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我国商标反向混淆行为的司法规制研究

我国商标反向混淆行为的司法规制研究

作者：晏迟信阳师范大学

学位级别：硕士

基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 87-95页

作者：吴亚丽任远光董昂周傲然吴学金郑帅龙西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室西安710048

复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提... 详细信息

复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提出一种基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法。该方法通过节点邻域Ks值定义节点的熵,从而反映邻居节点的K-shell分布特征。通过11个网络数据集上的仿真实验,验证了所提方法能够更准确地识别并区分复杂网络中的关键节点。

关键词：复杂网络关键节点 K-shell 易感-感染-恢复模型(SIR)

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清中后期山西布商资金融通研究——以商业文书为中心

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中国经济史研究 2024年第5期 78-88页

作者：晏雪莲周超宇山西大学历史文化学院太原030006 山西省社会科学院太原030006

原始商业文书为探析清中后期山西布商资金融通的需求来源、形式特点提供了必要基础。其商业运营过程中充满着不确定性,商业周期过长、对外提供信用及内部调拔不及时增加了山西布商运营资金不足的风险。为此,山西布商参与搭建并融入了依... 详细信息

原始商业文书为探析清中后期山西布商资金融通的需求来源、形式特点提供了必要基础。其商业运营过程中充满着不确定性,商业周期过长、对外提供信用及内部调拔不及时增加了山西布商运营资金不足的风险。为此,山西布商参与搭建并融入了依靠传统关系网络形成的融资体系。该体系由商号主导资金借贷,信用形式丰富;采用行商兼坐贾的经营方式,有利于通过兼营汇兑业实现更高效的资金调拔与融通。良好的融资体系不仅有利于山西布商降低交易成本、促进业务联系、维持商业运转,并且能够有效推动资金在市场上的流动,促进传统时期商品市场的繁荣。

关键词：清中后期山西布商商业信用资金借贷关系网络

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基于韧性理论的平安校园风险防控研究

基于韧性理论的平安校园风险防控研究

作者：樊晏辰中国人民公安大学

学位级别：硕士

平安校园建设是我国平安建设的重要组成部分。进入VUCA时代以来,校园安全受到日趋复杂化与多样化的风险冲击,校园风险防控工作形势日趋严峻。高等院校是培养青年人才的重要摇篮,对其思想逐渐成形与成熟具有重大影响,事关国家的政治安全... 详细信息

平安校园建设是我国平安建设的重要组成部分。进入VUCA时代以来,校园安全受到日趋复杂化与多样化的风险冲击,校园风险防控工作形势日趋严峻。高等院校是培养青年人才的重要摇篮,对其思想逐渐成形与成熟具有重大影响,事关国家的政治安全与长治久安。尽管在新世纪以来我国高校在平安校园建设中已经取得了一定成绩,但面对风险复杂化、多样化的新形势,高校平安校园建设仍需拓展更高质效的风险防控方法以实现高校的可持续与高质量发展。在国家治理能力与治理体系现代化的背景下,韧性理论作为在城市与社区风险防控领域被证明能有效提升对风险的抵抗、适应、恢复与学习能力的基础上,高校风险防控领域引入韧性理论也就成为了可能,最终实现高校风险防控的高效化与精准化。首先,梳理与回顾了高校风险防控的相关研究与韧性理论的发展,明晰了韧性与高校风险防控、平安校园等核心概念的界定,并对韧性理论应用与高校风险领域进行了适切性分析。在调研访谈的基础上,总结分析了高校平安校园风险具体表现形式和特征。其次,通过总结与归纳平安校园建设中风险防控具体发展阶段与建设内容,实地访谈中国传媒大学、北方工业大学、北华大学等高校实际建设情况,全面剖析现阶段高校风险防控现状与面临的具体挑战。再次,从风险源与形成机理视角辨析高校平安校园风险形成过程,进而从韧性视角分析当前高校风险防控的具体需求,从防控对象、防控主体、防控工具、防控机制等领域评析当前高校韧性平安校园建设优势。最后,搭建适用我国的高校平安校园风险防控框架并提出优化路径。以韧性能力与韧性维度两个层面展开分析。在现有风险框架基础上,搭建以生命周期研判、风险事件应对、参与主体、知识与信息支撑层所组成的高校韧性平安校园风险防控结构。最终从整体推进与具体应用两个层面提出风险应对优化路径,实现高校韧性平安校园的构想,推进高校对于风险应对的精准化与高效化。

