摘要：智能科技革命驱动的智能制造,是新时期推进制造强国建设的不二选项。智能制造以工业智能体取代人力作业,采用“车间智能体+镜像网络”的单要素虚实融合生产模式,这将带来迥异于传统制造业的生产特征和成本属性,进而改变成本函数形态。比较研究发现,智能制造具有“高固定成本、弱可变成本”属性,并据此推导出随产量弱增长的弱成本函数,以及相应产生的边际成本递减规律。智能制造边际成本递减律,主要源于智能制造的单要素虚实融合生产模式对可变成本的冲淡与弱化效应。从政策层面,建议有序开展智能制造系统的众筹建造模式,积极推行智能制造系统的产能共享模式,尽早谋划智能时代产业工人的全新就业模式,大力引导消费者不断介入生产活动,实现消费者向“消产者”的身份转变。

摘要：研究考虑城市通行限制的即时配送策略对减少订单平均配送时间,提高配送时间一致性及客户满意度具有重要意义。通过设置可转向节点构建转向限制性配送网络,以平均配送时间最小化为目标,在具有转向限制的配送网络下,建立考虑订单动态性的多车辆实时取送货路径优化模型,并基于滚动时域设计IGNORE和W&R(wait&return)两种延迟配送策略。在算例分析中,调整可转向节点个数及距离模拟密集型、稀疏型两种道路网络。通过数值仿真及遗传算法求解,验证了模型的稳定性及策略的适用性,得到了IGNORE和W&R策略分别在这两种网络及不同订单数量、配送员人数和滚动时域的时长下的平均配送时间,并分析了平均配送时间波动的原因。结果表明:IGNORE策略适用于网络小订单少的情形,且随着滚动时域时长缩短,订单平均配送时间减少;W&R策略适用于配送网络较大的情形,网络可转向节点数越多,订单平均配送时间减少。研究结论对即时配送平台优化配送策略和提升客户满意度有一定的参考意义。

摘要：以两条均由一个制造商和一个零售商构成的互补品供应链为研究对象,探讨互补品供应链采用不同决策方式时的链间Stackelberg博弈和链内Stackelberg博弈问题,研究市场规模、成本等参数对市场价格、需求、利润的影响。进一步地,对链间Stackelberg博弈下的四种决策方式(集中-集中、集中-分散、分散-集中、分散-分散)下的均衡解进行比较分析。研究表明:互补产品生产成本与需求、利润负相关;自身价格与互补产品成本负相关;集中决策是互补品主导供应链的占优策略;对于跟随者供应链而言,采取集中决策还是分散决策方式,首先取决于主导者供应链的决策方式,其次取决于产品之间的互补程度;集中-集中决策方式是互补品供应链的帕累托均衡解。因此,互补品供应链内部成员之间可设计一种增量利润分享机制,确保供应链集中决策的稳定性;互补品供应链之间应注重两个方面:一是相互合作共同降低产品成本,实现降本增效;二是以某条供应链产品进行低价引流,促进消费者对互补产品的需求,进而实现互补品供应链利润最大化。

摘要：为充分获取用户的个性化信息,提高推荐算法的准确性,提出了一种融合注意力机制的自编码器推荐算法。所提算法首先针对数据中蕴含的低阶特征和高阶特征,专门设计了相应的特征提取模块,增强传统编码器的泛化能力和记忆能力,然后利用注意力机制对特征进行融合,得到关于用户偏好信息的向量表示,并通过解码器预测用户对物品的购买意愿,最终实现个性化推荐任务。在ML-100K,ML-1M和Yahoo Music三个数据集上进行实验,并与主流个性化推荐算法进行对比,本文算法在Precision,Recall,F1值和归一化折损累计增益(NDCG)四个指标上均有较大的提升。在互联网推荐场景下,本文算法能够充分挖掘出用户的偏好信息,为用户提供高质量的推荐结果即给出合理的物品购买决策建议,从而最大化满足用户需求。

摘要：目的探究突发公共卫生事件应急处理对院前急救工作效率产生的重要影响,研究应急处理前后对重庆市120急救调度的影响程度。方法将120电话接听和车辆运行效率作为研究对象,收集重庆市急救医疗中心的院前急救数据,时间范围为2021年11月10日至2023年1月6日。按照应急处理相关时间分组,采用断点回归设计方法在同一期间进行对照比较,即实施应急处理的真实值与没有实施应急处理的预测值(虚拟)比较,推理出应急处理的平均干预效应。结果在间隔为27 d的研究时间段内,120电话接听的10 s内摘机数量从11000升至19000,但10 s内接听率略有下降;应急处理期间的120急救空车率从0.39%降低到0.20%,但18 min内的完成率从72%降低到了30%;在特殊的应急处理期间,相应的患者主诉数量(如高热和呼吸困难)较应急处理前有明显增加。结论应急处理对院前急救工作如急救电话接听和车辆运行效率等产生了重要影响,本研究为城市急救医疗服务应对突发公共卫生事件提供实证结果和决策支持。

