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## 区块链技术在企业财务舞弊治理中的应用
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## ——以 ST 抚钢财务舞弊案为例
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陈 矜，许一帆
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(安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233000)
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摘 要：随着市场经济的不断发展，企业财务舞弊事件频频发生，屡禁不止。企业财务舞弊的主要原因是因为利益驱动，同时由于公司组织架构不完善，管理层与股东层的信息不对称，证券市场的制度不完善以及注册会计师审计难以做到完全的公正性等原因所致。区块链技术则以“去中心化”“加密技术”“共识机制”“分布式记账”“数据不可篡改”等特点，在防止企业财务舞弊过程中可以起关键性作用。本文主要以ST抚钢财务舞弊事件为例，讨论区块链技术架构在防范企业财务舞弊上的相关应用，为防范企业财务舞弊提出相关的可行性建议。
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关键词：区块链；财务舞弊；ST 抚钢；分布式记账；去中心化
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中图分类号：F239 文献标识码：A 文章编号：1674-327X (2020)06-0034-04
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## 一、引言
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区块链技术和加密货币在 2016 年和 2017 年开始引起媒体和大众的关注，2018 年与“区块链概念”相关的股票价格也随之不断升高。同时国家也发布有关区块链技术相关的政府文件，例如 2018 年工信部发布了《2018 年中国区块链产业白皮书》和《工业互联网发展行动计划(2018—2020 年)》，鼓励企业运用区块链等新兴前沿科技，加强企业运营，提高企业管理。区块链技术以及加密货币在金融、会计领域的应用将会是一场革命性的运动，它将建立和存在的对等支付和通信系统的思想联系起来。会计、金融等企业的专业人员的工作也将会主要集中在信息的验证以及财务相关信息的确认。
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## 二、ST 抚钢财务舞弊案分析
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## (一)舞弊事件经过
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2018 年 3 月 ST 抚钢因涉嫌信息披露违规被证监会立案调查，12 月，就 ST 抚钢在 2010—2017 年间，对部分年份的存货余额、固定资产余额、固定资产折旧、在建工程余额、主营业务成本、利润总额等数据的事实发布了《行政处罚决定书》。调查期间，ST 抚钢股价发生巨大波动，连续 18 个跌停。
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调查期间发现，ST抚钢在2010—2017年间累计虚增存货近19.89亿元，少结转主营业务成本约19.89亿元，并累计虚增利润总额约19亿元。
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表 1 2015—2017 相关科目总额（单位：万元）
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<table border="1" ><tr>
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<td></td>
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<td>营业收入</td>
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<td>总资产</td>
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<td>净利润</td>
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<td>存货</td>
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</tr><tr>
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<td>2015 年</td>
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<td>455769.32</td>
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| 38 |
+
<td>1137626.97</td>
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| 39 |
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<td>5181.69</td>
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| 40 |
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<td>23911.06</td>
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</tr><tr>
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<td>2016 年</td>
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| 43 |
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<td>467755.52</td>
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| 44 |
+
<td>1057592.74</td>
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| 45 |
+
<td>-4410.20</td>
|
| 46 |
+
<td>23673.24</td>
|
| 47 |
+
</tr><tr>
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+
<td>2017 年</td>
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| 49 |
+
<td>498430.50</td>
|
| 50 |
+
<td>956585.50</td>
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| 51 |
+
<td>-133758.53</td>
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| 52 |
+
<td>11862.61</td>
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</tr></table>
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## (二)ST 抚钢财务舞弊主要手段
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1. 虚增存货
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虚增存货数量。2010—2016 年间，ST 抚钢通过对原始凭证、记账凭证的伪造和变造以及对成本核算、物供、财务数据系统的修改，调整存货中“返回钢”的数量，对期末存货数量进行虚增。
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图1 虚增存货数总额
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收稿日期：2020-03-08
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基金项目：安徽省深化预算执行审计研究(AHSKZK2019D07)
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作者简介：陈矜(1971-)，女，安徽灵璧人，教授。
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图3 运营商“云数据链”
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企业 C 在向运营商提供产品或服务之后，持有了对运营商的应收账款；企业 C 在某个阶段现金流可能比较充沛，无须到金融机构进行保理贴现，则此时企业 C 可以将其持有的应收账款而不是现金支付给其上游的企业 B，用来支付其对企业 B 的应付账款。
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同样，企业 B 也可以将其从企业 C 收取的针对运营商的应收账款作为其对企业 A 的应付款的交易工具，支付给企业 A。
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上述过程其实在传统的商票背书贴现产品中已有所体现，但由于传统商票背书贴现出过大量的造假行为，近年来商票的背书贴现已极为困难。在供应链金融平台中引入区块链技术，实现应收账款凭证的可验证和不可篡改，从而形成内生的信用传递机制，使得供应链金融平台将运营商的信用在完整的生态链条中得以广泛传播，从而服务更多的非直接的中小微企业客户，更好地实现供应链金融平台的社会效益和经济效益。
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为了实现上述功能，需要搭建一个区块链平台，可以称之为“电信运营商云数链”。持有针对运营商原始应收款项债权的企业，如果暂时不需要通过运营商供应链进行商业保理，则可以在运营商云数链上进行应付款的创建，并由此获得一个“电信运营商应收款项凭证”，该凭证涵盖金额、开立日期、授信方、授予方、收／付款方以及区块链数字证号，可以将该凭证命名为“信用”，即电信运营商的信用。“信用”被创建之后将被保存在运营商云数链的节点上。由于区块链所具有的不可篡改的基本特性，“信用”就具备了流转的能力，所有持有“信用”的企业在需要现金支持的时候，可以到运营商供应链进行保理贴现。
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基于区块链技术的“信用”功能的引入，将使得围绕运营商的整个产业链合作伙伴得以享受“电信运营商的信用”，成功实现“央企信用”向供应链所有参与者的传递与转移。这也是落实中央印发的《关于促进中小企业健康发展的指导意见》的重要举措，帮助中小企业积极拓宽融资渠道，促进中小企业依托应收账款、供应链金融、特许经营权等进行融资。
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引入 “信用” 之后的运营商供应链，在商业模式上也可以具备更多的创收能力。除合作伙伴到运营商供应链贴现 “信用” 的时候赚取金融利息差价之外，还可以考虑向使用 “信用” 企业提供电信增值服务，提升中小企业信息化水平。
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区块链技术的应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用，区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，将在供应链领域发挥越来越重要的作用，特别是在供应链金融领域，对于促进产业链发展、加强企业内部管理和风险控制等方面具有重要意义。
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作者单位：中国移动通信采购共享服务中心
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图 5 基于机器学习的社交机器人检测框架
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表 3 社交机器人检测效果比较
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<table border="1" ><tr>
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<td rowspan="2">作者</td>
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| 7 |
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<td rowspan="2">模型</td>
|
| 8 |
+
<td colspan="6">特征</td>
|
| 9 |
+
<td colspan="2">评价指标</td>
|
| 10 |
+
<td rowspan="2">数据集</td>
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| 11 |
+
</tr><tr>
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| 12 |
+
<td>网络</td>
|
| 13 |
+
<td>用户</td>
|
| 14 |
+
<td>交友</td>
|
| 15 |
+
<td>时间</td>
|
| 16 |
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<td>内容</td>
|
| 17 |
+
<td>情感</td>
|
| 18 |
+
<td>准确率</td>
|
| 19 |
+
<td>F1</td>
|
| 20 |
+
</tr><tr>
|
| 21 |
+
<td>Varol 等人<sup>[28]</sup></td>
|
| 22 |
+
<td>RF</td>
|
| 23 |
+
<td>✓</td>
|
| 24 |
+
<td>✓</td>
|
| 25 |
+
<td>✓</td>
|
| 26 |
+
<td>✓</td>
|
| 27 |
+
<td>✓</td>
|
| 28 |
+
<td>✓</td>
|
| 29 |
+
<td>90%</td>
|
| 30 |
+
<td></td>
|
| 31 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 32 |
+
</tr><tr>
|
| 33 |
+
<td>Alarifi 等人<sup>[77]</sup></td>
|
| 34 |
+
<td>SVM</td>
|
| 35 |
+
<td>✓</td>
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| 36 |
+
<td>✓</td>
|
| 37 |
+
<td>✓</td>
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| 38 |
+
<td>✓</td>
|
| 39 |
+
<td>✓</td>
|
| 40 |
+
<td></td>
|
| 41 |
+
<td>93%</td>
|
| 42 |
+
<td>93%</td>
|
| 43 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 44 |
+
</tr><tr>
|
| 45 |
+
<td>Mehrotra 等人<sup>[80]</sup></td>
|
| 46 |
+
<td>AdaBoost</td>
|
| 47 |
+
<td>✓</td>
|
| 48 |
+
<td>✓</td>
|
| 49 |
+
<td></td>
|
| 50 |
+
<td></td>
|
| 51 |
+
<td>✓</td>
|
| 52 |
+
<td></td>
|
| 53 |
+
<td>79.76%</td>
|
| 54 |
+
<td>75.91%</td>
|
| 55 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 56 |
+
</tr><tr>
|
| 57 |
+
<td rowspan="2">Costa 等人<sup>[82]</sup></td>
|
| 58 |
+
<td rowspan="2">Act-M</td>
|
| 59 |
+
<td></td>
|
| 60 |
+
<td></td>
|
| 61 |
+
<td></td>
|
| 62 |
+
<td>✓</td>
|
| 63 |
+
<td></td>
|
| 64 |
+
<td></td>
|
| 65 |
+
<td>96.5%</td>
|
| 66 |
+
<td></td>
|
| 67 |
+
<td>Reddit</td>
|
| 68 |
+
</tr><tr>
|
| 69 |
+
<td></td>
|
| 70 |
+
<td></td>
|
| 71 |
+
<td></td>
|
| 72 |
+
<td>✓</td>
|
| 73 |
+
<td></td>
|
| 74 |
+
<td></td>
|
| 75 |
+
<td>94.7%</td>
|
| 76 |
+
<td></td>
|
| 77 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 78 |
+
</tr><tr>
|
| 79 |
+
<td>Shi 等人<sup>[84]</sup></td>
|
| 80 |
+
<td>K-means</td>
|
| 81 |
+
<td>✓</td>
|
| 82 |
+
<td>✓</td>
|
| 83 |
+
<td></td>
|
| 84 |
+
<td>✓</td>
|
| 85 |
+
<td></td>
|
| 86 |
+
<td></td>
|
| 87 |
+
<td>93.1%</td>
|
| 88 |
+
<td>95.2%</td>
|
| 89 |
+
<td>CyVOD<sup>[88]</sup></td>
|
| 90 |
+
</tr><tr>
|
| 91 |
+
<td>Jr 等人<sup>[86]</sup></td>
|
| 92 |
+
<td>Wavelet,RF</td>
|
| 93 |
+
<td>✓</td>
|
| 94 |
+
<td>✓</td>
|
| 95 |
+
<td>✓</td>
|
| 96 |
+
<td></td>
|
| 97 |
+
<td>✓</td>
|
| 98 |
+
<td></td>
|
| 99 |
+
<td>94.47%</td>
|
| 100 |
+
<td></td>
|
| 101 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 102 |
+
</tr><tr>
|
| 103 |
+
<td rowspan="2">Cai 等人<sup>[95]</sup></td>
|
| 104 |
+
<td>BeDM</td>
|
| 105 |
+
<td>✓</td>
|
| 106 |
+
<td></td>
|
| 107 |
+
<td>✓</td>
|
| 108 |
+
<td>✓</td>
|
| 109 |
+
<td>✓</td>
|
| 110 |
+
<td></td>
|
| 111 |
+
<td>88.41%</td>
|
| 112 |
+
<td>87.32%</td>
|
| 113 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 114 |
+
</tr><tr>
|
| 115 |
+
<td>BeDM</td>
|
| 116 |
+
<td></td>
|
| 117 |
+
<td></td>
|
| 118 |
+
<td></td>
|
| 119 |
+
<td></td>
|
| 120 |
+
<td>✓</td>
|
| 121 |
+
<td></td>
|
| 122 |
+
<td>83.49%</td>
|
| 123 |
+
<td>84.11%</td>
|
| 124 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 125 |
+
</tr><tr>
|
| 126 |
+
<td>Ping 等人<sup>[96]</sup></td>
|
| 127 |
+
<td>CNN,LSTM</td>
|
| 128 |
+
<td>✓</td>
|
| 129 |
+
<td></td>
|
| 130 |
+
<td></td>
|
| 131 |
+
<td>✓</td>
|
| 132 |
+
<td>✓</td>
|
| 133 |
+
<td></td>
|
| 134 |
+
<td>98.6%</td>
|
| 135 |
+
<td>98.1%</td>
|
| 136 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 137 |
+
</tr><tr>
|
| 138 |
+
<td>Sneha 等人<sup>[97]</sup></td>
|
| 139 |
+
<td>LSTM</td>
|
| 140 |
+
<td>✓</td>
|
| 141 |
+
<td>✓</td>
|
| 142 |
+
<td>✓</td>
|
| 143 |
+
<td></td>
|
| 144 |
+
<td></td>
|
| 145 |
+
<td></td>
|
| 146 |
+
<td>96%</td>
|
| 147 |
+
<td>96%</td>
|
| 148 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 149 |
+
</tr><tr>
|
| 150 |
+
<td rowspan="3">Cai 等人<sup>[122]</sup></td>
|
| 151 |
+
<td>CNN,LSTM</td>
|
| 152 |
+
<td>✓</td>
|
| 153 |
+
<td>✓</td>
|
| 154 |
+
<td></td>
|
| 155 |
+
<td></td>
|
| 156 |
+
<td>✓</td>
|
| 157 |
+
<td></td>
|
| 158 |
+
<td>87.58%</td>
|
| 159 |
+
<td>88.30%</td>
|
| 160 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 161 |
+
</tr><tr>
|
| 162 |
+
<td>Boosting</td>
|
| 163 |
+
<td></td>
|
| 164 |
+
<td>✓</td>
|
| 165 |
+
<td>✓</td>
|
| 166 |
+
<td></td>
|
| 167 |
+
<td>✓</td>
|
| 168 |
+
<td></td>
|
| 169 |
+
<td>85.23%</td>
|
| 170 |
+
<td>84.77%</td>
|
| 171 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 172 |
+
</tr><tr>
|
| 173 |
+
<td>BoostOR</td>
|
| 174 |
+
<td>✓</td>
|
| 175 |
+
<td></td>
|
| 176 |
+
<td></td>
|
| 177 |
+
<td>✓</td>
|
| 178 |
+
<td>✓</td>
|
| 179 |
+
<td></td>
|
| 180 |
+
<td>83.16%</td>
|
| 181 |
+
<td>86.10%</td>
|
| 182 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 183 |
+
</tr><tr>
|
| 184 |
+
<td>Clark 等人<sup>[127]</sup></td>
|
| 185 |
+
<td>NLP</td>
|
| 186 |
+
<td>✓</td>
|
| 187 |
+
<td>✓</td>
|
| 188 |
+
<td></td>
|
| 189 |
+
<td></td>
|
| 190 |
+
<td>✓</td>
|
| 191 |
+
<td></td>
|
| 192 |
+
<td>90.32%</td>
|
| 193 |
+
<td></td>
|
| 194 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 195 |
+
</tr><tr>
|
| 196 |
+
<td>Walt 等人<sup>[129]</sup></td>
|
| 197 |
+
<td>RF</td>
|
| 198 |
+
<td>✓</td>
|
| 199 |
+
<td>✓</td>
|
| 200 |
+
<td>✓</td>
|
| 201 |
+
<td></td>
|
| 202 |
+
<td>✓</td>
|
| 203 |
+
<td></td>
|
| 204 |
+
<td>87.11%</td>
|
| 205 |
+
<td>49.75%</td>
|
| 206 |
+
<td>Twitter</td>
|
| 207 |
+
</tr></table>
|
| 208 |
+
|
| 209 |
+
注：在特征列表中 “✓” 表示该文献使用对应的特征，空白表示该文献未使用对应的特征。在评价指标列表中，若文献对应的 F1 指标空白则表示该文献未使用该项评价指标。
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| 210 |
+
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| 211 |
+
Morstatter 等人$^{[80]}$通过选取用户转发推文数量在发布推文数量中所占比例、用户发布推文的平均长度、URL 和连续两次转发时间间隔等特征分别如(3)-(6)式，提出一种增加召回率启发式的有监督学习 BoostOR 模型，该模型通过评估准确率和召回率之间的关系，来检测平台中存在的恶意机器人。实验结果显示该方法具有较高的精度，以便于研究人员可以从他们的社交媒体数据集中删除更多的社交机器人账户，从而关注真实用户产生的信息。
|
| 212 |
+
|
| 213 |
+
$$Retweet(u) = \frac{|\{x | x \in tweets^u, x \text{ is retweet}\}|}{|tweets^u|} \tag{3}$$
|
| 214 |
+
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| 215 |
+
$$Length(u) = \frac{\sum_{i}^{|tweets^{u}|} |tweets_{i}^{u}|}{|tweets^{u}|}\tag{4}$$
|
| 216 |
+
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| 217 |
+
$$URL(u)=\frac{\left|\left\{x\mid x\in tweets^{u},x\;\mathrm{contains}\;URL\right\}\right|}{\left|tweets^{u}\right|} \tag{5}$$
|
| 218 |
+
|
| 219 |
+
$$Time(u)=\frac{1}{|tweets^{u}|-1}\sum_{i=2}^{N}(t_{i}-t_{i-1}) \tag{6}$$
|
| 220 |
+
|
| 221 |
+
文献[82]基于用户行为活动时间，建立关于时间活动的数学模型 Act-M（Activity Model, Act-M），该模型通过拟合社交媒体用户不同行为的时间间隔分布，从而更加准确的检测社交媒体中的恶意用户。文献[86]提出一种基于小波的模型，来检测 OSNs 中信息传播主体。该模型根据用户文本内容得到频谱图，并从离散小波变换和基于词法的系数衰减加权方案中创建特征向量，最后使用随机森林算法将用户分为正��人、合法机器人和恶意机器人。Fazil 等人$^{[81]}$首先根据 OSNs 中 Twitter 用户与社交机器人的交互行为特征，将 Twitter 用户分为活跃、被动和不活跃用户。其次利用 Twitter 中活跃、被动和不活跃用户的性别、年龄、位置等静态特征和用户交互的人、交互内容、交互主题等动态特征，运用朴素贝叶斯、减少误差修剪决策树和随机森林 3 种机器学习方法对社交自然人进行分类。Shi 等人$^{[84]}$通过利用社交情境分析理论$^{[87]}$和“点击流”序列$^{[33]}$，选取转移概率和行为时间间隔作为特征，运用半监督 K-means 聚类算法$^{[89]}$来检测 CyVOD 社交平台$^{[88]}$
|
| 222 |
+
|
markdowns/research_academic_paper_00064.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,146 @@
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| 1 |
+
薄层单元模型仿真频率与机匣试验频率见表3。从表中可见，连接机匣试验频率随着拧紧力矩增大而加快，第3、4阶频率变化最为明显，说明螺栓预紧力大小对连接机匣的动力学响应有较大影响。简化模型仿真频率与机匣试验频率相比，最大误差仅为2.83%，满足工程设计要求。由此可见，分区域的薄层单元建模方法能准确地模拟在不同预紧力下螺栓连接结构的刚度变化，建立有效的连接结构有限元模型。
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
表 3 在拧紧力矩为 3、7、11 N·m 时分区域薄层单元简化模型的模态频率
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 6 |
+
<td rowspan="2">模态<br>阶次</td>
|
| 7 |
+
<td colspan="2">3N ·m 时的模态频率／Hz</td>
|
| 8 |
+
<td rowspan="2">误差／<br>%</td>
|
| 9 |
+
<td colspan="2">7N ·m 时的模态频率／Hz</td>
|
| 10 |
+
<td rowspan="2">误差／<br>%</td>
|
| 11 |
+
<td colspan="2">11N ·m 时的模态频率／Hz</td>
|
| 12 |
+
<td rowspan="2">误差／%</td>
|
| 13 |
+
</tr><tr>
|
| 14 |
+
<td>试验</td>
|
| 15 |
+
<td>计算</td>
|
| 16 |
+
<td>试验</td>
|
| 17 |
+
<td>计算</td>
|
| 18 |
+
<td>试验</td>
|
| 19 |
+
<td>计算</td>
|
| 20 |
+
</tr><tr>
|
| 21 |
+
<td>1</td>
|
| 22 |
+
<td>238.22</td>
|
| 23 |
+
<td>238.60</td>
|
| 24 |
+
<td>0.16</td>
|
| 25 |
+
<td>239.30</td>
|
| 26 |
+
<td>238.86</td>
|
| 27 |
+
<td>-0.18</td>
|
| 28 |
+
<td>239.44</td>
|
| 29 |
+
<td>238.98</td>
|
| 30 |
+
<td>-0.19</td>
|
| 31 |
+
</tr><tr>
|
| 32 |
+
<td>2</td>
|
| 33 |
+
<td>238.82</td>
|
| 34 |
+
<td>238.78</td>
|
| 35 |
+
<td>-0.02</td>
|
| 36 |
+
<td>239.94</td>
|
| 37 |
+
<td>239.02</td>
|
| 38 |
+
<td>-0.38</td>
|
| 39 |
+
<td>240.28</td>
|
| 40 |
+
<td>239.13</td>
|
| 41 |
+
<td>-0.48</td>
|
| 42 |
+
</tr><tr>
|
| 43 |
+
<td>3</td>
|
| 44 |
+
<td>280.17</td>
|
| 45 |
+
<td>278.62</td>
|
| 46 |
+
<td>-0.55</td>
|
| 47 |
+
<td>290.26</td>
|
| 48 |
+
<td>286.50</td>
|
| 49 |
+
<td>-1.30</td>
|
| 50 |
+
<td>296.65</td>
|
| 51 |
+
<td>291.40</td>
|
| 52 |
+
<td>-1.78</td>
|
| 53 |
+
</tr><tr>
|
| 54 |
+
<td>4</td>
|
| 55 |
+
<td>281,14</td>
|
| 56 |
+
<td>279.62</td>
|
| 57 |
+
<td>-0.54</td>
|
| 58 |
+
<td>295.49</td>
|
| 59 |
+
<td>287.12</td>
|
| 60 |
+
<td>-2.83</td>
|
| 61 |
+
<td>299.32</td>
|
| 62 |
+
<td>291.85</td>
|
| 63 |
+
<td>-2.50</td>
|
| 64 |
+
</tr><tr>
|
| 65 |
+
<td>5</td>
|
| 66 |
+
<td>387.77</td>
|
| 67 |
+
<td>393.23</td>
|
| 68 |
+
<td>1.41</td>
|
| 69 |
+
<td>391.59</td>
|
| 70 |
+
<td>394.03</td>
|
| 71 |
+
<td>0.62</td>
|
| 72 |
+
<td>393.83</td>
|
| 73 |
+
<td>394.56</td>
|
| 74 |
+
<td>0.19</td>
|
| 75 |
+
</tr><tr>
|
| 76 |
+
<td>6</td>
|
| 77 |
+
<td>388.20</td>
|
| 78 |
+
<td>393.40</td>
|
| 79 |
+
<td>1,34</td>
|
| 80 |
+
<td>393.24</td>
|
| 81 |
+
<td>394.12</td>
|
| 82 |
+
<td>0.22</td>
|
| 83 |
+
<td>394.47</td>
|
| 84 |
+
<td>394.63</td>
|
| 85 |
+
<td>0.04</td>
|
| 86 |
+
</tr><tr>
|
| 87 |
+
<td>7</td>
|
| 88 |
+
<td>612.12</td>
|
| 89 |
+
<td>609.36</td>
|
| 90 |
+
<td>-0.45</td>
|
| 91 |
+
<td>612.42</td>
|
| 92 |
+
<td>609.52</td>
|
| 93 |
+
<td>-0.47</td>
|
| 94 |
+
<td>613.19</td>
|
| 95 |
+
<td>609.62</td>
|
| 96 |
+
<td>-0.58</td>
|
| 97 |
+
</tr><tr>
|
| 98 |
+
<td>8</td>
|
| 99 |
+
<td>613.06</td>
|
| 100 |
+
<td>616.54</td>
|
| 101 |
+
<td>0.57</td>
|
| 102 |
+
<td>613.86</td>
|
| 103 |
+
<td>616.66</td>
|
| 104 |
+
<td>0.46</td>
|
| 105 |
+
<td>614.52</td>
|
| 106 |
+
<td>616.75</td>
|
| 107 |
+
<td>0.36</td>
|
| 108 |
+
</tr></table>
|
| 109 |
+
|
| 110 |
+
## 3 结论
|
| 111 |
+
|
| 112 |
+
本文基于螺栓连接超模型的刚度理论、赫兹接触理论以及M-B分形模型，考虑螺栓的数量和法兰边的接触，建立了分区域薄层单元的螺栓连接简化建模方法，推导了不同预紧力下分区域薄层单元弹性模量的计算公式。通过模态试验验证了不同螺栓预紧力简化建模方法的正确性，得到如下结论：
|
| 113 |
+
|
| 114 |
+
螺栓预紧力对机匣连接部分的法向接触刚度影响较大，随预紧力的增大，法向接触刚度增加，之后逐渐趋于平稳；连接机匣的各阶固有频率也逐步加快，之后也趋于平稳。
|
| 115 |
+
|
| 116 |
+
本文连接接触的建模,没有考虑连接接触非线性阻尼的影响,但为进一步在此方面深入探索螺栓连接动力学的问题奠定了基础。
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## 参考文献：
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ZHAO Dan, AI Yanting, ZHAI Xue, et al. Effect of normal contact stiffness on vibration modes of bolted structure [J]. Aeroengine, 2012, 38(3): 54-57. (in Chinese)
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## 大数据环境下基于反馈的敏感数据识别方法研究与实现
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何欣，高运霞
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(中移动信息技术有限公司，北京 100044)
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摘 要 随着大数据时代的到来，敏感数据的保护成为运营商面临的重大挑战。敏感数据的准确标识是进行数据保护的前提，深度报文检测技术能够松耦合并实时地对流量进行检测和标识，使其成为当下大数据平台下敏感数据标识的一种重要方式，然而其高存储、高计算的资源需求成为制约其应用和发展的痛点。本文提出了一种基于反馈的高速敏感数据识别方法，通过建立会话表的方式，实时记录识别的状态，大幅降低需要深度检测的数据量，提升了检测的效率。
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关键词 敏感数据识别；DPI；大数据
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中图分类号 TN918 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2020）12-0054-06
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DOI:10.13992/j.cnki.tetas.2020.12.011
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随着信息化社会的飞速发展，我国的电信运营业务越来越广泛，运营商管理的数据种类越来越多，数据量越来越大。大数据给电信行业带来了新的发展机遇，通过挖掘和分析电信业务数据，可有效支撑电信各项业务，提高服务质量。但与此同时，数据集中化、数据量大等新型的业务形态和技术特点，也给电信业务发展带来新的挑战。
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大数据平台集中存储了大量的数据及用户隐私信息，一旦数据泄漏，不仅严重危害用户的隐私及个人信息安全，也将对电信企业造成巨大的经济损失和社会影响。如何建立敏感数据安全防护体系，使敏感数据可管、可控和可追溯，确保各项业务正常运营，防止数据泄密是运营商面临的严峻挑战。
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敏感数据是指个人或组织的身份信息、财务信息、服务内容和资料等数据，以结构化和非结构化多种类型存储在大数据平台中。如何高效、准确识别敏感数据则是敏感数据得到有效保护的前提。深度分组检测（DPI）技术是从数据分组的负载内容中搜索、匹配预先给定的关键字或特征，并根据匹配的结果来对该数据分组进行处理的技术，是当前敏感数据识别中常用的一项技术。DPI对所有流经的数据分组在应用层进行重组，并根据规则进行扫描，对数据采集和计算的要求极高，如何提高DPI的检测效率是敏感数据深度检测面临的难题。
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本文提出一种基于反馈的闭环 DPI 敏感数据检测方法，并可有效应用于大数据环境下高效的敏感数据识别
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收稿日期：2020-11-04
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## $\overline{\text{DATA}}$ Polling I/O₇
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Figure 2. $\overline{DATA}$ Polling Bus Sequence
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<img src=image_url>
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Figure 3. $\overline{DATA}$ Polling Software Flow
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$\overline{DATA}$ Polling can effectively halve the time for writing to the X28C64. The timing diagram in Figure 2 illustrates the sequence of events on the bus. The software flow diagram in Figure 3 illustrates one method of implementing the routine.
