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基于子动作特征矩阵与DTW算法的手臂动作识别方法

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东南大学学报（自然科学版） 2021年第4期51卷 679-686页

作者：崔建伟曹尔凡陆普东李志钢东南大学仪器科学与工程学院南京210096

为了建立助残手控制与手臂运动之间的联系,结合惯性测量单元,提出了一种基于子动作特征矩阵和动态时间规整(DTW)算法的手臂动作识别方法.首先建立手臂连杆运动模型,使用正向运动学理论解算出手臂末端的空间位置;接着分析了手臂末端角速... 详细信息

为了建立助残手控制与手臂运动之间的联系,结合惯性测量单元,提出了一种基于子动作特征矩阵和动态时间规整(DTW)算法的手臂动作识别方法.首先建立手臂连杆运动模型,使用正向运动学理论解算出手臂末端的空间位置;接着分析了手臂末端角速度、空间位置变化,发现连续的手臂动作可根据动作的活跃程度拆解为若干子动作,并构造子动作特征矩阵;最后采用基于子动作特征矩阵的DTW算法,对6种生活中常见的手臂动作进行分类识别.实验结果表明,与传统基于时间序列的DTW动作识别方法相比,基于子动作特征矩阵的方法识别准确率由96.9%提高至99.4%,识别耗时减少到0.1s之内,更具实用价值.

关键词：手臂动作识别惯性测量单元空间位置解算子动作序列动态时间规整

基于人体上肢运动信息的助残手抓取意图识别方法

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中国惯性技术学报 2021年第2期29卷 250-255页

作者：崔建伟李志钢曹尔凡杜韩陆普东东南大学仪器科学与工程学院南京210000

在助残领域,助残手如能很好地识别手残人的动作意图,则能帮助手残人恢复一定的运动能力。通过研究正常人上肢的动作规律,提出了一种基于人体上肢运动信息的助残手抓取意图识别方法。利用角速度传感器采集健康人系鞋带时的动作数据,分析... 详细信息

在助残领域,助残手如能很好地识别手残人的动作意图,则能帮助手残人恢复一定的运动能力。通过研究正常人上肢的动作规律,提出了一种基于人体上肢运动信息的助残手抓取意图识别方法。利用角速度传感器采集健康人系鞋带时的动作数据,分析上肢角速度的变化与上肢运动状态之间的联系。通过实验发现,在上肢的连续动作中,手指的抓取操作发生在手臂静止之后。因此,根据上肢的角速度数据,提取特征参数来表征上肢加速运动、减速运动、静止等运动状态,设计了助残手抓取意图的识别方法并应用于系鞋带实验中。实验结果表明,基于人体上肢运动信息的助残手抓取意图识别方法具有一定的可行性和适用性,识别准确率达到98%。

关键词：上肢运动意图助残手控制角速度传感器系鞋带

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基于数据手套与虚拟模型的手臂动作识别方法

测控技术 2021年第1期40卷 16-21,77页

作者：曹尔凡崔建伟东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096

为了配合残疾人使用助残假手完成日常活动,提出了一种基于数据手套与虚拟模型的手臂动作识别方法。通过数据手套上的MEMS传感器测量手臂运动数据,结合虚拟交互环境中的手臂模型,完成模型对真实手臂的动作复现,并获取手臂模型的位置数据... 详细信息

为了配合残疾人使用助残假手完成日常活动,提出了一种基于数据手套与虚拟模型的手臂动作识别方法。通过数据手套上的MEMS传感器测量手臂运动数据,结合虚拟交互环境中的手臂模型,完成模型对真实手臂的动作复现,并获取手臂模型的位置数据。而后将传感器加速度、角速度等数据的时域特征与手臂模型位置数据的动作轨迹特征结合起来,使用支持向量机算法对预定义的5种手臂动作进行分类识别,识别率达到99.33%,验证了提出的手臂动作识别方法的可行性。

