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我国融入全球创新网络的位势评估、拓展框架与政策建议

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经济纵横 2024年第3期 50-59页

作者：熊鸿儒国务院发展研究中心创新发展研究部北京100010

在新一轮科技革命加速演进和全球科技竞争显著升级的新形势下,广泛开展基础研究国际合作、积极融入全球创新网络是我国提升原始创新能力、加快实现高水平科技自立自强的重要任务。文章基于人工智能、先进通信、量子科技、跨学科应用数... 详细信息

在新一轮科技革命加速演进和全球科技竞争显著升级的新形势下,广泛开展基础研究国际合作、积极融入全球创新网络是我国提升原始创新能力、加快实现高水平科技自立自强的重要任务。文章基于人工智能、先进通信、量子科技、跨学科应用数学、生命科学与生物医学、纳米科技等六大基础前沿领域约12.6万条论文数据,综合利用文献计量和大数据分析方法,对我国在这些领域的全球位势及合作网络关系进行分析。同时,通过构建“研究实力—合作地位”拓展伙伴框架,分析总结了我国在各基础前沿领域拓展国际合作关系网络的基本思路。研究发现,主要发达国家大多兼具发表数量和合作地位“双中心”地位,而我国在多数基础前沿领域是“全球发表中心”但并非“全球合作中心”。因此,我国需尽早谋划、精准识别,积极拓展国际科研合作伙伴关系网络。可从加快国家科技计划开放水平、探索国际合作新机制、营造高水平开放创新生态等方面出发,推出更多具有突破性和引领性的改革措施,提高我国在全球创新网络中的位势,加速向世界主要科学中心迈进。

关键词：全球创新网络基础前沿科学国际科技合作位势评估合作伙伴拓展框架社会网络分析

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深度学习在气象数据订正中的应用综述

计算机应用 2024年

作者：蒋鸿儒方巍南京信息工程大学计算机学院中国气象局交通气象重点开放实验室(南京气象科技创新研究院) 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心

数据订正是资料同化的核心过程之一，通过对数据进行修正和校准来提高资料同化的效果。针对气象观测存在多种误差导致气象数据存在偏差的问题，对深度学习在气象数据订正中的应用进行了综述，应用场景包括气象模式订正、天气预报和气候... 详细信息

数据订正是资料同化的核心过程之一，通过对数据进行修正和校准来提高资料同化的效果。针对气象观测存在多种误差导致气象数据存在偏差的问题，对深度学习在气象数据订正中的应用进行了综述，应用场景包括气象模式订正、天气预报和气候预测。首先，本文介绍了气象数据订正的重要性，同时回顾了传统的气象数据订正方法，如统计学、传统机器学习等，并分析了它们的优点和局限性；其次，本文结合各个场景分别详细介绍了基于深度学习的数据订正在三个场景中的应用，深度学习方法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和Transformer变换器，通过归纳总结当前的研究进展，讨论了数据订正中深度学习方法与传统方法的优劣；最后本文总结深度学习在数据订正中存在的局限性，同时指出了深度学习在气象数据订正中的优化方式和未来发展方向。

关键词：深度学习数据订正资料同化气候预测天气预报

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多措并举着力推动旅游业高质量发展

宏观经济管理 2024年第6期 29-35页

作者：王鸿儒国家发展和改革委员会价格成本和认证中心

旅游业是国民经济战略性支柱产业。推动其高质量发展不仅关乎经济社会增长,更是满足人民对美好生活向往的重要抓手。2023年以来,随着新冠疫情逐步控制,旅游业加速回暖,呈现“供需两旺”的态势,已基本恢复至疫情前最高水平。但也应看到,... 详细信息

旅游业是国民经济战略性支柱产业。推动其高质量发展不仅关乎经济社会增长,更是满足人民对美好生活向往的重要抓手。2023年以来,随着新冠疫情逐步控制,旅游业加速回暖,呈现“供需两旺”的态势,已基本恢复至疫情前最高水平。但也应看到,后疫情时代国民在出行选择、出行方式和消费观念等方面发生了明显的变化,从投资、消费、公共服务等方面对旅游业发展提出了新的要求。应紧抓旅游市场新机遇,优化旅游资源开发模式,挖掘旅游消费潜力,健全旅游公共服务体系,助推旅游业高质量发展。

