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关键词： 强化学习   混合动作输出   电动汽车聚合商   功率分解   市场投标  

摘要： 电动汽车可以在聚合商的集中式管理下形成规模化灵活可调资源,从而在能源市场上套利并为电网提供辅助服务。为此,提出一种基于混合动作强化学习的电动汽车聚合商决策优化算法。该算法利用连续动作优化市场投标决策,根据离散动作控制不同功率分解策略的动态切换,从而实现市场投标与功率分解决策的联合优化。此外,还提出了一种考虑单位灵活性价值的电动汽车聚合灵活性建模方法,在最大化日总灵活性价值的同时确保每台汽车的充电需求得到满足。仿真实验结果表明,动态策略切换能够充分利用优先级分解策略和比例分解策略在延缓电池衰减、维持电池双向调节灵活性方面的各自优势,与仅考虑投标决策优化的算法相比,所提算法可以进一步提升电动汽车充电站的运行经济性。

关键词： 冠状动脉追踪冻结技术   深度学习图像重建   冠状动脉CT血管成像   图像质量  

摘要： 目的探索第二代冠状动脉追踪冻结(SSF2)技术,结合深度学习图像重建算法在较高心率患者冠状动脉CT血管成像(CCTA)中的应用价值。方法回顾性纳入心率≥70次/min行CCTA检查的患者62例,CT扫描管电压为100 kV。采用双盲法对冠状动脉的图像质量进行主观评价,分为常规图像(A组)、SSF1图像(B组)和SSF2图像(C组)。结果三组图像质量评分和优秀率比较显示RCA、PDA、LAD、D、LCX、OM、PLB、RI差异均有统计学意义(P<0.05)。冠状动脉的评分为(2.85±0.72)(A组)、(3.38±0.61)(B组)、(3.86±0.34)(C组)。冠状动脉的优秀率为15.19%(A组)、44.39%(B组)、86.42%(C组)。可诊断率比较显示RCA、PDA、D、LCX、OM、PLB、RI差异有统计学意义(P<0.05),而LAD可诊断率差异无统计学意义(χ^(2)=4.01,P=0.135)。结论采用SSF2技术结合深度学习图像重建算法可以进一步提高较高心率患者CCTA图像质量。

关键词： 配电网   储能   光伏   灰色关联投影法   多目标粒子群优化  

摘要： 合理配置分布式储能可有效提升分布式光伏接入配电网的运行性能。以电压稳定系数、网络线损和储能装置容量作为指标,建立分布式光伏接入配电网系统的储能优化配置模型,在优化求解中提出一种改进的多目标粒子群优化算法。改进算法针对每次迭代中粒子和全局最优粒子的相似度来调整惯性权重的取值,使其达到全局最优;同时采用自适应学习因子增加收敛性和收敛速度;为减少决策者对最终全局最优解选取的影响,引入灰色关联投影法,从Pareto解集中获得储能的最优接入位置以及接入容量。最后在修改的IEEE 33节点配电网中进行仿真验证。仿真结果表明,所提方法可以降低三个指标,提高经济效益和安全性。

关键词： 自动化税务行政执法   类型归置   数据   算法   程序  

摘要： 人工智能自动化技术与行政执法场景深度融合,税务行政机关运用自动化技术进行行政活动的现象较为普遍,由此形成自动化税务行政执法场景。通过类型化方法,自动化税务执法场景大致可分为三类:给付税务行政执法类型、干预税务行政执法类型、税务行政检查执法类型。税务行政机关技术化程度不断提高,由此引发一系列法律风险,具体包括数据风险、算法风险和程序风险。针对上述法律风险,需要具体结合自动化税务行政执法场景,根据依法律执行与依政策执行逻辑思路予以规制。

