徐雷:企业经营的魅力在于在变幻莫测中探寻一条稳定的路

从某种角度讲,可能我血液里的红色就是京东的红色。京东是我职业生涯最长的一家公司,我付出了所有,包括个人、家庭、健康,我取得的所有成绩,我最大的圈子,最多的同事,都在京东,烙印很重。到现在我还是京东的重度用户,会提很多产品体验的问题给原来的同事。就我的性格而言,我渴望一切事物都能在我的掌控之中。当不可预见的事件发生时,即便是一个意外的惊喜,我也会感到不安,因为它超出了我的计划和预期。

“汽车营销”课程思政的研究与探索

本文旨在探讨汽车营销课程思政建设的背景、意义、特点与思政元素的结合点,以及研究目的与意义。课程思政建设是高校落实立德树人根本任务的关键,旨在将思政教育贯穿专业教育的全过程,实现全员全程全方位育人。汽车营销课程作为服务性工作的代表,其特点是与思政元素具有多个结合点,如职业道德、服务意识、团队协作、法治观念、创新精神等。通过思政建设,可以引导学生树立正确的世界观、人生观和价值观,提高其思想道德素质和职业素养,推动思政教育模式的创新。本研究不仅有助于提高汽车营销专业人才培养质量,而且有助于实现思政课程与专业课程的有机统一,形成协同效应。

新能源汽车销售模式变化下“汽车营销”人才培养新路径的探索

随着新能源汽车市场的快速发展,销售模式的变革与创新成为必然。本文首先介绍了新能源汽车市场的现状与趋势,包括纯电动汽车、插电式混合动力汽车和氢燃料电池汽车的优势与局限性。接着,分析了传统汽车销售模式的局限性,如对经销商网络的依赖、定价机制的僵化等。然后,探讨了新能源汽车销售模式的变化与创新,如直营模式、租赁服务、共享汽车、线上线下结合模式等。最后,本文强调了消费者行为与市场需求的变化,以及如何满足年轻消费者、环保意识消费者和智能化需求消费者的需求。

科技文献创新内容的识别、组织与应用进展

科学创新内容是科学交流的核心对象,在科学创新活动中扮演着重要角色。本文综合应用文献对比分析法,梳理了科学创新相关概念的内涵,归纳了基于科技文献的创新内容识别抽取的主流实践及主要问题,对比了创新内容结构化组织的主要数据模型与基于创新内容的应用场景。研究结果表明,科学创新内容的识别抽取、组织及应用存在显著的学科差异,相关数据模型对创新内容的组织与表征粒度也有很大不同,尚不存在广泛、通用的创新内容识别抽取方法和适配全学科的创新内容数据模型;同时,基于创新内容的应用具有广阔发展前景,但目前相关的大规模落地实践较少。本文从宏观层面上构思了基于科学创新内容的科学交流实践框架及其渐进型和突破型实践路径,以及实现该框架的3个主要任务和面临的主要挑战。

人工智能算法决策与企业研发“合谋”

在一个企业研发博弈环境下,运用强化学习Q-learning算法对多智能体进行联合训练,探讨人工智能决策下企业研发竞争的可能结果。主要结论:第一,与纳什均衡结果相比,人工智能决策下企业研发投入更低而利润水平更高的情况是普遍存在的;第二,智能体数量的增加能够降低“合谋”的实现概率;第三,研发的外溢度会促进智能体“合谋”,且在智能体数量较多时更易实现;第四,学习率的提高能够降低“合谋”的实现概率,且在智能体数量较多且研发外溢度较低时作用更显著。基于以上研究结果,提出加强人工智能算法在企业决策层面应用管理的政策建议,为数字经济时代的算法监管政策和反垄断规制的完善提供了理论支持。

面向算力网络的安全能力研究

算力网络作为全新的网络基础设施,其新型网络架构、多样化的服务场景以及新技术的应用,给算力网络安全带来了新的风险和需求。介绍了算力网络的发展机遇,分析了算力网络新的安全挑战,提出了算力网络安全能力框架,并探讨了解决相关安全风险的算力网络安全能力部署建议。

工匠精神融入高校学风建设的实践路径

工匠精神是一种追求卓越的精神品质,“大国工匠”是从“青年小匠”里走出来的。高等教育高质量的发展离不开良好的学风建设。本文以研究生群体的学风建设为例,首先,从“工匠精神”的价值意蕴及时代传承出发,通过对新时代高校学生学风建设的现状及分析;其次,从守匠情、炼匠技、践匠行、创匠艺、铸匠魂等5个方面,探索卓越工匠精神融入高校学风建设实践路径;最后,在实践中探索并构建以卓越工匠精神为引领的“一体两翼三双四共五位一体”高校学风建设育人体系。

