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考虑政府补贴的绿色供应链创新努力策略研究

计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1889-1907页

作者：邢鹏周翠萍李超君辽宁大学商学院辽宁沈阳110136

为探讨不同政府补贴情形下绿色供应链创新努力最优决策问题,本研究构建由制造商主导,供应商和零售商组成的绿色供应链,供应商和制造商进行产品绿色创新努力,零售商进行定价。通过分析政府对供应商、制造商和消费者进行补贴的3种情形,分... 详细信息

为探讨不同政府补贴情形下绿色供应链创新努力最优决策问题,本研究构建由制造商主导,供应商和零售商组成的绿色供应链,供应商和制造商进行产品绿色创新努力,零售商进行定价。通过分析政府对供应商、制造商和消费者进行补贴的3种情形,分别构建绿色供应链成员的利润函数模型,运用博弈理论和逆向归纳法,优化得到不同补贴情形下各成员的最优决策和利润,并探讨了产品绿色水平敏感系数和政府补贴总额对绿色供应链最优策略及利润的影响。研究表明,当政府对供应商和制造商进行补贴时,可获得较高的产品绿色创新努力程度;当政府对消费者进行补贴时,可使供应商和制造商获利较多,而零售商则在政府对制造商进行补贴时盈利最高。

关键词：政府补贴绿色供应链绿色创新努力斯塔克尔伯格模型

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面向主从区块链的多级索引构建方法

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 799-807页

作者：王俊陆张桂月杜立宽李素陈廷伟辽宁大学信息学院沈阳110036

主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链... 详细信息

主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链的多级索引构建方法(multi-level index construction method for master-slave blockchain,MSMLI).首先,MSMLI引入权重矩阵,基于主链结构将整个主从区块链进行分片,并对各个分片进行权重赋值;其次,针对每个分片内的主区块链,提出基于跳跃一致性哈希的主链索引构建方法(master chain index construction method based on jump consistent Hash,JHMI),输入节点关键值和索引槽位数量,输出主链索引;最后,引入布隆过滤器,改进基于列的选择函数,对各个主区块对应的从属区块链构建2级复合索引.在3种约束条件和2类数据集上的实验结果表明,MSMLI对比现有方法,平均能够缩减9.28%的索引构建时间,提升12.07%的查询效率,同时降低24.4%的内存开销.

关键词：区块链索引分片跳跃一致性哈希改进布隆过滤器

加快建设金融强国:政策逻辑、内涵要求与中国改革路径优化

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金融经济学研究 2024年第1期39卷 33-49页

作者：郭洁薛玉飞辽宁大学法学院辽宁大学法学院私法研究中心

建设金融强国是新时代新阶段中共中央在金融领域的重大创举。从金融大国到金融强国的变迁,是中国经济崛起和金融业高质量发展的必然产物,更是中国特色社会主义事业的积极探索和创新成果。梳理加快建设金融强国的演变逻辑和现实动因发现... 详细信息

建设金融强国是新时代新阶段中共中央在金融领域的重大创举。从金融大国到金融强国的变迁,是中国经济崛起和金融业高质量发展的必然产物,更是中国特色社会主义事业的积极探索和创新成果。梳理加快建设金融强国的演变逻辑和现实动因发现,加快建设金融强国能够满足中国式现代化进程中的金融政策供给,有效防范和化解金融风险,在全球金融治理体系中建立起更加完善的中国特色金融体系。从中共中央对金融工作的集中统一领导的角度,论证加快建设金融强国的根本遵循,并从“人民性、市场化、国际化、科技化、普惠性、安全性”六大维度,阐释加快建设金融强国的内涵要求。为更好赋能中国式现代化建设,需要深度推动金融业高质量发展并增强保持金融稳定性的能力,应当从打造现代金融市场体系出发,营造良好货币金融环境,全面强化金融监管的前瞻性,防范化解金融风险。

