让“我的电脑”进驻Internet属性窗口

如果你曾留意过Internet属性的“安全”窗口，会发现这里可供更改安全设置的区域主要是Internet、本地Intranet、可信站点，受限站点这四项，不过你是否希望让“我的电脑”也进驻到这个安全窗口呢？

长白山山脉耕地土壤属性与改良利用的调查研究

本研究以长白山山脉,尤其位于火山口土壤中具备火山灰的耕地为研究对象,从土壤pH、有机质、大量元素氮磷钾、微量元素铜锌铁锰等多个项目进行土壤属性的检测。结果表明,耕地土壤PH值的加权平均值为5.50,呈弱酸性,有机质含量加权平均值为3.74%,全氮的加权平均值为0.2077%,土壤有效磷的加权平均值为44 mg/kg,土壤速效钾的加权平均值为82.79mg/kg,土壤有效铜的加权平均值为2.49 mg/kg,土壤有效铁的加权平均值为30.18 mg/kg,土壤有效锰的加权平均值为28.68mg/kg,土壤有效锌的加权平均值为2.05 mg/kg。调查区域内整体耕地地力大量元素丰富,微量元素除铁外均贫瘠,需采用具有针对性的改良利用方法。

基于Internet的多属性评价群决策支持系统总体设计

根据计算机网络技术、群决策理论和决策支持系统理论,采用多Agent技术,将人机交互与问题处理系统有机结合,设计了基于Internet环境的多属性评价群决策支持系统的总体结构,给出了各组成部分的功能.采用面向对象程序设计方法实现了系统功能.

基于云模型的Internet建模多属性评价方法

借鉴云模型的研究思想及复杂网络的研究成果,提出了基于评价云的Internet模型多属性评价方法.主要工作如下:分析了Internet的建模情况,针对模型的评价现状设计了基于云模型的评价方法,可针对网络多属性进行分别评价,并最终整合成一综合评价值,进而通过比较获得最佳的评价.云模型能够反映模糊性和随机性的关联,因此,该方法能够更加有效地表达语言定性评价信息.最后,通过应用案例证明了该方法的简单性和可行性.

基于属性测度的Internet搜索引擎评价系统研究

搜索引擎的使用对Internet网络用户已十分普遍。目前搜索引擎的检索性能还缺乏一个科学、有效的评价方法。本文根据系统工程的基本思想，建立了搜索引擎的评价指标体系，并根据属性测度理论构造了基于属性测度的搜索引擎评价系统，该评价模型可定量地分析搜索引擎的综合性能，并给出了应用实例。

可撤销属性加密的区块链数据访问控制方法

针对区块链数据共享中存在的粗粒度访问控制问题,提出一种基于属性撤销密文策略属性基加密的区块链数据访问控制方法。在现有方案基础上进行改造,引入预解密过程,结合属性撤销列表实现属性实时撤销;基于非对称群下的DBDH困难问题假设进行安全性证明;基于超级账本Fabric进行系统设计,结合星际文件系统采用链上链下存储方式解决区块链容量不足和系统效率问题。实验结果表明,所提方案撤销属性时无需更新密钥密文重复上链,仅需要6次Pairing操作进行预解密和解密,且在大规模属性集下,预解密时间和解密时间平均保持在百毫秒左右的常量级上,实现区块链数据高效、细粒度的访问控制。

省级中药饮片炮制规范法律属性探析

目的为省级中药饮片炮制规范法律地位的明确以及《药品管理法》中“药品标准”法律表述的立法技术完善提供参考。方法结合我国药品地方标准法律渊源,对中药饮片国家药品标准构成要件以及现行省级中药饮片炮制规范构成进行分析,同时基于法律解释的方法,对《药品管理法》中省级中药饮片炮制规范的法律内涵进行探讨。结果与结论在药品监管实务中,省级中药饮片炮制规范实质为地方药品标准,2019年新修订的《药品管理法》对药品标准进行了专门规定,但对于省级中药饮片炮制规范的药品标准法律属性并未作出规定,存在一定的立法技术瑕疵。建议在《药品管理法》修正时,对省级中药饮片炮制规范的药品标准法律属性予以明确。