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(5) 使用 Baidu AI 函数识别图片 Logo；
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(6) 提取识别结果矩形框边界和内容；
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(7) 绘制识别结果矩形框；
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(8) 输出识别结果的内容。
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运行之后得到结果如下：
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可以看到,图片中的 Logo 包括文字和图案元素都被红色的方框框选了出来。大部分识别结果比较准确。例如图 1 中框选出来的有两个部分,识别结果有四个品牌,全部都为正确结果。再比如图 2 中,框选出来的有四个部分,识别出多个品牌 Logo。该程序可以有效完成服装 Logo 的识别,但准确率还需进一步处理匹配,准确率和识别效率是今后研究需要重点关注的因素。
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<img src=image_url>
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图 1 品牌 Logo 识别示例 1
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图 2 品牌 Logo 识别示例 2
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## 6结论
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综上所述,本文主要工作是实现服装品牌 logo 识别,利用百度 AI 平台在该应用上做了初步的探索,并指明服装品牌 logo 识别的重要意义。实现基于 Baidu AI 平台的品牌 Logo 识别程序的开发与应用,为基于百度 AI 平台的服装品牌 Logo 识别实现这项工作的实现提供技术的解决方法。利用百度 AI 平台和 Python 以及 Pycharm 实现服装品牌 Logo 识别系统,其识别结果准确率仍然具有很大的限制需要进一步使用专用的数据集进行模型训练来解决。
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## 参考文献：
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图 7 中频感应加热电源组成原理框图
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它还在医学、传媒等领域有所应用$^{[6]}$。在交通运输方面，电力电子技术还在高铁、磁悬浮列车、城市轨道车辆等方面有应用$^{[7]}$；在电力系统中，电力电子技术还在水力发电、潮汐能发电方面有很多应用。这对于保护生态环境、节约能源有非常重要的作用和意义$^{[8]}$。在工业中，电力电子技术还在钢铁工业、化工工业、煤矿等领域都有应用。除此之外，电力电子技术还在开关电源、不同断电源、航空航天、工业机器人控制系统、农业电气化等领域有广泛应用,对它的研究也在不断深入,以后会继续朝着集成化、模块化、高频化、通用化、智能化、绿色化的方向发展。
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## 参考文献
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[7]陈正泉.电力电子技术在城轨车辆上的应用教学探讨[J].林区教学，2019(4):93-94
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[8]张立侠.试论电力电子技术在新能源领域的运用[J].电子测试,2020(16):118-119
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收稿日期:2020.8.22
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(上接第62页)
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4）建立数据存储单元, 仿真民机空地通信下的数据存储、查询机制, 通过数据库视图的方式开放支持数据的实时访问、历史数据查询, 以进行数据的分析处理。
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通过本文民机航路管制系统的验证与测试平台的研究,作者认为在该研究中还存在以下几个地方值得进一步扩充和深入:
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1) 系统在国际航线的应用。目前在国际上，各国的航路管制系统是不统一的，空域的利用标准和间隔标准也是不一样的，而且各个国家和地区之间的合作缺乏，各区域的信息无法实现共享，所以管制系统工作在国际航班上面会受到很大的限制。为了使国际航空的高效、安全，需要在全球航路管制系统的基础上，实现空中交通管制一体化，统一空域的利用标准和间隔标准，统一空-地数据链双向通信，加强国际合作，满足连贯、一致的飞行要求，实现无缝隙的空域管理。
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2)管制系统与空-天-地一体化通信网络的结合应用。空-天-地一体化通信网路是基于空基、天基、地基、海基融合而成，将多元化的通信设备结合起来，可以提供更加广泛和多样化的无线通信业务。民用飞机可构成空基网络，管制系统构成地基网络，在享受空-天-地一体化通信网络便利的同时，也为空-天-地一体化通信网络构成一条空-地通信链
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3)管制系统的自动化建设。目前的管制系统大部门仍然是管制员与飞行员之间的手动连接和通信,但是在目前现状下,交通管制员普遍存在在着情景意识不健全的情况,这可能会导致非常严重的后果。而自动化系统的引入,帮助管理员自动进行空中活动的计算排序,准确、直接地掌握管理数据,有效地解决了冲突、预测飞行状态等难题。
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## 参考文献
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[收稿日期:2020.8.14]
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对成熟的状态，因此，事业单位在财务管理上以区块链技术为基础仍然存在许多实际性问题。
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## （一）数据量过于复杂
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通常情况下，由于电子商务平台所产生的交易量过于庞大，这也就代表着事业单位面临着巨大而复杂的数据量有待处理。区块链技术通过采取分布式记账的方式将所有产生的交易毫无保留的在各自所处节点内记录在账册之中，不过，即使保障了具备全面性的数据，但由于数据量较为庞大，因此在进行存储的过程中工作量仍然会存在负担过重的现象。数据处理工作具有相当大的复杂性，所选取的支撑点通常要求系统等级为高级，事业单位也需要不断加大资金的投入量。
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## （二）不同地区支付问题
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由于事业单位的电子商务平台并非单单对本地区的用户提供服务，交易市场在拓展过程中甚至会向国外用户敞开，这就必将引起货币支付等相关问题，由于货币不同所以应该在交易过程中解决货币转换的问题。现阶段，我国针对此使用诸多方法为使国外用户在购买过程中提供便利，但始终未能显示出相应的现时效用，需要构造货币中间转换的方式。由于国外支付的安全性能比较弱，通常在管理上会出现诸多问题，导致事业单位的电子商务平台在拓展国外市场的过程中受到抑制。
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## （三）不具备完善的信任机制
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事业单位的电子商务平台用于支撑交易双方整个交易过程的进行，且均在虚拟环境下展开，消费者对产品性能结构的掌握只能依赖于电子商务平台上展示的视频与图片，是否具备真实性还有待考量。此外，由于消费者能够通过匿名购买的方式进行消费，商家同样无法确切地掌握消费者的实时信息，双方在交易的过程中均不具备相互信任的状态。由此可见，事业单位中的电子商务平台不具备完善的信任机制，因此，交易双方的信任度较为羸弱，消费者或许会因为所给出的产品图文不具备一定的真实性而选择放弃购物，这将直接影响事业单位的经济利益。
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## （四）无法及时传递内部信息
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事业单位各部门间的运作仍然处于互相独立的状态，这将导致事业单位经营情况受到直接影响，情况严重的话将导致事业单位整个运营模式受到威胁。通常情况
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下，电子商务平台的交易模式由售后、存储、运输、销售、生产五个流程部分所组成，以上五个环节分别隶属于五个不同的部门所管辖，若其中任何一个环节发生信息流失真的情况都将导致错误的信息传递，并且有碍于事业单位的发展。
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## 三、区块链技术下事业单位财务发展问题的解决对策
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## （一）维持去中心化特性
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“区块链（Blockchain）”技术具备的去中心化特性能够发挥中心的减弱作用，可这并不代表“中心”完全消失，仅是将独个“中心”扩散为多个“中心”。在任意一个节点位置进行数据记录的过程中，这个数据都能够在同一时间存储在另外的节点中，无法轻易进行任意更改，使信息具备准确性。此外，在有效缓解系统等级的限制作用的同时能够及时传递内部信息，促进各环节间的互相沟通。
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## （二）规范统一性交易货币
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现阶段的交易类型随着时代的发展变化而持续更新，由最初的物物交换发展至实体交易，再由实体交易发展至如今的电子商务平台交易，造就了人们随时随地对所需物资均可购置。由于国内外电子商务平台的互通，跨境购物的同时在支付过程中会涉及汇兑问题，对交易造成了许多限制$^ {[3]}$。区块链技术下事业单位的电子商务平台网上交易能够实现交易货币的统一性，平台内所有商品标价均呈现统一的衡量标准，能够有效解决具有复杂性的汇兑手续相关问题。
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## （三）确保交易具有真实性
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事业单位在区块链技术下能够确保商品具备相应的真实性，通过共享信息的方式使消费时可以实时掌握所需商品的运输信息和生产状况，平台内商品整个交易过程均具备透明性，按照相关规定于商品交易前对消费者的个人信息和商品信息开展严格审查，确保交易双方各自权益均能够得到有效保障，支付程序在于第三方的支付平台中完成，避免发生恶意交易的现象，这也就相当于形成了一条完整的信息链和交易链，切实保障双方整个交易过程顺利进展$^{[4]}$。
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事业单位的电子商务平台通过区块链技术的应用可以自动构建信任机制，自交
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易开始时起系统同时开展数据的汇总和清算，从而使整个交易过程的进度不断加快，同时对交易过程中产生的所有相关信息全面性记录。如果在交易过程中商家和��费者发生纠纷，可以及时提取相关信息进行查询，确保事业单位的资金回流率能够得到有效提高。
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## （四）提升信息共享性
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我国经济社会在现阶段中对于 “共享” 本着积极提倡的处理原则，无论是共享信息抑或是共享经济，总而言之，“共享” 这一概念已成为国家大力推崇的新型商业模式之源头所在。事业单位的电子商务平台的业务流程包括售后、存储、运输、销售、生产各个环节中均实现共享信息，为事业单位提供准确性和高效性的持续运作形式，便于事业单位对各部门的管理，从而构建具备统一性的管控体系。事业单位的财务发展方面可以通过区块链技术的利用对所有信息实现整体管控，对事业单位内部绩效水平开展全方位评估，确保事业单位能够稳定健康的发展$^{[5]}$。
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## 结语
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互联网背景下促进了电子商务平台交易模式的发展，同时也促进了区块链技术的发展。区块链技术在现阶段仍旧处于发展开端阶段，但伴随着区块链技术逐渐呈现出较好的发展趋势，因此，区块链技术将在未来彻底改变事业单位财务发展状况。在相关技术人员的支持下进一步扩展区块链技术的应用和发展，确保事业单位内的财务信息具备准确性与稳定性。
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## 参考文献
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[1] 汤玥琪·区块链背景下企业财务发展问题研究 [J]·行政事业资产与财务, 2018(15): 87–88.
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[2] 张晨呈·未来财会在区块链技术影响下的发展探讨 [J]. 中国商论, 2018(19): 123–125.
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[3] 康霞·区块链技术环境下财务业务发展方向研究 [J]·现代营销, 2019(02): 196-197·
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[4] 康霞·区块链技术环境下财务业务发展方向研究 [J]·现代营销（下旬刊），2019（02）：198–199.
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[5] 董文静·区块链技术视角下的财务共享模式建设研究 [J]·商情，2018（38）：49–50.
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(a) 振型
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(b) 振动应力
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图 11 导叶 1 阶振型及振动应力分布
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始位置相吻合。
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## 4 导叶应力测试验证及评估
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## 4.1 应力测试验证
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如第3.2节所述,由于当前无法通过计算获得较为可靠的可调进口导叶振动响应数据,因此,本文通过在单级试验件上模拟负载压气机可调进口导叶的真实运行环境,对导叶进行动应力测试,以验证导叶振动应力水平随工作角度调节时的变化规律。通过测试还获得了叶身裂纹起源部位附近的稳态应力。
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导叶振动应力、稳态应力测试结果见表3,不同导叶角度和工作转速下的动应力频谱及时域如图12~14所示。通过分析可以得到如下结论:
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表 3 在设计转速下不同导叶角度的应力值
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<table border="1" ><tr>
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<td>导叶角度／(°）</td>
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<td>叶片稳态应力／MPa</td>
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| 26 |
+
<td>叶片振动应力／MPa</td>
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</tr><tr>
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| 28 |
+
<td>22</td>
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| 29 |
+
<td>62.6</td>
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| 30 |
+
<td>7.63</td>
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+
</tr><tr>
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| 32 |
+
<td>16</td>
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| 33 |
+
<td>67.1</td>
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| 34 |
+
<td>6.65</td>
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| 35 |
+
</tr><tr>
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| 36 |
+
<td>10</td>
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| 37 |
+
<td>94.2</td>
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| 38 |
+
<td>7.11</td>
|
| 39 |
+
</tr><tr>
|
| 40 |
+
<td>4</td>
|
| 41 |
+
<td>93.5</td>
|
| 42 |
+
<td>102.37</td>
|
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</tr></table>
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注：铝合金弹性模量为70.6 GPa。
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(1)从图 12 中可见,导叶角度为 $22^{\circ}$ 时导叶的最大应力幅值始终出现在 1500 Hz 左右,较表 2 中的 1672 Hz 低,初步分析主要是由于模拟的安装边界条件比真实状态的刚性更高。在 40% ~ 100% 的转速范围内,该振动峰值一直存在,尽管其振动频率会有少量偏移(初步推断该偏移是因不同转速状态的气动载荷不同导致叶片安装状态发生变化所致)。据此可判定,导叶在 40%~100% 的转速范围内存在以 1 阶振型为主的强迫振动。同时不难发现,导叶角度为 $22^{\circ}$ 时,该强迫振动导致的叶片振动应力很小,最大只有约 7.63 MPa(见表 3),不足以导致叶片出现高周疲劳破坏。而在共振频率裕度只有4.6%的设计转速下,这一振动应力则更小,因此,在正常状态下由第3.2节中的共振导致导叶发生疲劳失效的可能性基本可以排除。另外,根据第2.2节的研究,在一
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<img src=image_url>
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(a) 40%设计转速
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<img src=image_url>
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(b) 50%设计转速
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<img src=image_url>
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(c) 60%设计转速
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<img src=image_url>
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(d) 70%设计转速
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<img src=image_url>
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(e) 80%设计转速
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<img src=image_url>
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(f) 90%设计转速
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<img src=image_url>
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(g) 100%设计转速
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图 12 导叶角度为 $22^\circ$ 时不同转速下的应力频谱
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定范围内导叶角度越大，叶片吸力面分离越稳定，所承受的交变载荷也越小，叶片高周疲劳破坏的风险也相应降低。
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(2)从图13中可见,当转子转速达到70%设计转速时,叶片振动应力峰值已经达到约102 MPa,且测点的动应力水平随着转速的增加一直在增大(图14(b)),为了确保试验件与测试设备的安全,只能选择停车。导叶角度为4°时的导叶振动响应远大于22°时的,不难预见,随着转子工作转速继续增加直至100%设计转速,导叶振动应力将进一步加大,从而使
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从图中可见 $N_1$、$N_2$、$T_{25}$、$P_{s3}$ 的估计值能够很好地跟踪飞行试验的实际值，相对误差基本都在 2% 以
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图 5 $N_1$传感器解析余度模型测试效果
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图 6 $N_{2}$ 传感器解析余度模型测试效果
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<img src=image_url>
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图 7 $T_{25}$ 传感器解析余度模型测试效果
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<img src=image_url>
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图 8 $P_{a3}$ 传感器解析余度模型测试效果
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内,稳态的误差基本都在1%以内,能够满足传感器解析余度模型的精度要求。虽然通过K-均值聚类只选择了很少一部分数据用来训练模型,但是这些数据样本能够反映发动机各参数之间的特征。因此,本文基于K-均值聚类和IDE-ELM建立的传感器解析余度模型具有很好的精度,可为FADEC系统双通道传感器的故障诊断提供参考,提高传感器故障的检测率。
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## 4 总结
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本文提出了1种基于K-均值聚类和IDE-ELM算法建立航空发动机传感器解析余度模型的方法。基于K-均值聚类对试验数据进行聚类，然后针对聚类处理后的样本，采用 IDE-ELM 算法训练模型。该方法避免了飞行试验数据中冗余数据对训练效果的影响，采用 IDE 优化 ELM 的输入层的权值和隐含层偏置，可以减少隐含层神经元数目，降低网络的复杂度；基于 K-均值聚类和 IDE-ELM 算法建立的模型，经过飞行试验数据验证表明该传感器解析余度模型具有较高的精度，可用于 FADEC 系统双通道传感器的故障诊断。
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## 参考文献:
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[1] 孙健国. 面向 21 世纪航空动力控制展望 [J]. 航空动力学报, 2001, 16(2): 97-102.
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SUN Jianguo. Prospects of the aero-engine dynamic control development facing the 21st century [J]. Journal of Aerospace Power, 2001, 16(2): 97-102. (in Chinese)
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[2] 张绍基. 航空发动机控制系统的研发与展望 [J]. 航空动力学报, 2004, 19(3): 375-382.
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ZHANG Shaoji. A R&D and forecast of aeroengine control system [J]. Journal of Aerospace Power, 2004, 19(3): 375-382. (in Chinese)
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[3] Garg S. NASA Glenn research in controls and diagnostics for intelligent aerospace propulsion Systems[R]. NASA-TM-2005-214036, 2005.
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[4] 姜彩虹. 航空发动机双余度控制规律设计方法 [J]. 航空动力学报, 2011, 26(10): 2364-2370.
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JIANG Caihong. Design method of dual-redundant control law for aeroengine [J]. Journal of Aerospace Power, 2011, 26(10): 2364-2370. (in Chinese)
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[5] 马婷婷，郭迎清，陆军. 基于双通道传感器的航空发动机在线故障诊断系统研究[J]. 计算机测量与控制，2011，19（7）：1533-1537.
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MA Tingting, GUO Yingqing, LU Jun. System investigation of aero-engine online fault diagnosis, based on dual-channel sensor [J]. Computer Measurement & Control, 2011, 19(7): 1533-1537. (in Chinese)
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[6] Jaw L C, Garg S. Propulsion control technology development in the United States: A historical perspective [R]. NASA–TM–2005–213978, 2005.
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[7] Wallhagen R E, Arpasi D J. Self-teaching digital-computer program for fail-operational control of a turbojet engine in a sea-level test stand[R]. NASA-TM-X-3043, 1974.
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[8] Alag G, Gilyard G. A proposed Kalman filter algorithm for estimation of unmeasured output variables for an F100 turbofan engine [R]. AIAA-90-1920.
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[9] Takahisa Kobayashi, Donald L Simon. Application of a bank of Kalman filters for aircraft engine fault diagnostics[R]. NASA–TM–2003–212526, 2003.
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[10] Mattern D L, Jaw L C, Guo T H, et al. Using neural networks for sensor validation[R]. AIAA-98-3547.
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[11] Delaat J C, Merrill W C. Advanced detection, isolation, and accommodation of sensor failures in turbofan engines [R]. NASA–TP–1990–
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lon agri-food supply chain with multiple strategies[J]. Information Processing in Agriculture,2019(6),425-437.
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[6] Agricultural Development Bank of Inner Mongolia Autonomous Region. Explore the credit guarantee fund for grain purchase loans[J]. Agricultural Development and Finance, 2019 (3), 63-65.
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[7] SHEN J Y,ZHOU H Y, Wenzhou Small and Micro Enterprises Financing Status and Suggestions[J]. Co-Operative Economy & Science,2019(24),72-74.
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[8] Commentator of this journal. Go all out to do a good job in the acquisition of credit for autumn grain[J]. Agricultural Development and Finance,2019(10),4-5.
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[9] LU H R. Viewing the Supply-side Reform of Grain Processing Enterprises from the Financial Perspective[J]. Finance Economy,2018(16),182-183.
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[23] JIANG X C, LUO L G, YU Z M, et al. Technologies and Solutions of Blockchain Application in Power Equipment Ubiquitous Internet of Things[J]. High Voltage Engineering,2019,45(11):3393-3400.
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[24] QU Q K, CHEN F J, ZHOU X J. Road traffic bottleneck analysis for expressway for safety under disaster events using blockchain machine learning[J]. Safety Science,2019(118):925-932.
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[25] BEHNKE K, JANSSEN M F W H A. Boundary conditions for traceability in food supply chains using blockchain technology[J]. International Journal of Information Management,2020(52):101969.
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<img src=image_url>
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JIN Hui-fang, born in 1992, postgraduate. Her main research interests include deep learning image processing and identification of stored grain pests.
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<img src=image_url>
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LYU Zong-wang, born in 1979, master, associate professor, master tutor. His main research interests include electronic circuit design and control, intelligent management and technology of granary.
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## 分布式能源产业发展的新机遇
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方建平
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上海航天工业(集团)有限公司
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摘要：通过对分布式能源的发展历史与现状的深入剖析与探讨,结合当前国内外形势,特别是国家的新基建发展与城市应急发展需求,梳理总结了对分布式能源未来发展方向与机遇的思考。
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关键词：分布式能源；天然气；新基建；城市应急
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DOI: 10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2020.11.003
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## New Opportunities of Distributed Energy Industry Development
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FANG Jianping
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Shanghai Aerospace Industry (Group) Co., Ltd.
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Abstract: Through in-depth analysis and discussion of the development history and status quo of distributed energy, this article summarizes the future development direction and opportunity of distributed energy, according to the current domestic and foreign situations, especially the country’s new infrastructure development needs and urban emergency industry development needs.
