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领域知识内嵌的电磁信号调制方式智能识别

北京航空航天大学学报 2024年

作者：赵宏佳张多纳鲁远耀丁文锐北京航空航天大学无人系统研究院北方工业大学信息学院

电磁环境日益复杂致使无线通信面临重大挑战，电磁信号调制识别作为认知无线电技术的关键环节意义深远。针对传统识别方法表征能力不足，深度学习方法适用性低、可解释性差的问题，本文结合两种方法的优点，提出领域知识内嵌的调制方式... 详细信息

电磁环境日益复杂致使无线通信面临重大挑战，电磁信号调制识别作为认知无线电技术的关键环节意义深远。针对传统识别方法表征能力不足，深度学习方法适用性低、可解释性差的问题，本文结合两种方法的优点，提出领域知识内嵌的调制方式智能识别方法。该方法将电磁信号高阶信息及频谱机制融入深度神经网络，提升分类性能及网络可解释程度。基于RML2018数据集，本文方法较ResNet调制识别正确率提升6.31％。

关键词：电磁特征深度神经网络调制方式识别无线通信

产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究

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西北工业大学学报（社会科学版） 2024年第1期 99-107页

作者：丁道勤北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院科技治理研究中心

生成式人工智能是一项变革性技术,具有高度颠覆性,将改变当前用户生活、工作和交流的方式,也引发出一些竞争法律问题。除了传统反垄断法律问题在生成式人工智能领域的体现外,生成式人工智能产业链的竞争法律问题表现为垄断结构的扼杀式... 详细信息

生成式人工智能是一项变革性技术,具有高度颠覆性,将改变当前用户生活、工作和交流的方式,也引发出一些竞争法律问题。除了传统反垄断法律问题在生成式人工智能领域的体现外,生成式人工智能产业链的竞争法律问题表现为垄断结构的扼杀式收购等行业并购和网络平台效应,训练数据的数据垄断、剥削性滥用,算法研发的生态系统封锁、竞业条款构成排他性行为,算力提供的算力封锁、歧视性待遇、自我优待,应用服务的搭售、捆绑销售、独家售卖、拒绝交易等排他性行为。传统竞争法监管框架都适用于生成式人工智能新业态,同时密切关注并对生成式人工智能等新业态的反竞争行为保持警惕。我国现有竞争法律规则体系仍然适用于生成式人工智能新技术新业态领域,针对新的竞争法问题,建议出台促进生成式人工智能技术和产业的充分竞争、创新发展政策,制定出台专门的《人工智能的反垄断指南》,竞争执法部门分场景、分环节重点关注生成式人工智能的潜在反竞争行为,司法机关适时总结典型司法案例,出台司法解释进行指导。

关键词：生成式人工智能产业链竞争法律问题竞争法监管对策建议

带高斯核的支持向量数据描述问题的高效积极集法

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计算机应用 2024年

作者：张奇业曾心蕊北京航空航天大学数学科学学院

针对积极集法求解支持向量数据描述(SVDD)问题时，在大规模数据场景下每次迭代计算量大、效率低的问题，设计了一种带高斯核的SVDD问题的高效积极集法(ASM-SVDD)。首先，利用SVDD对偶模型约束条件特殊性，每次迭代求解一个降维的等式约... 详细信息

针对积极集法求解支持向量数据描述(SVDD)问题时，在大规模数据场景下每次迭代计算量大、效率低的问题，设计了一种带高斯核的SVDD问题的高效积极集法(ASM-SVDD)。首先，利用SVDD对偶模型约束条件特殊性，每次迭代求解一个降维的等式约束问题。其次，通过矩阵操作实现积极集的更新，每次更新计算只与当前支持向量及单个样本点有关，极大降低计算量。另外，由于ASM-SVDD算法是传统积极集法的一种变体，应用积极集法理论得到该算法的有限终止性。最后，基于仿真和真实数据集，验证ASM-SVDD算法性能。结果表明随训练轮次增加，ASM-SVDD算法可以有效提升模型性能。与求解SVDD的快速增量算法FISVDD相比，ASM-SVDD算法在典型的低维高样本数据集shuttle上训练得到的目标函数值可减小25.9%，对支持向量的识别能力可提高10.0%。同时，该算法在不同数据集上的F1分数相比FISVDD均能提高，在超大规模数据集criteo上可提高0.07%。可见，ASM-SVDD算法在可以进行异常值检测的同时，训练得到的超球体更稳定，且对测试样本的判断准确率也更高，适用于大规模数据场景下的异常值检测。

