加快开放银行建设 提升金融服务实体经济效率——专访工商银行网络金融部总经理钱斌

自2018年以来,开放银行在全球开始了大跨步的发展,我国以工、农、中、建四大国有商业银行为代表的各家银行先后推出了开放平台,开放银行已然成为推进商业银行转型发展的重要抓手。随着新冠肺炎疫情防控进入常态化阶段,银行线上化、开放化的需求与日俱增。在这样的背景下,开放银行发展趋势给银行经营带来了哪些变化?后疫情时代实体经济发展出现的新业态为开放银行建设提供了哪些机遇?商业银行在开放银行建设支持实体经济方面有哪些探索和成果?

开放 合作 共赢 GBC联动打造第一手机银行——专访中国工商银行网络金融部总经理钱斌

新型冠状病毒肺炎暴发以来,社会生产生活方式快速向线上化、移动化和智慧化转变,各行各业均不同程度将业务和服务向线上发展,打造“零接触”的数字经济模式。如何抓住后疫情时代全社会数字化转型加速发展机遇,以金融科技在线重构经营模式,全面打造第一个人、法人手机银行,赋能工行数字金融转型发展?本刊特邀请工商银行网络金融部总经理钱斌,共同探讨疫情下网络金融业务面临的机遇与挑战,以及工行打造第一手机银行的发展规划。

双重信息引导的蚁群算法求解绿色多舱车辆路径问题

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和客户序列信息,即建立具有双重信息的PCM(DIPCM),从而更全面学习和累积优质解的信息;采用3种启发式方法生成较高质量个体,用于初始化DIPCM,可快速引导算法朝向解空间中优质区域进行搜索.其次,在DIACO的局部搜索阶段,设计结合自适应策略的多种变邻域操作,用于对解空间的优质区域执行深入搜索.再次,提出信息素浓度平衡机制,以防止搜索陷入停滞.最后,使用不同规模的算例进行仿真测试和算法对比,结果验证了DIACO是求解GMCVRP的有效算法.

融入概率学习的混合差分进化算法求解绿色分布式可重入作业车间调度

本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.为能更明确地引导全局搜索方向,设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息.结合问题解的结构特征,提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索,并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力.仿真实验和算法对比验证了HDE PL可有效求解GDRJSSP.

2023年度肺癌外科治疗领域重要进展

肺癌是中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,外科手术是肺癌治疗的重要手段。2023年,肺癌外科治疗领域取得了多项重要进展。首先是CALGB140503研究结果公布,该研究表明,对于周围型≤2 cm小结节肺癌,亚肺叶切除与肺叶切除术在生存率上差异无统计学意义,为确立亚肺叶切除术在早期肺癌治疗中的地位奠定了基础。其次,JCOG1211研究发现肺段切除术可以用于治疗2~3 cm磨玻璃结节为主的肺腺癌,但是该研究存在过度治疗现象,通过术中快速冷冻切片病理学检查可能降低过度治疗的风险。ECTOP-1003研究提出了基于肿瘤部位和术中快速冷冻切片病理学检查的选择性淋巴结清扫策略,准确率达100%,为淋巴结清扫提供了更加精准的方案。此外,对于肺腺癌治愈窗口期的探索成果也引人瞩目,即在早期肺癌治疗中,需要把握手术治愈的时间窗,避免过度治疗。最后,ECTOP-1008研究结果显示,高分辨率胸部CT有助于判断肺癌的病理浸润程度,有助于治愈窗口期的精准判断。本文对2023年度肺癌外科治疗领域的重要研究进展予以回顾,以期为肺癌外科治疗的临床实践及未来的临床研究提供思路。

混合超启发式算法求解复杂两级车辆路径问题

针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.

深度强化学习算法求解动态流水车间实时调度问题

本文针对动态流水车间调度问题(DFSP),以最小化最大完工时间为优化目标,提出一种自适应深度强化学习算法(ADRLA)进行求解.首先,将DFSP的新工件动态到达过程模拟为泊松过程,进而采用马尔科夫决策过程(MDP)对DFSP的求解过程进行描述,将DFSP转化为可由强化学习求解的序贯决策问题.然后,根据DFSP的排序模型特点,设计具有较好状态特征区分度和泛化性的状态特征向量,并依此提出5种特定动作(即调度规则)来选择当前需加工的工件,同时构造基于问题特性的奖励函数以获取动作执行效果的评价值(即奖励值),从而确定ADRLA的3类基本要素.进而,以深度双Q网络(DDQN)作为ADRLA中的智能体,用于进行调度决策.该智能体采用由少量小规模DFSP确定的数据集(即3类基本要素在不同问题上的数据)训练后,可较准确刻画不同规模DFSP的状态特征向量与Q值向量(由各动作的Q值组成)间的非线性关系,从而能对各种规模DFSP进行自适应实时调度.最后,通过在不同测试问题上的仿真实验和与算法比较,验证了所提ADRLA求解DFSP的有效性和实时性.

