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不同付费规则下电商平台返利模式选择研究

系统工程理论与实践 2024年

作者：黄俊伟梅姝娥仲伟俊东南大学经济管理学院

目前许多电商平台通过与第三方返利网站合作或建立官方返利网站开展返利推广促销活动以获取更多站外流量。本文构建博弈模型，在不同付费规则下探讨电商平台的返利模式选择策略和商家的参与策略。研究发现：在电商平台规定商家给予返利... 详细信息

目前许多电商平台通过与第三方返利网站合作或建立官方返利网站开展返利推广促销活动以获取更多站外流量。本文构建博弈模型，在不同付费规则下探讨电商平台的返利模式选择策略和商家的参与策略。研究发现：在电商平台规定商家给予返利网站返利金的付费规则下，当返利金额较小时，平台应该建立官方返利网站，此时商家愿意参与平台返利活动。在商家自主决策返利金的付费规则下，仅当佣金率较高且返利渠道效用折扣系数较低，并且了解返利网站且对返利金敏感的消费者比例较大时，平台应该与第三方返利网站合作，否则应该建立官方返利网站，而商家总是愿意参与平台返利活动。无论何种付费规则，电商平台官方返利网站亏损运营有时是可行的。此外，本文还将模型拓展到两种返利模式共存的情形。

关键词：电商平台返利网站返利模式付费规则平台返利生态系统

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基于等值面体的三维涡旋数量与形状特征研究

力学学报 2024年第1期56卷 70-78页

作者：陈槐张磊王乃茹朱立俊南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室南京210029 中国水利水电科学研究院水利部泥沙科学与北方河流治理重点实验室北京100038

涡旋是湍流的基本结构,被誉为流体运动的肌腱,涡旋研究对自然探索和工程应用有重要的意义.基于直接数值模拟的槽道湍流数据与旋转强度涡旋识别方法,以涡旋三维结构等值面体(以三角网格为单位)为研究对象,通过设置三角形切面,利用两三角... 详细信息

涡旋是湍流的基本结构,被誉为流体运动的肌腱,涡旋研究对自然探索和工程应用有重要的意义.基于直接数值模拟的槽道湍流数据与旋转强度涡旋识别方法,以涡旋三维结构等值面体(以三角网格为单位)为研究对象,通过设置三角形切面,利用两三角形相交快速检测算法提取涡旋多边形,研究不同等值面体阈值及壁面距离条件下,涡旋数量与形状特征(圆度、半径、凸状及纵横比因子)的变化规律.以对数区内涡旋为例:随着阈值的增加,涡旋密度呈对数律快速递减,圆度和半径因子概率密度函数(PDF)变高耸,圆度均值快速递增后保持不变而半径均值不断递减,纵横比因子PDF未显著改变且均值基本不变,凸状因子PDF向脉冲函数靠近,说明阈值增大导致涡旋逐渐变少、变圆、变小并更饱满.在同一阈值下,随着壁面距离的增加,涡旋密度在外区(除靠近水面区域外)也呈对数律递减,圆度、纵横比及凸状因子先快速增加随后不变或缓慢增长,半径因子快速递减后保持不变,说明涡旋在远离壁面的过程中在不断破灭但形态却较为稳定.

关键词：等值面体涡旋数量形状因子阈值壁面距离

面对不确定性供应中断风险的制造商采购策略研究

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中国管理科学 2024年

作者：王军进许淞俊刘家国大连海事大学航运经济与管理学院上海交通大学安泰经济与管理学院

越来越多的供应商面临不确定性中断，他们不知道中断是否以及何时会发生，低估或高估供应的可靠性可能会导致采购过剩或不足。针对具有不确定性供应中断风险的制造商采购问题，构建了一种供应可靠性信号博弈模型，制造商可以从初始不确... 详细信息

