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关键词： 数字经济   反垄断法   经济价值   非经济价值   新布兰代斯学派  

摘要： 受芝加哥学派的持续性影响,当前反垄断法的实施聚焦在实现单一的经济价值目标,然而在数字经济时代,平台垄断引发的诸多社会问题和政治隐忧,使得对非经济价值目标复归的呼吁愈发强烈。通过考察反垄断法及其价值变迁的轨迹发现,反垄断法价值体系的构造过程有其历史逻辑,非经济价值契合反垄断法的立法初衷。数字经济时代的反垄断法有必要重新确立对非经济价值目标的追求,但不宜泛化应用。实现经济价值与非经济价值的关系平衡,关键是秉持反垄断法保护竞争的核心价值观,以微观进路将经济价值作为垄断案件的分析标准优先实现,而非经济价值应以宏观进路限于立法与执法(监管)政策制定中加以考量。

关键词： 公共数据授权运营   行政垄断   数据“三权分置”   公有物   公平竞争审查  

摘要： 基于运行结构与政策目的的考量,公共数据授权运营的法律属性应为特许经营,这意味着该制度运行具有明显的行政主导性,容易在授权阶段诱发行政性垄断,并在运营阶段衍生出市场性垄断。作为新兴生产要素,公共数据的本质为“公有物”,结合公共数据“三权分置”的运行结构以及公共数据公益服务的功能定位,公共数据授权运营具有反垄断规制的理论基础。化解公共数据授权运营的垄断风险,应将其准入主体范围拓宽至国有企业、私人企业等在内的多元主体,在准入程序上严格遵守公开、公平与公正原则。同时,重视公平竞争审查机制的作用,在明确审查对象的基础上强化第三方评估主体的参与,进而构建以主体、内容与能力为核心的反垄断监管体系。

关键词： 各向异性   快速推进方法   射线追踪   相速度  

摘要： 快速准确地计算走时和射线路径是实现地震成像和反演的关键。在各向异性介质中,地震波的传播速度会随传播方向的变化而变化,这使得求解各向异性条件程函方程时,相速度的精确估计和计算变得非常复杂和困难,进而影响各向异性介质中走时和射线路径的计算精度和效率。为此,提出了一种基于相速度预测的射线追踪方法,该方法根据波的传播规律以及斯奈尔方程,推导出一种相速度预测公式,解决了各向异性条件程函方程中相速度求解困难的问题,实现了快速稳定的射线追踪。数值算例表明,本文所提出的改进算法明显提高了走时计算精度,耗时也仅比各向同性快速推进增加了14%,在复杂模型的应用中也表现出较强的适应性和稳定性。

关键词： 物资储备   发展历程   科技创新   发展方向  

摘要： 物资储备是国家治理的重要物质基础,是保障国家安全的战略力量。本文在综述新中国成立以来国家物资储备发展历程及在储备体系、管理机制、品种规模结构布局、仓储设施建设及发挥宏观调控作用方面取得成绩的基础上,分析物资储备发展面临的机遇与挑战,进而提出立足科技创新,从物资储备基础理论、关键基础技术、关键技术应用、前沿技术应用及智慧储备建设等方面加强研究的建议,为国家实施科技兴储战略,推动完善物资储备体系,建设大国储备提供参考。

关键词： 会话推荐   自监督学习   解耦   全局与局部偏好  

摘要： 为了提高会话推荐算法的准确性,针对现有会话推荐算法易受数据稀疏性影响,以及并未充分解耦全局偏好与局部偏好的问题,提出解耦全局与局部偏好的会话推荐算法.该算法不仅实现预测任务,而且从项目属性中导出自监督信号进行解耦任务.首先,针对会话推荐算法的数据稀疏性问题,利用项目属性信息为每个会话生成会话视图.其次,针对会话的全局与局部偏好未被充分解耦的问题,通过对会话视图的全局与局部偏好进行对比式自监督学习,进而实现解耦任务.此外,为了在预测任务中获取更准确的偏好估计,将属性信息融入项目的初始嵌入.在两个公开数据集上与现有优秀方法比较,实验证明提出的算法在评估指标P@K和MRR@K上较基线方法均有所提升.

关键词： 旗舰店   业界领导   洛克   义乌   发展历程   新征程   开业   环球  

摘要： 2025年1月15日,洛克兄弟集团在义乌举办了一场盛大的开业典礼,庆祝其全球第二家旗舰店--义乌旗舰店荣耀开业。本次开业典礼以“毅行不止·环球骑航”为主题,吸引了众多业界领导、嘉宾及媒体亲临现场,大家共同见证了这一辉煌时刻。活动现场,洛克兄弟集团618园区洋溢着浓厚的喜庆氛围。红毯直铺至洛克兄弟集团义乌旗舰店正门,两侧摆满了来宾的祝福和集团自2010年以来的发展历程介绍。嘉宾们踏上红毯,共同回顾洛克兄弟集团15年来的辉煌征程。

