考虑碳配额回购融资的再制造企业生产决策

以资金约束的再制造企业为研究对象，分析了碳配额回购融资下的再制造生产决策问题。分别建立了资金约束下有无碳配额回购融资的再制造生产决策模型，利用Kuhn-Tucker条件得到了不同情形下的最优解，并对两种情形下的最优解进行了比较；通过算例分析初始生产资金、消费者偏好和碳配额回购量对最优产量和利润的影响。研究表明：当初始生产资金较低时，再制造企业选择碳配额回购融资会提高新品产量和总产量；若消费者对再制造品的偏好较高，采取碳配额回购融资提高再制造企业的利润；随着碳配额回购量的提高，再制造企业的利润先提高后降低。另外，存在唯一的最优碳配额回购量使得利润最大。     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

智能支付工具消费者购买保险商品安全的监管

近年来智能支付势头强劲,但场景营销导致消费者有图方便的购买倾向,这也是目前智能平台纠纷事件形成的重要因素之一.研究通过对先进国家及地区开始要求保险业者要做到警示消费者谨慎在平台购买保险的安全规定的探讨,发现在智能支付场景营销的引诱下,消费者贪求方便购买习惯较不谨慎,建议政府在监管沙箱制度中设计测试深度学习的监管标准,以期让智能支付平台与保险公司充分认识其客户.     

春风动力:以数据链动生产

三十年创新发展,打造出一辆辆"大国铁骑"。以速度著称的春风动力,向智能未来驰骋,智能制造,让它如沐"春风"春风动力坚持研发先行,持续加大投入,多项领先技术填补国内空白,已成为专业高端动力装备的国际化品牌。春风动力高端动力装备"未来工厂",以数据链动生产,形成高度离散的高端装备行业,高度柔性的高效协同制造能力。"工厂大脑"实时掌控生产车间内的每一道工序,实现160多个作业单元协同调度.     

地级市以上公共图书馆新型智库建设研究

对地级市以上公共图书馆新型智库的建设进行了角色定位,分析了国内公共图书馆智库建设现状,包括其建设成效及建设过程中存在的不足之处,指出公共图书馆新型智库的建设应向创新型、决策型转变,并坚持正确的发展导向,依托国家公共文化事业的发展做大做强,为国家文化建设事业积极建言献策,充分发挥公共图书馆新型知识智囊团的作用.     

旅游数字足迹研究：热点与展望

在疫情蔓延、经济下行的背景下,开展旅游数字足迹研究,分析预测旅游消费行为,是推进旅游消费发展、推动国际国内经济"双循环"的重要基础工作.作为旅游信息化领域的新兴话题,旅游数字足迹是游客在通讯网络、互联网和物联网等泛在网络上留下的海量电子痕迹,真实反映了游客选择偏好和深层次的行为规律.国内外学者对这方面的研究已取得一定成果,但仍处于探索阶段.鉴于此,本研究辨析了旅游数字足迹的定义、类型和相关概念,阐明了旅游数字足迹的数据来源、特征和应用,分析了旅游数字足迹在游客人口特征、游客人格预测和游客行为分析领域的热点问题.最后,从理论体系构建、数据来源和预测方法精度等问题出发,对旅游数字足迹领域未来的研究方向进行了展望,为持续激发旅游消费潜力、推动旅游消费规模增长提供理论参考.     

考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

机器视觉的背景颜色对水稻种子图像分割的影响

在机器视觉识别水稻种子的发展过程中,背景颜色对水稻种子的图像分割直接影响着识别分析的准确性.采用4种不同的背景颜色进行图像采集,即将黑色、蓝色、绿色和红色涂在种子上,分析其图像识别效果,研究背景颜色对水稻种子图像分割的影响.利用LabVIEW软件实现图像处理,对水稻种子的长度、宽度等简单参数进行测量,根据水稻种子的实际长度和宽度计算不同背景色下的图像识别误差.研究发现,蓝色背景下种子长度和宽度的识别对比度更好,识别准确度更高.     

基于区块链和神经网络的威胁情报评估

共享威胁情报便于组织高效的应对威胁和部署防御计划．针对威胁情报在收集过程中出现的质量参差不齐、价值不高、容易过期等问题，通过评估情报厂商和共享平台提供的数据，基于制定的评估原则，提出了4个一级指标和11个二级指标，建立了威胁情报评估体系．所选的评估指标能够实现可计算化，其中一级指标包括信誉、时效性、贡献度和质量，研究的主要贡献在于，采用以太坊架构和智能合约设计了一级指标中的信誉系统，通过评分的更新实现了信誉评分的动态调整；区块链技术中的匿名和隐私方案保护了用户的隐私性，同时对于恶意用户也制定了相应的惩罚措施，具体过程是向区块链节点发起评分撤销请求，节点采用共识算法通过请求后给予不同程度的限制，改善了评估模型的公正合理性．此外，本研究构建了相关数据集，通过层次分析法(AHP)选取了4个权重较大的二级指标，并利用神经网络算法方法验证了评估模型的有效性和可操作性，精度达到92.59%，与实际值的相关系数达到0.9以上．最后将评估方法效果从实用性、代表性、动态性和可验证4个方面对比，指出所提出的评价方法在实用性和动态性上有明显优势，评估结果为高．