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新加坡商事调解制度化及国际化路径研究——以《新加坡公约》的实施为背景

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国际商务研究 2024年第2期45卷 65-76页

作者：申琛辽宁大学辽宁沈阳110036

新加坡商事调解从中国式和马来式调解为代表的传统调解发展成为独立的商事调解制度,实现了商事调解国际化的发展,为我国商事调解制度构建提供了完整的路径参考。同时,新加坡是条约的首个批准国和生效国,在调解程序构造、适用标准、救济... 详细信息

新加坡商事调解从中国式和马来式调解为代表的传统调解发展成为独立的商事调解制度,实现了商事调解国际化的发展,为我国商事调解制度构建提供了完整的路径参考。同时,新加坡是条约的首个批准国和生效国,在调解程序构造、适用标准、救济方式和救济申请程序等方面与《新加坡公约》存在较大差异的情况下,新加坡颁布《2020年调解法案》,落实该公约规定的国际义务并采用了双轨制衔接路径,为我国如何与《新加坡公约》衔接提供了经验参考。

关键词：商事调解《新加坡公约》比较法分析新加坡

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心脏外科手术患者术后谵妄的发生率及可干预危险因素：一项基于倾向性评分匹配的前瞻性观察研究

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解放军医学杂志 2024年

作者：王宇张诚吴庆琛重庆医科大学附属第一医院胸外科/心脏大血管外科

目的　探讨心脏外科手术患者术后谵妄(POD)的发生率及可干预危险因素。方法　采用前瞻性观察研究方法，连续纳入重庆医科大学附属第一医院心脏大血管外科2022年1月—2023年6月期间收治的880例心脏外科手术患者作为研究对象。记录所有患... 详细信息

目的　探讨心脏外科手术患者术后谵妄(POD)的发生率及可干预危险因素。方法　采用前瞻性观察研究方法，连续纳入重庆医科大学附属第一医院心脏大血管外科2022年1月—2023年6月期间收治的880例心脏外科手术患者作为研究对象。记录所有患者的一般资料及临床特征，采用重症监护病房(ICU)意识模糊评分法(CAM-ICU)于患者入住ICU的第2天起进行2次/d的POD评估，转出ICU后停止随访观察。按照是否发生POD分为两组，计算POD的发生率，对两组患者进行1:1倾向性评分匹配(PSM)，比较两组患者PSM前后一般资料及临床特征的差异，采用logistic回归模型分析经PSM后心脏外科手术患者发生POD的可干预危险因素。结果　880例心脏外科手术患者中，有278例入住ICU期间发生了POD，发生率为31.6%，发生时间在入住ICU后的第2～12天，其中，254例(91.4%)发生于入住ICU的第2～6天。单因素分析显示，与POD相关的术前因素有性别、年龄、高血压、糖尿病、吸烟史，与POD相关的术中因素有ASA麻醉分级、手术时间、体外循环时间、主动脉阻断时间，与POD相关的术后因素有ICU入住时间、机械通气时间、VAS评分(P0.05)；进一步多因素logistics回归分析显示，手术时间、ICU入住时间、机械通气时间、VAS评分是心脏手术外科患者发生POD的独立可干预危险因素(OR值分别为1.003、3.117、1.385、1.590，P<0.05)。结论　手术时间、ICU入住时间、机械通气时间、VAS评分是心脏外科手术患者POD发生的可干预独立危险因素。临床工作中，应根据患者的病情特点结合危险因素进行早期干预，以进一步减少POD的发生。

关键词：心脏外科手术术后谵妄可干预危险因素 Logistic回归模型倾向性评分匹配

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自制玩具在幼儿园活动中的应用研究

玩具世界 2024年第5期 236-238页

作者：王珺昆山市机关幼儿园

自制玩具是幼儿教师开展各类活动的重要载体，也是陪伴幼儿成长的重要物体。在幼儿活动中应用自制玩具可以提高幼儿创新能力，有助于幼儿的智力增长。基于此，文章探讨了幼儿园活动中自制玩具的应用价值，根据现阶段幼儿园活动中自制玩... 详细信息

自制玩具是幼儿教师开展各类活动的重要载体，也是陪伴幼儿成长的重要物体。在幼儿活动中应用自制玩具可以提高幼儿创新能力，有助于幼儿的智力增长。基于此，文章探讨了幼儿园活动中自制玩具的应用价值，根据现阶段幼儿园活动中自制玩具的应用现状，提出幼儿园活动中自制玩具的应用策略，以此促进幼儿教师教学质量的提高。希望文章的研究能对相关的幼儿教育工作者有所启发。

