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亲密感与自反性:在线音频平台可供性与城乡青年数字素养提升研究

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中国广播电视学刊 2024年第2期 31-36页

作者：魏海匡恺清华大学新闻与传播学院

新兴在线音频平台发挥了移动技术优势,适应了收听者特定时空条件下的信息需求。相比于文字阅读,只需要“听”的音频媒介大大降低了知识获取的门槛,给城乡青年数字素养的提升提供了新的空间。基于对20位中国城乡青年的深度访谈,本研究首... 详细信息

新兴在线音频平台发挥了移动技术优势,适应了收听者特定时空条件下的信息需求。相比于文字阅读,只需要“听”的音频媒介大大降低了知识获取的门槛,给城乡青年数字素养的提升提供了新的空间。基于对20位中国城乡青年的深度访谈,本研究首先提炼出工具型、趣缘型、自反型三类收听者,并比较了其在线音频平台使用行为的异同,进而将收听行为放置在在线音频平台的时间可供性语境中进行分析,探讨在线音频平台具有的亲密感与自反性特征对城乡青年数字素养的影响。这也在理论层面上回应并提倡了一种从时间可供性维度理解媒介的研究框架。

关键词：在线音频平台媒介可供性播客数字素养城乡青年

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中铁保定TD变压器公司大客户营销策略研究

中铁保定TD变压器公司大客户营销策略研究

作者：关恺河北大学

学位级别：硕士

我国自改革开放以来,经济建设成为国家发展的核心任务,我国不断加强基础设施的建设,陆续投入了大量资源于电网升级改造、高铁、地铁等轨道交通建设。受此影响,变压器生产企业数量逐渐增多。受疫情后国内经济发展缓慢影响,部分变压器企... 详细信息

我国自改革开放以来,经济建设成为国家发展的核心任务,我国不断加强基础设施的建设,陆续投入了大量资源于电网升级改造、高铁、地铁等轨道交通建设。受此影响,变压器生产企业数量逐渐增多。受疫情后国内经济发展缓慢影响,部分变压器企业转型、兼并、重组或破产,但变压器生产仍供大于求。中铁保定TD变压器公司是一家主要生产铁路输变电设备的变压器公司,铁路施工企业作为大客户对该公司的营销收入影响巨大。近几年中铁保定TD变压器公司的大客户整体满意度在项目回访调查中呈现出下滑趋势发展,若不及时采取措施,将会影响企业未来的健康发展。本文以中铁保定TD变压器公司为研究对象,利用4R营销理论工具,对中铁保定TD变压器公司的大客户营销现状进行研究分析,找出该公司在大客户营销策略方面存在的问题,并提出相应优化建议及实施保障。调查结果显示,中铁保定TD变压器公司大客户营销存在公司品牌影响力弱、产品价格高、交货工期长、企业文化因循守旧、大客户营销管理模式落后、营销人员业务能力不达标、营销人员薪酬不合理等问题。为实现中铁保定TD变压器公司大客户营销的稳定与健康发展,结合中铁保定TD变压器公司的实际情况,从更加紧密的关联策略、快速有效的反应策略、基础牢固的关系策略及追求双赢的回报策略四个方面制定了改进方案,提出了提供差异化的产品与服务、降本增效、创建改进和创新型的企业文化、优化客户反馈渠道、创建正式的大客户管理制度、调整营销团队的人员配备、优化薪酬奖励制度、加强与大客户合作深度等具体实施措施。最后通过在产品质量、售前及售后服务、人员制度、技术创新等方面加以保障,来实现中铁保定TD变压器公司大客户营销策略的优化,从而推动该公司大客户营销的长久稳定发展。

关键词：中铁保定TD变压器公司大客户营销策略 4R营销理论

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基于深度学习的匿名网络数据分析研究

基于深度学习的匿名网络数据分析研究

作者：郝福恺北京邮电大学

学位级别：硕士

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S公司医药物流配送路径优化研究

S公司医药物流配送路径优化研究

作者：曹峰恺哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

随着经济迅速发展以及相关医药政策逐步落实,居民的医疗消费需求日渐提升,药品、试剂、疫苗等医药需求大幅增加,第三方医药物流公司上接药品供应商,下连药店、诊所等客户,成为连接现代医药物流网络的重要组成部分。而医药产品的特殊性... 详细信息