产权视角下林业碳汇资产的属性确认与计量探讨

“双碳经济”新格局下,林业碳汇作为当下成本最低的“碳吸收”手段已成为学术研究中的“新宠”。解决林业碳汇在碳汇交易过程中的会计核算问题有助于实现林业碳汇多重效益。文章基于产权理论,探讨了林业碳汇资产的会计属性及计量方式。首先,作为一项特殊自然资源,林业碳汇具备确认为资产的特征,依据交易过程可“二分”会计主体:碳汇需求方与开发经营方分别以“环境资产”与“交易性环境资产”为资产确认类型。其次,在计量方式上,以森林碳储量和市场价格为基础进行林业碳汇资产技术计量和经济计量,获得实物产权和财权对应的实物量和价值量。最后,在公允价值模式下探究了碳汇买卖双方针对林业碳汇资产的初始计量和后续计量。

简述Internet的属性与有关比喻

Internet是一个具有多种属性和令人产生广泛联想的网络系统。本文从属性框架、比喻模式两方面将有关的 Internet纷呈的信息加以清理、组织 ,以期得到一个有关

论国际关系研究的知识属性——兼论西方国际关系研究的内在缺陷

现代国际关系研究经历百年发展历程之后,正面临着新的机会和选择,需对其基本属性进行重新定位和认识。国内政治与国际关系在本体论层面上的差异决定了政治学与国际关系研究在方法论意义上的根本性差异,国家这个分析单元的个体性而非一般性特征是国际关系研究必须关注的重点。对“科学化”的过分追求可能导致国际关系研究陷入体系性和实践性之间的矛盾,对国际关系研究而言,任何追求简单性、普遍性和体系性的方法可能都未必真正有效,能够切合国际关系实际的,也许是一种更注重复杂性、个体性和特殊性的方法。国际关系研究中找回特殊性应加强对历史研究的关注和对社会研究的借鉴,并注重对文化和价值问题的分析。国际关系的知识应该是一种同时面向个体性、可变性和可能性并高度关注文化和价值因素的知识,既包括传统意义上的科学面向,也需要有新的追求,即降低国家行为的不确定性并探讨国家行为的可能性。这种追求,应该能够为国际关系研究开掘更广阔且更具实效性的空间。

直觉模糊系统下的属性约简算法及其应用

信息熵是研究信息粒不确定性度量的一种重要方法,并且可以应用于信息系统的属性约简和综合评估中。本文提出了比较两个直觉模糊值大小的新方法,定义了直觉模糊集中香农熵形式的熵度量。以直觉模糊决策系统为背景,结合直觉模糊集理论,基于直觉模糊相似关系分别构造了直觉模糊信息熵和条件熵,利用直觉模糊条件熵给出属性重要度的计算公式,设计了基于直觉模糊条件熵的启发式属性约简算法。在此基础上,通过属性重要度得到了属性指标的权重,进而提出了一种综合评估方法,并将其应用于安全审计风险的研究中,得到可接受的安全风险评估方法,通过结果对比分析,验证了该方法的可靠性和有效性。

劳动关系从属性理论的历史演进与现实反思--兼论“不完全劳动关系”

从属性是解读劳动关系的一把钥匙,在各类劳动关系认定理论中获得了最广泛的认可。从历史的角度考证,源于启蒙时代个人主义思潮的从属性催生了劳动法,使之从行会规则中独立出来,进入国家干预的领域,同时赋予了劳动法“人法”的属性,从而脱离民法交换给付的维度,形成了一个以关注主体特征和组织特征为视角的全新的法律领域;从现实的角度观察,我国劳动法学界在全面接受了劳动关系从属性理论之后,正在有意识地构建中国自主的劳动法知识体系。在法律规范的层面上,我国目前虽然没有明确从属性的类型、权重和要素等相关内容,但是在法律实践的层面上,已经确定了“从属性+要素”的劳动关系认定思路,并开始反哺劳动法教义学体系的构建。“不完全劳动关系”系我国为应对平台用工进行的一项政策性司法创设,劳动关系从属性提供了充分且必要的理论支撑。从逻辑上推理,不完全劳动关系与劳动关系、民事劳务关系遵循一致的从属性考量标准,因此能够构成一类独立的法律关系。

