模仿产品竞争威胁下供应链独家采购合作研究

为了探究模仿产品竞争背景下品牌制造商与零售商能否达成独家采购合作,构建原创品牌制造商、模仿者和零售商三方组成的两阶段Stackelberg博弈模型;对比了零售商引入模仿产品对其自身及品牌商利润的影响;求解了品牌商折扣让利情形下品牌商与零售商达成独家采购合作的边界条件。研究结果表明:1)不考虑品牌商的折扣让利时,零售商引入模仿产品总是会提升自身利润,降低品牌商利润,但是品牌商的创新产品需求量会逆势增加;2)当零售商担任博弈领导者时,如果品牌商愿意给予零售商一定批发价格折扣,品牌商与零售商都能从独家采购合作中实现帕累托改进,该折扣水平阈值与模仿产品质量、品牌商忠实消费者比例相关;3)品牌商担任博弈领导者时,品牌商与零售商并不能从独家采购合作中实现帕累托改进。

模仿、表现、观念:艺术的视觉逻辑及其颠覆

从西方艺术史的发展看,艺术概念在不同时期和不同国家大相径庭。该文聚焦艺术概念及其发展,探讨由模仿、表现、观念等关键术语联结而成的艺术视觉逻辑的历史语法及其颠覆性的问题,旨在阐明艺术史叙事中的视觉逻辑是理解艺术审美与视觉文化的关键。艺术家在重构视觉艺术形式的过程中,在传统观念与创新力量的碰撞和融合中,使艺术审美催生新的内在意蕴,揭示生活世界的意义。因此,关于艺术视觉逻辑问题的探讨不仅对于过去的历史而言是一个重要的论题,而且在当今社会的文化语境中仍是一个常新的话题。

嗓音模仿认知神经加工的多阶段模型

嗓音模仿是言语交流中关键的认知过程,即对话一方(说话人)将感知到的另一方(目标说话人)的嗓音信号映射为自己的发声器官运动表征,达到发声器官运动表征复制和目标说话人嗓音再现的目的。成像结果表明,嗓音模仿的认知加工涉及颞上回到左侧额下回,再到发声相关初级运动皮层的神经网络,并且基底神经节在该网络中发挥协调作用。嗓音辨别能力、嗓音信号至发声运动表征的映射能力以及发声器官肌肉的控制能力的个体差异都会影响嗓音模仿的认知加工。未来研究应该考虑将嗓音模仿与发声障碍以及侵入电极技术结合起来,旨在共同揭示脑与行为的因果机制,并进一步应用于言语的终身发展、认知可塑性以及言语预期领域。

听写、模仿朗读与背诵在较低水平英语学习者听说课程中的行动研究

本研究旨在探索如何针对较低水平英语学习者的特色和需求,在大学英语听说课程中通过听写、模仿朗读与背诵等传统教学法达到良好的教学效果。本研究采取了行动研究的方法,利用调查、访谈、反思日志、测试等手段进行了两轮实证研究。研究结果表明,将听写、模仿朗读、背诵等传统教学法通过合理的组合和设计,系统性地、有计划地用于较低水平英语学习者的听说课程不仅符合了学生的特点和诉求,也切实提高了教学效果,实现了学生听、说水平乃至学习语言自信心等各方面的提升。

X语言、方法及工具——支持MBSE的新一代一体化建模仿真技术体系

在当前基于模型的系统工程(MBSE)实践中,基于现有的建模语言、方法与工具,仍难以实现系统设计与仿真验证之间真正的闭环,因此无法完整体现MBSE的全部价值。针对这一问题,本研究较为系统地介绍了新一代建模仿真语言——X语言及其技术体系,具体包括混合系统建模框架——XDEVS,X语言架构及基本要素,X语言支持下基于建模仿真的系统工程方法论——X-SEM,以及面向X语言的建模仿真软件——XLab。基于X语言技术体系可以实现全系统统一建模和一体化仿真验证。最后用一个案例展示了基于X语言及其工具并遵循X-SEM方法论的系统开发过程。

