在政府监管环境下,考虑消费者参与信息敏感型电子废弃物(waste electrical and electronic equipment,WEEE)回收的影响因素,构建由非正规回收渠道和正规回收渠道组成的双渠道回收博弈模型,研究消费者信息敏感程度、政府监管水平和惩罚...
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在政府监管环境下,考虑消费者参与信息敏感型电子废弃物(waste electrical and electronic equipment,WEEE)回收的影响因素,构建由非正规回收渠道和正规回收渠道组成的双渠道回收博弈模型,研究消费者信息敏感程度、政府监管水平和惩罚力度、非正规回收渠道信息泄露概率及正规回收渠道信息清理成本等因素对不同渠道最优策略选择的影响问题.通过比较不同模型下的最优值和不同因素不同水平下的数值分析结果,研究发现:1)消费者信息敏感程度较高或正规回收渠道的信息清理成本较低时,正规回收渠道的市场竞争力更强.2)政府监管水平较高时,能够抑制非正规回收渠道信息泄露行为的发生,促进消费者参与正规回收.3)非正规回收渠道信息泄露非法收益越高,正规回收渠道市场占有率越低,政府需花费的监管成本也越高.4)当非正规回收渠道选择不泄漏信息时,高消费者信息敏感系数和低信息清理成本对其转向正规回收有正向调节作用,反之则需要政府介入进行调节.
准确识别和提取海量学术文献中蕴含的各类知识实体,对于精准满足科研人员的知识需求、促进细粒度知识发现具有重要意义。针对学术文献中领域知识实体数据稀疏和不均衡等问题,本研究提出一种融合语义增强和知识蒸馏的知识实体抽取改进方案。首先,本研究提出语义增强的教师模型。一方面,通过构建融合SciBERT(bidirectional encoder representations from transformers for scientific text)和ELMo(embeddings from language models)模型的嵌入表示方法,将全局语义与动态词义信息相结合生成更加全面的语义表示,从而提升教师模型对领域学术文献复杂上下文的建模能力;另一方面,基于领域预训练词嵌入模型筛选出与知识实体语义关联度最高的Top n单词或短语,并结合注意力和门控机制对增强的实体语义信息进行动态加权,以有效缓解实体数据稀疏和长尾类别建模的不足。其次,采用一组异构的单一实体教师模型,生成不同教师模型在聚合数据集下的概率分布结果,并以此来指导学生模型的训练。最后,本研究利用材料科学领域的三个公开数据集验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法在材料科学领域的三个数据集上均取得了最高的micro F1和macro F1,并且在实体数据稀疏和不均衡等情境下,具有显著的鲁棒性和泛化能力。
易逝品零售商降价销售时,策略型消费者往往会经历高价后悔和缺货后悔,这两种后悔行为均会降低他们的购买效用,从而影响零售商库存决策和利润。因此,本文分别研究了价格外生和内生两种情形下高价后悔和缺货后悔对策略型消费者行为以及零售商库存决策和利润的影响。研究表明,对于高利润产品,零售商应实施瞄准短视型消费者(target myopic consumers,TMC)的策略。相反,对于低利润产品,零售商应实施瞄准短视和策略型消费者(target both myopic and strategic consumers,TBC)的策略。此外,随着高价(缺货)后悔水平的增加,策略型消费者原来认为是低(高)利润的产品,现在可能认为是高(低)利润产品,因此零售商最优策略可能会相应地改变。其次,对于低利润产品,当高价(缺货)后悔显著时,后悔行为对零售商产生负(正)影响,且高价后悔和缺货后悔呈现相反的作用;对于高利润产品,后悔行为不对零售商造成影响。再次,对于低利润产品,高价后悔加剧了(缺货后悔缓解了)策略型消费者行为的负影响;对于高利润产品,后悔行为不影响策略型消费者行为的负影响。最后,当零售商拥有全价决策权时,零售商总是能够利用决策全价的优势来消除高价后悔的负影响或发挥缺货后悔的正影响。
为分析在我国现有能源结构下发展氢燃料电池重卡相比传统能源重卡有何优势,本文基于生命周期评价方法,利用美国阿贡国家实验室研发的GREET(Greenhouse gases,Regulated Emissions,and Energy use in Transportation)模型,采用控制变量...
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为分析在我国现有能源结构下发展氢燃料电池重卡相比传统能源重卡有何优势,本文基于生命周期评价方法,利用美国阿贡国家实验室研发的GREET(Greenhouse gases,Regulated Emissions,and Energy use in Transportation)模型,采用控制变量法对比分析煤制氢和可再生能源制氢路径下的氢燃料电池重卡和柴油重卡的全生命周期空气污染物气体排放情况,并对可能影响车辆排放的因素进行敏感性分析,最后以榆林市重卡车队为例进行车队替换模型分析。模拟结果表明:采用可再生能源制氢路径的氢燃料电池重卡相比柴油重卡平均减少了68.74%的各类空气污染物排放;采用煤制氢路径的氢燃料电池重卡在CO、NO_(x)和CO_(2)这3种气体的排放水平均低于柴油重卡;可再生能源发电制氢比普通电解制氢平均减少氢燃料电池重卡92.41%的空气污染物排放;长途氢燃料电池重卡比短途氢燃料电池重卡减少12.57%的空气污染物排放;采取氢燃料电池重卡替换柴油重卡的策略预计到2030年能减少13.77%的车队整体空气污染物排放。本文在公路运输范畴内对氢能重卡的空气污染物排放水平进行分析,为后续氢能重卡的推广提供依据。
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