关键词：金融强国金融改革国家金融行为经济高质量发展

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文档级事件抽取反向推理模型

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 122-129页

作者：纪婉婷马宇航鲁闻一王俊陆宋宝燕辽宁大学信息学院沈阳110036

事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件... 详细信息

事件抽取旨在从非结构化文本中检测事件类型并抽取事件要素。现有方法在处理文档级文本时仍存在局限性。这是因为文档级文本可能由多个事件组成,并且构成某一事件的事件要素通常分散在不同句子中。为应对上述挑战,提出了一种文档级事件抽取反向推理模型(reverse inference model for document-level event extraction,RIDEE)。基于无触发词的设计,将文档级事件抽取转化为候选事件要素抽取和事件触发推理两个子任务,并行式抽取事件要素并检测事件类型。此外,设计了一种用于存储历史事件的事件依赖池,使得模型在处理多事件文本时可以充分利用事件之间的依赖关系。公开数据集上的实验结果表明,与现有事件抽取模型相比,RIDEE在进行文档级事件抽取时具有更优的性能。

关键词：文档级事件抽取反向推理无触发词事件依赖池

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人工智能刑事主体地位的法哲学反思

社会科学家 2024年第2期 169-175页

作者：陶颖涂永前辽宁大学民生法治研究中心辽宁沈阳110036

人工智能技术不断进步引发了对人工智能刑事主体地位的激烈争辩。对人工智能刑事主体地位的肯定论观点应当站在法哲学视角进行本体论的考察、价值论的求证和方法论的反思。本体论层面,深度学习的人工智能不具有也不应被允许具有刑法上... 详细信息

人工智能技术不断进步引发了对人工智能刑事主体地位的激烈争辩。对人工智能刑事主体地位的肯定论观点应当站在法哲学视角进行本体论的考察、价值论的求证和方法论的反思。本体论层面,深度学习的人工智能不具有也不应被允许具有刑法上的自主性,其举动并非刑法上的“行为”,人工智能技术归根结底是算法的输出,缺乏生成“自由意志”的当然前景;价值论层面,人工智能因其不具有血肉之躯和独立财产不具有传统刑罚的受刑能力,对人工智能施加刑罚缺乏一般和特殊的预防效果,不符合刑罚目的,“控制决定责任原则”实际上否定了人工智能承担刑事责任的可能,其致害应由控制人工智能的自然人担责;方法论层面,单位的刑法主体地位源于拟制,其决策实际上是自然人的决策,与具有自主意志、能独立承担责任的人工智能不同,另外人工智能不具有独立的财产权,以单位为类比的论证缺乏逻辑上的妥适性。因此,对于人工智能刑事主体地位应予否定,人工智能致害的后果只能指向其背后的自然人。

关键词：人工智能刑事主体地位刑事责任辨认控制能力方法论

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基于直觉模糊知识量的图像噪声检测与去除

计算机科学与探索 2024年第2期18卷 439-452页

作者：郭凯红周永志吴峥张蕾辽宁大学信息学院沈阳110036

针对现有依赖于有缺陷的直觉模糊熵(IFE)理论的图像噪声检测算法的不足,引入最新知识测度(KM)理论及模型,提出一种基于直觉模糊知识量(IFAK)的图像噪声检测与去除方法。噪声检测阶段,基于直觉模糊最大知识量确定噪声图前景、背景最佳平... 详细信息

针对现有依赖于有缺陷的直觉模糊熵(IFE)理论的图像噪声检测算法的不足,引入最新知识测度(KM)理论及模型,提出一种基于直觉模糊知识量(IFAK)的图像噪声检测与去除方法。噪声检测阶段,基于直觉模糊最大知识量确定噪声图前景、背景最佳平均灰度值,据此构建噪声检测参数化模型,实现噪点及疑似噪点的概率标记,表现出优良的噪声检测能力。噪声去除阶段,利用噪声概率矩阵提出一种基于直觉模糊知识量及概率噪声的去噪模型,在有效去噪的同时,更好地保护图像边缘及非噪声极值像素的特征。对比实验针对标准数据集及经典测试图分别进行,实验结果表明,所提方法能够准确识别图像脉冲噪声,有效实现图像去噪,整体性能及表现优于同类其他算法,关键指标值PSNR提升14.81%,SSIM提升11.35%。将知识测度新理论应用于图像去噪中,取得优良的评价指标与视觉效果,同时也实现该理论在其他相关领域的创新应用。

关键词：知识测度直觉模糊集知识量脉冲噪声图像去噪

基于YOLO v8的轻量化安全帽佩戴检测算法

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计算机应用 2024年

作者：冯勇杨思卓徐红艳辽宁大学网络与信息安全学院辽宁大学信息学院

建筑、采矿、勘探等行业对生产环节的安全帽佩戴有着强制性规定，安全帽佩戴检测算法在上述行业得到广泛应用，但现有算法存在参数量大、复杂度高及实时性差等问题，为此，提出了一种基于YOLO v8(You Only Look Once v8)的轻量化安全帽... 详细信息

