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高校预算管理一体化系统实操问题探究

财会通讯 2024年第12期 148-152页

作者：扈瑞程王竹泉中国海洋大学财务处/中国海洋大学管理学院山东青岛266100

自2023年1月1日起各大高校开始正式应用预算管理一体化系统,将预算数据、会计核算数据、资产管理数据、政府采购数据等各类财务数据直接对接中央财政系统,形成标准化数据,改变了原有的预算管理机制。高校在应用预算管理一体化系统时面... 详细信息

自2023年1月1日起各大高校开始正式应用预算管理一体化系统,将预算数据、会计核算数据、资产管理数据、政府采购数据等各类财务数据直接对接中央财政系统,形成标准化数据,改变了原有的预算管理机制。高校在应用预算管理一体化系统时面临新旧系统衔接、尽快适应新的预算管控机制等困难,如何推进预算管理一体化进程,实现业务的高效协同是各高校当下急需思考的问题。

关键词：预算管理一体化高校问题改进方案

基于决策边界分析的深度神经网络鲁棒性评估与优先次序验证

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计算机学报 2024年第4期47卷 862-876页

作者：林韧昊周清雷扈天卿王一丰郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 信息工程大学密码工程学院郑州450001

随着深度学习技术在现实世界的广泛应用,人们对基于深度神经网络的系统安全性提出了更高要求.鲁棒性是神经网络的重要安全性质,对网络鲁棒性的量化分析和验证是深度学习模型安全性研究的关键问题.针对神经网络验证技术中难以解决的效率... 详细信息

随着深度学习技术在现实世界的广泛应用,人们对基于深度神经网络的系统安全性提出了更高要求.鲁棒性是神经网络的重要安全性质,对网络鲁棒性的量化分析和验证是深度学习模型安全性研究的关键问题.针对神经网络验证技术中难以解决的效率问题,提出了一种新颖的优先次序优化方法.结合局部鲁棒性的规约方式,在一组待验证输入内选择具有更高验证需求的不稳定点代替常规的逐点验证模式.根据对鲁棒性问题与决策边界距离的关联性分析,提出了一种基于网络输出单元值大小的鲁棒性评估方法作为优先验证的输入点选择依据.在此基础上将其扩展为输入的预分析模块与验证工具集成,进而设计了基于优先次序的验证框架.在常用的验证基准上进行了实验,结果表明,该方法的决策边界分析理论与突变测试结果一致,鲁棒性评估中选择不安全样本的平均准确率高于90%,通过减少安全样本的验证开销使验证效率提高了148.6%~432.6%.

关键词：深度神经网络鲁棒性验证优先次序模式决策边界鲁棒性度量指标

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初中生模型观念素养测评模型构建研究

教育进展 2024年第5期14卷 832-841页

作者：扈惠重庆师范大学数学科学学院重庆

模型观念素养在数学教育中扮演着至关重要的角色,模型观念素养的培养被视为培育学生综合应用数学知识、解决实际问题能力的关键,对于促进学生的逻辑思维、批判性思考及未来的创新能力有着至关重要的作用。本研究通过文献回顾和专家咨询... 详细信息

模型观念素养在数学教育中扮演着至关重要的角色,模型观念素养的培养被视为培育学生综合应用数学知识、解决实际问题能力的关键,对于促进学生的逻辑思维、批判性思考及未来的创新能力有着至关重要的作用。本研究通过文献回顾和专家咨询法,初步建构和修正了初中生模型观念素养的测评指标体系。此外,研究采用层次分析法确定指标权重,构建综合测评模型。尽管研究在样本容量和实际应用验证方面存在限制,它为数学建模能力的评估提供了科学依据,对教学改革具有重要启示。

关键词：模型观念测评层次分析法

科研众包平台协同激励效应影响因素的实证研究——双边使用意愿视角

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科技管理研究 2024年第1期44卷 167-176页

作者：邓媚吴梦圈广东省生产力促进中心广东广州510070

在协同激励理论的构念和研究方法视域下,以UTAUT为基础研究模型,从用户激励主体来源、激励动力来源、激励内容、激励作用方向、社会评价模式等多维入手,构建科研众包平台双边用户(发包方和接包方)的协同激励效应影响因素评价指标体系,... 详细信息

在协同激励理论的构念和研究方法视域下,以UTAUT为基础研究模型,从用户激励主体来源、激励动力来源、激励内容、激励作用方向、社会评价模式等多维入手,构建科研众包平台双边用户(发包方和接包方)的协同激励效应影响因素评价指标体系,再对广东省科技厅首批认定的14家科研众包平台双边用户发放调查问卷进行实证检验。结果显示,绩效期望、社交影响、促进条件等都对双边用户有显著的正向激励作用,付出期望对接包方用户有显著的正向激励作用。因此,考虑到用户的使用期待,科研众包平台须围绕智能化、市场化、社群化发展强化用户黏性,形成竞争优势。

关键词：科研众包平台协同激励效应双边视角

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异构边缘云架构下的多任务卸载算法

哈尔滨工程大学学报 2024年第4期45卷 800-807页

作者：尼俊红臧云华北电力大学(保定)电子与通信工程系河北保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室河北保定071003

为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。... 详细信息

为在资源有限的终端设备上运行计算密集型与时延敏感型应用,同时降低系统时延和能耗,构建边缘云异构网络模型。本文提出了一种H-PSOGA多任务卸载优化算法,并通过无人机、路边单元、车辆等边缘设备以及边缘云服务器进行多任务计算卸载。该算法以先串行再并行的方式将粒子群和遗传算法结合在一起,通过适应度值排序、种群选择、多点交叉、反向变异等操作,利用遗传算法对粒子群进行优选,弥补粒子群算法早熟收敛、陷入局部最优的缺陷。6种标准测试函数的测试分析以及与基线方案进行仿真对比的结果表明:在用户数较多时,混合优化算法的系统平均开销可降低26%~43%,可以有效提高收敛精度。