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Key words: Distributed Energy; Natural Gas; New Infrastructure; Urban Emergency
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## 0 前言
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分布式能源，从138年前由爱迪生主持兴建在美国曼哈顿城珍珠街发电厂开始，当时该项目既供电也利用余热供热，综合热效率达到50%，成为了一个能源供应和能源利用紧密结合的技术领域和商业模式。分布式能源诞生之后，由于其区块能源供应特征和能源梯级利用特征，在工业园区、商业楼宇、公用建筑等一些特定领域一直稳健发展。以天然气能源为主构成的分布式能源是传统能源结构下能源转型发展与技术创新发展的先驱。
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## 1 国内分布式能源发展分析
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我国由于天然气产业发展较晚,天然气分布式能源是从20年前才得以初露头角,这20年经历了试点探索、示范成长、推广缓慢、稳健发展几个阶段。截至2019年底,天然气分布式能源项目数586个,总装机2042万kW。相较2018年,项目增加
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收稿日期：2020-09-30
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作者简介：方建平(1966-)，男，MBA，研究员，长期致力于气态能源、智慧能源等领域工作
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markdowns/research_academic_paper_00074.md
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机状态参数的异常变化。但这些传统的算法普遍存在诊断精度不高、鲁棒性差等缺点。
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目前常见的深度学习算法有自动编码器(Autoencoder, AE)$^{[6]}$、深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)$^{[7]}$、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)$^{[8]}$以及循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)$^{[9]}$等。其中自编码器在图像识别$^{[10]}$、语音识别$^{[11]}$、自然语言处理$^{[12]}$等领域已经广泛应用。堆叠降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)算法由Vincent在2010年提出$^{[13]}$，是在自动编码器和降噪自动编码器(Denoising Autoencoder, DAE)$^{[14]}$基础上的改进算法，精度高、抗噪声能力强。为了克服传统机器学习算法在故障诊断领域的不足，本文采用SDAE建立了发动机的燃油流量的健康基线模型。
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## 1 燃油流量基线模型构建
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## 1.1 总体流程
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自动编码器利用 SDAE 算法对燃油流量 $F$ 建立基线模型的步骤如下：
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(1)从真实的飞行数据中选取与 $F$ 相关的参数作为输入；
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| 12 |
+
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(2) 对初始数据进行预处理及其参数的修正；
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| 14 |
+
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(3) 将预处理的数据按照 7:3:3 的比例来构建训练集、验证集和测试集；
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| 16 |
+
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+
(4) 将训练集输入到 SDAE 模型中, 根据验证集结果调整 SDAE 模型的超参数;
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| 18 |
+
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+
(5) 将测试集输入到近似最优的 SDAE 模型中，来确定模型的拟合精度；
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| 20 |
+
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+
(6) 将预处理的数据加上随机高斯噪声, 重复第(4)、(5)步骤, 检验 SDAE 模型的抗噪声能力。
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## 1.2 真实飞行数据的获取
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试验数据选自某航空公司波音 787 客机的真实飞行数据, 其部分参数的原始巡航数据见表 1。
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## 1.3 数据预处理及参数修正
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+
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考虑到飞行数据存在一些异常点和缺失点，建模前必须要对数据进行预处理。本文利用滑动中位数法对数据进行异常点去除，即建立1个滑动窗口，统计窗口内数据的中位数，若窗口内数据与中位数相差大于一定的阈值，则判定为异常点，对异常点和缺失数据点利用滑动窗口的均值补全。
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| 30 |
+
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+
表 1 波音 787 客机部分飞行数据
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| 32 |
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+
<table border="1" ><tr>
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| 34 |
+
<td></td>
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| 35 |
+
<td>$T_{1}$</td>
|
| 36 |
+
<td>$T_{2}$</td>
|
| 37 |
+
<td>$T_{3}$</td>
|
| 38 |
+
<td>...</td>
|
| 39 |
+
<td>$T_{1000}$</td>
|
| 40 |
+
</tr><tr>
|
| 41 |
+
<td>$F/(kg/s)$</td>
|
| 42 |
+
<td>0.684</td>
|
| 43 |
+
<td>0.689</td>
|
| 44 |
+
<td>0.696</td>
|
| 45 |
+
<td>...</td>
|
| 46 |
+
<td>0.678</td>
|
| 47 |
+
</tr><tr>
|
| 48 |
+
<td>$E_{ca}/K$</td>
|
| 49 |
+
<td>939.15</td>
|
| 50 |
+
<td>939.15</td>
|
| 51 |
+
<td>942.15</td>
|
| 52 |
+
<td>...</td>
|
| 53 |
+
<td>941.15</td>
|
| 54 |
+
</tr><tr>
|
| 55 |
+
<td>$N_{1}/\%$</td>
|
| 56 |
+
<td>81.1</td>
|
| 57 |
+
<td>81.0</td>
|
| 58 |
+
<td>81.5</td>
|
| 59 |
+
<td>...</td>
|
| 60 |
+
<td>80.9</td>
|
| 61 |
+
</tr><tr>
|
| 62 |
+
<td>$N_{2}/\%$</td>
|
| 63 |
+
<td>101</td>
|
| 64 |
+
<td>101</td>
|
| 65 |
+
<td>100</td>
|
| 66 |
+
<td>...</td>
|
| 67 |
+
<td>100</td>
|
| 68 |
+
</tr><tr>
|
| 69 |
+
<td>$A_{13}/km$</td>
|
| 70 |
+
<td>9.484</td>
|
| 71 |
+
<td>9.484</td>
|
| 72 |
+
<td>9,485</td>
|
| 73 |
+
<td>...</td>
|
| 74 |
+
<td>9.485</td>
|
| 75 |
+
</tr><tr>
|
| 76 |
+
<td>$T_{AB}/K$</td>
|
| 77 |
+
<td>259.80</td>
|
| 78 |
+
<td>259.77</td>
|
| 79 |
+
<td>259.73</td>
|
| 80 |
+
<td>...</td>
|
| 81 |
+
<td>260.62</td>
|
| 82 |
+
</tr><tr>
|
| 83 |
+
<td>$V_{sv}/(^{\circ })$</td>
|
| 84 |
+
<td>71.34</td>
|
| 85 |
+
<td>72.24</td>
|
| 86 |
+
<td>71.94</td>
|
| 87 |
+
<td>...</td>
|
| 88 |
+
<td>70.98</td>
|
| 89 |
+
</tr><tr>
|
| 90 |
+
<td>$Ma$</td>
|
| 91 |
+
<td>0.814</td>
|
| 92 |
+
<td>0.815</td>
|
| 93 |
+
<td>0.813</td>
|
| 94 |
+
<td>...</td>
|
| 95 |
+
<td>0.814</td>
|
| 96 |
+
</tr><tr>
|
| 97 |
+
<td>$P_{3}/\mathrm {MPa}$</td>
|
| 98 |
+
<td>1,462</td>
|
| 99 |
+
<td>1,470</td>
|
| 100 |
+
<td>1.487</td>
|
| 101 |
+
<td>...</td>
|
| 102 |
+
<td>1,442</td>
|
| 103 |
+
</tr><tr>
|
| 104 |
+
<td>$T_{3}/K$</td>
|
| 105 |
+
<td>760.05</td>
|
| 106 |
+
<td>760.65</td>
|
| 107 |
+
<td>761.95</td>
|
| 108 |
+
<td>...</td>
|
| 109 |
+
<td>763.95</td>
|
| 110 |
+
</tr></table>
|
| 111 |
+
|
| 112 |
+
注：$E_{GT}$ 为该发动机的排气温度；$N_{1}, N_{2}$ 分别为该发动机低、高压转子实际转速与额定转速的百分比，无量纲，实际建模时需要将其修正到标准大气压海平面状态下；$A_{LT}$ 为巡航阶段的飞行高度；$T_{AT}$ 为巡航阶段的外界大气总温；$V_{SV}$ 为发动机可调静子叶片偏离原设计的角度；$Ma$ 为飞行马赫数；$P_{3}, T_{3}$ 分别为高压压气机出口压力和出口温度。
|
| 113 |
+
|
| 114 |
+
在建模前需要将燃油流量、压力、温度和转速修正到标准大气压海平面状态下。在此引入温度修正因子 $\theta$ 和压力修正因子 $\delta^{[15]}$
|
| 115 |
+
|
| 116 |
+
$\theta=\frac{T_{AT}+273.15}{288.15}$ (1)
|
| 117 |
+
|
| 118 |
+
$\delta=(3.5+0.7Ma^{2})\times(1-2.26\times10^{-5}H)^{5.23585},H\leqslant11000(2)$
|
| 119 |
+
|
| 120 |
+
$\delta=(3.5+0.7Ma^{2})\times0.224e^{-\frac{H-11000}{634.62}}$ (3)
|
| 121 |
+
|
| 122 |
+
式中：H 为飞行高度，根据 $\theta$ 和 $\delta$ 对参数进行修正。
|
| 123 |
+
温度修正公式为
|
| 124 |
+
|
| 125 |
+
$$T_{\mathrm{cm}}=\frac{T_{\mathrm{mw}}}{\theta}\tag{4}$$
|
| 126 |
+
|
| 127 |
+
式中：$T_{\text{cor}}$为修正后温度；$T_{\text{raw}}$为修正前温度。
|
| 128 |
+
压力修正公式为
|
| 129 |
+
|
| 130 |
+
$P_{\mathrm{cor}}=\frac{P_{\mathrm{mw}}}{\delta}$ (5)
|
| 131 |
+
|
| 132 |
+
式中：$P_{m}$ 为修正后压力；$P_{m}$ 为修正前压力。
|
| 133 |
+
转速修正公式为
|
| 134 |
+
|
| 135 |
+
$N_{\mathrm{cr}}=\frac{N_{\mathrm{max}}}{\sqrt{\theta}} \quad (6)$
|
| 136 |
+
|
| 137 |
+
式中：$N_{\text{cor}}$ 为修正后转速；$N_{\text{raw}}$ 为修正前转速。
|
| 138 |
+
燃油流量修正公式为
|
| 139 |
+
|
| 140 |
+
$F_{\mathrm{corr}}=\frac{F_{\mathrm{raw}}}{\delta \sqrt{\theta}} \quad (7)$
|
| 141 |
+
|
| 142 |
+
式中：$F_{\text{cor}}$为修正��燃油流量；$F_{\text{raw}}$为修正前燃油流量。
|
| 143 |
+
|
| 144 |
+
## 1.4 堆叠降噪自动编码器
|
| 145 |
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自动编码器(Auto-Encoder,AE)是深度学习网络
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根据悬臂端总挠度变形计算公式(5)可知,在该表达式中支承刚度同样是关于支承跨距$L$的函数,因此将支承刚度公式(9)和支反力公式(3)带入总挠度变形公式(5)中,可得总挠度变形关于支承跨距的函数表达式
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$$\left\{\begin{aligned}\mu&=\mu_{s}+\mu_{t}=\frac{Fa^{3}}{3EI}\left(\frac{L}{a}+1\right)+\frac{F}{K_{1}}\left[\left(1+\frac{K_{1}}{K_{2}}\right)\frac{a^{2}}{L^{2}}+\frac{2a}{L}+1\right]\\ K_{1}&=0.237\times10^{5}\left(F\left(\frac{a}{L}+1\right)\right)^{0.1}n_{1}^{0.9}L_{1}^{0.2}\cos^{1.9}\beta_{1}\\ K_{2}&=0.237\times10^{5}\left(F\frac{a}{L}\right)^{0.1}n_{1}^{0.9}L_{1}^{0.2}\cos^{1.9}\beta_{2}\end{aligned}\right. \tag{10}$$
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在支承跨距 L 取值范围 300 ~ 3300 mm 内，对联立后的悬臂端总挠度变形公式(10)进行数值计算，可得挠度变形随支承跨距的变化关系，如图4所示。从图4(a)中可见，跨距从 0.3 m 增加到 3.3 m 时，挠度变形先减小，然后不断增大，在 0.52 m 处挠度变形最小，因此通过数值计算方法得到的最佳支承跨距为 0.52 m，与解析表达式的计算结果一致。
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(a) 全跨距挠度变化趋势
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(b)最佳支承跨距附近挠度变化趋势
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图 4 不同支承跨距下的静挠度变形
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## 3 结论
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(1) 针对某型航空发动机风扇增压级平衡工装的最佳支承跨距的参数设计问题进行研究，通过对分析模型求解，得到了最佳支承跨距计算的解析表达式。通过带入平衡工装的结构参数，得到了该型号风扇增压级平衡工装的最佳支承跨距，并且通过与数值计算结果对比，验证了最佳支承跨距计算解析表达式的正确性。
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(2) 确定的最佳支承跨距计算方法可用于指导悬臂类航空发动机风扇增压级平衡工装最佳支承跨距的参数设计，在该支承跨距的参数条件下可以保证平衡工装悬臂端的变形最小，从而提高工装的平衡效果和平衡精度。
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(3)所建立的最佳支承跨距的计算方法没有考虑振动测试面与不平衡量校正面之间平面分离误差及支点允许反力载荷的影响,因此在应用本文给出的最佳支承跨距的计算方法时,还应参考平衡设备的具体参数。
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## 参考文献:
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[1] 付才高. 转子动力学及整机振动 [M]. 北京: 航空工业出版社, 2000: 401-403.
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FU Caigao. Rotor dynamics and whole engine vibration [M]. Beijing: Aviation Industry Press, 2000: 401-403. (in Chinese)
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National Technical Committee on Mechanical Vibrations and Impacts of Standardization Administration of China. GB/T 9239.1-2006 Mechanical vibration-balance quality requirements for rotors in a constant (rigid)-part1: specification and verification of balance tolerances [S]. Beijing: International Organization for Standardization, 2007: 6-8. (in Chinese)
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[3] 张济生. 主轴部件最佳支承跨距的精确计算 [J]. 制造技术与机床, 1996(4): 36-37.
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ZHANG Jisheng. The accurate calculation of spindle bearing span [J]. Manufacturing Technology and Machine Tool, 1996(4): 36-37. (in Chinese)
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[5] 裴大明, 冯平法, 郁鼎文. 基于有限元方法的主轴轴承跨距优化 [J]. 机械设计与制造, 2005(10): 44-46.
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新思揽华
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## 关于区块链技术
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应用于我国档案利用工作的若干问题
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文/马仁杰 李梦云
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文章从区块链技术出发, 多角度全面探讨 “区块链+” 大背景下我国档案利用工作的若干问题, 以期引起更多档案学者的深入研究和探讨。
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区块链技术将给我国档案利用工作带来颠覆性的改变。
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第一，区块链技术对我国档案利用主体的影响。（1）档案利用者拥有双重身份。区块链档案工作系统中档案利用主体既是档案信息的利用者，也是档案信息的提供者、输入者、校验者以及管理者。（2）档案利用者更加大众化。区块链技术的应用将使档案利用者向更加大众化、平民化的方向发展。（3）档案利用需求增加。区块链系统中档案利用者可以突破时空限制，档案利用需求产生后利用者可在第一时间内获取所需档案信息，减少因时间间隔、利用等待等因素导致的利用需求减弱或消失的现象，以最快的速度满足公众的档案利用需求。
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第二，区块链技术对我国档案利用客体的影响。(1) 档案信息资源爆炸式增长。多主体、广范围、不间断的档案信息收集过程与传统档案收集相比，档案信息资源将会爆炸式增长。(2) 档案信息资源共享化程度更高。区块链技术通过去中心化打破权威机构的中间信任保障，通过技术实现档案信息资源共享中不同档案部门间的信任以及档案信息的安全，让更多档案机构参与到信息资源共享建设中。
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第三，区块链技术对我国档案利用过程的影响。（1）档案利用过程高度自助化。变档案部门积极主动提供利用服务为利用者自助选择利用信息。（2）档案利用流程进一步简化。利用者向系统提出请求、系统将所需信息传输到利用者个人终端，整个利用过程几乎无需档案工作人员的中间参与，能够进一步简化档案利用工作的流程。(3)档案利用过程更加安全。能够保证档案信息资源和利用者个人隐私不被非法窃取，并且能够保障档案利用过程的安全，让档案信息、利用行为、利用记录、利用者个人隐私等都得到保障。(4)档案利用行为自动留痕。区块链技术的时间戳特征能够对每一次档案查询、档案利用等行为按照时间顺序自动记录相关利用行为信息，及时留下利用痕迹。
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区块链技术应用于我国档案利用工作存在的问题。第一，区块链非对称加密算法并非绝对安全。声称实现“量子霸权”的具有超快运算速度的量子计算机是目前区块链技术应用于档案利用工作中面临的最主要威胁。第二，网络攻击威胁区块链档案利用系统安全。区块链技术虽然以数据存储的高安全性为特点，但任何一种技术都并非攻无不克，任何技术的安全性都只是短时间内的相对安全，未来都终将被更加先进的技术找到突破口破解。第三，区块链技术在运行速度等方面存在瓶颈。信息存储和信息处理的运行速度较慢是区块链技术应用于档案利用工作最大的技术瓶颈。第四，区块链技术高昂的应用成本成为阻碍档案部门引入的主要原因。区块链技术的引入需要一次性高昂的成本投入，包括设备引进资金、人才引进资金、培训费用等。第五，区块链技术应用于我国档案利用工作实际案例几乎为零。目前我国关于区块链技术在档案利用工作中应用的研究项目与实际应用案例几乎为零，很难为区块链技术在档案利用工作中的实际应用和具体操作提供直接相关的经验。
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区块链技术应用于我国档案利用工作的建议。第一，采用安全密码抵御量子霸权。组织研究团队专门研发能够抵抗量子计算的特殊加密算法，背道而行让量子计算无法破解；放弃区块链技术的底层密码，而采用更加安全的量子密钥。第二，建立新型区块链数据中心防火墙。将新型数据中心防火墙与区块链档案利用工作系统融合，建立专门保护区块链档案利用信息存储模块、利用者身份管理模块以及利用信息系统安全模块的数据中心防火墙。第三，培养专业人才破解安全与速度的悖论。档案部门可以和教育部门、区块链应用研究中心等部门开展合作，培养区块链技术应用于档案利用工作的专业对口人才，专向研究区块链档案利用工作系统运行速度较慢、节点信息吞吐量不够等难题，实现应用速度与信息安全两者兼顾。第四，建立区块链技术应用于档案利用工作的试点基地。先在我国经济发达地区挑选信息化程度较高、资金较充足的档案部门先行试点，在小范围内为区块链技术的应用寻找问题、解决问题并积累经验，待技术成熟稳定后再向全国范围内推广实行。第五，多措并举转变档案业界对区块链技术应用于档案利用工作的原有认知。将培训学习与加大资金支持两者结合；转变档案部门原有观念，加快实现区块链技术在我国档案利用工作中的实际应用，早日实现区块链技术与我国档案利用工作的深度融合。
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[摘自《人大复印报刊资料·档案学》(京)，2020.5；原文发表自《档案管理》(郑州)，2020(4)：29-33]
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作者单位：安徽大学
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责任编辑：周拯民
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形,其它压气机叶片正常;1号鸟残骸卡在主机匣约2点方向涡形叶片前缘;2号鸟有1支翅膀卡在主机匣约8点方向涡形叶片前缘;在0级导叶处有少量羽毛;在鼓风机内和其后正对固壁面上有少量羽毛和细小的残渣。
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## 4.4 发动机分解检查
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因第 1、2 次吞鸟试验和孔探检查正常,未对发动机进行分解检查。
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第 3 次试验后, 发动机分解检查结果如下: 在鼓风机进口处卡着 2 只鸟, 经分析得知, 这 2 只鸟是第 1 次试验的 2 号鸟和第 3 次试验的 2 号鸟; 第 1 级压
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气机 1 片叶片卷曲变形（如图 13 所示），另一相邻叶片也被击伤变形，变形量约 0.2 mm；第 2 级叶片盘叶尖有刮磨痕迹，对应的压气机涂层有轻微刮磨；压气机 0 级导叶前缘、第 2 级静子前缘处仍有羽毛黏结，其他正常。
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图 13 第 1 级压气机叶片
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损伤情况
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## 5 结论
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综合上述研究和分析得出以下结论：
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(1)试验方法合理可行,试验专用设备满足试验要求;
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(2)在吞鸟过程中,发动机各参数均有明显波动,波动持续时间约为3 ~ 4 s,波动过后,功率恢复时间约为5 ~ 9 s,各参数达到最终状态时间约为90~95 s;
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(3)吞鸟后,发动机性能有衰减现象,其中功率损失最大,清洗有助于性能恢复;
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(4)吞鸟试验后,发动机的加速性和恢复稳态的能力降低;
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(5)在吞鸟试验中,与大鸟相比,小鸟更容易进入流道,对发动机性能产生更大影响,对发动机结构造成更大损伤;
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(6)带粒子分离器的发动机,鸟的残渣会经粒子分离器被鼓风机排出,鸟残骸的主要部分一般不会进入主流道。
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本文研究成果可为同类或其它发动机的吞鸟试验提供参考。
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## 参考文献:
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（编辑：李华文）
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图 7 数据中心能耗分布
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DVFS 可根据实际运行情况对芯片的电压和运行频率做动态调整。Xue Lin 等$^{[19]}$提出了一个具有 DVFS 的任务调度方法，该方法在应用完成时间的硬约束下，最小化移动设备上一个应用的整个能耗。不同于传统的本地任务调度问题$^{[198]}$，在 DVFS 算法调度过程中，强化了任务优先级的需求；相对于文献中提到的任务调度算法，DVFS 的整个计算复杂度较小，但忽略了任务执行结果返回的能耗，这将会对算法应用的任务类型有所限制。
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2）动态服务供给（ODPA，Online Dynamic Providing Algorithm）
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不断变化是用户请求的特性，因为请求方式未知，甚至不能提前预测。此外，本地服务器和公共IaaS云之间的通信代价也不能忽视，如果租用的虚拟机数量动态调整，那么这个通信代价也将呈现动态变化的特性。而且，IaaS云上的虚拟机租用价格也是变化的且不可预测。所有这些变化的因素都会对云服务供给产生很大作用。动态服务供给是指根据动态的用户需求，通过租用公共云上不同数量的虚拟机，SaaS提供者可以按比例扩展或缩减本身服务的计算能力。目前存在一些研究，如文献[199]和[200]，都要求对用户需求和虚拟机价格有个预先的认识或做一个精确的预测，而且不考虑用户请求的动态性，这势必不能明确提高混合云的动态服务供给性能。针对上述问题，Li S等提出了一种应用基于云动态服务供给的系统模型$^{[182]}$，其框架如图8所示。
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相较于以往的模型，ODPA 中用户的请求是任意的，不用对公共云上虚拟机的价格做精确预测，同时也会考虑本地服务和 IaaS 云间的通信代价；对于实际问题数据，使用 Lyapunov 优化框架进行理论建模，并根据实际应用情况，实现资源或服务的在线动态分配，比传统的理想化离线优化分配方法成本更低，更节能。
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表 4 云数据中心节能研究
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<table border="1" ><tr>
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<td>研究范围</td>
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<td>采用措施</td>
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<td>描述</td>
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<td>相关文献</td>
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</tr><tr>
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<td rowspan="3">服务</td>
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<td>虚拟化技术</td>
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<td>在一个服务器上生成多个虚拟机，可减少使用中硬件的数量并降低其操作开销，提高资源利用率，是降低服务器能耗的主要技术之一。</td>
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<td rowspan="3">[174][175][176][177]<br>[178][179][180][181]<br>[182][19]</td>
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</tr><tr>
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| 26 |
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<td>动态功率管理</td>
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<td>通过降低计算服务的功率实现节能，主要采用使非活跃状态的服务器转到睡眠模式实现。</td>
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</tr><tr>
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<td>动态电压／频率扩展</td>
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<td>根据当前负载设置CPU 的功率。</td>
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</tr><tr>
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| 32 |
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<td rowspan="4">网络</td>
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<td>自适应链接速率</td>
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| 34 |
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<td>通过动态设置链路数据速率以减少链路能耗。</td>
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<td rowspan="4">[183][184][185][186]<br>[187][188][189][30]</td>
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+
</tr><tr>
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| 37 |
+
<td>虚拟网络嵌入</td>
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+
<td>通过最优化方法使用嵌入式算法在较少数量的物理设施上分配虚拟网络资源，同时使空闲网络资源关闭或转到休眠状态。</td>
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</tr><tr>
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| 40 |
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<td>睡眠模式</td>
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<td>将空闲网络资源关闭或转到休眠状态。</td>
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| 42 |
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</tr><tr>
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| 43 |
+
<td>绿色路由</td>
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| 44 |
+
<td>通过向较少数量的网络资源提供路由服务达到减少能量使用。</td>
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| 45 |
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</tr><tr>
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| 46 |
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<td rowspan="3">服务与网络的混合</td>
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| 47 |
+
<td>链路状态适配</td>
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| 48 |
+
<td>根据每个链路上流量的信息，功率控制器适应链路状态。</td>
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| 49 |
+
<td rowspan="3">[190][191][192][193]<br>[194]</td>
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| 50 |
+
</tr><tr>
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| 51 |
+
<td>服务器负载合并</td>
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| 52 |
+
<td>通过消除网络冗余降低能耗。即合并少量链接和交换上的业务量，<br>并关闭空闲的链接和交换。</td>
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| 53 |
+
</tr><tr>
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| 54 |
+
<td>网络业务量合并</td>
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| 55 |
+
<td>合并较少链接和交换中的网络业务量，并允许控制器关掉未用资源。</td>
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| 56 |
+
</tr><tr>
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| 57 |
+
<td>再生技术</td>
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| 58 |
+
<td>可再生能源</td>
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| 59 |
+
<td>应用实例：苹果的新北卡罗莱纳州数据中心，雅虎纽约数据中心，谷歌数据中心和微软数据中心。</td>
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| 60 |
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<td>[195][196][197]</td>
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</tr></table>
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markdowns/research_academic_paper_00079.md
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叶冠拓扑优化的数学模型为$^{[17]}$
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$\begin{cases}
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Find: e=\{e_1,e_2,\cdots,e_n\}^T \\
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Min: P=\frac{\ln(SE)_{di} \cdot V_{di}}{\ln(SE)_{dD} \cdot V_{dD}} & (1) \\
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s.t.: (\sigma_{max})_i \leq \frac{(\sigma^*)_i}{s_i}
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\end{cases}$
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式中：$e_{i}$ 为设计变量，表征结构中的单元，取值为0或1，取值为0时代表删除单元，取值为1时代表保留单元，最终得到的e表征当前结构较原结构删除/保留单元的情况；P为无量纲目标函数，优化目标为使结构质量最轻、刚度最大；$V_{d}$为结构体积，$V_{di}$和$V_{d0}$分别为当前和初始结构总体积；$1/\ln(SE)_{d}$为结构刚度，结构刚度越大，在受力时抵抗弹性变形的能力越强，在激振力作用下的振幅越小，其中$(SE)_{di}$和$(SE)_{d0}$分别为当前和初始结构总应变能；$(\sigma_{\max})_r$，为第r个应力约束所表示的最大值；$(\sigma^{*})_r$，为第r个应力约束所表示的许用值；$s_{r}$为相应应力下的安全系数。
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从图5中可见，优化后的锯齿冠相对于原叶冠多了许多折转的区域，少了一些尖角区，叶冠侧边的平直轮廓变成了曲边轮廓；可以从叶冠的轮廓看出叶尖叶形；封严篦齿以内的叶冠部分保持原有的形式。
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典型锯齿冠拓扑优化后，经修复的最终模型去除了优化区域60.6%的体积，整圈叶冠质量降低了31g，去除部分的质量占叶片质量的2.4%。优化后的叶冠质心偏移0.3mm，其中，周向向叶背方向偏移0.17mm，轴向向前缘方向偏移0.26mm，径向向中心方向偏移0.01mm。
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# 2 锯齿冠优化前后静强度对比
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## 2.1 边界条件设置及网格无关性验证
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对叶冠优化前后的叶盘结构采用有限元计算进行强度分析:原始模型由叶片、轮盘、挡片组成。挡片与叶片、轮盘之间均有接触，主要作用是限制位移，将以相应的位移约束代替挡片结构。将整圈叶盘模型按照叶片数 $m$ 进行分割，取 $1/m$ 进行计算分析。叶盘结构的计算模型如图6所示。
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<img src=image_url>
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图 6 计算模型(经变形处理、榫接作遮挡处理)
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叶片材料为某铸造高温合金,轮盘材料为某锻造高温合金,计算中所涉及的叶片和轮盘材料参数分别见表1、2。
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表 1 叶片材料参数
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<table><thead><tr><th rowspan="2">温度／℃</th><th rowspan="2">杨氏模量／GPa</th><th rowspan="2">泊松比</th><th rowspan="2">温度／℃</th><th rowspan="2">杨氏模量／GPa</th><th rowspan="2">泊松比</th></tr><tr></tr></thead><tbody><tr><td>20</td><td>199</td><td>0.3</td><td>700</td><td>169</td><td>0.3</td></tr><tr><td>200</td><td>190</td><td>0.3</td><td>800</td><td>162</td><td>0.3</td></tr><tr><td>500</td><td>179</td><td>0.3</td><td>900</td><td>155</td><td>0.3</td></tr><tr><td>600</td><td>175</td><td>0.3</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
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注:材料密度为 8160 kg/m³。
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表 2 轮盘材料参数
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<table><thead><tr><th rowspan="2">温度／℃</th><th rowspan="2">杨氏模量／GPa</th><th rowspan="2">泊松比</th><th rowspan="2">温度／℃</th><th rowspan="2">杨氏模量／GPa</th><th rowspan="2">泊松比</th></tr><tr></tr></thead><tbody><tr><td>20</td><td>225</td><td>0.345</td><td>500</td><td>196</td><td>0.365</td></tr><tr><td>300</td><td>203</td><td>0.355</td><td>600</td><td>190</td><td>0.370</td></tr><tr><td>400</td><td>201</td><td>0.360</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
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注:材料密度为 8140 kg/m³。
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设置约束和载荷：设置轮盘前安装边轴向位移为0；设置榫槽与榫头轴向相对位移为0代替挡片的约束；榫槽与榫头之间的接触模式设置为bonded；设置转速20000 r/min代替离心载荷；考虑到叶冠工作面的挤压应力和预扭应力的影响，叶冠边界条件采用叶冠法向位移协调并施加装配预紧力$^{[18]}$，叶冠装配预紧压力为40.3 MPa，施加在叶冠接触面上。
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网格无关性验证分析见表3。从表中可见,采用10节点的四面体单元,考核点为静载荷下叶盘结构最大Von-Mises应力。经计算,不同网格尺寸下叶盘结构应力分布相同,最大Von-Mises应力位置均位于盘心处,且最大网格尺寸计算结果相较于最小网格尺寸的相对误差小于1%,故可使用表中coarse网格尺寸进行有限元计算,但进行拓扑优化时,由于需要得到精确轮廓,故需选择细密的网格。
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表 3 网格无关性验证
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<table><tbody><tr><td rowspan="2">网格尺寸</td><td colspan="2">尺寸 /mm</td><td colspan="2">单元数</td></tr><tr><td>叶片体网格</td><td>轮盘体网格</td><td>叶片网格</td><td>轮盘网格</td></tr><tr><td>coarse</td><td>0.63</td><td>1.00</td><td>118237</td><td>63265</td></tr><tr><td>medium</td><td>0.50</td><td>0.76</td><td>228852</td><td>143232</td></tr><tr><td>fine</td><td>0.40</td><td>0.60</td><td>445922</td><td>289608</td></tr><tr><td>总单元数</td><td colspan="2">最大 Von-Mises 应力 /MPa</td><td colspan="2">相对误差 /%</td></tr><tr><td>181502</td><td colspan="2">574.87</td><td colspan="2">-0.8</td></tr><tr><td>372084</td><td colspan="2">582.07</td><td colspan="2">-0.5</td></tr><tr><td>735530</td><td colspan="2">579.30</td><td colspan="2">0</td></tr></tbody></table>
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markdowns/research_academic_paper_00080.md
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善景区的服务速度、效率及其准确性。其次，由于景区的服务对象是来寻求愉快经历的游客，只有对管理感到满意的员工才能够为游客提供优质、高效率的服务，景区应采用不同的激励手段和激励方法促进员工的价值观念和行为方式的转变，为游客提供热情周到的服务。
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## 6. 结语
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运用 IPA 分析法，对制约景区服务质量的单因素或综合因素进行量化比较分析，有利于我们从不同层面认识制约景区服务质量因素的作用大小，采取更具有针对性的解决措施。高家堡景区的研究也给我们一些启示：在激烈竞争的市场环境下，旅游景区服务质量的提升需要景区经营管理者不断创新经营理念，研究旅游者的需求特点，围绕景区定位，挖掘景区的文化资源，开发特色文化旅游产品、旅游商品，丰富参与性、趣味性的旅游项目，增强景区的吸引力；完善景区内交通指示标识，提升游客游览的便利度和舒适感；优化景区服务流程，有效服务内部顾客，提升人员服务质量。真正把景区的既存优势转化为景区的核心竞争力，使文化、经济、服务等相互融合、相互促进，助力景区持续发展。
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## 【参考文献】
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[1] 刘智兴，马耀峰，李森. 基于游客感知－认知的北京市旅游形象影响因素评价研究 [J]. 干旱区域资源与环境，2015（03）：203–208.
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| 10 |
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| 11 |
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[2] 王颖凌，刘亢，肖晓春. 基于游客感知的海南旅游公共服务质量提升研究 [J]. 西南大学学报（自然科学版），2014（12）：135-140.
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| 12 |
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| 13 |
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[3] 刘军胜，马耀峰. 西安秦岭自驾游旅游服务质量评价研究 [J]. 干旱区资源与环境，2014（12）：197-202.