关键词：自制玩具幼儿园活动幼儿教育

中国企业数字型跨国并购驱动机制分析——基于fsQCA方法

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科学学与科学技术管理 2024年第2期45卷 152-168页

作者：李纪琛刘海建南京大学商学院南京210093

数字经济浪潮下,以数字技术为特征的企业数字型跨国并购在我国发展迅猛,重塑企业跨国并购活动的同时,也成为传统企业加速数字化转型与数字企业数字研发的重要引擎。然而,驱动企业数字并购决策往往是复杂的,如何考虑数字并购中多重复杂... 详细信息

数字经济浪潮下,以数字技术为特征的企业数字型跨国并购在我国发展迅猛,重塑企业跨国并购活动的同时,也成为传统企业加速数字化转型与数字企业数字研发的重要引擎。然而,驱动企业数字并购决策往往是复杂的,如何考虑数字并购中多重复杂因果之间的联系,从而探究中国企业数字并购活动成为理论与实践关注焦点。对此,以探究中国企业数字并购驱动路径为切入点,基于跨国并购动因理论,以制度环境、企业异质性与资源寻求为并购分析视角,整体性地提出了由数字制度环境、企业数字能力与东道国数字资源构成的中国企业数字并购驱动组态模型。进一步,为对比分析中国传统企业与数字企业数字并购高成效组态路径的异同,使用fsQCA归纳出中国传统企业数字并购高成效的5条组态路径与4类战略,分别是S1(数字能力驱动型)、S2(制度环境驱动型)、S3+与S4(制度环境+数字能力耦合驱动型)与S5(战略自发型)。结果表明,数字制度环境+数字能力耦合驱动型是大部分传统企业数字并购的成功路径。其中,数字能力是其所考虑的重要因素,这与传统企业通过数字并购加快数字化转型目的相吻合。数字企业实现数字并购高成效的共有4条组态路径与4类战略,分别是C1(数字制度环境驱动型)、C2(数字资源驱动型)、C3(制度环境+资源耦合驱动型)与C4(协同驱动型)。结果表明,协同驱动型是大部分数字企业实现数字并购高成效路径。其中,获取东道国数字资源是其考虑重要因素,这与数字企业加速数字渗透,占领数字市场目的相符合。同时,也进一步对比分析了影响传统企业与数字企业数字并购高成效与非高成效组态。

关键词：数字并购 fsQCA 传统企业数字企业

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衍生资产在指数增强基金中的应用研究

衍生资产在指数增强基金中的应用研究

作者：谢辰琛北方工业大学

学位级别：硕士

股票市场指数是反映金融市场和国民经济繁荣程度的晴雨表,指数增强投资兼具被动跟踪指数和主动管理的性质,能够为投资者带来有望优于指数的收益和风险控制,对于资产管理具有重要意义。为了解决传统指数增强基金中增强效果不稳定,系统性... 详细信息

股票市场指数是反映金融市场和国民经济繁荣程度的晴雨表,指数增强投资兼具被动跟踪指数和主动管理的性质,能够为投资者带来有望优于指数的收益和风险控制,对于资产管理具有重要意义。为了解决传统指数增强基金中增强效果不稳定,系统性风险过高的问题,本文从三个方面研究运用衍生资产构造指数增强基金的方法:第一,利用股指期货获取贴水收益构建滚动多头基准增强策略,分别使用持有成本、无套利定价、基差模型构造定价偏差,期货价格相对位置以及年化基差率等指标,建立择时优化策略。在此基础上将这些传统模型的指标与技术指标结合,使用分类预测方法,构建XGBoost多指标月度收益预测择时开仓策略。第二,运用ETF期权构建备兑开仓的期权指数增强基准策略,在此基础上依据期权隐含波动信息指标设计择时优化交易策略;根据备兑策略收益和ETF收益的关系,设计XGBoost多指标月度择时开仓和LSTM日度均线突破风控平仓优化策略。第三,依据上述方法分别构建相应的指数增强基金;在此基础上,通过组合风险的优化同时构建三大指数(IH,IF,IC)指数增强基金的基金;本文的研究结果显示,第一,运用股指期货构建指数增强基准策略,依据持有成本计算定价偏差、择时开仓的指数增强策略在年化收益率、最大回撤两方面均优于指数增强基准策略;依据无套利定价区间的相对位置进行择时开仓的指数增强策略、依据基差进行择时开仓的指数增强策略未能显著优于指数增强基准策略;依据XGBoost模型多指标月度择时开仓策略的收益率、最大回撤以及Beta风险在IC和IF品种上相较其他策略表现更优。第二,用ETF期权备兑策略进行指数增强策略的效果不稳定;基于隐含波动率择时开仓较基准策略提高了收益率,但同时增加了回撤;依据XGBoost模型进行多指标月度预测、择时开仓和依据LSTM模型进行日度预测风控优化择时平仓的策略较大程度提升了收益且明显的控制了回撤风险,指数增强收益更稳定。第三,根据多指数股指期货和ETF期权指数增强基金构造的风险预算模型组合优化下基金的基金可以同时增强三大指数,且在市场中同类型基金排名前25%分位。本文为指数增强相关的研究提供了新的资产选择,同时将传统衍生资产分析指标与人工智能择时方法和量价指标结合进行择时优化以及组合优化,有效解决了基准策略和单一策略存在的缺陷,提高了衍生资产指数增强策略的稳定性和防范市场风险的能力,提供了进行多指数增强的分析过程与结果,为进行指数增强投资的主体提供了有效的方法和研究思路。

