基于建筑高度和地层厚度的城市地下空间占用深度快速评估方法——以杭州市为例

城市高密度的建筑物事实上占据了位于其下部一定深度的地下空间资源,其占用深度对城市地下空间(UUS)网络化开发具有重要影响,因此,在UUS规划前,需要掌握规划范围内地下空间占用深度和空间分布格局。UUS占用深度除地下建筑物深度外还包括下部地基持力层深度,其与建筑高度和场地地质条件相关。笔者等提出基于建筑高度和地层厚度的UUS占用深度快速评估方法,以杭州主城区为研究对象,通过实测建筑高度数据和收集建筑基础数据建立评估数学模型,利用百度建筑数据和杭州三维地质模型生成的地层厚度数据,并基于GIS平台的空间分析,实现了对杭州市主城区建筑地下空间占用深度的快速评估。研究成果为城市地下空间规划所需的大范围地下空间占用情况提供了高效的评估手段。

资金占用交易化舞弊的智能审计研究

数字时代下,面对隐蔽性更高、更难通过常规审计程序识别的资金占用交易化舞弊手法,智能审计系统的多维度穿透“疑似关系”、智能排查隐性关联关系等应用是破解资金舞弊最有效的手段。文章首先对资金占用交易化舞弊新手段进行了特征画像,结合其关键手法和提出了基于智能审计系统的破解思路,然后重点以案例的方式,深度剖析系统应用情况,以为会计事务所有效识别资金占用交易化舞弊线索,顺利开展资金舞弊专项审计提供一定的借鉴。

深度学习驱动的占用耕地建房监管平台设计

针对占用耕地建房传统监管方式效率低、时效性和准确性差以及缺乏主动性等弊端,本文通过分析占用耕地建房对象特征,利用卷积神经网络(CNN)深度学习网络模型对多时相遥感影像进行解译处理,自动识别提取占用耕地建房疑似违法图斑。同时利用Egg. js开源框架、PostgreSQL数据库、地理信息系统(GIS)等构建占用耕地建房监管平台,通过个人电脑(PC)端占用耕地建房信息管理子系统对占用耕地建房疑似违法图斑进行精确提取,利用占用耕地建房核查举证应用程序(App)进行现场信息核实,有效提升了占用耕地建房违法行为监管效率,及时制止了违法行为并责令整改恢复。基于深度学习的占用耕地建房传统监管平台自投入使用以来取得了较好的应用效果,占用耕地建房疑似违法图斑提取效率和准确率均得到了大幅度提升,能够准确识别获取占用耕地建房行为信息,为耕地资源保护监管提供了便捷可靠的辅助工具。

从违规案例看资金占用风险的识别与应对

新《证券法》实施以来,对关联方资金占用的违规处罚案例呈现上升趋势,体现了监管机构对上市公司资金被关联方占用采取零容忍的态度。本文通过2020年1月1日至2024年8月31日期间监管机构对上市公司关联方资金占用的处罚案例进行深入分析,探究其关联方资金占用的表现形式并提出建议,为识别中介机构资金占用风险、制定审计策略提供帮助。

以“长牙齿”的硬措施保障耕地安全——公安部、自然资源部公布四起非法占用耕地典型案例

为深入贯彻落实习近平总书记关于耕地保护的重要指示精神,公安部、自然资源部近日联合公布4起非法占用耕地刑事犯罪典型案例,分别涉及违法占用耕地挖砂取土、修建房屋、挖塘养鱼、建设旅游项目造成耕地种植条件严重毁坏。4起案件均移送司法机关追究刑事责任,1个单位和7名自然人依法受到刑事处罚。

基于SSA-CNN的航空器着陆跑道占用时间预测

国内外相关研究表明,航空器着陆跑道占用时间(aircraft arrive runway occupation time,AROT)是影响机场跑道容量的重要因素,对跑道占用时间的准确预测有利于更准确地评估跑道容量。由于着陆过程的动态性和复杂性,采用注重数据特征提取的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对AROT进行预测,针对CNN容易陷入局部最优等缺点,采用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对CNN相关参数进行优化。数据采用航空器快速存取记录器(quick access recorder,QAR)的记录作为数据源,涵盖机场数目为34个。根据QAR数据分析AROT影响因素,构建了SSA-CNN预测模型。对QAR数据分析表明AROT与滑行距离、落地气温、跑道入口速度、快速脱离道数量、脱离速度关联性较强,与航空器重量、风速、风向、脱离道角度等影响因素关联性较低。根据影响因素的关联性采用CNN预测模型均方误差为18.35,而优化后的SSA-CNN预测模型均方误差为17.31,预测结果可以为机场评估跑道容量提供参考。

