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高影响力国际科技期刊撤稿论文特征分析及启示——以Cell、Nature和Science为例

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中国科技期刊研究 2024年第2期35卷 216-225页

作者：袁子晗靳彤首都师范大学图书馆北京市海淀区100048 首都经济贸易大学图书馆北京市丰台区100070

【目的】分析高影响力国际期刊撤稿论文的特征及撤稿原因,有利于深入认识撤稿现象,为撤稿论文的管理和科研诚信的建设提供参考依据。【方法】收集Cell、Nature和Science创刊以来的232篇撤稿论文,采用科学计量方法分析撤稿论文的时序变... 详细信息

【目的】分析高影响力国际期刊撤稿论文的特征及撤稿原因,有利于深入认识撤稿现象,为撤稿论文的管理和科研诚信的建设提供参考依据。【方法】收集Cell、Nature和Science创刊以来的232篇撤稿论文,采用科学计量方法分析撤稿论文的时序变化、撤稿时滞、学科分布、撤稿原因、撤稿主体、撤稿前后被引频次等基本特征。【结果】近20年来撤稿论文数量波动上升;基础生命科学领域撤稿论文数量最多,绝大多数撤稿论文的通信地址为美国、英国和德国等科技强国;论文在撤稿后仍然获得大量引用;最主要的撤稿原因是伪造数据/图像和结论不可靠,结果不可重复问题较为严重;诚实性错误撤稿论文数量远超科研不端撤稿论文数量。【结论】正确认识期刊撤稿现象,关注“可重复性危机”给科研不端治理带来的挑战,深入总结诚实性错误撤稿的真实动因,加强对科研不端撤稿论文的独立分析,并进一步探究撤稿论文的引用价值和引用规范。

关键词：高影响力期刊撤稿论文科研诚信科研不端

不完美硬件实现对下行NOMA短包通信的影响

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系统工程与电子技术 2024年

作者：莫名秀袁磊雷妍袁花花兰州大学信息科学与工程学院

为了实现超可靠低延时通信（ultra-reliable and low latency communication， URLLC），研究了在Nakagami-m和莱斯衰落信道下硬件损伤（hardware impairments， HI）、信道估计误差（channel estimation errors， CEE）以及不完美连续干扰抵消（successive interference cancellation， SIC）对下行两用户非正交多址接入（non-orthogonal multiple access， NOMA）短包通信（short packet communication， SPC）系统性能的影响。首先，给出了两种信道下用户的平均块错误率（block error rate， BLER）表达式。其次，在用户的平均BLER要求限定下，一种联合优化功率分配和导频序列长度的优化算法被提出。最后，仿真结果验证了理论推导的准确性，并表明HI、CEE和不完美SIC对NOMA SPC系统性能具有大的影响。为了NOMA SPC系统实现URLLC，存在一个功率分配和导频序列长度的折中优化。

关键词：非正交多址接入硬件损伤信道估计误差不完美连续干扰抵消短包通信

大涵道涡扇发动机高温高压燃烧室试验器法兰保温方法研究

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推进技术 2024年

作者：孟刚何鑫王银袁逸人中国航发商用发动机有限责任公司

高温高压燃烧室试验器是我国大飞机大涵道涡扇发动机研制的重要试验平台。目前，国内同类试验器的进气参数仅停留在3MPa和700℃以内的水平。针对高温高压燃烧室试验器进气法兰的保温方法，参考国外更高水平的燃烧室试验器设计了外部保... 详细信息

高温高压燃烧室试验器是我国大飞机大涵道涡扇发动机研制的重要试验平台。目前，国内同类试验器的进气参数仅停留在3MPa和700℃以内的水平。针对高温高压燃烧室试验器进气法兰的保温方法，参考国外更高水平的燃烧室试验器设计了外部保温、外部加热、内部保温及内外同时保温4种方案，并采用有限元分析和美国ASME相关标准计算了不同升/降温速率下每种保温方案对应的温度场、应力场、疲劳和蠕变损伤。仿真结果表明，内部屏蔽隔热保温方式既能满足进气保温和升温速率要求，又能降低疲劳损伤和蠕变损伤，满足高温高压燃烧室试验器使用的长寿命要求。

