太阳成集团tyc138研究生“崇德”学术沙龙202102期成功举办

来源:     发布时间:2021-05-07    作者:李继华    点击次数:

       5月6日,太阳成集团tyc138举办了第二期“崇德“学术沙龙。参与此次学术沙龙论坛的教师有太阳成集团tyc138副经理吴金红教授、范学谦副教授、李文莉博士、杨筝博士。本次学术沙龙论坛严溪和钱钦同学主讲,范学谦副教授和李文莉博士担任轮值教师嘉宾,参加线上线下会议的人员包括太阳成集团tyc138部分硕士研究生。

       钱钦同学采用了线上演讲的方法在线分享论文《B2C,C2C与混合模式:供应链共享平台选择的战略分析》,该文章研究了在不共享、B2C共享、C2C共享和混合共享模式中,制造商更愿意参与哪种共享模式的问题和上述四种共享模式中,混合共享是否优于单一共享的问题。钱钦同学的研究创新点在于考虑了供应链背景下共享对零售商和独立共享平台的影响、外部共享平台和零售商对市场的影响和消费者使用水平对产品共享的影响。通过研究发现:(1)在制造商具有垄断地位的市场中,制造商更倾向于单一B2C共享模式,此时利润最大;而零售商更倾向于不存在共享。(2)对于制造商来说,单一B2C共享的模式优于混合共享模式,而单一C2C共享的模式不如混合共享模式,即混合共享模式并不一定优于或劣于单一的共享模式。(3)市场中高使用率消费者(购买者的数量)比例和C2C共享平台手续费率都会影响供应链各方的最优定价和利润。


 

 

 

        

        严溪同学讲的题目是《基于CDAE-Stacking集成学习模型的医疗欺诈模型》,研究了医疗索赔系统中多种重要因素,创新性提出了一种基于多维度特征指标体系的CDAE-Stacking 集成学习预测模型方法。比传统数学模型更能发掘特征间的潜在信息,能有效解决高维数据计算复杂度高、特征选择困难和数据噪声多等问题,同时采用与集成学习相结合的方法构建模型,相较于传统单一的机器学习算法有更好的预测精度。严溪同学的研究创新点在于融合了卷积和降噪两种自编码器,构建出卷积降噪自编码神经网络算法,并与Stacking 集成学习框架相结合,提出一种基于多维度特征指标体系的CDAE-Stacking 集成学习预测模型方法。

         

      嘉宾老师与两位主讲同学所展开了热烈的讨论,并提出了许多专业的问题,以及中肯的建议,主讲同学在与老师进行了深入的沟通交流后接受并感谢了老师的建议。在场的同学也积极提问,现场学术氛围浓厚,在本次学术沙龙中,同学们都有了不同的收获。最后,嘉宾老师对本次沙龙进行了总结并鼓励大家在学术方面多思考多提问,本次太阳成集团tyc138研究生“崇德”学术沙龙论坛第二期在同学们的掌声中圆满结束。

 

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