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1.
Viewer gifting is an important business mode in live streaming industry, which closely relates to the income of the platforms and streamers. Previous studies on gifting prediction are often limited to cross-section data and consider the problem from the macro perspective of the whole live streaming. However, the multimodal information and the time accumulation effect of live streaming content on viewer gifting behavior are ignored. In this paper, we put forward a multimodal time-series method (MTM) for predicting real-time gifting. The core module of the method is the multimodal time-series analysis (MTA), which targets at effectively fusing multimodal information. Specifically, the proposed orthogonal projection (OP) model can promote cross-modal information interaction without introducing additional parameters. To achieve the interaction of multi-modal information at the same level, we also design a stackable joint representation layer, which makes each target modality's representation (visual, acoustic and textual modality) can benefit from all the other modalities. The residual connections are introduced as well to ensure the integration of low-level and high-level information. On our dataset, our model shows improved performance compared to other advanced models by at least 8% on F1. Meanwhile, the MTA is able to meet the real-time requirements of the live streaming setting, and has demonstrated its robustness and transferability in other tasks. Our research may offer some insights about how to efficiently fuse multimodal information, and contribute to the research on viewer gifting behavior prediction in the live streaming context.  相似文献   
2.
Scientific collaboration contributes to the innovation of science and technology. For individual scholars, it is valuable to find potential and valuable collaborators to improve the quality and quantity of research. Previous research mainly recommends collaborators by exploring one kind of relationship between authors, such as the research topics or co-authorship. Some research tries to utilize more relationships, but they simply integrate the recommendation results of different relationships rather than integrating them. This study proposes a novel Heterogeneous Network Embedding Recommendation (HNERec) model for scientific collaborator recommendation. The HNERec model employs a random walk to develop a heterogeneous network considering four kinds of meta-path illustrating the topic relationship, authorship, citation relationship, and venue relationship. It utilizes the skip-gram model to embed the nodes, and finally generates a recommendation list based on the similarity between the corresponding node vectors. Experiments on a DBLP dataset and an AMiner dataset demonstrate the reliability of the HNERec model. The HNERec model outperforms the mainstream collaborator recommendation baselines in metrics such as F1, MRR, and nDCG. The results can not only be applied to the selection of collaborators by individual scholars but also allow scientific and conference institutions to recommend collaborators.  相似文献   
3.
Recently, models that based on Transformer (Vaswani et al., 2017) have yielded superior results in many sequence modeling tasks. The ability of Transformer to capture long-range dependencies and interactions makes it possible to apply it in the field of portfolio management (PM). However, the built-in quadratic complexity of the Transformer prevents its direct application to the PM task. To solve this problem, in this paper, we propose a deep reinforcement learning-based PM framework called LSRE-CAAN, with two important components: a long sequence representations extractor and a cross-asset attention network. Direct Policy Gradient is used to solve the sequential decision problem in the PM process. We conduct numerical experiments in three aspects using four different cryptocurrency datasets, and the empirical results show that our framework is more effective than both traditional and state-of-the-art (SOTA) online portfolio strategies, achieving a 6x return on the best dataset. In terms of risk metrics, our framework has an average volatility risk of 0.46 and an average maximum drawdown risk of 0.27 across the four datasets, both of which are lower than the vast majority of SOTA strategies. In addition, while the vast majority of SOTA strategies maintain a poor turnover rate of approximately greater than 50% on average, our framework enjoys a relatively low turnover rate on all datasets, efficiency analysis illustrates that our framework no longer has the quadratic dependency limitation.  相似文献   
4.
保辜制度是我国古代一项极具特色的法律制度,在唐代臻于成熟。保辜制度的目的在于确定伤害行为与结果的因果关系,具有对受害人进行保护、对加害人赋予悔改机会以平稳修复社会关系的深层内涵,从某种意义上其与当代的刑事和解制度的目的有着一定的相通性,对于完善我国的刑事和解制度具有积极意义。借鉴唐代保辜制度理念,可以从扩大适用范围、增加审查起诉阶段观察期、加大司法机关参与力度、实行执行阶段保证人制度等方面完善我国刑事和解制度。  相似文献   
5.