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| 14 |
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| 15 |
+
[4] 白颖. 关于我国旅游服务贸易存在问题的思考 [J]. 旅游纵览 (下半月), 2019 (09): 21-23.
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| 16 |
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| 17 |
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[5] 秦远好，刘德秀. 城镇居民对国内旅游服务质量感知评价研究 [J]. 西南大学学报（自然科学版），2015（04）：47-54.
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| 18 |
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| 19 |
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[6] 李有绪，陈秋华. 福州市城郊森林旅游服务质量评价研究 [J]. 林业经济问题，2014（05）：453-458.
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| 21 |
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[7] 李萌. 基于智慧旅游的旅游公共服务机制创新 [J]. 中国行政管理, 2014(06): 64-68.
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[8] 黄阵仙. 福建省国际旅游服务贸易的问题与对策 [J]. 重庆科技学院学报 (社会科学版), 2015 (01): 55-56.
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| 24 |
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| 25 |
+
[9] 郭英之. 旅游市场营销学（第三版）[M]. 大连：东北财经大学出版社，2016：35.
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| 26 |
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| 27 |
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[10] 杨维忠, 陈胜可, 刘荣. SPSS 统计分析从入门到精通 (第四版)
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[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019: 399-412.
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（上接P195）处理效率$^{[6]}$。并且在5G技术的大环境下，一些政府机关也在互联网上进行业务的处理和办理，例如税务机关等，这样的大环境方便企业和国家机关的业务对接，更加有利于国家的宏观调控。并且在逐渐的发展过程中财务共享中心会逐渐由运营支持部门转变为盈利部门，财务共享中心的价值也将逐渐发挥出巨大的作用。
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<img src=image_url>
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## 4. 结语
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区块链技术在财务共享中的作用是非常大的，但是在现阶段，区块链技术还是处于不断的发展中，区块链技术要与实体业务对接，在技术和规则上还需要进一步开拓，区块链解决的所谓“不信任”问题其对象也只局限于区块链上的数据。因此，如果区块链要与实体业务对接，还需要进一步推动实体与数据之间跨域的“游戏规则”的建立。但是能看到的是在5G技术的大环境下，区块链技术的优势是无法忽视的，规则的建立需要长期进行，区块链技术在财务共享中的运用也会不断被挖掘。
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## 【参考文献】
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[1] 孙倩，杜学凯，张忠华. 5G 环境下区块链技术对财务共享的影响 [J]. 商业经济，2019，513(05)：149-150+157.
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| 43 |
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| 44 |
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[2] 陈小君，石子薇. 区块链技术嵌入财务共享服务对会计信息质量的影响研究 ——基于优化支付业务的视角 [J]. 吉林工商学院学报，2019，035(002)：58-64.
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| 45 |
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[3] 董文静. 区块链技术视角下的财务共享模式建设研究 [J]. 商情, 2018(038): 49-50.
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| 48 |
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[4] 吴丽梅，丁洁，王深菀，等. 基于区块链技术的财务共享模式架构 [J]. 会计之友，2019(002)：149-154.
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| 49 |
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| 50 |
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[5] 张家华. 基于区块链技术对财务共享模式的可行性分析及应用研究 [J]. 西部皮革, 2019, 041(008): 52-52.
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| 51 |
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| 52 |
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[6] 余芳. 财务共享环境下管理会计信息化的实施策略探究 [J]. 现代营销：学苑版，2016(12)：149-149.
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[7]SWAN M.Blockchain: blueprint for a new economy[M]se-bastopol, CA, USA: O'Reilly Media, 2018.
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[8]primecoin Website [DB/OL].http://prime-coin.io/, 2018-02-09
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[9] 刘芳. 浅析企业业财一体化模式 [J]. 财讯, 2019(6): 75-76.
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[10] 黄苗. 区块链概念在财务共享管理方面的思考和借鉴 [J]. 理财（财经版），2018(004)：44-46.
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为周边市民的城市公园；近郊型煤矿工业遗产位于城市的发展边缘区域，生态环境基础相对较好，并且受城市用地发展和相关政策的影响，大多数近郊型煤矿工业遗产再利用时转变为城郊主题公园和煤矿主题博物馆。
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表 4-3 煤矿工业遗产再利用方法
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<table><thead><tr><th>再利用方法</th><th>类型</th><th>案例</th><th>分析内容</th><th>图片示意</th></tr></thead><tbody><tr><td>生态改善提升</td><td>城区型</td><td>唐山南湖国家城市湿地公园</td><td>将原有的采矿塌陷区进行生态改善提升，现作为市民生态休闲区</td><td><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>置入展示功能</td><td>城区型</td><td>潍坊坊子炭矿博物馆</td><td>坊子炭矿遗址文化园通过对多种的展示方式，向人们再现了曾经坊子炭矿的煤炭生产情况</td><td><br><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>商业综合开发</td><td>城区型</td><td>德国奥伯豪森中心购物区</td><td>依托原有的生产厂房，改造为消费综合体，吸引了来自荷兰等地的购物、休闲和度假的周末游客</td><td><br><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>生态改善提升</td><td>近郊型</td><td>辽源国家矿山湿地公园</td><td>辽源国家矿山湿地公园的建设对区域生态环境的改善发挥了至关重要的作用</td><td><br><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>农业经济种植</td><td>近郊型</td><td>朔州太保露天矿</td><td>在矿区内设置蔬菜大棚、饲草基地、中药材基地、植树造林基地</td><td><br><img src="image_url"/></td></tr></tbody></table>
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来源：作者自绘（图片来源网络）
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景观生态资源上,远郊型煤矿工业遗产虽然自然生态景观遭到了一定程度的破坏,但是由于其所处区域远离城市,受城市化进程的影响相对较低,通过一定的方式可以修缮和提升其景观环境,并且周边生态环境较为丰富,有着多样地形高差的变化,有着多层次的生物圈,容易形成不同特征风格和区域内特有产品,
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## 在线新经济发展的影响因素和路径研究 *
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陆岷峰$^1$，徐阳洋$^2$
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(1. 南京工业大学互联网金融创新发展研究中心, 江苏 南京 210001;
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2. 利安人寿保险股份有限公司，江苏 南京 210019)
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摘 要：在线新经济作为数字经济发展的一种重要形式，是中国经济迈向质量发展中的重要推动力量。此次新冠肺炎疫情的爆发在给线下经济带来严重负面影响的同时，为在线经济提供了发展契机。未来随着疫情防控的结束，在线新经济发展突发性的驱动力会减弱，但科技的持续发展、电子设备的普及、新基建的建设加码，居民收入的提高，人力资本升级以及企业降低成本等因素会为在线新经济提供源源不断的发展动力，使得在线经济始终保持高速增长。因此，根据在线新经济独特的马太效应、边际成本较低、外部经济性较强、具有较高的渗透性等特点，为进一步推进在线经济的健康发展、规范在线经济市场，应进一步加快新型信息基础设施建设，大力培育壮大市场主体，积极培育新业态新模式，加大金融支持力度，强化要素保障，健全安全保障体系。
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关键词：金融科技；科技革命；人工智能；在线新经济；马太效应
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中图分类号：F832.39 文献标识码：A 文章编号：1007-9041-2020(11)-0000-12
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## 一、引言
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新冠肺炎疫情爆发为线下经济造成了严重的负面影响，旅游、餐饮、工厂等纷纷停工停产，2020年第一季度GDP表现为负增长，下降了6.8%。但是危机中往往也蕴含着机遇，伴随着线下经济的衰退，在线新经济发展势头迅猛，逆势上涨。在线新经济就是在数字技术的作用下和传统产业发生深度融合而产生出的新业态、新模式，用线上资源带动线下的生产活动，具有在线化、智能化、交互性等特点。在线教育、在线医疗、在线购物、在线办公、在线娱乐等“云端”经济十分火热，居民足不出户就可以实现吃喝玩乐购，拼多多、哔哩哔哩、美团点评、饿了么、盒马鲜生等互联网新时代企业业绩实现逆向增长，其中，北京地区在春节期间网络买菜的订单量暴增近3倍，饿了么订单暴增9倍，盒马鲜生在一线城市的订单量基本都增加了5-10倍，每日优鲜在春节期间交易量同比也大规模增加。
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收稿日期：2020-08-16
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作者简介：陆岷峰，男，博士、教授，供职于南京工业大学互联网金融研究中心（江苏省高校哲社重点建设基地）；
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徐阳洋，男，供职于利安人寿保险股份有限公司董事会办公室。
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\* 本文受迪普思数字经济研究所省级年度重大项目《数字经济下的线上经济发展战略研究》（项目编号：DPSSYS20210106）的资助。感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。
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$$\min_{s,h,Q} p(s,N)Q + \mu(s+h)$$
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$St:f(b,Q)=C$
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其 $f(h,Q)$ 中 $h$ 是家庭生产所需投入时间, $Q$ 是投入市场品的数量, $\mu$ 是机会成本。假设家庭能够自由支配家庭生产时间, 建立拉格朗日函数得
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$-\frac{\partial p}{\partial s}Q = \mu$
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$\frac{\partial f}{\partial h} \lambda = \mu$
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$$\frac{\partial p}{\partial Q}Q+p=\lambda\frac{\partial f}{\partial Q} \tag{5}$$
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给定食物制作参数、时间投入以及消费需求量，能够获得食物消费量 $C=f(h,Q)$，最终获得消费支出的变化。
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$$\frac{\frac{\partial f}{\partial b}}{\frac{\partial f}{\partial Q}}=-\frac{\frac{\partial p}{\partial s}Q}{\frac{\partial p}{\partial Q}Q+p} \tag{6}$$
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Aguilar 等(2007)在证实了上述影响机制外还发现该研究结在非食物消费中同样存在。这意味着,退休后个体的时间再分配导致了消费支出下降。
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“退休消费之谜”的讨论对理解生命周期理论的内涵大有裨益，该理论中提及平滑消费指平滑实际消费而非消费支出。即退休个体会增加食物制作和购买时间来保证同等品质的食物价格更低(Cairoblanco,2010)。但这种平滑消费能力也受到其他因素的影响：Bernheim等(2001)发现，不同收入水平的家庭，食物消费支出降幅存在显著差异。Lundberg(2003)发现，已婚夫妇的家庭的男主人退后食物消费支出下降，而该结论在单身家庭不成立。Ameriks等(2007)对发现受教育程度高的家庭退休后消费变化更小。
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## 三、结论与展望
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本文对国外“退休消费之谜”相关研究综述后归为四方面：第一，退休后消费支出急剧下降的现象客观存在；第二，“退休消费之谜”称为“食物退休消费之谜”更为恰当；第三，若考虑家庭生产，消费下降可以理解；第四，消费支出下降程度存在异质性。
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当前对我国现有研究发现研究多集中在证实“退休消费之谜”的存在性,一些认为我国存在退休后消费支出的下降(李宏彬等,2015;邹红等,2015),另一些研究结论相反(黄娅娜等,2016;石贝贝,2017),未来研究需在此基础上关注以下几个方面:第一,重视不同家庭成员退休的影响。比如与子女同住老人退休后,子女对老人的支持能否抵消退休带来的不利影响;与配偶同住老人,妻子和丈夫退休对家庭的消费影响是否存在差异。第二,需考虑制度特殊性。除强制性退休外,我国90年代的下岗和提前退休对消费的影响值得关注。第三,收入分配差距并未显著缩小,退休是否会进一步拉大不同群体之间的贫富差距。
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## 参考文献:
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[1]Dilnot, R. Disney, P. Johnson. Pensions Policy in the UK: An Economic Analysis [R]. Mpra Paper, 1994.
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[2] Aguiar M, Hurst E. Consumption versus Expenditure[J]. Journal of Political Economy, 2005, 113(05): 919–948.
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[3]Aguilar M, Hurst E. Life-Cycle Prices and Production[J]. The American Economic Review, 2007, 97(05): 1533–1559.
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[4]Ameriks J, Caplin A, Leahy J V, et al. Retirement Consumption: Insights from a Survey [J]. The Review of Economics and Statistics, 2007, 89(02): 265–274.
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[5]Banks J, Blundell R, Tanner S, et al. Is there a retirement-savings puzzle? [J]. The American Economic Review, 1998, 88(04):769-788.
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[6] Battistin E, Brugiavini A, Rettore E, et al. The Retirement Consumption Puzzle: Evidence from a Regression Discontinuity Approach[J]. The American Economic Review, 2008, 99(05):2209–2226.
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[7]Bernheim B D, Skinner J S, Weinberg S A, et al. What Accounts for the Variation in Retirement Wealth Among U. S. Households [J]. The American Economic Review, 2001, 91(04): 832–857.
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[8]Cho I. The Retirement Consumption in Korea: Evidence from the Korean Labor and Income Panel Study[J]. Global Economic Review, 2012, 41(02): 163-187.
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[9]Fisher J D, Johnson D S, Marchand J, et al. The Retirement Consumption Conundrum: Evidence from a Consumption Survey [J]. Economics Letters, 2008, 99 (03): 482–485.
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[10] Luengoprado M J, Sevilla A. Time to Cook: Expenditure at Retirement in Spain [J]. The Economic Journal, 2013, 123(569): 764–789.
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[11] Lundberg S J, and Startz R, Stillman S, et al. The retirement-consumption puzzle: a marital bargaining approach [J]. Journal of Public Economics, 2003: 1199–1218.
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[12]黄娅娜,王天宇.退休会影响消费吗?——来自中国转型期的证据[J].世界经济文汇,2016(01):87-107.
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[13]李宏彬,施新政,吴斌珍.中国居民退休前后的消费行为研究[].经济学(季刊),2015,01:117-134.
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[14]石贝贝,我国城乡老年人口消费的实证研究——兼论“退休--消费之谜”[J].人口研究,2017,41(03):53-64.
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[15]邹红,喻开志.退休与城镇家庭消费:基于断点回归设计的经验证据[J].经济研究,2015,50(01):124-139.
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*本文获得中国老龄办专项资金资助。
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(作者单位:北京邮电大学世纪学院。李保升为通讯作者)
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图 2 智慧工地内外系统框架
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## 4 结论
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随着先进信息技术的发展，建筑业正面临着重大变革，智慧工地则是面向建设工程现场的变革方向之一。通过回顾近年来国内外智慧工地相关研究，目前研究成果主要集中于典型应用、基础信息技术（如BIM技术、物联网等在智慧工地的应用）、技术集成，本文认为智慧工地研究还存在数据分析模型、应用机制、智能机器与传统人工机械协同、技术集成平台四个方面需进一步研究。最后本文通过探讨信息流和物质流与智慧工地的关系，提出了智慧工地所需要解决的四个目标问题，进一步完善了智慧工地的概念，希望为后续研究提供参考。
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## 参考文献
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[1] 顾威，沈阳工地用工管理智能化[J]. 农村百事通，2013，16：68.
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[2] 蒋水林、杨茂林,戴龙伟.联通“智慧工地”:助力建筑行业安全高效[J].人民邮电,2013,12.
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[3] Sabrina Fassbender, Siegfried Suchanek. Intelligent Site Energy Monitoring & Management. INTELEC(r) 2013, Hamburg.
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[4] 万晓曦.“互联网+”提速智慧工地[J].中国建设信息化，2015，20：25-27.
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[5] 王金龙，吴文杨、孟斐，基于“互联网 ”概念的地铁施工现场安全管理分析[J]. 山西建筑, 2016, 02: 245-246.
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[6] 韩啸虎，余鹏果．基于全过程质量安全监管平台的智慧工地的研究与实现[J]. 国际公关，2019，05：160-161.
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[7] 李正，许前江，张峰，等，智慧工地系统在建筑施工过程中的应用[J]. 建筑电气，2017(9)：63-66.
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[8] Ibukun Awolusi, Eric Marks, Matthew Hallowell. Wearable technology for personalized construction safety monitoring and trending: Review of applicable devices[J]. Automation in Construction, 2018, 85: 96-106.
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[9] 庄琳，面向智慧工地的塔机安全管理大数据的研究[J].网络安全技术与应用，2019：131-133.
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[10] 靳薇，曾勃，董良，等．面向智慧工地的塔机安全管理人数据分析初探[J]．建筑机械化，2018(03)：22-27.
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[11] Weili Fang, Lieyun Ding, Bao Zhong, et al. Automated detection of workers and heavy equipment on construction sites: A convolutional neural network approach[J]. Advanced Engineering Informatics, 2018 (37): 139–149.
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[12] Agnes Kelm, Lars Laubat, Anica Meins Becker, et al. Mobile passive Radio Frequency Identification (RFID) portal for automated and rapid control of Personal Protective Equipment (PPE) on construction sites[J]. Automation in Construction, 2013, 36: 38-52.
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[13] Jian Liu, Chuan-zheng Hu. Application of Information Technology in Active Safety Control for Construction Machine [J]. Procedia Engineering, 2017, 174: 1182-1189.
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[14] 罗瑞，戴超，袁渊，等．基于智慧工地大数据管理平台的建筑劳务工人管理探索与应用[C]//第四届高层与超高层建筑论坛暨2019中国建筑学会工程建设学术委员会年会论文集，2019.
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| 1 |
+
表 6 1998 ~ 2007 年引用《中国科技期刊研究》的期刊分布情况
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 4 |
+
<td>引用篇次</td>
|
| 5 |
+
<td>1</td>
|
| 6 |
+
<td>2</td>
|
| 7 |
+
<td>3</td>
|
| 8 |
+
<td>4</td>
|
| 9 |
+
<td>5</td>
|
| 10 |
+
<td>6</td>
|
| 11 |
+
<td>7</td>
|
| 12 |
+
<td>8</td>
|
| 13 |
+
<td>9</td>
|
| 14 |
+
<td>10~19</td>
|
| 15 |
+
<td>20 次以上</td>
|
| 16 |
+
<td>合计</td>
|
| 17 |
+
</tr><tr>
|
| 18 |
+
<td>期刊种数</td>
|
| 19 |
+
<td>249</td>
|
| 20 |
+
<td>130</td>
|
| 21 |
+
<td>65</td>
|
| 22 |
+
<td>43</td>
|
| 23 |
+
<td>23</td>
|
| 24 |
+
<td>19</td>
|
| 25 |
+
<td>7</td>
|
| 26 |
+
<td>12</td>
|
| 27 |
+
<td>6</td>
|
| 28 |
+
<td>22</td>
|
| 29 |
+
<td>15</td>
|
| 30 |
+
<td>591</td>
|
| 31 |
+
</tr><tr>
|
| 32 |
+
<td>百分比（%）</td>
|
| 33 |
+
<td>42.13</td>
|
| 34 |
+
<td>22.00</td>
|
| 35 |
+
<td>11.00</td>
|
| 36 |
+
<td>7.23</td>
|
| 37 |
+
<td>3.89</td>
|
| 38 |
+
<td>3.21</td>
|
| 39 |
+
<td>1.18</td>
|
| 40 |
+
<td>2.03</td>
|
| 41 |
+
<td>1.02</td>
|
| 42 |
+
<td>3.72</td>
|
| 43 |
+
<td>2.54</td>
|
| 44 |
+
<td>100.00</td>
|
| 45 |
+
</tr></table>
|
| 46 |
+
|
| 47 |
+
由表6可以看出,《研究》中的2025篇论文分别被591种期刊引用。其中42.13%（249种）的期刊引用《研究》1次;22.00%（130种）的期刊引用2次;11.00%（65种）的期刊引用3次;22.34%（132种）的期刊引用4～19次;2.54%（15种）的期刊引用《研究》20次以上。这15种期刊的引用文献排名见表7。591种引用期刊涉及学科范围较广，将其分为高校学报类期刊和哲学、社会科学总论、政治与法律、经济、出版事业、图书情报、科学研究、教育、职业技术教育、体育、自然科学总论、数理科学和化学、天文学与地球科学、生物科学、医药与卫生、农业科学、工业技术、交通运输、航空、环境科学与安全科学等类期刊。统计结果见表8。
|
| 48 |
+
|
| 49 |
+
表 7 1998 ~ 2007 年引用《中国科技期刊研究》的期刊排名表
|
| 50 |
+
|
| 51 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 52 |
+
<td>排名</td>
|
| 53 |
+
<td>引用文献刊名</td>
|
| 54 |
+
<td>引用论文篇数</td>
|
| 55 |
+
<td>百分比（%）</td>
|
| 56 |
+
<td>累计引用论文篇次</td>
|
| 57 |
+
<td>百分比（%）</td>
|
| 58 |
+
</tr><tr>
|
| 59 |
+
<td>1</td>
|
| 60 |
+
<td>中国科技期刊研究</td>
|
| 61 |
+
<td>1377</td>
|
| 62 |
+
<td>49.13</td>
|
| 63 |
+
<td>2983</td>
|
| 64 |
+
<td>49.10</td>
|
| 65 |
+
</tr><tr>
|
| 66 |
+
<td>2</td>
|
| 67 |
+
<td>编辑学报</td>
|
| 68 |
+
<td>522</td>
|
| 69 |
+
<td>18.62</td>
|
| 70 |
+
<td>721</td>
|
| 71 |
+
<td>11.87</td>
|
| 72 |
+
</tr><tr>
|
| 73 |
+
<td>3</td>
|
| 74 |
+
<td>现代情报</td>
|
| 75 |
+
<td>123</td>
|
| 76 |
+
<td>4.39</td>
|
| 77 |
+
<td>137</td>
|
| 78 |
+
<td>2.26</td>
|
| 79 |
+
</tr><tr>
|
| 80 |
+
<td>4</td>
|
| 81 |
+
<td>农业图书情报学刊</td>
|
| 82 |
+
<td>97</td>
|
| 83 |
+
<td>3.46</td>
|
| 84 |
+
<td>117</td>
|
| 85 |
+
<td>1.93</td>
|
| 86 |
+
</tr><tr>
|
| 87 |
+
<td>5</td>
|
| 88 |
+
<td>科技与出版</td>
|
| 89 |
+
<td>87</td>
|
| 90 |
+
<td>3.10</td>
|
| 91 |
+
<td>103</td>
|
| 92 |
+
<td>1.70</td>
|
| 93 |
+
</tr><tr>
|
| 94 |
+
<td>6</td>
|
| 95 |
+
<td>编辑之友</td>
|
| 96 |
+
<td>68</td>
|
| 97 |
+
<td>2.43</td>
|
| 98 |
+
<td>90</td>
|
| 99 |
+
<td>1.48</td>
|
| 100 |
+
</tr><tr>
|
| 101 |
+
<td>7</td>
|
| 102 |
+
<td>中山大学学报论丛</td>
|
| 103 |
+
<td>45</td>
|
| 104 |
+
<td>1.61</td>
|
| 105 |
+
<td>47</td>
|
| 106 |
+
<td>0.77</td>
|
| 107 |
+
</tr><tr>
|
| 108 |
+
<td>8</td>
|
| 109 |
+
<td>沈阳农业大学学报（社会科学版）</td>
|
| 110 |
+
<td>38</td>
|
| 111 |
+
<td>1.36</td>
|
| 112 |
+
<td>42</td>
|
| 113 |
+
<td>0.69</td>
|
| 114 |
+
</tr><tr>
|
| 115 |
+
<td>9</td>
|
| 116 |
+
<td>科技编辑研究</td>
|
| 117 |
+
<td>38</td>
|
| 118 |
+
<td>1.36</td>
|
| 119 |
+
<td>41</td>
|
| 120 |
+
<td>0.67</td>
|
| 121 |
+
</tr><tr>
|
| 122 |
+
<td>10</td>
|
| 123 |
+
<td>黑龙江水专学报</td>
|
| 124 |
+
<td>26</td>
|
| 125 |
+
<td>0.93</td>
|
| 126 |
+
<td>33</td>
|
| 127 |
+
<td>0.54</td>
|
| 128 |
+
</tr><tr>
|
| 129 |
+
<td>11</td>
|
| 130 |
+
<td>情报学报</td>
|
| 131 |
+
<td>24</td>
|
| 132 |
+
<td>0.86</td>
|
| 133 |
+
<td>31</td>
|
| 134 |
+
<td>0.51</td>
|
| 135 |
+
</tr><tr>
|
| 136 |
+
<td>11</td>
|
| 137 |
+
<td>医学信息</td>
|
| 138 |
+
<td>27</td>
|
| 139 |
+
<td>0.96</td>
|
| 140 |
+
<td>30</td>
|
| 141 |
+
<td>0.49</td>
|
| 142 |
+
</tr><tr>
|
| 143 |
+
<td>13</td>
|
| 144 |
+
<td>宁波大学学报（教育科学版）</td>
|
| 145 |
+
<td>28</td>
|
| 146 |
+
<td>1.00</td>
|
| 147 |
+
<td>28</td>
|
| 148 |
+
<td>0.46</td>
|
| 149 |
+
</tr><tr>
|
| 150 |
+
<td>14</td>
|
| 151 |
+
<td>江汉大学学报（社会科学版）</td>
|
| 152 |
+
<td>27</td>
|
| 153 |
+
<td>0.96</td>
|
| 154 |
+
<td>27</td>
|
| 155 |
+
<td>0.44</td>
|
| 156 |
+
</tr><tr>
|
| 157 |
+
<td>15</td>
|
| 158 |
+
<td>临沂师范学院学报</td>
|
| 159 |
+
<td>19</td>
|
| 160 |
+
<td>0.68</td>
|
| 161 |
+
<td>22</td>
|
| 162 |
+
<td>0.36</td>
|
| 163 |
+
</tr></table>
|
| 164 |
+
|
| 165 |
+
注:累计引用论文篇次指各期刊引用1998~2007年《中国科技期刊研究》的论文总次数。
|
| 166 |
+
|
| 167 |
+
表 8 1998 ~ 2007 年引用《中国科技期刊研究》的期刊类型分布
|
| 168 |
+
|
| 169 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 170 |
+
<td>类别</td>
|
| 171 |
+
<td>种数</td>
|
| 172 |
+
<td>百分比</td>
|
| 173 |
+
<td>篇次</td>
|
| 174 |
+
<td>百分比（%）</td>
|
| 175 |
+
<td>类别</td>
|
| 176 |
+
<td>种数</td>
|
| 177 |
+
<td>百分比</td>
|
| 178 |
+
<td>篇次</td>
|
| 179 |
+
<td>百分比（%）</td>
|
| 180 |
+
</tr><tr>
|
| 181 |
+
<td>高校学报</td>
|
| 182 |
+
<td>346</td>
|
| 183 |
+
<td>58.54</td>
|
| 184 |
+
<td>1099</td>
|
| 185 |
+
<td>18.09</td>
|
| 186 |
+
<td>自然科学总论</td>
|
| 187 |
+
<td>15</td>
|
| 188 |
+
<td>2.54</td>
|
| 189 |
+
<td>66</td>
|
| 190 |
+
<td>1.09</td>
|
| 191 |
+
</tr><tr>
|
| 192 |
+
<td>哲学</td>
|
| 193 |
+
<td>2</td>
|
| 194 |
+
<td>0.34</td>
|
| 195 |
+
<td>2</td>
|
| 196 |
+
<td>0.03</td>
|
| 197 |
+
<td>数理科学和化学</td>
|
| 198 |
+
<td>9</td>
|
| 199 |
+
<td>1.52</td>
|
| 200 |
+
<td>12</td>
|
| 201 |
+
<td>0.20</td>
|
| 202 |
+
</tr><tr>
|
| 203 |
+
<td>社会科学总论</td>
|
| 204 |
+
<td>13</td>
|
| 205 |
+
<td>2.20</td>
|
| 206 |
+
<td>23</td>
|
| 207 |
+
<td>0.38</td>
|
| 208 |
+
<td>天文学、地球科学</td>
|
| 209 |
+
<td>6</td>
|
| 210 |
+
<td>1.02</td>
|
| 211 |
+
<td>8</td>
|
| 212 |
+
<td>0.13</td>
|
| 213 |
+
</tr><tr>
|
| 214 |
+
<td>政治、法律</td>
|
| 215 |
+
<td>2</td>
|
| 216 |
+
<td>0.34</td>
|
| 217 |
+
<td>2</td>
|
| 218 |
+
<td>0.03</td>
|
| 219 |
+
<td>生物科学</td>
|
| 220 |
+
<td>2</td>
|
| 221 |
+
<td>0.34</td>
|
| 222 |
+
<td>9</td>
|
| 223 |
+
<td>0.15</td>
|
| 224 |
+
</tr><tr>
|
| 225 |
+
<td>经济</td>
|
| 226 |
+
<td>3</td>
|
| 227 |
+
<td>0.51</td>
|
| 228 |
+
<td>4</td>
|
| 229 |
+
<td>0.07</td>
|
| 230 |
+
<td>医药、卫生</td>
|
| 231 |
+
<td>94</td>
|
| 232 |
+
<td>15.91</td>
|
| 233 |
+
<td>232</td>
|
| 234 |
+
<td>3.82</td>
|
| 235 |
+
</tr><tr>
|
| 236 |
+
<td>出版事业</td>
|
| 237 |
+
<td>11</td>
|
| 238 |
+
<td>1.86</td>
|
| 239 |
+
<td>4009</td>
|
| 240 |
+
<td>65.99</td>
|
| 241 |
+
<td>农业科学</td>
|
| 242 |
+
<td>17</td>
|
| 243 |
+
<td>2.88</td>
|
| 244 |
+
<td>34</td>
|
| 245 |
+
<td>0.56</td>
|
| 246 |
+
</tr><tr>
|
| 247 |
+
<td>图书情报</td>
|
| 248 |
+
<td>25</td>
|
| 249 |
+
<td>4.23</td>
|
| 250 |
+
<td>461</td>
|
| 251 |
+
<td>7.59</td>
|
| 252 |
+
<td>工业技术</td>
|
| 253 |
+
<td>22</td>
|
| 254 |
+
<td>3.72</td>
|
| 255 |
+
<td>58</td>
|
| 256 |
+
<td>0.95</td>
|
| 257 |
+
</tr><tr>
|
| 258 |
+
<td>科学研究</td>
|
| 259 |
+
<td>4</td>
|
| 260 |
+
<td>0.68</td>
|
| 261 |
+
<td>17</td>
|
| 262 |
+
<td>0.28</td>
|
| 263 |
+
<td>交通运输</td>
|
| 264 |
+
<td>1</td>
|
| 265 |
+
<td>0.17</td>
|
| 266 |
+
<td>3</td>
|
| 267 |
+
<td>0.05</td>
|
| 268 |
+
</tr><tr>
|
| 269 |
+
<td>教育</td>
|
| 270 |
+
<td>9</td>
|
| 271 |
+
<td>1.52</td>
|
| 272 |
+
<td>14</td>
|
| 273 |
+
<td>0.23</td>
|
| 274 |
+
<td>航空</td>
|
| 275 |
+
<td>1</td>
|
| 276 |
+
<td>0.17</td>
|
| 277 |
+
<td>1</td>
|
| 278 |
+
<td>0.02</td>
|
| 279 |
+
</tr><tr>
|
| 280 |
+
<td>职业技术教育</td>
|
| 281 |
+
<td>1</td>
|
| 282 |
+
<td>0.17</td>
|
| 283 |
+
<td>2</td>
|
| 284 |
+
<td>0.03</td>
|
| 285 |
+
<td>环境科学、安全科学</td>
|
| 286 |
+
<td>3</td>
|
| 287 |
+
<td>0.51</td>
|
| 288 |
+
<td>7</td>
|
| 289 |
+
<td>0.12</td>
|
| 290 |
+
</tr><tr>
|
| 291 |
+
<td>体育</td>
|
| 292 |
+
<td>5</td>
|
| 293 |
+
<td>0.85</td>
|
| 294 |
+
<td>12</td>
|
| 295 |
+
<td>0.20</td>
|
| 296 |
+
<td>合计</td>
|
| 297 |
+
<td>591</td>
|
| 298 |
+
<td>100.00</td>
|
| 299 |
+
<td>6075</td>
|
| 300 |
+
<td>100</td>
|
| 301 |
+
</tr></table>
|
markdowns/research_academic_paper_00086.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,70 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 2 |
+
<td>职业岗位</td>
|
| 3 |
+
<td>岗位工作任务</td>
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<td>职业能力</td>
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<td>学习领域</td>
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<td>课程</td>
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<td>课程模块</td>
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</tr><tr>
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<td>病理管理</td>
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<td>智能病理诊断系统</td>
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<td>数字化病理全切片图像扫描、传输、存储</td>
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<td>病理样本的显微图像分析处理及辅助诊断</td>
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<td>智能病理</td>
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+
<td>职业技能模块</td>
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</tr><tr>
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| 16 |
+
<td>病理管理</td>
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| 17 |
+
<td>智能病理标本管理系统</td>
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| 18 |
+
<td>病理检查申请、病理标本登记、取材信息管理、切片信息登记。</td>
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| 19 |
+
<td>病理标本信息化管理</td>
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| 20 |
+
<td>智能病理</td>
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| 21 |
+
<td>职业技能模块</td>
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</tr></table>
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（1）掌握临床标本的病理取材技术；
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（2）熟悉高新分子诊断技术（PCR 技术、FISH 等技术）；
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（3）熟悉细胞检测技术,细胞培养技术;
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（4）熟悉智慧病理,远程病理诊断技术。
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## 五、病理学技术微专业课程总体设计分析
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病理学技术专业以培养学生的岗位能力和职业素养为目标,按照学生的认知规律,理论知识够用为主的原则,要求学生具备系统的病理技术基础知识,临床医学知识,病理检验专业知识,综合安排基础理论教学内容;以培养病理检验技能型人才为目标,以岗位技能操作为主的则安排病理技能模块教学内容;并与行业病理专家共同授课,分解病理技术岗位的职业技能,设计微专业的课程体系。
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+
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微专业教学分为二个模块：基础知识模块和职业技能模块。注重素质、知识、技能三者的交叉培养，以实践和实验课程为主，培养学生以病理检验岗位职业能力为核心能力，兼顾培养细胞检测，分子生物技术等不同就业岗位的多方面能力。其特点为：进入行业岗位，聘请行业专家指导理论及实践教学，并始终贯穿于教学过程；在学生中定期开展病例讨论，学以致用；开课伊始，即安排学生进入岗位学习，使学生提早接触临床，接受职业熏陶，大部分病理技术的课程及分子病理学技术课程均在医院病理科授课；课程考核内容不仅包括技能要求，也包括着装、语言、实验准备的要求，培养学生具有良好的职业道德、敬业精神，有较强的人际沟通能力和健康的身心素质，能在各级医院病理科、中心实验室、疾控中心等从事病理检验技术工作的专门技能型人才。
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## 参考文献
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[1] 梁雄, 马将, 徐斌, 等. 探讨基于机械类微专业课程体系建设 [J]. 教育现代化, 2020, 7(33): 88-91.
