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数字经济时代我国反垄断罚款制度的系统优化

南方金融 2024年

作者：雷浩然中国政法大学民商经济法学院

在数字经济时代，仅提高罚款金额可能会增强反垄断法的不确定性，并难以实现最优威慑。为此，反垄断罚款制度需要在数字经济时代实现系统优化，在确保威慑力度的同时提高威慑的透明度。针对如何兼顾反垄断罚款制度威慑性和透明度的问题... 详细信息

在数字经济时代，仅提高罚款金额可能会增强反垄断法的不确定性，并难以实现最优威慑。为此，反垄断罚款制度需要在数字经济时代实现系统优化，在确保威慑力度的同时提高威慑的透明度。针对如何兼顾反垄断罚款制度威慑性和透明度的问题，可着重从罚款对象和罚款计算方法两个方面着手。在罚款对象方面，可考虑对反垄断语境下“经营者”的概念进行扩张性解释，对个人作为反垄断罚款对象的多重身份进行厘清。在罚款的计算方法方面，遵循确定基础罚款金额、根据从重或从轻因素调整基础罚款金额、检查罚款是否超出最高限额的顺序，对反垄断罚款的计算方法进行重塑。

关键词：数字经济平台经济反垄断法行政处罚威慑理论

基于改进注意力机制和多语义特征增强的自然环境下枣品种识别方法

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农业机械学报 2024年第7期55卷 270-279+324页

作者：雷浩苑迎春许楠何振学河北农业大学信息科学与技术学院

针对目前自然环境下枣品种识别准确率较低的问题，提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型(ICBAM＿MSFE＿Res50)。该模型在ResNet-50基础上，引入改进注意力机制(Improved convolutional block attention module, IC... 详细信息

针对目前自然环境下枣品种识别准确率较低的问题，提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型(ICBAM＿MSFE＿Res50)。该模型在ResNet-50基础上，引入改进注意力机制(Improved convolutional block attention module, ICBAM),ICBAM采用一维卷积和多尺度空洞卷积对卷积块注意力模块(CBAM)进行改进，消除了特征图降维时的信息损失，降低了模型计算量和参数量，提高了模型对枣果区域细粒度特征的提取能力。同时，提出了多语义特征增强(Multi semantic feature enhancement, MSFE)模块，该模块通过枣果区域定位算法提取更多枣果局部显著特征，并采用显著性特征抑制算法迫使模型学习枣果次要特征，从而达到枣果多种语义特征学习。实验结果表明，在20类枣品种数据集上，本文模型准确率为92.20%,与ResNet-50相比，提高4.26个百分点。对比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、InceptionV3模型，准确率分别提高15.84、9.22、6.86、3.55个百分点。对比其他枣品种识别方法，本文方法在20种枣品种识别中表现最优，可为自然环境下枣品种识别研究提供参考。

关键词：枣品种识别深度学习注意力机制多语义特征增强

设计马赫数下高负荷压气机叶栅流动损失的参数化调控

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推进技术 2024年

作者：阚晓旭雷浩东吴宛洋钟兢军上海海事大学商船学院

为有效预测、调控高负荷压气机平面叶栅的旋涡结构与流动损失，本文以某高负荷的可控扩散叶型（CDA）拉伸生成的平面叶栅为研究对象，采用数值计算方法、损失权重系数分析方法研究了在几何、气动变量条件下，叶栅流道内的旋涡结构与流... 详细信息

为有效预测、调控高负荷压气机平面叶栅的旋涡结构与流动损失，本文以某高负荷的可控扩散叶型（CDA）拉伸生成的平面叶栅为研究对象，采用数值计算方法、损失权重系数分析方法研究了在几何、气动变量条件下，叶栅流道内的旋涡结构与流动损失之间的关联性。揭示了稠度、安装角和进、出口几何角等参数变化影响旋涡结构损失与出口截面损失的作用机理，建立了相对完整的各几何参数影响流动损失及损失权重系数的参数化表达式。结果表明：根据参数化表达式来对不同参数下的最优解进行预测后，各单参数变量下对应的最佳优化结果平均绝对误差不超过3%，对于影响损失较大的几何参数的损失权重系数预测时，平均绝对误差不超过6%。通过本文所提出的参数化方法，与传统损失模型相比，在计算高负荷压气机叶栅流动损失方面的精度得到了显著提升，一些预测精度提升了一个数量级。本文以最佳参数预测、重构一套优化叶栅，实际数值计算结果为优化叶栅相较于原型叶栅，出口截面损失下降了11.18%，扩压能力提升了8.04%，达到了定性预测的目的。

