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企业技术多样性、实质性社会责任信息披露与创新扩散
被引量：
3
1
作者
丁焰
苗仲桢
+1 位作者
季桓永
万君
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2022年第5期127-135,共9页
技术多样性是企业创新能力的重要表征,但现有研究对于技术多样性与创新扩散的关系存在争议。对此,区分相关和不相关技术多样性对创新扩散的异质性影响,并检验实质性社会责任信息披露作为一种信号传递机制对上述关系的调节作用。基于2008...
技术多样性是企业创新能力的重要表征,但现有研究对于技术多样性与创新扩散的关系存在争议。对此,区分相关和不相关技术多样性对创新扩散的异质性影响,并检验实质性社会责任信息披露作为一种信号传递机制对上述关系的调节作用。基于2008—2017年中国研发密集型上市企业数据进行实证分析,结果发现:相关技术多样性能够积极影响创新扩散;不相关技术多样性对创新扩散的影响存在滞后效应;实质性社会责任信息披露正向调节不相关技术多样性与创新扩散的关系。结论丰富了创新扩散理论与实证研究,可为企业创新实践提供决策依据。
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关键词
技术多样性
社会责任信息披露
创新扩散
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职称材料
非计划再入院风险预测研究
被引量：
11
2
作者
李金林
赵秀林
+2 位作者
张素威
张增博
朱镜蓉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期198-205,212,共9页
为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模...
为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模为多分类问题,实现了在时间和可能性两个维度对再入院风险进行预测.通过调整机器学习算法参数设置,构建了基于神经网络、随机森林和支持向量机算法的3大类共10个再入院风险备选预测模型.基于真实数据集的实验结果表明,在备选风险预测模型中,使用多项式核函数的支持向量机模型预测效果最好,预测准确率达到96.65%.本研究成果可以使医疗机构基于患者历史医疗数据,从时间和可能性两个维度更全面、精准地评估患者再入院风险,进而采取必要的干预措施,降低非计划再入院率.
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关键词
非计划再入院
风险预测
机器学习
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职称材料
题名
企业技术多样性、实质性社会责任信息披露与创新扩散
被引量：
3
1
作者
丁焰
苗仲桢
季桓永
万君
机构
北京邮电大学经济管理学院
联通在线信息科技有限公司
清华大学公共管理学院
北京
信息
科技
大学经济管理学院
出处
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2022年第5期127-135,共9页
基金
国家自然科学基金青年项目(72102020,71804084)
教育部人文社会科学基金青年项目(18YJC630245)
+1 种基金
北京信息科技大学促进高校分类发展—重点研究培育项目(2021YJPY227)
北京信息科技大学校科研基金项目(2021XJJ39)。
文摘
技术多样性是企业创新能力的重要表征,但现有研究对于技术多样性与创新扩散的关系存在争议。对此,区分相关和不相关技术多样性对创新扩散的异质性影响,并检验实质性社会责任信息披露作为一种信号传递机制对上述关系的调节作用。基于2008—2017年中国研发密集型上市企业数据进行实证分析,结果发现:相关技术多样性能够积极影响创新扩散;不相关技术多样性对创新扩散的影响存在滞后效应;实质性社会责任信息披露正向调节不相关技术多样性与创新扩散的关系。结论丰富了创新扩散理论与实证研究,可为企业创新实践提供决策依据。
关键词
技术多样性
社会责任信息披露
创新扩散
Keywords
Technological Diversity
Corporate Social Responsibility Disclosure
Innovation Diffusion
分类号
F273.1 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
非计划再入院风险预测研究
被引量：
11
2
作者
李金林
赵秀林
张素威
张增博
朱镜蓉
机构
北京理工大学管理与经济学院
联通在线信息科技有限公司
南京大学计算机科学与技术系
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期198-205,212,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(71432002,71572013)。
文摘
为改善患者身体健康,降低非计划再入院率,减轻患者负担和社会资源浪费,本研究基于我国某区域卫生信息平台的医疗数据,利用机器学习方法,构建了非计划再入院风险预测模型.不同于已有仅预测了再入院概率的研究,本研究通过将风险预测建模为多分类问题,实现了在时间和可能性两个维度对再入院风险进行预测.通过调整机器学习算法参数设置,构建了基于神经网络、随机森林和支持向量机算法的3大类共10个再入院风险备选预测模型.基于真实数据集的实验结果表明,在备选风险预测模型中,使用多项式核函数的支持向量机模型预测效果最好,预测准确率达到96.65%.本研究成果可以使医疗机构基于患者历史医疗数据,从时间和可能性两个维度更全面、精准地评估患者再入院风险,进而采取必要的干预措施,降低非计划再入院率.
关键词
非计划再入院
风险预测
机器学习
Keywords
unplanned hospital readmission
risk prediction
machine learning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
R197.32 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
企业技术多样性、实质性社会责任信息披露与创新扩散
丁焰
苗仲桢
季桓永
万君
《科技进步与对策》
CSSCI
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
非计划再入院风险预测研究
李金林
赵秀林
张素威
张增博
朱镜蓉
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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