检索结果-内蒙古大学图书馆

资源科学 2023年第10期45卷 1931-1946页

作者：刘春梅钱啸吟上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

【目的】面对“碳达峰、碳中和”全球性主题,预测与模拟中国能源消费碳排放量,探索碳达峰时间及碳中和可实现性,为促进减排目标的实现提供理论依据。【方法】本文运用碳排放系数法测算1986—2019年中国26种能源消费的碳排放量,从经济、... 详细信息

【目的】面对“碳达峰、碳中和”全球性主题,预测与模拟中国能源消费碳排放量,探索碳达峰时间及碳中和可实现性,为促进减排目标的实现提供理论依据。【方法】本文运用碳排放系数法测算1986—2019年中国26种能源消费的碳排放量,从经济、社会、环境、能源、技术5个方面出发,建立了包含18个变量的能源消费碳排放影响因素指标体系,利用Lasso回归筛选出5个主要因素。运用3种机器学习方法和Lasso回归构建了支持向量机回归(SVR)、随机森林(RF)、BP神经网络和Lasso-SVR、Lasso-RF、Lasso-BP共6种碳排放量预测模型,基于均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)对6种预测模型进行比较和分析。结合情景分析法设置新常态化情景、绿色低碳情景、2℃目标情景和1.5℃目标情景4种情景,选择最优预测模型对4种情景下中国2020—2060年的碳排放量进行模拟分析。【结果】研究显示:4种情景下,随着减排力度加强,中国碳达峰平台期逐渐缩短,平台期内碳达峰时间分别为2035、2029、2026、2025年,峰值分别为95.8亿、74.48亿、67.23亿、65.23亿tCO_(2)e,2℃目标情景和1.5℃目标情景下中国能如期实现碳中和目标,4种情景均可能实现2℃温升目标,但前两种情景不能实现1.5℃温升目标。【结论】4种情景下中国能源消费碳达峰峰值和达峰时间不尽相同,实现碳中和的可能性也有所差别。为尽早实现“碳达峰、碳中和”目标,中国必须着力推动产业结构和能源结构优化,增加绿色资产投资,以技术进步助力减排事业发展。

关键词：能源消费碳排放预测情景模拟 Lasso 支持向量机随机森林 BP神经网络

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深度强化学习在边缘视频传输优化中的应用综述

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 43-58页

作者：李彦万征南昌工程学院信息工程学院南昌330099 江西财经大学信息管理与数学学院南昌330032

在产业视频时代下,边缘计算、人工智能技术的迅猛发展,催生了边缘智能,基于边缘计算网络的视频传输优化研究迎来了新机遇。在总结边缘视频传输优化内容的基础上,梳理深度强化学习等人工智能技术应用于边缘视频传输优化的研究与进展情况... 详细信息

在产业视频时代下,边缘计算、人工智能技术的迅猛发展,催生了边缘智能,基于边缘计算网络的视频传输优化研究迎来了新机遇。在总结边缘视频传输优化内容的基础上,梳理深度强化学习等人工智能技术应用于边缘视频传输优化的研究与进展情况;提出边缘智能视频传输优化概念,给出面向网络QoS的边缘智能视频传输优化和面向用户QoE的边缘智能视频传输优化的方法分类,并分别进行详细阐述;研究分析目前边缘视频传输优化仍然存在的主要问题,通过寻找规律,分析不足,突出优势,指出边缘智能视频传输优化未来的热点研究方向。

关键词：移动边缘计算深度强化学习边缘智能边缘智能视频传输优化

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基于GRAS方法的CGE模型参数估计——以上海区域经济SAM表为例

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系统工程理论与实践 2022年第6期42卷 1448-1462页

作者：刘兰娟何志强黄欣关欣佳上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

为更新包含负值的社会核算矩阵(SAM表),有效保留先验信息,同时进行CGE模型弹性参数和比例参数的估计,本文构建了基于改进的GRAS方法,以CGE模型最优分配为约束条件的优化模型,并进行数值模拟.构建的优化模型可直接求解全局最优解,无需进... 详细信息

为更新包含负值的社会核算矩阵(SAM表),有效保留先验信息,同时进行CGE模型弹性参数和比例参数的估计,本文构建了基于改进的GRAS方法,以CGE模型最优分配为约束条件的优化模型,并进行数值模拟.构建的优化模型可直接求解全局最优解,无需进行弹性参数和比例参数误差分布假设.模拟结果显示,本模型能有效保留上海区域经济SAM表先验信息,同时对出口CET函数、CES生产函数和进口Armington条件弹性参数进行了有效估计.