考虑占用率的大型停车库泊位动态分配模型

为提高驾驶员泊车效率,本文考虑不同停车库占用率下的停车库运营者及驾驶员泊位分配需求,构建大型停车库泊位分配模型。本文引入停车库占用率将停车库空满等级划分为空闲泊位充裕时段、空闲泊位适中时段、空闲泊位紧缺时段,综合考虑停车库运营者运营管理需求与驾驶员快速寻泊需求,以寻位行驶时间、离开停车库行驶时间为参数构建运营管理时间效用函数,以寻位行驶时间、停车入位耗时、步行时间为参数构建驾驶员泊车耗时效用函数;将运营管理时间效用与驾驶员泊车耗时效用加权统一为总时间效用,以总时间效用最大化为目标,建立兼顾停车库运营者及驾驶员泊位分配需求的泊位分配模型;引入泊位利用率、停车总耗时量化模型性能。以西安市某大型商业停车库为例,选取9:00、11:30、13:00表征空闲泊位充裕、空闲泊位适中、空闲泊位紧缺时段进行泊位分配。不同停车库空满等级下,停车库内空闲泊位的总时间效用与停车总耗时均呈负显著相关,其中,空闲泊位充裕时段,停车库内空闲泊位的总时间效用与停车总耗时的相关性最弱,相关系数为-0.461;空闲泊位紧缺时段,停车库内空闲泊位的总时间效用与泊位利用率呈正显著相关,相关系数为0.710。研究表明本模型可在优选停车总耗时较小泊位的基础上,为停车高峰时段预留利用率较高的泊位,提高空闲泊位紧缺时段的泊车效率及驾驶员的泊车满意度。

四川省城市建设用地扩张及其占用耕地的时空特征

[目的]研究四川省城市建设用地扩张及其占用耕地的时空特征,为保护四川省耕地资源的可持续利用,保障区域内粮食安全提供理论依据。[方法]以四川省为研究对象,基于遥感数据和GIS技术,分析了2000—2020年城市建设用地扩张对耕地占用过程的时空变异特征。[结果]20年间四川省城市建设用地持续扩张,增加了3260.56 km^(2),增长率达到110.34%,其中新增建设用地2 900.34 km^(2)流转于耕地,耕地是四川省城市建设用地扩张的主要来源,建设用地持续扩张不断蚕食城市周边耕地资源,进而有可能威胁到区域的粮食生产安全;四川省建设用地扩张在空间上具有集中分布的特征,各地市州建设用地扩张空间差异显著,扩张建设用地分布表现为以成都市为中心的高值区,然后向东部城市呈面状逐渐蔓延,而西部城市呈零星点状分布的特点;四川省建设用地扩张高度依赖对耕地的占用,近年来,虽然四川省积极推行粮食生产结构优化措施,持续实施土地整治、农业结构调整,不断加大对粮食生产的支持力度。[结论]总体上,四川省耕地面积的减少对粮食产量形成的影响程度不大,但建设用地扩张继续占用耕地加大的趋势假如得不到有效遏制,对未来粮食生产安全仍会构成潜在的威胁。

基于单天线航向测量的股道占用判别方法研究

随着北斗卫星系统的建设完成,以卫星导航为核心的车载化列车定位成为列车定位系统的发展方向。在这一背景下,精准判别列车股道占用成为确保列车高精度位置感知的必要前提,对避免冲突、支撑列车调度决策和保障列车安全具有重要的意义。针对传统的股道占用判别方法通常依赖于地面设备,易受到成本、复杂性和维护困难等因素制约的问题,研究利用低成本的单GNSS天线进行高精度的列车航向角测量。特别是在道岔咽喉区,计算单天线测量结果与数据库中列车航向的偏差,评估对不同股道的占用概率。为此,首先构建了载波相位星间差分与历元差分的双差分模型,消除了电离层、对流层、钟差、模糊度等一系列卫星定位误差源的影响;其次,通过扩展卡尔曼滤波估计相邻历元间列车的位移变化量,同时计算伪姿态坐标系下的列车航向;最后,基于航向角偏差进行列车的股道占用判别,并利用列车进出青藏线联通河站的实测数据对所提算法进行了验证,并结合轨道电子地图,判别列车占用正线/侧线不同股道的置信概率。实验结果表明:通过单天线解算列车航向角的误差均方根为0.111°,根据航向角偏差进行股道判别的模糊区距离减少了约50m,模糊区时间减少了约5s。仅通过单天线航向解算完成高精度的航向测量,并根据航向角偏差实现股道占用判别,可作为轨道占用的一种判别方式,具有一定的工程价值。