墨家总结战国百家争鸣的思维论辩方式,推出辩学元典《墨经》,是中国古代逻辑的典范样式。杂家吕不韦主编的《吕氏春秋》兼容发挥墨辩,发展了墨家推理论和语义学,取得重要学术成就,谱写墨辩发展史精彩一页。  相似文献   
6.
近几年来,农村劳动力的隐性失业问题日益暴露,并逐渐成为制约中国经济发展的重要因素。实现农村剩余劳动力的有效转移是避免劳动力资源浪费和引发社会问题的重要方面。文章分析了当前我国农村剩余劳动力转移的制约因素,提出了解决问题的对策和建议。  相似文献   
7.
面对我国未富先老的严峻挑战,探索老年人力资源的开发已成为我国应对老龄化问题一条必要的新途径。在现代医疗卫生条件下,老年人力资源开发潜力巨大,但也存在许多不确定性;老年人力资源的开发利用对个人、家庭及社会具有重要的意义;加强政府重视与支持、改革退休制度、拓展老龄办职能、广泛开展老年人社区活动、发挥老年大学的专长互补作用、重视老年人健康等,可作为开发老年人力资源的尝试对策。  相似文献   
8.
作为大学最重要的利益相关者群体,学生可通过协商民主机制,将自身的诉求与大学其他利益相关者以及管理者的目标平衡与融合,通过制度性渠道与程序参与大学治理,实现大学治理结构的优化。我国大学与学生关系的转变以及学生的学习权利,构成学生参与大学治理的法理基础。学生参与大学治理,有利于增强大学相关决定的正当性以及被接受性,提高治理效能,实现民主决策、科学决策。学生参与大学治理存在客观限度,大学应根据事务性质、学生参与能力、参与意愿等因素,确立学生参与大学治理的方式方法和范围程度。  相似文献   
9.
从大学治理的制度逻辑看,大学制度与治理是相互作用的,制度对于治理体系构建和治理实践起着指导和约束作用,治理实践和治理体系有助于制度的完善。大学制度是在长期的历史过程中形成的,是在治理实践中不断丰富发展完善的,是治理主体与制度实践互动的结果。在治理实践中形成的制度既包括正式制度,也包括非正式规则和习惯等。因此,制度逻辑不是说要去主观建构制度,而是说在制度认知、制度构成、制度运行与制度行为、制度评价的互动中实现大学治理体系和治理能力现代化。在制度完善、治理体系建设和治理能力发展中,人的因素起着关键作用,要充分注重和发挥人的因素特别是治理主体的作用与价值。大学治理的制度逻辑的关键在于通过融通“大学之制”与“大学之治”,使得大学制度通过体制机制建设转化为治理体系,并使得制度优势转化为治理效能,同时在治理实践中,补齐制度短板,完善制度建设,强化制度执行力,从而使制度逐步成熟定型,推动大学治理现代化的实现。  相似文献   
10.
人工智能与教育深度融合发展的目的在于通过高智能性的技术来不断提升教育的科学性和民主化。人工智能与教育深度融合发展的操作原理是通过技术、数据和算法的重组,推动教育走向智能化,具体表现为支持智能教育关键技术的高智能化(技术)、教育资源的整合与教育大数据的形成(数据)和教育供给的科学化(算法+服务)。就目前而言,人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题。为此,要想实现人工智能与教育的深度融合发展,教育应尽早谋划,重新思考人工智能时代教育将如何存在,并从技术基础(改善技术的成熟度,重新思考技术世界中的教育)、数据驱动(加快教育数据资源的整合力度,提高教育数据单元质量)和算法服务(创新教育资源的有效供给方式)三个层面协同推进。  相似文献   
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