基于TSSI和STB-CNN的跌倒检测算法

跌倒行为会给老人特别独居老人带来严重伤害,准确识别跌倒并及时报警可以有效降低这种危险。本文提出一种基于树结构骨架图像(Tree Structure Skeleton Image,TSSI)和可学习时空块卷积神经网络(Spatio-temporal Block Convolution Neural Network,STB-CNN)的跌倒检测方法。首先使用三维姿态估计算法提取人体关节点,进而获得骨架序列;然后利用基于深度优先搜索(Depth First Search,DFS)算法将骨架序列编码为TSSI;最后构建由时空差分模块、可学习时空框架和时空多分支卷积模块组成的可学习STB-CNN网络,实现跌倒检测。该方法在公开数据集和自建数据集上进行仿真实验分别取得98.6%和98.3%的准确率,优于其他相关算法。

价值转形研究:基于TSSI模型的拓展分析

将TSSI两期模型拓展至多期,探索其系统性特征,基于矩阵特征分解和佩隆-弗洛宾尼斯定理发现,若投入矩阵具有生产性,那么按照TSSI多期程序的价值向量、生产价格向量逐渐收敛于常数向量;基期的生产价格设定不会影响收敛存在性,但具体选择会影响收敛值大小,且通过价值-生产价格偏差在时间上的累积效应来表现的;确定基期偏差,该累积效应也收敛于常向量。数例研究表明,总生产价格与总价值相等、总利润与总剩余价值相等在所有时期成立;一般利润率动态变化,但随转化过程收敛至稳态,价值向量与生产价格向量也在收敛,偏差向量随之收敛。

从非均衡角度评TSSI对置盐定理的批判——比较TSSI和MF模型对利润率趋于下降的证明

自置盐定理提出以来,很多学者认为它作为比较静态框架,不能用以分析利润率趋于下降理论。国外跨期单一体系学派在新解释的基础上,从跨期和单一体系(TSSI)两个角度提出了转形框架,强调投入价格和产出价格在持续机械化的条件下并不相等。它以此为基础对置盐定理展开批判,在MELT不变和MELT上升两种条件下建立了证明利润率趋于下降的模型。一些学者对TSSI的模型表示质疑,但没有明确从非均衡角度对其进行评价。笔者在文中比较了TSSI和MF模型两种非均衡视角,发现TSSI的模型虽然在形式上类似于再生产非均衡条件下的MF模型,但实质上却预设了再生产均衡的条件。而且如果经济在下次技术进步之前形成了统一的投入价格和生产价格,即TSSI从非共时决定转变为共时决定,那么在TSSI的框架中,利润率波动的周期呈现上升趋势。从这个角度而言,TSSI的非均衡分析只是填补了置盐定理中两个均衡间的空白,无法作为分析利润率趋于下降的动态非均衡框架。

1881年以来的价值理论动态

本文旨在综览马克思去世以后关于其价值理论的主要思想和思潮。为实现这一目的,本文将通过透视马克思主义思想的时空单系统解读(TSSI),观察在特定的历史背景下这些思想和思潮的发展和演变。近年来,TSSI作为一种研究马克思价值理论的方法,已受到相当的关注。本文将对TSSI进行解释,并突出强调推动价值理论重要概念向前发展的重大事件。