指尖上的旅行:移动支付能否促进家庭旅游消费?

基于2017年和2019年中国家庭金融调查数据,使用固定效应模型、工具变量估计、Tobit模型和差分模型,研究了移动支付对家庭旅游消费的影响。结果表明:移动支付能够显著提高家庭出游概率、促进家庭旅游消费,且对高收入、高人力资本、城镇和老年家庭影响更大。机制检验发现,移动支付通过提升居民信任水平、提高支付便利性促进家庭旅游消费。鉴于此,应深入发展智慧旅游,驱动旅游消费智慧化、数字化升级。

移动翻转课堂在程序设计类课程的实施与探讨

随着移动互联网技术日益成熟并广泛应用于教育领域,利用移动互联网技术的便捷性和高效性,可以让师生随时随地开展教学工作。程序设计类课程除了理论内容外,对动手能力也要求很高,而受限于各种因素,实际的编程实践效果大大弱化。讨论利用移动互联技术实施翻转课堂,在无法满足线下教学的情况下,重新设计个性化的翻转课堂内容,提高学生参与编程实践的积极性和对编程类课程的兴趣。

考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度

为有效应对海上风电固有的间歇及波动性给港口多能微网带来的不确定性风险,提出一种考虑移动氢能存储的港口多能微网两阶段分布鲁棒优化调度模型。首先,结合Wasserstein距离实现风电出力概率分布模糊集的精确刻画,并通过非参数核密度估计拟合海上风电预测误差概率分布,获得不同置信水平下风电出力区间及场景。其次,分析氢能船舶、汽车等移动氢能存储资源对间歇性风电出力的能源存储潜力,并结合用能心理、交通属性差异,将两者分别建模为激励型、价格型需求响应,实现港口移动氢能存储灵活性资源的高效聚合。再次,针对含移动氢能存储的港口多能微网,构建基于概率分布模糊集的日前-日内两阶段分布鲁棒优化调度模型,并运用线性决策规则与强对偶理论将其转换为混合整数线性规划模型求解。最后,基于海上风电实测数据进行仿真验证。结果证明,移动氢能存储可显著提升港口多能微网的低碳灵活性,所提模型在兼顾港口多能微网经济性的同时,可进一步保证风电不确定性风险下的鲁棒性。

移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.

医院安全移动应用平台的设计和实现

目的:降低医院移动办公和移动业务场景中的数据安全泄露风险。方法:基于虚拟手机技术,将移动办公和移动业务App实际安装和运行在医院内网的虚拟手机服务器上,而用户手持的移动终端只作为虚拟手机的显示和输入设备,同时部署数据安全网关,实现虚拟手机与移动终端的网络隔离,防止内部数据泄露到外部。结果:用户通过移动终端访问虚拟手机中的移动应用,所有的应用数据都只在虚拟手机中被处理和存储,从而避免数据从移动终端泄露。结论:建设安全移动应用平台可以降低医院移动办公和移动业务场景中的数据安全风险,减少医院对移动终端进行安全管控的要求,有助于推动移动业务的健康发展。

考虑移动式储能的综合能源系统冰灾后抢修与调度协同优化

冰灾易造成大规模停电事故,此时综合能源系统中的热电耦合设备可协调电出力和热出力,降低损失。根据典型的气象数据模拟冰灾故障场景,建立除冰抢修、综合能源系统与移动式储能系统双层协同优化调度模型,以减少冰灾带来的不利影响。上层优化模型为保障综合能源系统的电网快速恢复供电的除冰抢修调度模型,下层优化模型为综合能源系统与移动式储能系统调度模型,上层的各故障线路除冰抢修进度与下层的各节点实时切负荷情况相互传递、交互优化,保障在短时间内抢修更多的故障线路的同时恢复更多的用电负荷,并充分利用热电联产机组灵活的热电比以优化综合能源系统调度,有效减少系统整体经济损失。另外,下层优化模型依据故障后综合能源系统的切负荷情况调度移动式储能系统,进一步减少系统切负荷损失,同时可提高综合能源系统韧性。通过算例仿真验证所提方法的有效性。

面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述

移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技术的基本概念和基本框架;在此基础上,从计算卸载、资源分配、缓存管理和安全防护4个方面讨论了MEC的研究进展,对相关研究成果进行了详尽综述。其次,以物联网、MEC结合区块链、AI辅助MEC系统、通感一体化和云边协同等边缘计算的几个典型应用场景为例,归纳了移动边缘计算在6G中的潜在应用场景,展示了其在构成智能、高效、安全的通信网络方面的潜在益处。最后,从互操作性、安全风险、移动性管理和可扩展性等方面指出了MEC研究在融合创新方面所面临的挑战,并对其在超可靠低时延通信、通感算一体化和星地融合移动通信等方向的优势和发展趋势进行了总结和展望。

