摘要：数字素养是一个处在发展中的概念,不仅包括与“数字”一起生存的能力,更包括与“数字”一起发展的能力。高校作为培养社会主义建设者和接班人的主阵地,有责任尽快将数字素养培育提升到奠定大学生数字能力、促进大学生长远发展的高度来认识。如何才能最大限度地助推大学生数字素养培育,已成为当下亟待解决的问题。本文认为,大学生数字素养培育,既需要高校内部的通力协作,又需要每位大学生从认知、意识和实践等方面全面提高,如此方能实现供给侧、环境侧和需求侧的动态协同,从而帮助大学生应对数字化转型带来的挑战、异化与重构,助推高等教育内涵式高质量发展。

摘要：目的对生成式人工智能技术赋能下的界面交互范式进行梳理和探析。方法以典型的界面范式为切入,包括WIMP范式、Non-WIMP范式、Post-WIMP范式等,分析各类型界面范式的发展、特点和局限,再以生成式人工智能技术带来的交互新特点为基础,探讨生成式人工智能技术对界面交互范式转换问题产生的推动、影响和变革。结果提出了一种面向生成式人工智能应用的、意图驱动的IDIM范式,包含意图域、对话流、互动启示、多模态交互几个要素。结论生成式人工智能技术以其强大的生成能力和智能化特性,为交互领域带来了空前的机遇和挑战,不仅为界面交互范式带来了变革,也促使交互设计向更智能、更个性化的多元交互模式转变。IDIM范式提供了一种新的界面交互范式参考,对完善交互理论、推动生成式人工智能的应用发展具有积极作用。

摘要：以传统供应链订货模型和行为运作管理框架为理论指导,针对分别面对供应中断和随机产出风险的供应风险情境,从不确定供应链结构和传统理论模型分析角度出发,以供应中断和随机产出情境下双供应商的订货决策理论模型的构建与最优解解析为基础,设计针对性实验室实验并开发订货决策数据采集系统,以实现真实订货决策数据的统计检验分析。利用实验室实验分析与理论建模相结合的方法研究不确定环境下供应链实际订货决策行为,剖析实际订货决策的行为表现和变化规律,对供应中断和随机产出情境下双供应商的供应链订货决策行为进行系统性研究。研究结果表明,在理论双源订货最优情境下,决策者向两供应商的实际订货量和总订货量均显著偏离理论最优,两供应商的订货量间表现出明显的供应锚定行为,特别是决策者向两供应商订货时呈现出显著的负相关依赖性订货行为,低中断组的负相关依赖性行为相较于高中断组较弱,高利润组的负相关依赖性行为相较于低利润组更强。

摘要：深入研究古人的造物思想,追溯其源流,对于我们寻找传统的造物思维逻辑,把握传统精神,开展中国特色的设计活动,促进民族产业的发展、升级与迭代,具有重要的意义。仔细研读《营造法式》,在细密的技术条款背后,我们发现了古人严密的哲学体系、深厚的思想理论以及深切的人文关怀。《营造法式》不仅是中国古代木构建筑技艺的宝贵遗产,更是对现代建筑设计思想的重要启示。

摘要：目的 现有基于对抗图像的隐写算法大多只能针对一种隐写分析器设计对抗图像,且无法抵御隐写分析残差网络(steganalysis residual network,SRNet)、Zhu-Net等最新基于卷积神经网络隐写分析器的检测。针对这一现状,提出了一种联合多重对抗与通道注意力的高安全性图像隐写方法。方法 采用基于U-Net结构的生成对抗网络生成对抗样本图像,利用对抗网络的自学习特性实现多重对抗隐写网络参数迭代优化,并通过针对多种隐写分析算法的对抗训练,生成更适合内容隐写的载体图像。同时,通过在生成器中添加多个轻量级通道注意力模块,自适应调整对抗噪声在原始图像中的分布,提高生成对抗图像的抗隐写分析能力。其次,设计基于多重判别损失和均方误差损失相结合的动态加权组合方案,进一步增强对抗图像质量,并保障网络快速稳定收敛。结果 实验在BOSS Base 1.01数据集上与当前主流的4种方法进行比较,在使用原始隐写图像训练后,相比于基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法等其他4种方法,使得当前性能优异的5种隐写分析器平均判别准确率降低了1.6%;在使用对抗图像和增强隐写图像再训练后,相比其他4种方法,仍使得当前性能优异的5种隐写分析器平均判别准确率降低了6.8%。同时也对对抗图像质量进行分析,基于测试集生成的2 000幅对抗图像的平均峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)可达到39.925 1 dB,实验结果表明本文提出的隐写网络极大提升了隐写算法的安全性。结论 本文方法在隐写算法安全性领域取得了较优秀的性能,且生成的对抗图像具有很高的视觉质量。