关键词：压气机平面叶栅旋涡结构流动损失参数化方法优化重构

学校层面教材使用的学理价值、现实困境与基本逻辑

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全球教育展望 2024年第2期53卷 45-56页

作者：雷浩杨春明华东师范大学课程与教学研究所上海200062

21世纪以来,全球不少国家迎来基于标准的课程改革浪潮,然而政策制定者和研究者们均面临“没有足够证据证明哪一种教材使用是有效的”之困惑。在我国要回应这一问题,关键是要厘清学校层面教材使用的基本逻辑。这既能够为落实立德树人的... 详细信息

21世纪以来,全球不少国家迎来基于标准的课程改革浪潮,然而政策制定者和研究者们均面临“没有足够证据证明哪一种教材使用是有效的”之困惑。在我国要回应这一问题,关键是要厘清学校层面教材使用的基本逻辑。这既能够为落实立德树人的根本任务提供保障,又有助于明晰课程改革的有效路径,还能够推动学校教材制度体系的完善。通过对学校、教师和学生三个层面主体教材使用的审视,发现其中存在着三个方面的问题:学校教材管理制度不健全;教师使用教材随意性倾向明显;学生使用教材落差大。基于此,需要从学校层面建立起学校统筹的教材使用制度,形成教师“理解—运用—评估—改进”教材的循环机制,学生与教材良性互动以实现自身发展和成长,从而建立起“学校—教师—学生”多主体系统良性互动的学校层面教材使用机制。

关键词：学校层面教材使用学理价值现实困境基本逻辑

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基于学习分析的数字教科书使用研究

教育研究与实验 2024年第2期 93-101页

作者：雷浩朱淳毅陈岑华东师范大学课程与教学研究所华东师范大学教育学部上海200062

数字教科书是教科书发展的方向之一,也是信息技术运用于教育领域的重要尝试。目前数字教科书使用在现实中仍然存在使用过程被异化、使用主体的角色错位、使用规范性缺失等问题。而学习分析技术具有聚焦学习过程及学习数据的特点,有利于... 详细信息

数字教科书是教科书发展的方向之一,也是信息技术运用于教育领域的重要尝试。目前数字教科书使用在现实中仍然存在使用过程被异化、使用主体的角色错位、使用规范性缺失等问题。而学习分析技术具有聚焦学习过程及学习数据的特点,有利于及时收集数字教科书使用信息、优化数字教科书使用过程、促进数字教科书使用规范的形成。因此,未来数字教科书使用研究可以融入学习分析技术,发挥其在数据搜集、分析、呈现、反馈等领域的优势,尝试回应学习者、教育者等各主体面临的难题。

关键词：数字教科书学习分析教科书使用

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基于多器官特征融合的枣品种识别方法

农业机械学报 2024年第4期55卷 213-220,240页

作者：许楠苑迎春雷浩孟惜何振学河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 石家庄学院未来信息技术学院石家庄050035

针对自然场景下的枣品种识别问题,以枣果为研究对象的机器视觉技术已成为枣品种精准识别的主流方法之一。针对枣品种存在类间差异小、类内差异大的问题,提出了一种基于多器官特征融合的枣品种识别方法。首先利用YOLO v3检测算法将采集... 详细信息

针对自然场景下的枣品种识别问题,以枣果为研究对象的机器视觉技术已成为枣品种精准识别的主流方法之一。针对枣品种存在类间差异小、类内差异大的问题,提出了一种基于多器官特征融合的枣品种识别方法。首先利用YOLO v3检测算法将采集的自然场景图像中的枣果和叶片器官分割提取,提出了基于笛卡尔乘积构建两器官组合对的枣品种多样本数据集,然后基于EfficientNetV2网络模型,设计了能够充分学习两器官特征相关性的融合策略来提升模型性能,引入了逐步迁移训练方式以提升枣品种识别效率。最后,在构建的包含20个枣品种数据集上进行了大量实验,得到97.04%的识别准确率,明显优于现有研究结果,并且在训练时间和收敛速度上,本方法也有一定提升。结果表明该方法能够有效融合枣品种枣果和叶片器官的特征信息,可为其他品种识别研究提供参考。

关键词：枣品种识别笛卡尔乘积特征融合迁移学习 YOLO v3

基于改进注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别

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农业机械学报 2024年

作者：雷浩苑迎春许楠何振学河北农业大学信息科学与技术学院

针对目前自然场景下枣品种识别准确率较低的问题，提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型（ICBAM＿MSFE＿Res50）。该模型在ResNet-50基础上，引入注意力机制ICBAM（Improved convolutional block attention modul... 详细信息