关键词： 蜣螂优化算法   混沌映射   黄金正弦   Levy飞行   水平交叉策略   航迹规划  

摘要： 针对无人机航迹规划求解计算量大、收敛难等问题,提出了一种融入了混沌映射和莱维飞行的多策略蜣螂优化(Piecewise Levy Flight Dung Beetle Optimizer, PLDBO)算法的航迹规划方法。建立了三维任务空间模型和无人机路径规划成本函数,将路径规划问题转化为多维函数优化问题。对蜣螂优化(Dung Beetle Optimizer, DBO)算法调用Piecewise混沌映射,改变其初始化过程,增强种群的多样性,加快收敛速度。引入黄金正弦改进滚球蜣螂位置更新公式,有效协调了全局搜索能力与局部挖掘能力,加快了收敛速度。在小偷蜣螂位置更新公式引入Levy策略,增强算法跳出局部最优的能力。引入了一种具有策略自适应的横向交叉,提高了算法的收敛精度,增强了全局寻优能力。通过将提出的改进算法在知名的15个经典基准函数上比较,全面验证了PLDBO算法的优越性,并应用于航迹规划问题求解。仿真结果表明,PLDBO算法能获得更可行、更高效的路径。

关键词： Python语言   计算思维   跨学段衔接   教学实证  

摘要： 本文深入探讨了中小学信息科技课程中Python语言教育对学生计算思维培养的影响,提出了Python语言在小初高不同学段的教学建议,以及以计算思维为主线的教学支持策略,并以《计算机解决问题的过程》一课为例进行具体阐述。

关键词： 堆叠工件   工件识别   目标检测   YOLOv7  

摘要： 针对实际生产场景中堆叠遮挡的工件存在漏检率较高与实时性较差的问题,提出了一种改进的YOLOv7轻量化的目标检测方法。在主干网络中获取的3个特征层分别融入ECA注意力机制,能更好地注意到被遮挡的工件信息,降低漏检率;将主干网络和头部网络的普通卷积替换成深度可分离卷积,减少网络模型的参数量,提高检测速度;提出了一种联系周边特征信息的ELAN-DE模块,引入深度可分离卷积并在后面加入ECA注意力机制,提高了系统的稳定性。试验结果表明改进的YOLOv7算法相较于原始算法,在提高了近5.52%的平均精度(mAP)的情况下,模型大小减小了近21%,检测速度提升了18.7 f/s,检测效果也优于其他经典目标检测网络算法,满足了实际场景中的工件识别需求。

关键词： 算法素养   媒介素养   隐私保护   媒介使用  

摘要： 算法不仅成为推动社会形态演化的重要力量,更在一定程度上塑造了社会结构和文明形态。在算法社会中,公众享受着技术带来的便利,包括个性化信息获取、信息消费成本降低、趣缘群体的聚合“取暖”等。然而,算法技术的应用也带来了一个用户的自主权被操纵、隐私被剥夺、身份被歧视、知情权被“黑箱化”的“控制社会”,这对网民的算法素养提出了新的要求和期望。

关键词： 化工企业   特种设备   设备管理   安全意识  

摘要： 在化工企业的生产活动中,会使用到很多特种设备,在日常管理中需要对这些特种设备加强管理,避免出现安全问题。文章介绍了化工生产的常见特种设备,指出当前设备管理存在的问题,并提出相应的措施,以供参考。

关键词： 外卖骑手   算法控制   劳动权益   数字法治  

摘要： 在数字经济时代,平台企业通过算法实现了对外卖骑手的隐形控制,与此同时平台得益于对用工成本的控制实现了资本的快速扩张。伴随平台经济的日益发展、外卖骑手基数猛增,司法实务中出现了大量与外卖骑手权益相关的劳动纠纷。目前,司法实践中劳动关系认定采取二分法,即只有劳动关系成立和劳动关系不成立,这种认定标准导致了新业态下用工模式劳动关系认定难度的增加。本文基于对587份与外卖骑手权益相关的裁判文书的实证分析得出,目前外卖骑手权益保障存在算法控制劳动、平台企业规避劳动法义务和法院裁判标准不一等困境。司法实践中需要从完善外卖骑手劳动关系认定标准、加强外卖骑手社会保障、提高平台算法监管力度及着重保障外卖骑手休息权等方面加强对外卖骑手权益的法律保障。其中,完善劳动关系认定标准是完善外卖骑手权益保障的基础,加强外卖骑手社会保障是有益补充,提高平台算法监管力度和着重保障外卖骑手休息权是重要内容。