关键词：指数增强衍生资产择时优化组合优化

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基于动态规划的联邦学习参与方选择优化方法

系统工程理论与实践 2024年

作者：张忠良龚晟琛汪翼雒兴刚杭州电子科技大学数据科学与智能决策实验中心

联邦学习是一种分布式机器学习技术，使拥有有限资源的参与方在不共享私有数据的前提下能够协同训练模型，有效保护参与方的数据隐私. 传统联邦学习系统对参与方没有严格的筛选机制，一般采用平均策略聚合模型参数，这容易导致劣质... 详细信息

联邦学习是一种分布式机器学习技术，使拥有有限资源的参与方在不共享私有数据的前提下能够协同训练模型，有效保护参与方的数据隐私. 传统联邦学习系统对参与方没有严格的筛选机制，一般采用平均策略聚合模型参数，这容易导致劣质参与方加入联邦模型的训练过程中，从而影响最终模型的整体性能. 针对上述问题，提出一种基于动态规划的联邦学习参与方选择的方法(FedWeight). 该方法采用夏普利值(Shapley Value)计算参与方在不同通信回合的贡献度，以解决参与方数据质量无法直接评估的难点，并将夏普利值作为聚合服务器动态选择优质参与方的重要衡量指标，通过聚合优质参与方提供的模型参数，提升模型的整体性能. 采用公开数据集MNIST、CIFAR-10、Fashion-MNIST、EMNIST和KMNIST构建不同的联邦学习场景，实验结果表明: 利用本文所提方法可以有效地将优质参与方识别出来，训练得到的联邦模型性能几乎不受劣质参与方的影响. 此外，从收敛速度和模型稳定性来看，本文方法也具有显著优势.

关键词：联邦学习参与方选择夏普利值动态规划隐私计算

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欠驱动机械手结构设计与控制技术研究

欠驱动机械手结构设计与控制技术研究

作者：茹琛太原科技大学

学位级别：硕士

随着工业朝着精密化、智能化的方向发展,各行各业对机器人的抓取能力提出了更高的要求。末端执行器是机器人与工件直接接触的重要组成部分,在整个加工、生产和运输中都发挥着重要作用。传统的末端执行器只能完成对特定物体的抓取,具有... 详细信息

随着工业朝着精密化、智能化的方向发展,各行各业对机器人的抓取能力提出了更高的要求。末端执行器是机器人与工件直接接触的重要组成部分,在整个加工、生产和运输中都发挥着重要作用。传统的末端执行器只能完成对特定物体的抓取,具有一定的局限性,为满足机器人的多样化操作需求,迫切需要一种能够实现智能抓取、柔性装配和快速更换的智能灵巧型末端执行器。欠驱动机械手作为机器人末端执行器的一种,具有单输入多输出的特点,一直是国内外学者的热点研究课题,但多数欠驱动机械手的手掌为固定平面且末端轨迹为圆弧,抓取稳定性较差,影响整体生产效率。针对以上问题,本文设计了一种新型欠驱动机械手,主要研究内容如下:首先以欠驱动原理为理论依据,结合直线运动机构,设计出一种具有精确平行捏取、平行抓取及自适应包络抓取三种抓取模式的机械手。通过对该机械手手指、手掌和传动定位结构的设计,提高了在不同工况下的适应能力,能够完成对不同尺寸和形状物体的抓取。其次,使用D-H法建立了机械手的连杆坐标系,完成了运动学分析并对机械手的不同抓取模式进行静力学分析。以抓取圆柱型物体为例,以杆长为设计变量,以接触力大于零为约束条件,以接触力均匀性为优化目标,使用遗传算法确定手指结构尺寸参数,并在此基础上选定机械手材料,使用Solid Works和ADAMS进行抓取仿真分析,证明了结构设计和力学分析的合理性。然后,在Matlab中的机器人工具箱建立了机械手模型,并使用蒙特卡洛法确定手指的可达工作空间。基于软手指点接触模型分析机械手的最大抓取质量与抓取目标质心位置、摩擦系数和接触点之间的关系。根据机械手抓取过程中的弹射现象,确定了影响抓取稳定性的主要因素。最后,根据接触力信号反馈的控制方式对机械手的控制系统进行设计,基于Py Qt库对上位机交互页面进行搭建,实现与机械手的智能交互。对机械手系统的关键部件进行了选型及相应的I/O分配,包括微处理器、电源模块、传感器模块、电机驱动模块等。