基于强化学习的无人机智能组网技术及应用综述

针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究进行了概述,结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景,以及组网关键技术的角度进行了归纳,给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战,并进行了总结。探究了无人机通信的感知能力与决策能力,适应了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。

基于轻量化YOLOv8网络的贴片芯片引脚缺陷检测

在贴片芯片贴装工艺中,芯片引脚的质量对于贴装工艺的成功率起着决定性的作用,因此在贴装之前对芯片引脚缺陷的精确检测至关重要。为了提高检测的效率和精度,提出了一种基于轻量化YOLOv8神经网络的检测方法。首先,该方法使用点云数据投影生成的深度图作为输入数据。这使得该网络能够从点云数据中提取出芯片引脚的高度信息,进而得到引脚的空间尺寸特征。为了提升检测速度,网络结构中的部分卷积模块和C2f模块被优化为GSConv卷积和VoVGSCSP模块,原网络中参数占比较高的特征融合部分和检测头部分被优化为参数更少的轻量化特征融合网络与单尺度检测头。最后,在网络中相应的环节加入注意力机制(CBAM),提升检测精度。实验结果表明,与原网络相比,轻量化的网络在保持检测精度的同时,减小了网络体积,模型参数减少了51.5%,单张图片检测速度提升了36.4%。

基于联邦学习和区块链的车联网隐私保护数据共享方案

车联网(IoV)路况监测需对用户隐私数据进行传输、存储与分析等处理,因此保障用户隐私尤为重要。基于联邦学习与区块链技术,提出一种面向IoV的分层联邦学习框架,并基于所提框架设计一种轻量级的隐私保护数据共享方案。所提方案采用掩码技术加密车辆共享的模型参数,保障参数在共享过程中的机密性;同时,引入基于模型参数准确性的轻量级共识机制和审计机制,提高数据共享的安全性和可靠性。仿真实验结果显示,所提方案模型精度相较于其他方案提高了5%,同时在恶意环境下模型精度相较于未加入审计机制的方案提高了30%。

双重赋权的平衡:社区设计内涵的解析

在社区治理政策下,社区设计逐渐强调公众参与的重要性。但由于我国社区设计起步晚,其概念及内涵不清晰,且多局限在物理空间设计层面,公众参与往往形式大于内容。赋权是实现有效公众参与的核心问题,因此从赋权视角认识社区设计是实现有效公众参与的重要前提。社区设计概念于1960年代起源于英美两国,于1980年代被引入我国学界。运用内容分析法,对16个外文数据库中512篇社区设计相关英文文献进行研究。以“赋权-赋能”为视角,梳理了英美社区设计实践及概念中赋权的缘起与演进过程,从社区设计的行动方式、行动内容和行动机制三方面分别揭示了赋权目标、赋权导向和赋权层次的阶段特征和演进动力。结合国内社区设计的困境,建构了国内语境下社区设计赋权的认知框架,提出了双重赋权平衡的社区设计内涵,以期对我国社区设计实现有效公众参与的赋权路径有所启示。

面向数字政府的5G网络商用密码应用关键技术研究

随着数字政府建设步伐的加快,安全保障能力需求在政务建设中更加突出。密码作为保障网络与信息安全的核心基因,在建设自主可控、安全合规的数字政府的过程中具有重要作用。研究面向数字政府的5G网络商用密码应用关键技术,构建按需输出、自主可控、安全合规等商用密码安全能力,为数字政府建设提供多元化与可扩展的可信基础设施一体化综合安全解决思路,并打造可信数字政府安全底座,建设高安全数字政府,为提升政务建设新质生产力。

面向5G专网的云原生安全技术研究与实践

5G和云原生技术的不断演进与发展,促进了5G专网的云原生化演进,云原生技术的应用也带来了镜像攻击、编排工具攻击、容器攻击等多种新型攻击行为。结合5G专网和云原生技术的发展趋势,分析了5G专网云原生演进情况和所面临的主要安全风险,研究了面向5G专网的云原生安全防护技术,并进行了实践验证,从而为业内的安全防护能力建设提供参考。

6G网络安全新需求及关键技术研究

ITU提出了6G网络“沉浸式通信、极高可靠低时延通信、极大规模通信、泛在连接、通信智能一体化、通信感知一体化”六大场景,带来了新的安全需求和挑战,需要融合新的安全关键技术来保障6G网络和业务的安全可靠。分析了ITU六大场景的安全需求,对物理层安全、隐私保护、轻量化接入认证、分布式认证、新型密码、安全智能编排、AI内生安全、AI赋能安全等可能应用到6G网络中的安全关键技术进行了探讨,并对后续6G网络安全研究工作给出了建议。