关键词：支持向量数据描述二次规划积极集法异常值检测有限终止性

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考虑时频域性能指标的高超声速智能控制方法

宇航学报 2024年第4期45卷 603-612页

作者：安帅斌刘永臻张永亮刘君刘凯大连理工大学力学与航空航天学院大连116081 沈阳飞机设计研究所沈阳110034 北京动力机械研究所北京100074

针对高超声速飞行器在宽飞行包线、强气动不确定性条件下的姿态控制问题,提出了一种考虑系统时频域性能指标的智能最优控制方法。该方法分为离线与在线两部分:离线过程中,根据高超声速飞行器动力学模型与线性二次调节器(LQR)控制设计方... 详细信息

针对高超声速飞行器在宽飞行包线、强气动不确定性条件下的姿态控制问题,提出了一种考虑系统时频域性能指标的智能最优控制方法。该方法分为离线与在线两部分:离线过程中,根据高超声速飞行器动力学模型与线性二次调节器(LQR)控制设计方法,生成大量姿态控制仿真样本数据集,构建控制性能指标评价模型,筛选最优控制参数,建立以飞行状态与气动不确定性为输入,最优LQR控制参数为输出的神经网络映射关系;在线过程中,通过实时气动参数辨识,捕获高超声速飞行器气动不确定性,运用智能参数优化网络,使得在气动不确定性条件下,高超声速飞行器姿态控制仍为满足控制指标的最优控制参数。最后,通过仿真验证了本文提出的方法能够有效提高宽飞行包线、强不确定性情况下高超声速飞行器姿态控制的鲁棒性。

关键词：高超声速飞行器姿态控制深度神经网络最优控制

基于混合生命周期评价的我国绿色航空器碳排放比较研究

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推进技术 2024年第3期45卷 21-31页

作者：王泽王群伟王长波杨子彦南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京210016

为准确核算绿色航空器生命周期二氧化碳排放,并评估其减排效果,构建了将过程分析与投入产出分析相结合的混合生命周期评价模型,用于核算生物质能航空器、电动航空器以及氢能航空器的生命周期碳排放,并与传统航空器进行比较。结果发现,... 详细信息

为准确核算绿色航空器生命周期二氧化碳排放,并评估其减排效果,构建了将过程分析与投入产出分析相结合的混合生命周期评价模型,用于核算生物质能航空器、电动航空器以及氢能航空器的生命周期碳排放,并与传统航空器进行比较。结果发现,采用风电制氢驱动的航空器在全部绿色航空器中碳排放最低,仅为674.21 g/(t·km)。灰氢驱动的航空器碳排放最高,达到1 724.12 g/(t·km)。这说明燃料来源对航空器的“绿度”至关重要,若以化石能源制氢或发电驱动航空器,尽管运行过程不产生直接排放,但其排放却转移至上游产业链。总体上,绿色航空器减碳效果较好。与传统航空器相比,氢能航空器、生物燃料航空器和电动航空器可分别减少25%,20%和10%的二氧化碳排放。

关键词：航空碳排放绿色航空器可再生能源混合生命周期评价投入产出分析

Sora引发的媒介革命:中国AI面临的挑战与应对

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阅江学刊 2024年第3期16卷 93-100,174,175页

作者：何静董君亚北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院武汉大学新闻与传播学院

Sora的出现代表AIGC技术在视觉内容生成领域迈出的重要一步,其深远影响引发了社会各界对AI发展动向与社会效应的广泛思辨。于中国而言,Sora凸显国外AI技术先进的同时,亦暴露了中国在全球AI竞争中的技术创新短板。笔者以Sora的技术内核为... 详细信息

Sora的出现代表AIGC技术在视觉内容生成领域迈出的重要一步,其深远影响引发了社会各界对AI发展动向与社会效应的广泛思辨。于中国而言,Sora凸显国外AI技术先进的同时,亦暴露了中国在全球AI竞争中的技术创新短板。笔者以Sora的技术内核为本,探索其产生的广泛影响,进而解析其对中国AI领域造成的冲击与挑战,在此基础上提出一系列策略建议,包括技术创新层面实现自立自强、信息审查层面筑牢安全保障、赛道选择层面实现弯道超车以及法伦导向层面推动AI向善发展,以提升我国的国际科技话语权。

