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社交影响下考虑消费者损失规避行为的产品众筹优化决策研究

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管理工程学报 2025年第1期39卷 125-139页

作者：王志宏王鑫戴家宏东华大学旭日工商管理学院

产品众筹是一种新兴的融资和产品营销模式。本文基于资金约束供应商、电商平台和策略型消费者所组成的供应链,在消费者损失中性和损失规避两种情形下,构建和优化考虑社交影响的产品众筹决策模型,并进一步分析消费者损失规避系数和社交... 详细信息

产品众筹是一种新兴的融资和产品营销模式。本文基于资金约束供应商、电商平台和策略型消费者所组成的供应链,在消费者损失中性和损失规避两种情形下,构建和优化考虑社交影响的产品众筹决策模型,并进一步分析消费者损失规避系数和社交影响因子等参数对供应链决策和效益的影响。研究发现:相比于消费者损失中性的情形,在消费者损失规避时,电商平台会提供较高的众筹服务水平,而供应商会提供较低的众筹价格。无论消费者是否损失规避,随着社交影响因子增大,电商平台的众筹服务水平和供应商的众筹价格均降低。本文研究成果为供应商和电商平台成功开展产品众筹提供科学指导和参考。

关键词：产品众筹损失规避社交影响众筹服务水平

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运动康复改善冠状动脉微循环障碍的相关机制研究进展

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中国全科医学 2025年

作者：高桂英胡阳张世益孟怡邓洁昆明医科大学附属延安医院全科医学科

冠状动脉微循环障碍是指冠状前小动脉和小动脉结构和/或功能异常所致的临床综合征，与急性冠脉综合征、冠状动脉罪犯血管再通及心力衰竭等心血管疾病预后生存密切相关。作为心血管疾病预防和治疗的非药物干预手段，运动康复通过信号分... 详细信息

冠状动脉微循环障碍是指冠状前小动脉和小动脉结构和/或功能异常所致的临床综合征，与急性冠脉综合征、冠状动脉罪犯血管再通及心力衰竭等心血管疾病预后生存密切相关。作为心血管疾病预防和治疗的非药物干预手段，运动康复通过信号分子改善冠状动脉微循环障碍患者的内皮功能和氧化炎症刺激，恢复线粒体自噬水平，诱导血管周围脂肪组织功能恢复等。本文就运动康复干预冠状动脉微循环障碍的相关研究进展进行综述，旨在为运动康复治疗冠状动脉微循环障碍提供更多思路及参考。

关键词：冠状动脉微循环障碍运动康复内皮功能障碍线粒体自噬血管周围脂肪组织

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中国通用化学词汇演变概述

化学教学 2025年第1期 93-97页

作者：吴晓斌秦显韩中国科学院大学人文学院

19世纪中叶近代化学传入中国后，《化学鉴原》等早期化学译著构建了中国本土的通用化学词汇体系，此后几十年间一直被国内的化学译著沿袭。1900年前后，日本学者利用汉字创制的通用化学词汇经众多日译著作大规模传入中国。清末的最后几... 详细信息

19世纪中叶近代化学传入中国后，《化学鉴原》等早期化学译著构建了中国本土的通用化学词汇体系，此后几十年间一直被国内的化学译著沿袭。1900年前后，日本学者利用汉字创制的通用化学词汇经众多日译著作大规模传入中国。清末的最后几年中，国内逐步形成了以日译词为主体的通用化学词汇体系，民国以后仍被使用。之后有个别词汇屡经调整，并最终在新中国建立之初被确定下来，成为沿用至今的通用化学词汇体系。

关键词：化学史通用化学词汇日译词汇中日交流

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煤矿安全知识问答系统的答案生成模型研究

现代电子技术 2025年第2期 61-69页

作者：于非凡董立红秦昳西安科技大学计算机科学与技术学院

随着国家和煤矿行业对煤矿应急管理要求的逐步提高，对煤矿安全知识的学习也提出了更高的要求，因此建立一种煤矿安全知识智能问答模型。有效学习煤矿安全知识，对于确保煤矿企业工作人员的人身安全和预防煤矿安全事故的发生至关重要。... 详细信息

