第三方支付对商业行为的保障浅析

商业行为是我国经济社会发展的主要支撑力量。交换是商业行为的必要组成部分，而无论何种商业行为，货币交换都是必不可少的。在价值与使用价值的交换过程中，传统支付方式仅实现了货币从买方转移至卖方，而商业行为交易各方权益的保障一般依靠合同与法律的约定与保护，使得商业行为纠纷屡屡发生，影响商业效率，在一定程度上制约经济社会发展进程。伴随我国经济的快速发展，商业行为日新月异，第三方支付应运而生，并极大改善了商业行为的交易模式，有效保障了商业行为各方的权益，提升了交易便利性，同时通过商业数据的积累，极大促进了我国经济社会的发展。本文从概述第三方支付模式入手，分析了传统支付对商业行为的主要束缚，在此基础上，阐述了第三方支付对商业行为的保障作用。

引导性权重驱动的图表问答重定位关系网络

目的图表问答是计算机视觉多模态学习的一项重要研究任务,传统关系网络(relation network,RN)模型简单的两两配对方法可以包含所有像素之间的关系,因此取得了不错的结果,但此方法不仅包含冗余信息,而且平方式增长的关系配对的特征数量会给后续的推理网络在计算量和参数量上带来很大的负担。针对这个问题,提出了一种基于融合语义特征提取的引导性权重驱动的重定位关系网络模型来改善不足。方法首先通过融合场景任务的低级和高级图像特征来提取更丰富的统计图语义信息,同时提出了一种基于注意力机制的文本编码器,实现融合语义的特征提取,然后对引导性权重进行排序进一步重构图像的位置,从而构建了重定位的关系网络模型。结果在2个数据集上进行实验比较,在FigureQA(an annotated figure dataset for visual reasoning)数据集中,相较于IMG+QUES(image+questions)、RN和ARN(appearance and relation networks),本文方法的整体准确率分别提升了26.4%,8.1%,0.46%,在单一验证集上,相较于LEAF-Net(locate,encode and attend for figure network)和FigureNet,本文方法的准确率提升了2.3%,2.0%;在DVQA(understanding data visualization via question answering)数据集上,对于不使用OCR(optical character recognition)方法,相较于SANDY(san with dynamic encoding model)、ARN和RN,整体准确率分别提升了8.6%,0.12%,2.13%;对于有Oracle版本,相较于SANDY、LEAF-Net和RN,整体准确率分别提升了23.3%,7.09%,4.8%。结论本文算法围绕图表问答任务,在DVQA和FigureQA两个开源数据集上分别提升了准确率。