区块链技术体系赋能数据智能研究

数据智能研究极大拓展了数据治理、处理、应用的流动范围,对动态安全和随遇响应有了更强要求。以数据分布式一致性技术和密码学为基础的区块链技术及其技术体系应用,具备体系赋能数据智能的天然优势。区块链技术体系以数据作为新型生产要素,能够提供基于数据供需关系的全域、全维、全类、全量数据的流动治理新模式,通过研究提出了“一域+两链+三服务”全周期安全治理基础框架、流动治理模式和实践方案路径,提供了适应数据智能发展的全方位新模式,支持形成了多场景数据主体的价值链条与平衡机制。

面向跨级可信协作服务的大规模节点组网共识算法

为有效提升业务数据跨级可信协作服务的可扩展性、高鲁棒性、高并发能力与处理效能,提出一种面向多层级大规模节点组网场景的高效共识算法——高效拜占庭容错(Efficient Byzantine Fault Tolerance, EBFT)。在现有共识算法的基础上,把轮换主节点作为常规共识流程的一部分,实现所有节点轮流担任主节点进行提案,以减轻单一主节点带来的压力并保证节点间的公平性。通过合并视图切换流程和正常流程实现了快速共识,进一步提升算法灵活性、可靠性和数字签名性能。仿真实验表明,所提算法满足了跨级大规模业务数据流转对业务系统处理能力和响应速度的实际需求。

面向无人集群目标分配的层次化信息传播方法

实用化集群智能构建应明确个体/群体协同协作基础性关联,形成可扩展模型与方法。当前差异化场景下模型方法难以互通共融,亟待破解共性基础,实现行为一致性与互动性统一。面向集群目标分配的层次化信息传播方法,基于复杂网络信息传播、社团结构等理论,对决策与通信解耦,构建双层耦合系统模型基础,提出基本的UAU-FO层次化状态控制方法。面向中观尺度动态群落信息交互控制,构建基于UAU-FO的层次化信息传播方法,形成个体目标拣选与群体协作涌现间可扩展关联,实现目标信息的集群决策传播效应和自主聚合解聚。仿真结果表明,决策与通信解耦后,通过独立信息感知融合、层间控制、群组调控策略,可实现对目标的群组行为涌现,并验证了弱通联条件下该方法具备较好鲁棒性、持续作业稳定性和系统健壮性。

基于双层耦合网络的无人集群分布式系统模型

改善现有无人集群系统实用化不足,需关注解决动态、自主、鲁棒、匹配和可扩展的多维平衡问题,研究设计提供多类算法耦合适配的基础架构。基于双层耦合网络的无人集群分布式系统模型,从信息交互视角出发,基于复杂网络演化模型相关理论,提出基于CDLW与H-CDLW演化模型的横纵解耦双层系统架构,设计了匹配的基于层次化交互控制的多目标融合拣选算法。仿真结果表明,基于双层解耦的交互控制,具备在动态、自主、鲁棒、匹配和可扩展等实用化目标多维均衡方面的优势,能够提供兼具匹配性和可扩展性的分层控制机制,具备成为一般性模型架构的基础。

企业异质性、科技创新与出口绩效——基于涉农上市公司的实证研究

本文采用2015—2019年A股涉农上市公司年报数据,运用回归模型,实证检验规模、年龄、全要素生产率等企业异质性特征与科技创新对企业出口绩效的影响。结果表明:企业异质性、科技创新是涉农上市公司出口绩效的重要影响因素。企业年龄、全要素生产率、科技创新对出口绩效具有显著正向影响,而企业规模对出口绩效具有显著负向作用;且不同所有制与要素密集度的企业,企业异质性与科技创新对出口绩效的影响不同;进一步利用中介模型检验发现,科技创新在企业异质性与涉农上市公司出口绩效之间具有遮掩效应。因此,建议我国涉农上市公司应加强对外合作,民营企业注重加强科技创新和活力激发,国有企业注重内部改革,提高生产率,实现农业全球价值链攀升。

