区块链时代多边平台竞争中的兼容策略研究

在区块链时代,分布式应用(DApp)行业出现了爆发式成长。市场中出现的新型多边平台结构及区块链网络独特的完全开放环境,使得区块链时代的多边平台竞争出现了更加复杂的决策问题,其中兼容策略起着至关重要的作用。本文聚焦于兼容策略动态选择这一关键问题,以ETH和EOS为例,构建博弈论模型分析了区块链多边平台不同生命周期竞争中的兼容决策过程,讨论了市场规模、平台规模差距及市场竞争强度对平台利润的影响,选取两平台上运行的DApp“加密猫”和“区块链萌宠”作为案例进行了数值分析。本文研究结果对区块链多边平台竞争中的兼容策略制定具有重要的指导意义。

“数智”时代会计专业智能实验室建设研究

数智技术对会计职能和岗位能力在即时性和互动性上提出更高要求,新技术对会计专业教育资源供给体系提出更为严峻的挑战。会计实验室是高校会计专业建设的重要内容。在培养“数智”时代综合型会计人才的过程中,会计实验室承载着激发学习兴趣,培养自学实践创新创造能力,规范科学的思维方式和科研范式等核心能力的重要功能。文章通过“大智移云”等信息技术的综合使用探索了个性化、沉浸式会计实验教学模式,利用区块链技术打通实验教学信息壁垒,最终构建“数智”时代会计专业智能实验室整体架构。会计智能实验室进一步推进会计实验教学模式改革,融通会计实验教育数据,有利于实现会计人才培养的发展目标。

中国嫦娥探月工程的实践历程与创新初探

嫦娥探月工程在中国建设航天强国征程中是重要里程碑,是中国航天的第三个里程碑,是国家综合实力的体现。本文通过梳理嫦娥探月工程的实践历程,分析了嫦娥探月工程决策的背景、各阶段建设过程中体现的特点,重点探讨了嫦娥探月工程“三步走”战略的形成背景及各阶段创新之处,对嫦娥探月工程中涉及的工程、技术与管理创新进行了初步探讨。嫦娥探月工程开创的三级组织体系、多主体决策、第三方前置风险评估、科技创新与科学普及协同发展等立足于科技自立自强,为未来重大工程实施提供了参考借鉴。

基于时滞测量的复杂网络分布式状态估计研究

研究一类存在一步随机时滞的复杂网络分布式状态估计问题,采用伯努利随机变量刻画测量值的随机时滞情况.基于复杂网络模型和不可靠测量值,分别设计复杂网络的状态预测器和分布式状态估计器,基于杨氏不等式消除节点之间的耦合项,通过优化杨氏不等式引进的参数,优化状态预测协方差.通过设计估计器增益,获得状态估计误差协方差,同时结合预测误差协方差,获得状态估计误差协方差的迭代公式,并给出估计误差协方差稳定的充分条件.最后,对由小车组成的耦合系统进行数值仿真,验证所设计估计器的有效性.

民法典视域下科技创业团队创新成果的知识产权归属问题研究

近年来,随着科技创业团队和高新技术领域创新创业活动的迅速增加,与之相关的法律问题,特别是科技创业团队创新成果的知识产权归属问题变得尤为突出。在《民法典》实施前,由于我国民事法律关于民事主体类型、合伙制度的法律规定存在缺陷,使创业团队的法律属性及其创新成果的知识产权归属等问题长期存在难点和争议。在《民法典》实施后,我国合伙制度的法律规范得到全面完善,也为解决创业团队创新成果的归属问题提供了法律基础。根据《民法典》的最新规定,创业团队应当属于依据合伙协议形成的合伙,其创新成果属于合伙财产而归属于创业团队成员所共有。在此基础上,结合《专利法》《著作权法》的有关规定,明确科技创业团队产生的创新成果的知识产权归属规则。

多步攻击检测关键技术研究展望

多步攻击检测技术通过分析告警日志数据,挖掘攻击场景,辅助实现高威胁攻击路径的早期发现,从而降低安全威胁风险,提高网络和信息系统的安全性.分别介绍了多步攻击检测的3种关键技术:基于告警相似性、基于告警因果知识和基于模型的多步攻击检测技术.通过比较分析,剖析了3种技术的差异.同时,还探讨了多步攻击检测技术的未来发展方向,包括与隐私计算、溯源图和因果推断等技术的融合.这些技术的融合将为网络安全提供新思路和方法,以应对不断复杂化的安全威胁.

