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授权运营还是数据交易？公共数据市场化流通利用渠道研究——基于资产专用性与描述复杂性的视角

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电子政务 2024年第10期 14-21页

作者：袁千里郑磊复旦大学国际关系与公共事务学院复旦大学数字与移动治理实验室

促进公共数据的市场化流通利用，有利于释放公共数据要素潜能，推进高质量发展。通过引入交易成本理论中的资产专用性与描述复杂性两个视角，分析了影响公共数据市场化流通利用的因素，以及授权运营与数据交易这两种渠道所发挥的作用及... 详细信息

促进公共数据的市场化流通利用，有利于释放公共数据要素潜能，推进高质量发展。通过引入交易成本理论中的资产专用性与描述复杂性两个视角，分析了影响公共数据市场化流通利用的因素，以及授权运营与数据交易这两种渠道所发挥的作用及其机理。基于在我国多个省市开展的案例调查研究发现，公共数据的资产专用性和描述复杂性给供需双方造成了较高的交易成本，既包括事前的信息搜寻和沟通协商成本，也包括事后的冲突调解和合约执行成本，影响了公共数据的流通利用。在促进市场化流通利用的过程中，公共数据授权运营渠道发挥了直接和主要作用，通过提高公共数据资产专用性和降低描述复杂性，降低和分担了事前和事后交易成本，而场内数据交易渠道则起到了间接和补充作用，能在一定程度上降低事前交易成本。最后，对于如何更好地利用授权运营与数据交易两种渠道提出了针对性的政策建议。

关键词：公共数据公共数据资源数据资产授权运营数据交易数据开发

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面向时序图数据的季节突发性子图挖掘算法

软件学报 2024年

作者：张千桢郭得科赵翔国防科技大学系统工程学院

时序图数据是一类边上带有时间戳信息的图数据.在时序图数据中,季节突发性子图是在多个时间周期内具有突发性特征的稠密子图,它可以用于社交网络中的活动发现和群体关系分析.然而以前大多数的研究主要集中在识别没有时间信息的网络中的... 详细信息

时序图数据是一类边上带有时间戳信息的图数据.在时序图数据中,季节突发性子图是在多个时间周期内具有突发性特征的稠密子图,它可以用于社交网络中的活动发现和群体关系分析.然而以前大多数的研究主要集中在识别没有时间信息的网络中的稠密子图.为此,提出一种极大(ω, θ)-稠密子图模型对时序图中的季节突发性子图进行建模.所提模型表示时序图中在至少ω个长度不小于θ的时间段内快速累积密度的子图.为了挖掘出时序图中所有的极大(ω, θ)-稠密子图,将该类挖掘问题转化为一个混合的整数规划问题,包括挖掘最稠密子图和寻找突发值最大化时间段集合两个子问题,并给出有效的解决方案.进一步基于key-核模型和动态规划思想设计两种优化策略来提升算法的性能.实验表明所提模型能够真实地反映现实世界中具有季节突发性的行为模式.同时在5个真实时序网络中验证了所提算法的有效性、效率和可扩展性.

关键词：时序图稠密子图季节突发性子图挖掘时间段

行为经济学视角下城市居民出行方式选择演化博弈模型

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哈尔滨工业大学学报 2024年第7期56卷 102-111页

作者：程国柱刘轩龄冯天军东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040 吉林建筑大学交通科学与工程学院长春130118

为了解城市居民出行方式选择过程,完善公交优先策略的管控措施,对城市居民出行方式选择演化博弈模型展开研究。基于行为经济学理论,以前景理论为基础,引入心理账户理论,构建收益账户和损失账户。运用演化博弈理论,构建出行者与政府部门... 详细信息

为了解城市居民出行方式选择过程,完善公交优先策略的管控措施,对城市居民出行方式选择演化博弈模型展开研究。基于行为经济学理论,以前景理论为基础,引入心理账户理论,构建收益账户和损失账户。运用演化博弈理论,构建出行者与政府部门之间的演化博弈模型,通过复制动态方程分析双方策略的动态演化过程及稳定性条件。给出了系统最优状态与系统波动状态的约束条件,并从政府部门感知与出行者感知两方面解释了现实情况下,演化趋势未能达到理想状态的主要原因,提出目前政府部门管控措施存在的主要问题。运用MATLAB进行数值仿真,引入政府补贴动态绩效支付模式对模型进行优化,得到稳定状态下出行者选择公交出行概率为0.33,政府参与管控的概率为0.92,并进行了效价参数敏感性分析。研究结果表明:政府应主要从降低公交出行费用、适当提高私家车的出行费用成本以及缩短公交出行时间等方面优化公交管控策略,才能显著提升城市居民选择公交出行的概率。研究成果能够为城市交通出行规划与公交优先策略优化提供理论依据。

关键词：交通规划出行方式管控策略前景理论心理账户演化博弈

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联邦学习中隐私保护和异质数据加权技术研究

联邦学习中隐私保护和异质数据加权技术研究

作者：千裕华重庆理工大学

学位级别：硕士

联邦学习是由Google提出的一种新型的分布式机器学习框架,以“数据不动模型动”为核心理念,通过聚合参与节点的局部模型参数来实现全局模型的更新,极大地保护了本地参数方的数据隐私。然而,已有研究指出联邦学习仍然容易受到各种类型的... 详细信息

