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国际危机中声望动机的识别

世界经济与政治 2024年第2期 89-117,156页

作者：丁鲁西南政法大学政治与公共管理学院重庆401120

在国际危机中,决策者需要识别对手的动机,以制定行之有效的应对之策。其中一项富有挑战性的动机识别工作是判断对手追求声望的动机。具体而言,决策者有时判断声望动机在对手的决策中发挥主导作用,有时则判断声望动机仅发挥次要作用。作... 详细信息

在国际危机中,决策者需要识别对手的动机,以制定行之有效的应对之策。其中一项富有挑战性的动机识别工作是判断对手追求声望的动机。具体而言,决策者有时判断声望动机在对手的决策中发挥主导作用,有时则判断声望动机仅发挥次要作用。作者因此探讨决策者依据什么条件判断声望动机为对手主导(或次要)动机。根据声望动机识别理论,当满足以下任一条件时,决策者会判断声望动机在对手的决策中发挥主导作用:其一,决策者判断对手的非理性程度高,且危机所涉及对手的物质利益重要性高;其二,决策者判断对手的非理性程度低,且危机所涉及对手的物质利益重要性低。在其他情况下,决策者会判断声望动机仅在对手的决策中发挥次要作用。对阿比西尼亚危机和第三次柏林危机两个案例的过程追踪研究验证了这一理论的有效性,有助于理解国际危机中的妥协行为,并对制定合理的声望政策具有一定的启示意义。

关键词：国际危机声望动机动机识别阿比西尼亚危机第三次柏林危机

基于投资者情绪的因子波动率管理策略优化研究

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基于投资者情绪的因子波动率管理策略优化研究

作者：陈立焕广西大学

学位级别：硕士

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基于改进RRT算法的移动机器人路径规划

基于改进RRT算法的移动机器人路径规划

作者：马智焕广西大学

学位级别：硕士

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单通道鸟声分离技术研究

单通道鸟声分离技术研究

作者：陈永焕广州大学

学位级别：硕士

鸟类对生态环境变化具有高度敏感性,常被用作生态环境变化的指示物种。对鸟声进行深入研究,有助于更准确地了解生态环境的状况。近些年来,被动声学监测技术作为一种自动化的鸟类监测工具逐渐被广泛应用。通过这种方式可以持续获取大量... 详细信息

鸟类对生态环境变化具有高度敏感性,常被用作生态环境变化的指示物种。对鸟声进行深入研究,有助于更准确地了解生态环境的状况。近些年来,被动声学监测技术作为一种自动化的鸟类监测工具逐渐被广泛应用。通过这种方式可以持续获取大量的监测数据,在此基础上结合深度学习技术能更好地分析各物种的声音,获取生态环境的变化信息。然而,这也带来了一些问题,如获取到的大量数据中存在很多重叠鸟声,这对后续的声景观分析、声学指数计算等任务造成干扰。鸟声分离技术可有效解决上述问题,但由于需要处理的数据量庞大,当前的鸟声分离技术在时间和计算资源占用方面仍需进一步优化。针对这些问题本文对基于深度学习的鸟声分离技术进行研究和验证,主要研究内容分为以下三个方面:(1)针对时域鸟声分离网络运算量过大、占用计算资源过多的问题,设计了一个高效的时域鸟声分离网络Dual-path Tiny Transformer Network(DPTTNet)。通过改进特征提取模块,在特征提取模块前增加卷积层用于学习位置信息并同时减少特征长度;并利用多头注意力机制提取各个位置的权重信息;再接反卷积层使得处理前后特征长度一致。结合双路径处理结构和改进简化的特征提取结构,改进后的时域鸟声分离网络在前向推理过程中的运算量和计算资源需求显著下降。此外,为了保证分离前后幅度的一致性,根据分离前后幅度关系设计了一个波形幅度恢复方法。根据实验结果,DPTTNet在本文的鸟声分离数据集上的尺度不变信噪比的提高(Scale-Invariant Source to Distortion Ratio improvement,SI-SDRi)达到22.2d B,相比改进前仅下降6.7%,而参数量为0.4M,相比改进前下降83.2%。同时,改进后网络浮点操作数为11.7G,相比改进前下降86.4%。(2)时域声源分离网络在分离鸟声的时候有较好的分离性能,但是在分离鸟声和其他噪声时,分离后的音频信号在频率维度上容易存在噪声干扰。针对该问题,提出了一个高效率的时频域鸟声分离网络Bird Sound Separation Convolutional Recurrent Neural Network(BSSCRNN)。该网络采用经典的CRNN结构,编码器为多层卷积层堆叠,中间的序列特征提取模块则使用本文提出的DPTTNet Block,解码器为多层反卷积层的堆叠。此外,为了保证分离前后幅度的一致性,在最终生成掩码时使用sigmoid激活函数来约束掩码幅度。BSSCRNN在本文的鸟声和噪声分离数据集上SI-SNRi达到21.4d B,与时域鸟声分离网络DPTTNet相比提升2.9d B,而运算时间减少87.5%。(3)为了验证上述两种分离方法在真实的生态环境录音数据中的效果,基于广州市帽峰山和石门山在2023年3月至10月期间采集的179GB录音数据(总时长为838.4小时),使用检测和分类网络检测出鸟声数据后,再采用时域鸟声分离网络、时频域鸟声分离网络对鸟声录音数据进行重叠鸟声分离和噪声分离,提高鸟声识别的概率。

关键词：单通道鸟声分离双路径处理循环卷积网络深度学习鸟声识别

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面向多边多属性采购的自动谈判模型

系统工程理论与实践 2024年

作者：曹慕昆陈泽权汪瑶厦门大学管理学院

供应链的快速发展带动了供应链采购电子化、数字化的需求，处于主导地位的供应链节点企业开始寻求更高效率的采购谈判方式以应对高频率的采购需求，而现有模型难以完全支持高复杂度的实时谈判场景. 本文面向供应链多边采购，对自动... 详细信息

供应链的快速发展带动了供应链采购电子化、数字化的需求，处于主导地位的供应链节点企业开始寻求更高效率的采购谈判方式以应对高频率的采购需求，而现有模型难以完全支持高复杂度的实时谈判场景. 本文面向供应链多边采购，对自动谈判模型进行探索. 首先，对多属性一对多自动谈判模型进行模块拆分，在对对手信息进行预处理的基础上，采用连续变量的贝叶斯方法估计谈判对手的偏好，促进多边多属性谈判达成共赢局势. 其次，在策略生成部分引入TD3（Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm，双延迟深度确定性策略梯度）强化学习算法，实现了agent对谈判过程的感知和对谈判对手的策略行为判断. 然后，引入增强拉格朗日算法输出能够实现谈判双方联合效益最大化的反馈提案. 最后，本文通过人机实验验证了模型在多场景下的谈判策略可行性和有效性.

关键词：供应链采购自动谈判强化学习增强拉格朗日遗传算法贝叶斯估计

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烈味脚骨脆化学成分的研究

烈味脚骨脆化学成分的研究

作者：张先焕云南师范大学

学位级别：硕士

禾谷镰刀菌FgOs1与小麦相互作用蛋白的筛选及其初步功能探究

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禾谷镰刀菌FgOs1与小麦相互作用蛋白的筛选及其初步功能探究

作者：周焕焕河南科技学院

学位级别：硕士