摘要：智能制造装备面向的是具有复杂决策机制的制造企业,因此其产业演化规律相较于其他新兴产业有更强的特殊性。目前中国智能制造装备的市场份额较少、缺乏竞争优势,智能制造装备企业难以实现可持续发展。因此,在关键核心技术短期无法突破场景下,探讨政府高效推动智能制造装备市场结构变化、对智能制造装备产业演化的作用机制。通过问卷调查收集智能制造装备市场真实数据,在主体基建模方法(ABM)框架下构建国内外智能制造装备企业决策模型与制造企业决策模型,模拟智能制造装备产业演化过程,分析智能制造装备企业数量、市场需求数量和市场需求分布等市场结构核心参量变化特征,并进一步探究不同扶持政策对产业演化的作用效果。结果发现:在智能制造装备产业演化过程中,市场需求结构的变化是改变国产智能制造装备企业市场份额的关键要素,国产智能制造装备企业市场需求数量经历“增长—下跌—再增长”3个阶段,市场需求在空间上呈“分散—集聚—扩散”分布;在无外部力量干预的情境下,国产智能制造装备企业的市场份额存在显著的持续下降趋势,无论是面向市场需求数量还是面向产品质量提升的政策措施都有利于提升国产智能制造装备企业在产业中的市场状况;不同的政策策略对产业演化进程产生的效果不同,面向产品质量提升的政策对提升国产智能制造装备企业的市场份额效果更显著。

摘要：在长期疫情时起时伏情况下,卡车支持无人机配送模式可在避免交叉感染方面发挥重要作用。针对现实生活中应急需求具有很强动态性的特征,提出卡车支持无人机在线配送问题。使用竞争分析方法证明此问题的下界为2-δ,设计调用离线最优算法的在线OCOA算法,分析OCOA算法的竞争比为2.5。设计包含卡车停靠点选址—需求分配—卡车路径优化的三阶段离线TSOOA算法,通过与CPLEX求解结果对比,验证TSOOA算法的有效性。通过在线仿真分析计算出OCOA算法与离线问题下界的比值约为1.75,表明OCOA算法在现实场景中应用效果更好。本文提出的卡车支持无人机在线配送模式可以为疫情物资的实时调度决策提供依据。

摘要：目前城市轨道交通运营风险事件频发,复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联,致险因素不易识别和管理;风险管理知识碎片化,分散存储在各种资料中,相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题,基于人工智能领域的网络爬虫技术和知识图谱技术,从各城市的政府官网、专业网站以及百度新闻网页获取2000—2022年间的549起城市轨道交通运营风险事件资料,使用Neo4j图数据库构建城市轨道交通运营风险事件知识图谱,实现对风险事件数据的可视化展示与智能分析。通过对风险事件开展四类分类查询、三类统计分析及两类关联路径问答研究,对以往风险事件进行智能分析,为后续类似风险事件提供事前防范或者事后处置的管理经验。研究表明:在城市轨道交通领域应用知识图谱,可以保障风险事件信息持续存储功能及效率,优化风险事件统计途径及可视化效果,实现事件关联关系灵活化智能分析,可为城市轨道交通运营期间风险的前馈控制和反馈响应提供管理经验和参考建议。

摘要：数字经济时代,云计算、区块链、物联网等尖端信息技术正日益成为推动数据量指数级增长的关键动力。数据作为当代经济体系中的一种新兴要素,不仅在技术层面扮演着至关重要的角色,而且在经济领域催生了一种全新的价值转换模式。文章的研究目的在于探索有效的数据要素统计测算方法,并将其作为产品建立其在市场中的流通机制。现有研究主要集中于对数据经济的整体规模和国民经济发展水平的评估,而对数据要素的统计测算方法仍处于探索阶段。针对这一研究空白,文章提出了一套创新的统计测算框架,旨在为理解和高效利用数据要素提供科学、系统的指导。研究的核心分为三个部分:数据要素化水平、数据要素结构化水平以及对数据要素中数据关系模式的探索。关于数据要素化水平,文章深入研究了数据如何从原始状态转换为可在市场上流通的有形资产,构建了一个包含资源化、资产化和资本化多个维度的评价指标体系,并运用全局主成分分析方法对这些指标进行了筛选和冗余度检验。在对数据要素结构化水平的研究中,综合考虑了数据特征的异质性、数据对象的异质性、数据关系的异质性和数据的时效性等关键因素,并基于上述因素构建了数据要素结构化水平的量化模型。针对同频数据与混频数据之间的关系,通过对不同数据关系进行精准建模和量化测算,深入理解数据间的复杂关系,为数据要素的有效管理和价值最大化提供了重要的理论支持。

摘要：数据要素是指根据特定生产需求汇聚、整理、加工而成的计算机数据及其衍生形态;伴随着通信和数据技术的发展,其在相应产业背景的演变中逐渐成为促进生产的关键要素。从全球数字经济战略博弈视角而言,数据要素治理模式关乎数字经济发展的速度和质量;选择何种模式属于重组全球要素资源、重塑经济结构、改变竞争格局的战略决策。美欧等发达国家和地区已逐步确立符合自身优势特点的数据要素市场治理模式,以获取全球数据要素治理规范标准的主导权。美国基于全球市场导向的国家战略和强大数字经济实力,整体上奉行以数据自由为基础的“开放、进攻型数据治理模式”,构筑美国主导的全球数据要素市场治理规范体系;欧盟基于人本主义传统和缺少强大数字科技平台企业的实际,选择以人权保障为基础的“强监管、全面防御型数据治理模式”,推行欧盟版的全球数据要素市场治理规范体系。中国应直面美欧竞争态势,一方面深入研究美国和欧盟模式的竞争优势及不足,不断探究、揭示并恪守数字经济发展规律;另一方面,应结合中国自身特点和优势,合理借鉴美欧经验,以期后中争先,提出以数据安全为基石的“开放、积极防御型数据治理模式”(即“中国模式”),持续不断地形塑有利于中国数字经济发展的全球数字经济新格局。