面向人脸属性编辑的三阶段对抗扰动生成主动防御算法

针对恶意人脸属性编辑行为,基于取证的被动防御技术只能对篡改行为进行取证并不能防止其产生,从而难以消除恶意篡改行为已经造成的损失.因此,主动防御技术应运而生,其可以破坏属性编辑的输出从而避免人脸被篡改使用.然而,现有两阶段训练人脸篡改主动防御框架存在迁移性和扰动鲁棒性不足的问题,为此本文通过优化两阶段训练架构及损失函数和引入一个辅助分类器,提出一种三阶段对抗扰动主动防御框架.本文首先修改两阶段训练架构中的代理目标模型并基于此设计了训练扰动生成器的属性编辑损失,以提升代理模型的重建性能和属性约束能力,从而减少对代理模型的过拟合;其次,在训练阶段引入辅助分类器对代理模型提取的编码后特征进行源属性分类并基于此设计训练扰动生成器的辅助分类器损失,从而将原本的两阶段交替训练改为代理目标模型、辅助分类器和扰动生成器的三阶段交替训练,期望通过对抗攻击辅助分类器以促进对篡改模型的主动防御;最后,在扰动生成器的训练中,引入攻击层以促进对抗扰动对滤波和JPEG压缩的鲁棒性.实验结果验证,本文提出的框架能够比现有框架更好地将主动防御从白盒的代理目标模型迁移到黑盒的属性编辑模型,黑盒性能提升16.17%,且生成的对抗扰动较基线算法具有更强的鲁棒性,针对JPEG压缩的性能(PSNR)提升13.91%,针对高斯滤波提升17.76%.

重拾媒介属性:互联网平台社会责任的构成维度

伴随着互联网平台功能的增扩与延伸,其自身呈现出多样化的身份定位。然而多样化的属性认知并未消除平台社会责任划分的复杂性,反而加剧了认知难度。从媒介进化的视角出发,以“媒介”作为理解互联网平台的逻辑起点,同时引入企业社会责任的理论框架,采用问卷调查的研究方法,致力于厘清互联网平台的社会责任维度,构建互联网平台社会责任的新理论模型。作为基础设施的媒介和作为组织机构的媒介共同勾画出了平台社会责任之维,前者着眼于普通用户的数字化生存,不存在较高的身份门槛;后者关注从事平台劳动的生产者,仍然具备深入研究空间。

旅游网站机器人客服身份披露和服务属性对顾客满意度的交互影响研究

基于技术的发展,旅游网站机器人客服对话质量显著提高,在互动方面和人工客服具有高度相似性。顾客是否知晓机器人客服的真实身份会影响满意度。然而,现有研究较少结合服务属性探究旅游网站机器人客服身份披露对顾客满意度的影响机制。基于此,文章利用两个实验讨论了机器人客服身份披露和服务属性对顾客满意度的交互作用及内在机制。结果表明:在享乐属性的服务中,无身份披露(vs.有身份披露)的机器人客服更能提高顾客的满意度;在实用属性的服务中,身份披露对满意度作用不显著。同时,能力感知在其中发挥中介作用。研究结论不仅丰富了与机器人客服身份披露相关的研究,也为旅游网站机器人客服身份披露提供了理论指导。

基础设施多重属性建构与中国区域经济协调发展

基础设施建设是构建优势互补、高质量发展的区域经济布局和国土空间体系、促进区域协调发展的重要手段。进入全面建设社会主义现代化国家新阶段,以基础设施建设推进区域经济协调发展面临新的现实挑战,需要进一步厘清基础设施的内涵和发展规律。在区分基础设施的政策属性、资本属性和产业属性基础上,从国家尺度、区域尺度和地方尺度进行分析表明,基础设施建设对区域经济协调发展和塑造空间发展格局具有差异化效应,尤其是基础设施建设推动无形资本的积累和崛起,带来了区域发展路径的分异和区域发展能力的差距。因此,以基础设施建设推进区域经济协调发展,需要以新型基础设施建设创新区域间合作方式,以无形资本培育缩小区域间发展能力差距,以多维政策协调统筹空间发展动能。

