摘要：针对江苏农村、城市之间物流渠道现状、物资流通类型及存在问题,从城乡物流整合视角分析江苏城乡物流一体化网络建设思路,设计城乡物流一体化网络布局框架,从空间规划、产业布局、体制管理层面分析城乡物流一体化网络规划策略,并从商贸、供销、邮政、交通、快递、第三方物流等资源整合层面提出城乡物流一体化网络对接模式,为加快推进江苏城乡物流一体化发展提供决策参考。

摘要：笔者在分析一种电网信息综合展现可视化系统建设目标和设计思路的基础上,详细阐述该系统的总体架构、业务架构、数据架构、技术架构、部署架构设计。该系统由智能信息集成模块、视频监控模块和综合展现可视化模块三部分组成,基于先进的多层架构体系和SOA构架模型,以ETL、数据挖掘、视频、GIS、图形图像技术为依托,实现电网信息视频、温湿度、风速、雨量气象环境、负荷、潮流等电网运行信息以及安防消防等各类辅助决策信息有逻辑的、互联互通的、交互的和实时的可视化展现,满足业务运行和对外展示的可视化需求,建成电网公司"汇集信息、全面监控、专业联动、统一展现"的电网信息综合展现可视化系统。该系统支持视频、GIS专题图和图形图表等多种展现方式,适用于不同的需求场景,在海南电网公司的实际应用结果证明了其可行性。

摘要：在越发激烈的市场竞争中,延长保修服务已经成为企业获取竞争优势的重要渠道。本文针对存在某种并联元件的产品展开研究,考虑由一个生产商和一个零售商组成的供应链,在三种不同的模式下分析最优零售价格、延保服务价格、并联元件数量等决策。研究表明,在存在并联元件的系统里,消费者对产品质量敏感系数增加,必然会导致延保服务价格提高,并且生产商将会增加系统并联的元件数量;延保服务成本与元件质量水平的相关性越强,延保服务的价格越低,需要在系统中并联的元件数量越多。同时,对于分散决策的供应链系统,生产商更倾向于将延保服务全权授予零售商,以获得最大利润。

摘要：（一）证券监管部门 针对盈余管理行为，证券监管部门可从制度设计和会计核查两方面来开展工作。制度设计是指在现有保荐制度框架内，建立由保荐人、会计师事务所等金融和会计中介机构重点观察、识别配股过程中可能发生盈余管理行为的制度，并对上述事项进行定期或不定期抽查。

摘要：随着网络教学的不断发展,越来越多的人开始意识到网络教学资源的重要性。本文将自组织理论引入网络教学资源的构建过程中,让参与网络学习的学生也能加入到教学资源的共建共享活动中,通过教学互动促进教学资源的自增长,从而为师生不断提供大量针对性强、形式和内容丰富的教学资源。同时,设计和实现了基于SNS的网络学习社区,在学习社区中实现教学资源的自组织构建。本文设计的网络教学资源自组织构建方法,在南京大学"数字化教学资源库"建设中得到了验证,对其他高校的教学资源建设也有很好的借鉴和指导意义。

摘要：现阶段三维点云的数据采集方法因其对物体表面的敏感性,其测量结果中不可避免地存在大量的空洞、毛刺区域。三维点云的修补对于点云数据的进一步分析与应用具有十分重要的意义。针对三维点云数据的修补问题,对训练数据进行分类筛选,避免了误差点对于点云模型修复的影响;结合点云数据的拓扑结构特征,将改进的K最近邻法应用于点云模型修复,得到了贴近实际的点云模型。

摘要：编者按:近期,高端智库紫金文创研究院(PACC)围绕文化与金融结合问题,举办了第一期"紫金文创沙龙"。来自南京大学、南京师范大学、南京艺术学院、江苏省社科院的专家学者和来自北京、上海的业内人士在会上先后发言。现将主持方与参会人员的部分发言,以主题问答方式概括整理,以飨读者。

摘要：在航空货运市场竞争日趋激烈的环境下,基于竞争的收益管理问题已经成为管理科学界的研究热点之一。针对竞争条件下的两个航空货运公司两个舱位的容量控制问题,利用博弈论的方法,建立了代理市场和现货市场并存时两公司两子舱的水平竞争的三方博弈模型,并详细分析了在Stackelberg博弈中货运代理商的最优订购决策以及两个航空货运公司在Cournot博弈中的最优反应函数的性质。结果表明:如果在位者不在代理市场上销售运力,那么进入者也绝对不会提供代理市场的舱位,也就是说,如果在位者没有动力提供代理市场的运力,则代理市场将不会存在。

摘要：数字普惠金融是数字经济转型背景下普惠金融的创新形式,在一定程度上可以缓解农村金融紧约束状态,促进农村居民增收。本文立足乡村振兴国家战略,基于江苏省13个城市2011—2022年的面板数据进行实证分析,表明数字普惠金融对农村居民增收有显著影响,并提出加强顶层设计,加快推进普惠金融数字化程度;建设智慧型供应链金融,促进农村地区三次产业融合发展;完善数字普惠金融征信体系,拓宽数字普惠金融覆盖广度;优化数字普惠金融监管机制,建立高效反馈平台等优化建议,对探索金融支持乡村振兴可持续发展路径、巩固脱贫攻坚和全面小康的宝贵成果具有积极的现实意义。

摘要：六足机器人直接在现实环境中进行避障训练,会出现数据采样效率低、样机与障碍物产生碰撞造成零件出现不可逆损伤等情况。采用迁移学习中的渐进式神经网络(PNN)来实现模型的多环境迁移。实验基于双重深度(Double-DQN)强化学习预训练模型,将预训练后的模型有机结合为PNN结构,进而完成从源任务到目标任务的避障策略迁移。根据仿真实验的结果显示,相较于其他设计方法,PNN学习目标任务花费的时间大大降低。然后将仿真器中训练好的PNN结构移植到六足机器人样机中测试,最终测试结果表明:六足机器人能够成功完成避障任务。