越来越多的供应商面临不确定性中断，他们不知道中断是否以及何时会发生，低估或高估供应的可靠性可能会导致采购过剩或不足。针对具有不确定性供应中断风险的制造商采购问题，构建了一种供应可靠性信号博弈模型，制造商可以从初始不确定型供应商处单源采购，或额外从高成本供应可靠型供应商处双源采购，探究了不同信息条件下信号质量效应、不确定性效应及最优采购策略。研究结果表明，供应中断信息不对称下制造商需要向高可靠性供应商支付信息租金，防止高可靠性供应商模仿低可靠性供应商。提高信号质量或减少中断的不确定性并不一定对制造商有益，制造商可以通过调整采购策略减少信息不对称的负面影响。此外，当供应商成本差异中度时，较大的市场规模可以对冲信息差对采购策略转换造成的风险。

关键词：信息不对称不确定性中断风险采购策略

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高性能箱型复合结构增韧模型与优化计算

工程力学 2024年第S1期41卷 38-49页

作者：喻江胡少伟范向前陆俊水科学与水工程国际联合研究中心江苏南京210029 南京水利科学研究院江苏南京210024 郑州大学水利与土木工程学院河南郑州450001

为了深入揭示高性能箱型复合结构受力机理并有效提升结构整体性能,通过定义四种混凝土翼板模式开展高性能箱型复合结构增韧模型理论研究。通过建立剪力滞翘曲位移模型和界面滑移模式,推导出考虑剪力滞行为与界面滑移相互影响的控制微分... 详细信息

为了深入揭示高性能箱型复合结构受力机理并有效提升结构整体性能,通过定义四种混凝土翼板模式开展高性能箱型复合结构增韧模型理论研究。通过建立剪力滞翘曲位移模型和界面滑移模式,推导出考虑剪力滞行为与界面滑移相互影响的控制微分方程,求得在均布荷载作用下的增韧模型理论解析解,进一步以界面滑移量、剪力滞系数、混凝土材料为韧性指标,对提出的增韧模型进行优化计算分析表明:II型增韧模型受剪力滞影响程度仅为0.04%~0.05%,混凝土材料用量节约35.00%,为四种模型中基于剪力滞与滑移耦合行为的最优高性能箱型复合结构增韧模型,便于为水利、土木工程韧性指标设计提供技术支撑。

关键词：高性能复合结构增韧模型韧性指标优化计算

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MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 403-412页

作者：吴悔陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wa... 详细信息

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数据样本不平衡和恶意加密流量对检测的影响。在ISCX2014僵尸网络数据集和CIC-IDS 2017(僵尸网络)数据集上的实验结果表明,MFA-SGWNN检测效果优于现有方法,具有更强的鲁棒性和泛化能力。

关键词：僵尸网络图小波神经网络网络安全

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中职生歧视知觉与社交焦虑的关系：拒绝敏感性和认知情绪调节策略的链式中介作用

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中职生歧视知觉与社交焦虑的关系：拒绝敏感性和认知情绪调节策略...

作者：包俊俊天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

本研究以中职生社交焦虑为核心,探究中职生歧视知觉、拒绝敏感性以及认知情绪调节策略在中职生社交焦虑的发展中所起的作用,以期为中职生社交焦虑的干预和治疗方法提供理论依据,帮助解决中职生面临的人际交往问题。研究采用中职生歧视... 详细信息