关键词：移动边缘计算异构网络边缘节点任务卸载粒子群算法遗传算法多目标优化标准测试函数

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八宝河牛心山段“7·22”暴雨-洪水特性分析

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水利规划与设计 2024年第1期 22-27页

作者：宋爱英扈家昱崔力超贺彦苟莉雲李红红甘肃省张掖水文站甘肃张掖734000 甘肃省水文站甘肃兰州730000

准确分析小流域暴雨洪水特性对洪水预报及防灾减灾具有重要意义。文章通过现场调查与勘测、坡地试验,基于水文实测数据统计计算结果,对发生于2021年7月22日八宝河流域牛心山段的暴雨-洪水特性进行分析。研究结果可为今后祁连山区暴雨-... 详细信息

准确分析小流域暴雨洪水特性对洪水预报及防灾减灾具有重要意义。文章通过现场调查与勘测、坡地试验,基于水文实测数据统计计算结果,对发生于2021年7月22日八宝河流域牛心山段的暴雨-洪水特性进行分析。研究结果可为今后祁连山区暴雨-洪水、泥石流、山体塌方等造成的突发灾害应急预警提供科学依据,为减灾部署提供技术支撑。

关键词：暴雨洪水八宝河牛心山段

服装撞上AI:人工智能技术与服装产业从业者结合的无限可能

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大数据时代 2024年第6期 10-14页

作者：冷芸时尚圈小V 不详

我们现在已经处于AI大模型时代,大模型的类型多样,且参数规模也在不断增长,在行业内的应用也在不断延伸、拓展。从整体来看,AI大模型不仅可以生成文字、图片,还可以生成代码,构建人机交互的新模式。AI大模型还能与产品研发、工艺设计、... 详细信息

我们现在已经处于AI大模型时代,大模型的类型多样,且参数规模也在不断增长,在行业内的应用也在不断延伸、拓展。从整体来看,AI大模型不仅可以生成文字、图片,还可以生成代码,构建人机交互的新模式。AI大模型还能与产品研发、工艺设计、生产作业、产品运营等制造环节和场景相结合,以提高生产效率,形成新的生产力,从而引发整个产业链的重构。人工智能技术已开始深刻影响着服装产业的各个环节,从设计创意的催生,到生产流程的优化,再到市场趋势的精准预测,AI技术的力量正在逐步展现。那么什么是AI大模型呢?它在我们的日常服饰领域中又有哪些应用场景?文章主要分析了AI技术在服装产业中的应用和未来的可能,通过访谈多位时尚服装产业从业者,探讨了如何应对AI技术带来的挑战和机遇,以期揭示AI技术与服装产业从业者结合所诞生的无限可能。

关键词：服装产业人工智能技术产品运营 AI技术生产作业设计创意人机交互市场趋势

当代青年群体精神内耗现象分析及其应对策略研究

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心理学进展 2024年第6期14卷 301-308页

作者：扈婷刘敏山东理工大学马克思主义学院山东淄博

精神内耗是指人在自我控制中需要消耗心理资源,当资源不足时,人的心理就会处于状态一种损耗状态。面对学业、工作、婚恋等方面的压力,青年群体更容易产生既积极进取又颓废丧气的矛盾心理。部分青年群体精神内耗呈现出盲目比较、愧疚拖... 详细信息

精神内耗是指人在自我控制中需要消耗心理资源,当资源不足时,人的心理就会处于状态一种损耗状态。面对学业、工作、婚恋等方面的压力,青年群体更容易产生既积极进取又颓废丧气的矛盾心理。部分青年群体精神内耗呈现出盲目比较、愧疚拖延、过于敏感的样态。要解决青年精神内耗的消极情绪现象,应该塑造良好认知与思维理性解魅、弘扬正能量与推进教育创新共举以及营造和煦氛围与厚植家风底蕴互为,以此促进青年群体积极健康发展。

关键词：青年精神内耗应对

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基于神经坍塌的类增量学习方法

中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2024年

作者：扈超舜叶标华谢晓华赖剑煌中山大学计算机学院

类增量学习中的新旧类不平衡导致少数坍塌发生，旧类的识别能力降低.现有方法通常基于经验调整深度特征空间中类别间的几何关系以避免少数坍塌，缺乏理论指导.神经坍塌从理论上揭示了类别间的最佳几何结构——等角紧致框架.受此启发，... 详细信息

类增量学习中的新旧类不平衡导致少数坍塌发生，旧类的识别能力降低.现有方法通常基于经验调整深度特征空间中类别间的几何关系以避免少数坍塌，缺乏理论指导.神经坍塌从理论上揭示了类别间的最佳几何结构——等角紧致框架.受此启发，本文提出了一种名为持续构造神经坍塌的方法来解决少数坍塌.该方法通过紧致损失和等角损失来约束形成ETF结构.然而不平衡数据分布导致全局质心估计不准确和旧类之间约束困难，进而导致上述两个损失无法充分施展其效果.为此，本文进一步提出了分类器向量辅助模块和难例采样模块来分别解决上述两个问题.实验结果表明，本文提出的方法有效诱导了神经坍塌的发生，并且在CIFAR100和ImageNet数据集上都超过了当前最优方法 .

关键词：类增量学习神经坍塌少数坍塌动态扩展结构