摘要：税务约谈执法是纳税评估工作的有机组成部分,是税款征收程序与税务检查程序的联结点。作为一种灵活柔性的征管方式,税务约谈蕴含了协商式执法、纳税人中心主义以及合规性督导等新型执法理念,有利于形塑和谐良性的税收征纳秩序。与此同时,税务约谈顶层设计的规范缺失、法律性质的不够明确以及地方试点的非均衡发展弱化了其正当性基础,进而影响了制度运行的实际效果。当前,数字经济的迅猛发展与优化税收营商环境的时代需求进一步凸显了税务约谈执法的现实意义,其制度构建的着力点在于提升立法层级、细化权利义务、拓宽应用场域和完善机制衔接。

摘要：探索“双创”背景下文创产品的创新设计思维与方法。以文创产品设计为研究对象,通过对文创产品的当代价值及内涵进行深入剖析,分析和梳理当前文创产品设计存在的问题,总结出文创产品创新设计新思维,并以此为指导,构建文创产品设计创新发展路径。形成文创产品设计新思维和创新设计发展路径。该创新设计思维和发展路径可为文创产品设计开发和中华优秀传统文化“双创”发展提供新思路、新方法。

摘要：针对城轨列控系统面临的信息安全风险日益突出的问题,提出基于人工免疫系统的态势评估(AISSA)方法,即利用城轨列控系统数据特性,设计检测器成熟机制和攻击检测方法,实时感知城轨列控系统遭受的网络攻击;设计检测器克隆和变异机制,进一步丰富检测器种群,提高城轨列控系统感知网络攻击的能力;仿真试验模拟城轨列控系统遭受不同强度身份认证拒绝服务攻击和TCP拒绝服务攻击,采用AIS-SA方法感知网络攻击并实时量化系统的安全态势。结果表明:AIS-SA方法感知网络攻击的能力较强,当检测器进化至25代时,对身份认证拒绝服务攻击的检测率为96.81%、误报率为0.25%,对TCP拒绝服务攻击的检测率为98.46%、误报率为1.32%,与其他方法相比检测率较高且误报率较低;此外,AIS-SA方法能表征不同攻击强度下城轨列控系统安全态势,当攻击强度增大时实时态势量化值升高,反之减小;仿真结果验证了AIS-SA方法的有效性和准确性。

摘要：鱼眼相机捕获的图像具有宽视场、几何失真和尺度差异大等特点,这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计、特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼眼图像上径向畸变的影响,研究在YOLOv7主干引入多分支堆叠结构的多头注意力模块以捕获全局上下文信息,提高检测准确性。同时,在YOLOv7的Neck侧,使用简单高效的融合可变形卷积的层聚合结构以实现有效的多尺度特征融合,提高模型对失真目标的特征提取能力。提出的检测模型直接在鱼眼图像上执行,无须指定先验信息和校准。在公开的综合鱼眼图像数据集VOC_360上进行实验,结果表明,改进后的YOLOv7鱼眼图像目标检测器有效地提高了检测精度,mAP50、mAP50:95分别达到84.3%、70.4%,相比基准模型YOLOv7分别提升3.1个百分点、6.4个百分点。

摘要：随着工业化进程的快速推进,CO_(2)排放量预计将持续上升,CO_(2)捕获、储存和再利用受到研究者们的广泛关注。在各类CO_(2)转化技术中,电催化技术因其反应条件温和可控、能耗低、环境污染小等优点,是最有前途的策略之一。近些年来,CO_(2)选择性地转化为气态产物如一氧化碳、合成气、甲烷、乙烯和乙烷已有许多报道。本文对电催化CO_(2)还原生成气体产物的反应机理和催化剂设计策略进行了介绍;对电催化CO_(2)还原进行了总结与展望,包括新型电催化剂、机理研究、外部因素的影响以及级联反应。