医用镁合金体内降解行为与表面改性研究进展

医用镁合金具有良好的生物相容性、优异的综合力学性能以及独特的可降解性,是人体非重要承力部位的理想植入材料,但是过快的降解限制了其临床应用。探索更加适合镁合金的植入部位并通过表面改性技术使其降解速率与组织修复过程达到同步是突破临床应用瓶颈的关键。近年来,国内外研究人员研究了体内不同植入环境中镁合金的腐蚀降解机理,利用适当的表面改性技术从涂层成分设计与组织优化角度对医用镁合金的降解行为进行了调控。本文分析了腐蚀介质种类、成分、浓度、流动状态等生理环境对医用镁合金降解行为的影响机制,总结了医用镁合金在骨科、心血管科、消化内科、泌尿外科等植入环境中降解行为的差异,综述了金属涂层、无机非金属涂层、有机高分子涂层、生物功能涂层、复合涂层调控医用镁合金降解行为的研究进展,展望了基于人体特定植入部位开发生物功能性涂层的研究思路,为促进镁合金植入器械的临床应用提供参考。

多层生物介质传感器的特性研究

目的多层生物介质的生物传感器被广泛应用于各大领域,其检测特性对于传感器优劣的评估尤为重要。本文目的在于量化表征多层生物介质的电学特征。方法基于生物电阻抗谱技术来探究多层生物介质的电化学阻抗谱特性,并结合保角映射的方法来量化表征多层生物介质,阐明其对阻抗的影响规律,继而为生物传感器的研制与开发提供理论基础。有效提取各生物介质层修饰后电阻抗参数(Z^(*)),从而量化表征多层生物介质层的电阻抗谱特性。结果对多层模型进行了理论计算并构建了相关试验测试系统,研究结果表明,随着生物介质层的逐步修饰,检测区域电阻抗参数(Z^(*))在f=0.1~50 MHz下持续上升,理论计算结果趋势与试验结果趋势较好吻合,论证了此理论计算方法的正确性。结论本文证实了可根据生物电阻抗谱和保角映射方法量化表征多层生物介质的电阻抗谱特性,对生物传感器的研制与开发有一定的实用价值。

微型超高速旋转盘腔流动与换热规律研究

通过数值模拟方法研究了带周向环罩的微型超高速旋转盘腔的流动与换热规律,盘腔的半径为4mm,转速为2×10^(5)~1×10^(6)r/min。结果表明:超强离心力及其衍生浮升力并没有给微型旋转盘腔带来与常规盘腔不同的流动结构,但是超强离心力及其衍生浮升力引起的粘性耗散效应导致旋转盘高半径处发生换热恶化现象,周向环罩的存在则进一步加剧了该现象。在高旋转雷诺数和低转盘过余温度工况下,强离心力及其衍生浮升力引起的粘性耗散效应更加显著,而周向环罩的影响相对弱化。

融合大数据和碳减排的“航空经济学”课程设计

“航空经济学”是应用经济学科和能源经济本科专业课程体系中具有特色的一门专业课程。北京航空航天大学“航空经济学”课程涵盖航空业的典型事实、航空业的主要参与方、航空业发展历程与管制、航空网络竞争、航空业与产业组织理论、航空公司收益管理等核心内容,通过大数据实验、论文研讨、多媒体和课程思政案例等教学方法多角度进行学生培养,旨在提升学生对基础理论的理解,提高学生的计算机能力、科研能力和报告展示能力,加强学生对航空碳减排的理解与分析能力。