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[2] 王克杰, 林秋兰, 林竞. 试析病理技术人员规范化培训 [A]. 首届环渤海地区病理技术新进展研讨会论文汇编 [C]. 2013: 50-52.
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[3]陈军芳.二级以上医院病理技术人员现状及需求分析[J].中国现代医药杂志,2017,19(12):104-105.
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[4]金月玲,李晓芳,何钟磊,等.上海市二级甲等以上医院病理科技人员组成状况调查[J].卫生职业教育,2012,30(10):101-102.
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[5]吴志川.病理技术质量控制常见问题与对策[J].大家健康(学术版),2012,6(19):102-104.
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[6]俞利辉,阮华娟.基层医院病理技术水平状况与改进措施[J].中医药管理杂志,2018,26(9):181-183.
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[7]卞修武,平轶芳.我国病理学科发展面临的挑战和机遇[J].第三军医大学学报2019,41(19):17-19.
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[8] 张世豪, 冼丽英, 高敏, 等. 基于深度学习的人工智能在病理诊断的应用进展与展望 [J]. 中国医学创新, 2018, 15(25): 130-132.
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[9]许燕,汤烨,闫雯,等.病理人工智能的现状和展望[J].中华病理学杂志,2017,46(09):593-595.
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[10]吴孟晏,李丽.浅析我国病理技术专业人才培养现状[J].卫生职业教育,2020,38(12):13-14.
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[11]董建强,田玉旺.病理技术学科的规范化与质量控制[J].诊断病理学杂志,2013,20(12):737-739.
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## On the Importance of Intelligent Pathology Technology Micro-specialty in Improving Clinical Pathological Diagnosis
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JIN Yue-ling$^1$, YANG Zhi-fang$^1$, LI Yan-fei$^1$, DAI Zhen-sheng$^2$
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(1. Department of Pathology, Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai 201318, China; 2. Departments of Oncology, Shanghai Pudong Hospital Affiliated to Fudan University, Shanghai 201399, China)
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**Abstract** Micro-specialty is a professional course oriented by students' occupation from the perspective of employment and market demand. The setting of micro-specialty can make up for the matching problem between university specialty setting and the skill needs of employers. The establishment of pathology technology micro-specialty is not only a supplement to the skills of medical technology, but also a supplement to the shortage of pathological technicians. Combined with the current era of the intersection of molecular biology technology and artificial intelligence, this paper establishes the intelligent pathological technology micro-specialty, which plays a very important role in improving clinical pathological diagnosis and provides reference for the establishment of pathology technology specialty in colleges and universities.
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**Key words:** micro-specialty; pathology technology; intellectualization; pathological diagnosis
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图 13 $\mathbf{X}^2$ BOT __V__ 2.0 __实物图__
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<img src=image_url>
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图 14 移动机器人路径规划
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但是生成路径存在大量不必要的冗余转折点，导致机器人移动不连贯和实用性差。为此，本文提出的一种改进RRT * 算法，通过引入局部逆序试连策略，能够减少规划路径中的冗余节点，缩短路径长度，使得规划路径更加平滑，更适用于室内移动机器人路径规划。仿真实验和机器人路径规划实验表明，改进后的RRT * 算法规划的路径更接近最优路径，且路径规划耗时更少。在实际应用中，能够有效避免移动机器人在转向区域出现多次停顿和换向，保证机器人移动连贯性。
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## 参考文献：
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[2] Jeddisaravi K, Alitappeh R J, Apimenta L C, et al. Multi-objective approach for robot motion planning in search tasks [J]. Applied Intelligence, 2016, 45 (2): 305-321.
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[4] 裴以建，杨超杰，杨亮亮．基于改进 RRT* 的移动机器人路径规划算法 [J]. 计算机工程, 2019, 45 (5): 291-296.
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[5] 任子玉．智能车自主避障路径规划研究综述 [J]．软件导刊，2017，16（10）：209-212
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（上接第231页）
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余部门均稳步提升。
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显示性比较优势系数(RCA)表示一个国家或地区某商品的出口值在该经济体全部出口商品总值中的占比,用全球此商品出口值占全球此商品出口总值占比的比例,可以衡量某一部门或商品的比
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较优势。从表2可以看出，中国制造业传统优势产业ROC指数下滑，在2014年同德国相比相对优势减弱，而$C_{15}$、$C_{16}$、$C_{17}$、$C_{18}$、$C_{19}$、$C_{29}$及$C_{21}$的指数上升，竞争差距开始消减，其他部门保持平稳。美国制造业的颓势在可以从数据上明显得到结论。
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| 6 |
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| 7 |
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表 2 2000–2017 年中国制造业 $C_{05}-C_{22}$ 全球价值链参与度与 RCA 系数
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<table border="1" ><tr>
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<td rowspan="3">行业</td>
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<td colspan="6">参与度</td>
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| 12 |
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<td colspan="6">显示性比较优势系数RCA</td>
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+
</tr><tr>
|
| 14 |
+
<td colspan="3">2000 年</td>
|
| 15 |
+
<td colspan="3">2017 年</td>
|
| 16 |
+
<td colspan="3">2000 年</td>
|
| 17 |
+
<td colspan="3">2014 年</td>
|
| 18 |
+
</tr><tr>
|
| 19 |
+
<td>参与度</td>
|
| 20 |
+
<td>简单</td>
|
| 21 |
+
<td>复杂</td>
|
| 22 |
+
<td>参与度</td>
|
| 23 |
+
<td>简单</td>
|
| 24 |
+
<td>复杂</td>
|
| 25 |
+
<td>CHN</td>
|
| 26 |
+
<td>DEU</td>
|
| 27 |
+
<td>USA</td>
|
| 28 |
+
<td>CHN</td>
|
| 29 |
+
<td>DEU</td>
|
| 30 |
+
<td>USA</td>
|
| 31 |
+
</tr><tr>
|
| 32 |
+
<td>食品、饮料制造业及烟草业$\mathrm {C}_{05}$</td>
|
| 33 |
+
<td>0.445</td>
|
| 34 |
+
<td>0.072</td>
|
| 35 |
+
<td>0.030</td>
|
| 36 |
+
<td>0.77</td>
|
| 37 |
+
<td>1.11</td>
|
| 38 |
+
<td>0.50</td>
|
| 39 |
+
<td>1.087</td>
|
| 40 |
+
<td>0.865</td>
|
| 41 |
+
<td>0.713</td>
|
| 42 |
+
<td>1.067</td>
|
| 43 |
+
<td>0.841</td>
|
| 44 |
+
<td>0.717</td>
|
| 45 |
+
</tr><tr>
|
| 46 |
+
<td>纺织、服装及皮革制品制造业$\mathrm {C}_{06}$</td>
|
| 47 |
+
<td>0.551</td>
|
| 48 |
+
<td>0.110</td>
|
| 49 |
+
<td>0.146</td>
|
| 50 |
+
<td>1.11</td>
|
| 51 |
+
<td>1.16</td>
|
| 52 |
+
<td>1.02</td>
|
| 53 |
+
<td>3.139</td>
|
| 54 |
+
<td>0.448</td>
|
| 55 |
+
<td>0.252</td>
|
| 56 |
+
<td>2.760</td>
|
| 57 |
+
<td>0.377</td>
|
| 58 |
+
<td>0.164</td>
|
| 59 |
+
</tr><tr>
|
| 60 |
+
<td>木头及木制品加工业；竹、码布制品$C_{07}$</td>
|
| 61 |
+
<td>0.742</td>
|
| 62 |
+
<td>0.135</td>
|
| 63 |
+
<td>0.082</td>
|
| 64 |
+
<td>1.15</td>
|
| 65 |
+
<td>1.31</td>
|
| 66 |
+
<td>0.95</td>
|
| 67 |
+
<td>1.805</td>
|
| 68 |
+
<td>0.820</td>
|
| 69 |
+
<td>0.502</td>
|
| 70 |
+
<td>2.016</td>
|
| 71 |
+
<td>0.653</td>
|
| 72 |
+
<td>0.519</td>
|
| 73 |
+
</tr><tr>
|
| 74 |
+
<td>造纸及纸制品业$C_{08}$</td>
|
| 75 |
+
<td>0.959</td>
|
| 76 |
+
<td>0.195</td>
|
| 77 |
+
<td>0.084</td>
|
| 78 |
+
<td>0.65</td>
|
| 79 |
+
<td>0.51</td>
|
| 80 |
+
<td>1.08</td>
|
| 81 |
+
<td>0.973</td>
|
| 82 |
+
<td>1.241</td>
|
| 83 |
+
<td>1.242</td>
|
| 84 |
+
<td>1.010</td>
|
| 85 |
+
<td>1.319</td>
|
| 86 |
+
<td>1.169</td>
|
| 87 |
+
</tr><tr>
|
| 88 |
+
<td>印刷业及记录媒介的复制业$\mathrm {C}_{09}$</td>
|
| 89 |
+
<td>1.009</td>
|
| 90 |
+
<td>0.186</td>
|
| 91 |
+
<td>0.075</td>
|
| 92 |
+
<td>1.09</td>
|
| 93 |
+
<td>1.08</td>
|
| 94 |
+
<td>1.11</td>
|
| 95 |
+
<td>1.118</td>
|
| 96 |
+
<td>1.208</td>
|
| 97 |
+
<td>0.980</td>
|
| 98 |
+
<td>1.282</td>
|
| 99 |
+
<td>1.188</td>
|
| 100 |
+
<td>1.000</td>
|
| 101 |
+
</tr><tr>
|
| 102 |
+
<td>炼焦及石油加工$C_{10}$</td>
|
| 103 |
+
<td>1.095</td>
|
| 104 |
+
<td>0.038</td>
|
| 105 |
+
<td>0.271</td>
|
| 106 |
+
<td>1.37</td>
|
| 107 |
+
<td>2.97</td>
|
| 108 |
+
<td>0.77</td>
|
| 109 |
+
<td>1.336</td>
|
| 110 |
+
<td>0.354</td>
|
| 111 |
+
<td>1.117</td>
|
| 112 |
+
<td>0.977</td>
|
| 113 |
+
<td>0.324</td>
|
| 114 |
+
<td>1.513</td>
|
| 115 |
+
</tr><tr>
|
| 116 |
+
<td>化学原料及化学制品制造业$C_{11}$</td>
|
| 117 |
+
<td>0.937</td>
|
| 118 |
+
<td>0.213</td>
|
| 119 |
+
<td>0.131</td>
|
| 120 |
+
<td>0.66</td>
|
| 121 |
+
<td>1.50</td>
|
| 122 |
+
<td>0.28</td>
|
| 123 |
+
<td>1.195</td>
|
| 124 |
+
<td>1.410</td>
|
| 125 |
+
<td>1.426</td>
|
| 126 |
+
<td>1.154</td>
|
| 127 |
+
<td>1.348</td>
|
| 128 |
+
<td>1.434</td>
|
| 129 |
+
</tr><tr>
|
| 130 |
+
<td>基础制药业及药物制剂业$C_{12}$</td>
|
| 131 |
+
<td>0.362</td>
|
| 132 |
+
<td>0.091</td>
|
| 133 |
+
<td>0.043</td>
|
| 134 |
+
<td>0.90</td>
|
| 135 |
+
<td>1.04</td>
|
| 136 |
+
<td>0.76</td>
|
| 137 |
+
<td>0.323</td>
|
| 138 |
+
<td>1.512</td>
|
| 139 |
+
<td>1.513</td>
|
| 140 |
+
<td>0.320</td>
|
| 141 |
+
<td>1.640</td>
|
| 142 |
+
<td>1.375</td>
|
| 143 |
+
</tr><tr>
|
| 144 |
+
<td>橡胶和塑料制品$C_{13}$</td>
|
| 145 |
+
<td>1.007</td>
|
| 146 |
+
<td>0.175</td>
|
| 147 |
+
<td>0.181</td>
|
| 148 |
+
<td>0.84</td>
|
| 149 |
+
<td>0.90</td>
|
| 150 |
+
<td>0.77</td>
|
| 151 |
+
<td>1.335</td>
|
| 152 |
+
<td>1.614</td>
|
| 153 |
+
<td>0.731</td>
|
| 154 |
+
<td>1.304</td>
|
| 155 |
+
<td>1.614</td>
|
| 156 |
+
<td>0.758</td>
|
| 157 |
+
</tr><tr>
|
| 158 |
+
<td>非金属矿物制品$C_{14}$</td>
|
| 159 |
+
<td>0.591</td>
|
| 160 |
+
<td>0.125</td>
|
| 161 |
+
<td>0.071</td>
|
| 162 |
+
<td>1.01</td>
|
| 163 |
+
<td>1.88</td>
|
| 164 |
+
<td>0.67</td>
|
| 165 |
+
<td>1.692</td>
|
| 166 |
+
<td>1.129</td>
|
| 167 |
+
<td>0.543</td>
|
| 168 |
+
<td>1.872</td>
|
| 169 |
+
<td>1.077</td>
|
| 170 |
+
<td>0.598</td>
|
| 171 |
+
</tr><tr>
|
| 172 |
+
<td>基础金属制品业$C_{15}$</td>
|
| 173 |
+
<td>1.049</td>
|
| 174 |
+
<td>0.205</td>
|
| 175 |
+
<td>0.110</td>
|
| 176 |
+
<td>0.52</td>
|
| 177 |
+
<td>0.50</td>
|
| 178 |
+
<td>0.57</td>
|
| 179 |
+
<td>1.706</td>
|
| 180 |
+
<td>0.774</td>
|
| 181 |
+
<td>0.501</td>
|
| 182 |
+
<td>1.512</td>
|
| 183 |
+
<td>0.840</td>
|
| 184 |
+
<td>0.507</td>
|
| 185 |
+
</tr><tr>
|
| 186 |
+
<td>焊接金属制品业$C_{16}$</td>
|
| 187 |
+
<td>0.918</td>
|
| 188 |
+
<td>0.182</td>
|
| 189 |
+
<td>0.119</td>
|
| 190 |
+
<td>1.53</td>
|
| 191 |
+
<td>3.92</td>
|
| 192 |
+
<td>0.73</td>
|
| 193 |
+
<td>0.880</td>
|
| 194 |
+
<td>1.774</td>
|
| 195 |
+
<td>1.054</td>
|
| 196 |
+
<td>0.912</td>
|
| 197 |
+
<td>1.831</td>
|
| 198 |
+
<td>1.101</td>
|
| 199 |
+
</tr><tr>
|
| 200 |
+
<td>电脑、电子产品及光学产品制造业$C_{17}$</td>
|
| 201 |
+
<td>0.616</td>
|
| 202 |
+
<td>0.164</td>
|
| 203 |
+
<td>0.318</td>
|
| 204 |
+
<td>0.73</td>
|
| 205 |
+
<td>0.58</td>
|
| 206 |
+
<td>1.15</td>
|
| 207 |
+
<td>1.908</td>
|
| 208 |
+
<td>0.725</td>
|
| 209 |
+
<td>1.334</td>
|
| 210 |
+
<td>1.836</td>
|
| 211 |
+
<td>0.720</td>
|
| 212 |
+
<td>1.160</td>
|
| 213 |
+
</tr><tr>
|
| 214 |
+
<td>电子设备制造业$C_{18}$</td>
|
| 215 |
+
<td>0.800</td>
|
| 216 |
+
<td>0.159</td>
|
| 217 |
+
<td>0.165</td>
|
| 218 |
+
<td>0.07</td>
|
| 219 |
+
<td>0.07</td>
|
| 220 |
+
<td>0.07</td>
|
| 221 |
+
<td>1.751</td>
|
| 222 |
+
<td>2.228</td>
|
| 223 |
+
<td>0.608</td>
|
| 224 |
+
<td>1.800</td>
|
| 225 |
+
<td>2.196</td>
|
| 226 |
+
<td>0.606</td>
|
| 227 |
+
</tr><tr>
|
| 228 |
+
<td>机械及设备制造$C_{19}$</td>
|
| 229 |
+
<td>0.483</td>
|
| 230 |
+
<td>0.143</td>
|
| 231 |
+
<td>0.081</td>
|
| 232 |
+
<td>0.84</td>
|
| 233 |
+
<td>0.90</td>
|
| 234 |
+
<td>0.77</td>
|
| 235 |
+
<td>1.268</td>
|
| 236 |
+
<td>2.329</td>
|
| 237 |
+
<td>0.977</td>
|
| 238 |
+
<td>1.154</td>
|
| 239 |
+
<td>2.449</td>
|
| 240 |
+
<td>0.877</td>
|
| 241 |
+
</tr><tr>
|
| 242 |
+
<td>汽车、拖车及半拖车制造业$C_{20}$</td>
|
| 243 |
+
<td>0.478</td>
|
| 244 |
+
<td>0.147</td>
|
| 245 |
+
<td>0.067</td>
|
| 246 |
+
<td>3.14</td>
|
| 247 |
+
<td>3.06</td>
|
| 248 |
+
<td>3.26</td>
|
| 249 |
+
<td>0.570</td>
|
| 250 |
+
<td>2.840</td>
|
| 251 |
+
<td>0.602</td>
|
| 252 |
+
<td>0.547</td>
|
| 253 |
+
<td>3.138</td>
|
| 254 |
+
<td>0.656</td>
|
| 255 |
+
</tr><tr>
|
| 256 |
+
<td>其他交通运输设备制造业$C_{21}$</td>
|
| 257 |
+
<td>0.483</td>
|
| 258 |
+
<td>0.152</td>
|
| 259 |
+
<td>0.104</td>
|
| 260 |
+
<td>3.31</td>
|
| 261 |
+
<td>3.23</td>
|
| 262 |
+
<td>3.45</td>
|
| 263 |
+
<td>0.901</td>
|
| 264 |
+
<td>1.136</td>
|
| 265 |
+
<td>2.254</td>
|
| 266 |
+
<td>0.689</td>
|
| 267 |
+
<td>1.069</td>
|
| 268 |
+
<td>2.359</td>
|
| 269 |
+
</tr><tr>
|
| 270 |
+
<td>其他制造业$C_{22}$</td>
|
| 271 |
+
<td>0.623</td>
|
| 272 |
+
<td>0.091</td>
|
| 273 |
+
<td>0.098</td>
|
| 274 |
+
<td>1.11</td>
|
| 275 |
+
<td>0.90</td>
|
| 276 |
+
<td>1.81</td>
|
| 277 |
+
<td>1.266</td>
|
| 278 |
+
<td>1.150</td>
|
| 279 |
+
<td>0.967</td>
|
| 280 |
+
<td>1.494</td>
|
| 281 |
+
<td>1.201</td>
|
| 282 |
+
<td>0.813</td>
|
| 283 |
+
</tr></table>
|
| 284 |
+
|
| 285 |
+
注：参与度根据 ADB-MRIO2018 和 UIBE GVC Indicators 整理测算，RCA 根据 WIOD2016 测算，该数据库数据更新至 2014 年。
|
| 286 |
+
|
| 287 |
+
根据跨越国界的次数,跨境国际贸易可以分类为只跨越一次国境的简单跨境贸易以及至少包含两次跨境活动或涉及通过第三国的间接出口或再出口/再进口的复杂跨境贸易。表2中显示，$C_{21}$、$C_{20}$、$C_{19}$、$C_{16}$、$C_{14}$、$C_{10}$等参与度的升级主要源自简单跨境交易上升,期间$C_{12}$、$C_{15}$、$C_{17}$、$C_{22}$的简单参与度有所降低;而$C_{05}$、$C_{06}$、$C_{08}$、$C_{21}$、$C_{20}$、$C_{16}$深度参与的复杂跨境交易有所提高。与此同时，$C_{17}$、$C_{15}$、$C_{11}$、$C_{12}$、$C_{07}$则深度参与的复杂程度有所减弱。$C_{11}$、$C_{12}$、$C_{15}$、$C_{17}$部门的简单及深度参与均有所减弱。相比较而言，德国$C_{08}$、$C_{11}$、$C_{12}$、$C_{16}$、$C_{18}$在全球价值链上占据高端位置;中国在$C_{12}$、$C_{21}$、$C_{20}$位于相对高端的分工地位;美国的$C_{17}$和$C_{21}$、日本的$C_{06}$、$C_{09}$和$C_{20}$的前向联系参与程度更高。这与德、美、日的竞争优势相符合。显然在这些资本和技术密集型行业,无论前向还是后向参与度,中国均未呈现出高的嵌入度,国际贸易增加值更大的蛋糕被分派给资本和技术而非人力,尤其是全球性强势跨国企业的资本和技术。
|
| 288 |
+
|
| 289 |
+
## 四、数字化中国制造业价值链高端化固定效应回归实证
|
| 290 |
+
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| 291 |
+
本部分将制造业数字化这一范畴界定为通讯业以及信息服务业对制造业各个部门的增加值投入。数字化投入包括软件服务、电路设计及测试服务、信息系统服务和业务流程管理服务。在构建模型中通过考虑研发强度以及数字化投入的交互项以测度数字化于制造业高端化的效应。在原始数据处理中，将中国统计年鉴中的制造业分类根据相近性原则对应为 ADB-MRIO2018 数据库中的 $C_{05}-C_{22}$ 18 个部门。
|
| 292 |
+
|
| 293 |
+
## （一）理论模型构建与释意
|
| 294 |
+
|
| 295 |
+
考虑数据的相关性和可得性,借鉴李馥伊(2018)$^{[19]}$、任奕达(2019)$^{[20]}$的相关研究,构建理论模型如下:
|
markdowns/research_academic_paper_00089.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,40 @@
|
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|
|
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|
|
|
| 1 |
+
<img src=image_url>
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
图 2 区块链税收风险管理智能合约模型
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
险管理系统中,依据各环节需求预先部署风险识别、等级排序和预警规则,涉税企业发生或改变交易行为均在税务机关的实时监控之下,一旦相关行为触及预先设定的条件,系统便会快速反应,实现税收风险的实时监控、自动识别和风险级别的客观排序以及主动性的风险预警,而税务专员收到系统的实时反馈后,即可依据不同等级风险迅速采取差异化的风险防控举措。在最后的绩效评价环节也可适当利用智能合约,设置相关评分机制对风险管控举措产生的成效进行打分评价,及时反馈管控效果,不断完善税收风险防控机制,真正做到防控税收风险“心中有数,防控有力”。
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
另外，还可以通过人工智能和大数据等技术，基于涉税企业的纳税和经营行为结合典型调查，为涉税企业做更加精准的画像，完善税收风险识别和预警的指标体系及特征库，更为精准地识别涉税风险与有效预警，改进目前较为被动迟缓的税收风险管控，向主动高效的税收风险治理转变和发展。
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
（四）应用区块链的公开透明促进纳税人的主动遵从
|
| 10 |
+
|
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纳税人的税收不遵从行为，既有其本身对税收政策认知不足造成的少缴、漏缴税款，也有基于自身利益最大化而选择的自私性不遵从[10]。在目前的征管体制下，纳税人因其不遵从行为而受到惩戒的力度较低，还停留在补缴税款、罚款罚金的低层次，对涉税违法者也只是定期予以公示，并未产生强大威慑力，导致纳税人主动遵从度总体偏低，税收流失严重。将区块链技术应用于税收风险管理系统中，由于链上存储数据都通过了各节点的共识验证，且基于其不可篡改性可保真保质地在链上留下痕迹，纳税人必须对其所作所为的真实性负责，无形中产生了公示作用，能有力地促进纳税人合法经营与主动纳税[11]。另外，可在区块链税收风险管理系统中，实时公布和更新全网纳税人的税收遵从状况，进行自动排名，对遵从度较低的高风险纳税人在全网广播公示，予以警示和严厉惩戒；对主动遵从的纳税者则进行公示赞扬和适当奖励，进而形成纳税遵从状况的开放透明化。对主动遵从的纳税人一路开绿灯，对不遵从和低遵从者设置重重关卡，可从主观上提升纳税人主动遵从度，从客观上有限震慑低遵从者与不遵从者,从而减少税收流失,促进纳税公平。
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## 四、结语
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区块链技术的出现给世界各领域都带来新的机遇和挑战,也为税收风险管理的优化和发展提供了新的可能性。本文基于区块链技术特性探讨了其在税收风险管理中应用的可行性，分析了区块链技术与我国税收风险管理需求的良好契合性，并提出了具体的应用建议。首先，构建基于区块链的涉税信息共享平台，以提升税务机关获取涉税信息的准确性与完整性；其次，应用可追溯性和不可篡改性助力形成完整可追溯的涉税证据链条体系，以严厉打击税收违法行为；再次，利用智能合约机制实现税收风险自动识别和预警；最后，借助区块链的公开透明性进一步提升纳税人的主动遵从度，减少税收流失风险。本文的研究为完善我国税收风险管理机制提供了新思路，但目前区块链技术还处于初级发展阶段，对各场景应用的适应性分析不够深入和全面，具体落地到实践中还需进一步探讨。
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## 【参考文献】
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[1] 王晓玲. 区块链技术在打骗打虚工作中的构建与应用 [J]. 税务研究, 2019(2): 119-124.
