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考虑制造商回收竞争的在线回收商再售策略

系统工程 2023年第6期41卷 83-93页

作者：李增禄姚远郭强河南大学商学院河南开封475004 西南交通大学经济管理学院四川成都610031

本文基于存在制造商回收和不存在制造商回收两种情形,研究了在线回收商的再售策略,构建包含制造商和在线回收商的闭环供应链决策模型,得出制造商不同回收情形与在线回收商不同再售策略(全部再售、部分再售或无再售)组合下的最优决策值... 详细信息

本文基于存在制造商回收和不存在制造商回收两种情形,研究了在线回收商的再售策略,构建包含制造商和在线回收商的闭环供应链决策模型,得出制造商不同回收情形与在线回收商不同再售策略(全部再售、部分再售或无再售)组合下的最优决策值。研究发现:转移价格的增大使得在线回收商再售策略选择发生转变,即全部再售—部分再售—无再售;随着回收价格竞争强度的增大,制造商的回收竞争威胁将导致在线回收商全部再售的动力提升;制造商参与回收竞争对自身利润以及回收率未必有利,但降低了消费者剩余,且随着竞争强度的增大,对制造商、回收率以及消费者的不利性增强。

关键词：在线回收商再售策略回收竞争消费者剩余

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移动学习软件打卡返现的免费增值策略研究

运筹与管理 2022年第7期31卷 193-199页

作者：郭强叶燚李增禄西南交通大学经济管理学院四川成都610031 河南大学商学院河南开封475004

考虑网络外部性因素,研究移动学习软件打卡返现的免费增值策略。分别构建企业在垄断市场和竞争市场下的数学模型,得到不同市场结构下企业最优的产品价格、需求及利润,并通过均衡结果分析企业的策略选择。研究表明:①在垄断市场中,企业... 详细信息

考虑网络外部性因素,研究移动学习软件打卡返现的免费增值策略。分别构建企业在垄断市场和竞争市场下的数学模型,得到不同市场结构下企业最优的产品价格、需求及利润,并通过均衡结果分析企业的策略选择。研究表明:①在垄断市场中,企业应当选择打卡返现策略,此时产品定价较高,付费市场需求较低。②在竞争市场中,对于企业2(劣势企业)而言,无论企业1(优势企业)采取何种策略,均不应选择打卡返现策略;对于企业1(优势企业)而言,只有当两家企业产品差异程度较大时,才应选择打卡返现策略。

关键词：网络外部性移动学习软件打卡返现免费增值

供应商歧视定价下网络零售商店内推介策略研究

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运筹与管理 2021年第8期30卷 175-180页

作者：罗明李增禄西南交通大学经济管理学院四川成都610031 河南大学商学院河南开封475004

研究了供应商歧视定价时网络零售商店内推介策略。首先,以供应商统一定价模型为基准,通过逆推归纳法求解不同推介策略组合下零售商和供应商的均衡利润,研究发现:仅当消费者对两家零售商认知差异较小时四种推介策略组合才能同时成立,且... 详细信息

研究了供应商歧视定价时网络零售商店内推介策略。首先,以供应商统一定价模型为基准,通过逆推归纳法求解不同推介策略组合下零售商和供应商的均衡利润,研究发现:仅当消费者对两家零售商认知差异较小时四种推介策略组合才能同时成立,且随着推介费用的增大两零售商均衡推介策略依次为:都不推介、仅强势零售商1推介和双向推介。其次,构建供应商歧视定价模型,发现歧视定价有利于弱势零售商2获得市场空间,随着消费者对两家零售商感知差异和推介费用的变化呈现出多样化的均衡推介策略。最后,探讨了两种定价模型下供应商的最优利润,发现受推介策略的影响歧视定价未必能够为供应商带来更多利润。

关键词：歧视定价统一定价推介策略消费者认知

基于稀疏度自适应的水声信号高精度DOA估计方法

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基于稀疏度自适应的水声信号高精度DOA估计方法

作者：矫禄禄青岛科技大学

学位级别：硕士

为了充分利用水声信道资源,准确把握声源来波方向,保证阵列接收方位与声源来波方位的一致性,基于阵列信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的研究备受关注。传统的DOA估计方法应用于水声环境时,由于水声环境复杂多变且受噪声等... 详细信息

