陈奕君
- 作品数:17 被引量:7H指数:1
- 供职机构:浙江大学更多>>
- 发文基金:河北省社会科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术经济管理医药卫生政治法律更多>>
- 互联网保险的前景分析及模式预测被引量:1
- 2014年
- 互联网技术的发展给保险业带来了极大冲击,衍生出全新的保险销售模式。本文尝试分析互联网技术对保险业的影响和由此衍生的互联网保险模式特点。通过分析发现,在互联网技术的冲击下,保险业将面临前所未有的发展机遇。
- 陈奕君
- 关键词:互联网大数据保险
- 基于时空资产目录的跨源数据检索方法、介质及设备
- 本发明公开了一种基于时空资产目录的跨源数据检索方法、介质及设备,属于大数据领域。本发明首先通过汇集海量的异源时空资产目录至统一的检索空间,并对其语义特征进行词向量化;然后基于条件间的关联性扩充检索条件,以扩充后的检索条件...
- 徐嘉樱子吴森森陈奕君丁佳乐季程涛
- 面向巨量多源遥感数据的统一逻辑模型组织方法及其装置
- 本发明公开了一种面向巨量多源遥感数据的统一逻辑模型组织方法及其装置,属于大数据领域。本发明针对多源遥感数据出现的同名异义、同义异名等问题,采用一种基于映射模板的异构遥感元数据组织方法,基于遥感元数据核心编目集来统一组织并...
- 杜震洪孙逍遥汪愿愿吴森森陈奕君王立君张丰刘仁义
- 静止海洋水色卫星数据并行重构研究--以GOCI为例
- 海洋遥感卫星能够对全球海洋大范围、长时期的观测,但海洋水色卫星易受海洋上空云覆盖的影响导致数据缺失比例高,一定程度上限制了其应用的发展。通过科学的方法重构缺失数据,获得时间序列连续、空间范围全覆盖的再分析产品,对海洋研究...
- 陈奕君
- 关键词:海洋水色卫星遥感数据时间分辨率
- 面向巨量遥感数据的分布式存储方法、装置及介质
- 本发明公开了一种面向巨量遥感数据的分布式存储方法、装置及介质,属于分布式存储领域。本发明通过对巨量遥感数据元数据的数据划分规则进行优化,以包含多个空间要素的数据块作为分片的单位,实现了不同分片节点中遥感数据所需计算量的相...
- 杜震洪孙逍遥郝亚楠陈奕君
- 高分辨率海水表层二氧化碳分压重构——以大西洋为例
- 2023年
- 海洋是自然界中重要的碳汇,海-气二氧化碳通量通常利用大气和海水表层的二氧化碳分压(pCO_(2))差进行估算。受制于时空分布不均匀的观测样本和预测数据,目前已有海水表层二氧化碳分压的重构结果在空间分辨率上仍有较大可提升空间。为在高空间分辨率下更好地拟合时空变化,基于表层大洋二氧化碳地图(SOCAT)的海水表层二氧化碳逸度(f CO_(2))数据集和遥感卫星等多源数据,利用XGBoost模型建立了海水表层二氧化碳分压值与海洋物理、生物、光学等要素的非线性关系,并根据样本时空频率构建权重模型,最终重构了2000-2018年大西洋0.0417°×0.0417°下月度海水表层二氧化碳分压分布。预测结果的相关系数为0.966,均方根误差为8.087μatm,平均偏差为4.012μatm,与同类重构结果相比,海水表层二氧化碳分压的时空变化趋势一致性强,且在空间分辨率上具有优势。
- 王馨仪吴楚仪吴森森吴森森杜震洪
- 关键词:遥感卫星高空间分辨率
- 基于时空资产目录的跨源数据检索方法、介质及设备
- 本发明公开了一种基于时空资产目录的跨源数据检索方法、介质及设备,属于大数据领域。本发明首先通过汇集海量的异源时空资产目录至统一的检索空间,并对其语义特征进行词向量化;然后基于条件间的关联性扩充检索条件,以扩充后的检索条件...
- 徐嘉樱子吴森森陈奕君丁佳乐季程涛
- 美国金融危机对中国的影响及启示
- 2013年
- 2008年的美国金融危机是自大萧条以来影响最为严重的一次。这次危机伴随着大量的金融衍生品被创造出来。本文尝试从住房抵押贷款证券化的角度分析金融危机爆发的原因。通过分析发现,这次危机的传导机制是住房抵押贷款证券(MBS)—担保债务凭证(CDO)—信用违约互换(CDS),根源是房地产市场的大量虚拟化。面对美国金融危机的严重后果,我国应该积极吸取其中的教训,努力避免类似问题在我国发生。
- 陈奕君
- 关键词:金融危机虚拟资本金融衍生品
- 面向巨量多源遥感数据的统一逻辑模型组织方法及其装置
- 本发明公开了一种面向巨量多源遥感数据的统一逻辑模型组织方法及其装置,属于大数据领域。本发明针对多源遥感数据出现的同名异义、同义异名等问题,采用一种基于映射模板的异构遥感元数据组织方法,基于遥感元数据核心编目集来统一组织并...
- 杜震洪孙逍遥汪愿愿吴森森陈奕君王立君张丰刘仁义
- 文献传递
- 基于TD-GNNWR的武汉市房价因子空间非平稳性研究
- 2024年
- 城市住房价格与其影响因子间的回归关系具有显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征。针对传统欧式距离难以有效描述房价建模的空间邻近性、经典地理加权回归(GWR)模型难以拟合复杂非线性特征等问题,本文采用出行时间(TD)作为空间距离度量方法,并引入空间加权神经网络建立了一种基于出行时间的地理神经网络加权回归(TD-GNNWR)方法,进而构建了基于TD-GNNWR的城市房价估算模型。在武汉市2019年二手房数据的建模中,TDGNNWR模型相比GWR模型拟合精度提升16%,且更精确地捕获了局部空间非平稳特征,可以更好地解释影响因子对武汉市房价的作用机制及城市区划导致的空间差异。
- 吴森森丁佳乐严成陈奕君杜震洪
- 关键词:住房价格