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关键词： 生成式人工智能(GAI)   信息素养教育   AI素养   多模态融合   三维螺旋模型   人机协同   实证研究  

摘要： [目的/意义]生成式人工智能(GAI)正推动信息素养教育范式重构。针对当前教学同质化、资源割裂化与伦理教育悬浮化等问题,探索GAI深度赋能的新型教育模型,对于破解信息素养教育困境、培育智能时代负责任的数字公民具有重要的理论价值与实践意义。[方法/过程]通过整合多模态认知建构、人机协同进化与价值敏感设计理论,构建“认知-能力-价值”三维螺旋模型,并以中国石油大学(华东)为实证场域,设计为期8周的对比教学实验,综合运用定量与质性方法对模型效能进行多维度验证。[结果/结论]实证表明,三维螺旋模型能显著提升学习者的综合信息素养:实验组信息检索效率较对照组提升53%,技术伦理决策正确率达89.2%,跨领域任务迁移适应性增强,效应量显著(Cohen's d=1.37)。机制分析揭示,模型通过改进型跨模态对齐、动态知识图谱等技术路径优化了培养效率,更通过“伦理前置”机制有效校准认知路径,解决了伦理悬浮问题。研究为“认知-能力-价值”协同发展的信息素养教育提供系统的理论框架与可操作的实施路径,也为其他图书馆开展GAI深度融合的教学实践提供实证支持与参考经验。

关键词： 电动汽车   城市规模   用户分类   社区发现   协同规划  

摘要： 本文针对城市尺度下大规模电动汽车与可再生能源的协同规划问题,提出一种基于社区发现算法的电动汽车与风光储能系统协同规划方法。该策略遵循空间聚类-时序匹配-容量配置的路径:首先,构建基于充电事件时空转移的用户行为模型,并引入相对熵率度量行为相似性,实现海量用户行为的降维表征;其次,依据网格用地类型推演用户结构并模拟充电需求,进而基于需求相似性,运用社区发现算法划分城市网格,从而提升各社区内充电需求与风光出力的自消纳与自供给能力;进一步,利用电动汽车聚合模型,建立以最小化总成本为目标的社区差异化容量规划模型。最后,以武汉市为例,整合充电订单、人口分布与土地利用等多源数据,开展案例验证与优化分析。结果表明,基于该方法划分的16个社区,其内部充电需求与风光出力匹配度显著提高,与逐网格配置结果相比,社区尺度的容量规划可使总成本降低约9.21%。

关键词： 耐心资本   气候风险信息披露   双重机器学习  

摘要： 在全球极端气候事件频发的背景下,耐心资本正成为企业气候风险信息披露的重要推力。文章以2009—2024年沪深A股上市公司为样本,采用双重机器学习模型,实证检验了耐心资本对企业气候风险信息披露的影响。研究发现,耐心资本能够显著提高企业气候风险信息披露水平,且通过一系列稳健性检验后该结论依然成立。机制检验表明,耐心资本主要通过公司治理效应、价值导向效应和政策传导效应来提高企业气候风险信息披露水平。异质性分析发现,在高市场竞争和气候适应型城市的企业中,耐心资本对气候风险信息披露的促进作用更加突出。研究结论对国家培育壮大耐心资本、推动企业绿色转型提供了理论依据和政策启示。

