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加快上海新材料与汽车产业协同发展的对策建议

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上海汽车 2024年第10期 1-4页

作者：王呵成上海市经济和信息化发展研究中心

当前,汽车产业已成为新一轮能源技术和产业革命的主要承载体,从全球范围看,以智能网联与节能低碳为主要特征的新能源汽车实现了快速增长,据中国汽车流通协会数据,2021-2023年。

关键词：产业协同发展汽车产业对策建议能源技术新能源汽车节能低碳产业革命汽车流通协会

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破域:数字时代的媒介论

中国社会科学 2024年第6期 143-161,207页

作者：孙玮复旦大学信息与传播研究中心上海200433

人类凭借媒介技术不断实现肉身主体的外化,是文明演进的持续性过程。当前急速崛起的软件代码技术打通了人与机器,创造了人-机合-的新型主体,以及人-机互嵌的社会系统,从而引发人类文明的更新。旨在超越中介化理论的破域一元媒介论认为,... 详细信息

人类凭借媒介技术不断实现肉身主体的外化,是文明演进的持续性过程。当前急速崛起的软件代码技术打通了人与机器,创造了人-机合-的新型主体,以及人-机互嵌的社会系统,从而引发人类文明的更新。旨在超越中介化理论的破域一元媒介论认为,媒介即破域,媒介经由打通有机物人类肉身与无机物机器的两元区隔,将人与环境(自然物、人造物)构造为连接、转换、生成的动态整体系统,媒介性就是这个一体化系统的抽象运作机制及过程。当前人工智能媒介实施的人类主体性破域,正引发人类社会一系列重大问题,亟待学术界关注。

关键词：破域数字技术媒介性人工智能媒介

基于数据增强和损失平衡的机电领域命名实体识别

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计算机工程与应用 2024年

作者：林娜岳希唐聃成都信息工程大学软件工程学院四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心

机电领域命名实体识别是机电创新设计信息检索最基础的过程。目前命名实体识别任务的数据在机电领域较少，且大部分存在不平衡问题。通过构建机电领域命名实体识别数据集，根据数据集文本结构特点设计多维数据增强方法，并提出基于改进l... 详细信息

机电领域命名实体识别是机电创新设计信息检索最基础的过程。目前命名实体识别任务的数据在机电领域较少，且大部分存在不平衡问题。通过构建机电领域命名实体识别数据集，根据数据集文本结构特点设计多维数据增强方法，并提出基于改进loss的命名实体识别模型BERT-BiGRU-CRF（BL）。首先对互联网机电领域文本语料进行爬取并进行标注构成机电领域命名实体识别数据集；然后根据不同方式对数据集的影响从同类实体替换、同义词替换、语料裁减和语料拼接四个方面进行多维数据增强后按一定比例进行数据扩充增加数据丰富度；最后针对数据集数据不平衡问题设计使用Weigh loss平衡focal loss 与CRF loss权重的模型，该模型首先采用BERT进行词向量编码，然后利用BiGRU完成文本向量的特征提取，最后使用CRF进行标签约束与解码。经实验证明，多维数据增强方法对模型效果有显著提升，并且经过改进的模型在原始和增强后数据集上表现均为最优，F1值分别为78.23%和83.3%。

关键词：机电领域命名实体识别数据增强 focal loss Weigh loss

智慧作业赋能基础教育减负增效:逻辑机理与实践路径

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现代中小学教育 2024年第8期40卷 1-5,19页

作者：温小勇高映霞黄燕赣南师范大学教育信息化研究中心江西赣州341000 赣州市章江路小学江西赣州341000

智慧作业作为新型的作业形态,为赋能基础教育减负增效提供了新动能。在深度把握智慧作业内在意蕴的基础上,从智慧作业提升管理智能化、促进教学精准化、助力学习个性化以及推动评价多维化等角度阐释其赋能基础教育减负增效的逻辑机理。... 详细信息

智慧作业作为新型的作业形态,为赋能基础教育减负增效提供了新动能。在深度把握智慧作业内在意蕴的基础上,从智慧作业提升管理智能化、促进教学精准化、助力学习个性化以及推动评价多维化等角度阐释其赋能基础教育减负增效的逻辑机理。并提出具体实践路径:全链贯通,创设智慧作业“课前—课中—课后”融合应用场景;协同共治,构建多元主体参与的智慧作业运行模式;点面相促,撬动教育数字化转型和优化学校智慧教育生态系统。

关键词：智慧作业基础教育减负增效

基于可编辑区块链的农产品供应链追溯高效存储查询模型

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农业工程学报 2024年第16期40卷 143-152页

作者：陈枫赵春江杨信廷罗娜徐大明孙传恒沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097

基于区块链的农产品追溯系统可有效解决农产品追溯的信任问题。然而,区块链的不可篡改性和全冗余存储导致了区块链节点存储数据量的持续增加,提高了区块链设备的门槛,限制了农产品区块链追溯系统的大规模落地应用。针对农产品区块链追... 详细信息

基于区块链的农产品追溯系统可有效解决农产品追溯的信任问题。然而,区块链的不可篡改性和全冗余存储导致了区块链节点存储数据量的持续增加,提高了区块链设备的门槛,限制了农产品区块链追溯系统的大规模落地应用。针对农产品区块链追溯系统的高存储量问题,该研究提出了一种基于可编辑区块链的农产品供应链追溯高效存储查询模型。首先,针对农产品追溯数据的周期特性,总结了农产品供应链追溯信息生命周期。其次,通过卸载超出生命周期的追溯数据降低数据存储量,研究农产品可编辑区块链存储模型。最后,通过计数布隆过滤器降低了农产品可编辑区块链数据卸载后假阳率高的问题,提高了农产品可编辑区块链追溯系统的查询效率。试验结果表明,在系统运行60个月时,模型的存储量为传统农产品区块链追溯系统的48.70%。当区块数据量为1 000条,数据卸载量为30%时,模型的假阳率较传统模型下降了21个百分点,数据查询效率提高了19.02%。该研究为农产品区块链追溯系统的规模化落地应用提供了解决方案。