为了充分利用水声信道资源,准确把握声源来波方向,保证阵列接收方位与声源来波方位的一致性,基于阵列信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的研究备受关注。传统的DOA估计方法应用于水声环境时,由于水声环境复杂多变且受噪声等干扰严重,算法的预测准确率较低。针对快拍数少、信噪比低的应用场景,压缩感知理论应用于解决水声信号DOA估计问题,表现出良好的性能。然而,基于压缩感知的DOA估计类方法需已知信源稀疏度,且由于水声信道繁杂,该类算法准确率不高。为使算法能更好地适用多变复杂的水声环境,提高算法的预测准确率,研究基于稀疏度自适应的DOA估计问题至关重要。基于此,本文提出了一种基于稀疏度自适应的水声信号高精度DOA估计方法,提高了算法的预测准确率,可适用于多种应用场景。主要贡献概述如下:(1)针对水声环境下信源稀疏度通常为未知的,而基于压缩感知的DOA估计方法受信源稀疏度先验信息限制的问题,本文提出了一种基于因果卷积神经网络的信源稀疏度自适应模型,能够在未知信源个数的情况下有效预测信源稀疏度。为使模型能够适用于不同的水声阵列接收信号,该模型以均匀线阵的单阵元接收到的水声信号作为网络输入,学习不同时刻阵元接收到的水声信号特征。通过学习水声信号局部特征并增强水声信号局部特征间的整体关联,在较低时间损耗下实现信源稀疏度自适应预测,并可以在水声接收阵列类型更换时网络模型仍然有效,可适用于不同阵列接收场景。(2)针对基于压缩感知重构算法的DOA估计方法存在的原子无效筛选、阈值选择困难等问题,本文提出一种差异化路径组合匹配追踪(Differential Combination Matching Pursuit,DCMP)算法,可有效适用于不同信噪比、不同阵列、不同快拍数及多信源场景。通过引入差异化路径筛选策略在每次迭代中仅筛选匹配度较高、差异化较大的原子,降低了算法的复杂度,避免了无效筛选问题;接着,提出组合寻优策略,采用左右原子逼近准则,提高了算法的预测准确率,为压缩感知应用于DOA估计问题提供了新的纠错思路;而且在迭代逼近过程中,本文采用噪声功率最近原则,即重构出的信号与原信号间的残差的功率不断逼近接收信号的噪声功率,以此进行路径筛选。(3)基于Bellhop水声信道模型进行仿真验证,本文所提基于因果卷积神经网络的信源稀疏度自适应模型在7种信噪比、3种阵列类型情况下测试集准确率可达95.1%,可实现不同场景下信源稀疏度的自适应预测;本文所提DCMP算法与正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法、稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)算法和多路径匹配追踪(Multipath Matching Pursuit,MMP)算法在7种不同的信噪比情况下进行对比,在保证较低时间复杂度的基础上准确率最低提高了9.99%,最高提高了19.94%,平均绝对误差最低降低了约0.05°,最高约降低了-14°。综上所述,本文主要开展基于压缩感知重构算法的水声阵列信号DOA估计方法研究,提出基于因果卷积神经网络的水声信源稀疏度自适应模型,解决了水下信源稀疏度未知问题;提出基于差异化路径组合匹配追踪算法的水声阵列DOA估计方法,提高了算法的预测准确率,降低了平均绝对误差,可适用于多种不同应用场景。

关键词： DOA估计水声阵列信号处理压缩感知重构算法深度学习

论我国地方政府信用评级从“收入导向型”向“支出导向型”转型

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中央财经大学学报 2024年第5期 15-34页

作者：禄丹中国财政科学研究院

有效防范化解地方债务风险的紧迫性凸显健全我国地方政府信用评级体系的重要性。目前,国内外地方政府信用评级模型均为“收入导向型”。笔者从地区异质性和极值情景、信用等级迁移矩阵、评级结果区分度的区域分析、各地区发行利率和利... 详细信息

有效防范化解地方债务风险的紧迫性凸显健全我国地方政府信用评级体系的重要性。目前,国内外地方政府信用评级模型均为“收入导向型”。笔者从地区异质性和极值情景、信用等级迁移矩阵、评级结果区分度的区域分析、各地区发行利率和利差统计等角度论证了我国地方政府信用评级从“收入导向型”向“支出导向型”转型的必要性。继而通过定量分析方法构建起“支出导向型”地方政府信用评级模型,并以500个地方政府作为样本,从省、市、县三个行政层级及东部、中部、西部和东北四个地理区域层面实证分析得出由“收入导向型”向“支出导向型”转型后,中西部地区和东北地区的地方政府信用评级结果将有所抬升,大幅度缩小与东部地区地方政府评级结果的差距,导致中西部地区和东北地区地方政府在债券市场融资成本的大幅度降低(以2022年为基数,可节约27.21亿元融资成本),进而导致全国地方政府融资格局的改变,更好地发挥债券市场配置资源的功能。

关键词：地方政府信用评级收入导向型支出导向型转型地方政府融资格局

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存在测量误差的高斯图模型估计

中国科学技术大学学报 2023年第11期53卷 42-52,I0005,I0008页

作者：王向禄中国科学技术大学管理学院统计与金融系安徽合肥230026

众所周知,如果将损坏的数据直接应用于为干净数据设计的回归方法中,将导致错误的结果。尽管最近高斯图模型估计在方法以及算法上都取得了不错的进展,但如何在受污染的协变量下实现高效和可扩展的高斯图模型估计尚不清楚。本文针对加性... 详细信息