随着经济迅速发展以及相关医药政策逐步落实,居民的医疗消费需求日渐提升,药品、试剂、疫苗等医药需求大幅增加,第三方医药物流公司上接药品供应商,下连药店、诊所等客户,成为连接现代医药物流网络的重要组成部分。而医药产品的特殊性决定了药品配送环节,对温度、湿度、时效等条件要求严格,同时客户对配送时间和服务质量的满意程度也成为第三方医药物流配送中不可忽视的问题。但是,第三方物流的特点是频次多、数量少,会导致成本高、服务质量低下,因此要从成本和服务质量这两个方面重点进行医药物流研究。本文将位于黑龙江省哈尔滨市的S公司医药配送作为研究对象,依据多目标规划、蚁群算法和节约里程法等相关理论,通过对S公司基本情况、配送现状流程及配送问题的分析,将提升服务质量和降低配送成本作为优化目标,建立了考虑药品冷链运输的多车辆带时间窗的配送路径优化模型;并提出一种基于节约里程法与改进蚁群算法相结合的优化算法,该算法利用节约里程法生成初始解,通过改进的蚁群算法对初始解进行优化,并用局部搜索对优化解进行微调,从而得到更优的运输路径方案;设计模拟实验验证了模型和算法的有效性;并且利用优化算法对S公司配送数据进行计算与分析,将实际配送路径和优化方案总成本、总里程和总时间等指标进行对比,得出S公司医药物流配送路径的最优路线,降低了配送成本、提升服务质量,并为S医药物流公司提出配送路径优化保障建议。通过上述研究,综合考虑成本和服务质量的多目标下配送路径优化丰富了配送路径优化算法的应用,并证明了该算法的有效性,也对医药物流配送路径的相关管理理论进行一定补充和完善,同时对于S医药物流公司降低配送成本、节约配送里程和提升服务质量具现实意义。

关键词：医药物流配送路径优化蚁群算法节约里程法

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Y公司智能制造生产线管理研究

Y公司智能制造生产线管理研究

作者：马鑫恺南昌大学

学位级别：硕士

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小型化合成孔径雷达成像系统设计与实现

小型化合成孔径雷达成像系统设计与实现

作者：张纾恺电子科技大学

学位级别：硕士

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基于轴承振动信号的缺陷检测算法研究

基于轴承振动信号的缺陷检测算法研究

作者：胡凌恺广州大学

学位级别：硕士

轴承作为工业生产中的核心组件,对于确保复杂工业系统的安全性和可靠性具有不可替代的重要性。然而,随着使用时间的增长,轴承可能面临锈蚀、变形和磨损等缺陷,这些缺陷的累积可能引发严重的机械设备故障,导致人员伤亡和经济损失。因此,... 详细信息

轴承作为工业生产中的核心组件,对于确保复杂工业系统的安全性和可靠性具有不可替代的重要性。然而,随着使用时间的增长,轴承可能面临锈蚀、变形和磨损等缺陷,这些缺陷的累积可能引发严重的机械设备故障,导致人员伤亡和经济损失。因此,开发高效且准确的轴承检测系统显得尤为重要。近年来,基于深度学习的检测系统崭露头角,其自适应性和高识别精度使其在处理复杂多变的工业生产环境时具有显著优势。然而,深度学习方法的训练往往需要大量的数据和计算资源,且对于新类型缺陷的识别,传统方法可能受限于训练样本的缺乏。此外,信号检测中常用的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)及其变体,受链式结构的限制,容易出现记忆丢失问题。在处理长序列问题时,难以建立长时依赖关系,无法从信号中提取有效特征。针对这些问题,本研究提出了一种基于小样本学习(Few-shot Learning,FSL)和类别知识导向(Class Knowledge-guided,CKG)模型的轴承缺陷检测新方法。该方法不仅能够有效地从有限的样本中自动提取特征并进行缺陷分析,还能通过利用基本类别与新类别样本之间的相似性,建立准确的映射关系,提高对新任务的泛化能力。特别地,本研究受到哺乳动物大脑楔形神经组织过滤机制的启发,设计了一种新型的楔形循环神经网络(Cuneate Recurrent Neural Network,CRNN),用于长序列信号的有效特征提取。该网络通过逐层过滤无效信息并整合有效信息,显著提高了特征提取的准确性和效率。本研究的主要内容包括:1)针对现有序列处理模型记忆衰退,难以提取长序列数据有效特征的问题。受哺乳动物大脑楔形神经组织过滤干扰信号机制的启发,本研究提出了新的楔形循环神经网络。该网络通过楔形层结构逐层过滤无效信息,并整合有效信息,显著提高了优化的准确性和速度。2)对于现有FSL方法无法考虑噪声环境中的类间相关性问题。本研究提出了新颖的类别知识导向模型,适用于小样本多任务场景。该模型通过利用基本类别样本的属性信息和新类别样本之间的相似性,在新任务中快速建立映射关系,增强了其在早期故障诊断和多任务设置中的通用性。该模型能够在未知操作条件下迅速准确地诊断故障。3)为验证本文提出的算法的有效性,本研究在多个长序列数据集中对CRNN模型进行实验。相对于其他流行的序列处理模型,CRNN在长序列任务中具有更高的准确率。对于本文提出的FSL算法,在凯斯西储大学轴承数据集和早期轻度故障牵引电机轴承数据集的实验结果表明,与最先进的FSL和迁移学习方法相比,本研究提出的模型性能更优越。

