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基于多模态关系建模的三维形状识别方法

软件学报 2024年第5期35卷 2208-2219页

作者：陈浩楠朱映映赵骏骐田奇深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 华为技术有限公司广东深圳518172

为了充分利用点云和多视图两种模态数据之间的局部空间关系以进一步提高三维形状识别精度,提出一个基于多模态关系的三维形状识别网络,首先设计多模态关系模块(multimodal relation module,MRM),该模块可以提取任意一个点云的局部特征... 详细信息

为了充分利用点云和多视图两种模态数据之间的局部空间关系以进一步提高三维形状识别精度,提出一个基于多模态关系的三维形状识别网络,首先设计多模态关系模块(multimodal relation module,MRM),该模块可以提取任意一个点云的局部特征和一个多视图的局部特征之间的关系信息,以得到对应的关系特征.然后,采用由最大池化和广义平均池化组成的级联池化对关系特征张量进行处理,得到全局关系特征.多模态关系模块分为两种类型,分别输出点-视图关系特征和视图-点关系特征.提出的门控模块采用自注意力机制来发现特征内部的关联信息,从而将聚合得到的全局特征进行加权来实现对冗余信息的抑制.详尽的实验表明多模态关系模块可以使网络获得更优的表征能力;门控模块可以让最终的全局特征更具判别力,提升检索任务的性能.所提网络在三维形状识别标准数据集ModelNet40和ModelNet10上分别取得了93.8%和95.0%的分类准确率以及90.5%和93.4%的平均检索精度,在同类工作中处于先进水平.

关键词：三维形状识别关系建模多模态学习

荣光闪闪心向党——八旬老兵蒲德禄学雷锋讲英模纪事

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雷锋 2024年第16期 66-69页

作者：高猛(文/图) 郭连怀(文/图) 不详

在部队他被树为学雷锋标兵,多次立功受嘉奖;转业到地方他勤奋敬业,多次被评为优秀共产党员、先进工作者等;退休后他不忘初心,一颗忠心永向党,像雷锋一样走到哪里把好事做到哪里,用自己的真情实感学雷锋、讲英模,他就是退役老兵蒲德禄。

关键词：不忘初心学雷锋德禄英模立功勤奋敬业优秀共产党员真情实感

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抗氧化和紫外吸收剂对皮革加脂剂的影响

西部皮革 2024年第4期46卷 3-6页

作者：郭连娣沈扬科凯精细化工(上海)有限公司

文章着重研究了添加抗氧化和紫外吸收组份后，它们对皮革加脂剂外观及性能产生的影响。通过在皮革加脂剂中添加不同类型的市售抗氧化剂及紫外吸收剂作为功能组份，研究其对皮革加脂剂外观及整理后皮革性能的影响，提出最佳产业化应用的... 详细信息

文章着重研究了添加抗氧化和紫外吸收组份后，它们对皮革加脂剂外观及性能产生的影响。通过在皮革加脂剂中添加不同类型的市售抗氧化剂及紫外吸收剂作为功能组份，研究其对皮革加脂剂外观及整理后皮革性能的影响，提出最佳产业化应用的策略，为皮革制造企业提供技术支持。

关键词：抗氧化皮革加脂剂皮革紫外吸收

感知算法控制与短视频生产者创新行为选择的关系研究——基于网络社会资本的调节作用

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新闻记者 2024年第10期 96-112页

作者：王亚楠宋浩凯徐铎李孜骐华东政法大学传播学院上海市闵行区吴泾镇人民政府党政办

本研究探讨算法技术在短视频平台的应用及其导致的内容同质化和创意标准化问题。我们将短视频生产者的创新行为分为探索式灵韵创新和利用式模仿创新，并以449名内容生产者为样本进行实证分析，构建感知算法控制影响创新行为选择的理论... 详细信息

本研究探讨算法技术在短视频平台的应用及其导致的内容同质化和创意标准化问题。我们将短视频生产者的创新行为分为探索式灵韵创新和利用式模仿创新，并以449名内容生产者为样本进行实证分析，构建感知算法控制影响创新行为选择的理论机制。结果显示：（1）感知算法控制强度越高，短视频生产者越倾向于选择利用式创新；（2）在算法环境中，生产者与消费者之间的网络社会资本通过增强信任、降低创新压力和认知成本，提升了生产者选择探索式创新的概率；（3）创作收入占比越大，算法控制对探索式创新的负向影响增强，而对利用式创新的正向影响增强。受雇于MCN机构的“组织化”短视频生产者更倾向于在算法引导下选择利用式创新，以满足高效生产需求。本文为理解算法控制下短视频生产者的创新行为提供了实证基础，并对短视频创作者在AIGC时代构建差异化内容生产竞争力提出了理论启示。

关键词：短视频生产者算法控制双元创新网络社会资本

质量敏感度信息、垂直差异化竞争与信息保护政策的福利影响——数字经济时代双寡头模型再探

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 15-28页

作者：连增甘朗郑捷北京外国语大学国际商学院北京100089 山东大学经济研究院济南250100

数字经济时代,反垄断问题与信息保护问题交叉重叠,向公共政策的制定和落实提出巨大挑战.本文在产品质量存在垂直差异且消费者对不同产品的质量敏感度具有负相关性的市场条件下构建双寡头模型,探究不同强度的信息保护政策对寡头厂商的定... 详细信息

数字经济时代,反垄断问题与信息保护问题交叉重叠,向公共政策的制定和落实提出巨大挑战.本文在产品质量存在垂直差异且消费者对不同产品的质量敏感度具有负相关性的市场条件下构建双寡头模型,探究不同强度的信息保护政策对寡头厂商的定价策略与消费者决策的影响,并在此基础上从福利指标的角度分析信息保护政策的具体效应.研究结论表明,对于消费者质量敏感度呈跨产品负相关分布的市场,强信息保护政策会带来社会福利的无谓损失,弱信息保护政策和不实行信息保护并不会带来社会福利的减损,原因在于信息通过促进竞争的方式削弱了寡头厂商的垄断力量.同时,在产品特征不同的情况下,强保护政策和弱保护政策对消费者剩余和厂商利润的影响并不相同,原因在于信息资源介入市场将会带来“垄断效应”和“竞争效应”,这两种效应互相博弈抗衡,使市场呈现出不同的福利分配格局.本文结论对推进我国反垄断与信息保护工作的走深走实具有一定的政策启示.

