服务业成本病是当今主要发达国家所共同面临的一个重要问题，表现为服务价格的不断上升和服务业部门的持续扩张，并引致经济增长的“失速”。当前成本病的相关研究往往在封闭经济的假设下展开分析，而忽视了国际贸易对于成本病的影响。

当前，中国经济运行出现了一些新的情况，经济发展面临下行压力，亟待通过更有力的宏观政策发挥逆周期调节作用。本文首次基于“政采贷”政策实施的微观场景，讲述了一个具有普遍意义的宏观故事：在既要发挥积极财政的逆周期调节作用，又要防止地方财政负担过重的背景下，如何综合考虑“政府—企业—银行”的联动，通过财政金融协同配合的理念创新，促进实体经济发展。

产品众筹是企业缓解自身资金约束的一种重要融资方式。目前已有诸多学者针对产品众筹展开了研究，然而这些研究大多孤立地优化产品众筹项目，或将产品众筹与银行信贷展开对比分析。与已有研究不同，本项目考虑“产品众筹+银行信贷”联合模式，即：企业先在众筹平台预售产品进行融资，然后申请银行信贷填补剩下的资金缺口。实际上，“产品众筹+银行信贷”联合融资模式在实践中广泛应用。比如：美国一家创业型贷款公司ZipCap摒弃传统的信贷审批标准，要求贷款企业先进行产品预售，然后根据其预售规模来决定是否给企业授信及授信额度。

联邦学习（Federated Learning, FL）因其在分布式数据中的协作学习优势而成为一个新兴课题。由于本地数据生成机制的异质性，在开发联邦学习方法时考虑个性化模型非常重要。在本研究中，我们提出了一种个性化联邦学习（Personalized Federated Learning, PFL）的方法来解决鲁棒回归问题。具体而言，我们旨在通过求解带有稀疏融合惩罚的Huber损失函数来学习回归模型。

本文基于在湖北进行的一项生育补贴政策的田野实验，识别了生育补贴政策对我国居民生育决策的影响及其作用机制。结果发现，生育补贴政策显著地促进了人们的生育意愿，但这一作用存在“阈值”，只有当补贴金额高于一定额度才能产生积极影响。生育补贴政策既发挥激励效应，也发挥托底效应，即生育补贴既能提高人们想再生育的概率，也会显著降低人们明确不想再生育的概率。

当今世界正处于百年未有之大变局，全球经济的下行风险给中国出口企业的外部需求带来了不确定性。外部需求冲击和风险波动不仅能够对企业的生产和销售决策产生影响，同时也影响了企业的创新决策。文章将需求冲击下的风险波动和企业创新行为纳入一个统一的贸易理论框架，构建了需求风险分散与企业创新的理论模型，在理论上推导出需求风险分散指数与企业创新水平的倒U型关系以及影响倒U型曲线顶点和曲率的机制变量，并实证检验了目的国市场需求风险分散对中国出口企业的创新效应及其内在机制。

近年来，多变量时间序列分类已成为研究热点之一，可广泛应用于诸多应用领域，如入侵监测、医疗诊断、活动识别和金融预测等。多变量时间序列数据具有高维度和结构复杂等特点，基于规则的分类能有效提高分类过程的可解释性，引起学者们广泛兴趣并取得了一系列研究成果。但现有规则挖掘算法普遍存在局限性

现代性的共时态逻辑强调空间的话语地位，随着全球资本危机和地方性矛盾的加剧，空间不仅支撑资本主义生产关系的再生产，在分配社会财富、调试和规范主体社会关系的过程中也发挥着重要作用。据此，空间性的反思和批判成为左翼学者的共同关注，以亨利· 列斐伏尔、大卫· 哈维和爱德华· 索亚为代表的理论家反对以时间为优先的历史叙事，通过对“空间”与“生产”的元理论反思，重新定向了解放政治的开放性论域，开启了激进理论的当代复兴。

近年来，随着物联网技术的快速发展，基于智能终端采集的多元时序数据进行人体行为识别成为当前的研究热点，在健康监测和医疗援助等领域具有广泛应用前景。为了提升识别性能和可解释性，面向多元时序数据的特征挖掘是一个挑战性工作。针对现有子序列特征提取方法忽略了不同变量特征间的时序关系、基于深度学习提取的特征...

认证协议作为确保物联网环境中实体间通信安全的重要手段，通过对合法实体及传输信息的认证，有效抵御多种潜在安全威胁。尽管已提出众多针对各类物联网场景的认证协议，且这些协议声称不仅性能优越，还能抵抗各类已知攻击，但遗憾的是，部分协议在提出后不久就被发现存在安全漏洞...