建筑工程知识图谱构建及实体数目多维度统计研究

文章针对现代建筑工程风险隐患高、事故频发的问题,为预防风险,从而有效减少建筑工程施工事故,利用人工智能领域的知识图谱技术对现代建筑工程的施工事故进行分析。基于建筑工程既有施工事故提取关键数据要素,构建建筑工程施工事故知识图谱。整理出相应的建筑工程施工事故分析流程,并以此为依据开展事故数据查询、统计与路径分析等研究。最终结果表明,基于知识图谱技术,可以将建筑工程中的施工事故以可视化的图表形式进行多维统计与展示,将事故信息以知识形式结构化储存及表达,以此可以加强相关领域人员对建筑工程风险的认知度,为建筑风险预防以及施工安全管理夯实基础。

小管径顺排管束单元换热特性实验研究

小管径管束的管外对流换热系数对航空发动机用紧凑换热器的设计至关重要。为探究小管径光管管束的管外对流换热特性,设计了不同横向管间距比和流向管排数的顺排光管管束换热单元,并通过实验方法分析了管束横向管间距比、流向管排数和流动雷诺数对管束平均管外对流换热系数的影响。结果表明:经典换热经验关系式对小管径管束的管外努塞尔数预测误差基本在10%以内;不同横向管间距比下管束的管外换热努塞尔数随流动雷诺数增加的趋势不同,相比于大横向管间距比,小横向管间距比下管外努塞尔数在低雷诺数时增加更快,在高雷诺数时则增加更慢;管束的平均管外努塞尔数随着流向管排数的增加而增加,且小横向管间距比时管束流动更快达到充分发展状态。

智能机器人操作系统研究综述

本文分别从商用工业机器人操作系统、开源机器人操作系统、基于云平台的一体化系统等几方面,对国内外机器人操作系统的研究现状进行综述;并结合当前机器人与人工智能、5G通信等技术相融合的趋势,提出了建立未来云边端一体化协同的智能机器人操作系统平台以及需要解决的瓶颈问题;最后,对突破智能机器人操作系统核心的关键技术进行了总结与展望。

电子设计基础训练教学探索——以口罩静电特性测量为例

在教育教学改革的大背景下,该文通过口罩经典特性测量实验这一具体案例,阐述工程基础实验课程电子设计基础训练的教学实施方法与效果。该实验从生活中的热点问题出发,通过实验原理教学、实验过程指导和实验考核验收等环节,融入设计开发、工程思维等理念,使学生能够制作电子产品、解决实际问题,引导学生从“小实验”感悟“大工程”。该实验加深学生对电子信息系统的认识,培养他们的实践能力和工程创新思维,为日后的专业学习打下坚实基础。

混合相结冰条件下多段翼的撞击黏附与积冰的数值模拟

随着飞机结冰问题研究的深入,混合相结冰问题已经成为研究热点。本文使用了阻力模型、黏附模型和结冰热力学模型来计算混合相结冰条件下的准三维多端翼的结冰情况。首先对多段翼进行了网格划分和空气流场计算。然后进行了数值模拟计算,分析了混合相结冰条件下冰晶的撞击、黏附和积冰特征。结果表明,在本研究的条件下,冰晶的黏附质量流量很高,会对飞行安全造成威胁,并且冰晶在溢流水区域也会发生黏附。此外,随着液态水含量(Liquid water content,LWC)与总水含量(Total water content,TWC)比值的升高,冰晶更容易黏附在表面并参与表面结冰。

基于区域注意和分离重组的rPPG信号提取网络

远程光体积描记(remote photoplethysmography,rPPG)近年来在非接触式生理信号检测领域是一个十分活跃的研究课题.现有算法大都直接从全部人脸区域中提取脉搏信号,面部信号获取多样性和层次性差,而且现有提取网络主要关注局部时空信息,时空通道特征建模不足,难以准确估计心率值.本文提出一种基于区域注意和分离重组的rPPG提取网络FASRNet.为了获取不同区域中信号的分布特征,设计了一种分区域注意力融合网络,将输入数据在空间维度上划分为三个区域并分别进行注意力学习.接着构建了一种特征-注意分离重组结构,同时增强了时间、空间和通道单个维度内和三个维度间的信息交互作用.在两个公开的数据集上进行的大量实验表明,所提算法的性能优于现有方法.

