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创新产品的迭代产品定价问题研究

工业工程与管理 2024年第2期29卷 151-169页

作者：李锋梁倩盈华南理工大学工商管理学院广东广州510640

创新产品的快速迭代势必引起迭代产品“蚕食”上一代产品的市场。因此,企业的迭代产品定价不能仅考虑迭代产品的销售收益,而是必须以多代产品销售总收益最大为决策目标。此外,迭代产品的定价决策还必须考虑有限的产能和消费者购买过程... 详细信息

创新产品的快速迭代势必引起迭代产品“蚕食”上一代产品的市场。因此,企业的迭代产品定价不能仅考虑迭代产品的销售收益,而是必须以多代产品销售总收益最大为决策目标。此外,迭代产品的定价决策还必须考虑有限的产能和消费者购买过程中的各种行为因素。在这些因素的叠加影响下,此研究问题的建模和求解非常困难。因此,本文构建了研究问题的系统动力学模型,并通过模型仿真实现问题求解。在此基础上,继续深入分析了迭代产品的产能、市场总量、上市时间、产品广告和口碑营销努力等众多因素对企业定价决策和总收益的影响,给出了相应的管理启示。

关键词：迭代产品价格决策产能消费者行为系统动力学仿真

非线性加权各向异性全变分-高斯统计模型及其在低剂量CT图像重建中的应用

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非线性加权各向异性全变分-高斯统计模型及其在低剂量CT图像重建...

作者：李慧盈山东师范大学

学位级别：硕士

稀疏视图计算机断层扫描（CT）是低剂量CT的一种重要方式,通过跳过一些X线投影来减少医学成像中辐射暴露的负面影响.然而,由于违反了奈奎斯特/香农采样准则,重建的CT图像中存在严重的条纹伪影,可能会误导诊断.考虑到稀疏视图CT中反问题... 详细信息

稀疏视图计算机断层扫描（CT）是低剂量CT的一种重要方式,通过跳过一些X线投影来减少医学成像中辐射暴露的负面影响.然而,由于违反了奈奎斯特/香农采样准则,重建的CT图像中存在严重的条纹伪影,可能会误导诊断.考虑到稀疏视图CT中反问题的不适定性,为了重建医学上有意义的衰减图像,最小化由图像保真项和适当选择的正则化项组成的能量泛函在医学成像中广泛应用.本文提出了一种框约束下的非线性加权各向异性全变分（box-constrained NWATV）正则化方法,并利用交替方向乘子法（ADMM）最小化伴随最小二乘拟合的正则化项.通过Shepp-Logan模型、芬兰反问题协会提供的实际胡桃X射线投影和人体肺部图像验证了所提出的方法.实验结果表明,与现有的L/L正则化方法相比,该方法的重建速度明显加快.准确地说,中央处理器（CPU）时间减少了8倍以上.基于NWATV正则化方法,本文提出一种非线性加权各向异性全变分-高斯（NWATG）统计模型.NWATV先验能很好地捕捉函数中急剧的跳跃,并且高斯项保证了NWATG模型随维数增长的收敛性.选择合适的参考图像,NWATG模型可以在较少采样次数的条件下重建良好的边界.通过Shepp-Logan模型,胡桃和临床肺部图像验证了所提出方法的有效性.此外,本文还提出一种基于局部统计重建的混合模型,极大程度上减少了统计模型求解的时间,并提高了传统迭代方法的重建性能.通过Shepp-Logan模型验证了所提出的方法.与本文所提出的框约束下的NWATV正则化方法相比,该混合模型的重建性能明显提高.本文提出一种统计模型的参数选择方法,避免了全变分（TV）型先验归一化常数的复杂计算.

关键词：稀疏视图CT 框约束各向异性TV 正则化统计反问题

罗伯特·舒曼钢琴套曲《蝴蝶》艺术形象和演奏版本研究

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罗伯特·舒曼钢琴套曲《蝴蝶》艺术形象和演奏版本研究

作者：宁禄盈哈尔滨音乐学院

学位级别：硕士

罗伯特·舒曼是德国浪漫主义时期的指挥家、作曲家和音乐评论家,他一生中创作了许多体裁的音乐作品。舒曼因其父亲的职业自幼便受到文学艺术的熏陶,因此在他的音乐创作中充满了文学与音乐相融汇的内容。他首创了钢琴套曲这一体裁,并为... 详细信息