关键词：可计算一般均衡模型(CGE) 参数估计 GRAS方法社会核算矩阵(SAM)

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面向分布式系统标签噪声的时间序列分类方法

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控制与决策 2024年第12期39卷 4118-4126页

作者：林子谦张坤樊重俊杨夏洁上海理工大学管理学院上海200093 上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域的分布式边缘设备中,由于其往往具备人类不可识别的特征,基于现实数据的时间序列分类任务中普遍存在数据“孤岛”和标注错误等问题.为解决分布式数据环境下这一困难,提出一种联邦时序过滤框... 详细信息

时间序列数据广泛存在于工业、医疗等应用领域的分布式边缘设备中,由于其往往具备人类不可识别的特征,基于现实数据的时间序列分类任务中普遍存在数据“孤岛”和标注错误等问题.为解决分布式数据环境下这一困难,提出一种联邦时序过滤框架,该框架充分考虑自监督对比学习在提取复杂时序数据表征的优越性,并结合联邦学习方法来解决分布式系统的隐私安全问题,同时降低通信成本.首先,通过在服务器上维护一套基准样本,使用基于区别对比损失和预测对比损失的时序增强预监督策略,通过预训练-微调方法获得一个高泛化时间序列表征能力的预监督模型;然后,引入一种新的标签噪声过滤的方法,利用由预监督模型指导的伪标签与本地标注的标签协同过滤设备中的噪声数据,并将干净数据集用于全局模型的训练;最后,根据各种标签噪声下对框架进行有效性验证,验证不同基准数据比例对于所构造框架的影响,并通过消融实验验证预监督模型各损失的过滤效果.

关键词：联邦学习自监督学习时间序列分类标签噪声分布式系统

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基于预训练语言模型的语法错误纠正方法

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上海交通大学学报 2022年第11期56卷 1554-1560页

作者：韩明月王英林上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

自然语言处理中的语法错误纠正(GEC)任务存在着低资源性的问题,学习GEC模型需要耗费大量的标注成本以及训练成本.对此,采用从掩码式序列到序列的预训练语言生成模型(MASS)中的迁移学习方式,充分利用预训练模型已提取的语言特征,在GEC的... 详细信息

自然语言处理中的语法错误纠正(GEC)任务存在着低资源性的问题,学习GEC模型需要耗费大量的标注成本以及训练成本.对此,采用从掩码式序列到序列的预训练语言生成模型(MASS)中的迁移学习方式,充分利用预训练模型已提取的语言特征,在GEC的标注数据上微调模型,结合特定的前处理、后处理方法改善GEC模型的表现,从而提出一种新的GEC系统(MASS-GEC).在两个公开的GEC任务中评估该系统,在有限的资源下,与当前GEC系统相比,达到了更好的效果.具体地,在CoNLL14数据集上,该系统在强调查准率的指标F上表现分数为57.9;在JFLEG数据集上,该系统在基于系统输出纠正结果与参考纠正结果n元语法重合度的评估指标GLEU上表现分数为59.1.该方法为GEC任务低资源问题的解决提供了新视角,即从自监督预训练语言模型中,利用适用于GEC任务的文本特征,辅助解决GEC问题.

关键词：语法错误纠正自然语言生成序列到序列

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基于注意力-长短期记忆模型的偶发性交通流异常检测

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同济大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 923-931页

作者：郑大庆林陈威王昺杰上海财经大学信息管理与工程学院上海200433 复旦大学经济学院上海200433

提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly ben... 详细信息

提出了基于注意力(attention)机制的LSTM(long short-term memory)交通异常检测模型,并利用整体交通网格点数据对交通流量进行异常检测。模拟数据集的验证结果表明,Attention-LSTM预测模型具有较好的检测效果;SKAB(skoltech anomaly benchmark)公开数据集进一步检验了模型的检测能力。以上海市出租车GPS实时数据代表实时交通流状况,对交通流异常进行检测,并对检测结果进行了分析,验证了Attention-LSTM模型的有效性。

关键词：交通流量异常检测偶发异常注意力机制长短期记忆

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基于簇内动态联邦深度强化学习的应急监控视频边缘智能传输优化

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：李彦万征邓承志汪胜前江西财经大学信息管理学院南昌工程学院信息工程学院

应急监控视频传输作为提升突发事件监测、公共安全事件处理、灾后重建等情况下应急工作处理能力的关键技术手段，逐渐成为国家智慧应急体系建设重点支持的专业领域和研究方向。随着近年来5G技术、决策型人工智能技术的不断发展，为实现... 详细信息

应急监控视频传输作为提升突发事件监测、公共安全事件处理、灾后重建等情况下应急工作处理能力的关键技术手段，逐渐成为国家智慧应急体系建设重点支持的专业领域和研究方向。随着近年来5G技术、决策型人工智能技术的不断发展，为实现自适应的高质量应急监控视频传输，针对局部区域内公共安全和应急救援监控，建立了一种应急监控视频边缘智能传输架构，设计应急监控视频重要性度量方法，提出了簇内动态联邦深度强化学习算法，并实现了基于簇内动态联邦深度强化学习的应急监控视频边缘智能传输优化方法，以打破监控数据孤岛，提升算法学习效率，实现重要应急监控视频的低时延、低成本、高质量和优先传输。最后，通过仿真实验进行了结果对比分析，验证了本文模型和算法的有效性。