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[2] 夏智灵. 税收风险管理的理论和实践 [J]. 税务研究, 2017(1): 117-120.
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[3] 夏璟华, 杨东旭. 税收风险管理存在的问题与应对措施 [J]. 天津经济, 2017(5): 30-34.
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[4] 贾宜正, 章荩今. 区块链技术在税收治理中的机遇与挑战 [J]. 会计之友, 2018(4): 142-145.
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[5] 汤晓冬, 周河山. 基于区块链技术的税收治理框架构建 [J]. 税务研究, 2018(11): 98-104.
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[6] 董志学, 张义军, 宋涛. 基于区块链技术的税务管控路径研究 [J]. 税务研究, 2018(4): 108-112.
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[7] 邵奇峰, 金澈清, 张召, 等. 区块链技术: 架构及进展 [J]. 计算机学报, 2018, 41(5): 969-988.
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[8] 杨杨, 杜剑, 罗翔丹. 区块链技术对税收征纳双方的影响探析 [J]. 税务研究, 2019(2): 114-118.
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[9] 姚林香, 金鹰. 加强税收风险管理的国际借鉴 [J]. 税务研究, 2016(8): 92-95.
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[10] 张之乐. 以区块链技术促进纳税遵从的设想 [J]. 税务研究, 2017(12): 108-111.
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[11] 杨雷鸣, 朱波, 苏宇. 关于应用区块链技术提升税收风险管理的思考 [J]. 税务研究, 2019(4): 77-80.
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释，且在各个学科学界内所强调的内容也有所不同。如图表 3-1 是对农业后生产主义其内涵特征一些代表性的总结。
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表 4-1 各专家对“后生产主义”内涵的总结
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<table border="1" ><tr>
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<td rowspan="2">Brian W.<br>Ilbery<br>(1998)</td>
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<td>已知的特征：<br>· 减少农业产量／Reduction of farm output<br>· 政府收回补贴／Withdrawal of state subsidies<br>· 在竞争日益激烈的国际市场上生产食品／Production of food within<br>an increasingly competitive international market<br>· 农业环境法规日益严格／Growing environmental regulation of<br>agriculture</td>
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</tr><tr>
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<td>与生产主义对立的三个维度：<br>· 集约化 intensification-松散化extensification<br>· 集中化concentration-分散化dispersion<br>· 专业化 specialization-多样化diversification</td>
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</tr><tr>
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<td>Wilson G A. (2001)</td>
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<td>与生产主义对立的七个维度：<br>· 意识形态／Ideology<br>· 参与主体／Actors<br>· 食物管理／Food regimes<br>· 农业生产力／Agricultural production<br>· 农业政策／Agricultural policies<br>· 农场技术／Farming techniques<br>· 环境影响／Envirormental impacts</td>
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</tr><tr>
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<td>Evans t al. (2002)</td>
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<td>五个范畴分析后生产主义乡村的特点：<br>· 从注重数量到质量／Shift from quantity to quality in food<br>production<br>· 农业多样化与非农就业人数的增加／Growth of on -farm<br>diversification and off-farm employment (pluriactivity)<br>· 通过农业环境政策扩大和促进可持续的农业／Extensification and the promotion of sustainable farming through agri-environmental<br>policy<br>· 农业生产模式分散化／Dispersion of production patterns<br>· 环境控制和政府支持农业重构／Envirormental regulation and<br>restructuring of government support for agriculture</td>
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</tr></table>
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图表来源：作者根据Alexander. S的论文$^{70}$改绘
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同 “后现代主义” 对 “现代主义” 的反思批判一样，后生产主义意义的建立也是来自与对生产主义的批判。如同上表几位专家对后现代主义内涵的总结一
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$^{70}$Alexander S. Mather; Gary Hill; Maria Nijnik. Post-productivism and rural land use: cul de sac or challenge for theorization? [J]. Journal of Rural Studies, 2006, Vol.22(4):441-455.
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## 乡村振兴战略驱动农村审计的作用机理剖析
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黄越(教授)，李娇
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【摘要】基于公共受托责任理论、资源整合理论、协同治理理论，采用归纳分析法研究乡村振兴战略的实施对农村审计的作用机理。经分析，得出以下结论：乡村振兴战略通过国家审计机构主导、乡镇审计机构主力、社会审计机构辅助对农村审计模式产生作用；通过农村治理有效增加对农村审计资源需求，并在资源稀缺性的限制下，调整审计资源供给对农村审计主体产生作用；通过政府资金投入以及村民委托，形成委托代理关系，对农村审计客体产生作用；通过国家治理角度以及农村自治角度丰富农村审计内容，又在资源稀缺的限制下对审计整合产生作用；通过形成大数据审计需求以及增加大数据审计资源供给对农村审计技术方法产生作用；通过资源限制以及政策生效对农村审计结果落实产生作用。
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【关键词】乡村振兴战略；农村审计；审计模式；审计内容；审计主体；审计客体
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【中图分类号】F239【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2020）23-0086-5
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## 一、引言
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2017年10月，习近平总书记在党的十九大报告中提出了乡村振兴战略。2018年9月，中央农村工作领导小组办公室发布《国家乡村振兴战略规划（2018-2022）》（简称《规划》），按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、生活富裕、治理有效的总要求，对乡村振兴战略的实施做出阶段性谋划，并指出要开展考核监督。
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在审计理论研究方面，刘明辉$^{[1]}$通过分析不同学者关于审计逻辑起点的观点，指出审计环境是审计理论研究的起点，基于审计环境而产生的审计计划、审计程序、审计方法等基本内容会因审计环境的差异而发生相应的变化。蔡春等$^{[2]}$以受托责任论为原点构建国家审计理论框架，并认为中国特色的国家审计会受到我国政治环境、经济环境、法律环境、文化环境、历史环境等因素的影响。
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在审计实务方面，审计署武汉特派办课题组$^{[3]}$从国家重大政策落实角度出发，认为需要创新审计范围、审计重点、组织管理、技术方法等。审计署重庆特派办理论研究课题组$^{[4]}$指出，国家审计要与时俱进，加深审计人员对政策和审计对象的认识创新组织方式、提高人员综合素质等。王家新等$^{[5]}$从影响审计主体选择的因素出发，认为应该组建乡镇国家审计机关负责农村审计。李成艾、何小宝$^{[6]}$通过探索大数据审计的组织方式创新路径及运行机制，认为大数据审计势在必行。吕劲松、黄崑$^{[7]}$认为，乡村振兴战略下需要推动扶贫审计全覆盖，整合扶贫审计资源，创新大数据扶贫审计，加大审计整改力度并提高审计透明度等。郑石桥、周敏李$^{[8]}$以企业的资源流为导向，采用委托代理理论，对企业的委托人与受托人进行分析，并确定了以下企业审计客体：国有资产监督管理机构及其领导人、行业规制部门及其领导人、国有资本投资营运机构及其领导人、国有企业及其领导人、非国有企业及其领导人、企业内部单位及其领导人。各位学者分别从各自的角度对审计模式、审计主体、审计技术方法、审计内容等审计要素进行了研究，并提出了发展对策。
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乡村振兴战略作为国家重大政策，包含政治、经济、文化等各方面，其实施会改变农村审计所处的环境，进而影响各农村审计要素。因此，本文以乡村振兴战略为驱动力，研究该战略的实施对于农村审计各个要素的作用机理。
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【作者单位】西安工业大学经济管理学院，西安710021
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的近似公式为
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$\overline{D}_{NB} = \nu_0 C^{-1} (\sqrt{2} \sigma_x)^k \Gamma(1 + \frac{k}{2})$ (8)
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$\overline{D}_{\mathrm{RC}} \cong \overline{D}_{\mathrm{NB}} \alpha_{2}^{k-1}$ (9)
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式中：$v_{0}$ 为谱密度函数 $S_{x}(\omega)$ 的平均上跨率
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$v_0=\frac{1}{2\pi}\sqrt{\frac{\lambda_2}{\lambda_0}}$ (10)
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式中：$\lambda_{m}$ 为单边谱密度函数 $S_{x}(\omega)$ 的谱距
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$\lambda_{m}=\int_{0}^{+\infty}\omega^{m}S_{x}(\omega)d\omega,m=0,1,2,\cdots \quad (11)$
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方差 $\sigma_x^2$ 由 $\lambda_0$ 决定
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$\lambda_0 = \sigma_x^2$ (12)
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C和k为S-N曲线中的参数
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$S^kN=C$ (13)
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权重 b 的选择取决于响应的谱密度函数。D.Benasciutti 和 R.Tovo 给出 b 的表达式为
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$b=\frac{(\alpha_{1}-\alpha_{2})}{(\alpha_{2}-1)^{2}}m\quad(14)$
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| 26 |
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| 27 |
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其中
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| 28 |
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+
$m=1.112(1+\alpha_1\alpha_2·(\alpha_1+\alpha_2))e^{211\alpha_2}+(\alpha_1-\alpha_2)$ (15)
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| 30 |
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| 31 |
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对于谱密度函数 $ S_{x}(\omega) $，$\alpha_{1}/\alpha_{2}$ 为其带宽参数，取值为 $[0,1]^{14}$。
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| 32 |
+
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| 33 |
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$\alpha_1=\frac{\lambda_1}{\sqrt{\lambda_0\lambda_2}}, \alpha_2=\frac{\lambda_2}{\sqrt{\lambda_0\lambda_4}}$ (16)
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## 2.2 线性疲劳累计损伤理论
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根据线性疲劳累积损伤理论,计算附件机匣的总损伤量从而给出其疲劳寿命$^{[15]}$。
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$D=\sum_{i=1}^{N}D_{i}$ (17)
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式中:D 为总损伤量;D₁ 为单个循环造成的损伤。
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线性疲劳累计损伤理论假定损伤量 D=1 时试件将发生疲劳破坏。因此，疲劳寿命为
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| 44 |
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$T=\frac{1}{D}=\frac{1}{\Sigma D}$ (18)
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## 2.3 疲劳寿命计算
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根据得到的响应 PSD 谱(图 6)，运用雨流循环计数法并采用 MATLAB 编程计算附件机匣的疲劳寿命。由于 $\sigma_{x}$ 响应 PSD 谱 RMS 远大于其余应力，根据 $\sigma_{x}$ 响应 PSD 谱计算附件机匣的损伤以及疲劳寿命，结果见表7。
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| 50 |
+
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| 51 |
+
根据 6 个应力的响应 PSD 谱计算其单位时间内的损伤，再叠加计算所有功率谱造成的单位时间损伤，从而得到附件机匣总损伤以及寿命结果，见表 8。
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| 52 |
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表 7 损伤及疲劳寿命计算结果
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| 54 |
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<table border="1" ><tr>
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| 56 |
+
<td>单位时间损伤</td>
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| 57 |
+
<td>时间／min</td>
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| 58 |
+
<td>寿命／min</td>
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| 59 |
+
</tr><tr>
|
| 60 |
+
<td>$6.1382\times 10^{-6}$</td>
|
| 61 |
+
<td>20</td>
|
| 62 |
+
<td>$3.25828\times 10^{6}$</td>
|
| 63 |
+
</tr></table>
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| 64 |
+
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| 65 |
+
表 8 损伤以及疲劳寿命计算结果
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| 66 |
+
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| 67 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 68 |
+
<td>单位时间损伤</td>
|
| 69 |
+
<td>时间／min</td>
|
| 70 |
+
<td>寿命／min</td>
|
| 71 |
+
</tr><tr>
|
| 72 |
+
<td>6.1383x10<sup>-6</sup></td>
|
| 73 |
+
<td>20</td>
|
| 74 |
+
<td>3.25823x10<sup>6</sup></td>
|
| 75 |
+
</tr></table>
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| 76 |
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| 77 |
+
从表 7、8 中可知,2 种计算方式的结果非常接近,表明 RMS 非常小的 $\sigma_{y}, \sigma_{z}, \tau_{xy}, \tau_{y}z, \tau_{zz}$ 对附件机匣的损伤以及寿命计算结果影响很小。
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| 78 |
+
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## 3 结论
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| 80 |
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| 81 |
+
本文综合考虑附件机匣复杂的工作环境，包括自身重力和固定约束条件、轴承载荷、温度场以及振动载荷，分析计算附件机匣壳体在机械载荷、温度并施加随机振动谱得到的应力响应PSD谱，结合雨流循环计数方法计算附件机匣壳体的疲劳寿命。在寿命计算时，对比单独采用RMS最大的应力PSD谱和采用所有应力PSD谱计算得到的寿命结果分别为$3.25828\times10^{6}$ min和$3.25823\times10^{6}$ min，相差仅为50 min。因此，可以选用RMS最大的PSD谱计算附件机匣的疲劳寿命。
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| 82 |
+
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## 参考文献:
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| 84 |
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| 85 |
+
[1] 吕亚国，刘振侠，路彬，等. 航空发动机附件机匣热分析研究 [J]. 润滑与密封, 2011, 36(10): 62-80.
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LU Yaguo, LIU Zhenxia, LU Bin, et al. Thermal analysis of aeroengine accessory gearbox [J]. Lubrication Engineering, 2011, 36(10): 62-80. (in Chinese)
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[2] 王桂华, 刘海年. 航空发动机成附件振动环境试验剖面确定方法研究 [J]. 推进技术, 2013, 34(8): 1101-1107.
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WANG Guihua, LIU Hainian. Study on formulating method for vibration environment test profiles of aeroengine accessories [J]. Journal of Propulsion Technology, 2013, 34(8): 1101-1107. (in Chinese)
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[3] 李锦花，史妍妍，张茂强，等. 航空发动机附件机匣壳体变形分析 [J]. 航空发动机，2013，39（3）：59-72.
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讯凭借社交优势在AI领域布局覆盖医疗、零售、安防和金融等众多行业。此外，中国初创公司商汤、旷视、依图、云从等也在人工智能细分领域有所研究。
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## 二、全球人工智能产业现状
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## （一）全球人工智能产业规模
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人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。据预测，2020年全球新一代人工智能产业规模将近1000亿美元。
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## （二）全球人工智能基础层产业规模
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| 10 |
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基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。目前，基础层产业
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表3 国内外科技巨头人工智能产品及应用
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| 14 |
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<table border="1" ><tr>
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| 16 |
+
<td>公司</td>
|
| 17 |
+
<td>国家</td>
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| 18 |
+
<td>产品</td>
|
| 19 |
+
</tr><tr>
|
| 20 |
+
<td>谷歌</td>
|
| 21 |
+
<td>美国</td>
|
| 22 |
+
<td>Tensor Flow 等开源框架，TPU、Google Photos、Now、Inbox和搜索等多项产品和服务、硬件</td>
|
| 23 |
+
</tr><tr>
|
| 24 |
+
<td>Facebook</td>
|
| 25 |
+
<td>美国</td>
|
| 26 |
+
<td>PyTorch 等多个开源框架，Messenger 、社交网络和定向广告等多项产品和服务</td>
|
| 27 |
+
</tr><tr>
|
| 28 |
+
<td>苹果</td>
|
| 29 |
+
<td>美国</td>
|
| 30 |
+
<td>基于智能手机等硬件的多项产品，智能助手、智能家居、医疗等</td>
|
| 31 |
+
</tr><tr>
|
| 32 |
+
<td>高通</td>
|
| 33 |
+
<td>美国</td>
|
| 34 |
+
<td>移动智能设备芯片、人工智能套件等</td>
|
| 35 |
+
</tr><tr>
|
| 36 |
+
<td>微软</td>
|
| 37 |
+
<td>美国</td>
|
| 38 |
+
<td>CNTK 等开源框架，Cortana 、小冰等多项产业和服务，硬件</td>
|
| 39 |
+
</tr><tr>
|
| 40 |
+
<td>IBM</td>
|
| 41 |
+
<td>美国</td>
|
| 42 |
+
<td>TureNorth 芯片，Watson 、行业认知计算解决方案、量子计算机等</td>
|
| 43 |
+
</tr><tr>
|
| 44 |
+
<td>英特尔</td>
|
| 45 |
+
<td>美国</td>
|
| 46 |
+
<td>CPU、Xeon Phi、Nervana</td>
|
| 47 |
+
</tr><tr>
|
| 48 |
+
<td>NVIDIA</td>
|
| 49 |
+
<td>美国</td>
|
| 50 |
+
<td>GPU 、深度学习超级计算机DGX -1 、自动驾驶超级计算机Xavier</td>
|
| 51 |
+
</tr><tr>
|
| 52 |
+
<td>阿里巴巴</td>
|
| 53 |
+
<td>中国</td>
|
| 54 |
+
<td>云服务、人工智能平台DTPAL 、电商产品应用。人工智能项目“ET大脑”</td>
|
| 55 |
+
</tr><tr>
|
| 56 |
+
<td>腾讯</td>
|
| 57 |
+
<td>中国</td>
|
| 58 |
+
<td>腾讯优图实验室、腾讯AI Lab 、腾讯觅影，亚马逊美国云服务、Echo 等智能家居、机器人、电商产品应用</td>
|
| 59 |
+
</tr><tr>
|
| 60 |
+
<td>百度</td>
|
| 61 |
+
<td>中国</td>
|
| 62 |
+
<td>开源框架Paddle 、百度大脑、自动驾驶、互联网应用</td>
|
| 63 |
+
</tr><tr>
|
| 64 |
+
<td>搜狗</td>
|
| 65 |
+
<td>中国</td>
|
| 66 |
+
<td>搜索引擎、知识图谱、输入法、语音交互产品等</td>
|
| 67 |
+
</tr></table>
|
| 68 |
+
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| 69 |
+
（资料来源：中商产业研究院整理）
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| 70 |
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| 71 |
+
<img src=image_url>
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| 73 |
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图6 全球新一代人工智能产业规模及预测情况
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| 74 |
+
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| 75 |
+
（数据来源：中国电子学会、中商产业研究院整理）
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| 76 |
+
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| 77 |
+
仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎。数据显示，2018年全球基础层产业规模达到111.1亿美元，初步统计2019年产业规模将达到142.3
|
| 78 |
+
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+
亿美元，预计到2022年，全球新一代人工智能基础层产业规模将突破340亿美元。
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+
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+
## （三）全球人工智能技术层产
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| 82 |
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markdowns/research_academic_paper_00094.md
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| 1 |
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[60] Yu X, Joshi P, Xu J, et al. CloudSeer: Workflow monitoring of cloud infrastructures via interleaved logs. SIGOPS Operating Systems Review, 2016, 50(2): 489–502.
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[63] Beschastnikh I, Brun Y, Ernst MD, et al. Inferring models of concurrent systems from logs of their behavior with CSight. In: Proc. of the 36th Int'l Conf. on Software Engineering. ACM, 2014. 468–479.
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+
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+
[82] Fulp EW, Fink GA, Haack JN. Predicting computer system failures using support vector machines. In: Proc. of the 1st USENIX Workshop on the Analysis of System Logs. San Diego: USENIX, 2008.
|
markdowns/research_academic_paper_00095.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,143 @@
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2012 数据集上的 mIoU 都超过了 70%, 分割准确率较高, 是以弱监督学习方式进行图像语义分割的典型算法. 而基于图像级标注的方法因为仅仅使用带有种类标注的弱标注数据进行弱监督训练, 分割效果不明显, 分割边界粗糙且不连续, mIoU 都普遍较低.
|
| 2 |
+
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| 3 |
+
Table 7 Experimental comparison of ISSbWSL
|
| 4 |
+
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| 5 |
+
表 7 基于像素分类的弱监督学习图像语义分割方法实验对比
|
| 6 |
+
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| 7 |
+
<table border="1" ><tr>
|
| 8 |
+
<td>分类</td>
|
| 9 |
+
<td>文献</td>
|
| 10 |
+
<td>方法名称</td>
|
| 11 |
+
<td>年份</td>
|
| 12 |
+
<td>关键技术</td>
|
| 13 |
+
<td>监督信息</td>
|
| 14 |
+
<td>CRF</td>
|
| 15 |
+
<td>数据集</td>
|
| 16 |
+
<td>mIoU(%)</td>
|
| 17 |
+
</tr><tr>
|
| 18 |
+
<td rowspan="2">基于边框级<br>标注的方法</td>
|
| 19 |
+
<td>[83]</td>
|
| 20 |
+
<td>BoxSup</td>
|
| 21 |
+
<td>2015</td>
|
| 22 |
+
<td>MCG 算法</td>
|
| 23 |
+
<td>边框级</td>
|
| 24 |
+
<td>x</td>
|
| 25 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 26 |
+
<td>75.2</td>
|
| 27 |
+
</tr><tr>
|
| 28 |
+
<td>[84]</td>
|
| 29 |
+
<td>DeepCut</td>
|
| 30 |
+
<td>2016</td>
|
| 31 |
+
<td>CRF</td>
|
| 32 |
+
<td>边框级</td>
|
| 33 |
+
<td>✓</td>
|
| 34 |
+
<td>N/A</td>
|
| 35 |
+
<td>N/A</td>
|
| 36 |
+
</tr><tr>
|
| 37 |
+
<td rowspan="2">基于涂鸦级<br>标注的方法</td>
|
| 38 |
+
<td>[86]</td>
|
| 39 |
+
<td>WTP</td>
|
| 40 |
+
<td>2015</td>
|
| 41 |
+
<td>Objectness</td>
|
| 42 |
+
<td>涂鸦级</td>
|
| 43 |
+
<td>x</td>
|
| 44 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 45 |
+
<td>49.1</td>
|
| 46 |
+
</tr><tr>
|
| 47 |
+
<td>[87]</td>
|
| 48 |
+
<td>ScribbleSup</td>
|
| 49 |
+
<td>2016</td>
|
| 50 |
+
<td>超像素</td>
|
| 51 |
+
<td>涂鸦级</td>
|
| 52 |
+
<td>✓</td>
|
| 53 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 54 |
+
<td>71.3</td>
|
| 55 |
+
</tr><tr>
|
| 56 |
+
<td rowspan="6">基于图像级<br>标注的方法</td>
|
| 57 |
+
<td>[88]</td>
|
| 58 |
+
<td>MIL</td>
|
| 59 |
+
<td>2015</td>
|
| 60 |
+
<td>MCG 算法</td>
|
| 61 |
+
<td>图像级</td>
|
| 62 |
+
<td>x</td>
|
| 63 |
+
<td>ImageNet</td>
|
| 64 |
+
<td>42.0</td>
|
| 65 |
+
</tr><tr>
|
| 66 |
+
<td>[90]</td>
|
| 67 |
+
<td>CCNN</td>
|
| 68 |
+
<td>2015</td>
|
| 69 |
+
<td>Class Size</td>
|
| 70 |
+
<td>图像级</td>
|
| 71 |
+
<td>x</td>
|
| 72 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 73 |
+
<td>42.4</td>
|
| 74 |
+
</tr><tr>
|
| 75 |
+
<td>[91]</td>
|
| 76 |
+
<td>SEC</td>
|
| 77 |
+
<td>2016</td>
|
| 78 |
+
<td>显著性检测算法</td>
|
| 79 |
+
<td>图像级</td>
|
| 80 |
+
<td>✓</td>
|
| 81 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 82 |
+
<td>50.7</td>
|
| 83 |
+
</tr><tr>
|
| 84 |
+
<td>[92]</td>
|
| 85 |
+
<td>STC</td>
|
| 86 |
+
<td>2015</td>
|
| 87 |
+
<td>显著性检测算法</td>
|
| 88 |
+
<td>图像级</td>
|
| 89 |
+
<td>✓</td>
|
| 90 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 91 |
+
<td>49.8</td>
|
| 92 |
+
</tr><tr>
|
| 93 |
+
<td>[93]</td>
|
| 94 |
+
<td>AugFeed</td>
|
| 95 |
+
<td>2016</td>
|
| 96 |
+
<td>MCG 算法</td>
|
| 97 |
+
<td>图像级</td>
|
| 98 |
+
<td>✓</td>
|
| 99 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 100 |
+
<td>54.34</td>
|
| 101 |
+
</tr><tr>
|
| 102 |
+
<td>[94]</td>
|
| 103 |
+
<td>EM</td>
|
| 104 |
+
<td>2017</td>
|
| 105 |
+
<td>显著性检测</td>
|
| 106 |
+
<td>图像级</td>
|
| 107 |
+
<td>✓</td>
|
| 108 |
+
<td>PASCAL VOC 2012</td>
|
| 109 |
+
<td>58.71</td>
|
| 110 |
+
</tr><tr>
|
| 111 |
+
<td rowspan="2">多种弱标注数据混合的方法</td>
|
| 112 |
+
<td>[97]</td>
|
| 113 |
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<td>Decoupled</td>
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<td>2015</td>
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<td>N/A</td>
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| 116 |
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<td>图像级、像素级</td>
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| 117 |
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<td>✓</td>
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| 118 |
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<td>PASCAL VOC 2012</td>
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| 119 |
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<td>66.6</td>
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</tr><tr>
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<td>[98]</td>
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| 122 |
+
<td>WeaklySemi</td>
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| 123 |
+
<td>2015</td>
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| 124 |
+
<td>N/A</td>
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| 125 |
+
<td>图像级、边框级、像素级</td>
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| 126 |
+
<td>✓</td>
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| 127 |
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<td>PASCAL VOC 2012</td>
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| 128 |
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<td>73.9</td>
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</tr></table>
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注:该表中的 N/A 表示相关论文未提及或无法复现该项,✓表示此方法使用过 CRF,×表示没有使用 CRF
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## 5 总结与展望
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如今，深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域。本文主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行了较为细致的分类、梳理与总结。根据分割特点和处理粒度不同，将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法，把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法。对每类方法的代表性算法进行了研究、分析和对比，并概括总结了每类方法的技术特点和优缺点。在现有研究成果的基础上，我们总结ISS研究领域的重点问题和发展趋势，认为该领域还存在如下一些具有挑战性的研究方向。
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(1) 应用于场景解析任务的图像语义分割
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场景解析任务处理的图像背景复杂、环境多变,现有 ISSbDL 方法无法有效地捕获图像的上下文信息和深度语义信息,在识别和分割图像中目标物体时仍存在较大的困难.文献{[111]把迁移学习的思想引入场景解析任务,将图像像素特征与词汇概念相结合,提出一个开放式词汇解析网络(the open vocabulary parsing network,简称 OVPN).文献[112] 提出一个针对该任务的语境循环残差网络(contextual recurrent residual network,简称 CRRN),通过继承序列模型和残差学习,建模远程语境依赖、学习视觉特征.这些方法目前都存在难以选择标注基元量化级别、未充分利用场景几何深度等问题,如何解决这些场景解析中的问题并实现有效分割是一个挑战.