采动岩层整体移动“类双曲线”理论模型及验证——从二维“类双曲线”到三维“类双曲面”模型

煤炭开采会引起上覆岩层自下而上变形、破断及移动,并导致地表沉陷等问题,其本质是一个力学过程,故亟需发展基于岩层破断力学机理的移动理论模型。首先简要回顾了国内外岩层移动理论模型,然后重点介绍了本团队近年来在岩层整体移动理论模型方面的研究进展。基于不同层位岩层的破断形态的力学分析和相似模拟试验结果,提出了采动覆岩整体移动“类双曲线”模型,其顶点大约位于上覆岩层主关键层的层位。进而建立了岩层移动内外“类双曲线”整体模型,给出了采动覆岩内外整体移动表达式及物理意义参数体系。针对不同覆岩和煤层赋存条件,分析了岩层整体移动“类双曲线”模型的演化规律。在此基础上,进一步将二维“类双曲线”拓展到三维“类双曲面”模型,建立了采动覆岩全空间“类双曲面”立体移动模型,该模型包含“类单叶”和“类双叶”双曲面。该理论模型是在我国很多前辈及学者的研究基础上,从系统科学的角度考虑岩层的整体移动规律,初步形成了采动覆岩整体移动“类双曲线(面)”理论模型框架,希望能为我国煤炭科学开采提供理论指导。

面向移动边缘计算的任务卸载方法研究

目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的,且仅考虑时延或能耗单一指标,未将二者结合进行优化,为此,以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标,提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式,且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重,最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明,所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。

基于移动通信网络的多终端类型SCADA系统

广泛应用于工业领域的SCADA系统具有多种实现方式。介绍了一种基于移动通信网络,适用于多种终端类型的SCADA系统。主站由云服务器、数据库和SCADA软件构成。终端站由现场数据源和数据传输单元构成。现场数据源包括可编程逻辑控制器、数据采集器和组态软件等多种类型,采用标准通信协议通过数据传输单元接入互联网并与主站建立通信,实现主站对终端站的数据采集。系统具有高可靠、低成本和易扩展的特点,对SCADA系统建设的方案选择和技术实现具有参考价值。

基于深度学习的移动机器人语义SLAM方法研究

为了给移动机器人提供细节丰富的三维语义地图,支撑机器人的精准定位,本文提出一种结合RGB-D信息与深度学习结果的机器人语义同步定位与建图方法。改进了ORB-SLAM2算法的框架,提出一种可以构建稠密点云地图的视觉同步定位与建图系统;将深度学习的目标检测算法YOLO v5与视觉同步定位与建图系统融合,反映射为三维点云语义标签,结合点云分割完成数据关联和物体模型更新,并用八叉树的地图形式存储地图信息;基于移动机器人平台,在实验室环境下开展移动机器人三维语义同步定位与建图实验,实验结果验证了本文语义同步定位与建图算法的语义信息映射、点云分割与语义信息匹配以及三维语义地图构建的有效性。

移动健康在肠造口患者延续护理中应用的范围综述

目的:对移动健康在肠造口患者延续护理中的应用研究进行范围审查,汇总移动健康的干预形式、内容要素、结局指标及效果,为未来该领域的研究提供参考。方法:以澳大利亚JBI循证卫生保健中心范围综述指南为方法学框架,检索PubMed、Embase、Web ofScience、the Cochrane Library、中国知网、万方和维普数据库中的相关研究。检索时限为建库至2024年2月,对纳入文献进行汇总和分析。结果:共纳入18篇文献,移动健康的干预形式包括移动App、微信小程序、远程会议和网站平台;干预的内容要素主要包括健康教育、健康监测、心理护理、专业人员支持和同伴支持;研究涉及的结局指标主要包括造口相关的知识-态度-行为、并发症结局、生活质量、症状严重程度、患者体验与医疗资源使用情况。结论:移动健康在肠造口患者延续性护理中的应用是可行的,起到了积极影响。未来研究有必要重视同伴教育、人机交互的友好性及患者隐私保护,基于理论框架和智能化信息技术,在远程教育和健康管理方面进行深入探讨,以进一步提升肠造口患者生活质量。

基于卷积神经网络的移动机器人声源定位方法综述

听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的声源定位效果显著改善。将移动机器人声源定位研究从网络架构与改进、声音特征类型、数据仿真与增强,以及多模态信息融合四个角度进行综合对比及分析,并对技术的应用提出思考与展望。

移动医疗在左心室辅助装置植入患者延续护理中的应用进展

介绍国内外各种移动医疗干预手段在左心室辅助装置植入患者延续护理中的应用现状、应用形式及内容、局限性及建议,以期为移动医疗在左心室辅助装置植入患者延续护理中的发展提供参考。

5G/B5G异构网络切换过程分析和移动性管理解决方案

有效的移动性管理对于确保5G异构网络预期的QoS和QoE至关重要。切换过程在移动性管理中起着至关重要的作用。在此过程中的故障可能会对5G通信网络的可靠性、稳定性和连接性产生不利影响。对5G HetNet的切换过程进行了分析,包括5G切换过程步骤、5G HetNet的三层切换、5G HetNet的关键切换参数。此外,针对具体问题,如超高速、负载均衡和小区间干扰,归纳总结了5G HetNet的移动性管理主要解决方案,并提出了5G/B5G HetNet的移动性管理新方法。