关键词：旅游业互联网引流二次消费高质量发展

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一种基于迁移学习的多任务制导算法

兵工学报 2024年第6期45卷 1787-1798页

作者：罗皓文何绍溟亢有为北京理工大学宇航学院北京100081 北京理工大学无人机自主控制技术北京市重点实验室北京100081 上海机电工程研究所上海201109

针对典型的飞行器制导任务,利用深度学习算法可以有效地拟合导弹飞行状态与制导指令之间的函数关系。然而当制导任务发生变化时,其二者之间的映射关系也会随之改变,从而导致在当前环境下预训练好的模型无法直接作用于新环境,重新训练制... 详细信息

针对典型的飞行器制导任务,利用深度学习算法可以有效地拟合导弹飞行状态与制导指令之间的函数关系。然而当制导任务发生变化时,其二者之间的映射关系也会随之改变,从而导致在当前环境下预训练好的模型无法直接作用于新环境,重新训练制导模型需要大量的弹道数据和巨额的时间成本。为解决上述问题,基于迁移学习的思想引入域对抗神经网络,提出基于迁移学习的多任务制导算法。以1个含有大量标签数据的源域任务辅助2个含有极少量标签数据的目标域任务进行迁移学习,从而克服预训练与在线控制之间的环境差异。使用特征提取器和域判别器提取出对任务环境不敏感的关键特征,使神经网络学习到各个任务所共享的底层信息;为提高预测精度,分别设计针对不同任务的偏置加速度预测器。数值仿真结果表明:基于迁移学习的多任务制导算法实现了导弹在不同任务中的加速度指令预测。

关键词：多约束制导计算制导深度学习迁移学习偏置比例导引

中国农户桑蚕茧生产全要素生产率的变动与差异分析

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蚕业科学 2024年

作者：罗屹王鸿儒韩嫣北京石油化工学院经济管理学院国家发展和改革委员会价格成本和认证中心

基于17省（区、市）农户层面的微观投入产出数据，本研究系统估计和分析2004—2020年中国农户桑蚕茧生产全要素生产率及其变动。结果表明，全国层面的农户桑蚕茧生产全要素生产率呈波动上升走势，规模农户桑蚕茧全要素生产率增长率高于... 详细信息

基于17省（区、市）农户层面的微观投入产出数据，本研究系统估计和分析2004—2020年中国农户桑蚕茧生产全要素生产率及其变动。结果表明，全国层面的农户桑蚕茧生产全要素生产率呈波动上升走势，规模农户桑蚕茧全要素生产率增长率高于普通农户；东部地区农户桑蚕茧全要素生产率增长率高于中部地区和西部地区，东部地区、中部地区、西部地区农户桑蚕茧生产全要素生产率年均增长分别为0.37%、0.23%、0.22%；各省（区、市）农户桑蚕茧生产全要素生产率走势存在差异。其中，江苏、浙江、重庆、四川、云南等10省（市）的农户桑蚕茧生产全要素生产率呈上升走势，广东、广西、贵州等7省（区）农户桑蚕茧生产全要素生产率呈下降走势。农户桑蚕茧生产配置效率改善对全要素生产率增长的贡献度较小，且年际变化较大。本研究对于深入理解中国桑蚕茧产业变迁、推动行业高质量发展具有一定意义。

关键词：桑蚕茧农户全要素生产率

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证券信息披露义务人的范围与法律责任承担

证券市场导报 2024年第4期 25-33,55页

作者：武鸿儒郭雳北京大学法学院北京100871

以新《证券法》为核心的注册制改革将信息披露义务置于证券监管的核心,信息披露义务主体的确定和相应的人员责任成为新制度的关键。在《证券法》的授权下,信息披露义务人的概念内涵不断被扩张解释。同时,信息披露违法的人员责任也进一... 详细信息

以新《证券法》为核心的注册制改革将信息披露义务置于证券监管的核心,信息披露义务主体的确定和相应的人员责任成为新制度的关键。在《证券法》的授权下,信息披露义务人的概念内涵不断被扩张解释。同时,信息披露违法的人员责任也进一步加强。但在这一趋势下,仍应考察监管制度扩张相关主体的合理性。基于证券责任制度与证券活动相适应的理念,应明确发行人为狭义的信息披露义务人,对信息披露承担严格责任。对信息披露负有不同类型义务的其他主体,依其违反相应义务的情形而承担不同程度的过错责任。

