基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

基于蓝牙的多功能台灯控制系统设计

针对台灯的个性化和智能化，设计了一套基于蓝牙的多功能台灯控制系统.首先用光敏传感器检测光照强度，用红外感应传感器检测是否有人，用超声波传感器检测使用者与台灯之间的距离，然后将这些检测信号传输到单片机，单片机将信号与设定值进行对比分析，再判断台灯的开/关状态，调节灯光亮度，对使用者的坐姿和使用时间作出语音提醒等.同时，相应参数实时显示在OLED屏和蓝牙终端，使用者通过蓝牙终端可以对台灯进行控制.与蓝牙的联机测试结果显示，系统功能强大，运行稳定.     

房地产开发企业供给决策理论模型与行为分析

政府加大土地出让力度、提高企业融资限制等调控政策能否达到增加住房供给的目标,在很大程度上要受到开发企业供给决策的影响.为了模拟开发企业的供给决策行为,提出了综合考虑房地产开发企业主要决策环节的理论模型.研究表明:在一定的市场环境下,开发企业具有稳定的土地、可售住房、现金和融资额度的储备倾向,为了实现全局利润最大化和持续经营的目标,可能在某一项目或决策环节选择次优策略;随着市场环境发生变化,开发企业会对储备策略进行调整,当房价上涨预期增加时,企业的存货储备倾向显著增强,当房价风险增加时,企业的资金储备倾向显著增强,当融资成本增加或融资约束增强时,开发企业短期内为了回笼资金而加快销售,但由于经营节奏放缓、存货储备倾向提高,企业的长期供给潜力会受到不利影响.     

考虑多人给出参照点的风险型多属性决策方法

针对多人给出参照点的风险型多属性决策问题,提出了一种基于累积前景理论的决策分析方法.在该方法中,首先依据累积前景理论,计算每个参与决策人针对不同自然状态下每个方案的属性值的前景价值及决策权重函数值,进而得到每个参与决策人针对各方案的综合累积前景值;然后,计算每个参与决策人的决策信息与总体决策信息的期望一致性程度,并得到每个参与决策人的权重;在此基础上,计算各方案的总体累积前景值,并依据总体累积前景值的大小对各备选方案进行排序.最后,通过一个数值算例来说明该方法的可行性.     

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.     

The futility of decision making research

We have each spent more than 50 years doing research that has had little impact. Even more lamentable is that our field, judgment and decision making (JDM), has on the whole had little impact during that span. We attribute that failure to the use of methodologies that emphasize testing models rather than looking for differences in behavior. The “cognitive revolution” led the field astray, toward the goal of studying model fit rather than comparing observable results. With modeling as the goal, experimentation was stultified. Simple tasks became dominant. Although a poor metaphor for real decision making, the gambling paradigm has lasted forever because the inputs to the decision are known to the researcher and thus easily modeled.     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

S12交换机EC7.4版用户分组

从源的分析、字冠分析、任务单元定义3个方面,阐述了S12交换机EC7.4版的用户分组问题。     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

基于MEC的任务卸载和资源分配联合优化方案

面对时延敏感度不同的多种用户,如何有效利用频谱资源和计算资源受限的边缘节点来保障其时延能耗需求成为关键问题。为此,提出了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的任务卸载和资源分配联合优化方案。首先,为最小化卸载任务在MEC的总计算时间,给每个用户分配最优的MEC计算资源。其次,基于时延敏感度、用户满意度和资源块(resource block, RB)质量,引入RB分配算法,以分布式执行。最后,用户通过比较本地计算开销和卸载计算开销做出卸载决策。仿真结果表明，所提算法在满足高时延敏感用户的需求前提下,通过有效地分配传输资源和计算资源,实现了最小的系统开销。