基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度

在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意愿的影响,建立相应的补贴体系。其余类型则只计及交通能耗成本。然后,建立以的配电网负荷峰谷差、新能源利用率、配电网运行成本为目标,利用超平面的概念自适应地确定不同目标函数的权重,将多目标归一化,建立三类移动储能协调调度模型。而后,使用改进蝙蝠算法求解,得到多类型移动储能协同调度的方案。其中,基本蝙蝠算法引入柯西变异逆累积分布函数等改进,得到改进蝙蝠算法,该算法有效提升优化速度、全局搜索能力。最后,在IEEE33节点系统中,进行仿真验证,结果证明了该调度方案的有效性。

移动充放电设施技术及其规划与运营研究综述

目前,充放电需求区域性、时段性短缺,固定充电设施存在总量不足、扩容难、利用率低等问题,移动充电设施因其移动便捷性,受到广泛关注。阐明移动充放电设施的8种典型应用场景,阐述了“智能插座+移动充电桩”、不带储能装置的移动充电车、带储能装置的移动充放电车3种移动充放电设施类型。分析规划布局、调度运行、运营模式与价格机制、关键组件以及安全等关键技术。针对移动模式选取等7个关键方面对移动充放电设施的发展模式进行总结和展望。

护理人员对慢性病移动健康管理体验的Meta整合

目的系统评价护理人员利用移动健康进行慢性病管理的体验,为改善移动健康管理服务提供依据。方法计算机检索Medline(Ovid)、Embase、Cochrane Library、Web of Science、CINAHL、中国知网、万方数据库和维普数据库,检索有关护理人员利用移动健康进行慢性病管理体验的质性研究,检索时限为建库至2023年2月。依据JBI质性研究质量评价标准评价文献质量,采用Meta整合方法对原始研究结果进行整合。结果共纳入8篇文献,提炼出66个原始研究结果,归纳为10个新类别,综合为2个整合。护士使用移动健康进行慢性病管理感知益处;护士使用移动健康进行慢性病管理感知障碍。结论移动健康有助于护理人员进行慢性病管理,但其使用仍存在一些障碍,应从移动健康的易用性、移动健康与传统管理手段的融合、健全相关制度保障等方面完善。

移动式多点出料装置设计与试验

目前,筒仓仓群的进料传统工艺路线是在每个仓顶上布置有一台带式输送机,通过搭接方式由一台传递给另一台,实现物料的连续输送。其在每台带式输送机的出料口处设置有三通,一通流向料仓仓顶的进料点,一通流向下台带式输送机,导致工艺配置复杂、设备布置繁琐,操作起来不方便,故障率也会增高。为此,设计了一种移动式多点出料装置,包括:机架布置在输送机托架上方,托架上固定有滑轨;滚轮、驱动机安装在机架上且二者传动连接;导向托架与机架固定,其上安装有出料辊和托辊组,出料辊与托辊组共同对输送带进行滚动支撑,导向托架的一端固定有出料斗,其出料端布置在输送机托架一侧。上述设置保证了带式输送机出料位置可调,当需要对依次排列的多个料仓进行输送进料时,只需要布置一台带式输送机即可。样机调试运行及对生产试验结果表明:装置设计的各项技术指标均符合国家标准的规定和设计规范要求,能够满足市场需求和生产需要,解决了料仓仓顶多点进料的工艺难点。

移动信息化访视平台在乳腺癌改良根治术患者中的应用效果

目的探讨移动信息化访视平台在乳腺癌改良根治术患者中的应用效果。方法选取2023年2月至9月于东南大学附属中大医院手术室初次接受择期乳腺癌改良根治术的180例患者,采用随机数字表法将其分为两组,每组90例,对照组脱落6例,最终纳入对照组84例和观察组90例。对照组采用常规口头宣教和发放宣传册的方式进行访视,观察组采用移动信息化访视平台进行访视。比较两组术前访视时间、患者满意度、术前准备完善情况、访视前及麻醉等待期焦虑自评量表(SAS)和抑郁自评量表(SDS)评分。结果观察组术前访视时间短于对照组,患者满意度高于对照组,术前准备完善率高于对照组(P<0.05)。访视前,两组SAS和SDS评分比较,差异无统计学意义(P>0.05);麻醉等待期,两组SAS和SDS评分均低于访视前,且观察组低于对照组(P<0.05)。结论移动信息化访视平台可显著缩短乳腺癌改良根治术患者术前访视时间,提高访视效率和术前准备完善率,缓解患者术前抑郁、焦虑程度,提高患者满意度,使围手术期访视工作更规范、便捷和高效,为手术和患者安全提供保障。