众所周知,如果将损坏的数据直接应用于为干净数据设计的回归方法中,将导致错误的结果。尽管最近高斯图模型估计在方法以及算法上都取得了不错的进展,但如何在受污染的协变量下实现高效和可扩展的高斯图模型估计尚不清楚。本文针对加性和乘性测量误差下的高斯图模型开发了一种称为凸条件创新可扩展有效估计(COCOISEE)的新方法。该方法结合了高斯图模型中创新的可扩展高效估计和最近半正定矩阵投影的优点,从而在估计过程中具有逐步凸性和可扩展性。我们为该方法提供了全面的理论保证,并且通过数值研究证明了所提出方法的有效性。

关键词：高斯图模型测量误差可扩展性逐步凸性

从进化到革命:ChatGPT类技术影响下的法律行业

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东方法学 2023年第4期 56-67页

作者：王禄生东南大学法学院东南大学人民法院司法大数据研究基地

以ChatGPT为代表的大模型与生成式人工智能技术因其聚焦语言运用和内容生成而与法律行业需求具有内在逻辑的契合性。随着ChatGPT类技术在法律领域深度运用和相对均质地分布,法律知识将与时间积累“脱藕”而即时生成,法律知识粘性也将显... 详细信息

以ChatGPT为代表的大模型与生成式人工智能技术因其聚焦语言运用和内容生成而与法律行业需求具有内在逻辑的契合性。随着ChatGPT类技术在法律领域深度运用和相对均质地分布,法律知识将与时间积累“脱藕”而即时生成,法律知识粘性也将显著下降并形成去中心化的分布式传播格局。受上述法律知识范式进化与革命的影响,法律服务市场“去割据化”的进程将有望加速,常规法律服务市场将可能先萎缩后稳定,非常规法律服务市场将得以扩大并两极分化,科技公司可能成为法律服务市场的重要主体。法律服务市场的调整将倒逼法律职业群体的结构调整。初阶法律职业群体日益去中心化、去资历化与去技能化,高阶法律职业群体则因技术赋能而享受服务溢价。下一阶段,法律人需要通过主导法律知识验证、法律知识创新与法律价值判断的过程形成与之对应的知识权力与主体地位。在此基础上,掌握架构法律提示的技术素养并打造“人在回路之上”与“人在回路之内”相结合的递进式人机协同的法律业务流程。

关键词： ChatGPT 大模型生成式人工智能法律服务市场法律职业人机协同

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从《青溪遗稿》看明末清初艺术赞助现象

美术观察 2023年第1期 67-68页

作者：张禄湖州师范学院艺术学院

在明清艺术史发展的过程中,艺术赞助作为推动艺术进步的重要手段,其方式、形式与当时的社会环境联系紧密。部分传统观点认为赞助团体是商人富裕后的“附庸风雅”,但后续研究则认为赞助者有着更加多元化的目的,具体的影响类型需要谨慎探... 详细信息

在明清艺术史发展的过程中,艺术赞助作为推动艺术进步的重要手段,其方式、形式与当时的社会环境联系紧密。部分传统观点认为赞助团体是商人富裕后的“附庸风雅”,但后续研究则认为赞助者有着更加多元化的目的,具体的影响类型需要谨慎探讨。本文从明末清初画家程正揆所作诗文题跋合辑《青溪遗稿》入手,挖掘其中涉及的艺术赞助方面内容,揭示赞助人群及方式对艺术作品的推动作用,以此窥析具有东方文化特色的明清艺术赞助世界。

关键词：明末清初艺术赞助《青溪遗稿》

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以生命写作——解读雪漠散文“远方三部曲”

当代作家评论 2023年第2期 169-174页

作者：王贵禄天水师范学院

甘肃作家雪漠的散文近作“远方三部曲”(以下简称“三部曲”),包括《匈奴的子孙》《山神的箭堆》和《带你去远方》,总字数达86万余字。“三部曲”的素材主要来自雪漠2014年夏季为期两个多月的一次文化考察,其行程始于岭南,终于西北,穿... 详细信息

甘肃作家雪漠的散文近作“远方三部曲”(以下简称“三部曲”),包括《匈奴的子孙》《山神的箭堆》和《带你去远方》,总字数达86万余字。“三部曲”的素材主要来自雪漠2014年夏季为期两个多月的一次文化考察,其行程始于岭南,终于西北,穿越了广东、广西、贵州、云南、四川等地,进入甘肃地界后,又在甘南、河西、天水等地做了重点考察。雪漠的这次文化考察,为其创作“三部曲”奠定了基础。

关键词：雪漠生命写作三部曲甘肃作家散文远方