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产业金融集成创新与经济高质量发展

广东经济 2023年第13期 52-55页

作者：蒋雨晨蒋雨岸北京东方国润投资基金管理中心北京100032 西南财经大学四川成都611130

在大力推进高质量发展的大背景下,从问题分析入手,深入分析当前我国经济高质量发展面临的产业和金融环境,深入分析产业、创新、人才和金融良性循环的内在机制和可持续发展机制,聚焦发展链条和发展生态,从集成创新的角度出发,通过推进产... 详细信息

在大力推进高质量发展的大背景下,从问题分析入手,深入分析当前我国经济高质量发展面临的产业和金融环境,深入分析产业、创新、人才和金融良性循环的内在机制和可持续发展机制,聚焦发展链条和发展生态,从集成创新的角度出发,通过推进产业、创新、人才、金融的深度融合和链条化、生态化规划发展,让科技创新更好地促进经济的高质量发展。

关键词：产业金融集成创新高质量发展

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两岸治理研究的理论与实践述略

台海研究 2024年第2期 12-25+146页

作者：刘国深蒋雨泓闽江学院海峡两岸融合发展研究院厦门大学台湾研究院

两岸治理是由两岸学者共同提出的研究两岸关系及其发展的理论工具，也是中国政府贯彻党和国家对台大政方针的政策工具；凝结着两岸学者的理论创新与中国政府对台工作的思维创新；同时也是新世纪以来、尤其是新时代以来两岸关系研究中极... 详细信息

两岸治理是由两岸学者共同提出的研究两岸关系及其发展的理论工具，也是中国政府贯彻党和国家对台大政方针的政策工具；凝结着两岸学者的理论创新与中国政府对台工作的思维创新；同时也是新世纪以来、尤其是新时代以来两岸关系研究中极其重要且有突出代表性的内容。两岸治理研究从概念提出至今，历经“追求两岸治理”、“实现两岸治理”、“落实两岸治理”三个阶段，深刻反映着两岸关系发展的客观形势与对台大政方针的战略选择。本文通过梳理现有“两岸治理”研究的重要文献与学者的主要观点，考察该理论的发展历程，总结各阶段的变化特征，评述各时期的研究内容与主题，最终对理论框架与理论优势进行总结，针对现状中的不足提出前瞻意见。

关键词：两岸关系两岸治理共同治理渐进治理

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基于对比学习的矢量化特征空间嵌入聚类

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 211-219页

作者：郑洋吴永明徐岸贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学现代制造教育部重点实验室贵阳550025

深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比... 详细信息

深度嵌入聚类(deep embedding clustering,DEC)算法只通过自编码器,以单一实例重构的方式将数据嵌入到低维矢量化特征空间中进行聚类,而忽略了不同实例之间的关系,导致可能无法很好地区分嵌入空间中的实例。针对上述问题,提出基于对比学习的矢量化特征空间嵌入聚类(vectorized feature space embedded clustering based on contrastive learning,VECCL)方法。通过对比学习以辨识数据实例之间异同性的方式,从数据中提取出具有同近异远聚类语义的特征,并作为先验知识带入DEC中,引导自编码器初始化带有深层数据信息的低维聚类特征空间。同时利用软分类标签构造熵损失,与自编码器的重构损失一起作为正则化项引入聚类损失函数中,共同细化聚类。实验结果表明,所提方法提取特征的能力更强,与DEC方法在数据集CIFAR10、CIFAR100和STL10上的实验结果相比,ACC分别提升48.1个百分点、23.1个百分点和41.8个百分点,NMI分别提升41.0个百分点、25.2个百分点和39.0个百分点,ARI分别提升45.4个百分点、16.4个百分点和41.8个百分点。

关键词：深度聚类对比学习自编码器矢量化特征空间嵌入聚类

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自适应特征整合与参数优化的类增量学习方法

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 220-227页

作者：徐岸吴永明郑洋贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学现代制造教育部重点实验室贵阳550025