基于路径模仿和SAC强化学习的机械臂路径规划算法

在机械臂路径规划算法的训练过程中,由于动作空间和状态空间巨大导致奖励稀疏,机械臂路径规划训练效率低,面对海量的状态数和动作数较难评估状态价值和动作价值。针对上述问题,提出一种基于SAC(Soft Actor-Critic)强化学习的机械臂路径规划算法。通过将示教路径融入奖励函数使机械臂在强化学习过程中对示教路径进行模仿以提高学习效率,并采用SAC算法使机械臂路径规划算法的训练更快、稳定性更好。基于所提算法和深度确定性策略梯度(DDPG)算法分别规划10条路径,所提算法和DDPG算法规划的路径与参考路径的平均距离分别是0.8 cm和1.9 cm。实验结果表明,路径模仿机制能提高训练效率,所提算法比DDPG算法能更好地探索环境,使得规划路径更加合理。

高频雷达中射频干扰的RD图表现机理与建模仿真

射频干扰对于高频超视距雷达是一大威胁。本文研究射频干扰的距离-多普勒图表现机理和建模方法,分析了射频干扰频域特性与距离-多普勒图表现的关系,讨论了雷达信号处理中的射频干扰信号频谱变化。根据高斯白噪声通过线性滤波器的特性,设计滤波器响应函数来产生不同频谱和距离-多普勒图形态的射频干扰。基于以上研究,本文将射频干扰分为单频、窄带和宽带3类,归纳出射频干扰的距离-多普勒图表现机理,并提出了基于卷积的射频干扰新型建模方法。实测数据和仿真表明:本文对射频干扰距离-多普勒图表现机理分析合理,建模方法能很好地模拟多数实测干扰距离-多普勒图形态。

基于强化和模仿学习的多智能体寻路干扰者鉴别通信机制

现有的基于通信学习的多智能体路径规划(multi-agent path finding,MAPF)方法大多可扩展性较差或者聚合了过多冗余信息,导致通信低效。为解决以上问题,提出干扰者鉴别通信机制(DIC),通过判断视场(field of view,FOV)中央智能体的决策是否因邻居的存在而改变来学习排除非干扰者的简洁通信,成功过滤了冗余信息。同时进一步实例化DIC,开发了一种新的高度可扩展的分布式MAPF求解器,基于强化和模仿学习的干扰者鉴别通信算法(disruptor identifiable communication based on reinforcement and imitation learning algorithm,DICRIA)。首先,由干扰者鉴别器配合DICRIA的策略输出层识别出干扰者;其次,在两轮通信中分别完成对干扰者与通信意愿发送方的信息更新;最后,DICRIA根据各模块的编码结果输出最终决策。实验结果表明,DICRIA的性能几乎在所有环境设置下都优于其他同类求解器,且相比基线求解器,成功率平均提高了5.2%。尤其在大尺寸地图的密集型问题实例下,DICRIA的成功率相比基线求解器甚至提高了44.5%。

基于多智能体的指挥控制软件可靠性建模仿真方法

为解决现有可靠性分析和评估方法不能完全应对软件复杂网络特性的问题,提出基于多智能体(Agent)的指挥控制软件可靠性建模仿真方法,包括系统建模仿真和可靠性建模仿真,并实现软件系统可靠性建模仿真平台,以某指挥控制软件系统为对象进行实例应用,分别实施故障传播仿真分析和可靠性建模仿真分析,完成软件系统可靠性分析和评估,验证了所提出方法的有效性和可行性。

基于碰撞预测的强化模仿学习机器人导航方法

基于学习的机器人导航方法存在对数据的依赖性高和在一些特定环境下表现不完美的问题,例如在空旷场景下无法走直线,在障碍物密集场景下碰撞率高。为了提高机器人的导航性能,提出了一种基于碰撞预测的强化模仿学习导航方法。在无模型的情况下,根据机器人的性能,建立马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)中所需要的状态空间、动作空间、奖励函数。采用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)在仿真环境中进行训练,使机器人获得能够在多障碍环境中导航和避障的能力。使用收集到的专家数据按照模仿学习方法对策略继续进行训练,改善强化学习在障碍物稀疏和密集两种极端情况下表现不完美的问题。设计了一个碰撞预测模型,将传统控制与深度学习相结合,根据预测结果,使机器人自适应地在不同环境下选取合适的控制策略,大大提高了导航的安全性。通过实验,在大量从未遇到过的场景下验证了所提出方法的导航性能和泛化能力。