随着国家和煤矿行业对煤矿应急管理要求的逐步提高，对煤矿安全知识的学习也提出了更高的要求，因此建立一种煤矿安全知识智能问答模型。有效学习煤矿安全知识，对于确保煤矿企业工作人员的人身安全和预防煤矿安全事故的发生至关重要。首先，基于RoBERTa-wwm算法自动生成问答对数据，获取并分析煤矿安全知识原始文本数据，定义问题类型并标注问答对；然后，结合RoBERTa-wwm与UniLM，采用点互信息与邻接熵发现新词扩充领域词典，提出问答对自动生成算法，同时构建煤矿安全培训知识问答对数据集，解决煤矿安全知识系统问答对数据集问题；最后，引入问题相似度机制，针对无法回答问题和无关问题提出答案生成策略，构建基于问题相似度机制的答案生成模型，使其只关注可回答问题，从而提升模型的推理能力。实验结果表明，所提出的煤矿安全知识问答系统答案生成模型可有效识别无法回答和无关的问题，能够为煤矿企业工作人员提供知识支持，最大程度地提升煤矿企业工作人员安全培训学习效果。

关键词：智能问答系统煤矿安全答案生成 RoBERTa-wwm UniLM 点互信息邻接熵问题相似度

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深度学习在液闪探测器中粒子方向重建的应用

核电子学与探测技术 2025年

作者：李典范良前进薛景秦丁雪峰上海理工大学中国科学院高能物理研究所

液体闪烁体（简称“液闪”）探测器因其成本效益高而被广泛应用于中微子探测。液闪探测器利用带电粒子激发的闪烁光来测量粒子的相关信息，并通过粒子径迹推断其运动方向。对于能量较低因而径迹过短的粒子，液闪探测器探测到的闪烁光子... 详细信息

液体闪烁体（简称“液闪”）探测器因其成本效益高而被广泛应用于中微子探测。液闪探测器利用带电粒子激发的闪烁光来测量粒子的相关信息，并通过粒子径迹推断其运动方向。对于能量较低因而径迹过短的粒子，液闪探测器探测到的闪烁光子数量远超切伦科夫光子数量（约高出两到三个数量级），因此利用切伦科夫光确定粒子运动方向极为困难，相关研究多集中于低光产额的液闪实验。对于高光产额的液闪实验，如Borexino、KamLAND和江门中微子实验（JUNO），在这方面的研究较少，尤其是在深度学习的应用方面。因此，探究深度学习在此领域的潜力具有重要意义。本工作开发了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的深度学习模型CRCP（Cherenkov Ring Center Predictor）用于液闪探测器点粒子运动方向重建，并与基于拟合的方法进行了效果对比。研究表明深度学习算法具有较好的重建方向能力。本工作可用于江门中微子实验、萨德伯里中微子观测站(SNO+)实验和慢液闪方案的锦屏中微子实验，以提高探测器对太阳中微子相关的本底的压低能力。

关键词：液体闪烁体探测器粒子运动方向重建深度学习 CNN 机器视觉

基于机器学习筛选猪活体肌内脂肪含量间接选育和构建预测模型的关键性状

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南京农业大学学报 2025年第1期48卷 161-170页

作者：吴建杨文孟孜查成万吴望军南京农业大学动物科技学院江苏南京210095

[目的]本研究旨在探究猪断奶重、屠宰前活体重、背膘厚等性状因素对猪肌内脂肪(intramuscular fat,IMF)含量的影响,确定影响猪IMF含量的关键性状因素。[方法]以805头皮特兰×[杜洛克×(长白×大白)]四元商品猪群为试验对象,记录性别,测... 详细信息

[目的]本研究旨在探究猪断奶重、屠宰前活体重、背膘厚等性状因素对猪肌内脂肪(intramuscular fat,IMF)含量的影响,确定影响猪IMF含量的关键性状因素。[方法]以805头皮特兰×[杜洛克×(长白×大白)]四元商品猪群为试验对象,记录性别,测定初生重、断奶重、屠宰前活体重和IMF含量等14个性状,然后通过相关性分析从14个性状中初步筛选出影响IMF含量的性状因素,再通过随机森林模型评估各性状因素对IMF含量影响的重要性,进一步通过LASSO回归和逐步回归筛选出影响IMF含量的关键性状因素;在此基础上,利用广义线性模型(generalized linear model,GLM)分析关键性状因素不同水平对IMF含量的影响。[结果]相关性分析结果显示,猪IMF含量与断奶重(r=0.13, P0.05)。胸腰椎结合处背膘厚大于26 mm组的平均IMF含量(2.73%)显著高于其他背膘厚组(P0.05)。[结论]本研究通过机器学习确定了性别、断奶重、屠宰前活体重和胸腰椎结合处背膘厚4个与IMF含量显著相关的活体可测定性状,并发现平均IMF含量随着屠宰前活体重和胸腰椎结合处背膘厚的增加呈明显的上升趋势。