针对深度网络模型在增量式场景下图片分类任务所产生的灾难性遗忘问题,提出一种自适应特征整合与权重选择的类增量学习方法。该方法以知识蒸馏作为基础框架,对前后任务模型的主干网络和分类网络的输出特征进行整合,利用蒸馏约束与自定... 详细信息

针对深度网络模型在增量式场景下图片分类任务所产生的灾难性遗忘问题,提出一种自适应特征整合与权重选择的类增量学习方法。该方法以知识蒸馏作为基础框架,对前后任务模型的主干网络和分类网络的输出特征进行整合,利用蒸馏约束与自定义差异损失使当前模型具有历史旧模型的泛化能力。在增量学习阶段,对神经网络模型参数的重要性进行评价,学习新任务时,重要参数的改变会受到惩罚,从而有效防止新模型覆盖于以前任务相关的重要知识。实验结果表明,所提方法可以发掘模型的增量学习能力,有效缓解了灾难性遗忘。

关键词：增量学习灾难性遗忘参数优化特征整合知识蒸馏

基于自监督与蒸馏约束的正则化类增量学习方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：徐岸吴永明郑洋贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州大学现代制造教育部重点实验室

针对神经网络模型在增量学习中存在灾难性遗忘问题，提出一种基于自监督与隐层蒸馏约束的正则化类增量学习方法，包括自监督伪标签预测、隐层蒸馏约束和参数正则化. 首先基于贝叶斯和信息论提出一种对模型参数重要性评价的正则化约束... 详细信息

针对神经网络模型在增量学习中存在灾难性遗忘问题，提出一种基于自监督与隐层蒸馏约束的正则化类增量学习方法，包括自监督伪标签预测、隐层蒸馏约束和参数正则化. 首先基于贝叶斯和信息论提出一种对模型参数重要性评价的正则化约束方法; 然后利用自监督伪标签预测增强模型的表征能力，并保留隐层特征，通过加入高斯噪声提高隐层特征的泛化能力; 最后使用蒸馏约束方法与交叉熵分类损失对历史任务的隐层特征与输出层特征进行训练. 在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明，所提方法取得较好的效果，其中，在CIFAR-100数据集上的平均准确率和遗忘率分别达到64.16%和15.95%; 该方法能够有效地减少灾难性遗忘的影响.

关键词：增量学习正则化知识蒸馏自监督伪标签预测

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氢燃料电池汽车的发展态势及战略思考

电池 2024年第2期54卷 I0001-I0002页

作者：陈丝岸浙江交通职业技术学院运输管理学院浙江杭州311112

当前全球汽车总量正在以极快的速度增长,不仅导致石油资源更加紧缺,由此造成的环境污染问题也更加严重,因此开发性能更优、能耗更低的新能源汽车已成为全球发展的重要战略任务。在各式各样的新能源汽车中,氢能源作为汽车的主要动力燃料... 详细信息

当前全球汽车总量正在以极快的速度增长,不仅导致石油资源更加紧缺,由此造成的环境污染问题也更加严重,因此开发性能更优、能耗更低的新能源汽车已成为全球发展的重要战略任务。在各式各样的新能源汽车中,氢能源作为汽车的主要动力燃料具有重要意义,其供能效率高、排放污染较少,是新能源汽车行业中具有发展前景的能源之一。史践编写、机械工业出版社出版的《氢能与燃料电池电动汽车》一书,详细分析氢能和燃料电池电动汽车的发展优势与前景,介绍世界各国氢燃料电池汽车的发展现状,可为我国氢能产业与燃料电池汽车的未来发展战略提供指导。