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(2) 实例级图像语义分割
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实例级图像语义分割,有时也称为实例分割(instance segmentation,简称IS),融合了分割与检测两个功能,可以分割出图像中同类物体的不同实例.文献[113]将多任务学习(multi-task learning)$^{[114]}$引入分割领域实现实例分割,其分割过程分为3个能够共享卷积特征的子任务,将上一任务的输出作为下一任务的输入,分割时,能够区分出不同的实例对象.文献[13,15]对RCNN进行改进后,既能用于ISS,又能用于IS.文献[115,116]对FCN进行改进,使用滑动窗口或物体框将不同的位置信息编码到特征图中,对每个实例进行语义分割.文献[117]在图像中使用聚类的方法构建分割体,并探索不同的实例.文献[118]使用多示例学习方法结合弱监督学习进行IS.文献[119]使用一个可逆的RNN处理IS问题.这些方法在分割准确率和算法综合性能上都有很大的提升空间,如何平衡分割效果与时间复杂度,也是目前亟需解决的问题.
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而农宅的布局形态受自然条件影响较大，如地形、水源、气候的差异等都会对聚落形态造成直接影响。以上图六省聚落为例作差异性对比分析（表5-1）。
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表 5-1 各地区聚落差异性对比分析
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<table><tbody><tr><td>地区</td><td>地形</td><td>聚落结构</td><td>村庄示意图</td><td>聚居图示</td></tr><tr><td>黑龙江</td><td>平原</td><td>团块型聚落1 ／路网尺度：3500m （地广村稀，村落形态方整；其路网与农田肌理大；住宅占地大，布局松散；村内以东西向路为主干。）</td><td><img src="image_url"/></td><td><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>山东</td><td>平原</td><td>团块型聚落2 ／路网尺度：800m<br>（地广村密，村落形态较为紧凑方整；路网及农田肌理小；住宅占地小，布局紧凑；村内以东西向或南北向大街为主干。）</td><td><img src="image_url"/></td><td><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>河南</td><td>平原</td><td>团块型聚落3 ／路网尺度：600m<br>（地广村稠，村落形态自由；路网及农田肌理小；住宅占地小，布局紧凑；村内以东西向或南北向大街为主干。）</td><td><img src="image_url"/></td><td><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>江苏</td><td>平原</td><td>方格网型聚落／路网尺度：400m （连续不断的大尺度村落形态，没有明显的村庄边界：路网及农田方正，肌理呈方格网状；农宅占地大，布局规整且松散。）</td><td><img src="image_url"/></td><td><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>江西</td><td>山地</td><td>鱼骨刺型聚落／路网尺度：1300m （沿主路纵向伸展串联而呈梭形；路网肌理大农田肌理小；住宅占地小，布局紧凑。）</td><td><img src="image_url"/></td><td><img src="image_url"/></td></tr><tr><td>四川</td><td>丘陵</td><td>散布型聚落／路网尺度：300m<br>（地广村密，村落形态松散无限延展而无明显边界：小肌理农田，路网随山势而行，多为尽端式道路；住宅占地小。</td><td><img src="image_url"/></td><td><img src="image_url"/></td></tr></tbody></table>
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图表来源：作者自绘（备注：各省內聚落多样复杂，这里仅是选取各地区典型聚落作差异性对比研究，因此案例不代表各地区的全部特征。）
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通过上表对各地区的差异性分析可知，不同基底环境下衍生出不同的聚落，介质决定了不同区域空间的格局形态，像团块型村落、方格网型村落、鱼骨刺型村落、散布型村落这各类村落的差异，首先体现在整体布局形态上，以有无清晰的边界为主要指征；其次体现在其聚落与农地、交通的位置关系上，以聚落
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## 软件安全漏洞检测技术
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李舟军$^{1)}$ 张俊贤$^{1)}$ 廖湘科$^{2)}$ 马金鑫$^{1)}$
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$^{1)}$(北京航空航天大学计算机学院 北京 100191)
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$^{2)}$(国防科学技术大学计算机学院 长沙 410073)
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摘 要 软件安全漏洞检测技术是提高软件质量和安全性、减少软件安全漏洞的重要方法和基本手段，受到学术界和工业界的广泛关注和高度重视。其主要途径包括软件测试、程序分析、模型检验与符号执行等。近年来，综合利用多种研究方法和技术手段来检测软件安全漏洞已成为软件安全领域的研究热点。文中首先回顾了程序分析与软件安全漏洞检测的基本概念、核心问题和传统手段。然后重点介绍该领域的最新进展，主要包括轻量级动态符号执行、自动化白盒模糊测试以及其实现技术和相应的工具。最后，指出了其所面临的挑战和发展趋势。
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关键词 安全漏洞；静态分析；动态分析；符号执行；白盒测试
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中图法分类号 TP309 DOI号 10,3724/SP.J.1016.2015.00717
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## Survey of Software Vulnerability Detection Techniques
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LI Zhou-Jun$^{1)}$ ZHANG Jun-Xian$^{1)}$ LIAO Xiang-Ke$^{2)}$ MA Jin-Xin$^{1)}$
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$^{1)}$(School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191)
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$^{b)}$ (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073)
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Abstract Software vulnerability detection is one of the most important methods to improve software quality and is the key to insuring software security, which leads grant concerns from researcher and industry. Its main content includes software testing, program analysis, model checking and symbolic execution etc. In recent decade years, how to utilize various classic methods synthetically to detect software vulnerability holes is becoming a new hot research direction. This paper reviews the basic concepts, key challenges and some classic solutions of software vulnerability detection, and beyond this, it tries to introduce some new promising improvement in this research area, including lightweight dynamic symbolic execution, automatic white-box fuzz testing, their implementation technologies and corresponding tools. In the last, it provides here a survey of some key challenges and new research trends in future research work.
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Keywords software vulnerability; static analysis; dynamic analysis; symbolic execution; white box testing
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## 1 引 言
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软件质量是软件产品的生命线,由于不合理的设计和软件开发人员的疏忽而引入的软件缺陷是致使软件品质下降的根源。软件缺陷导致软件运行时失效，软件故障的频发会带来极大危害。以美国为例，软件故障每年造成几十亿美金的经济损失$^{[1]}$，严
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收稿日期:2014-02-18;最终修改稿收到日期:2014-10-31.本课题得到国家自然科学基金(61170189,61370126,90718017,60973105)、高等学校博士学科点专项科研基金(20111102130003)资助.李舟军,男,1963年生,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为形式化方法与技术、网络与信息安全技术,数据挖掘.E-mail:lijz@buaa.edu.cn.张俊贤,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为信息安全、程序分析.廖丽娟,男,1963年生,硕士,教授,博士生导师,主要研究领域为并行与分布式操作系统、安全操作系统.马金鑫,男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为信息安全、程序分析.
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表 2 计算值与试验值比较
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| 2 |
+
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| 3 |
+
<table border="1" class="dataframe">
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| 4 |
+
<thead>
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| 5 |
+
<tr style="text-align: right;">
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| 6 |
+
<th>序号</th>
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| 7 |
+
<th>编号</th>
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| 8 |
+
<th>σ<br>MPa</th>
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| 9 |
+
<th>A<sub>V</sub><br>/mm²
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| 10 |
+
</th>
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| 11 |
+
<th>A<sub>H</sub><br>/mm²</th>
|
| 12 |
+
<th>f<sub>c, c</sub><br>/MPa</th>
|
| 13 |
+
<th>f<sub>a, c</sub><br>/MPa</th>
|
| 14 |
+
<th>V<sub>a, c</sub>+V<sub>f</sub><br>/kN</th>
|
| 15 |
+
<th>(V<sub>a, a</sub>+V<sub>f</sub>)<br>/kN</th>
|
| 16 |
+
<th>V<sub>cal</sub><br>/kN</th>
|
| 17 |
+
<th>V<sub>test</sub><br>/kN</th>
|
| 18 |
+
</tr>
|
| 19 |
+
</thead>
|
| 20 |
+
<tbody>
|
| 21 |
+
<tr>
|
| 22 |
+
<td>1</td>
|
| 23 |
+
<td>F4-0.5D-A</td>
|
| 24 |
+
<td>0.1</td>
|
| 25 |
+
<td>981.8</td>
|
| 26 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 27 |
+
<td>26.2</td>
|
| 28 |
+
<td>143.3</td>
|
| 29 |
+
<td>26.64</td>
|
| 30 |
+
<td>38.74</td>
|
| 31 |
+
<td>26.64</td>
|
| 32 |
+
<td>25.53</td>
|
| 33 |
+
</tr>
|
| 34 |
+
<tr>
|
| 35 |
+
<td>2</td>
|
| 36 |
+
<td>F4-0.5D-B</td>
|
| 37 |
+
<td>0.1</td>
|
| 38 |
+
<td>981.8</td>
|
| 39 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 40 |
+
<td>26.2</td>
|
| 41 |
+
<td>143.3</td>
|
| 42 |
+
<td>26.64</td>
|
| 43 |
+
<td>38.74</td>
|
| 44 |
+
<td>26.64</td>
|
| 45 |
+
<td>29.08</td>
|
| 46 |
+
</tr>
|
| 47 |
+
<tr>
|
| 48 |
+
<td>3</td>
|
| 49 |
+
<td>F8-0.5D-A</td>
|
| 50 |
+
<td>0.2</td>
|
| 51 |
+
<td>981.8</td>
|
| 52 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 53 |
+
<td>26.2</td>
|
| 54 |
+
<td>143.3</td>
|
| 55 |
+
<td>34.25</td>
|
| 56 |
+
<td>41.75</td>
|
| 57 |
+
<td>34.25</td>
|
| 58 |
+
<td>37.00</td>
|
| 59 |
+
</tr>
|
| 60 |
+
<tr>
|
| 61 |
+
<td>4</td>
|
| 62 |
+
<td>F8-0.5D-B</td>
|
| 63 |
+
<td>0.2</td>
|
| 64 |
+
<td>981.8</td>
|
| 65 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 66 |
+
<td>26.2</td>
|
| 67 |
+
<td>143.3</td>
|
| 68 |
+
<td>34.25</td>
|
| 69 |
+
<td>41.75</td>
|
| 70 |
+
<td>34.25</td>
|
| 71 |
+
<td>36.69</td>
|
| 72 |
+
</tr>
|
| 73 |
+
<tr>
|
| 74 |
+
<td>5</td>
|
| 75 |
+
<td>F12-0.5D-A</td>
|
| 76 |
+
<td>0.3</td>
|
| 77 |
+
<td>981.8</td>
|
| 78 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 79 |
+
<td>26.2</td>
|
| 80 |
+
<td>143.3</td>
|
| 81 |
+
<td>41.85</td>
|
| 82 |
+
<td>44.76</td>
|
| 83 |
+
<td>41.85</td>
|
| 84 |
+
<td>42.50</td>
|
| 85 |
+
</tr>
|
| 86 |
+
<tr>
|
| 87 |
+
<td>6</td>
|
| 88 |
+
<td>F12-0.5D-B</td>
|
| 89 |
+
<td>0.3</td>
|
| 90 |
+
<td>981.8</td>
|
| 91 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 92 |
+
<td>26.2</td>
|
| 93 |
+
<td>143.3</td>
|
| 94 |
+
<td>41.85</td>
|
| 95 |
+
<td>44.76</td>
|
| 96 |
+
<td>41.85</td>
|
| 97 |
+
<td>41.94</td>
|
| 98 |
+
</tr>
|
| 99 |
+
<tr>
|
| 100 |
+
<td>7</td>
|
| 101 |
+
<td>F4-0.375D-A</td>
|
| 102 |
+
<td>0.1</td>
|
| 103 |
+
<td>670.1</td>
|
| 104 |
+
<td>1838.8</td>
|
| 105 |
+
<td>26.2</td>
|
| 106 |
+
<td>143.3</td>
|
| 107 |
+
<td>18.92</td>
|
| 108 |
+
<td>36.43</td>
|
| 109 |
+
<td>18.92</td>
|
| 110 |
+
<td>17.29</td>
|
| 111 |
+
</tr>
|
| 112 |
+
<tr>
|
| 113 |
+
<td>8</td>
|
| 114 |
+
<td>F4-0.375D-B</td>
|
| 115 |
+
<td>0.1</td>
|
| 116 |
+
<td>670.1</td>
|
| 117 |
+
<td>1838.8</td>
|
| 118 |
+
<td>26.2</td>
|
| 119 |
+
<td>143.3</td>
|
| 120 |
+
<td>18.92</td>
|
| 121 |
+
<td>36.43</td>
|
| 122 |
+
<td>18.92</td>
|
| 123 |
+
<td>14.54</td>
|
| 124 |
+
</tr>
|
| 125 |
+
<tr>
|
| 126 |
+
<td>9</td>
|
| 127 |
+
<td>F4-0.25D-A</td>
|
| 128 |
+
<td>0.1</td>
|
| 129 |
+
<td>383.9</td>
|
| 130 |
+
<td>1472.6</td>
|
| 131 |
+
<td>26.2</td>
|
| 132 |
+
<td>143.3</td>
|
| 133 |
+
<td>11.84</td>
|
| 134 |
+
<td>29.65</td>
|
| 135 |
+
<td>11.84</td>
|
| 136 |
+
<td>12.55</td>
|
| 137 |
+
</tr>
|
| 138 |
+
<tr>
|
| 139 |
+
<td>10</td>
|
| 140 |
+
<td>F4-0.25D-B</td>
|
| 141 |
+
<td>0.1</td>
|
| 142 |
+
<td>383.9</td>
|
| 143 |
+
<td>1472.6</td>
|
| 144 |
+
<td>26.2</td>
|
| 145 |
+
<td>143.3</td>
|
| 146 |
+
<td>11.84</td>
|
| 147 |
+
<td>29.65</td>
|
| 148 |
+
<td>11.84</td>
|
| 149 |
+
<td>8.13</td>
|
| 150 |
+
</tr>
|
| 151 |
+
<tr>
|
| 152 |
+
<td>11</td>
|
| 153 |
+
<td>F4-0.125D-A</td>
|
| 154 |
+
<td>0.1</td>
|
| 155 |
+
<td>143.3</td>
|
| 156 |
+
<td>965.9</td>
|
| 157 |
+
<td>26.2</td>
|
| 158 |
+
<td>143.3</td>
|
| 159 |
+
<td>5.90</td>
|
| 160 |
+
<td>20.28</td>
|
| 161 |
+
<td>5.90</td>
|
| 162 |
+
<td>6.79</td>
|
| 163 |
+
</tr>
|
| 164 |
+
<tr>
|
| 165 |
+
<td>12</td>
|
| 166 |
+
<td>F4-0.125D-B</td>
|
| 167 |
+
<td>0.1</td>
|
| 168 |
+
<td>143.3</td>
|
| 169 |
+
<td>965.9</td>
|
| 170 |
+
<td>26.2</td>
|
| 171 |
+
<td>143.3</td>
|
| 172 |
+
<td>5.90</td>
|
| 173 |
+
<td>20.28</td>
|
| 174 |
+
<td>5.90</td>
|
| 175 |
+
<td>6.88</td>
|
| 176 |
+
</tr>
|
| 177 |
+
<tr>
|
| 178 |
+
<td>13</td>
|
| 179 |
+
<td>F4-0.5D-M-A</td>
|
| 180 |
+
<td>0.1</td>
|
| 181 |
+
<td>981.8</td>
|
| 182 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 183 |
+
<td>26.2</td>
|
| 184 |
+
<td>70.8</td>
|
| 185 |
+
<td>26.64</td>
|
| 186 |
+
<td>27.91</td>
|
| 187 |
+
<td>26.64</td>
|
| 188 |
+
<td>27.76</td>
|
| 189 |
+
</tr>
|
| 190 |
+
<tr>
|
| 191 |
+
<td>14</td>
|
| 192 |
+
<td>F4-0.5D-M-B</td>
|
| 193 |
+
<td>0.1</td>
|
| 194 |
+
<td>981.8</td>
|
| 195 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 196 |
+
<td>26.2</td>
|
| 197 |
+
<td>70.8</td>
|
| 198 |
+
<td>26.64</td>
|
| 199 |
+
<td>27.91</td>
|
| 200 |
+
<td>26.64</td>
|
| 201 |
+
<td>28.51</td>
|
| 202 |
+
</tr>
|
| 203 |
+
<tr>
|
| 204 |
+
<td>15</td>
|
| 205 |
+
<td>F4-0.5D-S-A</td>
|
| 206 |
+
<td>0.1</td>
|
| 207 |
+
<td>981.8</td>
|
| 208 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 209 |
+
<td>26.2</td>
|
| 210 |
+
<td>25.2</td>
|
| 211 |
+
<td>26.64</td>
|
| 212 |
+
<td>17.57</td>
|
| 213 |
+
<td>17.57</td>
|
| 214 |
+
<td>18.26</td>
|
| 215 |
+
</tr>
|
| 216 |
+
<tr>
|
| 217 |
+
<td>16</td>
|
| 218 |
+
<td>F4-0.5D-S-B</td>
|
| 219 |
+
<td>0.1</td>
|
| 220 |
+
<td>981.8</td>
|
| 221 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 222 |
+
<td>26.2</td>
|
| 223 |
+
<td>25.2</td>
|
| 224 |
+
<td>26.64</td>
|
| 225 |
+
<td>17.57</td>
|
| 226 |
+
<td>17.57</td>
|
| 227 |
+
<td>21.57</td>
|
| 228 |
+
</tr>
|
| 229 |
+
<tr>
|
| 230 |
+
<td>17</td>
|
| 231 |
+
<td>F4-0.5D-K2-A</td>
|
| 232 |
+
<td>0.1</td>
|
| 233 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 234 |
+
<td>3927.0</td>
|
| 235 |
+
<td>26.2</td>
|
| 236 |
+
<td>143.3</td>
|
| 237 |
+
<td>35.62</td>
|
| 238 |
+
<td>52.55</td>
|
| 239 |
+
<td>35.62</td>
|
| 240 |
+
<td>34.80</td>
|
| 241 |
+
</tr>
|
| 242 |
+
<tr>
|
| 243 |
+
<td>18</td>
|
| 244 |
+
<td>F4-0.5D-K2-B</td>
|
| 245 |
+
<td>0.1</td>
|
| 246 |
+
<td>1963.5</td>
|
| 247 |
+
<td>3927.0</td>
|
| 248 |
+
<td>26.2</td>
|
| 249 |
+
<td>143.3</td>
|
| 250 |
+
<td>35.62</td>
|
| 251 |
+
<td>52.55</td>
|
| 252 |
+
<td>35.62</td>
|
| 253 |
+
<td>34.61</td>
|
| 254 |
+
</tr>
|
| 255 |
+
<tr>
|
| 256 |
+
<td>19</td>
|
| 257 |
+
<td>F4-N-A</td>
|
| 258 |
+
<td>0.1</td>
|
| 259 |
+
<td>601.9</td>
|
| 260 |
+
<td>1208.1</td>
|
| 261 |
+
<td>26.2</td>
|
| 262 |
+
<td>143.3</td>
|
| 263 |
+
<td>17.26</td>
|
| 264 |
+
<td>24.76</td>
|
| 265 |
+
<td>17.26</td>
|
| 266 |
+
<td>18.49</td>
|
| 267 |
+
</tr>
|
| 268 |
+
<tr>
|
| 269 |
+
<td>20</td>
|
| 270 |
+
<td>F4-N-B</td>
|
| 271 |
+
<td>0.1</td>
|
| 272 |
+
<td>678.3</td>
|
| 273 |
+
<td>1175.8</td>
|
| 274 |
+
<td>26.2</td>
|
| 275 |
+
<td>143.3</td>
|
| 276 |
+
<td>19.16</td>
|
| 277 |
+
<td>24.16</td>
|
| 278 |
+
<td>19.16</td>
|
| 279 |
+
<td>16.16</td>
|
| 280 |
+
</tr>
|
| 281 |
+
<tr>
|
| 282 |
+
<td>21</td>
|
| 283 |
+
<td>F8-N-A</td>
|
| 284 |
+
<td>0.2</td>
|
| 285 |
+
<td>658.2</td>
|
| 286 |
+
<td>1203.9</td>
|
| 287 |
+
<td>26.2</td>
|
| 288 |
+
<td>143.3</td>
|
| 289 |
+
<td>24.56</td>
|
| 290 |
+
<td>27.45</td>
|
| 291 |
+
<td>24.56</td>
|
| 292 |
+
<td>23.02</td>
|
| 293 |
+
</tr>
|
| 294 |
+
<tr>
|
| 295 |
+
<td>22</td>
|
| 296 |
+
<td>F8-N-B</td>
|
| 297 |
+
<td>0.2</td>
|
| 298 |
+
<td>632.7</td>
|
| 299 |
+
<td>1373.1</td>
|
| 300 |
+
<td>26.2</td>
|
| 301 |
+
<td>143.3</td>
|
| 302 |
+
<td>23.77</td>
|
| 303 |
+
<td>30.64</td>
|
| 304 |
+
<td>23.77</td>
|
| 305 |
+
<td>23.93</td>
|
| 306 |
+
</tr>
|
| 307 |
+
<tr>
|
| 308 |
+
<td>23</td>
|
| 309 |
+
<td>F12-N-A</td>
|
| 310 |
+
<td>0.3</td>
|
| 311 |
+
<td>685.1</td>
|
| 312 |
+
<td>1089.3</td>
|
| 313 |
+
<td>26.2</td>
|
| 314 |
+
<td>143.3</td>
|
| 315 |
+
<td>31.43</td>
|
| 316 |
+
<td>28.04</td>
|
| 317 |
+
<td>28.04</td>
|
| 318 |
+
<td>23.93</td>
|
| 319 |
+
</tr>
|
| 320 |
+
<tr>
|
| 321 |
+
<td>24</td>
|
| 322 |
+
<td>F12-N-B</td>
|
| 323 |
+
<td>0.3</td>
|
| 324 |
+
<td>735.4</td>
|
| 325 |
+
<td>1195.8</td>
|
| 326 |
+
<td>26.2</td>
|
| 327 |
+
<td>143.3</td>
|
| 328 |
+
<td>33.21</td>
|
| 329 |
+
<td>30.07</td>
|
| 330 |
+
<td>30.07</td>
|
| 331 |
+
<td>21.49</td>
|
| 332 |
+
</tr>
|
| 333 |
+
</tbody>
|
| 334 |
+
</table>
|
| 335 |
+
|
| 336 |
+
说明：<img src=image_url>表示破坏模式。
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| 337 |
+
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| 338 |
+
<img src=image_url>
|
| 339 |
+
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| 340 |
+
(a) 混凝土挤压塑性压坏
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| 341 |
+
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| 342 |
+
<img src=image_url>
|
| 343 |
+
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| 344 |
+
(b) 堆石骨料直接剪切破坏
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| 345 |
+
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| 346 |
+
图 8 堆石骨料剪力传递受力分析
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| 347 |
+
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| 348 |
+
通过三维扫描仪扫描堆石骨料表面及施工缝表面的方法可以方便地获取自然形状骨料组的表面几何特征及其在试件中的位置，从而求得水平投影面积$A_{H}$、垂直投影面积$A_{v}$，见图9。将19—24号试件的投影面积、岩石强度等参数代入所提出的模型中，可以计算剪切承载力，并与试验结果中峰值剪切荷载进行对比，如图10所示。可见，模型计算结果与试验结果吻合良好，同时破坏模式基本一致（见表2）。本研究结果说明所提出的堆石混凝土层间界面抗剪承载力计算方法能够合理预测小型RFC施工缝的抗剪承载力和破坏模式。对于真实尺度的RFC层面抗剪承载力，则需要根据尺寸效应对混凝土的抗压强度和岩石的抗剪强度进行修正。
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| 349 |
+
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| 350 |
+
<img src=image_url>
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| 351 |
+
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| 352 |
+
图 9 投影面积获取方法
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| 353 |
+
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markdowns/research_academic_paper_00099.md
ADDED
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@@ -0,0 +1,39 @@
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物流经济
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文章编号：1002-3100（2021）01-0116-03
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## “三个经济”视域下的西安国际物流枢纽发展路径研究
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## Research on the Development Path of Xi'an International Logistics Hub from the Perspective of "Three Economies"
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丁阳 (西安培华学院 会计与金融学院，陕西 西安 710125)
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DING Yang (College of Accounting and Finance, Xi'an Peihua University, Xi'an 710125, China)
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摘 要：西安国际物流枢纽建设是加快国际货物在我国中西部集散、周转、交换，承担着地尽其利，货尽其通的重要使命，是助力“三个经济”发展，提升城市竞争力的重要支撑。文章从西安市的经济环境、政策环境、区位交通环境和物流主体发展环境对西安市发展国际物流枢纽基础环境进行了分析，并运用SWOT分析了西安国际物流枢纽发展面临的优势、劣势和外部的机会和威胁，最后提出西安市发展国际物流枢纽的有效路径。
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关键词：国际物流枢纽；SWOT分析；发展路径
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中图分类号：F259.27 文献标识码：A
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Abstract: Xi'an international logistics hub construction is to accelerate the distribution, turnover and exchange of international goods in China's central and western regions. It bears
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the important mission of making full use of the benefits and goods available. It is also an important support for the development of the “three economies” and the enhancement of urban competitiveness. From Xi'an economic environment, policy environment, location traffic environment and developing logistics subject development environment of Xi'an international logistics hub based environment is analyzed, and the SWOT analysis of Xi'an international logistics hub development strengths, weaknesses and external opportunities and threats, and finally pointed out that the development of Xi'an international logistics hub for the effective path.