联邦学习是由Google提出的一种新型的分布式机器学习框架,以“数据不动模型动”为核心理念,通过聚合参与节点的局部模型参数来实现全局模型的更新,极大地保护了本地参数方的数据隐私。然而,已有研究指出联邦学习仍然容易受到各种类型的安全威胁,直接传输明文梯度可以反推出参与节点的本地数据;第三方的服务器被恶意攻击者入侵时全局模型及相关数据可能会遭到泄露。区块链是一种去中心化、可追溯的技术平台,可以为联邦学习的参与方提供一种可信机制,是替换中心化服务器的有效解决方案。此外,数据异质性是联邦学习的一个天然属性,它源于数据的分布式本质,数据异质性会进一步影响到联邦学习中数据的非独立同分布性质。现有的一些研究表明,非独立同分布数据会导致全局模型在训练过程中不能稳定收敛,准确度显著下降。为了解决以上问题,本文的工作如下:(1)针对隐私保护,提出了结合区块链的联邦学习隐私保护模型(Federated Learning Privacy Protection Model Combined With Blockchain,B-FLPP)。B-FLPP模型结合了区块链技术,实现了训练过程中上传的记录可追溯性和防篡改特性。与传统的依赖第三方中心服务器聚合全局模型的方式不同,B-FLPP模型通过选举产生的联盟监督委员会来负责聚合全局模型,并监督全局模型参数的完整性,此外B-FLPP模型还依据模型评估算法来衡量本地参与节点的局部模型质量。B-FLPP模型使用门限同态加密算法来保护本地参与方模型参数的隐私安全。本论文通过实验说明了BFLPP的准确性和有效性。(2)针对异质性数据,提出了基于余弦相似度的异质数据加权模型(Cosine Similarity Based Heterogeneous Data Weighting Model,CS-HDW)。CS-HDW模型通过余弦相似度来定量地分析数据异质性指标,本论文将其作为权重因子应用于全局模型的融合过程中,使得不同数据对模型的影响更加平衡,降低模型散度,从而更有效地处理异质性数据问题。本论文在数据集MNIST和EMNIST进行仿真实验,说明了CS-HDW模型的准确性和有效性。

关键词：联邦学习隐私保护区块链余弦相似度异质性

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企业双向FDI对绿色创新的影响

企业双向FDI对绿色创新的影响

作者：徐赛千吉林大学

学位级别：硕士

医养结合机构老年人辅助器具使用现状及影响因素分析

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中国康复医学杂志 2024年第2期39卷 232-237页

作者：饶千宜王俊白定群肖明朝重庆医科大学附属第一医院护理部重庆市400016 重庆医科大学附属第一医院康复医学科重庆医科大学附属第一医院泌尿外科

目的:调查医养结合机构内老年人辅助器具使用现状及其影响因素,为老年人辅助器具服务体系建立与健全提供参考依据。方法:采用方便抽样法,运用医养结合机构老年人辅助器具使用与需求现状调查问卷调查重庆市17家医养结合机构2653名老年人... 详细信息

目的:调查医养结合机构内老年人辅助器具使用现状及其影响因素,为老年人辅助器具服务体系建立与健全提供参考依据。方法:采用方便抽样法,运用医养结合机构老年人辅助器具使用与需求现状调查问卷调查重庆市17家医养结合机构2653名老年人,采用Logistic回归进行影响因素分析。结果:医养结合机构老年人辅助器具使用率为74.44%、需求率为83.79%、满意率为29.42%。矫形器和假肢类辅助器具使用率与需求率最高,就业和职业培训辅助器具最低;Logistic回归分析显示,性别、文化程度、年龄、经济收入、残疾人证情况、慢性病数量、肢体功能障碍、视觉功能障碍、听觉功能障碍、认知功能、日常生活活动能力等是老年人辅助器具使用的影响因素。结论:医养结合机构老年人辅助器具使用人数多、需求高、影响因素复杂且满意度低,应推进各部门辅助器具服务网络资源整合,推动职业化体系建设,加大人才培养力度,促进辅助器具知识宣传与普及落地化,加大辅助器具产品创新与研发力度,健全辅助器具服务体系。

关键词：老年人养老机构辅助器具辅助器具适配服务影响因素

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融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测

光子学报 2024年第1期53卷 187-201页

作者：庄宏张印辉何自芬曹辉柱昆明理工大学机电工程学院昆明650500

针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以... 详细信息

针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以增强模型的鲁棒性;通过K-means聚类分析出适用于气体泄漏红外检测的候选框以预置模型参数;优化定位损失函数以提高模型对泄漏区域的定位准确性;采用改进后的轻量化网络RepVGG模块重构特征提取网络增强模型的特征提取能力,以实现轻量化并提高检测精度。实验结果表明,GRNet模型对氨气泄漏的平均检测精度达到94.90%,单张图像平均检测时间达到3.40 ms。采用伪色彩映射实现泄漏浓度的视觉感知效果,采用PyQt5将GRNet模型进行封装实现气体泄漏红外检测系统界面的可视化并在Jetson Nano B01嵌入式实验平台部署该模型,验证了实际工程应用的可行性和有效性,为开发气体泄漏非接触探测装置以保障涉气企业的安全生产和稳定运行提供一种有效的检测算法。

关键词：目标检测气体泄漏检测定位损失函数图像预处理聚类分析结构重参数化

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YC银行个人零售业务发展战略研究

YC银行个人零售业务发展战略研究

作者：贺千电子科技大学

学位级别：硕士

基于时序数据预测模型对汉江水位信息的预测研究与应用

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基于时序数据预测模型对汉江水位信息的预测研究与应用

作者：雷佳千长江大学

学位级别：硕士