城市治理数字化 “一网统管”智能处置道路积水

为了优化道路积水信息监测、强化监管联动部门协同、提高积水事件响应速度、提升积水应急处置效率,上海水务部门通过道路积水处置预报预警、感知发现、报警联动、抢险处置、反馈解除五大环节闭环管理,创新道路积水处置智能化应用,大大提升了防汛排水效率,为探索超大型城市数字化治理新模式起到了示范作用。     

安徽建筑大学本科线上教学现状统计分析研究

2020年,受新冠疫情影响,在教育部"停课不停教,停课不停学"的倡议下,线上教学成为高校的主要教学方式.对安徽建筑大学师生使用线上教学平台情况,以及使用超星学习通和直播平台开展线上教学过程中遇到的问题进行统计分析,结果发现,虽然各大平台都能"八仙过海,各显神通",但是大部分平台的功能却"尺有所短",如没有学情数据收集功能、缺乏师生有效互动功能等.针对线上教学存在的问题,提出了相应的提质增效策略,为后疫情时代高校有效实施在线教学提供参考.     

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.     

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.     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网（cellular-V2X，C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案，在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题，文章对已有栅格定位算法进行优化，提出一种基于统计信息网格（statistical information grid，STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree，XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发，相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化，使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。     

风险规避型零售商的信息共享价值研究

在市场需求不确定的情况下,利用条件风险估值(CVaR)准则描述零售商的风险规避度对供应链收益的影响,并建立信息共享模型,研究零售商的风险规避度与信息共享价值之间的关系.结果表明,市场需求不确定的情况下,信息共享价值与零售商的风险规避度以及获取得市场信息量有关.数值分析显示,零售商的风险规避度越大,信息共享价值越高;市场需求越不确定,信息共享带来的价值越高.     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。     

定向广告中消费者隐私态度对行为意愿的影响机制

基于消费者隐私视角，检验消费者隐私态度、定向广告认知和行为意愿之间的关系。通过对258份消费者随机抽样数据进行实证研究，分析个体特征变量在隐私态度，隐私控制度、隐私敏感度上的差异，并通过结构方程路径分析验证假设。研究结果表明：消费者隐私态度直接显著正向影响其定向广告认知水平和行为意愿；消费者定向广告认知水平直接显著负向影响其行为意愿；定向广告认知在消费者隐私态度和行为意愿之间存在显著的部分中介作用。因此，企业应重视消费者隐私关注，在投放过程中关注用户感知以优化定向广告。从而实现定向广告精准投放与消费者个人隐私关注的平衡。