14、公共采购:推动创新的需求侧政策工具

公共采购:推动创新的需求侧政策工具

1. 公共采购与创新的关联

公共采购在经济中占据着重要地位,在整个欧盟,公共采购金额占到GDP的15 - 20%,总额可能高达2.0万亿欧元。其中一小部分已用于支持创新,且有更大的潜力可挖掘。如果更多的产品(商品、服务和系统)基于问题(社会、环境)和功能描述进行采购,而非基于产品描述,那么促进创新的公共采购有望成为所有创新政策工具中最重要的一种,推动创新政策从线性向整体转变。

2. 创新与采购的定义和分类
  • 创新的定义 :创新是具有经济或社会重要性的新创造,通常由企业完成。创新可以是新的或改进的产品或流程。新产品(产品创新)可以是物质商品或无形服务;新流程(流程创新)可以是技术或组织层面的。但新创造只有在实际商业化或广泛传播后才能成为(成功的)创新,仅开发原型或测试系列不足以使其成为创新。
  • 公共采购的分类
    • 常规公共采购 :购买现有的(现货)产品,采购方通常在招标文件中描述所需产品及其特征,也称为产品采购。大量常规公共采购是敷衍进行的,只是例行描述以前采购过的产品,这可能导致排除优质产品(创新),形成锁定和惯性,阻碍创新。
    • 促进创新的采购(IEP)
      • 直接创新采购 :采购方也是采购成功后产品的(最终)用户,利用自身需求推动创新。例如瑞典在电力传输和电子电信交换机方面的采购,带来了大量就业和出口收入。
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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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