保险行业：稳健为上，国际财务报告准则第9号对保险公司金融资产重分类影响与预测 本报告对保险行业的国际财务报告准则第9号（IFRS9）的影响进行了分析和预测。IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。 一、新会计准则推出的历史背景与变更 1.1 历史背景： 国际会计准则理事会（IASB）于2014年7月发布了IFRS9，以取代原有的国际会计准则第39号（IAS39）。IFRS9的实施旨在提高金融机构的风险管理和透明度，改进金融资产的分类和计量。 1.2 新旧准则的差异： IFRS9与原有的IAS39相比，主要变动在于金融资产分类由四分类变为三分类，不再以持有目的进行分类，而是通过业务模式和合同现金流测试进行分类。同时，减值会计处理由“已发生损失法”修改为“预期损失法”，使得减值计提更加及时和充足。 二、IFRS9对保险公司的影响： IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。由于金融资产的分类和计量方式的变化，将使得保险公司的利润随市场波动变得更加剧烈。在风险控制的前提下，保险公司需要重新规划资产配置，预计会加大长期股权投资，股票投资倾向分红稳定的蓝筹股，债券投资更青睐高评级债券。 三、上市险企资产重分类测算： 我们以平安的数据为基础，测算新华保险和中国太保资产重分类情况。可供出售金融资产项目的重分类，预计新华有一半重分类至FVTPL，而太保的AFS归入FVOCI资产较多；各类金融资产占比情况方面，预计新华FVTPL类资产占比高于太保和平安，权益资产变动引起的利润波动敏感性可能更高。 四、保险公司如何应对： 保险公司为适应新的会计政策，需要提供更详细的金融工具分类信息，在重分类时谨慎使用计量选择权，并提供金融资产计量及信息披露操作指引。在公司内部，还需建立规范制度、推进部门协作，结合偿二代等多因素做好资产配置计划，减少波动。 IFRS9的实施将对保险公司的财务报告和投资策略产生重要影响。保险公司需要积极应对新的会计政策，重新规划资产配置，采取适当的风险管理策略，以维持稳定的盈利能力。

GEE——连续变化检测和分类（CCDC）.html

BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类，主要根据BP神经网络理论，在MATLAB软件中实现基于BP神经网络的语言特征信号的分类算法。包括数据选择和归一化，BP神经网络构建、BP神经网络训练以及BP神经网络分类。

深度学习+图像分类+水质污染等级分类数据集+水质分类

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

在本文中，我们将深入探讨如何利用深度学习技术对基于EEG（Electroencephalogram，脑电图）信号的情绪进行分类。EEG是一种记录大脑电活动的技术，它提供了关于大脑功能状态的实时信息，因此在神经科学、临床医学以及近年来的情绪识别等领域具有广泛的应用。 **1. EEG基础知识** 我们需要理解EEG的基本原理。EEG通过放置在头皮上的电极捕捉到大脑皮层的微弱电信号。这些电信号反映了神经元的同步放电活动，不同频率的波段与大脑的不同状态相关。例如，α波通常与放松和闭眼时的状态关联，β波则与清醒和集中注意力时的状态相关。 **2. 情绪识别** 在情绪识别领域，EEG被用于探测和分析与特定情绪相关的大脑活动模式。情绪通常可以分为基本类别，如快乐、悲伤、愤怒、恐惧等。EEG信号的特征，如功率谱、自相关函数、波形变化等，可以作为识别情绪的生物标志物。 **3. 数据预处理** 在使用"emotions.csv"数据集之前，预处理是至关重要的步骤。这包括去除噪声、滤波（去除高频或低频干扰）、平均化参考（消除头皮电位的影响）、去除眨眼和肌肉活动等眼动和肌电干扰（EOG和EMG）以及归一化处理，确保不同个体间的信号可比性。 **4. 特征提取** 特征提取是从原始EEG信号中抽取有用信息的过程。常见的特征包括功率谱密度、波峰和波谷的位置、时域特征（如均值、方差、峰值）以及频域特征（如频带功率）。此外，还可以使用时-频分析方法（如小波分析或短时傅立叶变换）来获取多尺度信息。 **5. 深度学习模型** 深度学习在EEG情绪分类中的应用主要依赖于神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的变种，如长短时记忆网络（LSTM）。CNN擅长处理空间结构数据，而RNN和LSTM则适合处理序列数据，对时间序列的EEG信号尤为适用。模型可能包含多个卷积层、池化层和全连接层，用于学习信号的多层次表示。 **6. 模型训练与优化** 在训练模型时，我们通常将数据集分为训练集、验证集和测试集。使用合适的损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam或SGD）调整模型参数。为了防止过拟合，可以采用正则化（如L1或L2）、Dropout或数据增强策略。模型的性能评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。 **7. 结果解释与应用** 情绪分类模型的输出可能是一个概率分布，对应不同情绪类别的可能性。最终结果需结合实际情况解释，如在人机交互、心理健康监测、游戏体验分析等领域有潜在应用。 基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类是一个综合了信号处理、机器学习和心理学的跨学科问题。通过有效处理和分析"emotions.csv"数据，我们可以构建出能够识别人类复杂情绪的智能系统，为未来的智能设备和人机交互提供更深层次的理解。

