参考：
http://nohup.cc/article/49/
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1、资源特点 全新整理：今年全新力作，手工精心打磨。 权威数据：数据来自权威渠道，精准可靠。 放心引用：杜绝数据造假，品质保证。 2、适用人群 在校专科生、本科生、研究生、大学教师、学术科研工作者 3、适用专业 经济学、地理学、城市规划、公共政策、社会学、商业管理、工商管理等
资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、说明、论文、数据集一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主，感谢支持
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## 一、数据介绍 数据名称：ESG“同群效应” 数据年份：2010-2022年 样本数量：44124条 数据说明：包含同群企业的ESG、E、S、G得分 测算方法：与焦点企业处于同一细分行业（或者省份），计算其它企业ESG得分平均值和中位数 数据来源：Bloomberg ESG 指数
## 数据指标说明 参照霍春辉等（2023）的做法，团队对上市公司-数字化转型“同群效应”进行测算。将同行业、同省的其他企业定义为同群企业，并以该群体数字化转型程度均值、中位数作为衡量 原始的3种数字化转型程度数据，来自企业数字化转型-年度报告175个词频、文本统计（详见前文） ## 一、数据介绍 数据名称：数字化转型“同群效应” 数据年份：2000-2023年 样本数量：63766条 数据说明：其中A为吴非的76个数字化相关词频和，B为赵宸宇的99个相关词频和，C为甄红线的139个相关词频和 测算方法：与焦点企业处于同一细分行业（或者省份），计算其它企业数字化转型水平均值和中位数 数据来源：企业数字化转型-年度报告314个词频、文本统计
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轻量级CTF比赛平台-最新开发（含源码+项目说明+功能模块介绍）.zip 【资源说明】 1、该项目是团队成员近期最新开发，代码完整，资料齐全，含设计文档等 2、上传的项目源码经过严格测试，功能完善且能正常运行，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的高校学生、教师、科研工作者、行业从业者下载使用，可借鉴学习，也可直接作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，也适合小白学习进阶，遇到问题不懂就问，欢迎交流。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 5、不懂配置和运行，可远程教学 欢迎下载，学习使用！
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内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的SSA-ELM多输入单输出回归预测系统，详细探讨了极限学习机（ELM）及其通过麻雀搜索算法（SSA）优化的过程，旨在提升模型预测精度和稳定性。文章涵盖了从模型架构、参数优化、训练和预测的全过程，并通过实例代码展示了SSA优化ELM的具体应用。通过这种方法，模型可以在高维、多指标条件下保持高性能，提供直观易用的GUI界面，简化复杂回归预测的操作流程。 适合人群：对机器学习、尤其是神经网络及其优化方法有一定了解的研发人员和技术爱好者，希望深入理解和实践极限学习机及其优化技术的学者。 使用场景及目标：该项目适用于需要高精度和快速响应的多输入单输出回归预测任务，如金融市场的趋势分析、制造业的产品质量预测、医疗健康的状况监控等。其目的是通过优化模型参数，减少预测误差，提高决策准确性。 其他说明：文中附带了详细的代码示例以及模型效果预测图的绘制代码，便于读者动手实践并验证模型的有效性。
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内容概要：本文档详细介绍了使用MATLAB实现基于改进鲸鱼优化算法（GSWOA）优化变分模态分解（VMD）算法进行时间序列信号分解的全过程。项目背景阐述了时间序列数据的重要性和挑战。随后描述了采用GSWOA优化VMD参数以提升分解精度的原因，并介绍了具体的项目实施步骤。包括信号预处理、参数优化、信号分解、结果分析等核心模块，同时提供了详细的算法流程和程序设计指导。此外，还设计了便于使用的图形用户界面（GUI）。项目适用于金融预测、气象预报、医疗信号处理等领域。 适合人群：具备一定MATLAB编程经验和信号处理基础知识的研发人员和技术人员。 使用场景及目标：该项目旨在提高时间序列信号的分解精度与效率，特别适用于处理复杂和非平稳的金融、气象、医疗等时间序列数据。通过优化关键参数，确保分解过程更加高效可靠，为用户提供强有力的工具支持。 其他说明：项目代码完整详尽，包含多个实用的功能模块和测试案例，为开发者提供了丰富的参考资料和实战指南。同时，文档附带大量图表辅助说明概念，有助于初学者逐步掌握并应用这套方法论。
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