关键词：区块链农产品追溯存储高效查询

面向不平衡医疗数据的多阶段混合特征选择算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：刘佳璇李代伟任李娟张海清陈金京杨瑞成都信息工程大学软件工程学院四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心

为解决医疗数据中存在的特征高维和类别不平衡问题，在基于简单、快速和有效高维特征选择算法SFE(Simple， Fast and Effective high-dimensional feature selection)的基础上，提出了一种面向不平衡医疗数据的多阶段混合特征选择算法HF... 详细信息

为解决医疗数据中存在的特征高维和类别不平衡问题，在基于简单、快速和有效高维特征选择算法SFE(Simple， Fast and Effective high-dimensional feature selection)的基础上，提出了一种面向不平衡医疗数据的多阶段混合特征选择算法HFSIM(Hybrid Feature Selection for Imbalanced Medical data)。HFSIM算法采用改进的自适应边界SMOTE过采样技术，生成符合边界条件的新少数类实例以解决医学数据中类不平衡问题。同时，为了改善搜索空间多样性不足的问题，优化了SFE算法中的非选择操作符率参数UR(Unselected Rate)，有效避免了算法过早收敛及易陷入局部最优的问题。最后将过滤式Fisher Score方法与优化UR参数后的算法有效结合，使算法能以较低的计算成本获得较好寻优能力。经实验验证，相比于SFE算法，HFSIM算法在Ovarian数据集上准确率达到99.67%，提升了2.11%，G-means和F1分别提升了5.13%和2.30%。此外，通过对比特征数量和运行时间，证明了HFSIM算法既保证算法精度又有效降低了计算成本。

关键词：高维不平衡特征选择多阶段混合医疗数据

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中国新型工业化发展战略布局特点与路径选择

学习与探索 2024年第9期 116-124页

作者：黄瑶北京航空航天大学马克思主义学院工业和信息化部党的政治建设研究中心秘书处

新型工业化是中国式现代化的重要支撑,社会主义制度和市场经济结合是中国新型工业化的内在要求,“创新—产业—人才”协同能够加快中国新型工业化进程。中国式现代化推进中国新型工业化战略布局:产业上避免企业进入经验曲线壁垒,经济上... 详细信息

新型工业化是中国式现代化的重要支撑,社会主义制度和市场经济结合是中国新型工业化的内在要求,“创新—产业—人才”协同能够加快中国新型工业化进程。中国式现代化推进中国新型工业化战略布局:产业上避免企业进入经验曲线壁垒,经济上促进“零和”博弈向“共赢”共享转换,国家推进战略合作发展高地形成。中国新型工业化发展战略的路径包括:深化供给侧改革,推进产业结构升级;促进政府角色转型,建立需求管理型政府;根植文化自信理念,加速“创新—产业—人才”对接。

关键词：中国式现代化新型工业化产业结构

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融合Transformer和CNN的轻量级人脸识别算法

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 96-104页

作者：李明党青霞武汉纺织大学湖北省服装信息化工程技术研究中心武汉430200 武汉纺织大学湖北省数字化纺织装备重点实验室武汉430200

随着深度学习的发展,卷积神经网络通过堆叠卷积层逐步扩大感受野以融合局部特征的方式已经成为人脸识别(FR)的主流方法,但这种方法存在因忽略人脸全局语义信息和缺乏对人脸重点特征信息的关注造成识别准确率不高,以及大参数量层数的堆... 详细信息

随着深度学习的发展,卷积神经网络通过堆叠卷积层逐步扩大感受野以融合局部特征的方式已经成为人脸识别(FR)的主流方法,但这种方法存在因忽略人脸全局语义信息和缺乏对人脸重点特征信息的关注造成识别准确率不高,以及大参数量层数的堆叠导致网络难以部署于资源受限设备的问题。因此提出一种融合Transformer和CNN的极其轻量级FR算法gcsamTfaceNet。使用深度可分离卷积构建主干网络以降低算法的参数量;引入通道-空间注意力机制,从通道和空间两个域最优化选择特征以提高对人脸重点区域的关注度;在此基础上,融合Transformer模块以捕获特征图的全局语义信息,克服卷积神经网络在长距离语义依赖性建模方面的局限性,提高算法的全局特征感知能力。参数量仅为6.5×10^(5)的gcsamTfaceNet在9个验证集(LFW、CA-LFW、CP-LFW、CFP-FP、CFP-FF、AgeDB-30、VGG2-FP、IJB-B以及IJB-C)上实验评估,分别取得99.67%、95.60%、89.32%、93.67%、99.65%、96.35%、93.36%、89.43%和91.38%的平均准确率,达到参数量和性能之间较好的权衡。

关键词：轻量级人脸识别卷积神经网络 Transformer 注意力机制

基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 337-345页

作者：刘潭朱洪锐袁青云王永刚张大鹏丁小明沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866 辽宁省农业信息化工程技术研究中心沈阳110866 农业农村部规划设计研究院北京100125

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模... 详细信息

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。

关键词：温室番茄光合速率预测极限学习机高斯过程回归多模型融合

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