针对目前自然场景下枣品种识别准确率较低的问题，提出了一种基于注意力机制和多语义特征增强的枣品种识别模型（ICBAM＿MSFE＿Res50）。该模型在ResNet-50基础上，引入注意力机制ICBAM（Improved convolutional block attention module），ICBAM采用一维卷积和多尺度空洞卷积对卷积块注意力模块（CBAM）进行改进，消除了特征图降维时的信息损失，降低了模型的计算量和参数量，提高了模型对枣果区域细粒度特征的提取能力。同时，提出了多语义特征增强（Multi semantic feature enhancement，MSFE）模块，该模块通过枣果区域定位算法提取更多枣果局部显著特征，并采用显著性特征抑制算法迫使模型学习枣果次要特征，从而达到枣果多种语义特征的学习。实验结果表明，本文模型在20类枣品种数据集上的准确率为92.20%，与ResNet-50相比，提高了4.26%。对比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、InceptionV3模型，准确率分别提高了15.84%、9.22%、6.86%、3.55%。对比其他枣品种识别方法，本文方法在20种枣品种识别中表现最优，可为自然场景下枣品种的识别研究提供参考。

关键词：枣品种识别深度学习注意力机制多语义特征增强

血清促炎因子与老年体外循环心脏瓣膜置换患者术后心肌再灌注损伤的相关性

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中国老年学杂志 2024年第13期 3080-3084页

作者：张文斌向道康高鲁方雷浩贵州省人民医院

目的探讨血清促炎因子与老年体外循环心脏瓣膜置换(CVR)患者术后心肌缺血再灌注损伤(MIRI)的相关性。方法前瞻性纳入拟行体外循环CVR治疗的老年心脏瓣膜病患者123例，于术前、术后1 d检测患者血清促炎因子[白细胞介素(IL)-1、IL-6、... 详细信息

目的探讨血清促炎因子与老年体外循环心脏瓣膜置换(CVR)患者术后心肌缺血再灌注损伤(MIRI)的相关性。方法前瞻性纳入拟行体外循环CVR治疗的老年心脏瓣膜病患者123例，于术前、术后1 d检测患者血清促炎因子[白细胞介素(IL)-1、IL-6、肿瘤坏死因子(TNF)-α]水平；并检测其他与疾病相关的实验室指标，同时采集患者入院时临床资料。根据CVR患者术后MIRI发生情况分为发生组与未发生组。比较两组临床资料及术前、术后1 d血清促炎因子水平，重点分析术前IL-1、IL-6、TNF-α水平与老年CVR患者术后MIRI的相关性。结果 123例体外循环CVR治疗的心脏瓣膜病患者术后发生MIRI 50例(40.65%)。发生组体外循环时间、术中主动脉阻断时间、术前C反应蛋白(CRP)水平显著高于未发生组(P43.33、14.97、9.20 pg/ml时，老年心脏瓣膜病患者CVR术后MIRI发生风险随指标升高而降低。经Pearson相关性分析，促炎因子IL-1、IL-6、TNF-α三者之间相互两两之间呈正相关关系(P<0.05)。结论老年心脏瓣膜病患者体外循环CVR后发生MIRI可能与术前IL-1、IL-6、TNF-α水平过表达有关，三者之间存在相关性，可能相互影响参与MIRI的发生。

关键词：心脏瓣膜病心脏瓣膜置换术体外循环心肌缺血再灌注损伤炎症因子

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基于多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别

中国农机化学报 2024年第6期45卷 135-141,148页

作者：雷浩苑迎春何振学河北农业大学信息科学与技术学院河北保定071001

为提高自然场景下枣品种识别方法的准确率,提出一种融合多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别模型(Jujube-ResNet-18)。以自然场景下的10类枣品种为对象,根据枣品种图像的特点,该模型在ResNet-18基础上进行改进。引入多尺度卷积模块,增... 详细信息

为提高自然场景下枣品种识别方法的准确率,提出一种融合多尺度卷积和注意力机制的枣品种识别模型(Jujube-ResNet-18)。以自然场景下的10类枣品种为对象,根据枣品种图像的特点,该模型在ResNet-18基础上进行改进。引入多尺度卷积模块,增强模型对枣果多尺度特征的提取能力;在每个残差块中加入注意力机制CBAM,提高枣果特征信息权重,减弱复杂背景等无用特征的影响。试验结果表明,Jujube-ResNet-18在枣品种数据集上的准确率为89.5%,参数量和权重大小分别为1.135×10^(7)和43.41 MB。与其他算法相比,Jujube-ResNet-18有更好的特征提取能力、抗干扰能力和较小的模型复杂度,可为自然场景下的枣品种识别研究提供参考。

关键词：枣品种识别深度学习残差网络多尺度卷积注意力机制