罗伯特·舒曼是德国浪漫主义时期的指挥家、作曲家和音乐评论家,他一生中创作了许多体裁的音乐作品。舒曼因其父亲的职业自幼便受到文学艺术的熏陶,因此在他的音乐创作中充满了文学与音乐相融汇的内容。他首创了钢琴套曲这一体裁,并为套曲中形象各异的独立小曲赋予了标题。尽管每首小曲在结构、速度、情绪等方面都有着独立的个性,但音乐始终围绕着一个主题而展开,音乐思想贯穿统一。本文以舒曼创作的第一首钢琴套曲《蝴蝶》为研究对象,结合文学内容了解人物关系,通过对人物的艺术塑造和演奏版本的研究进行相关分析阐述。全文主要分为三章,第一章简述作曲家舒曼及《蝴蝶》的创作背景和套曲内容。第二章中的第一部分针对套曲的曲式结构进行音乐本体分析,第二部分主要围绕主题人物进行音乐形象的分析。第三章进行了不同演奏版本的比较性研究,笔者选取了安德拉斯·席夫、弗拉基米尔·阿什肯纳齐和克劳迪奥·阿劳的演奏版本作为研究对象,在其演奏的速度、力度、情感处理等方面进行阐述,希望在优秀音乐家的演奏中吸取养分,从而更好的揭示作品的音乐内涵。

关键词：舒曼《蝴蝶》演奏版本比较

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从文冠果籽油中提取神经酸甲酯的工艺研究

从文冠果籽油中提取神经酸甲酯的工艺研究

作者：高盈玺北京化工大学

学位级别：硕士

神经酸具有修复受损神经纤维和促进神经细胞再生的能力,被广泛认为具有较高的药用价值。文冠果分布广泛,种仁含油率高,油脂中含有神经酸,是神经酸的有效植物来源之一,但目前仍缺乏从文冠果籽油提取高纯度神经酸的规模化工艺。本文以机... 详细信息

神经酸具有修复受损神经纤维和促进神经细胞再生的能力,被广泛认为具有较高的药用价值。文冠果分布广泛,种仁含油率高,油脂中含有神经酸,是神经酸的有效植物来源之一,但目前仍缺乏从文冠果籽油提取高纯度神经酸的规模化工艺。本文以机械压榨的文冠果籽油为原料,系统研究了从中分离神经酸甲酯的可规模化应用的提纯工艺。基于油品中神经酸与其他组分性质差异,开展了分子蒸馏、减压蒸馏、减压精馏、尿素包合等提纯工艺研究。经三级分子蒸馏,重组分中仍有较高含量的C16―C20脂肪酸残留,神经酸纯度仅能达到30.4%,且操作较为复杂,处理能力有限;在相同的操作条件下,减压精馏产品中神经酸甲酯的纯度和收率分别可达到29.5%和98.6%,均显著优于减压蒸馏,但减压精馏无法有效分离神经酸甲酯与木焦油酸甲酯;四级尿素包合结果显示,神经酸甲酯与木焦油酸甲酯在尿素中有显著的包和顺序差异,因此选择减压精馏法为初步分离工艺,尿素包合法作为深度提纯工艺。采用文冠果籽油经皂化后得到的混合脂肪酸甲酯为原料,根据不同组分的沸点和相对挥发度差异,通过两级减压精馏,成功获得了纯度超过80%的神经酸甲酯;为进一步分离与神经酸甲酯沸点相近的木焦油酸甲酯,建立了两级减压精馏―尿素包合联用工艺,最终获得了纯度为93.8%的神经酸甲酯;利用Aspen Plus软件进行了两级间歇精馏和连续精馏的模拟研究,验证了该工艺的可靠性,为未来的工业化生产提供了理论依据。

关键词：文冠果籽油神经酸甲酯提取减压精馏尿素包合

白藜芦醇纳米颗粒的制备及结合可溶性微针用于瘢痕疙瘩治疗

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白藜芦醇纳米颗粒的制备及结合可溶性微针用于瘢痕疙瘩治疗

作者：付燚盈吉林大学

学位级别：硕士

白藜芦醇是一种生物学功能丰富的多酚类化合物。除了多酚类化合物常见的功能外,还具有良好的抗纤维化活性。为克服白藜芦醇本身溶解性差、稳定性差、生物利用度低的局限,通常将其制备为纳米药物。瘢痕疙瘩是一种皮肤纤维化疾病,是病理... 详细信息