关键词：重要战略任务机械工业出版社新能源汽车燃料电池汽车动力燃料未来发展战略排放污染石油资源

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静止变频器起动过程非特征谐波特性分析

电网技术 2024年

作者：兰征彭曦姜飞姚鹏纪岸兵长沙理工大学电气与信息工程学院珠海万利达电气自动化有限公司湖南工业大学电气与信息工程学院

静止变频器(Static Frequency Converter， SFC)在运输行业、电力行业、工业自动化、新能源行业应用广泛，已成为现代工业生产中重要的一环。然而，SFC驱动电机易引发电能质量问题，以抽水蓄能电站为例，SFC起动产生的谐波导致厂用电设... 详细信息

静止变频器(Static Frequency Converter， SFC)在运输行业、电力行业、工业自动化、新能源行业应用广泛，已成为现代工业生产中重要的一环。然而，SFC驱动电机易引发电能质量问题，以抽水蓄能电站为例，SFC起动产生的谐波导致厂用电设备损坏或自动装置误动作，甚至谐波传递至上级电网，影响电网的安全稳定运行。针对SFC起动过程中的谐波问题，研究非特征谐波产生机理，建立考虑限流电抗器的SFC网侧电流精准数学模型，分析得出影响非特征谐波含量的主要因素，揭示断续换相过程、电机内部扰动和外部扰动过程对非特征谐波的普适性影响规律。最后，基于某抽水蓄能电站的实际参数搭建Matlab/Simulink仿真模型，结合现场测试结果，验证本文对抽水蓄能电站内部非特征谐波特性分析的正确性与准确性。

关键词：静止变频器 SFC起动非特征谐波断续换相

基于效率最大化的交错并联双管正激变换器开关频率调节策略研究

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电源学报 2024年

作者：徐岸非罗帅袁雷席自强丁炜中冶南方(武汉)自动化有限公司湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室武昌理工学院科大讯飞人工智能学院襄阳湖北工业大学产业研究院

本文以交错并联双管正激变换器为研究对象。在分析其工作模态的基础上，得出了系统效率表达式，给出了效率最优时的输入电压-调制频率对应关系，并通过PSIM软件搭建系统模型并进行仿真分析。通过对系统变压器和开关管的功率损耗进行分... 详细信息

本文以交错并联双管正激变换器为研究对象。在分析其工作模态的基础上，得出了系统效率表达式，给出了效率最优时的输入电压-调制频率对应关系，并通过PSIM软件搭建系统模型并进行仿真分析。通过对系统变压器和开关管的功率损耗进行分析，建立了计及损耗时的变换器效率表达式。在系统电压闭环控制的基础上提出了一种基于输入电压的频率自适应控制策略使系统效率达到最优。搭建了一台额定功率为3kW的交错并联双管正激变换器实验平台，验证了理论分析和控制策略的有效性。

关键词：双管正激变换器损耗分析频率自适应

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边缘-分割交叉引导的伪装目标检测网络

计算机科学与探索 2024年

作者：陈鹏李旭向道岸余肖生三峡大学计算机与信息学院湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室

基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一，其核心是在早期阶段输出边缘预测，能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中，由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性，对早期的边缘预测质量要求很高，错误的前景预测... 详细信息

基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一，其核心是在早期阶段输出边缘预测，能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中，由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性，对早期的边缘预测质量要求很高，错误的前景预测会导致分割不完整，甚至缺失目标，进而造成伪装目标分割效果不佳。为了解决这一问题，提出了一种边缘-分割交叉引导网络——ECGNet。首先，利用ConvNeXt模型作为骨干网络，通过1×1卷积对特征通道进行统一处理，在多尺度上提取全局上下文信息。其次，设计了一个分割诱导边缘融合模块和一个边缘感知引导完整性聚合模块交叉融合，关注伪装目标的整体结构，不断细化分割特征和边缘特征。最后，通过引导残差通道注意模块利用这些连接和卷积更好地提取低层特征中的结构细节。在CAMO、COD10K以及NC4K数据集上的实验结果表明，ECGNet性能优于其它22个具有代表性的模型，比HitNet在Sα、E?、Fωβ和M方面的性能平均提升了1.9%、1.9%、1.8%和0.9%。

关键词：伪装目标检测上下文信息交叉细化边缘感知