关键词：韧性建设平安校园风险防控高校校园

机载雷达对空多目标二维搜索与超分辨方法研究

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机载雷达对空多目标二维搜索与超分辨方法研究

作者：晏家楠电子科技大学

学位级别：硕士

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太阳翼驱动机构对卫星姿态扰动特性评估

中国空间科学技术 2024年第1期44卷 75-82页

作者：宋慧心晏也绘李奎航天行云科技有限公司武汉430040

为了研究太阳翼驱动机构(solar array drive assembly,SADA)对卫星平台姿态的扰动特性,建立了考虑SADA驱动太阳翼旋转的整星姿态动力学模型,设计了一种测量SADA带载运动特性的试验方案。通过试验得到了SADA驱动负载的运动特性曲线,对试... 详细信息

为了研究太阳翼驱动机构(solar array drive assembly,SADA)对卫星平台姿态的扰动特性,建立了考虑SADA驱动太阳翼旋转的整星姿态动力学模型,设计了一种测量SADA带载运动特性的试验方案。通过试验得到了SADA驱动负载的运动特性曲线,对试验数据进行拟合得到了SADA带载驱动的传递函数。将拟合的SADA运动模型代入到整星姿态动力学模型中进行仿真,得到了考虑SADA运动时的卫星姿态控制指标。基于SADA的运动特性和安装方式,设计了将两台SADA驱动信号的相位交错180°的扰动抑制策略。仿真验证了该策略对SADA运动的扰动抑制效果,具有良好的工程应用价值。

关键词：整星姿态动力学模型太阳翼驱动机构(SADA) 运动特性传递函数扰动抑制

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基于CRA降雨产品的流域日降雨径流预测及水库发电优化调度研究

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基于CRA降雨产品的流域日降雨径流预测及水库发电优化调度研究

作者：晏智威广西大学

学位级别：硕士

四川盆地东部洗象池组高频层序内部沉积相展布及储层主控因素

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地质学报 2024年

作者：王纪煊胡忠贵远光辉胡九珍李世临苏楠周刚中国石油大学(华东)地球科学与技术学院长江大学地球科学学院长江大学沉积盆地研究中心中国石油西南油气田公司重庆气矿中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院中国石油西南油气田公司勘探开发研究院

四川盆地东部平桥1井取得天然气勘探突破表明洗象池组具有巨大的勘探潜力,然而,对四川盆地东部洗象池组层序地层划分和岩相古地理分布等方面还存在诸多争议,制约了下一步的勘探进程。为此基于地震、钻井、岩芯、薄片、测井等基础资料和... 详细信息

四川盆地东部平桥1井取得天然气勘探突破表明洗象池组具有巨大的勘探潜力,然而,对四川盆地东部洗象池组层序地层划分和岩相古地理分布等方面还存在诸多争议,制约了下一步的勘探进程。为此基于地震、钻井、岩芯、薄片、测井等基础资料和碳氧同位素、U同位素等地球化学数据,结合INPEFA测井旋回、小波变换和天文轨道周期分析,对洗象池组层序地层开展系统研究,恢复了洗象池组岩相古地理,建立了沉积模式。研究结果表明:(1)研究区洗象池组划分为5个三级层序(SQ1～SQ5),13个四级层序(SSQ1～SSQ13);(2)洗象池组沉积时期研究区总体表现为西高、东低的古地理格局,发育局限台地相沉积,主要发育潮坪、颗粒滩和潟湖等3类沉积亚相,包括9种沉积微相;(3)东高西低的沉积格局、低纬度湿热的气候条件、扬子地块西侧古陆的扩大和水下隆起的活动共同影响了四川盆地东部地区洗象池组沉积期局限台地的发育。