融合时频特征的多源无监督域自适应轴承故障诊断方法

无监督域自适应已成为多工况下轴承故障诊断的一种重要方法。然而,现有多源无监督域自适应方法往往忽略不同视角信号对于跨域故障诊断的贡献,不足以全面表达轴承的故障特征。此外,这些方法的不同源域对同一目标域的预测结果存在差异。为此,提出一种融合时频特征的多源无监督域自适应(time-frequency features fused multi-source unsupervised domain adaptation,TFFMUDA)轴承故障诊断方法。该方法以时域和频域信号为输入,通过特征耦合机制实现两种故障特征的互补,并利用分类器对齐策略增强了不同源域对于同一目标域的诊断一致性。通过实际轴承故障案例的试验结果表明,所提方法相较于现有无监督域自适应轴承故障诊断方法能获得更清晰的故障类决策边界并具有更好的目标域诊断精度。

递进式融合多策略的改进哈里斯鹰优化算法

针对哈里斯鹰优化算法(HHO)易陷入局部最优、全局探索性能与局部开发能力不平衡等缺点,提出递进式融合多策略的改进哈里斯鹰优化算法(IHHO).首先,调整随机游走机制的位置更新方程以实现小范围优质勘探,提升该机制有效性,加强算法局部开发能力;其次,采用S型自适应能量控制因子,使算法能根据搜索进程合理调控捕猎行为,修正寻优模型;最后,融入定点重组与诱变策略,既保证种群优良基因集中于某一个体,又丰富种群多样性,算法局部寻优性能和局部极值规避能力并进增强.实验表明,所提改进方法以递进式提升算法性能,经耦合叠加效应后所得IHHO的搜索精度高、收敛速度快,并且具有较强实用性.

考虑工艺约束的多阶耦合集成调度问题优化

具有工艺约束的多阶耦合集成调度问题(MCISP_PC)普遍存在于现有混合生产制造企业中。针对加工-运输-装配3个阶段,结合多阶耦合性特征,提出结合规则启发式的混合分布估计算法(HEDA_RH)求解以最小化最大完工时间为优化目标的MCISP_PC。在充分挖掘问题耦合约束层级性和时序性基础上,采用只针对加工阶段的编码方式,并对各阶段分别提出两种规则,通过实验确定较优规则组以完成解码。在HEDA_RH中,结合个体中出现的同型聚集块和异形聚集块两种块结构特征,从全局角度设计概率模型更新机制和两种采样方式,较好地引导搜索方向以提高求解效率;从局部角度设计矩阵立方学习模型,通过积累6种启发式搜索操作优质信息,自适应地选择调整搜索深度及规则执行策略以改进解的质量。最后,通过仿真对比实验验证了HEDA_RH求解MCISP_PC的有效性。

混合三维分布估计算法求解分布式加工装配和车辆配送集成调度问题

本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.

新能源科学与工程专业背景下锂电池模块化教学模式探究

以“钴酸锂扣式锂离子电池的制备和表征”为例,依托新能源科学与工程专业,提出了模块化教学模式,探讨了模块化教学在实验教学中的应用。教学内容包含材料设计和制备、结构和形貌表征、性能测试和实际应用。该模式不仅可以加强课程联系,帮助学生建立系统的知识网络框架,而且可以通过多个关联实验,提高学生的自主学习和实验操作能力,进一步培养学生的科研素养和创新意识,为以后从事新能源相关工作打下良好的实验基础。

2022年奉贤区在册严重精神障碍患者流行病学特征分析

目的:分析上海市奉贤区登记在册严重精神障碍患者的基本特征,为进一步开展严重精神障碍患者防治工作提供依据。方法:选取2022年12月31日前纳入上海市精防网络系统的所有在册严重精神障碍患者信息进行描述性分析。结果:截止到2022年12月31日,奉贤区严重精神障碍报告患病率为3.98‰。其中男性和女性的报告患病率分别为3.32‰和4.78‰,差异有统计学意义(P<0.05)。在严重精神障碍患者中,年龄≥60岁占43.27%;初中及以下文化程度占78.23%;农民和无业人员占60.91%。经济状况为贫困的患者占29.86%。有精神疾病家族史患者的占9.80%;精神分裂症占63.17%。结论:奉贤区严重精神障碍患者的报告患病率低于2020年全市平均水平,应进一步提高严重精神障碍患者报告患病率,重点关注女性群体及精神分裂症的防治管理工作。

论《天工开物》中的生命哲学思想

《天工开物》中的生命哲学思想集明清实学于一身,主要体现在“和合之论”“生生之流”和“序续之道”上,强调在生产、生活中对开采、使用的调控,注重对规律的把握,主张顺应自然,以达到生命延续的目标。《天工开物》中的生命哲学思想以关注民众生命为基础,将追求美好生活作为升华,强调“天工”更注重“开物”,并以二者的结合来创造美好生活,彰显人的生命价值。

