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人工智能与文化数字化战略双向驱动的档案文化遗产开发研究

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山西档案 2024年第2期 158-160页

作者：潘晓蝶广州南方学院公共管理学院广州510970

档案文化遗产开发是新时代赋予档案工作的重要使命。随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,以及国家文化数字化战略的深入实施,档案文化遗产开发迎来了难得的历史机遇。在梳理人工智能、文化数字化战略与档案文化遗产开发相... 详细信息

档案文化遗产开发是新时代赋予档案工作的重要使命。随着人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展,以及国家文化数字化战略的深入实施,档案文化遗产开发迎来了难得的历史机遇。在梳理人工智能、文化数字化战略与档案文化遗产开发相关性的基础上,分析二者在档案文化遗产开发中的作用与局限,明确人工智能与文化数字化战略双向驱动的档案文化遗产开发的重点和要点,以期为新时代档案文化遗产开发提供理论指导,为传承和弘扬中华优秀传统文化、推动文化强国建设贡献智力支持。

关键词：人工智能文化数字化战略档案文化遗产档案资源开发

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基于格子玻尔兹曼方法的附壁空化泡演化模拟

水利水电科技进展 2024年

作者：袁浩詹蝶宋翔孙倩重庆交通大学河海学院重庆交通大学西南水利水运工程科学研究院

依托热流耦合格子玻尔兹曼方法，探究了壁面润湿性与液相黏滞系数对附壁型空化泡演化的影响，并基于双粒子分布函数的热流耦合伪势LBM空化模型对接触点开展了受力分析。结果表明：对于润湿性壁面，演化过程中动态接触角持续大于平衡态... 详细信息

依托热流耦合格子玻尔兹曼方法，探究了壁面润湿性与液相黏滞系数对附壁型空化泡演化的影响，并基于双粒子分布函数的热流耦合伪势LBM空化模型对接触点开展了受力分析。结果表明：对于润湿性壁面，演化过程中动态接触角持续大于平衡态接触角，导致其产生的非平衡杨氏力在空化泡生长期间产生阻滞效应，而在溃灭期间则加速了接触点的坍缩；对于非润湿性界面，非平衡杨氏力引发的阻滞效应在溃灭初期减缓了空化泡接触点的坍缩，而在最终溃灭阶段由于界面的剧烈形变，非平衡杨氏力加速了接触点坍缩；溃灭时刻微射流体积与平衡态接触角的余弦函数值之间存在指数关系；黏滞系数增加会减小微射流体积，同时延长空化泡演化时间。

关键词：附壁空化泡接触点动力机制壁面润湿性黏滞系数格子玻尔兹曼方法

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高效用项集挖掘算法改进研究

高效用项集挖掘算法改进研究

作者：张晓蝶兰州财经大学

学位级别：硕士

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基于改进灰狼算法的WSN覆盖优化研究

基于改进灰狼算法的WSN覆盖优化研究

作者：曾蝶重庆三峡学院

学位级别：硕士

为确保较高的网络检测质量,基于应用场景的未知性,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的覆盖优化与节点连通情况已然成为衡量传感器网络感知和通信等各个方面服务质量的重要指标。首先,基于操作简单、容易实现、调节参数少... 详细信息

为确保较高的网络检测质量,基于应用场景的未知性,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)的覆盖优化与节点连通情况已然成为衡量传感器网络感知和通信等各个方面服务质量的重要指标。首先,基于操作简单、容易实现、调节参数少、划分等级制度和抽象处理等优势,采用灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)进行研究。其次无线传感器网络在处理节点时与灰狼群体狩猎的社会等级制度活动极其类似,将传感器节点与灰狼个体一一对应,按照灰狼捕食规律优化传感器节点位置,可取得较好的优化效果。因此本研究立足于灰狼算法,深入研究WSN二维与三维各种复杂环境,同时兼顾网络连通率与覆盖率,切实保证网络检测质量。但经典的灰狼算法仍然存在求解精度不高,迭代后期种群多样性小和收敛速度慢,最终易陷入局部极值等问题,所以有必要针对具体环境改进灰狼算法。具体的研究内容如下:(1)在描述GWO算法的基础上,简要阐述了灰狼算法理论收敛验证过程,为之后的改进灰狼算法性能测试做铺垫。其次,群智能优化算法中常利用混沌映射理论,但混沌映射的选择标准并不完善,综合各类混沌映射模型,通过混沌映射分布图与直方图仿真结果验证Tent混沌映射更加适合传统的群智能优化算法。(2)在二维WSN中提出一种多策略灰狼算法(Multi Strategy Grey Wolf Optimizer,MSGWO),该算法融合Tent混沌映射、改进的双曲正切收敛因子、差分变异重构包围步长、瞬态优化方程等策略,以改进GWO算法的缺陷。其次,利用高维单峰、多峰和平移函数从收敛曲线、箱线图和数值优化三方面统筹验证MSGWO该算法的稳定性、波动性及鲁棒性,性能测试中MSGWO算法在稳定性与波动性上颇具优势。无障碍物情况下,MSGWO算法相比SSA、LGWO、PSO和PSOGWO算法的平均覆盖率增量分别为12.52%、6.054%、7.53%和3.45%,该算法具有较高的平均覆盖率;同参数下,仅改变传感器节点感知半径或者节点个数,MSGWO算法的覆盖率与连通率更高,且具有更优的传感器节点的分布状态。含障碍物情况中,MSGWO算法的WSN覆盖率增量最高,随着障碍物形状复杂化,覆盖效果稍有下降,但连通效果仍具优势。(3)随机部署三维空间与三维曲面WSN节点会出现覆盖率低的情况,鉴于二维MSGWO算法不适用于三维WSN,提出一种三维WSN的EGWOEO算法(Enhanced Grey Wolf Optimizer and Equilibrium Optimizer,EGWOEO),该算法从增加Tent混沌映射、反向学习策略、融合平衡优化算法和改进灰狼位置方程四方面入手。此外,对EGWOEO算法进行性能测试确保所提算法的可行性。一方面检验算法的收敛精度与速度的提升程度,另一方面检验算法的稳定性和应对复杂问题的能力。性能测试表明该算法具有更强的稳定性和波动性。将EGWOEO算法应用于三维空间WSN覆盖优化中,与GWO、PSOGWO、LGWO算法相比,EGWOEO算法的平均覆盖率增量分别为11.382%、11.021%和12.759%,改善了节点分布不均现象,提高了节点利用率;在三维WSN简单曲面中,EGWOEO算法相较于GWO、PSOGWO和LGWO算法平均覆盖率增量分别为16.285%、15.757%和3.77%;在三维WSN复杂曲面中,相比GWO、PSOGWO和LGWO算法,EGWOEO算法的平均覆盖率增量分别是0.9%,2.52%和1.58%。无论是三维空间还是三维曲面中该算法都能保证最高的连通效果。

