可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。     

多重约束下智慧仓储机器人配置仿真优化研究

针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。     

考虑企业风险感知的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑企业风险感知的基础上，借鉴传染病模型(SIS)思想，将企业状态分为未发生风险有感知、未发生风险无感知和发生风险有感知3种。在此基础上构建了R&D网络风险传播的模型，并进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播存在稳定状态下的解，即风险传播阈值，该阈值是由企业的风险感知、风险恢复率以及企业间的合作紧密程度决定；考虑风险感知的R&D网络比未考虑风险感知的研发网络具有更高的鲁棒性；随着企业风险恢复概率的不断增大，风险在R&D网络的传播范围越小；企业的风险感知对风险传播速度与传播范围均具有负向影响。该研究成果对于提高R&D网络的抗风险能力具有重要意义。     

基于融资约束的投资时机与债务规模

研究了融资约束模式下的中小企业投资时机和融资规模。利用风险中性定价方法给出了公司债券、股权、公司价值和担保成本定价的显式解；确定了投资时机与债务规模的函数关系；解释了担保换股权融资模式的优势。数值分析结果表明：投资触发水平随融资规模先减后增呈U型变化；被担保的公司价值大于股权融资的公司价值。随着风险的增大，两价值之差越来越小。比较静态分析也表明，担保换股权使得公司价值增加，投资被加速。     

基于区块链的电子仓单可信存储技术

电子仓单是供应链物流流转过程中的重要凭证，电子仓单及其背后的仓储过程信息必须是可信且不可修改的，而传统数据库技术无法有效解决这一问题.针对仓储物流中物联网的特点，利用区块链技术设计了区块链系统以存储电子仓单及相关物联网信息的总体框架，并设计了基于信誉度的共识算法.基于Bitcoin源码设计了可以存储各种信息以及适合交易运算的底层区块存储系统，并且设计了可以交易电子仓单以及存储仓储信息的交易算法.实验证明了该系统的有效性和可行性.     

颠覆性技术促进产业转型升级的趋势与实践路径

新时代以来,中国社会的主要矛盾发生重大转变,产业结构的转型升级对于满足人民日益增长的美好生活需要、实现平衡充分的发展尤为重要。在中国共产党第十九次全国代表大会上,习近平总书记指出我国经济已由高速增长阶段发展到高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,产业的结构形态处于动态的、不断调整和优化之中。而颠覆性技术的研发应用,能够针对产业发展的"阿喀琉斯之踵",迅速改变一些产业行业现状,形成新的范式,进而升级产业链促进产业信息化和数据化、升级价值链促进产业融合化和规模化、升级创新链推动产业品质化高端化,对促进产业的转型升级有重要意义。     

Forecasting of electricity price through a functional prediction of sale and purchase curves

This work proposes a new approach for the prediction of the electricity price based on forecasting aggregated purchase and sale curves. The basic idea is to model the hourly purchase and the sale curves, to predict them and to find the intersection of the predicted curves in order to obtain the predicted equilibrium market price and volume. Modeling and forecasting of purchase and sale curves is performed by means of functional data analysis methods. More specifically, parametric (FAR) and nonparametric (NPFAR) functional autoregressive models are considered and compared to some benchmarks. An appealing feature of the functional approach is that, unlike other methods, it provides insights into the sale and purchase mechanism connected with the price and demand formation process and can therefore be used for the optimization of bidding strategies. An application to the Italian electricity market (IPEX) is also provided, showing that NPFAR models lead to a statistically significant improvement in the forecasting accuracy.     

Forecasting of dependence,market, and investment risks of a global index portfolio

This paper undertakes an in-sample and rolling-window comparative analysis of dependence, market, and portfolio investment risks on a 10-year global index portfolio of developed, emerging, and commodity markets. We draw our empirical results by fitting vine copulas (e.g., r-vines, c-vines, d-vines), IGARCH(1,1) RiskMetrics value-at-risk (VaR), and portfolio optimization methods based on risk measures such as the variance, conditional value-at-risk, conditional drawdown-at-risk, minimizing regret (Minimax), and mean absolute deviation. The empirical results indicate that all international indices tend to correlate strongly in the negative tail of the return distribution; however, emerging markets, relative to developed and commodity markets, exhibit greater dependence, market, and portfolio investment risks. The portfolio optimization shows a clear preference towards the gold commodity for investment, while Japan and Canada are found to have the highest and lowest market risk, respectively. The vine copula analysis identifies symmetry in the dependence dynamics of the global index portfolio modeled. Large VaR diversification benefits are produced at the 95% and 99% confidence levels by the modeled international index portfolio. The empirical results may appeal to international portfolio investors and risk managers for advanced portfolio management, hedging, and risk forecasting.     

中国与“一带一路”沿线部分国家的经济关系动态分析

GTAP(Global Trade Analysis Project)模型综合考虑了资本总量、资本流动、人口因素、国民生产总值等多项指标,可以用于各相关国的经济发展和经济合作互动关系分析.选用GTAP模型,分析了中国与一带一路沿线部分国家的经济互动关系.在西亚地区选择了沙特阿拉伯、以色列、伊朗、阿曼、阿联酋、科威特、伊拉克共7国,分别在降低关税20%和降低关税50%两种假设条件下展开实证分析.实证结果显示:在关税分别降低20%和50%两种假设条件下,中国和西亚诸国的GDP都有一定程度增加,各国之间进出口规模都有一定程度的扩大,这表明"一带一路"倡议对于沿线各国的经济发展和合作互动具有明显的促进作用.     

基于多模态融合技术的用户画像方法

针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题, 提出一种跨模态学习思想, 设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用 Stacking集成方法, 融合多种跨模态学习联合表示网络, 对相应的模型组合进行学习, 然后引入注意力机制, 使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数, 能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示, 从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明, 所提模型优于当前最好的基线方法。