关键词：数据手套手臂模型动作轨迹特征动作识别支持向量机

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公告直通披露与企业供应链透明度

财经论丛 2025年

作者：王禹曹以伦南开大学经济学院内蒙古大学经济管理学院

2014年，深圳证券交易所全面推行信息披露直通车业务，取消了对企业公告的事前审核转而开展事后监管。本文以直通车业务的开通作为外生冲击，使用深市A股上市公司数据探究了公告直通披露对企业供应链透明度的影响。研究发现，公告直通... 详细信息

2014年，深圳证券交易所全面推行信息披露直通车业务，取消了对企业公告的事前审核转而开展事后监管。本文以直通车业务的开通作为外生冲击，使用深市A股上市公司数据探究了公告直通披露对企业供应链透明度的影响。研究发现，公告直通披露显著降低了企业供应链透明度。机制方面，企业掩盖机会主义行为的机制显著，而商业秘密保护机制则并不显著。异质性分析发现，在再融资风险更高、面临更强的监管处罚震慑以及董秘具有财务经历的企业中，供应链透明度下滑的程度较为微弱。本文的发现表明，监管职能的后移在增强企业自主性的同时会放大其机会主义动机。据此，本文建议加强信息披露监管、优化监管资源配置以及促进企业内外部治理协同。

关键词：直通披露供应链透明度信息披露监管机会主义行为商业秘密

人工智能文生视频大模型Sora对科技伦理的冲击及应对

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新疆师范大学学报（哲学社会科学版） 2025年第1期46卷 142-148页

作者：曹贤平南昌工程学院马克思主义学院江西南昌330099

Sora的推出是人类社会发展和人工智能进步的标志性事件,凸显出生成式人工智能的强大功能。Sora的爆火离不开规模化数据、先进算法和规模化算力,其内在运行机制紧扣文本输入、文本编码、视频生成和视频输出的基本逻辑,在人类社会具有广... 详细信息

Sora的推出是人类社会发展和人工智能进步的标志性事件,凸显出生成式人工智能的强大功能。Sora的爆火离不开规模化数据、先进算法和规模化算力,其内在运行机制紧扣文本输入、文本编码、视频生成和视频输出的基本逻辑,在人类社会具有广阔应用前景。但Sora在技术更迭和运用过程中可能给科技伦理带来诸如冲击人的主体性地位、导致人们认知的混乱性、冲击伦理规则的适用性、冲击数字隐私伦理并造成数字歧视等风险。因此,要坚持以人为本,运用技术手段增强Sora的数据筛选力度和敏捷治理效度,防止数据泄露和侵犯隐私,进行伦理设计实现科技伦理与时俱进,辅之必要的教育培训,以此提升全民运用人工智能技术的能力。

关键词： Sora 生成式人工智能科技伦理

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面向现场工程师培养的人本学习工厂构建

高等工程教育研究 2025年第1期 133-138页

作者：余越凡赵志群北京师范大学教育学部

在“人民至上”的中国式现代化背景下，高质量的现场工程师培养是推动制造业转型升级、增进人民福祉的重要一环，但目前尚缺乏与之相适配的学习环境与路径支持。本文基于现场工程师的工作特征与产业发展的时代要求，剖析现场工程师培养... 详细信息

在“人民至上”的中国式现代化背景下，高质量的现场工程师培养是推动制造业转型升级、增进人民福祉的重要一环，但目前尚缺乏与之相适配的学习环境与路径支持。本文基于现场工程师的工作特征与产业发展的时代要求，剖析现场工程师培养的基本条件，并提出兼具“人本智造”和“人本智学”特征的“人本学习工厂”概念。“人本学习工厂”构建应从物理系统、信息系统和社会系统三个逻辑层次进行结构化设计，分别支持人在回路里、人在回路上和人在回路外的学习。建立“人本学习工厂”,一要建设协同高效的产教融合体系，形塑系统性生产环境；二要坚持“人民至上”的发展理念，形塑人本化决策共识；三要发展情境感知诊断技术，形塑能力本位智能学习样态。