摘要：为解决电力用户用电数据隐私泄露的问题,提出一种基于区块链的智能电网隐私保护数据聚合方案。每个智能电表分别使用Okamoto-Uchiyama加密算法和双线性聚合签名算法对用电数据进行处理,将其上传至区块链主节点。区块链主节点负责验证签名并聚合数据后将其存入区块链。电力公司从链上获取聚合数据。由于区块链主节点可能为了节省计算资源而不验证用户签名,发起懒惰攻击,引入可选性检验阶段,避免这种攻击。安全分析和性能评估表明,所提方案具有较好的安全性,能够以较低计算代价取得更优整体性能。

摘要：针对飞行器姿态复合控制问题研究中直接力连续化处理导致的与实际工程特性差距较大问题,研究了体现直接力离散特性的控制系统构建方法及控制参数优化设计方法。首先,搭建了体现直接力离散特性的飞行器姿态复合控制系统框架及模型;然后针对复合控制问题的非线性、强耦合、多约束等复杂特性,采用PSO算法对控制律及控制分配参数进行多目标优化设计,构建了飞行器姿态智能控制系统;再通过数字仿真从控制算法、PSO算法参数、飞行器系统参数三个方面对智能控制问题研究方法进行了说明;最后,依托最新科研成果设计开发了飞行器姿态智能控制实验系统,为自动化专业本科生智能控制类课程实践教学及创新型人才培养提供了自主开放的实验研究平台。

摘要：“大概念”和“单元教学”是实现学科核心素养落地的两个关键词.大概念作为知识通往素养的桥梁,强调知识的意义理解与自主迁移,帮助学生形成良好的认知结构和思维方式.大概念统摄下的数学单元教学设计,关注单元的整体性、注重单元的结构化、强调单元的素养化,使数学单元层级更为清晰,数学单元设计核心更为明确,是发展学生核心素养的重要途径.其结构要素主要有:命名单元主题、明确大概念群、识别基本问题、制定单元目标、理清形成路径、设计学习活动等.进行大概念统摄下的初中函数单元教学设计,为大概念在素养本位单元教学中的落实提供了一种探索性思路.

摘要：数字经济背景下,平台企业的垄断行为与反垄断机制设计已成为当下研究的热点与难点问题.针对这一问题,先后在静态奖惩机制和动态奖惩机制下建立了政府部门、平台企业和社会公众的三方演化博弈模型.模型分析方面,重点讨论了两种奖惩机制下混合策略纳什均衡(mixed strategy Nash equilibrium,MNE)作为系统演化稳定策略(evolutionary stability strategy,ESS)的可能性及其系统演化特性,证明了动态奖惩机制下MNE或将是系统ESS,并经系统仿真予以证实.仿真结果表明,静态奖惩机制下博弈各方都将呈现出周期性的策略选择模式,而动态奖惩机制下系统渐近稳定于MNE,由此说明确实存在动态奖惩机制是静态奖惩机制的一个稳定性改进情形.最后,建议政府部门应制定动态可调整的奖惩机制,在加大对平台企业惩罚强度的同时,逐步降低对社会公众的奖励力度,此做法既能显著提高平台企业合规经营的概率,又能使政府部门和社会公众的平均期望效用得到改进.

摘要：目的构建尘肺病易感基因单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)多位点检测图谱。方法利用限制性片段长度多态性(restriction fragment length polymorphism,RFLP)技术,对已报道的易感基因SNPs位点进行整合,并根据基因位点设计不同的扩增片段和酶切片段,构建涵盖多个不同易感基因SNPs位点组成的多位点图谱,通过琼脂糖凝胶电泳的多个长短不一的条带快速实现基因分型;采用陕北某矿区煤工尘肺(coal workers′pneumoconiosis,CWP)和接尘人群队列进行检测,通过遗传分化指数(fixation index,Fst)分析易感基因不同多态位点在队列遗传分化情况。结果成功构建5个易感基因IL-1βrs16944 T>C、IL-6 rs1800796 G>C、IL-8 rs4073 A>T、HSP70-1 rs562047 C>G、TGF-βrs1800469 T>C的SNPs图谱,可快速有效鉴别SNPs的基因型;Fst分析表明IL-1βrs16944、TGF-βrs1800469的Fst为>0.05~0.15,即发生中等程度遗传分化。结论该易感基因SNPs多位点图谱可以有效实现基因分型,易感位点rs16944和rs1800469更易受到疾病选择压力的影响,与尘肺病的易感风险有关。