关键词：大涵道涡扇发动机高温高压燃烧室试验器法兰保温疲劳蠕变

体育赛事直播画面法律保护的适用困境与纾解路径——基于31个案例的实证分析

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武汉体育学院学报 2024年第6期58卷 41-48页

作者：袁宛琪胡神松武汉理工大学法学与人文社会学院湖北武汉430079

体育赛事直播已成为我国体育产业的重要组成部分,但其现有的法律保护路径仍不完善。综合运用文献资料、案例分析等方法,梳理2012-2023年31起体育赛事直播画面侵权案例后发现:由于相关权益性质不明,现有法律框架下著作权法、反不正当竞... 详细信息

体育赛事直播已成为我国体育产业的重要组成部分,但其现有的法律保护路径仍不完善。综合运用文献资料、案例分析等方法,梳理2012-2023年31起体育赛事直播画面侵权案例后发现:由于相关权益性质不明,现有法律框架下著作权法、反不正当竞争法以及体育法等相关法律法规对体育赛事直播画面保护出现距离性,受害人通常难以实现权利救济。研究总结了当前体育赛事直播画面纠纷处理过程中在体育赛事直播画面定性、权利主体认定、权益保护法律适用三方面的现存困境。据此提出纾解路径,即立法将体育赛事直播画面定义为“实时数据集合”,并将其纳入“新型知识产权”客体范畴;扩大广播组织的定义,使其涵盖网络广播组织;在《体育法》中创设“体育赛事视听信息权”。

关键词：体育赛事直播画面体育赛事视听传播权体育法新型知识产权实时数据集合

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全球视野与文化自主性——“无问西东2023:中国当代艺术学术研究展”述评

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美术 2024年第8期 36-41,F0004页

作者：马琳袁小力上海大学上海美术学院中华艺术宫(上海美术馆)

“无问西东2023”以“中国当代艺术学术研究展”为主题,通过52位国内外艺术家之间的作品交流,展示了东西方艺术的相互影响与融合。本文通过论述中国美术的现代化进程,深入分析了该展的策展理念。从东西方文化艺术交流的视角,分析了展览... 详细信息

“无问西东2023”以“中国当代艺术学术研究展”为主题,通过52位国内外艺术家之间的作品交流,展示了东西方艺术的相互影响与融合。本文通过论述中国美术的现代化进程,深入分析了该展的策展理念。从东西方文化艺术交流的视角,分析了展览叙事结构和对话的特征,通过展示中国当代艺术的多样性,强调了在全球化背景下文化自主性。

关键词：无问西东中国当代艺术文化自主性美术交流

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基于深度多先验学习的水下图像增强模型

激光与光电子学进展 2024年

作者：欧阳黄建峰袁容成都大学机械工程学院

水下图像作为海洋信息的重要载体，高质量且清晰的水下图像是海洋资源勘探和海洋安全监测等一系列水下作业任务的重要保证。因受光照选择性吸收、散射等因素影响，水下图像会出现质量退化。鉴于此，提出一种基于深度多先验学习的水下图... 详细信息

水下图像作为海洋信息的重要载体，高质量且清晰的水下图像是海洋资源勘探和海洋安全监测等一系列水下作业任务的重要保证。因受光照选择性吸收、散射等因素影响，水下图像会出现质量退化。鉴于此，提出一种基于深度多先验学习的水下图像增强网络模型。首先，在水下光学成像物理模型先验的指导下获得四个水下图像的变体，采用包含五个U-Net网络结构的单独特征处理模块，学习得到五个私有特征图；然后，抽取每个U-Net网络结构的上采样特征图，通过联合特征处理模块，学习得到一个公有特征图；最后，利用特征融合模块，将私有特征图和公有特征图进行统一表征，生成增强后的水下图像。实验结果表明，与其它多种水下图像增强网络模型相比，所提出的模型对水下图像质量的增强更具有效性，在PSNR、SSIM、UIQM、BRISQUE、NIQE、PIQE、UCIQE和CCF等多个质量评价指标上均获得了优异的性能。

关键词：水下图像增强深度学习多先验信息联合特征处理

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航空发动机转子非稳态振动分量提取方法

航空学报 2024年第3期45卷 128-142页

作者：肖袁冯坤胡明辉江志农北京化工大学高端压缩机及系统技术全国重点实验室北京100029 北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029 北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029