关键词： Sora AIGC 中国 AI 发展社会影响应对策略

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我国区域研究生教育竞争力水平测度及提升路径

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山东高等教育 2024年第2期12卷 25-30,90页

作者：于妍北京航空航天大学人文社会科学学院北京100191

基于钻石模型理论,采用***软件编码凝练研究生教育竞争力的关键要素,构建了包括5个维度、9项一级指标、15项二级指标的区域研究生教育竞争力评价指标体系。采用因子分析法对区域研究生教育竞争力进行实证分析,层次上将区域研究生教育竞... 详细信息

基于钻石模型理论,采用***软件编码凝练研究生教育竞争力的关键要素,构建了包括5个维度、9项一级指标、15项二级指标的区域研究生教育竞争力评价指标体系。采用因子分析法对区域研究生教育竞争力进行实证分析,层次上将区域研究生教育竞争力划分为竞争优势地区、竞争相对优势地区、竞争中等地区、竞争相对弱势地区以及竞争弱势地区等5个级别,类型上划分为内生驱动型、外需导向型、质量导向型、均衡发展型四类。最后基于评价结果,提出区域研究生教育发展的建议。

关键词：研究生教育区域竞争力内容分析法因子分析

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基于注意力特征融合的无人机检测算法研究

北京航空航天大学学报 2024年

作者：王尔申张宏轩徐嵩于腾丽雷虹季善斌沈阳航空航天大学民用航空学院沈阳航空航天大学航空宇航学院沈阳航空航天大学电子信息工程学院电磁环境效应航空科技重点研究室

针对背景与无人机颜色相似、目标遮挡重叠等复杂环境条件下，对无人机目标快速精准识别存在的问题，提出了一种改进的无人机检测算法STC-YOLOv5(Swin Transformer and CBAM-YOLOv5)。STC-YOLOv5的骨干特征提取网络采用Swin Transformer... 详细信息

针对背景与无人机颜色相似、目标遮挡重叠等复杂环境条件下，对无人机目标快速精准识别存在的问题，提出了一种改进的无人机检测算法STC-YOLOv5(Swin Transformer and CBAM-YOLOv5)。STC-YOLOv5的骨干特征提取网络采用Swin Transformer，以增强网络在复杂环境下的鲁棒性。在YOLOv5模型特征融合网络集成卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module，CBAM），以增强对无人机目标重要特征的关注并抑制不必要的特征关注。根据无人机的特点优化了损失函数，在CIOU(Complete-IOU)损失函数中引入了角度损失、距离损失和形状损失，从而提高了被遮挡无人机目标的识别准确率。在自主建立的无人机飞行数据集上进行实验验证，结果表明：改进的YOLOv5算法在无人机目标被部分遮挡情况下平均精度为92.98%、召回率为87.09%，相比于YOLOv5算法分别提高了2.88%、6.03%，能够在复杂环境下对无人机快速准确识别。

关键词：无人机目标检测 Swin Transformer 卷积注意力模块损失函数

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荷兰长期护理服务质量监管的经验与启示

中国医疗保险 2024年第8期 113-124页

作者：郑钧壕杨磊北京航空航天大学人文社会科学学院北京100083

目的:针对长期护理保险服务质量监管问题,本研究深入分析荷兰长期护理服务质量监管标准、过程和干预措施,为提升我国长期护理保险服务质量提供可借鉴经验。方法:运用文本分析法,整理荷兰长期护理服务质量监管的可借鉴措施与经验。结果:... 详细信息

目的:针对长期护理保险服务质量监管问题,本研究深入分析荷兰长期护理服务质量监管标准、过程和干预措施,为提升我国长期护理保险服务质量提供可借鉴经验。方法:运用文本分析法,整理荷兰长期护理服务质量监管的可借鉴措施与经验。结果:作为最早一批建立长期护理社会保险制度的国家,荷兰在为有护理需求的个体提供复杂多样的护理服务的同时,坚持以人为本的质量监管原则,建立多部门合作的护理服务提供者质量监管体系,设立公开透明且惩罚严苛的信息收集制度,制定系统性的质量监管干预措施。结论:长期护理服务质量监管对实现长期护理保险目标、管理长期护理服务资源和促进长期护理保险健康、可持续运营具有重要作用。借鉴荷兰长期护理服务质量监管经验,我国应建设以人为本的护理服务质量监管体系,重视护理服务提供者的管理水平,完善非正式护理服务体系,建设长期护理服务质量监管信息平台。

关键词：长期护理服务质量监管长期护理保险荷兰