贯彻落实办刊宗旨 强化科学名词意识 提高科普杂志质量--《大学科普》杂志编委会编委参加全国科学名词委培训

2022年12月14日至22日,由全国科学技术名词审定委员会(CNCTST)发起的“科技名词标准与图书质量提升培训班”在北京举办。《大学科普》杂志积极参与,部分编委和编辑参加了培训。术语学是将科技概念、范畴和表述作为主要研究对象的新兴学科。1985年,全国科技名词委成立后,就致力于建立中国术语学学科,以期支撑科学技术发展,为我国的经济社会发展做出基础性贡献。在新时代背景下,全国科技名词委的工作,对于指导包括哲学社会科学在内的各学科领域,着力打造能反映中国特色社会主义伟大实践和理论创新、易于为国际社会所理解和接受的新概念、新范畴、新表述,引领和推动话语体系建设,提升我国的国际话语权具有十分深远的意义。

多策略融合的改进天鹰优化算法

为了解决天鹰优化算法(Aquila Optimization algorithm,AO)易陷入局部最优及收敛速度慢的问题,本文提出一种多策略融合的改进天鹰优化算法(Multi-Strategy Integration Aquila Optimization algorithm,MSIAO).该算法采用结合Tent混沌映射的折射反向学习初始化种群以提高算法前期的搜索效率,根据种内互助及优化策略解决算法寻优停滞的缺陷,并通过基于Bernoulli混沌序列的自适应权重策略提高算法的收敛速度,引入了柯西-高斯变异算子增强算法迭代后期逃逸局部极值的能力.本文对10个基准函数、部分CEC2014测试函数集进行实验,并将MSIAO用于2个工程设计优化问题.结果表明,对于高维单峰、高维多峰以及固定维复杂多模态函数,MSIAO比AO具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;MSIAO对压力容器与焊接梁优化设计的经济成本较AO分别节约4.62%、0.77%,验证了MSIAO对于处理机械工程问题的实用性和优越性.

不同原料糯米品种对绍兴黄酒品质的影响

绍兴黄酒是中国黄酒品类中最具独特风味的黄酒,原料糯米品种对酿造的黄酒品质有着重要影响。文章阐述了不同糯稻品种的原料糯米总淀粉、直链淀粉、蛋白质、脂肪、矿质元素等含量及精白度、糊化温度、胶稠度等特性与绍兴黄酒的出酒率、香味、滋味及氨基酸、醇类、酚类含量、感官评价等品质性状的相关性,对绍兴黄酒酿造专用糯稻新品种定向选育、原料糯米的生产加工、黄酒品质提升等有一定的参考意义。

超启发式三维EDA求解绿色双边装配线平衡问题

针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ),建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of distribution algorithm, HH3DEDA)进行求解。在HH3DEDA中,结合问题特征,设计基于工序选择因子的组合编码,进而设计高低分层结构的HH3DEDA。在高层,采用三维概率矩阵学习优质高层个体中块结构及其分布信息,后通过采样该矩阵以生成新的高层个体,其中高层个体由结合问题特点设计的12种启发式操作的排列构成;在低层,将高层每个个体所确定启发式操作排列作为一种新的启发式算法对GRTALBP-Ⅰ解空间执行较深入搜索。同时,引入机器人开关机节能策略,进一步提升所获取非支配解的质量。通过仿真对比实验,验证了所提算法的有效性。

基于膜分离-树脂吸附的黄酒降酸工艺及风味评价

该实验在优化膜分离预处理工艺参数的基础上,考察了采用膜分离-树脂吸附的物理方法来调整黄酒酸度指标的工艺过程,并对降酸黄酒的风味品质进行了比较分析。结果表明,在料液温度25℃,运行压力1.0 MPa,截留分子质量为200、1000、2000 Da的不同膜预处理条件下,D354树脂对高酸黄酒的降酸率分别达到47.0%、53.8%、68.1%。降酸黄酒样品中共检测到32种挥发性风味物质,200、1000 Da膜预处理组获得的降酸黄酒样品中挥发性风味物质总含量分别达到1975.89、1919.80 mg/L,均显著高于未过膜处理组(1727.04 mg/L)。层次聚类分析表明,1000 Da和2000 Da组之间的风味相似度更高,正交偏最小二乘判别分析表明11种化合物对降酸黄酒的风味差异贡献较高。选用1000 Da膜预处理,结合10%填充比的D354树脂处理50 L高酸黄酒,总酸下降率达57.7%,氨基酸态氮保留率达98.8%,挥发性风味物质的保留率达80.0%。该研究为高酸黄酒的物理降酸提供了新的视角和应用场景。

太行、太岳抗日根据地农业互助合作运动研究

全面抗战时期,为保证农业生产的顺利进行,太行、太岳抗日根据地积极响应中共中央“组织起来”的号召,开展了互助合作运动。在借鉴吸收农民传统互助形式的基础上,中国共产党采取自愿结合、等价交换、典型引领、劳武结合等方法逐渐将分散的广大农民群众组织起来。实践证明,组织起来进行互助合作在克服根据地劳畜力短缺、提高农业劳动生产效率、改善群众生活上呈现出显著的效果。总结太行、太岳根据地开展农业互助合作运动的历史经验,对当今组织农民投入到乡村振兴的伟大实践仍有一定的参考意义。