本研究以中职生社交焦虑为核心,探究中职生歧视知觉、拒绝敏感性以及认知情绪调节策略在中职生社交焦虑的发展中所起的作用,以期为中职生社交焦虑的干预和治疗方法提供理论依据,帮助解决中职生面临的人际交往问题。研究采用中职生歧视知觉问卷、青少年拒绝敏感性自陈问卷、简版认知情绪调节问卷和青少年社交焦虑问卷,选取浙江省温州市某中职院校中1015名中职学生进行问卷调查。结果主要如下所示:(1)中职生社交焦虑在性别、父母离异、年级上存在显著差异,即女生社交焦虑高于男生,父母离异的中职生社交焦虑高于非父母离异的中职生,低年级的中职生社交焦虑高于高年级的中职生。(2)中职生歧视知觉、拒绝敏感性及拒绝敏感性三种成分(拒绝焦虑性、拒绝愤怒性、拒绝预期性)、非适应性认知情绪调节策略和社交焦虑之间存在两两正相关。(3)中职生歧视知觉对社交焦虑存在显著的正向预测作用。(4)拒绝敏感性和非适应性认知情绪调节策略在中职生歧视知觉与社交焦虑之间起链式中介作用。此外,拒绝焦虑性和非适应性认知情绪调节策略在中职生歧视知觉与社交焦虑之间起链式中介作用,而拒绝愤怒性和拒绝预期性并没有起相似的作用。本研究得出以下结论:中职生歧视知觉可以直接对社交焦虑产生影响,还可以通过拒绝敏感性和非适应性认知情绪调节的链式中介作用对社交焦虑产生间接影响,具体来说,中职生歧视知觉是通过拒绝焦虑性和非适应性认知情绪调节的链式中介作用对社交焦虑产生间接影响。综上所述,拒绝敏感性和认知情绪调节策略是中职生歧视知觉影响社交焦虑的重要内部机制。因此,为中职生营造良好的生活、学习环境,减免中职生感受到的歧视、偏见,通过干预手段降低中职生的拒绝敏感性,帮助中职生培养良好的情绪调节习惯,可能是改善中职生社交焦虑情况的有效途径。

关键词：中职生歧视知觉拒绝敏感性认知情绪调节社交焦虑

金刚石/碳纳米管异质界面热导及声子热输运特性

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物理学报 2024年第13期73卷 346-355页

作者：刘子怡褚福强魏俊俊冯妍卉北京科技大学能源与环境工程学院北京100083 北京科技大学新材料技术研究院北京100083

碳纳米管作为新一代热界面材料,在天然材料中具有最高的热导率,有望解决金刚石半导体超高热流密度的散热问题.因此,本文提出将金刚石和碳纳米管结合,可大幅度提高器件性能及稳定性,减小封装尺寸,实现器件小型化设计.采用非平衡分子动力... 详细信息

碳纳米管作为新一代热界面材料,在天然材料中具有最高的热导率,有望解决金刚石半导体超高热流密度的散热问题.因此,本文提出将金刚石和碳纳米管结合,可大幅度提高器件性能及稳定性,减小封装尺寸,实现器件小型化设计.采用非平衡分子动力学方法从微观层面探究了金刚石/碳纳米管异质结构界面热特性及影响因素.研究发现碳纳米管层数增加使声子态密度峰值增大并向低频波段移动,低频声子增多更有利于界面传热,同时声子重叠能提高,声子耦合振动增强提升了界面传热效率;同时,一定范围内体系温度的升高及碳纳米管长径比的增大可以提高近界面处金刚石和碳纳米管的态密度截止频率,提升低频波段的峰值,进一步增强两侧声子的耦合振动,提高了界面热导.最后,采用正交试验模拟获得了金刚石/碳纳米管界面热导的最优值,结果远优于目前一般半导体/金属的界面热导.该工作为优化金刚石/碳纳米管异质界面的热输运提供了思路,并将有利于器件热管理和芯片材料设计.

关键词：碳纳米管金刚石界面热导分子动力学

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集成水力翼板的深海着陆器水动力特性研究与结构优化

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机械工程学报 2024年第2期60卷 209-223页

作者：薛钢刘延俊薛祎凡郭磊山东大学海洋研究院青岛266237 山东大学机械工程学院济南250061 山东拓普液压气动有限公司济南250109

为解决深海着陆器沉降速度和沉降轨迹不受控问题,提出集成水力翼板的新型着陆器,能够高效率、低能耗精准缓降着陆。以集成水力翼板的深海着陆器为研究对象,建立其运动学模型和水动力学模型,采用Fluent软件数值模拟分析着陆器沉降过程的... 详细信息