异策略模仿-强化学习序列推荐算法

最近,强化学习序列推荐系统受到研究者们的广泛关注,这得益于它能更好地联合建模用户感兴趣的内动态和外倾向。然而,现有方法面临同策略评估方法数据利用率低,导致模型依赖大量的专家标注数据,以及启发式价值激励函数设计依赖反复人工调试两个主要挑战。因此,提出了一种新颖的异策略模仿-强化学习的序列推荐算法COG4Rec,以提高数据利用效率和实现可学习的价值函数。首先,它通过异策略方式更新分布匹配目标函数,来避免同策略更新密集在线交互限制;其次,COG4Rec采用可学习的价值函数设计,通过对数衰减状态分布比,模仿用户外倾向的价值激励函数;最后,为了避免模仿学习分布漂移问题,COG4Rec通过累积衰减分布比,强化用户行为记录中高价值轨迹片段重组推荐策略。一系列基准数据集上的性能对比实验和消融实验结果表明:COG4Rec比自回归模型提升了17.60%,它比启发式强化学习方法提升了3.25%。这证明了所提模型结构和优化算法的有效性。这也证明可学习的价值函数是可行的,并且异策略方式能有效提高数据利用效率。

戏剧人类学视域下戏曲表演中人对偶的模仿——以高甲戏“傀儡丑”为例

中西方戏剧艺术中都存在演员模仿偶的现象,我国不少剧种都通过对偶的模仿来丰富表演艺术形式,其中,高甲戏中“傀儡丑”便是典型例子。“傀儡丑”极具偶趣特质,包含独特的表演美学,同时,表演情境中“偶化”的身体探索和文化隐喻具备戏剧人类学研究的价值。可见,“傀儡丑”作为中华传统戏曲艺术中一颗独特的“明珠”,赋予身体表演更深层的文化内涵,具有西方戏剧人类学研究难以完全涵盖的艺术特性和文化价值,对于我国戏曲表演独特性研究及戏剧人类学科建设独具意义。

基于多代理模仿学习的普适边缘计算资源分配

普适边缘计算允许对等设备之间建立独立通信连接,能帮助用户以较低的时延处理海量的计算任务.然而,分散的设备中不能实时获取到网络的全局系统状态,无法保证设备资源利用的公平性.针对该问题,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)的普适边缘计算资源分配方案.首先基于最小化时延与能耗建立多目标优化问题,然后根据随机博弈理论将优化问题转化为最大奖励问题,接着提出一种基于多代理模仿学习的计算卸载算法,该算法将多代理生成对抗模仿学习(GAIL)和马尔可夫策略(Markov Decision Process, MDP)相结合以逼近专家性能,实现了算法的在线执行,最后结合非支配排序遗传算法Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对时延和能耗进行了联合优化.仿真结果表明,所提出的解决方案与其他边缘计算资源分配方案相比,时延缩短了30.8%,能耗降低了34.3%.

一种基于生成对抗模仿学习的作战决策方法

为研究有限作战指挥样本下的智能决策方法,针对作战决策经验难以表达和智能决策学习训练样本稀缺等问题,基于联合战役仿真推演环境,提出了一种基于生成对抗模仿学习的作战决策方法。该方法整合了作战决策经验表示与学习过程,在上层决策和底层动作分层的基础上,采用规则定义特定任务执行逻辑,并利用生成对抗模仿学习算法提升智能体场景泛化能力。在构设的典型对抗场景中,该方法达到了预期效果,算法训练收敛,智能体输出决策合理。实验结果初步表明,生成对抗模仿学习作为一种智能作战决策方法,具有进一步研究价值。

基于辨音-模仿的英语语音纠偏模式效果实证研究--以超音段音位为例

在外语学习中,语音偏误是学习者常犯的一种错误,语音纠偏是外语教学的一个难题。在总结现有的语音偏误研究成果,结合团队多年的语音纠偏经验,文章提出基于辨音与模仿有机结合的英语语音纠偏模式,将这种模式融入英语听力教学,并通过对比实验来探究该纠偏模式对超音段音位语音纠偏的有效性。经过一学期的教学实验,结果表明:与传统语音纠偏模式相比,基于辨音-模仿的英语语音纠偏模式更加有效,且纠偏效果更加显著。

基于模糊收敛和模仿强化学习的自动驾驶横向控制方法

针对自动驾驶车辆各横向控制因素存在强耦合性,依赖理想模型的控制方法难以实现完全解耦且难以从仿真环境迁移到实际车辆,以及强化学习方法在自动驾驶横向控制中收敛速度慢的问题,利用模糊推理器和模仿强化学习在车辆横向控制中的共性,以模糊推理器作为模仿强化学习初始化条件,并进行学习过程指导,从而实现强化学习过程的快速收敛。利用MATLAB/Carla仿真以及实车试验对该控制方法进行了验证,结果表明,该方法在不依赖理想数学模型、不对模糊推理器进行深度优化的基础上,实现了模仿强化学习迭代次数的大幅减少,在500次的全路径迭代过程中完成了更优的车辆横向控制,在仿真和现实环境中均可获得很好的控制效果。