手性分子对映体选择性量子态转移

基于手性分子最低的三个转动态,使用三束偏振方向相互垂直的微波场构建循环三能级系统,并通过两步激发实现手性分子对映体选择性量子态转移。利用Magnus展开系统幺正算符的方法,解析推导了为实现手性分子对映体选择性激发,微波场需要满足的振幅和相位条件。基于最优条件设计相干控制方案,并在真实的手性分子中进行数值模拟。研究结果表明,当控制场同时满足最优的振幅和相位条件时,手性分子可以实现完全的对映体选择性量子态转移,并且当脉冲存在一定误差时,关键激发阶段的脉冲误差对系统的影响更大。研究成果为实验上实现高保真的手性分子对映体选择性量子态转移提供了重要的理论依据,对研究后续的手性分离、合成和提纯具有重要的价值。

基于改进粒子群算法的电视机生产线仿真与优化

针对电视机生产线存在的工序不平衡、设备繁忙率较低、暂存区产品堆积过多等问题,提出一种基于改进的粒子群算法的生产线工序分配优化方法。首先使用Flexsim仿真软件对电视机生产线进行仿真分析,获得各工位的生产效率和生产线的日产量;其次,分析生产线生产需求和优化目标,根据生产节拍和平滑指数建立目标函数,利用改进的粒子群算法对目标函数求解并得到各工位的工序分配;最后,对优化后的生产线进行建模仿真并对仿真结果进行对比分析。实验结果表明,优化后的电视机生产线模型的产量相比传统生产线提升了24%,达到531台,设备繁忙率不均衡和暂存区产品堆积过多的问题得到了明显改善,证明了该方法在解决生产工序分配问题上的有效性。

软件开发过程中的安全前置研究与实践

软件开发过程中的安全前置是确保软件安全的关键策略,但在实践中仍面临诸多挑战。为此,借鉴SDL和DevSecOps模型中将安全融入软件开发的各个阶段这一理念,建设安全能力与自动化工具链,构建软件开发安全管理体系,并通过建立软件开发过程中各阶段安全能力的关联来提升安全测试效率,在提升软件安全性的同时又降低了软件后期因安全问题而产生的维护成本,真正在软件开发过程中落实了安全前置的理念,并充分发挥了安全前置的作用。

T2 mapping在颞下颌关节紊乱病中的诊断价值

目的 分析T2 mapping诊断颞下颌关节紊乱病(TMD)的效能和临床意义。资料与方法 回顾性选取2019年12月—2021年12月温州医科大学附属第二医院TMD患者100例为研究组,根据关节盘移位是否可复位分为关节盘移位伴复位组(可复位组38例)和关节盘移位不伴复位组(不可复位组62例),选取同期100名健康志愿者为对照组,所有研究对象均行颞下颌关节MRI常规序列平扫及T2 mapping成像,比较各组关节盘和盘后组织感兴趣区的T2值,采用单因素分析评价TMD患者关节盘移位不伴复位的影响因素,采用Logistic回归分析并绘制受试者工作特征曲线,分析其与关节盘移位不伴复位的关系及预测意义。结果 对照组、可复位组和不可复位组关节盘内的T2值依次升高[(22.31±3.06)ms、(24.05±3.47)ms、(26.31±4.06)ms;F=56.378,P<0.001],组间两两比较差异有统计学意义(P均<0.05)。3组T2值测量可重复性较好(ICC=0.774,95%CI 0.688~0.843)。单因素分析显示,可复位组与不可复位组年龄、关节盘形态、髁突形态比较,差异有统计学意义(P均<0.05)。非条件Logistic回归模型显示,高龄、关节盘形态(折叠形)、髁突形态(鸟嘴形)、T2值延长是不可复位的危险因素(OR>1,P<0.05)。T2值预测TMD的曲线下面积为0.746,敏感度为79.00%,特异度为82.00%。结论 T2 mapping可测量关节盘T2值的改变,对TMD有一定诊断意义,而组间值差异可以提高诊断TMD关节盘移位不伴复位及严重程度的准确度。

某航天产品整体封装技术研究

某航天产品在发射瞬间的加速度高达18000g~22000g,冲击载荷较大。如何在结构强度满足要求的条件下,保证舱内设备在高过载环境下的可靠性成为一个迫切需要解决的问题。本文根据产品的结构特点,采用整体封装技术提高产品整体抗高过载能力。通过相关试验,确定了一套封装效率高、封装效果稳定的整体封装工艺方案。