为解决深海着陆器沉降速度和沉降轨迹不受控问题,提出集成水力翼板的新型着陆器,能够高效率、低能耗精准缓降着陆。以集成水力翼板的深海着陆器为研究对象,建立其运动学模型和水动力学模型,采用Fluent软件数值模拟分析着陆器沉降过程的绕流场演化规律,阐明水力翼板的缓降作用机理,并基于最优拉丁超立方抽样方法、高斯过程回归方法、Sobol’全局灵敏度分析方法、NSGA-III多目标优化算法,实现了水力翼板的结构参数和开合角度的优化。研究结果表明:水力翼板的开合角度对着陆器沉降速度的影响权重最大,水力翼板增大了着陆器绕流场中的流体附加质量,减少了着陆器重力势能向着陆器动能的转换,从而降低了着陆器的沉降速度。集成水力翼板的结构形式为新型深海着陆器的设计与应用提供了参考依据。

关键词：着陆器水力翼板水动力特性结构优化

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基于深度学习的双目立体匹配关键技术研究

基于深度学习的双目立体匹配关键技术研究

作者：刘育俊集美大学

学位级别：硕士

双目立体视觉系统获取深度信息因具有结构简单、成本低廉等优势,广泛应用于自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域。其中,立体匹配作为双目立体视觉系统的核心步骤,是当前深度感知的技术热点。基于深度学习的立体匹配方法已成为深度感知... 详细信息

双目立体视觉系统获取深度信息因具有结构简单、成本低廉等优势,广泛应用于自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域。其中,立体匹配作为双目立体视觉系统的核心步骤,是当前深度感知的技术热点。基于深度学习的立体匹配方法已成为深度感知的优选路线,但仍存在三个挑战:一是复杂结构视差缺失、过平滑问题;其二是图像病态区域视差误匹配问题;其三是高实时性和高准确性要求下效率与精度的平衡问题。因此,本文针对上述问题开展了基于深度学习的双目立体匹配关键技术研究。主要工作如下:(1)针对复杂结构边缘、细小物体等区域视差易缺失、过平滑问题,本文提出基于特征引导聚合与误差感知增强的立体匹配方法。首先构建图像多尺度特征,利用注意力权重来指导代价聚合,从而使用少量的三维卷积便可达到快速的聚合效果。其次,设计误差感知增强模块,通过融合原始图像的高频信息和左右视图间的重构误差,实现视差的精准细化。该方法在Scene Flow数据集上相比CFNet、IGEV-Stereo等主流方法端点误差率降低4.2%以上,在KITTI数据集中对比同等精度算法速度提升四倍以上。(2)针对图像无纹理、弱纹理等病态区域视差错误匹配问题,本文提出基于全局增强和不确定性感知细化的立体匹配方法。首先,该方法提出全局增强路径机制,融合空洞与轴向注意力模块,为相关性体积的构建增加全局表达,减少病态区域的错误匹配。其次,设计不确定性感知细化模块,显式构建不确定性,利用高频细节信息和不确定性自适应优化视差,有效恢复复杂结构的完整性。该方法在Scene Flow数据集上相比CFNet、IGEVStereo等主流方法端点误差率降低2.1%以上,且模型参数量减少71.4%以上。(3)针对高实时性和高准确性要求下效率与精度平衡问题,本文提出不确定性引导损失重加权的通用立体匹配增强方法。该方法聚焦于视差损失对于困难像素的侧重不平衡现象,提出不确定性引导的损失重加权策略。首先基于置信度体积构建像素级不确定性,其次利用不确定值动态引导损失重加权。该方法仅在训练阶段优化损失函数,未引入额外的参数量及推理时间。此外,本文方法即插即用于基于代价体的立体匹配框架,在Scene Flow数据集上较于CFNet、IGEV-Stereo等主流方法端点误差率进一步降低8%-10%。综上所述,本文针对现有立体匹配方法面临的三项挑战,创新性提出了多尺度特征引导聚合、误差感知增强、全局增强路径、不确定性感知细化等策略。在Scene Flow和KITTI数据集上进行详细验证,实验结果表明其大幅提升了视差的完整性和边缘精细度,实现了高精度、高效的双目立体匹配。

关键词：立体视觉双目立体匹配深度神经网络视差细化不确定性分析