关键词：注册制信息披露主体责任监管扩张

轴承自驱式独立退化轨迹构建与剩余寿命灰度预测

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中国机械工程 2024年

作者：刘小峰亢莹莹柏林重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室

针对轴承退化轨迹的个体差异性及退化阶段划分的人为主观性问题，提出了自监测数据驱动的轴承独立退化轨迹的提取与退化阶段的自主分割方法。该方法采用多尺度残差深度卷积自编码器对轴承自身历史监测数据进行无监督学习，实现了轴承性... 详细信息

针对轴承退化轨迹的个体差异性及退化阶段划分的人为主观性问题，提出了自监测数据驱动的轴承独立退化轨迹的提取与退化阶段的自主分割方法。该方法采用多尺度残差深度卷积自编码器对轴承自身历史监测数据进行无监督学习，实现了轴承性能退化特征的自主提取，并结合支持向量数据描述模型构建单个轴承的独立退化轨迹。引入基于去趋势化超阈波峰法的退化起始点自动检测方法与基于逻辑回归失效概率的失效阈值自主设定方法，对轴承独立退化轨迹进行了自适应分割。以轨迹分割得到的退化阶段数据为驱动，结合全阶时间幂灰色预测模型实现了轴承寿命的准确预测。试验结果表明，本文提出的多尺度残差深度卷积自编码器能够根据轴承各自工况环境，构建反映轴承自身服役性能变化规律的退化轨迹，提出的退化轨迹自适应分割方法能够无参考地检测出轴承的起始退化点与失效阈值，提高了轴承退化评估的科学客观性与寿命预测的工程可操作性。

关键词：自驱式退化轨迹多尺度残差卷积失效阈值灰色预测

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人口收缩对企业技术创新的影响

资源科学 2024年第6期 1086-1102页

作者：方鸿儒李远慧李文兴北京交通大学经济管理学院

【目的】提高企业技术创新水平是发展新质生产力的关键。当前中国城市人口收缩现象愈加凸显,本文旨在从微观企业视角探讨人口收缩如何影响企业技术创新,并深入分析影响机制,提出企业技术创新空间优化和高质量发展的政策性建议。【方法... 详细信息

【目的】提高企业技术创新水平是发展新质生产力的关键。当前中国城市人口收缩现象愈加凸显,本文旨在从微观企业视角探讨人口收缩如何影响企业技术创新,并深入分析影响机制,提出企业技术创新空间优化和高质量发展的政策性建议。【方法】基于2009—2018年中国沪深A股上市公司数据,利用《中国城市建设统计年鉴》中的人口数据构造城市人口收缩指数,并与上市公司经营地所在城市进行匹配,采用固定效应模型和双重差分(DID)模型,实证检验城市人口收缩对企业技术创新的影响。结合理论分析,进一步探讨了该影响背后的机制。【结果】研究发现:(1)人口收缩对企业技术创新投入和产出均具有一定程度的负面影响;(2)人口收缩通过削弱人力资本、降低产业集聚水平以及造成金融投资的“挤出”效应,对企业技术创新产生负面影响;(3)人口收缩对企业技术创新的影响表现出行业异质性,尤其对技术密集型企业的技术创新行为产生较大的影响,而对劳动密集型和资本密集型企业的技术创新影响不显著。【结论】提升人力资本水平、提高产业集聚水平以及降低企业金融化水平是人口收缩情境下促进企业技术创新的重要策略,本文的研究发现可为人口收缩型城市政府激励企业技术创新、引领企业加快形成新质生产力提供经验证据和政策性启示。

关键词：人口收缩技术创新投入产出人力资本产业集聚金融投资中介效应模型中国

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融合强化学习的实体关系联合抽取模型

电子科技大学学报 2024年第2期53卷 243-251页

作者：翟社平李航亢鑫年杨锐西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由... 详细信息

现有的实体关系联合抽取任务为了自动生成大规模训练数据引入远程监督策略,在处理数据时产生严重的噪声数据问题。对此提出了一种融合强化学习的实体关系联合抽取模型,该模型由强化学习和联合抽取模型两个部分组成,其中联合抽取模型由图卷积网络和多头自注意力机制构成。首先,使用强化学习去除原始数据集中带有噪声的句子,将降噪后的高质量句子输入到联合抽取模型中;其次,使用联合抽取模型对输入句子中的实体和关系进行预测抽取,并向强化学习提供反馈奖励,指导强化学习挑选出高质量的句子;最后,对强化学习和联合抽取模型进行联合训练,并对模型进行迭代优化。实验证明了该模型能够有效处理数据噪声问题,在实体关系抽取方面优于基线方法。

关键词：实体关系联合抽取噪声数据强化学习多头自注意力机制图卷积网络