关键词：四川盆地东部洗象池组层序地层古地理沉积模式

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基于深度强化学习的移动机器人路径规划

基于深度强化学习的移动机器人路径规划

作者：晏朋辉重庆理工大学

学位级别：硕士

近些年来,随着科学技术的发展,机器人逐渐进入人们的生活,被广泛应用在娱乐服务、航空航天、机械制造等各个领域。由于人工智能的兴起,又一次给机器人领域带来了新的技术革命,如何使机器人更加智能化一直是国内外学者研究的主要方向之... 详细信息

近些年来,随着科学技术的发展,机器人逐渐进入人们的生活,被广泛应用在娱乐服务、航空航天、机械制造等各个领域。由于人工智能的兴起,又一次给机器人领域带来了新的技术革命,如何使机器人更加智能化一直是国内外学者研究的主要方向之一。其中,移动机器人最被人们所熟知,例如扫地机器人、物流机器人等都是移动机器人最典型的应用案例,同时路径规划作为移动机器人最重要的核心功能之一,自然也受到了研究人员的广泛关注。移动机器人能高效执行任务的前提要求是能够准确的规划出一条从出发点到达任务目标点的有效路径。当前,随着移动机器人的应用场景逐渐扩大,面对的环境也越来越复杂,传统基于搜索的路径规划算法通常只能在静态环境中有较好的效果,难以满足复杂动态场景的路径规划需求。新的人工智能技术为移动机器人的路径规划提供了更加智能的方法,其中基于强化学习的方法不需要预知全局环境信息,机器人通过与环境交互来学习动作策略。人们还将强化学习与深度学习结合,赋予智能体强大的感知能力,在各个应用领域展示出了突出的性能。本文将深度强化学习用于机器人路径规划,并针对传统强化学习收敛速度慢、探索效率低、奖励稀疏等问题,主要进行了以下几个方面的研究工作:首先,从环境感知数据入手,提出了基于多模态特征融合思想的环境状态预处理。通过将激光雷达数据和视觉图像数据进行特征融合处理,建立环境状态的多模态融合特征表示。融合的环境状态数据将作为深度强化学习的环境状态输入,为机器人的策略学习提供更加丰富的环境特征表示。仿真结果表明,将环境数据进行特征融合处理可以使机器人在训练过程中收敛更快,对环境的鲁棒性更强。其次,针对强化学习中存在的稀疏奖励问题,本文提出通过好奇心奖励机制来激励机器人更加偏向于探索未知环境。结合路规划问题,从机器人位置、方向、路径约束等多个方面设计了位置奖励函数、方向奖励函数和步幅奖励函数来指导机器人学习到达目标点的动作策略。实验结果表明,通过好奇心机制和奖励重塑,很好的改善了训练过程的奖励稀疏问题,提高了规划成功率。最后,提出了一种改进的PPO算法。在原始PPO算法的基础上,首先在策略网络中加入了LSTM模块,提高机器人学习序列样本数据的能力,从而提高训练的效率。此外为了改善多维环境数据导致训练困难的问题,本文在价值网络中加入了自注意力模块,使机器人在计算环境状态价值的时候能关注更加有用的信息。通过在仿真环境完成的对比实验,本文提出基于改进PPO算法的机器人路径规划方法与原始PPO、A3C和DDPG三种深度强化学习算法相比有更高的平均奖励值和路径规划任务成功率,路径规划效果更好。

关键词：深度强化学习路径规划特征融合好奇心 LSTM 自注意力