计及占用影响的集成楼宇暖通空调负荷群配电网优化方法

提出了一种考虑人员占用影响的集成楼宇暖通空调(heating,ventilation and air conditioning,HVAC)负荷群配电电网优化方法。首先,依据建筑围护热阻热容网络和配电网支路潮流方程构建了集成暖通空调负荷群配电网数学模型。其次,利用梯形隶属度函数模糊化占用人数并考虑其对暖通空调负荷温度调控的影响,形成包含占用松弛函数约束的暖通空调负荷群与配电网联合优化方法。最后,通过模型预测控制方法实现了集成楼宇暖通空调负荷群配电网的滚动优化控制。改进的IEEE33节点配电网系统仿真结果表明,所提出的计及占用影响的联合优化模型,在楼宇侧能够满足人员热舒适性,同时减少楼宇暖通空调负荷能耗,在电网侧则减少配电网线路损耗和节点电压的波动,有效提高楼宇侧和电网侧整体的节能水平。

基于多尺度特征的消防车道占用检测

为解决消防车道占用预警的智能检测问题,引入区域入侵原理,提出基于YOLOv7的轻量化消防车道占用预警方法。首先,以YOLOv7模型为基础,构建消防车道区域入侵研究框架,将实地调研与公开数据集相结合,形成包含消防车道与车辆检测的图像数据集;其次,采用感受野块模块替换空间金字塔池化跨阶段部分卷积,同时,添加SimAM注意力模型,提高网络多尺度特征提取和融合效果;然后,运用Slim-Neck结构减小模型的计算量和参数量;最后,通过PyQt5部署交互式界面设计,在陕西省西安市某小区进行实地算法验证。结果表明:模型识别消防车道和车辆的准确率均达到80%以上;与原模型相比,改进后的模型参数量减少20.5%,浮点计算量降低11.3%,检测速度提高42.4%,达到48.6帧/s。

公司大股东资金占用问题分析——基于投资者保护角度

大股东占用非经营性资金事件频发、危害广泛,导致中小股东利益受损的同时,也会破坏资本市场的稳定。为了保护投资者利益,使其重拾对资本市场的信心,本文从投资者保护视角出发,对中小股东利益保护现状进行分析,并归纳控股股东和实际控制人占用公司资金行为中暴露出的问题及原因。针对防范大股东违规行为,提出了优化股权结构,防止一股独大;完善信息披露制度,提升信息透明度;提高审计质量等建议,以期更好地保障中小股东等投资者的利益。

非法占用农用地罪“改变被占用土地用途”的刑法教义学认定

保护农用地使用的合法权益对农业高质量发展具有重要意义。但对非法占用农用地罪的关键入罪要素——“改变被占用土地用途”的准确认定却还存在诸多争议,主要表现在土地性质的认定存在双重标准、“改变行为”的界定不清以及“非法占用”与“改变用途”之间的关系厘定不明。积极刑法观的提出对该罪的认定具有积极地指导作用。在积极刑法观理念下,应坚持生态法益原则,厘清“改变行为”的界限,明确“非法占用”与“改变用途”的关系,并坚持以规划地类为标准确定土地性质,准确认定本罪之“改变被占用土地用途”,以有效地预防农用地犯罪,为实现“美丽中国”的宏伟目标提供坚实的法治保障。

基于集成学习的航空器着陆跑道占用时间预测

为准确预测航空器着陆跑道占用时间,提出了一种基于集成学习的航空器着陆跑道占用时间预测模型。首先,根据航空器机载QAR数据处理后得到的航空器影响因素,利用皮尔逊积矩相关系数进行相关性排序;其次构建了基于stacking集成学习策略的预测模型,实现了对着陆跑道占用时间的预测;最后通过模型评价指标对比了各预测模型预测精度。实验结果表明,提出的集成学习预测模型的准确性更高,可为机场实际运行效率提升提供理论依据。

江西省林业局关于印发《江西省林地占用审核若干规定》的通知(赣林规〔2024〕5号)

2024年7月31日各市、县(区)林业局,赣江新区社会发展局:现将《江西省林地占用审核若干规定》印发给你们,请认真贯彻落实。(此件主动公开)江西省林地占用审核若干规定,第一条为加强林地保护和管理,根据《中华人民共和国森林法》(以下简称《森林法》)、《中华人民共和国行政许可法》(以下简称《行政许可法》)、《中华人民共和国森林法实施条例》(以下简称《森林法实施条例》)、《建设项目使用林地审核审批管理办法》(国家林业局令第35号发布、第42号修改)、《关于加强协调联动进一步做好建设项目用地审查和林地审核工作的通知》(自然资办发〔2021〕18号)、《建设项目使用林地审核审批管理规范》(林资规〔2021〕5号)、《建设项目占用林地定额管理办法(试行)》(林资发〔2024〕9号)等有关法律法规和文件规定,结合我省林地审核工作实际,制定本规定。