关键词：现场工程师人本学习工厂学习环境人机协同学习人本智造制造业转型升级

数字轻戒断：青年数字行为的调适与日常生活重塑

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中国青年研究 2025年第1期 44-52页

作者：金一凡杨小雅武汉大学新闻与传播学院

在数字化生存的背景下，数字戒断成为青年认可的生活方式，延伸出多种行为实践，不约而同地指向了数字极简的生活模式。既有研究多从行为模式和文化意义的角度探讨数字戒断何以实现，但对青年在戒断过程中的主体性感知缺乏深入阐释。围... 详细信息

在数字化生存的背景下，数字戒断成为青年认可的生活方式，延伸出多种行为实践，不约而同地指向了数字极简的生活模式。既有研究多从行为模式和文化意义的角度探讨数字戒断何以实现，但对青年在戒断过程中的主体性感知缺乏深入阐释。围绕社交媒体中的轻戒断实践，本文沿袭福柯关于自我技术的理论脉络，揭示了数字轻戒断作为一种新型自我技术，如何通过调控数字行为重建生命意义并促使伦理主体的转化与重塑。然而，当前的数字轻戒断仍停留在非制度性的规范化尝试层面，是一种调和人与技术关系的反思性实践，能否发展为一种稳定的惯习尚需更多时间的观察。

关键词：数字轻戒断自我技术数字化生存青年群体

分级负责视角下政企合作应急物资储备策略研究

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中国管理科学 2025年

作者：张纪海郭祺昌姜旭杨正凡北京理工大学国家安全与发展研究院北京理工大学管理学院北京物资学院物流学院北京科技大学经济管理学院

为完善我国应急物资储备体系，从应急物资储备政府分级负责视角，构建了中央政府支持下，地方政府储备、储备企业参与的政企协同应急物资储备三方演化博弈模型，进而分析了三方演化博弈不同条件下的演化稳定策略及稳定策略实现的条件。... 详细信息

为完善我国应急物资储备体系，从应急物资储备政府分级负责视角，构建了中央政府支持下，地方政府储备、储备企业参与的政企协同应急物资储备三方演化博弈模型，进而分析了三方演化博弈不同条件下的演化稳定策略及稳定策略实现的条件。结果表明，提高协议储备费用有利于企业参与应急物资储备，但不利于地方政府长期保持储备行为；中央政府的救灾专项拨款对增强政企双方合作储备意愿影响有限；中央级应急储备库的建设中，不同水平的地方政府代建费用比例将对地方政府的演化路径产生显著影响；不同政企补贴分担比例下地方政府的策略选择不存在差异，但将对企业参与储备产生正向激励作用。

关键词：应急物资储备分级负责政企合作三方演化博弈

基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测

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电力自动化设备 2025年第1期 84-91页

作者：赵健曹子恺高源李梁上海电力大学电气工程学院

高比例分布式光伏接入配电网后，其出力波动导致终端用户功率数据偏移，不满足机器学习中数据独立同分布的要求，导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此，提出一种基于不变风险最小化（IRM）方法的高比例分布式光伏配电... 详细信息

高比例分布式光伏接入配电网后，其出力波动导致终端用户功率数据偏移，不满足机器学习中数据独立同分布的要求，导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此，提出一种基于不变风险最小化（IRM）方法的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测方法。基于自适应在线深度学习构建配电网数据潮流（DF）模型，利用用户和配电变压器侧的历史量测数据反映量测点有限的配电网中各电气量间的潮流映射关系。基于IRM方法构建配电网DF模型，形成改进的IRM-DF模型，降低高比例分布式光伏接入产生的数据分布偏移对原有DF模型的影响，提升模型的准确性。利用IRM-DF模型代替配电网的节点网络方程，输出各节点关联性矩阵，并利用孤立森林算法筛选出矩阵中的异常点，确定异常拓扑位置。以仿真的低压配电网为例验证了所提方法的准确性和有效性。

关键词：分布式光伏配电网不变风险最小化自适应深度学习数据潮流模型