对发动机转子振动状态进行监测是提高发动机可靠性的重要方法之一。然而在实际运行与振动监测过程中发现,发动机转速变化快且转子振动分量微弱,其转子谐频振动分量难以实时跟踪提取。为解决这一问题,提出了基于稀疏谐波乘积谱及自适应Vo... 详细信息

对发动机转子振动状态进行监测是提高发动机可靠性的重要方法之一。然而在实际运行与振动监测过程中发现,发动机转速变化快且转子振动分量微弱,其转子谐频振动分量难以实时跟踪提取。为解决这一问题,提出了基于稀疏谐波乘积谱及自适应Vold-Kalman滤波的航空发动机转子振动分量提取方法。首先,分析了发动机机匣信号特性,通过机匣信号中叶片通过频率与转频的谐波关系,结合谐波乘积谱的思路,提出了一种快速计算发动机转频的方法,该方法无需准确的键相信息。其次,使用变步长迭代的方法最小化阶次谱残余误差,确定Vold-Kalman滤波器的最佳滤波参数,从而实现发动机转子谐频振动分量的准确提取。通过仿真数据验证了本方法在较大的噪声下仍能够很好地提取出机匣信号中微弱的转子振动分量,并与多种经典信号分解方法进行了对比。最后,对实际发动机信号进一步分析,针对发动机启停、加减速状态2种典型非稳态工况进行了计算并验证,证明了所提方法的优越性。

关键词：航空发动机谐波乘积谱 Vold-Kalman滤波非稳态振动转子

基于改进经验模态分解与BiLSTM神经网络的低矮房屋脉动风压时程预测

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湖南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：邱冶袁有明伞冰冰河海大学土木与交通学院

为解决风压测量中传感器数据间歇性缺失问题，提出基于改进经验模态分解算法（IEMD）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的结构表面风压时程预测方法.首先，采用基于软筛分停止准则的改进经验模态分解方法，将风压时程自适应地分解为多个... 详细信息

为解决风压测量中传感器数据间歇性缺失问题，提出基于改进经验模态分解算法（IEMD）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的结构表面风压时程预测方法.首先，采用基于软筛分停止准则的改进经验模态分解方法，将风压时程自适应地分解为多个固有模态函数，并通过样本熵对其进行重构获得子序列；其次，针对各子序列完成双向长短期记忆神经网络的构建、训练及预测，并利用贝叶斯优化算法对神经网络超参数进行优化；最后，基于低矮房屋风洞测压试验数据进行了风荷载预测，验证了学习模型的有效性.研究表明，与传统预测模型（多层感知器、BiLSTM）相比，基于改进经验模态分解与BiLSTM神经网络的预测模型具有较高的预测精度和计算效率，适用于高斯与非高斯风压信号预测.

关键词：低矮房屋风荷载深度学习双向LSTM 改进经验模态分解贝叶斯优化时程预测

DFA-ODENets:面向周期多阶段复杂系统的预测仿真框架

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工程科学学报 2024年第1期46卷 137-147页

作者：李潇睿宁春宇袁兆麟班晓娟北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了... 详细信息

部分复杂系统受内外部因素影响在运行时会呈现出周期性的阶段变化,且在不同阶段具有完全不同的动态特性.因此在使用数据驱动方法解决此类系统的预测和仿真问题时,使用单一结构模型难以准确地学习系统在不同阶段的动态特性.本研究提出了基于确定性有限状态机-常微分方程网络的预测仿真框架(DFA-ODENets),以建模周期多阶段系统.该模型由多个ODENet组成,每个ODENet能够从不规则采样的序列数据中学习系统在各个阶段内的动态特性.同时模型集成了基于确定性有限状态自动机思想的阶段转换预测器以实现模型预测时在不同阶段之间自动转换.最后,将DFA-ODENet框架应用于某计算中心制冷系统的预测仿真场景中.模型能够在给定系统运行过程中的服务器负载和环境温度下模拟系统运行过程,并对系统的制冷功率、进气口温度等主要输出变量进行预测.其中,对于制冷系统能耗预测的平均相对误差在5%以内.同时,利用制冷系统仿真模型优化了系统停止制冷时的温度设定值,通过仿真实验表明该优化最高可以节省18%的制冷能耗.

关键词：复杂系统建模周期多阶段系统神经常微分网络多输入多输出时间序列预测制冷系统能耗优化