关键词：应急监控视频边缘集群动态联邦深度强化学习边缘智能无线视频传输移动边缘计算

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无人仓订单拣选效率影响因素分析

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系统工程理论与实践 2023年第4期43卷 1192-1202页

作者：吴志樵兰永恒秦恒乐东北财经大学管理科学与工程学院大连116025 辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室大连116025 上海财经大学信息管理与工程学院上海200433

自动引导车(automated guided vehicle, AGV)的应用极大优化了订单拣选过程中的货物搬运流程,同时也使员工行为以及员工与AGV的有效配合逐渐成为制约电商企业订单履约中心(order fulfillment center, OFC)拣选效率的关键因素.本文基于京... 详细信息

自动引导车(automated guided vehicle, AGV)的应用极大优化了订单拣选过程中的货物搬运流程,同时也使员工行为以及员工与AGV的有效配合逐渐成为制约电商企业订单履约中心(order fulfillment center, OFC)拣选效率的关键因素.本文基于京东OFC运作业务与实时数据,首先从员工行为视角识别出了包含员工类型、工作时段、当日已连续工作时长等影响订单拣选效率的核心因素.进一步建立生存分析回归模型,分析了各因素对不同类型员工的拣选效率影响差异,指出员工类型是影响拣选效率的主要因素.最后基于仿真平台将员工行为因素引入拣选任务指派,验证了生存分析模型及影响因素的有效性,结果显示考虑员工行为因素下可提升约23%订单拣选效率.

关键词：数据驱动拣选效率行为因素生存分析

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基于多信息融合和知识增强的新闻推荐

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管理工程学报 2025年

作者：罗震屈波涛张涛上海财经大学信息管理与工程学院上海市金融信息技术研究重点实验室(上海财经大学)

将多信息融合,并基于外部知识库对已有信息进行知识增强,可以缓解用户冷启动问题,并提高新闻推荐效果。新闻推荐倾向于使用新闻标题、内容等文本信息,而对于一些非文本信息的考虑不够全面,同时已有的知识信息也可能不够完备。针对目前... 详细信息

将多信息融合,并基于外部知识库对已有信息进行知识增强,可以缓解用户冷启动问题,并提高新闻推荐效果。新闻推荐倾向于使用新闻标题、内容等文本信息,而对于一些非文本信息的考虑不够全面,同时已有的知识信息也可能不够完备。针对目前存在的问题,本文提出了基于多信息融合和知识增强的新闻推荐方法MIF-KE(multi information fusion and knowledge enhancement),该方法将新闻文本信息与非文本信息相融合,并引入外部知识,同时对已有的知识信息进行增强,最后对新闻和用户兴趣精准建模,从而完成推荐。本文的具体的贡献为:(1)较为全面的利用了文本信息(如标题、内容)与非文本信息(如用户ID、新闻特征、新闻流行度),并提出混合注意力能够使信息融合更加充分;(2)引入外部知识库,同时添加了两种关联关系对用户实体关联图进行增强;(3)在公开的新闻数据集上验证了本文方法在推荐上的有效性,此外也验证了本文方法能有效缓解用户冷启动的情况。

关键词：新闻推荐信息融合知识增强注意力机制图神经网络

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社会关系视角下的会计研究范式及其选择

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会计研究 2024年第7期 3-12页

作者：叶陶李正上海财经大学信息管理与工程学院 200433 云南财经大学会计学院 650221

会计学作为一门学科,其理论和实践不仅仅受到经济因素的影响,更深受社会关系的重大影响。本文基于社会关系视角,在现有会计研究范式的框架基础上,通过文献综述与理论分析,深入探讨了社会关系视角下会计研究范式的演进与优化路径,补充并... 详细信息

会计学作为一门学科,其理论和实践不仅仅受到经济因素的影响,更深受社会关系的重大影响。本文基于社会关系视角,在现有会计研究范式的框架基础上,通过文献综述与理论分析,深入探讨了社会关系视角下会计研究范式的演进与优化路径,补充并优化了对会计结果的分析方法,以避免传统研究范式中因忽视社会关系影响而导致的分析局限。研究结果表明,社会关系视角不仅为会计信息在社会结构中的作用提供了补充解释,还能更准确地揭示会计学中复杂现象的生成机制。这一视角为理解会计学的本质及其未来发展方向提供了新的理论支持和实践参考。

关键词：范式优化社会关系优化路径复杂现象会计学范式

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