敏感属性波形反演技术在大庆长垣水敏储层中的应用

针对大庆长垣油田萨零组储层水敏强、含油性差、厚度薄,以及河道窄小等问题,以长垣油田杏北开发区杏3区块为例,结合测井资料、室内实验及取心井综合解释资料,通过两步法协同敏感属性分析,判别与含油性及水敏强弱关联性最高的属性参数,然后结合属性参数范围,利用基于波形特征指示的井震联合反演技术,精准预测萨零组弱水敏高含油优质储层,从而指导井位部署。结果表明:声波时差与电阻率组合能够划分油层、差油层和非储层,自然伽马可以判别水敏强弱;利用反演预测结果部署1口新井,岩心分析数据表明该井水敏指数为0.62,为中等偏强水敏,含油级别以油浸和含油为主,含油饱和度平均为61.4%,反演结果精准可靠;该新井投产1 a,平均日产油3.5 t,累计年产油1090.6 t,投产效果较好。研究成果为萨零组开发奠定基础,对大庆油田的高质量稳产意义重大。

数字平台的三重属性与角色冲突

在网络化和数字化背景下,数字平台作为新的组织形式在资源配置和社会治理中扮演着越来越重要的角色,同时,数字平台也面临着不同角色定位之间的冲突。数字平台具有盈利性、公共性和管控性三重属性,扮演着企业、中介、赋能者、基础设施、新的治理主体甚至是“新的统治者”等多重角色。其中,每种角色的界定都有一定的合理性,又均存在着以偏概全的问题。数字平台自身的角色定位与外界期望之间存在矛盾,并且随着数字平台管控优势的凸显,在平台组织内部形成了保护市场、保护社会和维护管控的“三向运动”。数字平台在管控属性方面的独特优势加剧了其三重属性之间的矛盾,使其长期保持不断变动的多重角色形象。

《民法典》动产与权利担保制度的商法属性解释论

《民法典》第388条对功能主义担保立法模式的引入,使动产和权利统一担保体系具有了较为鲜明的商法属性。但囿于民商合一的立法体例,其商事元素大多隐藏在民事规范之下,不得彰显。现行担保体系对商事担保的特殊性及商事交易实践需求不能及时作出回应,对商事交易实践造成影响。故而民商合一的立法体例需通过法律适用在实质上实现一般化一体规制,特殊化区分规制的立场。对此,商法视角的引入极为必要。商事担保以效益优先为价值理念,以功能主义为底层逻辑,在制度设计上具有更多的商事元素。利用区分原则,对担保体系中的民商事担保规范进行区分、整合,以形成担保体系“形式民商合一,实质统分结合”的体例。同时,商法思维的适用应兼顾商事规范的个性及民事规范的稳定,从而对动产和权利统一担保体系的商法属性作出回应,以期促进商事金融的发展创新。

结合对象属性识别的图像场景图生成方法研究

场景图生成在视觉场景深度理解任务中发挥着重要的作用。现有的场景图生成方法主要关注场景中对象的位置、类别以及对象之间的关系,而忽略了对象属性蕴含的丰富场景语义信息。为了将图像属性语义融入场景图,提出了一种结合对象属性识别的图像场景图生成方法。首先针对属性识别的多标签分类问题,提出了一种基于混合分类器的属性分类损失函数来进行属性识别,通过结合二值交叉熵函数训练的二分类器和改进的团组交叉熵函数训练的多分类器来实现单个属性分类的查准率和多个属性预测的查全率全面提升。其次,通过将属性识别分支与原有场景图框架进行融合,将提取的属性信息作为额外的上下文语义与对象特征进行融合后辅助对象之间关系的识别。最后,模型在VG150数据集上与多个基准模型进行了对比实验,结果表明所提模型的对象属性预测和关系识别均取得了更优的结果。