建筑、采矿、勘探等行业对生产环节的安全帽佩戴有着强制性规定，安全帽佩戴检测算法在上述行业得到广泛应用，但现有算法存在参数量大、复杂度高及实时性差等问题，为此，提出了一种基于YOLO v8(You Only Look Once v8)的轻量化安全帽佩戴检测算法YOLO v8-s-LE。首先设计了轻量化自适应权重下采样LAD(Light Adaptive-weight Downsampling)方法，相比原始YOLO v8算法，所提算法参数量和浮点计算量显著下降；然后使用高效多尺度卷积C2f＿EMC(C2f＿Efficient Multiscale Conv)方法，提取多尺度特征信息，有效增加了网络深度，使神经网络兼顾浅层和深层语义信息，进一步提高算法对特征信息的表达能力。实验结果表明，在公开数据集SHWD(Safety Helmet Wearing Dataset)上与YOLO v5、YOLO v7算法对比，所提算法参数量降低了77%、浮点计算量下降了73%、精确率达到92.6%，兼顾高检测性能和实时性要求，更适用于实际生产环境的部署与应用。

关键词： You Only Look Once v8 (YOLO v8) 安全帽佩戴检测轻量化多尺度卷积特征融合

文学对文化的阐释——韩少功《暗示》中的儒家哲学思想分析

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当代作家评论 2024年第1期 164-170页

作者：付筱娜邢达辽宁大学外国语学院辽宁大学新闻与传播学院

我们在韩少功的作品中可以经常看到他对中华传统文化的追寻,这与他以文学“寻根”的思想密切相关。“在韩少功的寻根文学宣言中,他认为:学有‘根’,文学之‘根’应深植于民族传统文化的土壤里,根不深,则叶难茂。在韩少功看来,贾平凹、... 详细信息

我们在韩少功的作品中可以经常看到他对中华传统文化的追寻,这与他以文学“寻根”的思想密切相关。“在韩少功的寻根文学宣言中,他认为:学有‘根’,文学之‘根’应深植于民族传统文化的土壤里,根不深,则叶难茂。在韩少功看来,贾平凹、李杭育、乌热尔图等人都在寻‘根’,都开始找到了‘根’。这大概不是出于一种廉价的恋旧情绪和地方观念,不是对方言歇后语之类浅薄的爱好;而是一种对民族的重新认识.

关键词：韩少功乌热尔图寻根文学李杭育贾平凹《暗示》民族传统文化中华传统文化

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融合双通道特征的中文短文本情感分类模型

计算机工程与应用 2024年

作者：臧洁鲁锦涛王妍李翔廖慧之辽宁大学信息学院

中文短文本具有特征稀疏、歧义多、信息不规范、文本情感丰富等特点，现有基于深度学习的中文短文本情感分类模型具有提取文本特征不充分和只注重语义信息而忽视句法信息的问题。针对上述问题提出融合双通道特征的中文短文本情感分类模... 详细信息

中文短文本具有特征稀疏、歧义多、信息不规范、文本情感丰富等特点，现有基于深度学习的中文短文本情感分类模型具有提取文本特征不充分和只注重语义信息而忽视句法信息的问题。针对上述问题提出融合双通道特征的中文短文本情感分类模型。首先，预训练模型得到动态词向量，赋予模型更丰富的语言特征和明确的句法信息。其次，双通道提取动态词向量的文本特征，上侧通道改进了DPCNN网络，提取文本丰富的长距离依赖关系；下侧通道建立双向长短期记忆网络各时间的字词特征和文本特征的多头自注意力关系，学习更加充分的文本特征，对分类结果较为关键的词汇给予更多的关注。最后，将双通道的特征信息拼接获得最终的文本表示。实验结果表明，该分类模型在ChnSentiCorp、微博评论和电商评论数据集的准确率分别能够达到96.54%、92.05%和94.3%，比对比模型准确率平均值高2.28%、2.44%和1.01%。融合双通道特征的中文短文本情感分类模型能有效提高文本分类准确率，为中文短文本情感分类提供了新的理论模型。

关键词：文本情感分类预训练模型深度学习注意力机制