关键词：无线传感器网络灰狼算法 MSGWO算法 EGWOEO算法覆盖优化

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基于图神经网络的异质社区发现算法研究

基于图神经网络的异质社区发现算法研究

作者：吴玉蝶重庆理工大学

学位级别：硕士

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上躯干皮肤温度冷热变化与热量调节区划分

纺织学报 2024年第5期45卷 147-154页

作者：丁小蝶唐虹高强张成蛟南通大学纺织服装学院江苏南通226019

针对制冷与加热一体式服装中冷热调节区域设计问题,以皮肤温度为依据,探究人体受冷热环境影响上躯干各部位的冷热需求程度。分别测量冷与热2种环境下,青年男子在静坐、站立、步行、快走4种运动状态中上躯干不同区域的皮肤温度,分析各部... 详细信息

针对制冷与加热一体式服装中冷热调节区域设计问题,以皮肤温度为依据,探究人体受冷热环境影响上躯干各部位的冷热需求程度。分别测量冷与热2种环境下,青年男子在静坐、站立、步行、快走4种运动状态中上躯干不同区域的皮肤温度,分析各部位皮肤温度变化来判断人体局部区域的冷热情况,对皮肤温度变化值采用聚类分析来进行冷热调节区域的划分。结果表明:在冷环境下,人体上躯干皮肤温度在任一状态下侧胸、后肩温度均较低,且在静坐、站立阶段中明显低于人体平均皮肤温度;热环境下,任一状态下前肩、后肩温度均较高,前肩、后肩、中背明显高于人体平均皮肤温度,故侧胸、前肩及后肩等部位的冷热需求是功能服装设计的重点。

关键词：皮肤温度运动状态上躯干皮肤区域划分人体热舒适性功能服装

信任对数据交易决策的影响：基于微分博弈分析

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工业工程与管理 2024年

作者：凌帅谢肖蝶李庚天津大学管理与经济学部

数据供应链作为以数据为核心的供应链模式，在数据的生产和流通过程中发挥着重要作用。本研究旨在探究数据供应链交易主体信任水平构建的决策行为，并针对数据交易过程中可能出现的信任问题提供解决方案。为此，基于微分博弈理论，构建... 详细信息

数据供应链作为以数据为核心的供应链模式，在数据的生产和流通过程中发挥着重要作用。本研究旨在探究数据供应链交易主体信任水平构建的决策行为，并针对数据交易过程中可能出现的信任问题提供解决方案。为此，基于微分博弈理论，构建了Nash博弈、Stackelberg博弈和合作博弈三种微分博弈模型，分析了数据供应链成员的不同博弈均衡策略。研究结果表明，数据交易平台通过激励数据供应商提升数据质量，能够实现供应链各方帕累托改善。此外，在满足一定条件的情况下，数据供应链各方的协同合作实现了整体最优。最后通过数值模拟验证了模型的可行性。综上所述，本研究揭示了信任在数据供应链中的重要性，为解决数据交易过程中的信任问题提供了理论支持。

关键词：数据交易数据供应链信任水平微分博弈

基于小波变换分解重构的射流撞击-负压脱氨中非稳态流动信号特征研究

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基于小波变换分解重构的射流撞击-负压脱氨中非稳态流动信号特征...

作者：黄晓蝶重庆理工大学

学位级别：硕士

基于Sinkhorn分布鲁棒优化的综合能源系统最优能流方法

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电力自动化设备 2024年第5期44卷 28-35页

作者：魏春蒋繁王宇蝶白晓清浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310012 广西大学广西电力系统最优化及节能技术重点实验室广西南宁530004

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径... 详细信息

针对风电接入综合能源系统所带来的不确定性问题,提出一种基于Sinkhorn分布鲁棒优化的动态最优能流模型及求解方法。将风电的不确定性描述为包含概率分布信息的模糊不确定集,并将其构造为以风电出力经验分布为中心,以Sinkhorn距离为半径的Sinkhorn球。采用二分搜索的批量梯度下降法求解,以降低风电不确定性所带来的影响,并减少计算复杂度。算例结果表明,所提方法与随机优化和传统鲁棒优化方法相比,能更有效地平衡系统的鲁棒性与经济性。此外,所提方法在不同样本规模下的计算时间及目标函数均优于Wasserstein方法。

关键词：综合能源系统鲁棒优化最优能流风电不确定性模糊不确定集