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基于声誉的协同众包激励机制研究

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年第9期52卷 94-100页

作者：刘辉章闯李晓皖安徽工业大学计算机科学与技术学院

针对协同众包中的搭便车、不公平和不安全等问题，提出基于声誉的激励机制．该机制综合考虑成员的直接声誉和间接声誉评估其贡献，并利用区块链技术的透明性和不可篡改性存储声誉值，确保声誉数据的真实可靠．首先，采用高斯混合模型对... 详细信息

针对协同众包中的搭便车、不公平和不安全等问题，提出基于声誉的激励机制．该机制综合考虑成员的直接声誉和间接声誉评估其贡献，并利用区块链技术的透明性和不可篡改性存储声誉值，确保声誉数据的真实可靠．首先，采用高斯混合模型对成员任务完成的质量进行预测，并结合其历史声誉值来计算直接声誉值；然后，为了衡量每个成员在团队中的重要程度，采用聚集函数和PageRank算法．前者评估成员的局部影响力，后者衡量其全局影响力．基于成员在团队中的重要性区分度和执行任务的历史记录，分别计算成员在团队中的重要性及成员与其交互成员间的相似度对其间接声誉的影响权重，计算成员的间接声誉值．在此基础上，运用Shapley值实现收益分配的公平性，解决了成员搭便车问题．最后，基于实际数据集，将此激励机制与现有的报酬分配方法进行比较，验证其公平性和有效性．

关键词：协同众包激励机制区块链聚集函数高斯混合模型 Shapley值声誉

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大坝位移性态的多模型联合预警方法

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 280-290页

作者：姜振翔陈辉陈鲁皖南昌工程学院水利与生态工程学院江西南昌330099

传统方法采用单一的模型开展大坝位移性态预警,虚假警报频次较高。为提升预警结果的可靠性,提出多模型联合预警方法。以水位-温度-时效模型(hydraulic-season-time,HST)、自回归滑动平均模型(autoregressive moving average,ARMA)为研... 详细信息

传统方法采用单一的模型开展大坝位移性态预警,虚假警报频次较高。为提升预警结果的可靠性,提出多模型联合预警方法。以水位-温度-时效模型(hydraulic-season-time,HST)、自回归滑动平均模型(autoregressive moving average,ARMA)为研究对象,采用核密度估计探讨了两类模型残差的一维分布规律。在此基础上,对两类模型的联合残差进行了频率分析,发现了联合残差非尾部弱相关、尾部强相关的分布特征。采用Copula函数对HST-ARMA联合残差进行拟合,得到了联合分布函数,实现了大坝位移性态的多模型联合预警。算例表明,采用单一的HST模型或ARMA模型预警,受建模序列特征以及模型结构特征的影响,虚假警报发生率高达23.17%~27.94%。而采用HST-ARMA联合预警,能够充分结合各模型的优势,虚假警报发生率可降至0.00%~0.63%。多模型联合预警能够有效降低虚假警报的发生频次,预警结果能够更加真实地反映大坝位移性态,可为提升大坝安全管理水平提供参考。

关键词：大坝位移监控模型分布分析连接函数联合预警

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不确定环境下的农业剩余物供应链网络配置优化

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不确定环境下的农业剩余物供应链网络配置优化

作者：张皖中南林业科技大学

学位级别：硕士

我国是农业大国,随着农户生产水平和农业技术水平的提升,我国每年会产生大量的农作物秸秆、畜禽粪便、农膜等农业剩余物。大量农作物秸秆就地焚烧,畜禽粪便乱排乱放,造成了严重的环境污染以及资源的浪费。近年来,国家高度重视农业剩余... 详细信息

我国是农业大国,随着农户生产水平和农业技术水平的提升,我国每年会产生大量的农作物秸秆、畜禽粪便、农膜等农业剩余物。大量农作物秸秆就地焚烧,畜禽粪便乱排乱放,造成了严重的环境污染以及资源的浪费。近年来,国家高度重视农业剩余物的循环再利用工作,加快构建农业剩余物循环利用体系。为了保障农业剩余物的有效利用,农业剩余物供应链网络的配置优化显得十分重要。农业剩余物具有季节性和地域分散等特点,导致农业剩余物回收面临着供应不确定性的挑战。与此同时,广大消费者对农业剩余物相关产品的需求量也存在变化,使供应链网络运营存在诸多阻力。如何在保障农业剩余物回收企业利益的情况下配置供应链网络是决策者需要考虑的问题。因此,本文以农业剩余物供应链网络为主要研究对象,分析供应和需求不确定环境下农业剩余物供应链网络配置优化。本文在对农业剩余物、农业剩余物供应链网络理论阐述的基础上,分析了供应和需求不确定下的农业剩余物供应链网络配置优化问题。运用实物期权和期权博弈的方法,构建了单一主体和市场竞争两种模式下的最优配置规模和时机即临界值模型,并通过具体算例对不同情形下的最优策略对比分析。结果表明:(1)供应不确定环境下,市场竞争模式的最优策略优于单一主体无竞争模式下的最优决策,市场竞争模式下配置的供应链网络规模更大,能够有效促进农业剩余物的回收再利用。但是当不确定因素发生变动时,单一主体模式则更加稳定,当波动率变化范围在[0.06,0.12]时,单一主体模式配置规模以及供应量临界值的变化率为175.92%和89.59%,而市场竞争模式下的变化率为279.95%和158.29%。(2)从需求端的角度出发,发现在竞争环境下的最优结果也优于无竞争环境下的最优配置结果。在敏感性分析中进一步探索不确定因素的影响发现,单一主体与市场模式下的最优配置规模和需求临界值与需求量增长率和波动率成正比。随着需求不确定性的增加,最优决策值也随之增加。而无风险利率则与单一主体和市场竞争模式下的最优配置策略成反比,当建设周期固定时,无风险利率的增加会导致最优策略值的减少。对不确定环境下的农业剩余物供应链网络配置优化问题的设计,能够更好地考虑现实中供应和需求不确定的条件。因此,合理配置供应链网络的规模和时机可以有效地促进农业剩余物的回收利用,减少资源浪费,给农业剩余物的回收利用提供一些决策支持和帮助。