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Key words: international logistics hub; SWOT analysis; development path
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DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2021.01.029
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2019 年西安陆港型物流枢纽入选国家物流枢纽建设名单，是国家发展现代物流业的重要战略部署，也是对西安区位优势和现代物流业发展的肯定。西安市拥有先天的国家地理 “中心” 位置优势，是丝绸之路经济带物资流通重要塞道，是国家物流一级节点城市，自古以来就是国际物资集散地。西安市作为国家中心城市，肩负着带动关中平原城市群及周边地区发展使命，是发展全国物流业与制造业两业联动示范基地。现代物流业在国民经济中的支柱地位越来越重要，是推动区域经济发展的重要 “增长极”。随着丝绸之路经济带的战略推进，西安市经济的快速增长，投融资环境不断成熟和壮大，基础设施建设的不断完善，西安市发展国际物流枢纽市场潜力巨大。
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1 西安物流枢纽建设与发展条件分析
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1.1 经济环境。西安市近10年经济发展态势较好，地区生产总值大步提升（如表1所示），全年地区生产总值（GDP）从2010年的3242.86亿元增加到2019年的9321.19亿元，平均年增长7.0%左右。三大产业占比发生较大的变化，第一产业、第二产业的占比逐年降低，第三产业的占比逐年增加。其中，第一产业占比从2010年4.32%降到2019年的3%，第二产业占比从2010年43.39%降到2019年的34%，而第三产业从2010年52.29%增加到2019年的63%。西安市生产总值持续增加及三大产业的占比变化，说明西安市第三产业的发展速度最快，对区域经济的贡献度最大。物流业作为第三产业中支柱性服务业功不可没，2019年全年批发和零售业增加值777.86亿元，比上年增长8.5%；交通运输、仓储和邮政业增加值330.54亿元，增长6.7%。全年货物运输总量2.74亿吨，比上年增长3.8%；货物运输周转量519.01亿吨公里，与上年持平。旅客运输总量2.63亿人次，增长1.0%；旅客运输周转量387.51亿人公里，增长6.9%。国际（地区）航线88条，境外航班通航架次23991架。年末全市机动车保有量359.42万辆，比上年末增长12.3%$^{[1]}$。西安市经济的持续增长带动物流产业的全面升级与发展，为发展国际物流枢纽带来巨大的物流需求量。
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1.2 政策环境。从 2009 年国务院制定《物流业调整和振兴规划》开始，国家陆续制定了一系列的政策条例为物流业的发展保驾护航。各地政府响应国家号召制定了区域物流业发展的政策文件。2015 年陕西省政府制定的《陕西省物流业发展中长期规划》
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收稿日期：2020-08-24
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基金项目：2019年西安培华学院校级课题项目“‘三个经济’视域下的西安国际物流枢纽建设路径研究”（PHKT19048）
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作者简介：丁阳(1976—)，女，陕西周至人，西安培华学院会计与金融学院，副教授，管理学硕士，研究方向：电子商务物流管���。
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[26] Zhu Lie-Huang, Gao Feng, Shen Meng, et al. Survey on privacy preserving techniques for blockchain technology. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(10): 2170-2186 (in Chinese)
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（祝烈煌，高峰，沈蒙等．区块链隐私保护研究综述．计算机研究与发展，2017, 54(10): 2170-2186）
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[27] Feder A, Gandal N, Hamrick J, et al. The impact of ddos and other security shocks on bitcoin currency exchanges: evidence from mt. gox. Journal of Cybersecurity, 2018, 3(2): 137–144.
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[28] Gandal N, Hamrick J, Moore T, et al. Price manipulation in the bitcoin ecosystem. Journal of Monetary Economics, 2018, 95(5): 86-96.
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[29] Ma Shuai, Cao Yang, Fan Wen-Fei, et al. Strong simulation: Capturing topology in graph pattern matching. ACM Transactions on Database Systems, 2014, 39(1): 1-46.
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[30] Gao Feng, Zhu Lie-Huang, Ding Kai, et al. Research progress on stable coins. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2019, 11(5): 499-512 (in Chinese)
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(高峰，祝烈煌，丁凯等. 区块链稳定代币研究进展. 南京信息工程大学学报, 2019, 11(5): 499-512)
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SHEN Meng, born in 1988, Ph. D., associate professor. His research interests include network security and privacy-preserving algorithms in cloud computing.
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SANG An-Qi, born in 1996, M. S. candidate. Her research interests include network and information security.
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ZHU Lie-Huang, born in 1976, Ph. D., professor. His research interests include cryptography, network and information security.
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SUN Run-Geng, born in 1997, M. S. candidate. His research interests include network and information security.
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ZHANG Can, born in 1996, Ph. D. candidate. His research interests include network and information security.
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## Background
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The current blockchain digital currency is used by many malicious traders, leading to a series of abnormal trading behaviors such as "dust" injection, "airdrop" operations, extortion, and scams. Therefore, research on the identification method of abnormal transaction behavior of blockchain digital currency is of great significance for regulating transaction behavior and ensuring cyberspace security. Among the many blockchain digital currencies, the market value of Bitcoin exceeds half of the total market value of all blockchain digital currencies, and is highly representative. The Bitcoin system has a large number of users, a large transaction scale, and anonymization of addresses, which bring great challenges to the accurate identification of abnormal transaction behavior. So far, many researchers have focused on a particular type of illegal and abnormal trading behavior. But different from their method, given that there is a clear motivation behind any Bitcoin abnormal transaction behavior, this article designs a novel method for identifying Bitcoin's abnormal transaction behavior based on the analysis of transaction motivation.
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Specifically, we take the two types of abnormal transaction behaviors of airdrop candy and greedy capital injection as typical representatives, and design the two types of abnormal transaction behavior determination rules, and then abstract the abnormal transaction pattern diagram. Based on this, the algorithm for identifying abnormal transaction behaviors of Bitcoin was designed and implemented using subgraph matching technology. In order to evaluate the effectiveness of this method, we collected the historical transaction data of Bitcoin for nearly 30 months, and determined the truth set of abnormal transaction behavior through manual analysis. The experimental results show that the recognition recall rate of airdrop candy behavior is 85.71%, the accuracy is 43.62%, the recognition recall rate of greedy fund injection behavior is 81.25%, the accuracy is 54.32%. In addition, we focus on the analysis and display of three typical examples of Bitcoin's abnormal transaction behavior (i.e. "dust" injection behavior, WannaCry ransomware, SOXex exchange scam), and further verify the effectiveness of the method proposed through real cases. It also shows that there are many abnormal trading activities in the cryptocurrency market.
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This work is partially supported by the Key research and Development Program for Guangdong Province (No.2019B010137003), the National Natural Science Foundation of China (No.61972039, No.61872041), the Beijing Natural Science Foundation (No.4192050). The purpose of this project is to explore the abnormal transaction behavior in Bitcoin, thereby ensuring the healthy development of the cryptocurrency market.
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(19) 国家知识产权局
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## (12) 发明专利申请
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(10) 申请公布号 CN 119324037 A
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(43) 申请公布日 2025.01.17
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(21) 申请号 202411337980.4
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(22) 申请日 2024.09.25
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(71) 申请人 深圳市罗湖区人民医院
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地址 518000 广东省深圳市罗湖区南湖街道友谊路47号
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(72) 发明人 张文娟 黄桂晓 周燕华
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(74) 专利代理机构 深圳市科冠知识产权代理有限公司 44355
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专利代理师 王久明
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(51) Int. Cl.
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G16H 40/20 (2018.01)
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G16H 10/60(2018.01)
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G16H 50/70(2018.01)
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## (54) 发明名称
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一种用于导尿患者的信息管理系统
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## (57) 摘要
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本发明涉及一种用于导尿患者的信息化管理系统,包括患者信息模块、提醒模块、查询模块;患者信息模块包括患者基本信息单元、患者病历信息单元、医嘱单元和护理记录单元;提醒模块依据患者信息模块对同一病区的所有患者以护理项目分类同时提醒医护人员需要在不同的时间对不同患者进行规定的护理操作,提醒模块包括导尿指征评估提醒单元、引流袋更换提醒单元、尿液样本送检提醒单元和拔管提醒单元;查询模块用于对患者信息进行查询。该发明能及时的对患者进行相应的护理操作,避免遗漏或误操作,也能有效的提高医护人员的工作效率。
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## 一种用于导尿患者的信息管理系统技术领域
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[0001] 本发明涉及医院信息系统领域,尤其是一种用于导尿患者的信息管理系统。
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## 背景技术
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[0002] 导尿管是一种由肠道留置膀胱以便引流尿液的管道,它是以天然橡胶、硅橡胶或聚氯乙烯(PVC)制成的导管,可以经由尿道留置膀胱以便引流尿液出来,导尿管留置膀胱后,靠近导尿管头端有一个气囊固定导尿管留在膀胱内,而不易脱出,且引流管连接接袋收集尿液。在医院中,通常有如下几种患者是需要留置导尿管的:排尿困难的患者,瘫痪手术的患者,如在某些手术中,尤其是盆腔手术和泌尿系统手术患者,将这些插有导尿管的患者,也就是留置有导尿管的患者统称为导尿患者。在导尿患者留置导尿管后,就需要医护人员定期的对导尿管以及导尿患者的情况予以跟踪护理。然而在医院中,由于每个导尿患者入院时间以及留置导尿管的时间都是不同的,那么他们的按管时间以及其它跟导尿管相关的护理操作时间也就不同,尤其是那些同一病区具有较多个导尿患者的科室,此时就需要一种对导尿患者的信息管理系统,现有的情况是,医护人员通常在记录本或科室的公告板上写上相应信息来提醒需要在某个时间对某个患者进行某项护理操作,这样的方式,比较杂乱,效率极低下,记录也容易丢失或被错误修改,无法进行追溯,而且在医护人员信息传递或更新不及时的情况下,还容易产生遗漏或误操作。
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## 发明内容
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[0003] 针对现有的不足,本发明提供一种用于导尿患者的信息管理系统。
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[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种用于导尿患者的信息管理系统，包括患者信息模块、提醒模块、查询模块；所述患者信息模块包括患者基本信息单元、患者病历信息单元、医嘱单元和护理记录单元；所述提醒模块依据患者信息模块对同一病区的所有患者以护理项目分类同时提醒医护人员需要在不同的时间对不同患者进行规定的护理操作，所述提醒模块包括导尿指征评估提醒单元、引流袋更换提醒单元、尿液样本送检提醒单元和拔管提醒单元；所述查询模块用于对患者信息进行查询。
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[0005] 作为优选，还包括用于识别认证使用者的身份信息后能进入患者信息模块、提醒模块和查询模块中的用户管理模块。
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[0006] 作为优选,所述医嘱单元包括临时医嘱单元和长期医嘱单元。
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[0007] 作为优选，所述患者信息模块连接有能与医院患者信息信息管理系统进行信息交互的信息交互模块。
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[0008] 作为优选，所述患者病历信息单元包括有病历描述模块、电子图片模块和评估模块。
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[0009] 作为优选,所述评估模块包括疗效评估模块和留置导尿管适应症评估模块。
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[0010] 作为优选,所述疗效评估模块包括用于分析留置导尿管前和留置导尿管后的体征数据的数据分析模块和生成报表模块。
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图1
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(19) 国家知识产权局
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## (12) 发明专利申请
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(10) 申请公布号 CN 119320285 A
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(43) 申请公布日 2025.01.17
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(21) 申请号 202411340118.9
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(22) 申请日 2024.09.25
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(71) 申请人 贵州大学
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地址 550000 贵州省贵阳市花溪区贵州大学
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申请人 益阳职业技术学院
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(72) 发明人 周伟 程拓 邓春英 周少奇 陈富快 黄维民 艾金龙 周娟 谭学明 王雪郦 周道琴 姚鑫
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(74)专利代理机构 东莞市中正知识产权事务所
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(普通合伙) 44231
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专利代理师 李永霞
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(51) Int. Cl.
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C05F 17/50 (2020.01)
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C05F 17/70 (2020.01)
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C05F 17/80 (2020.01)
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C05F 15/00 (2006.01)
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## (54) 发明名称
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基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法
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## (57) 摘要
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本发明提供基于交叠好氧厌氧工艺的食用菌废渣快速堆肥方法，涉及微生物堆肥技术领域，包括以下步骤：步骤一：将菌渣65-75%、秸秆15-22%、油粕5-7%以及预发酵物5-7%按照比例称好重量放入发酵罐中，使用搅拌器将其搅拌均匀，得到待发酵物料；步骤二：步骤一得到的待发酵物料进行厌氧发酵进行厌氧发酵，待温度升高至33℃-36℃后，开始降温至温度趋于平稳后发酵完成，厌氧发酵持续10-14天；步骤三：厌氧发酵完成以后，打开曝气机通入空气进入好氧发酵阶段。一方面，利用好氧环境的微生物加速其有机质矿化和分解小分子物质；另一方面，利用好氧环境的微生物繁殖降解有机质，产生高温，从而使其中的病原菌及杂草种子，使有机物达到稳定化。
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markdowns/research_patent_00005.md
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## 基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法
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## 技术领域
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[0001] 本发明涉及微生物堆肥技术领域，具体为基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法。
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## 背景技术
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[0002] 现有使用食用菌废菌渣生产有机肥主要是采用好氧发酵的方式进行堆制,其工艺流程大致可以分为两种类型,一种是静态通风堆肥,另一种是强制通风堆肥,强制通风堆肥可以根据通风方式的不同分为翻堆式和曝气式.现有的有机肥生产厂家大多使用强制通风堆肥,在发酵前先将菌渣与各种辅料混合均匀,然后堆成条垛状或直接堆放至特定的槽、容器中等,使堆体形成一定的高度能够有良好通气效应,在堆制的过程中通过堆体的温度变化来进行翻堆或曝气直至堆体温度不再升高开始降低后进入腐熟阶段(二次发酵),当腐熟阶段的温度开始降低直至温度趋于平稳即腐熟完全,发酵完成.
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## 发明内容
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[0003]（一）解决的技术问题
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[0004] 针对现有技术的不足，本发明提供了基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法，解决了现有发酵工艺普遍存在发酵周期长、发酵不完全等问题。
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[0005]（二）技术方案
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[0006] 为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法,包括以下步骤:
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[0007] 步骤一：将菌渣65-75%、秸秆15-22%、油粕5-7%以及预发酵物5-7%按照比例称好重量放入发酵罐中，使用搅拌器将其搅拌均匀，得到待发酵物料；
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[0008] 步骤二：步骤一得到的待发酵物料进行厌氧发酵进行厌氧发酵，待温度升高至33℃-36℃，开始降温至温度趋于平稳后发酵完成，厌氧发酵持续10-14天；
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[0009] 步骤三:厌氧发酵完成以后,打开曝气机通入空气进入好氧发酵阶段,待温度升高至51℃-55℃后,开始降温至温度趋于平稳后至发酵完成,发酵过程持续6-8天;
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[0010] 步骤四:将发酵完成的有机肥堆放至一旁等待装运。
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[0011] 优选的,所述步骤三中曝气机通入空气的流量为18-22L/min.
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[0012] 优选的,所述步骤三发酵完成的产物为预发酵物。
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[0013] 优选的，所述菌渣、秸秆、油粕的原料均在粉碎后参与到步骤一中使用，秸秆的原料在粉碎前进行121℃-124℃的高温灭菌。
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[0014] 优选的，步骤二、三中温度趋于平稳的温度范围为23℃-26℃，过程中，温度在25℃时曝气机通入空气的流量为20L/min，在26℃时空气的流量为22L/min并进行搅拌翻堆。
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[0015] 优选的，所述步骤三的曝气机连接有在发酵罐内底部的发酵盘以及与发酵盘并联的对待发酵物料进行多层通气发酵的通气管，所述通气管从发酵盘向上逐层间距增大1.35倍。
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[0030] 步骤四:将发酵完成的有机肥堆放至一旁等待装运。
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[0031] 步骤二、三中温度趋于平稳的温度范围为23℃-26℃,过程中,温度在25℃时曝气机通入空气的流量为20L/min,在26℃时空气的流量为22L/min并进行搅拌推翻,上述中,通过通入空气便于快速降温完成发酵,避免降温不迅速的再发酵过程。
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[0032] 步骤三的曝气机通过曝气管3连接有在发酵罐内底部的发酵盘5以及与发酵盘并联的对待发酵物料进行多层通气发酵的通气管，通气管从发酵盘向上逐层间距增大1.35倍。
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[0033] 菌渣和预发酵物均在3℃-5℃下存储,预发酵物在参与到步骤一中前装袋密封在25℃下放置10-15小时,通过对预发酵物的密封,降低预发酵物中混杂的含氧量。
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[0034] 油粕为豆粕、花生粕、菜籽粕、芝麻粕、玉米粕中的一种或几种，秸秆为玉米秸秆、小麦秸秆、高粱秸秆、芦苇秸秆中的任意一种。
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[0035] 上述中,发酵罐包括有壳体保护层7以及上盖,在上盖上布置有温度探针6、采样孔8、智能控制装置2,曝气机、温度探针6、搅拌器1均与智能控制装置2电性连接,另外在曝气管4上布置有流量计3,流量计3也与智能控制装置2电性连接。
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[0036] 本方法提出通过控制曝气间隔使其处于厌氧好氧交替反应状态。一方面，利用厌氧环境的微生物加速共有机质矿化和分解小分子物质；另一方面，利用好氧环境的微生物繁殖降解有机质，产生高温，从而杀死其中的病原菌及杂草种子，使有机物达到稳定化。
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[0037] 我们做了两组实验进行对比分析,其中A组先进行好氧发酵然后进行厌氧发酵,B组先进行厌氧发酵然后进行好氧发酵,通过两组实验的堆肥过程的温度变化以及最后成品的种胚发芽指数的结果表明,B组经过19天的发酵已经达腐熟状态(GI>70)而A组还未达到腐熟(GI<70);B组发酵最高温度可以到54.7摄氏度,而A组只有47.2摄氏度,B组总发酵周期在17天,A组总发酵周期在20天。
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[0038]
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<table><thead><tr><th></th><th>先氧</th><th>后氧</th></tr></thead><tbody><tr><td>GI</td><td>64.81481481</td><td>149.7354497</td></tr></tbody></table>
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[0039] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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图1
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图2
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(19) 国家知识产权局
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## (12) 发明专利
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(10)授权公告号 CN 118883420 B
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(45) 授权公告日 2025.01.17
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(21) 申请号 202411340421.9
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(22) 申请日 2024.09.25
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(65) 同一申请的已公布的文献号
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申请公布号 CN118883420A
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(43) 申请公布日 2024.11.01
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(73)专利权人 深圳三思纵横科技股份有限公司
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地址 518000 广东省深圳市光明区马田街道合水口社区第三工业区第十八栋恒美新造邦8号楼
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(72) 发明人 刘杰 梁廷峰 张艳龙 曾凡勇 王博
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(74) 专利代理机构 成都恪睿信专利代理事务所
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(普通合伙) 51303
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专利代理师 陈兴强
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(51) Int. Cl.
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G01N 19/00 (2006.01)
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(56)对比文件
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CN 118565997 A,2024.08.30
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CN 2835989 Y,2006.11.08
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审查员 李妍臻
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## (54) 发明名称
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一种杯突试验机的控制方法及系统
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<img src=image_url>
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## (57) 摘要
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本发明涉及试验机控制技术领域,解决了现有技术中缺乏有效的整合方法来实时获取试样的状态信息,从而导致获取的杯突试验结果不精确的问题.该方法提供了一种杯突试验机的控制方法及系统.该方法包括:根据材料参数,获取实验负荷值和试验控制参数;根据夹紧负荷值,对试样试样进行夹持;根据所述试验控制参数,控制冲压装置进行杯突试验,同时在所述杯突试验的过程中进行数据采集,得到实际位移值、实际负荷值和板试样杯的杯突试验数据阈值;当满足预设停机条件时停机;根据实验位移值、实际负荷值和杯突试验数据阈值,得到杯突试验结果.本发明通过多维度数据整合克服了数据独立分析的局限性,使得杯突试验结果更精准,评价维度更全面.
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[0073] 根据所述裂缝首次出现时间、所述负荷峰值和所述位移峰值，得到所述杯突试验结果。
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[0074] 第二方面,本发明实施例提供了一种杯突试验机的控制系统,所述控制系统用于控制杯突试验机,所述控制系统包括:图像采集模块、控制模块、冲压模块、传感器模块和电源模块,所述冲压模块用于控制冲压装置对板状试样进行冲压,传感器模块用于控制传感器实时监测施加在板状试样上的载荷和位移,所述电源模块用于控制电源向所述控制系统进行供电,所述图像采集装置用于采集杯突实验过程中的视频数据,所述控制模块用于执行第一方面任一项所述的杯突试验机的控制方法。
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[0075] 综上所述，本发明的有益效果如下：
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[0076] 本发明实施例提供的一种环试验机的控制方法及系统，通过根据板试样环的材料参数，获取精确的夹紧负荷值和试验控制参数，包括冲击速度、最大冲压负荷值和最大位移值，确保冲压过程试样受力均匀，从而提高试验结果的准确性和可靠性。在环压试验过程中，控制传感器和图像采集装置同步采集实际位移值、实际负荷值和试验视频数据，实现对试验状态的实时监控。一旦检测到实际位移值或实际负荷值满足预设停机条件，立即控制冲压装置停机，避免因过度冲压造成的试样破坏或数据损失。结合了负荷值、位移值和试验视频数据，通过综合分析三者的变换趋势，能够更全面地反映试样在试验过程中的状态。这种多维度数据融合的方式，克服了传统方案中数据独立分析的局限性，使得试验结果更加精准、更加全面。通过自动化的参数获取、数据采集、和机控控制，减少了人工操作和判断带来的误差，提升了试验的自动化程度和工作效率。该方法能够适应不同材料的试样，利用材料参数调整试验控制参数，从而适用于多种材料和试验条件，扩大了环压试验机的应用范围。
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## 附图说明
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[0077] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图,这些均在本发明的保护范围内。
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[0078] 图1为本发明实施例杯突试验机的结构示意图。
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[0079] 图2为本发明实施例一种杯突试验机的控制方法的流程示意图。
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[0080] 图3为本发明实施例一种杯突试验机的控制方法的流程示意图。
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[0081] 图4为本发明实施例一种杯突试验机的控制方法的流程示意图。
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[0082] 图5是本发明实施例一种杯突试验机的控制系统的结构示意图。
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## 具体实施方式
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[0083] 下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
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[0084] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实
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[104] 具体的，弹性模量是材料在弹性范围内应力与应变的比值，反映了材料的刚性。屈服强度是材料发生塑性变形时的应力，抗拉强度是材料在拉伸试验中所能承受的最大应力。硬度是材料抵抗局部塑性变形（如压入或划痕）的能力。延伸率是材料在拉伸至断裂时的伸长量与原始长度的比值，反映了材料的塑性。获取这些材料力学性能参数是为了准确设定冲击速度、最大冲击负荷值和最大位移值。这些参数直接影响试样在试验中的受力形为和失效模式。根据材料类型，通过查阅材料力学性能手册或数据表获取相应的弹性模量、屈服强度、抗拉强度、硬度和延伸率。对于标准材料，这些数据通常是已知的。在某些情况下，如果材料的性能未知或需要进一步验证，可以通过实验手段如拉伸试验、硬度测试等，直接测定这些力学性能参数。通过准确获取这些力学性能参数，可以确保试验过程中的力学条件符合材料的实际特性，进而提高试验结果的可靠性和精度。
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[0105] S14、根据所述屈服强度、所述弹性模量和所述材料厚度,确定所述冲压速度;
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[106] 具体的，冲压速度是冲头在杯突试验过程中移动的速度，对材料的变形行为和应力状态有显著影响。确定冲压速度是为了在试验中平衡试样的塑性变形能力与冲压过程中可能引起的应力集中。合理的冲压速度有助于试样平稳变形而不发生早失效。根据试样的屈服强度和塑性模量，结合材料厚度，推荐合理的冲压速度范围。较高的屈服强度和较大的弹性模量通常需要较低的冲压速度，以避免试样在初始阶段发生断裂。可以用经验公式或实验数据对冲压速度进行调整，确保速度既能有效施加载荷，又能避免对试样的过度冲击。通过合理设定冲压速度，可以提高试样在试验过程中的安全性，确保材料在受力过程中逐步发生塑性变形，减少试样破裂的风险。
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[0107] S15、根据所述屈服强度、所述材料厚度以及所述冲压区域截面积，确定所述最大冲压负荷值；
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[0108] 具体的，最大冲压负荷值这是指冲压过程中，试样所能承受的最大载荷值。超过这一负荷值，试样可能会发生断裂或其他形式的失效。·确定最大冲压负荷值是为了在试验过程中提供一个明确的载荷上限，确保试样在最大应力条件下仍能保持结构完整性。
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[0109] 通过公式 $F_{\text{max}} = \sigma_y \cdot A$，其中 $F_{\text{max}}$ 为最大冲压负荷值，$\sigma_y$ 为屈服强度，$A$ 为冲压区域截面积。该公式表明，最大冲压负荷值与材料的屈服强度和冲压区域的面积成正比，而材料厚度在截面积的计算中已被考虑。通过计算和推导，得到试样所能承受的最大载荷，并在试验过程中设定为上限，以避免对试样施加过大的应力。通过精确计算最大冲压负荷值，可以有效防止试样在试验过程中过早破裂，确保试验的成功率和数据的可靠性。
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[0110] S16、根据所述延伸率和所述材料厚度,确定所述最大位移值;
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[0111] 具体的，最大位移值是指在冲压过程中，冲压头在材料试样上产生的最大位移，超过这一位移值，材料可能会失去塑性或发生断裂。确定最大位移值是为了防止冲压头在试验过程中超过材料的延展能力，导致材料断裂或失效。根据材料的延伸率（$\epsilon$）和厚度（t），结合实验公式或试验数据，推导出最大位移值。在一实施例中，所述经验公式：$\delta_{max} = \epsilon \times t$，其中 $\delta_{max}$ 为最大位移值。将推导出的最大位移值作为冲压过程中的限制，确保冲压过程中位移不超过材料的延展极限。通过合理确定最大位移值，可以有效防止材料试样在试验中发生拉裂，确保冲压过程平稳进行，得到可靠的测试数据。
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[0112] S17，根据所述材料厚度和所述硬度，确定初始夹紧力值；
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