关键词： 光栅位移测量   卡尔曼滤波   模型失配   鲁棒性   超精密检测技术  

摘要： 光栅位移信号处理是超精密机床等高端加工检测装备实现高精度运动控制的关键环节。针对工程场景中光栅正余弦观测链路存在相位偏置、正交误差以及噪声统计随工况变化而呈现不确定性的问题,提出了一种结合长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)与卡尔曼滤波框架(Kalman filter,KF)的改进神经网络辅助卡尔曼滤波(KalmanNet-LSTM)方法。该方法通过数据驱动学习时变增益调节规律,并将光栅正余弦相位相关特征与创新量等统计信息构造作为网络输入,以增强对时序相关扰动与工况变化的建模能力。实验结果表明,在通用运动与自动化控制器(universal motion and automation controller,UMAC)平台实测中,KalmanNet-LSTM的位移误差均方根(root mean square, RMS)误差为0.418 nm,相较于传统卡尔曼滤波降低82.1%。与电容位移传感器真值对比显示,典型运动片段下的均方根误差约为0.378~0.421 nm。研究结果表明,KalmanNet-LSTM在存在相位偏置等结构性误差及噪声统计随工况变化的条件下,具有更强的鲁棒性与估计稳定性,有效提高了超精密机床反馈系统的性能。

关键词： 多模态   虚假信息监测   DS证据理论   冲突管理   动态融合  

摘要： [目的]针对多模态虚假信息中存在的语义冲突与噪声干扰问题,本研究旨在构建一个能自适应评估证据质量、高效管理冲突的统一融合框架。[方法]本研究提出一种动态可信度DS证据理论模型。利用BERT、CLIP-ViT及MLP分别提取多模态特征;通过门控网络动态分配可信度权重■,并引入Shafer折扣规则修正原始证据以量化不确定性;最后采用Dempster规则进行冲突消解与决策融合。[结果]在Fakeddit、Gossipcop、Politifact三个数据集上的实验结果表明,本模型的F1值分别达到81.67%、90.73%和89.89%,稳定优于其他方法。消融实验证实,引入动态可信度评估后,模型F1值在三个数据集上分别提升了8.49%、19.27%和7.95%。冲突系数分析表明,模型在高冲突区域仍能有效锁定模态共识,展现出较强的抗干扰鲁棒性。[局限]本研究模型对多模态共同检测失败样本缺乏有效纠正机制,其证据结构有进一步细化的空间,且在跨领域、跨语言场景下的普适性尚未得到充分验证。[结论]基于动态证据理论的融合框架,为解决多模态冲突下的虚假信息检测提供了兼具鲁棒性与可解释性的技术新路径。

关键词： 电商平台   自有品牌   信息共享   个性化定价  

摘要： 对于拥有私有需求信息的电商平台销售自有品牌产品与商家的全国品牌进行竞争的情形,在自有品牌与全国品牌产品间存在生产成本和质量差异的背景下,构建垂直差异化模型,探究平台信息共享策略与双方定价策略的交互(个性化定价和统一定价),分析不同定价策略对消费者剩余和社会福利水平的影响。结果表明,信息不共享时,只有当佣金率低或佣金率较低且自有品牌产品竞争优势较为显著时,平台利用信息优势个性化定价才有利可图。存在信息共享合约时,不仅有平台和商家都个性化定价的情形,还可能存在平台向商家共享信息帮助其个性化定价而平台统一定价的情形,甚至还存在平台共享信息让商家个性化定价而自己退出市场的情形。当佣金率处于高位时,信息共享使得商家的个性化定价行为损害消费者剩余和社会福利;当佣金率较高且品牌间成本差异也较高时,信息共享时平台和商家都个性化定价,此时因激烈竞争导致销售价较低,使得消费者剩余和社会福利水平均增加。