基于CMOS有源超材料的生物分子的自旋太赫兹传感

基于互补金属氧化物半导体(CMOS)有源超材料,通过结合自旋太赫兹源,对生物分子的太赫兹频段指纹谱进行传感检测。对比基于自旋太赫兹源和基于光电导天线的太赫兹时域光谱系统测量的3种不同生物样品的指纹谱特征峰,验证了自旋太赫兹源测量生物样品的可行性。同时,提出一种基于CMOS有源超材料的生物分子太赫兹传感方案,仿真结果表明CMOS调控器件对生物样品的扫描测试表现为生物透射峰与器件谐振峰变化统一。当吸收峰位于器件的调控范围内时,随着加电压的增大,生物透射谱谐振频率减小,出现红移,最大红移量达到40 GHz。因为不同的生物样品有不同的吸收峰,根据不同的太赫兹指纹谱吸收峰的位置设计了5种对应中心频率的CMOS有源超材料,为实现生物分子太赫兹传感系统的小型化和集成化提供了理论及实验基础。

监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法综述及展望

行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,研究者提出众多识别行人属性的方法,以获得更为精准的识别结果.针对当前复杂场景下,该任务面临的监控画面不清晰、行人状态变化、遮挡等问题,对监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法进行综述,首先围绕行人属性识别这一任务,介绍其研究背景及任务概念,指出当前研究所面临的问题与挑战;其次根据“单帧图像”和基于视频数据的“序列图像”2种不同的样本类型,对行人属性识别方法进行分类,并依据属性识别过程中所采用的技巧和思路,归纳总结最新提出的行人属性识别方法,概述研究现状;再对当前主流使用的数据集进行分析比较,总结其特点;最后,从状态引导行人属性识别、立体属性、多任务融合、新数据集构建4个方面,思考该领域的未来发展方向并作出展望.

基于深度学习的遥感图像水体提取综述

对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地物的阴影以及水体自身泥沙含量、盐碱浓度等理化特性变化的影响,难以在不同时空尺度环境下保持鲁棒性。随着海量多源、多分辨率的遥感图像的快速获取,深度学习算法在水体提取方面的优势逐渐凸显并被国内外学者广泛关注。得益于深度神经网络模型强大的学习能力和灵活的卷积结构设计方案,研究人员陆续提出了各种模型和学习策略用以提高水体提取的鲁棒性和精度,但目前缺少对该类研究进展的全面综述和问题剖析。因此,文章对近年来国内外发表的相关研究成果进行总结,重点归纳不同算法在遥感图像水体提取方面的优缺点及存在的问题,并对基于深度学习的遥感图像水体提取方法研究的发展提出了建议和展望。

考虑数据缺失类型的旅行时间填补方法研究

旅行时间是评价路网运行状态的重要参数,由于设备故障等原因导致旅行时间数据存在缺失问题,因此针对不完备旅行时间数据填补的研究十分必要。传统的张量分解模型基于低秩性假设而忽视了不同数据缺失结构隐含的局部特征,导致模型在不同缺失模式下表达效果不同且高数据缺失率场景下精度降低。针对这一问题,将张量数据结构与交通场景相关联,挖掘出两种高频数据缺失场景。针对随机缺失场景,构建了考虑维度偏置的历史旅行时间张量,并在此基础上提出了一种考虑时间关联性的旅行时间填补方法,该方法能够解决高数据缺失率下张量结构被破坏而导致精度低的问题;针对纤维化缺失场景,将时空相似路段数据融入张量分解模型,规范模型分解方向,解决传统张量分解忽略局部一致性导致的不适用纤维化缺失场景这一问题。最后以瑞安市卡口数据为例对旅行时间填补方法进行验证,结果表明,所提出的方法相较其他模型方法具有更优的性能表现。