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基于虚拟协商与滚动时域优化的分布式协同制导策略

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北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 61-76页

作者：杨秀霞姜子劼张毅王聪于浩海军航空大学烟台264001

针对目标机动条件下的多无人机协同制导问题,提出基于虚拟协商机制与滚动时域优化的分布式协同制导策略。为同时改善时间协调与导引控制效果,在滚动时域优化框架下设计局部协调变量与目标函数,构建有限时域内的多约束协同制导优化模型;... 详细信息

针对目标机动条件下的多无人机协同制导问题,提出基于虚拟协商机制与滚动时域优化的分布式协同制导策略。为同时改善时间协调与导引控制效果,在滚动时域优化框架下设计局部协调变量与目标函数,构建有限时域内的多约束协同制导优化模型;为增强制导系统对机动目标的鲁棒性,设计基于非线性自回归神经网络的干扰观测器;针对无人机之间的控制输入耦合,提出虚拟协商机制,提出虚拟协商机制,实现同步决策、排除内部“分歧”,并利用Nesterov动量的均方根传播算法设计制导指令生成策略;分别进行数字仿真与半实物仿真实验。结果表明:所提策略可在线预测与优化,应对各类干扰,提升协同制导效果,并会在实际任务中得到进一步的应用与检验。

关键词：协同制导滚动时域优化神经网络虚拟协商均方根传播算法

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欧洲激进左翼政党的气候政治立场与社会生态转型探析

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当代世界与社会主义 2024年第1期 132-140页

作者：王聪聪北京大学马克思主义学院

面对日益凸显的气候危机,大部分激进左翼政党都积极作了政治回应。它们从反对资本主义发展模式包括“绿色资本主义”出发,提出雄心勃勃的减排目标,主张通过国际合作来解决气候变化问题。欧洲激进左翼政党普遍将资本主义制度看做气候危... 详细信息

面对日益凸显的气候危机,大部分激进左翼政党都积极作了政治回应。它们从反对资本主义发展模式包括“绿色资本主义”出发,提出雄心勃勃的减排目标,主张通过国际合作来解决气候变化问题。欧洲激进左翼政党普遍将资本主义制度看做气候危机的根源,批判当前欧盟具有新自由主义色彩的《欧洲绿色新政》,希望通过社会生态转型对资本主义的经济发展模式进行全面重构,创建一种超越资本主义发展规律、以满足人们实际需求为基础的新的繁荣模式和发展模式,实现对能源生产与供应的公共控制。与其他政党家族相比,欧洲激进左翼政党更强调减排和能源转型的社会维度,即确保生态转型中的社会性、公平性和人民性。当前,欧洲激进左翼政党的社会生态转型方案依然缺乏内在的一致性和信服力,需要更加明晰的话语构建和“红绿”政治形象塑造。

关键词：气候变化社会生态转型激进左翼政党公正转型绿色新政

财政压力对制造业企业创新的影响研究——基于创新数量与创新质量双重视角的经验分析

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财政研究 2024年第4期 69-84页

作者：李森王聪山东财经大学财政税务学院

本文以制造业企业为研究样本检验了财政压力的创新效应。研究发现,财政压力对制造业企业创新具有显著的抑制作用,并通过了一系列稳健性检验。异质性分析表明,在企业特征方面,财政压力主要抑制国有、成长期与成熟期、融资约束强企业的创... 详细信息

本文以制造业企业为研究样本检验了财政压力的创新效应。研究发现,财政压力对制造业企业创新具有显著的抑制作用,并通过了一系列稳健性检验。异质性分析表明,在企业特征方面,财政压力主要抑制国有、成长期与成熟期、融资约束强企业的创新;在行业特征方面,财政压力对技术密集型与资本密集型行业的抑制性更显著;在地区特征方面,财政压力对中西部地区企业的创新抑制性更强。机制分析表明,财政压力主要是通过加剧政治晋升激励、减少创新补贴和提升企业税负来影响制造业企业创新。因此,推进制造业企业创新,弱化财政压力对企业创新的负向影响,应推动缓释财政压力的体制改革;完善政府绩效评价体系,健全地方政府官员激励机制;给予地方政府更多决策权,引导其灵活选择合适政策来促进辖区内企业创新;深化财政促进企业创新的配套改革。