关键词：欠驱动机械手直线运动机构精确平行捏取自适应性优化设计

Wi-Fi通信辐射源个体识别中信号时频域分解与深度学习方法研究

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Wi-Fi通信辐射源个体识别中信号时频域分解与深度学习方法研究

作者：李瑞琛西安理工大学

学位级别：硕士

随着信息技术的快速进步和电子通信设备的普及,连入无线通信网络的Wi-Fi设备数量快速增加,大量的个人和商业信息通过无线信道传输,无线网络的安全性遇到了挑战。而Wi-Fi通信辐射源个体识别技术可以用于检测未授权的接入点或恶意的干扰设... 详细信息

随着信息技术的快速进步和电子通信设备的普及,连入无线通信网络的Wi-Fi设备数量快速增加,大量的个人和商业信息通过无线信道传输,无线网络的安全性遇到了挑战。而Wi-Fi通信辐射源个体识别技术可以用于检测未授权的接入点或恶意的干扰设备,从而避免非法用户进行网络攻击或窃取重要信息,对提高无线网络安全性具有积极的推动作用。本文通过对通信辐射源个体识别技术中的通信符号波形时频域分解与深度学习结合的方法展开深入研究,提出了两种基于信号时频域分解的Wi-Fi通信辐射源个体识别的方法,针对目前通信辐射源个体识别任务中解决识别精度低,计算复杂度高,抗噪性能差的问题。本文的主要研究内容如下:1.提出了一种基于固定边界范围经验小波变换(Fixed Boundary Range-Empirical Wavelet Transform,FBR-EWT)和Hilbert谱的Wi-Fi辐射源个体识别方法,来验证FBR-EWT方法能有效的对IEEE802.11a协议下多载波信号进行多尺度分析。根据IEEE802.11a协议下OFDM信号的多载波特点,按照子载波分布使用FBR-EWT来对Wi-Fi信号的前导码进行分解,并通过计算得到相应的Hilbert谱,然后通过ResNet50网络来对信号的指纹特征进行提取及分类。实验结果表明,在20dB信噪比条件下,对6类Wi-Fi信号辐射源进行个体识别时,能取得89.17%的识别准确率,同时与其它常用的时频域分解方法相比,具有分解效果好,计算开销小的优点;2.针对Hilbert谱方法携带信息多、计算量大,同时随着信噪比条件的降低,识别效果不佳的问题,根据短导码的子载波频谱特点设计了一种基于固定频率边界的经验小波变换(Frequency Fixed Boundary-Empirical Wavelet Transform,FFB-EWT)和应用深度残差网络的Wi-Fi通信辐射源个体识别方法。首先,提取IEEE802.11a协议下OFDM信号的短导码,根据短导码中传输信号子载波的频率间隔划分固定边界条件,将频域边界值应用于FFB-EWT对信号进行分解,去除包含前导序列信息的子载波分量;其次,对相邻帧包含指纹特征的空子载波分量进行积累,提高指纹特征信号的信噪比;然后,使用结合了非局部注意力模块和通道注意力模块的双通道ResNet18残差网络,直接将分解后的IQ两路数据输入进行特征提取,通过Softmax函数进行分类;最后,选择Oracle公开数据集验证方法的可行性。实验结果表明利用FFB-EWT方法对6个不同辐射源个体在6dB和0dB条件下进行识别,准确率可以分别达到98.17%和89.33%,证明了该方法在低信噪比条件下的有效性。

关键词： Wi-Fi信号通信辐射源个体识别固定边界条件经验小波变换深度残差网络

甲醇耦合羟醛缩合制丙烯酸VPO基催化剂的开发

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甲醇耦合羟醛缩合制丙烯酸VPO基催化剂的开发

作者：张雨琛浙江大学

学位级别：硕士