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学习习近平关于维护产业链供应链安全的几个重要论断

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党的文献 2024年第1期 11-19页

作者：王晗中国人民大学经济学院北京100872

党的十八大以来,习近平围绕维护产业链供应链安全作出了一系列重要论述。这些论述的核心内涵比较集中地体现在如下几个重要论断上:产业链供应链安全“是大国经济必须具备的重要特征”;“当前,全球产业体系和产业链供应链呈现多元化布局... 详细信息

党的十八大以来,习近平围绕维护产业链供应链安全作出了一系列重要论述。这些论述的核心内涵比较集中地体现在如下几个重要论断上:产业链供应链安全“是大国经济必须具备的重要特征”;“当前,全球产业体系和产业链供应链呈现多元化布局、区域化合作、绿色化转型、数字化加速的态势”;确保我国产业链供应链安全“还须解决许多重大问题”;“着力构建自主可控、安全高效的产业链供应链”;“用科技创新保持产业链供应链运行”;“共同构筑安全稳定、畅通高效、开放包容、互利共赢的全球产业链供应链体系”。新征程上,我们应该以习近平关于维护产业链供应链安全的重要论述为指导,把增强产业链供应链的安全放在更加重要的位置,牢牢掌握发展和安全的主动权。

关键词：习近平产业链供应链新发展格局统筹发展和安全

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在线投诉文本驱动的汽车质量监控方法研究

数理统计与管理 2024年第5期 789-799页

作者：王晗宋贽沈阳农业大学理学院

汽车质量是汽车企业的核心竞争力,随着互联网的发展,在线用户投诉文本蕴含着大量可挖掘的信息,能够及时有效地反映汽车的质量问题,可以利用其进行汽车质量监控及早期预警,降低企业的召回成本和声誉损失。本文应用Python爬取车质网(全国... 详细信息

汽车质量是汽车企业的核心竞争力,随着互联网的发展,在线用户投诉文本蕴含着大量可挖掘的信息,能够及时有效地反映汽车的质量问题,可以利用其进行汽车质量监控及早期预警,降低企业的召回成本和声誉损失。本文应用Python爬取车质网(全国汽车消费者投诉受理处置服务平台)中的用户投诉数据并处理,融合词频-逆文档频率(TF-IDF)算法、关联规则和专家经验挖掘汽车质量缺陷主题。以汽车月销售量为协变量建立零膨胀泊松回归模型。应用基于Van der Waerden和Klotz检验的Lepage型统计量构建非参数残差控制图对提取的缺陷主题频数进行检测和预警,从而实现对于汽车质量的动态监控。最后以华晨宝马汽车为应用场景,使用本文提出的方法,针对2010-2021年宝马3系在线投诉进行分析和监控,验证了本文方法的可行性与有效性,为汽车企业改进汽车质量提供建议和参考,优化质量管理过程。

关键词：汽车质量在线投诉关联规则零膨胀泊松回归非参数控制图

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基于频繁序列挖掘的出租车轨迹特性分析

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 24-33页

作者：龙雪琴王晗王瑞璇长安大学运输工程学院陕西西安710064

为进一步厘清不同出租车路径选择行为的差异性,采用频繁序列挖掘方法提取了同一个OD对间的频繁路径,构建路径选择集,分别从静态和动态两个角度分析路径集的相似特性。以西安市出租车的轨迹数据为研究对象,通过栅格划分与路网匹配,获得... 详细信息

为进一步厘清不同出租车路径选择行为的差异性,采用频繁序列挖掘方法提取了同一个OD对间的频繁路径,构建路径选择集,分别从静态和动态两个角度分析路径集的相似特性。以西安市出租车的轨迹数据为研究对象,通过栅格划分与路网匹配,获得了不同OD对之间的路径集合。重新定义了频繁路径,采用PrefixSpan演变算法,在得到频繁子序列的基础上引入动态阈值和频繁度指标挖掘频繁路径,提取了最短路径和其他路径,完成了3类有效路径集的构建,并分析了路径集的一般属性。其后,将路径上二维时间序列(轨迹)间的相似度表示为动态相似度,将一维有向序列(路段)间的相似度表示为静态相似度,基于改进的最长公共子序列和动态时间规整算法对3类路径进行了相似性分析。结果表明:频繁路径与最短路径的相似度较高,意味着大多数出租车仍然选择具有最低出行时间的路段,但不一定会选择最短路径;时间和距离仍是出行者选择路径时主要考虑的因素,但出行者并不完全追求时间最短或距离最短;试验得到的动态相似度计算结果显著高于静态相似度计算结果,说明路径上的二维时序相似度高于一维形状相似度;两种方法下频繁路径和最短路径的相似度均最高,最短路径和其他路径的相似度均最低,比较结果的一致性说明可以用动态轨迹的相似度来大致度量静态路径的相似度。文中的频繁路径挖掘算法具有一定的可靠性,可为城市交通管理者进行路径推荐、道路规划等提供支持。

关键词：交通运输工程轨迹数据频繁序列挖掘路径选择集相似特性分析

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生成式知识迁移的SAR舰船检测

遥感学报 2024年第2期28卷 470-480页

作者：娄欣王晗卢昊张文驰北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图... 详细信息

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图像空间分布一致且包含SAR图像特征的带标注模拟图像;使用所生成的带标注模拟图像,进一步优化舰船检测网络,以提高基于深度卷积神经网络的舰船检测的泛化性能。SARShip-Detection-Datasets(SSDD)和AIR-SARShip-1.0两个公开数据集上的实验结果表明,该框架有效提高了在仅包含少量标注SAR图像样本情况下的舰船目标检测效果,可显著降低舰船在复杂背景图像中漏检和误检的概率。

关键词： SAR 目标检测深度学习图像生成迁移学习

基于深度学习的SARS-CoV-2性质预测研究

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基于深度学习的SARS-CoV-2性质预测研究

作者：王晗北京化工大学

学位级别：硕士

严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2(severe acute respiratory syndrome coronavirus 2,SARS-CoV-2)是新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease2019,COVID-19)的病原体。它通过S蛋白的受体结合域与血管紧张素转换酶2(angiotensin-converting enzyme 2,ACE2)结合侵入人体细胞。SARS-CoV-2的高度突变性导致不断产生新的病毒谱系,尤其是Omicron谱系以其快速传播速度和强感染性引发了全球公共卫生领域的广泛关注。尽管新冠疫情已被世界卫生组织宣布不再构成“国际关注的突发公共卫生事件”,但SARS-CoV-2的演化趋势仍具有不确定性。因此,继续对SARS-CoV-2进行深入的研究至关重要。本文基于大规模的SARS-CoV-2采样数据,利用深度学习技术,从基因组学、蛋白质组学和流行病学三个角度开展研究。随着疫情的进展,研究内容逐步深入,主要包括以下三个方面的工作:(1)针对快速细分SARS-CoV-2基因序列的问题,提出了一种基于混合深度学习模型的变异株分类方法SCVfilter。该方法使用了Embedding进行表征,并使用了大步长的残差网络对序列降维。实验结果表明该模型可以有效地提取高同源性长序列的深层特征并识别不同的变异株,在保证时间效率的基础上提升了分类准确率。(2)针对蛋白-功能映射关系复杂且不同数据的域偏移问题,提出了一种结合预训练语言模型和模型无关元学习框架(Model-Agnostic MetaLearning,MAML)的方法,用于SARS-Cov-2与ACE2结合亲和力预测。该模型首先通过ESM2获得蛋白序列表征,然后利用MAML在域外数据上预训练解码器,最后在新冠数据上进行微调。实验结果显示,该方法提高了SARS-CoV-2与ACE2结合亲和力预测的准确性。(3)针对SARS-CoV-2的高突变性导致谱系繁多难以预测的问题,提出了一种基于自注意机制的多模态深度学习模型,用于谱系流行度分析。该模型通过学习不同地区多谱系的时空分布趋势,结合不同突变位点对亲和力和免疫逃逸的影响,计算不同谱系之间的相互影响关系和传播强度。实验结果表明,模型能够准确预测谱系的流行趋势及峰值,并在多种新发谱系并存时预测优势谱系。本方法为将来可能出现的新的病毒变种提供了可行的参考方案。

关键词：深度学习 SARS-CoV-2 变异株分类亲和力预测谱系流行度分析

东北地区“人口-产业-能源”格局的时空特征分析

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东北地区“人口-产业-能源”格局的时空特征分析

作者：王晗喀什大学

学位级别：硕士

人口的关联性、综合性极强,对经济体发展至关重要,产业是高质量发展的根基,能源是经济社会发展的重要物质基础和动力源泉,推动人口、产业与能源的协调发展是新时代新格局下我国现代化建设过程中不可忽视的重点。2016年国务院出台《关于... 详细信息

人口的关联性、综合性极强,对经济体发展至关重要,产业是高质量发展的根基,能源是经济社会发展的重要物质基础和动力源泉,推动人口、产业与能源的协调发展是新时代新格局下我国现代化建设过程中不可忽视的重点。2016年国务院出台《关于深入推进实施新一轮东北振兴战略加快推动东北地区经济企稳向好若干重要举措的意见》,发改委进一步制定了《东北振兴“十三五”规划》,拟通过实施新一轮东北振兴战略,采取更加有力的政策措施来稳定东北地区的发展,实现东北经济的全面振兴。因此,研究“人口-产业-能源”系统的内源性矛盾和动态关系不仅是东北地区向可持续高质量发展转型的重要前提,也是推动东北经济全面振兴的逻辑依据,更是服务国家全局战略调整的现实需要。本文在梳理既有研究基础上,系统阐述了人口、产业和能源发展的相关理论、彼此之间互动关系以及关于东北地区人口、产业和能源现状的特殊性,依据指标体系构建和选取原则,建立了东北地区“人口-产业-能源”系统,基于熵值TOPSIS法测算指标权重和综合评价指数继而构建耦合协调模型和VAR模型,实证分析了东北地区“人口-产业-能源”系统中各子系统的发展状况以及整体的协调互动关系。研究结果表明:第一,从指标权重的分布来看,影响程度最大的是产业,产业结构大于产业基础;其次是人口,人口结构大于人口数量;最后是能源,能源投入大于能源利用。第二,东北地区人口、产业和能源的发展历程曲折,其中人口和产业总体呈现波浪型上升的良好态势,但能源经历了短期大幅下跌后又实现恢复性增长,“人口-产业-能源”体系的综合发展情况随着子系统发展情况而变动,且耦合协调程度经历了先升后降再回升,总体积极向好。第三,东北地区三个省份的“人口-产业-能源”系统发展皆具有显著的相关性和内生因果关系,影响人口、产业和能源的主要影响因素来源于自身的惯性作用,三者的相互影响较为复杂,无论是哪一方面的优化,对其它方面都有着或大或小的冲击,且这种冲击一旦形成对其发展的支持或抑制作用都将是长期稳定的。最后,根据实证结果分析给出具有针对性的建议以供参考,以期望东北地区人口格局优化、产业升级革新、能源发展可持续,促进经济健康平稳发展,推动东北地区全面振兴。

关键词：东北地区人口-产业-能源熵权TOPSIS法耦合协调模型 VAR模型

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网络侵权中权利人错误通知赔偿责任问题研究

网络侵权中权利人错误通知赔偿责任问题研究

作者：王晗烟台大学

学位级别：硕士

网络侵权中权利人错误通知赔偿责任在司法实践中面临着诸多问题。首先,错误通知认定标准不一。从通知主体看,《民法典》第1195条第3款规定的权利人应指“表见权利人”;除权利的所有人之外,独占被许可人以及特定情况下的排他被许可人也... 详细信息

网络侵权中权利人错误通知赔偿责任在司法实践中面临着诸多问题。首先,错误通知认定标准不一。从通知主体看,《民法典》第1195条第3款规定的权利人应指“表见权利人”;除权利的所有人之外,独占被许可人以及特定情况下的排他被许可人也应当囊括到权利人的范围之中;在委托关系中,经合法委托的受托人发送的通知可视作权利人发送的通知。另外,通知必须使用书面形式载明权利人的真实有效身份信息以及构成侵权的初步证据。错误通知的实质判定可以从三方面把握,其一是通知主体是否为真实权利人,其二是通知对象是否可以直接控制通知所指侵权信息,其三是通知内容是否侵权。其次,归责原则存在分歧。立法、司法和学界持有不同观点,但通过梳理并破除产生分歧的障碍,应当确立错误通知赔偿责任采无过错责任的总基调。与此同时,鉴于错误通知涵盖的侵权类型广泛以及实践需要,错误通知赔偿责任的归责原则应当采取类型化区分的思路,在知识产权领域应采用过错责任原则。最后,损害赔偿救济不足。错误通知损害赔偿的范围应当包括因错误通知导致的直接损失,即商誉下降的损失;还包括间接损失,即销售收入损失;也应包括被通知人的维权费用。商誉下降的赔偿标准可以通过评估侵权行为发生前与侵权行为发生后商誉的价值差异确定,也可以商誉恢复所需成本的方式确定;销售收入损失可以通过计算基础销售额×商品的利润率×投诉持续时间予以确定。由于错误通知造成的损害多为难以弥补的损害,通过借鉴诉前禁令制度引入担保规则以及扩大适用惩罚性赔偿的方式可以起到事前预防和事后救济的双重作用。

关键词：网络侵权 “通知-删除”规则错误通知赔偿责任

全国统一电力市场演进过程下省间-省内市场出清及定价模型

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电工技术学报 2024年第7期39卷 2116-2131页

作者：陈熠王晗严正冯凯刘子杰电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海交通大学上海200240 上海非碳基能源转换与利用研究院上海交通大学上海200240 中国电力科学研究院有限公司南京210037

为了促进电力资源在省间的余缺互济和在全国范围内的优化配置,我国正有序推进电力市场改革,逐步实现省间-省内市场的耦合和全国统一市场的演进。根据省间-省内市场耦合程度的不同,该文将演进过程划分为三个阶段:分层阶段、松耦合阶段和... 详细信息

为了促进电力资源在省间的余缺互济和在全国范围内的优化配置,我国正有序推进电力市场改革,逐步实现省间-省内市场的耦合和全国统一市场的演进。根据省间-省内市场耦合程度的不同,该文将演进过程划分为三个阶段:分层阶段、松耦合阶段和紧耦合阶段。进一步考虑跨区、跨省以及省内输电的输电费回收问题,跨区直流输电线路与区域内交流输电线路按照传输电量收费,省内线路按照用户负荷用电量收费。构建了面向不同输电费收取方式的出清模型与定价机制,分层阶段采用顺序出清,松耦合阶段采用双层迭代出清,紧耦合阶段采用统一出清,定价机制均采用节点电价定价机制。最后,利用IEEE 39节点和118节点系统进行仿真计算,验证了出清模型和定价机制的有效性,并分析了输电费对出清和定价结果的影响。

关键词：省间-省内电力市场输电费出清模型定价模型松耦合阶段

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基于深度学习的心脏图像分割系统设计与实现

基于深度学习的心脏图像分割系统设计与实现

作者：王晗大连海洋大学

学位级别：硕士

心功能评估是临床中常规且重要的项目和环节。对每例患者进行心功能评估可以掌握患者的基础状况,从而指导临床指定干预策略及评估预后。心脏图像分割的准确率对于心功能评估环节至关重要。因此,准确快速的心脏图像分割方法对心血管疾病... 详细信息

心功能评估是临床中常规且重要的项目和环节。对每例患者进行心功能评估可以掌握患者的基础状况,从而指导临床指定干预策略及评估预后。心脏图像分割的准确率对于心功能评估环节至关重要。因此,准确快速的心脏图像分割方法对心血管疾病的诊断具有重要意义。基于全卷积神经网络的U-Net已经成为医学图像分割领域的主流方法之一。然而U-N et及其大多数的改进模型通过跳跃连接把来自编码器每级的特征映射与对应解码器的特征映射拼接起来,这种简单的融合方式会影响网络性能的提升。另外,由于卷积运算固有的局部性,使模型缺少建模长距离依赖关系的能力。本文主要针对以上问题展开工作,主要研究内容如下:1.本研究获取了来自不同采样模式的三个数据集(包括超声心动图图像数据集CAM US和心脏核磁共振图像数据集ACDC、RVSC),并对三个数据集的原始图像进行数据预处理(数据预处理方法包括数据读取、重采样像素(体素)间距、切片、灰度值归一化和数据增强)。2.提出了一种基于增强特征融合的心脏图像分割方法EF-UNet。EF-UNet引入了语义嵌入分支模块,向浅层特征映射中嵌入更多的高级语义信息来弥补U-Net网络中跳跃连接简单地拼接编码器与解码器之间的特征映射带来的语义差异。经过与其它模型在CAMUS、ACDC、RVSC三个数据集进行对比实验,并使用Dice相似系数、豪斯多夫距离、Jaccard相似系数三种评价指标进行评估得出结论:EF-UNet对比U-Net,Dice相似系数在三个数据集上分别提升了2.01%、0.6%、5.9%,而计算量和参数量分别仅为U-Net的42%和36%。3.提出了一种基于注意力和增强特征融合的心脏图像分割方法AEF-UNet。AEF-UN et在EF-UNet的基础上引入坐标注意力模块,增加了模型建模远距离依赖关系的能力,使模型更多关注全局信息。经过在CAMUS、ACDC、RVSC三个数据集上的对比实验,并使用Dice相似系数、豪斯多夫距离、Jaccard相似系数三种评价指标进行评估得出结论:对比EF-Net,AEF-UNet在几乎不增加额外计算资源的同时,Dice相似系数在三个数据集上分别提升了0.49%、0.52%、1.07%。4.设计并实现了心脏图像分割系统。心脏图像分割系统集成了U-Net、Attention UN et、CE-Net、Res UNet++、UNet++、Trans UNet、AEF-UNet心脏图像分割模型,以2D或者3D心脏图像作为输入,自动分割心脏图像并显示分割结果。最后根据分割结果,计算并显示心功能评估的重要指标。

关键词：医学图像分割 U-Net 特征融合注意力机制