关键词：小样本学习早期故障检测长时依赖知识驱动循环神经网络

基于流批一体架构的货运大数据分析系统的设计与实现

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基于流批一体架构的货运大数据分析系统的设计与实现

作者：李绪恺电子科技大学

学位级别：硕士

基于注意力机制的循环生成对抗网络在入侵检测中的应用研究

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基于注意力机制的循环生成对抗网络在入侵检测中的应用研究

作者：郭航恺南昌大学

学位级别：硕士

现今得益于互联网的快速发展,社会已然进入一个高度信息化的时代,网络已经渗透进生活的方方面面。其中,入侵检测系统在网络防御过程中发挥着关键作用,其具备实时检测、识别漏洞、跟踪检测等优点。但现存的入侵检测领域数据集存在数据更... 详细信息

现今得益于互联网的快速发展,社会已然进入一个高度信息化的时代,网络已经渗透进生活的方方面面。其中,入侵检测系统在网络防御过程中发挥着关键作用,其具备实时检测、识别漏洞、跟踪检测等优点。但现存的入侵检测领域数据集存在数据更新缓慢、一些入侵类别数据样本少、正常数据集与异常数据集分布不平衡的问题。数据不平衡会对分类器产生较大的影响,它会倾向于大多数类型的正常数据。因此可以尝试对原始数据集进行数据增强,研究在数据层面的调整对入侵检测系统分类器的性能的影响。本文首先针入侵检测领域标准数据集存在不平衡的问题,研究了常用的数据扩充方法,由于传统的人工采样方法存在以下缺点:时间开销大、欠采样、过采样问题。本文尝试通过在数据层面使用改进后的Cycle-GAN进行数据生成。将高维数据转为图数据作为Cycle-GAN的输入,再将空间注意力机制引入Cycle-GAN的生成器,保留数据流量的特征,并对关键特征信息的抽取,采用无监督学习优化原始数据集的分布。其次,研究了深度学习方法在入侵检测领域的应用,针对模型结构单一的问题,本文提出了一种基于全局注意力和残差结构的分类网络,将预处理得到的图数据作为模型的输入,经过串联通道注意力和空间注意力得到的全局注意力对输入特征分配权重,最后模型输出使用softmax函数分类。最后在标准入侵检测数据集CIC-IDS2017、NSL-KDD上使用本文方法进行评估,本文提出的数据增强方法能有效提升分类效果,在MLP模型下,CICIDS2017数据集的F1值从0.8167提升到0.9493,NSL-KDD数据集的F1值从0.6093提升到0.6924。同时在分类模型结构改善方面,本文所提到的分类方法在综合性能的表现较优,与传统ANN方法相比CIC-IDS2017数据集的F1值从0.4375提升到0.9786,NSL-KDD数据集的F1值从0.6326提升到0.8443。

关键词：入侵检测样本数据生成 Cycle-GAN 注意力机制