关键词：农业剩余物供应链网络配置优化实物期权

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北斗原子钟时变特性分析与钟差预报方法研究

北斗原子钟时变特性分析与钟差预报方法研究

作者：卢玉皖安徽理工大学

学位级别：硕士

基于分数阶模型和FOMICKF-FOUKF算法的锂电池SOC估计

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电源学报 2024年

作者：宋杨皖豪李昕安徽理工大学电气与信息工程学院

针对离线参数辨识方法只能辨识单一固定的参数而导致SOC估计不够准确，以及传统卡尔曼滤波算法对不同温度适应性差的问题，本文提出了分数阶多新息容积卡尔曼滤波联合分数阶无迹卡尔曼滤波（Fractional Order Multi-Innovation Cubature... 详细信息

针对离线参数辨识方法只能辨识单一固定的参数而导致SOC估计不够准确，以及传统卡尔曼滤波算法对不同温度适应性差的问题，本文提出了分数阶多新息容积卡尔曼滤波联合分数阶无迹卡尔曼滤波（Fractional Order Multi-Innovation Cubature Kalman Filter-Fractional Order Unscented Kalman Filter， FOMICKF-FOUKF）算法估计锂电池SOC。算法采用多时间尺度方法，在宏观时间尺度下以FOUKF进行在线参数辨识，在微观时间尺度下用FOMICKF估计SOC。不同算法其收敛能力不同，本文对多种算法做了收敛性对比实验。此外，在不同温度下，电池内部活性不同，要准确估计电池SOC较为困难，为了验证所提算法对不同温度的适应能力，分别在0℃、25℃和45℃温度下估计SOC。结果表明，FOMICKF-FOUKF双卡尔曼在线联合算法估计SOC精度高，收敛性好，对不同温度具有较好的适应性。

关键词：荷电状态估计分数阶多新息容积卡尔曼滤波联合估计

数字化赋能工业碳减排效应——基于全生命周期视角下探索性案例研究

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财会通讯 2024年第20期 89-96页

作者：简冠群鲁皖甘肃政法大学经济学院甘肃兰州730070

“双碳”背景下数字化如何赋能企业绿色转型实现节能减排已引起业界与学术界的关注,而其微观层面的内在驱动机理尚未厘清。文章基于全生命周期视角,采用纵向单案例研究方法对数字化赋能工业绿色升级并促进企业实现碳减排效果的阶段特征... 详细信息

“双碳”背景下数字化如何赋能企业绿色转型实现节能减排已引起业界与学术界的关注,而其微观层面的内在驱动机理尚未厘清。文章基于全生命周期视角,采用纵向单案例研究方法对数字化赋能工业绿色升级并促进企业实现碳减排效果的阶段特征与内在机理进行了深入研究。本研究揭示数字技术促进工业绿色转型降碳减排的内在机制,扩展和完善全生命周期理论研究情景和理论内涵,为数字经济背景下同类企业绿色转型升级及路径选择提供启示和借鉴。

关键词：数字化转型全生命周期视角碳减排扎根理论

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数字化转型赋能企业价值提升的研究 ——以海康威视为例

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数字化转型赋能企业价值提升的研究 ——以海康威视为例

作者：杨皖婷集美大学

学位级别：硕士

近年来,随着数字经济的蓬勃发展和产业改革的持续深入,物联网、大数据等数字技术不仅改变了人们的生活,更为企业的技术升级和产业转型提供了助力。对于传统制造业而言,数字技术既是机遇又是挑战。作为中国制造业的重要组成之一,安防行... 详细信息

