摘要：优化增值税制是新时期建设现代税收制度的重要内容。为此,立足于中国式增值税现代化的典型事实,考察制度变迁过程中的功能变化,统合外部税制结构与内部制度设计,探索新时期增值税法的应然定位与优化方向。当前,在中央财政控制力与地方政府积极性之间取得平衡,始终是中国增值税法设计的核心议题。面对改革开放初期的种种约束,中国复合税制重建必须依赖以增值税为代表的流转税。在平衡地方财力与中央财政控制力的过程中,增值税促进中央税权集中的功效被不断地放大与强化,并使得中国最终形成以增值税为主体的复合税制体系。在现行税制结构下,欲稳定地方财力并维持中央财政控制力,必须继续借助增值税维持税权集中,推进中国式增值税现代化。鉴于此,中国增值税法应从“先分成后集中”转变为“先收税再分享”。具体设计如下:增值税朝中央税定位方向全面调整,继续采用生产地原则征税,最后按照消费水平在地方政府之间分成。

摘要：要素协同是协同作战发展的必经之路,杀伤链的动态重构是其典型特征.本文针对平台协同难以满足复杂作战任务需求的问题,提出了异构平台要素协同的解决思路和理论方法.首先分析了要素协同关系复杂性、协同能力不确定性两个难点问题;其次基于反馈机制的可重构架构对复杂作战网络进行建模,提出了杀伤链算子的要素动态重构、协同序参量的效能定量评估方法;最后基于仿真场景实现杀伤链的动态构建与重构,可指导要素协同的算法设计与工程实践.

摘要：以狮子洋通道东莞段互通群中虎门港互通、齐沙枢纽、福隆互通为例,针对立体复合跨江通道与被交路之间的交通转换,综合考虑复合通道上下层的功能定位、互通的功能、控制因素、交通量、用地和工程造价等进行互通方案比选分析,最终确定推荐方案,为其他类似复合通道互通群方案的设计提供参考。

摘要：以ChatGPT为代表的生成式人工智能以其革命性的技术创新对当下以“破五唯”为旨归的高校学术评价改革产生了诸多影响。凭借自然语言的人机交互模式、机器深度学习能力,生成式人工智能改进了传统低效的科研方式,推动高校学术评价拓宽了评价维度。与此同时,高质量的人工智能内容产出消解了论文作为学术评价标准的权威性,进而形成对“五唯”体系的破局之势。在此基础上,依托新型数智技术,生成式人工智能在数据采集、分析和反馈环节表现出强大的信息抓取、数据整合和关联分析能力,能够切实解决评价新方法在数据收集和处理上的难题,推动学术评价方法的重构与落地。生成式人工智能技术在“破五唯”上潜力初现,但是在制度、技术和应用环节上存在的风险与不足亦不容忽视。相关管理部门、高校、评价机构和科技公司亟须加强政策引导和机构监管、推进基础建设和学科发展、改进思维模式和工作方法,在新技术与旧制度磨合变革的过程中与智能机器协同共进、提质增效。

摘要：针对“低慢小”目标探测面临的问题,提出了一种栅格化理念解决问题思路,给出了栅格化感知系统的定义,设计了栅格化感知系统,包括传感器分系统、通信分系统、管理控制中心和综合保障分系统等组成和工作过程。分析了栅格化感知系统的关键技术,包括传感器低成本设计、“低慢小”目标检测、数据融合处理等技术。研究了栅格化感知系统的部署原则,建立部署原则模型,对于解决“低慢小”目标探测具有现实指导意义。

摘要：本文通过介绍民用支线飞机设计时采用的机载网络概念,通过研究机载网络信息安保设计的特点,结合国内民机研制已有的经验,建立适合民用支线飞机的信息安保设计通用要求,给民用飞机机载系统网络信息安保功能设计提供一些参考。

摘要：设计了一种基于AgNPs-AuNPs的核-卫星纳米结构检测水样中多环芳烃芘的比色和SERS双通道传感系统。首先将单巯基β-环糊精修饰到纳米金颗粒和纳米银颗粒的表面。受益于氧化态的四甲基联苯胺的触发,当体系中存在多环芳烃芘时,纳米颗粒会自组装形成AgNPs-pyrene-AuNPs的核-卫星结构。芘分子在其中充当分子桥的作用,拉近纳米粒子距离,使得纳米粒子发生一定的聚集。所以芘分子的个数直接影响AgNPs-pyrene-AuNPs的核-卫星结构数量,使溶液颜色发生变化,能够通过目测法建立溶液颜色与芘浓度的关系;组装形成的的核-卫星结构具有非常丰富的“热点”而表现出较强的表面增强拉曼光谱(SERS)活性,可通过SERS方法实现芘分子的高灵敏高特异检测。此结构可通过比色法和SERS方法实现水中芘的高灵敏高特异性检测。该方法可以在25 min内快速完成微量芘的检测,比色法对芘的检出限为3.4μmol·L^(-1), SERS法的检出限为0.42μmol·L^(-1)。根据上述原理,基于AgNPs-PAHs-AuNPs核-卫星结构的SERS传感器可用来检测水样中的多种多环芳烃。这一双通道传感系统提供了一种检测水样中多环芳烃芘的新方法,并为开发多路复用的传感系统提供了新的思路。

摘要：提出了一种基于单目视觉的车辆屏显式封闭驾驶舱前视视野重现方法。该方法通过准确的离线标定及在多线程并行框架下在线执行单目图像采集、前视图像处理和透视图像显示,可在显示屏上再现低失真度、高流畅度的前视画面。搭建了一套屏显式车辆封闭驾驶舱硬件系统,通过实验室和场地测试,从系统延时、前视视角、图像畸变、车辆高速直行、转弯、避障及驾车体验等方面验证了所提方法的有效性和高效性。该方法可为车辆封闭驾驶舱的后续改进提供良好的理论和实践基础。

摘要：命名实体消歧主要研究如何将存在歧义的文本描述映射到其对应知识库(例如Wikipedia)中的实体。本文结合群体智能(即群体用户生成的标签)和深度学习(即数据驱动学习),提出了在命名实体消歧过程中生成区别度更高的特征方法。具体来说,通过设计一个众包模型,学习文本描述或实体所对应"众包特征",然后利用"众包特征"对动态卷积神经网络(Dynamic convolutional neural network,DCNN)进行优化,最后用优化得到的DCNN来提取"深度众包特征",以此来解决传统命名实体消歧算法中单独依赖手工设计特征的不足。本文所提出方法巧妙将群体认知(由众包标签反映)结合到命名实体消歧深度学习框架中。实验分析表明,当有足够多众包标签时,所提出方法优于传统手工设计特征。

摘要：针对煤矿应急救援过程中信息共享不畅和响应不及时的问题,采用人机交互和大数据分析等理论及方法,设计并实现了一套煤矿应急救援可视化指挥系统,系统集成了救护业务、应急指挥、应急演练、安全调度和系统管理等关键子系统,通过优化应急值守模块,确保救援信息的实时录入和通知;改善应急响应模块,实现对应急预案的快速启动与执行;加强现场救援指挥和资源管理模块,提升救援决策的科学性和现场指挥的有效性;引入车辆定位技术,提高救援车辆的调度效率,为煤矿安全生产保驾护航。