关键词：财政压力企业创新政治晋升激励

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基于速度的力量训练对青年男子篮球运动员多方向移动能力的影响

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基于速度的力量训练对青年男子篮球运动员多方向移动能力的影响

作者：王聪首都体育学院

学位级别：硕士

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Z银行松原分行流动性风险防范研究

Z银行松原分行流动性风险防范研究

作者：王聪吉林大学

学位级别：硕士

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致命性自主武器系统的国际人道法规制

致命性自主武器系统的国际人道法规制

作者：王聪吉林大学

学位级别：硕士

人工智能技术的发展的浪潮势不可挡,引发了军事领域产生巨大的变革,国际武装冲突加速进入智能化时代,在此背景下,致命性自主武器系统(Lethal Autonomous Weapons System,以下简称LAWS)的规制逐渐成为热点议题。LAWS与传统武器最大的不... 详细信息

人工智能技术的发展的浪潮势不可挡,引发了军事领域产生巨大的变革,国际武装冲突加速进入智能化时代,在此背景下,致命性自主武器系统(Lethal Autonomous Weapons System,以下简称LAWS)的规制逐渐成为热点议题。LAWS与传统武器最大的不同在于其搭载了人工智能技术,依托“AI算法系统”,在判断周围环境、识别并瞄准目标、做出决策等关键功能上具有高度的自主性。LAWS的出现给国际法当前对战争、武器装备的规范体系带来了巨大冲击。LAWS无需人类干预就能做出攻击目标的决定,这可能违背国际人道法原则。区分原则要求区分平民和战斗员,区分军用目标和和民用目标,而LAWS受现有技术水平的局限和复杂环境的挑战恐怕难以完成这项要求,在某一目标符合军事必要的情况时,LAWS由于“算法的机械性”也难以做出适合的判断;LAWS缺乏情景意识和价值观、道德感,无法做出价值判断,能否满足比例原则关注的攻击不能过度伤害平民和民用物体、控制附带性损害的要求尚需讨论。以及,随着LAWS的自主性逐渐提高,终有一天会“脱离人类控制”,极大地复杂化了违法责任追究,导致问责真空。当LAWS违反交战规则造成平民受伤害时,由于追责体系不够完善,难以确定责任承担的主体,在执行层面也很难落实。厘清国际人道法规制LAWS的困境,找到有效规制路径,使其在发挥军事价值的同时在国际人道法的框架内行动。首先,应当明确“有意义的人类控制”为规制LAWS的指导原则,应当在LAWS的整个生命周期都保证人类持有控制权,实现全流程监管。其次,应当建立LAWS的法律审查和监管机制,明确审查内容,制定审查标准。《日内瓦公约第一附加议定书》第36条强调了缔约国对新武器、作战手段和方法的法律审查义务,但是实际的执行仍然存在差异,部分国家尚未建立强制性的审查机制,应当加快推动各国建立强制性法律审查机制。最后,完善并发展多元化责任体系,填补LAWS所带来的可归责性上的空隙,为此需要做到LAWS生命周期这个循环中所涉及到的每一个主体承担的责任都有明确的法律依据,个人刑事责任入罪标准具体情形具体规定,国家承担其兜底责任,任何人都无法推脱罪责,才能使LAWS的“问责真空”得到有效填补。中国应当应积极在规制LAWS中承担责任与义务,展现大国责任与担当。在国际层面,应推动CCW军控谈判与制度建设,贡献中国智慧。在国内层面,需完善法律体系,建立武器法律审查机制和问责制度。

关键词：致命性自主武器系统国际人道法人工智能特定常规武器公约

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半监督分类场景中的一致性方法研究

半监督分类场景中的一致性方法研究

作者：王聪吉林大学

学位级别：硕士

半监督学习因其可以同时利用少量有标记数据与大量的未标记数据帮助有监督模型提升性能而备受关注,被广泛用于图像分类及相关任务。传统的半监督学习采用自训练方法,即利用模型为未标记数据赋予伪标签,并将其纳入有标记数据集,以有效利... 详细信息