近年来,随着数字经济的蓬勃发展和产业改革的持续深入,物联网、大数据等数字技术不仅改变了人们的生活,更为企业的技术升级和产业转型提供了助力。对于传统制造业而言,数字技术既是机遇又是挑战。作为中国制造业的重要组成之一,安防行业对于保障国家安全、全力搭建数字化可视化社会治安防控体系、维护人民人身安全等方面都起到了举足轻重的作用。但随着安防产品对数字技术的不断探索和深入,加之消费群体对安防产品需求日益多样化长尾化,安防企业亟需把握数字化浪潮全面转型,由内而外为企业研发数字产品、拓展数字版图提供内生保障和动力。与此同时,数字化转型同样引发学术界的热议浪潮。诸多国内外学者对数字化转型动因、作用效果等进行了实证研究,但针对安防企业数字化转型具体路径和对企业价值的影响效果的相关案例研究较少。因此,对具体企业进行案例分析,剖析其具体转型路径和作用效果存在必要性,能够为我国安防企业数字化转型提供参考价值,也对其他传统制造企业应用数字技术完成变革具有参考意义。本文以海康威视为例,首先,以文献研究法、案例研究法和对比分析法为主要研究方法,研读梳理国内外有关数字化转型、企业价值等内容的相关文献确定研究思路,结合相关理论为行文提供理论依据。其次,着重进行案例分析,对海康威视数字化转型的内外部动因进行简要分析;随后基于技术研发优化、产品服务升级和组织架构变革对转型具体路径展开论述并总结现阶段数字化转型存在的不足之处;最后重点以数字化转型对企业价值的短期影响和长期影响的作用效果展开分析,通过事件研究法研究转型对海康威视企业价值的短期影响,通过托宾Q值法研究转型对企业整体长期价值的影响,并从营运能力、盈利能力、创新能力和组织管理能力四个方面研究数字化转型对企业长期价值影响的具体表现。最终研究发现,海康威视数字化转型对企业短期价值、长期价值一定程度上均存在积极影响,从财务、非财务绩效方面均能提升企业价值。通过对海康威视数字化转型对企业价值影响的研究,本文得到如下启示:一是海康威视应持续深入数字化转型,持续利用数字技术提升企业价值;二是海康威视应持续推进供应链数字化体系建设,提升企业营运能力;三是海康威视应持续拓展产品边界,加大对创新业务的投入建设;四是行业应积极推动数字转型落地,加速产业高质量发展。

关键词：海康威视数字化转型企业价值

基于轻量级人体姿态估计网络的人体行为识别算法研究

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基于轻量级人体姿态估计网络的人体行为识别算法研究

作者：何皖韬广州大学

学位级别：硕士

人体行为识别是一种通过计算机视觉技术对人体动作进行识别和分类的方法。人体行为识别任务由人体姿态估计和人体行为分类两个任务构成。人体姿态估计任务从图像中获取人体的关键点信息,人体行为分类任务通过分析得到的关键点信息对人... 详细信息

人体行为识别是一种通过计算机视觉技术对人体动作进行识别和分类的方法。人体行为识别任务由人体姿态估计和人体行为分类两个任务构成。人体姿态估计任务从图像中获取人体的关键点信息,人体行为分类任务通过分析得到的关键点信息对人体行为进行识别和分类。人体姿态估计任务,直接决定了行为识别任务的性能高低。所以高效完成一个复杂的人体行为识别任务需要人体姿态估计模型具有强的表达能力和特征提取能力。当前,人体姿态估计任务仍然存在较多问题:(1)现有深层人体姿态估计网络参数庞大,算法难度高,影响了其在多种情景如嵌入式环境下的部署;(2)人体具备一定的灵活性和可塑性,所呈现出来的形态不唯一,从而影响网络精度。这些问题给人体姿态估计带来一定困难,如何在保持模型高精度的同时尽可能降低模型参数量是本文探讨的核心问题。本文提出基于轻量级网络Mobile Net V2的改进人体姿态估计网络LMFNet(LiteMulti-scale Fusion Network),在模型规模和精度之间进行权衡。使人体行为识别任务既能保持参数的轻量,又能显著提升模型精度。主要工作内容包括:(1)提出LMFNet网络,网络分为特征提取网络和多尺度融合回归网络。其中LMFNet在特征提取网络中采用Hard-Swish激活函数替换Mobile Net V2网络中的激活函数,降低模型的参数量和计算复杂度。在回归网络中用多尺度融合回归方式代替数百层的叠加,通过融合来自不同尺度的特征,获得更准确和可靠的空间信息,进一步提高模型的精度和鲁棒性。(2)提出基于人体姿态估计任务的人体行为分类网络。本文的人体行为分类网络通过直接将人体姿态估计网络输出的关键点坐标作为网络输入,降低了图片背景环境对分类任务的影响。

关键词：轻量级网络多尺度融合人体姿态估计人体行为识别

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珀尔斯坦绘画中的“身体”与“剧场性”研究

珀尔斯坦绘画中的“身体”与“剧场性”研究

作者：段皖宁海南师范大学

学位级别：硕士