投入产出生态占用模型及在中国的应用

作为可持续发展测度的指标之一,生态占用模型衡量了支持既定人口现有资源消费水平所必须的土地面积。投入产出分析的引入,弥补了生态占用模型在区分中间投入和最终使用、反映产业间联系结构、识别环境影响发生的真实位置等方面的不足。本文讨论了投入产出生态占用模型与传统生态占用模型间的内在联系,并对模型内组分生成的相关方法进行了比较和分析。最后,应用中国2002年投入产出数据进行实证分析,估算了国内最终使用、出口、进口各项在土地占用和能源占用中的影响。结果表明:中国是土地占用的净进口国和能源占用的净出口国,但进出口影响很小。土地占用中,第一产业占用最多,第二产业和第三产业以间接占用为主。能源占用中,第二产业占用最多,第三产业以间接占用为主.

实测卫星频谱占用状态拟合与预测方法

由于在不同时间、不同空间卫星接收数据底噪是动态起伏的,传统建模固定门限的方法存在缺陷。本文在时间维度上对卫星频谱感知数据的频谱占用模型进行分析,利用自适应阈值法确定噪声门限,对卫星频谱数据进行预处理,得到卫星频谱占用长度序列。为对卫星频谱的态势进行有效的统计分析,利用泊松分布和指数分布方法对频谱占用时间长度序列的概率密度曲线进行拟合,得到了适用于卫星频谱占用时间序列的概率分布模型。基于所得的卫星频谱占用状态模型,通过两状态马尔可夫链计算出卫星信道某一频点的状态转移矩阵,从而预测出信道占用和空闲的概率。利用卫星频谱感知数据构建的数据集进行反向传播(BP)神经网络训练,预测某一频点的占用长度。通过计算BP神经网络与传统的长短期记忆(LSTM)神经网络预测法的均方根误差(RMSE),得到LSTM神经网络的RMSE为2.2081,BP神经网络的RMSE为0.1728。评估结果表明,BP神经网络准确度高。

基于边缘迁移学习的教室占用检测方法

自COVID-19流行以来,关于物联网环境下室内人员流动监测系统的研究受到了社会的广泛关注。在此背景下,提出了一种基于边缘迁移学习的教室占用检测方法,该方法拓展了图像处理策略,减少了定制的训练阶段。还提出一种基于相机捕获图像的FCTS架构用于室内物体计数。将该系统架构部署在某大学校园内,用于教室占用检测。在不同类型的教室中进行评估测试之后,结果显示:该系统能够计算教室内的人数,且最大平均绝对误差为1.23,证明了该系统的可行性。

基于占用像素的点云视频几何图码率控制改进算法研究

对基于视频的点云压缩方案(V-PCC)编码树单元(CTU)级的码率控制中给未占用像素分配码率的问题,提出一种基于占用像素的几何图码率控制改进算法。对于不含未占用像素的CTU,根据CTU占用像素比例与码率分配权重间的相关性,设计了基于占用像素比例的码率分配权重方案,通过建立几何图码率、几何图失真、点云重建几何失真间的数学关系,求解CTU的码率分配权重;对于不含占用像素的CTU,不给其分配编码比特。对于码率分配算法的初始参数,依据点云序列重新统计更新。实验结果表明:几何图在全帧内配置下,与原始码率控制算法相比,所提算法的Geom.BD-GeomRate中D_(1)、D_(2)平均降低了18.5%和18.8%。

基于群体热感觉和区域占用率的多区域变风量空调系统优化控制方法

为优化多区域变风量空调系统的控制性能,同时使室内环境满足人员的热舒适需求,提出了一种基于群体热感觉和区域占用率的多区域变风量空调系统优化控制方法。根据室内人员的群体热感觉和各区域内的人员数量,采用调控算法调整室温设定值,进而调整各控制区域的末端送风量。搭建了仿真平台,对该控制方法与传统控制方法从控制效果、人员热舒适性、空调系统能耗等方面进行了对比分析。研究结果表明:加入群体热感觉后,该控制方法相较于传统控制方法空调系统节能率为7.5%以上;若同时考虑群体热感觉和区域占用率,该控制方法的节能率高于8.5%。