《Discuz同城分类信息模板插件详解》 在互联网社区建设中，Discuz!作为一款广泛应用的开源论坛软件，以其强大的功能和灵活的扩展性深受广大站长喜爱。本篇文章将详细解析“Discuz同城分类信息模板插件”，帮助用户更好地理解和运用这一功能，提升论坛的互动性和实用性。 一、插件简介 “Discuz同城分类信息模板插件”是针对Discuz!论坛系统开发的一款增强型插件，旨在为用户提供一个类似于本地分类信息服务的平台。用户可以通过此插件发布和查询各类生活服务信息，如租房、求职、二手交易等，实现社区内的资源共享与交流。 二、解压与安装 在获取到该插件的压缩包后，解压时需注意输入正确的解压密码：“bbs.jycmmusic.com”。解压完成后，会得到插件的主要文件，包括但不限于配置文件、模板文件以及必要的PHP脚本。安装过程通常包括以下步骤： 1. 将解压后的插件文件上传至论坛的指定目录（如：source/plugin）。 2. 在Discuz后台管理界面中，找到“插件管理”选项，点击“安装新插件”，选择刚刚上传的插件文件夹进行安装。 3. 完成安装后，启用插件，并根据需求进行相关设置。 三、功能特性 1. 分类信息管理：插件提供丰富的分类管理功能，管理员可以自定义信息类别，如房产、招聘、交友等，方便用户按需发布信息。 2. 地域定位：结合用户IP或手动选择，实现信息的地域性展示，让用户更容易找到本地相关服务。 3. 搜索功能：用户可以通过关键词、分类或地点进行信息搜索，快速定位所需内容。 4. 用户交互：支持信息评论、点赞、分享等功能，增强用户间的互动性。 5. 信息审核：管理员可以设置信息审核机制，确保发布内容的质量和合法性。 6. 移动端适配：插件通常具备良好的移动端兼容性，使用户在手机上也能便捷地浏览和发布信息。 四、使用手册 配合提供的《[点微]同城分类信息使用手册》，用户可以详细了解插件的各项功能和操作流程。手册通常包含以下内容： 1. 插件安装与配置指南。 2. 用户发布和查看信息教程。 3. 管理员后台管理功能介绍。 4. 常见问题及解决方案。 五、基础配套插件 安装“Discuz同城分类信息模板插件”时，必须同时安装配套的基础插件，以确保其正常运行。这些基础插件可能涉及到用户认证、支付接口、消息通知等方面，为分类信息模块提供完整的服务支持。 “Discuz同城分类信息模板插件”通过提供全面的分类信息发布与查询功能，极大地丰富了Discuz论坛的社区生态，提升了用户粘性。正确安装并合理利用这款插件，将有助于打造一个更加活跃、实用的网络社区。

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传感器分类及常见传感器的应用pdf,传感器有许多分类方法，但常用的分类方法有两种，一种是按被测物理量来分；另一种是按传感器的工作原理来分。按被测物理量划分的传感器， 常见的有：温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器、流量传感器、液位传感器、力传感器、加速度传感器、转矩 传感器等。

TensorFlow2实战-系列教程1：搭建神经网络进行分类任务 TensorFlow2实战-系列教程2：搭建神经网络进行回归任务 导包读数据 标签制作与数据预处理 基于Keras构建网络模型 更改初始化方法 加入正则化惩罚项 展示测试结果 - activation：激活函数的选择，一般常用relu - kernel_initializer,bias_initializer：权重与偏置参数的初始化方法 - kernel_regularizer，bias_regularizer：要不要加入正则化 - inputs：输入，可以自己指定，也可以让网络自动选 units：神经元个数