突发事件中网民信息异化模仿行为的类型及发生机理研究

[研究目的]分析突发事件中网民信息异化模仿行为类型及发生机理,为网络舆情回归健康状态提供支持。[研究方法]整合现有理论分析视域,从政府公权力和网民行为取向两维度构建突发事件中网民信息异化模仿行为的解释框架,提炼概括网民模仿行为类型,继而应用案例研究法对网民模仿行为进行分析,探寻突发事件中网民信息异化模仿行为的发生机理。[研究结论]突发事件中网民信息异化模仿行为可以分为集群式、散点式、观览式、终止式四种。突发事件或突发事件情景的同源性、同质性和可比性、信息异化模仿行为低成本与高收益、突发事件中信息传导行为内卷化均是模仿行为发生的重要原因。解决该问题,需遏制信息异化生产、分型处置模仿行为以及营造良好网络舆论环境。

氧化铝生产多效蒸发器建模仿真

作为氧化铝生产过程的关键工序,多效蒸发工序的设备较多、操作复杂,蒸发过程涉及到的变量众多、变量之间的耦合关系很复杂,给现场操作带来了一定挑战。蒸发器蒸水量和汽水比(新蒸汽用量与蒸水量比值)是蒸发工序考核的重要指标,其数值大小直接影响到蒸发工序操作成本。尤其在蒸汽不足时,蒸发效果直接影响到母液浓度,甚至影响整个生产流程及产能,最终影响到企业的竞争力。调查发现,现场操作基本以经验为主,调整工艺参数未能到达预期目的,有时甚至出现相反效果,致使蒸发器潜能未能充分发挥,生产条件未能达到最优。基于物料衡算、能量衡算,借助流程模拟软件,搭建氧化铝生产逆流多效蒸发工艺等效物理模型,对拜尔法氧化铝生产多效蒸发工序工艺参数进行分析,探究不同工艺参数对蒸水量(汽耗)的影响规律,为蒸发工序实际操作提供理论指导,进而实现氧化铝生产节能、减排目的,助力氧化铝企业绿色低碳可持续发展。

新入职教师教学模仿的实施与挑战应对

教学模仿是指新入职教师在教育教学中能动地针对他者优秀教学行为所进行的观摩、借鉴、外显、内化和创新等一系列教学活动。借助教学模仿这一途径,新入职教师可以快速地适应职场、提升专业能力,融入“专业共同体”。然而,当下不少新入职教师教学模仿依然在模仿意向确立、模仿对象(内容)选取、模仿状态以及模仿反思等方面面临着不小的挑战。对此,新入职教师为了实现教学模仿效益的最大化,必须自觉内化教学模仿意向,秉持因需模仿的行动取向、注重教学模仿的过程反思以及最终回归建构自主教学风格的原点,协同推进教学模仿的进程。

趋同与共生:城市边缘区社区治理从模仿到自主的演进逻辑与发展因应

城市边缘区社区因寻求社区集体的发展权益、制度配置的优势地位、要素流动的空间正义而选择模仿城市或乡村的社区治理方式,逐渐与城市或乡村社区在治理方式上呈现“趋同”样态。社区治理方式趋同程度加深使城市边缘区社区治理陷入“选择定式”困境,而走出此困境的逻辑是适配自洽所趋同的社区治理方式,引导城市边缘区社区走向与城市、乡村社区治理方式“共生”样态。达成社区治理方式共生的前提是城市边缘区社区实现自主治理,而真正实现自主治理需要对妨碍自主治理实现的弱项展开多维剖析。以身份构建、资产管理、产业运营、职能框架为着力点,明确城市边缘区社区法律地位,规范城市边缘区社区资产管理结构,鼓励城市边缘区社区产业发展,明晰城市边缘区社区共治联系,从而为城市边缘区社区实现自主治理提供保障,为推动城市边缘区社区治理方式与城市、乡村社区治理方式共生创设前提条件,为深化城乡一体化建设、实现基层治理体系和治理能力现代化打下坚实基础。