和NC（网络咨询）服务，大大缩短联合创新与系统集成的时间，加速业务上市，使得整个生态系统都因此受益。善组织架构、加强内部沟通和协调来改善。

综上所述，提高推广服务的工作效率需要从农民行为、推广过程和推广组织三个方面入手，通过提高农民的文化素质和技能水平、优化推广服务流程、提高推广服务质量和效率、完善组织架构、加强内部沟通和协调等方式来达到目的。

未来人工智能会有哪些突破？

研究人员在杂志上了他们的发现。 科学 .

在带电环境中测量Pendell sung振荡提供了一种测量电荷半径的独特方法。NIST的本杰明·希科克(Benjamin Heacock)说：“当中子在晶体中时，它就在原子电云中。”1、自动驾驶：

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。

2、人脸识别：

“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

3、人工智能：

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧对自动驾驶技术都不相信，经常出现的汽车故障，汽车的安全性能，对人体的保护，这些都是影响自动驾驶汽车的因素。的“容器”。

4、手机触摸屏：

5、VR技术：