关键词：猪肌内脂肪间接选择模型构建机器学习活体可测定性状

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凝胶基柔性离子热电材料研究进展

功能材料 2025年

作者：刘凯阳李国显胡永鹏孟垂舟郭士杰河北工业大学机械工程学院

近年来,具有超高离子塞贝克系数的离子热电器件(ionic thermoelectric,iTE)受到广泛关注。与电子型热电器件不同,iTE以离子作为电荷载体,其中离子导电凝胶因其出色的TE特性和柔性可拉伸性,展现出巨大的发展潜力。综述了凝胶基iTE材料的... 详细信息

近年来,具有超高离子塞贝克系数的离子热电器件(ionic thermoelectric,iTE)受到广泛关注。与电子型热电器件不同,iTE以离子作为电荷载体,其中离子导电凝胶因其出色的TE特性和柔性可拉伸性,展现出巨大的发展潜力。综述了凝胶基iTE材料的研究现状。通过考察iTE的两种主要的工作机理,即离子扩散效应和温差电池效应,对影响凝胶基iTE材料热电性能的因素进行了深入分析。介绍了目前凝胶基离子热电材料的性能调控策略,同时对凝胶基离子热电材料的应用方式进行了阐述,探讨了离子热电材料进一步发展所面临的挑战。通过关注离子热电材料的最新创新成果,期望能为凝胶基离子热电材料的未来发展提供有价值的参考。

关键词：离子热电材料凝胶热扩散效应热原电池效应低品位热能

基于稀疏自编码器的模块化多电平换流器无监督开路故障诊断策略

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电力自动化设备 2025年

作者：杨兴武卢愿王江徐浩文孟致丞上海电力大学电气工程学院国网陕西省电力有限公司宝鸡供电公司

基于人工智能的模块化多电平换流器故障诊断方法具有广泛的适用性，但该类方法模型训练成本大且算法量复杂。对开路故障下子模块电容电流状态进行对比分析，提出将正常运行时电容电流理论值、实际值作为原始输入数据。利用稀疏自编码器... 详细信息

基于人工智能的模块化多电平换流器故障诊断方法具有广泛的适用性，但该类方法模型训练成本大且算法量复杂。对开路故障下子模块电容电流状态进行对比分析，提出将正常运行时电容电流理论值、实际值作为原始输入数据。利用稀疏自编码器强大的数据挖掘能力来设置多分类的故障诊断阈值，从而直接实现故障的准确定位和类型判断。所提策略采用无监督学习的方式进行模型训练，无须进行各类故障样本和数据处理即可快速准确地实现不同场景的多管故障诊断。相较于现有基于人工智能的诊断策略，所提策略鲁棒性更强，诊断速度更快，计算成本更低，规避了手动阈值选取复杂的问题。仿真和实验结果验证了所提策略的有效性。

关键词：模块化多电平换流器人工智能无监督学习稀疏自编码器模型故障诊断

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基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割研究

光电子·激光 2025年第2期 216-224页

作者：熊炜张丽真杨茜孟圣哲李利荣湖北工业大学电气与电子工程学院美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可... 详细信息

针对结肠息肉大小差异较大、边界不明确、位置分布较散的问题，提出一种基于双路特征多尺度减法的结肠息肉分割方法。主支路通过重构减法单元与注意力模型进行相邻特征图的融合，加强息肉的边界信息以及息肉特征的提取能力，同时引入可学习的视觉中心(learnable visual center, LVC)来聚合输入图像的局部角落关键区域；副支路设计多尺度提取模块与倒置残差上采样(conv-transpose upsample, CT-upsample)模块融合而成的AGG模块(aggregation, AGG)进行多尺度大小息肉提取，还原及补充更多的细节信息。提出的方法在4个公共数据集上进行了实验分析，实验结果表明该方法具有良好的息肉分割泛化性能，其中在CVC-ClinicDB数据集上，mDice和mIoU分别达到了93.28%和88.98%。

关键词：结肠息肉分割多尺度减法可学习的视觉中心(LVC) 倒置残差上采样(CT-upsample)

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