各项基金资助书写格式(中英文对照)

本文汇总了中国各类科研基金的资助情况,包括中国科学院、国家自然科学基金、教育部等机构的多个基金项目,覆盖从基础研究到应用项目的广泛领域。

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中国科学院基金资助

Supported by Science Foundation of the Chinese Academy of Sciences

中国科学院九五重大项目资助

Supported by Major Subject of the Chinese Academy of Sciences

中国科学院院长基金特别资助

Supported by Special Foundation of President of the Chinese Academy of Sciences

中国科学院国际合作局重点项目资助

Supported by Bureau of International Cooperation, the Chinese Academy of Sciences

中国科学院百人计划经费资助

Supported by 100 Talents Programme of the Chinese Academy of Sciences

Supported by One Hundred Person Project of the Chinese Academy of Sciences

中国科学院知识创新工程重大项目资助

Supported by Knowledge Innovation Project of the Chinese Academy of Sciences

Supported by Knowledge Innovation Program of the Chinese Academy of Sciences

中国科学院西部之光基金资助

Supported by West Light Foundation of the Chinese Academy of Sciences(项目编号: )

北京正负电子对撞机国家实验室重点课题资助

Supported by BEPC National Laboratory

兰州重离子加速器国家实验室原子核理论中心基金资助

Supported by Center of Theoretical Nuclear Physics, National Laboratory of Heavy Ion Accelerator of Lanzhou

国家自然科学基金资助

Supported by National Natural Science Foundation of China(项目编号: )

[ Supported by NSFC(项目编号: )]

国家自然科学基金重大项目资助

Supported by Major Program of National Natural Science Foundation of China (1991483)

国家自然科学基金国际合作与交流项目资助

Supported by Projects of International Cooperation and Exchanges NSFC(项目编号: )

国家重点基础研究发展规划项目资助 (973计划项目)

Supported by Major State Basic Research Development Program(项目编号: )

Supported by China Ministry of Science and Technology under Contract(项目编号: )

Supported by State Key Development Program of (for) Basic Research of China(项目编号: )

国家高技术研究发展计划(863计划)资助

Supported by National High Technology Research and Development Program of China

国家重大科学工程二期工程基金资助

Supported by National Important Project on Science-Phase Ⅱ of NSRL

国家攀登计划—B课题资助

Supported by National Climb—B Plan

国家杰出青年科学基金资助

Supported by National Natural Science Funds for Distinguished Young Scholar

国家科技部基金资助

Supported by State Commission of Science Technology of China(科委)

Supported by Ministry of Science and Technology of China

中国博士后科学基金

Supported by China Postdoctoral Science Foundation

海峡两岸自然科学基金共同资助

Supported by Science Foundation of Two sides of Strait

核工业科学基金资助

Supported by Science Foundation of Chinese Nuclear Industry

国家教育部科学基金资助

Supported by Science Foundation of the Chinese Education Commission (教委)

Supported by Science Foundation of Ministry of Education of China

国家教育部博士点专项基金资助

Supported by Doctoral Fund of Ministry of Education of China

国家教育部回国人员科研启动基金资助

Supported by Scientific Research Foundation for Returned Scholars, Ministry of Education of China

国家教育部优秀青年教师基金资助

Supported by Science Foundation for The Excellent Youth Scholars of Ministry of Education of China

高等学校博士学科点专项科研基金资助

Supported by Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China

Supported by Doctoral Program Foundation of Institutions of Higher Education of China

霍英东教育基金会青年教师基金资助

黑龙江省自然科学基金资助

Supported by Natural Science Foundation of Heilongjiang Province of China

湖北省教育厅重点项目资助

Supported by Educational Commission of Hubei Province of China

河南省杰出青年基金(9911)资助

Supported by Excellent Youth Foundation of Henan Scientific Committee

河南省教育厅基金资助

Supported by Foundation of Henan Educational Committee

山西省青年科学基金资助

Supported by Shanxi Province Science Foundation for Youths

山西省归国人员基金资助

Supported by Shanxi Province Foundation for Returness

北京市自然科学基金资助

Supported by Beijing Municipal Natural Science Foundation

上海市科技启明星计划资助

Supported by Shanghai Science and Technology Development Funds

华北电力大学青年科研基金资助

Supported by Youth Foundation of North-China Electric Power University

华中师范大学自然科学基金资助

Supported by Natural Science Foundation of Central China Normal University

东南大学基金资助

Supported by Foundation of Southeast of University

西南交通大学基础学科研究基金资助

Supported by Foundation Sciences Southwest Jiaotong University

日本科学技术厅科学家交流项目

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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