半监督学习因其可以同时利用少量有标记数据与大量的未标记数据帮助有监督模型提升性能而备受关注,被广泛用于图像分类及相关任务。传统的半监督学习采用自训练方法,即利用模型为未标记数据赋予伪标签,并将其纳入有标记数据集,以有效利用未标记数据。然而,自训练方法高度依赖于伪标签的准确性,错误的伪标签会引入确定性偏差,极大地影响模型性能。为解决伪标签质量问题,一致性正则化方法被提出,并成为半监督学习研究的主流。该方法利用正则化约束使模型或数据受到不同扰动时输出相似的结果。一致性方法可分为模型一致性、数据一致性与混合方法。本文聚焦于数据一致性方法,其强调对数据采取强弱增强方法,将具有高置信度的弱增强数据的预测结果,作为其强增强版本的伪标签。然而,数据一致性方法高度依赖于弱增强数据的伪标签质量,具有高置信度的错误伪标签会对模型产生负面影响。同时,模型在训练过程中,对类别具有倾向性,不同类别的数据具有不同的置信度。这些问题导致数据一致性方法面临以下关键挑战:1)由于错误的伪标签会对正确的伪标签置信度造成干扰,导致伪标签的置信度不稳定,模型在训练过程中学习目标的不断改变,降低了模型对数据的鲁棒性。2)模型对不同类别的置信度存在差异,低置信度的类别在训练过程中被纳入训练的概率降低,导致了严重的类别不平衡现象,当原始数据分布处于类别不平衡场景下时,这一问题会进一步恶化。基于上述问题,本文对半监督学习中的一致性问题进行探索,分别提出两种新型的半监督学习方法:1)针对模型不鲁棒问题,本文采用了一种类别预测联合调用特征嵌入的双层级交互的方法,对增强的数据进行了双层的一致性正则化,提升了模型对具有伪标签的未标记数据的鲁棒性。2)针对类别不平衡问题,本文通过探究性实验,发现其在训练过程中存在着对少数类别的背景信息过拟合问题,这导致了模型对于少数类别难以挖掘正确信息,产生了恶化现象。本文提出一种基于背景语义融合一致性的半监督不平衡算法,通过将数据的背景信息随机融合,以将多数类别的信息赋予给少数类别,减缓过拟合背景现象,以提升模型性能。最后,本文将提出的两种新方法分别与经典的一致性半监督学习方法进行对比。通过验证实验,验证了算法对模型提升的有效性。此外,本文进行了一些扩展实验方法以验证本文提出方法的研究动机。

关键词：半监督学习数据一致性正则化类别不平衡半监督学习自监督学习数据增强

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多重治理迷思:美国非法移民“庇护之争”

当代世界与社会主义 2024年第2期 94-104页

作者：王聪悦中国社会科学院大学国际政治经济学院中国社会科学院美国研究所

随着美国的非法移民问题和边境危机愈演愈烈,有关非法移民庇护的必要性及合法性的争议倍增。联邦政府力求从严管控非法移民,把州与地方积极配合联邦执法作为优化美国移民体系的主要步骤,这与次国家层面一些主张为非法移民提供必要生存... 详细信息

随着美国的非法移民问题和边境危机愈演愈烈,有关非法移民庇护的必要性及合法性的争议倍增。联邦政府力求从严管控非法移民,把州与地方积极配合联邦执法作为优化美国移民体系的主要步骤,这与次国家层面一些主张为非法移民提供必要生存条件和抗争策略的传统及包容治理模式相互抵牾,形成了“庇护之争”。通过关注国家—次国家互动进程可知,美国的庇护派与反庇护派不仅同样历史悠久,政策脉络迥然,且在移民联邦主义之辩、新地方主义挑战、城市身份政治和国家生命政治等价值理念的分散牵引中各执己见、难以调和。国家—次国家的多重治理结构与“庇护之争”相互耦合,是美国多元主义社会特性的必然产物,真实刻画了地域认同、国家认同、社区认同相互博弈的美式传统,但最终也将难以摆脱全球化的宏大叙事,并在“全球地方化”和“地方全球化”的双向进程中,继续影响美国庇护政策的选择及其非法移民治理的未来走向。

关键词：美国非法移民多重治理庇护政策反庇护

项目化学习在初中《道德与法治》课中的应用探究 ——以晋中市K中学为例

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项目化学习在初中《道德与法治》课中的应用探究 ——以晋中市K中...

作者：王聪太原师范学院

学位级别：硕士