关键词：反垄断信息保护政策效应质量敏感度垂直差异化

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一种态制备误差容忍的量子数字签名协议

物理学报 2024年第2期73卷 69-75页

作者：马洛嘉丁华建陈子骐张春辉王琴南京邮电大学量子信息技术研究所南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网教育部重点实验室南京210003

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QD... 详细信息

量子数字签名(quantum digital signature,QDS)能够以信息论安全保证签名消息的不可伪造性、不可否认性和可转移性,近年来备受关注与研究.其中,利用正交编码方式提出的信息论安全的实用化QDS协议,成为目前QDS研究的主流范式.然而,现有QDS理论和实验都忽视了态制备过程中由于调制器件的不完美性可能引入调制误差.本文针对此问题提出态制备误差容忍的QDS协议.仿真结果表明,相比原来的QDS协议,本协议对态制备误差具有较好的容忍度,能实现更高的签名率和签名距离.另外,本协议在密钥产生阶段只需要制备3个量子态,降低了实验要求和难度.因此,本协议将对未来QDS的实际应用提供重要的参考价值.

关键词：量子数字签名态制备误差诱骗态

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敬业奉献,实现民族伟大复兴的精神基座

雷锋 2024年第13期 68-69页

作者：仝利伟郭连怀不详

毛泽东等老一辈革命家为雷锋同志题词60多年来,雷锋的名字早已家喻户晓,雷锋的故事早已深入人心。雷锋的模范行为体现出来的是热爱党、热爱祖国、热爱社会主义的崇高理想和信念,是服务人民、助人为乐的行动自觉和奉献精神,是干一行爱一... 详细信息

毛泽东等老一辈革命家为雷锋同志题词60多年来,雷锋的名字早已家喻户晓,雷锋的故事早已深入人心。雷锋的模范行为体现出来的是热爱党、热爱祖国、热爱社会主义的崇高理想和信念,是服务人民、助人为乐的行动自觉和奉献精神,是干一行爱一行、专一行精一行的敬业精神,是锐意进取、自强不息的创新精神,是艰苦奋斗、勤俭节约的创业精神。

关键词：模范行为热爱社会主义助人为乐勤俭节约热爱祖国干一行爱一行伟大复兴创业精神

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基于编码矩阵估计的极化码参数盲识别算法

系统工程与电子技术 2024年第9期46卷 3221-3230页

作者：张天骐杨宗方邹涵马焜然重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对当前极化码参数识别算法缺少对码字起点的识别以及识别信息位算法计算复杂的问题,提出一种基于编码矩阵估计的极化码参数盲识别算法。所提算法首先将截获的码字矩阵、相应码长下的克罗内克矩阵以及逆向重排矩阵相乘得到编码矩阵估计... 详细信息

针对当前极化码参数识别算法缺少对码字起点的识别以及识别信息位算法计算复杂的问题,提出一种基于编码矩阵估计的极化码参数盲识别算法。所提算法首先将截获的码字矩阵、相应码长下的克罗内克矩阵以及逆向重排矩阵相乘得到编码矩阵估计,然后通过编码矩阵的分布特征识别出码长和码字起点,最后使用训练好的卷积神经网络对极化码信息位以及冻结位进行识别。实验结果表明,所提方法不仅完成了码字起点的识别,而且在未知码字起点的情况下完成了对码长的识别,且码长的识别准确率优于现有算法,误比特率在0.19时,参数为(32,12)的极化码码长识别率仍然可以达到90%以上。

关键词：极化码参数盲识别编码估计矩阵神经网络

基于新信息准则与梅西算法的LSC-DSSS信号序列估计

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系统工程与电子技术 2024年

作者：张天骐吴仙越吴云戈李春运重庆邮电大学通信与信息工程学院

针对长短码直扩(long and short code direct sequence spread spectrum，LSC-DSSS)信号序列估计难题，在已知LSC-DSSS信号参数的条件下，提出一种基于新信息准则(novel information criterion，NIC)神经网络联合梅西算法的信号序列估... 详细信息

针对长短码直扩(long and short code direct sequence spread spectrum，LSC-DSSS)信号序列估计难题，在已知LSC-DSSS信号参数的条件下，提出一种基于新信息准则(novel information criterion，NIC)神经网络联合梅西算法的信号序列估计方法。输入LSC-DSSS信号进入NIC神经网络估计随机采样起点，再通过不断输入数据训练NIC神经网络权值向量。当网络收敛时，权值向量的符号值即为LSC-DSSS信号的复合码片段。使用延迟相乘，消除幅度模糊与短扩频码的影响。再利用梅西算法获得扰码的生成多项式。仿真实验表明，NIC神经网络较特征值分解法的抗噪声性能提高6 dB，同时较Hebbian神经网络所需学习组数减少50%。

关键词：新信息准则长短码估计梅西算法主子空间跟踪