Research on Financing Risk Assessment and Optimization of Digital Economy Enterprises Combined with Deep Learning Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, the meteoric rise of artificial intelligence, especially the pervasive adoption of deep learning, has sparked a boom in digital economy enterprises. These companies have emerged left and right, breathing new vitality into economic growth and transforming the landscape of modern business. However, due to rapid development and innovation, digital economy firms confront numerous risks and obstacles during the financing process. This article focuses on how deep learning technology can evaluate and optimize the financing risks of digital economy firms, with the goal of providing an efficient and accurate risk control approach to support enterprises’ healthy and long-term growth. Deep learning technology, as a strong data analysis tool, has demonstrated extraordinary potential in the context of financing risk assessment. This paper develops a deep neural network model for assessing financing risk by examining the financing environment and risk characteristics encountered by digital economy firms. To begin, essential input data such as financial statistics, market performance, and the enterprise's management team background are retrieved from past financing situations. Second, create deep learning structures such as multi-layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), and Recurrent Neural Network (RNN) to mine enormous volumes of data and properly identify financial threats that businesses may face. Furthermore, the model's output results can be used to optimize the enterprise's finance strategy, such as recommending reducing the financing amount, prolonging the financing cycle, or altering the financing structure in high-risk situations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle