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职业教育集团是加快职业教育办学机制改革、促进优质资源开放共享的重要模式,本文分析了高等职业教育集团运行的几种主要模式的特点,确保职教集团有效运行的主要环节;以国土资源与地理信息职业教育集团为案例,分析其集团成员组成结构,职业教育集团在院校合作、校企合作、政府、行业协会参与等方面的合作运行的具体举措,提出了优化国土资源与地理信息职教集团运行状况的几点建议。

关键词：职业教育集团办学机制改革优质资源模式院校企业政府优化运行状况

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基于多目标优化的认知无线电功率分配问题研究

基于多目标优化的认知无线电功率分配问题研究

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作者：王满长春工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,各种无线通信技术不断涌现。特别是近年来5G的逐步兴起与普及拓宽了无线电技术的应用范围,进一步加速了新兴通信业务的发展与推广,用户呈现爆发式增长,越来越多的智能终端设备接入到通信网络中,加剧了对频谱资源的... 详细信息

随着科学技术的发展,各种无线通信技术不断涌现。特别是近年来5G的逐步兴起与普及拓宽了无线电技术的应用范围,进一步加速了新兴通信业务的发展与推广,用户呈现爆发式增长,越来越多的智能终端设备接入到通信网络中,加剧了对频谱资源的需求。频谱稀缺已经成为未来通信行业中需要解决的一个重要问题。认知无线电技术具有感知分析与自适应功能,可以提升频谱利用率从而缓解频谱资源短缺的问题。认知无线电网络中的功率控制问题是通信领域的研究热点,但在限制功率的同时也要考虑其他系统性能的优化。传统的研究大多集中在单一的目标函数上,无法实现全局考量。本文从多目标优化的角度出发对认知无线电系统的功率分配问题进行研究:在实际通信环境中,已知的信道状态信息通常存在一定的偏差与扰动,本文考虑到通信系统的未知性与扰动性,提出一个以传输速率和功率效率为目标的联合优化函数。在此基础上针对信道的扰动特性,利用椭球集来表征实际信道状态信息下的不确定性参数;为了保证每个认知用户的数据传输质量,引入认知用户的最低工作速率并添加公平因子,以确保各个用户的通信公平性;在最坏情况下将半无限规划问题转化为有限约束问题,并通过加权系数结合这两个优化目标,根据用户需求进行调节;最后应用拉格朗日乘子法求解功率分配方案。仿真实验表明,该方案能够根据不同的通信需求调整加权系数,实现灵活的资源分配。同时,该方案不仅可以保证各个用户的通信权益,还可以在信道参数发生扰动时保证系统的稳定性。基于最坏情况下的鲁棒算法可以解决由信道不确定性引起的干扰问题,但在信道信息的描述和不确定参数的规划方面相对保守。本文以认知用户的功率和传输速率为目标,引入保护因子来规划信道参数的不确定性,对认知用户产生的干扰和其最低工作速率门限进行边界保护;使用线性加权和法处理多目标问题,构造拉格朗日函数,通过次梯度迭代更新来得到功率分配方案。该方案通过调整加权系数来平衡功率和传输速率两个目标函数,而且可以根据信道的实际状态信息调节保护因子,实现简便易操作的鲁棒规划。通过仿真实验分析两个保护因子对功率分配的影响,证明该算法可以通过引入保护因子的方式降低信道参数不确定性对系统通信质量的影响,保证系统的稳定性并满足用户多变的信息传输需求。

关键词：认知无线电多目标优化公平因子保护因子功率分配

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证监会随机抽查与管理层业绩预告质量

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安徽大学学报（哲社版） 2024年第2期48卷 176-188页

作者：姚强强王满东北财经大学会计学院辽宁大连116025

基于2011—2020年中国上市公司样本,考察证监会随机抽查对管理层业绩预告质量的影响。研究发现:证监会随机抽查能够促使被抽查公司管理层改善业绩预告质量,具体体现为被抽查公司业绩预告准确性提高、业绩预告更及时;考虑异质性监管环境... 详细信息

基于2011—2020年中国上市公司样本,考察证监会随机抽查对管理层业绩预告质量的影响。研究发现:证监会随机抽查能够促使被抽查公司管理层改善业绩预告质量,具体体现为被抽查公司业绩预告准确性提高、业绩预告更及时;考虑异质性监管环境发现,当外部监督力量较强和公司面临诉讼风险时,证监会随机抽查对管理层业绩预告质量的监管效果更加明显;进一步考察监管溢出效应发现,证监会随机抽查对业绩预告的监管效果具有地区溢出效应。

关键词：管理层业绩预告证监会随机抽查外部监督诉讼风险监管溢出效应

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基于多模态的缺陷绝缘子图像的多标签分类

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高电压技术 2024年

作者：周景王满意田兆星华北电力大学控制与计算机工程学院

对巡检图像中绝缘子缺陷准确分类是输电线路自动巡检领域中的关键技术之一。针对传统深度学习的分类方法对文本信息利用不够充分以及绝缘子图像分类标签较为单一的问题，本文首次提出了一种基于多模态的缺陷绝缘子图像的多标签分类方法... 详细信息

对巡检图像中绝缘子缺陷准确分类是输电线路自动巡检领域中的关键技术之一。针对传统深度学习的分类方法对文本信息利用不够充分以及绝缘子图像分类标签较为单一的问题，本文首次提出了一种基于多模态的缺陷绝缘子图像的多标签分类方法。首先，采用了一种多模态联合数据增强方法，实现了绝缘子图像和标签文本间跨模态的数据增强。然后，使用Vision Transformer网络提取图像的特征信息和BERT网络提取标签文本的特征信息，充分利用图像和标签文本的特征信息，从不同模态获取全面的信息，提高了网络的分类能力。最后，通过对比学习的方式将图像和文本的特征信息关联，增强网络分类的可靠性的同时，又为分类结果提供了良好的可解释性。实验结果表明，该方法的分类总体准确率达到了93.87%，在同一数据集中对比其他模型，分类性能具有明显优势，为多模态技术在电网领域的应用提供了较好的基础。

关键词：绝缘子图像多标签分类多模态对比学习数据增强

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