摘要：基坑工程内支撑体系中,混凝土支撑因其承载能力高、布置不受限制、端部节点现浇、整体性良好等优势得以在基坑工程中广泛使用,但混凝土支撑在设计与施工中的弊病也十分显著,存在设计截面过大、施工周期长、污染性强、成本高、浪费严重等问题。因而,针对混凝土支撑在基坑工程中表现出的优势与劣势,并结合地铁明挖车站深基坑工程的特点,设计一种装配式组合钢管混凝土内支撑,从提高端部节点刚度和强度、实现端部固定连接等角度出发,提出一种适应于地铁基坑装配式组合钢管混凝土内支撑的高脚螺栓-模袋混凝土固支端。通过阐明固支端的设计方案、构造特点和工作原理,并将其与混凝土支撑现浇节点进行对比分析,论证了由预埋钢板、空心法兰盘、模袋混凝土和高脚螺栓等特殊构件组成的固支端,在支撑体系中发挥了固定支座的作用;为建立固支端设计与验算的理论依据,通过分析固支端的力学机理、破坏模式及其演变规律,得到固支端的抗压与抗弯承载力的解析方法;为验证固支端承载性能的理论解析方法的可行性,结合数值模拟验证分析了理论与数值结果,并对影响固支端承载性能的主要因素进行参数化分析。

摘要：针对用于位姿估计的RGB-D特征提取网络规模过于庞大的问题,提出一种轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络。首先设计一种轻量级子网络BaseNet以替换XYZNet中的ResNet18,使得网络规模显著下降的同时获得更强大的性能;然后基于深度可分离卷积设计一种多尺度卷积注意力子模块Rep-MSCA(re-parameterized multi-scale convolutional attention),加强BaseNet提取不同尺度上下文信息的能力,并约束模型的参数量;最后,为了以较小的参数代价提升XYZNet中PointNet的几何特征提取能力,设计一种残差多层感知器模块Rep-ResP(re-parameterized residual multi-layer perceptron)。改进后的网络浮点计算量与参数量分别降低了60.8%和64.8%,推理速度加快了21.2%,在主流数据集LineMOD与YCB-Video上分别取得了0.5%与0.6%的精度提升。改进后的网络更适宜在硬件资源紧张的场景下部署。

摘要：随着脑脊液单细胞测序技术的发展,其在神经退行性疾病研究中的应用日益广泛。本文通过归纳近年相关文献,概述了脑脊液单细胞测序技术在神经退行性疾病方面的应用,包括利用该技术发现神经退行性疾病的特异性细胞及差异表达基因、结合细胞学标志物提高疾病诊断的准确性、通过识别关键信号通路及抗原靶点设计靶向治疗等。总而言之,多组学检测有助于从多维度理解细胞状态,脑脊液单细胞测序技术在神经退行性疾病研究中具有广阔的应用前景。

摘要：人脸年龄特征的变化是有序且缓慢的,同一个体相近年龄的脸部年龄特征是相似的。基于标记分布学习的年龄估计就是利用这个特点而设计的一种方法,实现了从年龄单目标预测到年龄标记分布向量预测的学习任务的转变,这一定程度上解决了人脸年龄估计中数据不全面的问题。但现有的基于最大熵回归模型的标记分布学习存在不能构建统一的标记分布预测模型和计算复杂时间长等问题,另一种基于神经网络的算法容易发生过拟合且神经网络的结构不容易被理解。为解决这些问题,提出基于核偏最小二乘回归模型的标记分布学习来解决人脸年龄估计问题。核偏最小二乘回归模型对数据分布没有前提假定,并且可以解决非线性问题。在FG-NET和MORPHⅡ数据集的实验结果表明,相较于其他对比方法,此法有更小的年龄估计误差同时提高了计算效率。

摘要：虚拟同步发电机的参数众多,参数设计较为复杂,常规方法难以保证设计效果。针对该问题,采用控制变量的方法改变阻尼系数、转动惯量、下垂系数和积分系数值大小,在分析比较不同参数值下虚拟同步发电机的有功、无功动态响应效果的基础上,通过建立以系统动态响应稳定性能为目标的优化函数,提出了一种基于松鼠搜索算法的虚拟同步发电机参数优化设计方法。仿真结果表明,提出的参数优化设计方法能够更准确地选择出合理参数,有效提升了虚拟同步发电机的动态响应性能,具有较好实用性。