基于知识学习的多目标关联检测与识别方法

随着感知智能水平的日趋成熟,人工智能研究呈现出向认知智能发展的态势;作为人工智能在感知智能方面的代表领域,图像目标识别在向认知智能发展的道路上存在着人机之间以及机器之间知识难通用、可扩展性低等问题;为此,提出了基于知识的多目标关联判别框架,通过引入知识图谱,将目标特征知识进行语义化表达与规则化关联存储,构建了基于知识学习的多目标关联检测与识别方法,动态按需调用目标检测模型的同时,迭代式更新多目标关联的知识图谱,形成双向反馈学习循环;最后,通过相关仿真实验,验证了基于知识学习的多目标关联判别方法的可行性,为提高图像目标识别算法的知识通用化和可扩展性提供了新的思路。

面向目标定位的多无人机自组织方法研究

协同目标定位要求无人机群在限定时间内形成特定的空间结构,如何快速形成符合任务要求的空间结构成为当前研究面临的挑战之一。针对该问题,将无人机群抽象为一个发散式的多智能体系统,提出多智能体的自组织协同方法。该方法采用三边极差收敛算法,以减小不同无人机到目标点距离的差值,快速形成各无人机到目标点距离相等的空间结构。将多智能体模型应用于初始位置随机的无人机群,分别使用自组织协同方法和Leader-Follower方法构建满足任务需求的空间结构,并重复该对比实验30次。实验结果表明,相比Leader-Follower方法,协同自组织方法使得无人机系统定位目标所需的最大飞行距离减少了13.34%,有效提升了无人机群空间结构的形成效率。

在线网络商店的税收征管

随着经济的不断发展,愈来愈多的在线商店出现在人们的视野中。由于与传统商店不同,现行税法对于在线商店在税收征管方面存在着诸多不足,本段对在线商店的交易额、税收现状进行了介绍,并就其存在的不足提出了改进方法。

五项肾功能生化检测指标对糖尿病肾功能损伤的诊断价值

分析在糖尿病肾功能损伤诊断中采用五项肾功能生化检测指标的应用价值。方法 在我院中,抽取90名糖尿病患者与30名健康者,将其列为研究对象,以诊治数据为研究主体,参与2021年12月到2022年12月之间的临床统计,分别将其定为观察组、对照组。观察组患者按24h尿白蛋白排泄率实施分组,一般情况下,24 h尿白蛋白排泄率大于300 mg,30例为白蛋白尿,30例为微量白蛋白者(24 h尿白蛋白排泄率30-300 mg,30例)和正常白蛋白尿(24 h尿白蛋白排泄率小于30 mg,30例)。观察组、对照组均进行了五项肾功能生化检测,也就是对尿液标本中的本尿N-乙酰-D-胺基葡萄糖苷酶(NAG)、尿微量白蛋白(MA)、血清标本β2-微球蛋白(β2- MG)、胱抑素 C (Cys C)、视黄醇结合蛋白(RBP)进行检测,并对生化指标检测结果进行分析。结果 观察组中的NAG、BUN、β2-MG、Cys C、RBP阳性检出率明显高于对照组,P<0.05;白蛋白尿患者、微量白蛋白患者NAG、BUN、β2-MG、Cys C、RBP阳性检出率明显高于正常白蛋白尿患者,P<0.05;观察组中的NAG、BUN、β2-MG、Cys C、RBP水平明显高于对照组,P<0.05;白蛋白尿患者、微量白蛋白患者NAG、BUN、β2-MG、Cys C、RBP水平高于正常白蛋白尿患者,P<0.05。结论 在糖尿病肾功能损伤的诊断过程中,五项肾功能生化检测指标的应用有着较高的应用价值,它可以及早地发现糖尿病患者的肾功能损伤程度,有助于尽早开展相关治疗,对改善预后效果具有积极作用,值得推荐。