关键词： 应变天平   测量不确定度   最小二乘法   校准公式   风洞试验   气动数据评估  

摘要： 应变天平测量不确定度是飞行器风洞试验数据不确定度的重要来源之一。传统方法通过综合加载残差法获取天平校准公式,该方式引入的测量不确定度易导致风洞试验数据处理中天平小载荷量程段合成的测量不确定度偏大。为此,提出了一种基于天平校准原始数据的天平测量不确定度评估方法。该方法运用最小二乘法获取校准公式的系数标准误差及其残差标准差,进而计算由校准公式引入的测量不确定度。为验证该方法的有效性,以100E天平为对象开展了静态校准、综合加载、风洞试验前加载及风洞试验等研究工作。结果表明:1)在5组不同温度工况综合加载结果获取的标准差对比中,新方法相较传统方法,法向力FY、俯仰力矩Mz、轴向力FX三个分量分别相差–0.017%~0.029%、–0.018%~–0.002%和分量相差–0.006%~0.058%,两者吻合良好;2)风洞试验前加载测试中,在扩展不确定度因子k=2时,新方法计算的扩展不确定度能够较为客观地量化地面准备加载结果的测量不确定度,而传统方法允许的测量不确定度则相对保守;3)风洞试验中,相较于以重复性标准差表征的天平测量不确定度,传统方法引入校准数学模型后,轴向力FX分量的合成标准不确定度增量为3.41~4.42 N,而新方法的增量仅为0~0.40 N。新方法不依赖综合加载数据,客观可靠,既能与校准过程中的综合加载结果互相印证,又能有效评估风洞试验前加载结果,为风洞试验数据处理中天平校准公式的不确定度来源提供了可靠依据,显著提升了飞行器气动数据评估的准确度,具有重要的工程应用价值。

关键词： 信息不足   暴雨灾害链   脆弱性分析   系统动力学模型  

摘要： 在极端天气频发与应急管理信息化建设背景下,探究信息因素对暴雨灾害链的影响具有重要意义。该研究以郑州“7·20”暴雨为例,运用系统动力学(SD)模型构建包含城市生命线六子系统的暴雨灾害链仿真模型,通过设置信息不足的三种情景,进行灾害链演化模拟与系统脆弱性分析。结果表明:统计信息完备度是灾害链演化的调节因子,信息不足易触发以交通运输系统为枢纽的多系统连锁崩溃;并显著延长积水消退与设施恢复时长;同上,城市生命线子系统对信息完备度的敏感性存在差异:给排水系统呈“突变型敏感”,而应急物资、能源供应等系统呈“渐变型敏感”。上述发现揭示了统计信息不足下暴雨灾害链的演化机制与城市生命线系统的脆弱性响应规律,为城市暴雨灾害系统韧性建设提供理论支撑。

关键词： 科技档案资源   国家科研论文和科技信息高端交流平台   价值跃迁   智库功能  

摘要： [目的/意义]明确科技档案资源在建设国家科研论文和科技信息高端交流平台中的核心作用(价值),为打造支撑国家科技决策的智力引擎(即该平台)提供可操作的实施方案。[方法/过程]本文通过系统研究,揭示科技档案资源的“记忆–资产–智库”三位一体核心价值体系,以此为基础,提出驱动平台建设的战略实施路径。[结果/结论]证实了科技档案资源是建设国家科研论文和科技信息高端交流平台的关键要素,确立了科技档案资源的核心价值体系,提出了科技档案资源价值跃迁的战略支撑路径。

关键词： 高超声速飞行器   追逃博弈   抗干扰控制   零和微分博弈   自适应动态规划  

摘要： 高超声速飞行器在空天对抗中具有重要的战略价值,但日益发展的拦截技术和复杂的对抗环境干扰给飞行器规避策略设计带来巨大挑战。针对由传感器测量引入的相对距离、纵向视线角及侧向视线角三类测量误差下的高超声速飞行器追逃博弈问题,本文提出了一种双层抗干扰博弈规避控制架构。首先,根据攻防双方的运动方程,构建相对运动学模型和零和微分博弈模型,并对上述测量误差进行建模与表征。其次,在控制层设计基于非线性自适应观测器的抗干扰控制算法,补偿测量误差对系统的影响。接着,在博弈决策层制定追逃飞行器的性能指标函数,通过求解相关的Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程推导出最优规避策略,并采用自适应动态规划技术,利用评价神经网络来近似该最优策略。最后,通过多场景数值仿真与蒙特卡洛仿真验证了所提方法的有效性与鲁棒性,分析了规避效果对三类测量误差的灵敏度,结果表明该方法能有效提升高超声速飞行器在测量误差下的规避性能。