白藜芦醇是一种生物学功能丰富的多酚类化合物。除了多酚类化合物常见的功能外,还具有良好的抗纤维化活性。为克服白藜芦醇本身溶解性差、稳定性差、生物利用度低的局限,通常将其制备为纳米药物。瘢痕疙瘩是一种皮肤纤维化疾病,是病理性瘢痕的一种,且白藜芦醇已被证明对病理性瘢痕有一定的抑制作用。在对瘢痕疙瘩等皮肤疾病的治疗方法中,透皮给药系统是最直接有效的,而可溶性微针因其简单、高效被认为是透皮给药系统中的理想透皮增强方法之一。基于此,我们制备了白藜芦醇-聚乙烯吡咯烷酮纳米颗粒(RES-PVP NPs),并将其与可溶性微针这种透皮给药方式相结合,实现了对瘢痕疙瘩的抑制作用。在第二章中,我们基于白藜芦醇与聚乙烯吡咯烷酮之间的氢键、疏水相互作用、π-π堆积这三种超分子相互作用,制备了RES-PVP NPs,增强了白藜芦醇单体的溶解度。并可通过投料比例的改变,实现对产物粒径的调控。此外,产物对白藜芦醇的最高负载量接近50%。随后,我们将制备的RES-PVP NPs加载于透明质酸为基质的可溶性微针中,并且不会对颗粒本身的结构造成破坏。实验结果表明,载药微针具备良好的溶解性能及皮肤插入性能。在第三章中,我们通过细胞实验及动物实验验证了RES-PVP NPs及其与可溶性微针相结合后对瘢痕疙瘩的治疗效果。细胞实验结果表明,将RES-PVP NPs加载于可溶性微针后,不会影响人瘢痕疙瘩成纤维细胞(HKFs)对纳米药物的摄取。此外,纳米药物及载入微针的纳米药物均保留了白藜芦醇单体的抗纤维化活性,可抑制HKFs增殖、诱导HKFs凋亡、抑制HKFs平面迁移。在动物实验中,RES-PVP NPs无论是通过注射给药还是微针给药均取得了一定的对瘢痕疙瘩的抑制作用,且对小鼠没有造成不利的影响。综上所述,我们制备的RES-PVP NPs加载于透明质酸为基质的可溶性微针中,不会影响纳米颗粒本身的结构。且在体外及体内实验中,对瘢痕疙瘩均有一定的治疗效果。

关键词：白藜芦醇超分子纳米药物可溶性微针透皮治疗瘢痕疙瘩

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SHT科技公司技术创新战略研究

SHT科技公司技术创新战略研究

作者：蒙盈帆广西大学

学位级别：硕士

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面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

软件学报 2024年第1期35卷 87-117页

作者：杜雪盈刘名威沈立炜彭鑫复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海201203

作为人工智能的重要基石,知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识,极大程度解决了智能系统认知决策可解释性差的瓶颈问题,对智能系统的构建与应用起关键作用.随着知识图谱技术应用的不断深化,旨在解决图谱欠完整性问题的知... 详细信息

作为人工智能的重要基石,知识图谱能够从互联网海量数据中抽取并表达先验知识,极大程度解决了智能系统认知决策可解释性差的瓶颈问题,对智能系统的构建与应用起关键作用.随着知识图谱技术应用的不断深化,旨在解决图谱欠完整性问题的知识图谱补全工作迫在眉睫.链接预测是针对知识图谱中缺失的实体与关系进行预测的任务,是知识图谱构建与补全中不可或缺的一环.要充分挖掘知识图谱中的隐藏关系,利用海量的实体与关系进行计算,就需要将符号化表示的信息转换为数值形式,即进行知识图谱表示学习.基于此,面向链接预测的知识图谱表示学习成为知识图谱领域的研究热点.从链接预测与表示学习的基本概念出发,系统性地介绍面向链接预测的知识图谱表示学习方法最新研究进展.具体从知识表示形式、算法建模方式两种维度对研究进展进行详细论述.以知识表示形式的发展历程为线索,分别介绍二元关系、多元关系和超关系知识表示形式下链接预测任务的数学建模.基于表示学习建模方式,将现有方法细化为4类模型:平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型,并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型.在介绍链接预测的常用的数据集与评判标准基础上,分别对比分析二元关系、多元关系和超关系3类知识表示形式下,4类知识表示学习模型的链接预测效果,并从模型优化、知识表示形式和问题作用域3个方面展望未来发展趋势.

关键词：知识图谱表示学习链接预测多元关系超关系