关键词： 大数据   企业用电监测   冗余供应信息   弹性决策  

摘要： 冗余供应信息维度高,难以有效地筛选和处理大量复杂的数据,导致决策结果与实际不符。对此,提出了基于大数据的冗余供应信息弹性决策方法。利用主成分分析算法将高维数据投影到低维空间,通过计算数据映射后最大方差,构建投影矩阵,实现冗余供应信息降维。构建两层决策反应集合,提取弹性决策特征,应用基于二叉决策树的弹性决策模型,计算弹性决策信息增益,给出弹性决策偏好程度,以此实现信息弹性决策。由实验结果可知,决策者A拥有老厂区10:00-18:00、宿舍楼18:00的用电监测数据;决策者B拥有办公楼大厅、办公楼一层10:00-18:00的用电监测数据;决策者C拥有办公楼二层、办公楼三层10:00-18:00的用电监测数据。与实际用电监测数据一致,能够达到弹性决策的目的。

关键词： 供给侧结构性改革   群众性冰雪体育   冰雪体育资源  

摘要： 吉林省具有得天独厚的冰雪资源优势,在政策支持下正逐步实现“冰雪强省”的发展目标。在冰雪经济快速发展的同时,庞大的冰雪体育需求市场对吉林省群众性冰雪体育资源的供给质量提出了更高的要求。我国实施深化供给侧结构性改革以来经济总量有了较大增长,通过总结我国在供给侧结构性改革中的成效与经验,能够为更好地开发和利用吉林省群众性冰雪体育资源提供理论支持。本研究分析了供给侧结构性改革中影响供给的主要因素,并结合群众性冰雪体育资源的定义分析其发展现状,总结了发展中出现的问题并针对顶层设计、人才培养、科技创新、赛事管理等方面提出相关理论建议,能为后续研究提供理论参考。

关键词： 慢性乙型肝炎   肝脂肪变   肝纤维化   超声瞬时弹性成像   诊断  

摘要： 目的探讨应用超声瞬时弹性成像(TE)技术诊断慢性乙型肝炎(CHB)合并脂肪肝患者肝纤维化的效能。方法2023年1月~2024年6月我院诊治的100例CHB合并肝脂肪变患者,均接受MRI测量的肝脏质子密度脂肪分数(PDFF)评估肝脂肪变,使用TE检查行受控衰减参数(CAP)和肝脏硬度检测(LSM)。采用多因素Logistic回归分析CHB患者发生中重度肝脂肪变的影响因素。结果在100例CHB合并肝脂肪变患者中,经MRI-PDFF检查发现,轻度肝脂肪变49例(49.0%),中度肝脂肪变28例(28.0%)和重度肝脂肪变23例(23.0%);重度组BMI、甘油三酯、低密度脂蛋白、LSM和CAP水平分别为(28.8±2.2)kg/m^(2)、(3.6±0.3)mmol/L、(3.9±0.5)mmol/L、(10.5±2.0)kPa和(317.5±20.0)dB/m,均显著高于中度组【分别为(26.5±2.1)kg/m^(2)、(2.5±0.3)mmol/L、(3.3±0.4)mmol/L、(7.2±1.4)kPa和(280.5±11.4)dB/m,P<0.05】或轻度组【分别为(23.2±2.1)kg/m^(2)、(1.8±0.3)mmol/L、(2.9±0.3)mmol/L、(6.4±0.8)kPa和(257.4±4.1)dB/m,P<0.05】;多因素Logistic回归分析显示,BMI(OR=2.818)、低密度脂蛋白(OR=2.179)和CAP(OR=1.852)是CHB患者发生中重度肝脂肪变的独立影响因素(P<0.05);重度、中度和轻度肝脂肪变组显著性肝纤维化发生率分别为69.6%、35.7%和10.2%,三组差异显著(P<0.05)。结论使用TE测量CAP和LSM诊断CHB合并肝脂肪变患者肝纤维化临床应用价值较高,适合初步判断病情进展。

关键词： 边缘资源   轻量化需求   深度神经网络   双角度并行   剪枝方法   蚁群算法   冗余节点   游离节点  

摘要： 【目的】深度神经网络的应用面临庞大的计算需求和存储开销,这已成为限制其在边缘设备上广泛应用的主要瓶颈。边缘设备因受限于有限的计算资源和存储空间,难以高效运行复杂的深度神经网络模型。因此,在保证模型精度的前提下,如何降低深度神经网络的复杂度和计算量以适应边缘设备对资源轻量化的需求,已成为当前研究的重要方向。提出了一种结合蚁群算法与双角度并行剪枝的深度神经网络优化方法,以提升深度神经网络在边缘设备中的性能。【方法】分析了深度神经网络的结构特点,并构建了包含多个隐藏层的模型。通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食过程中的信息素传递机制,在复杂空间中寻找近似最优解,对隐藏层中的相似节点进行聚类,识别并归类高度相似的神经元节点,从而缩减网络规模并降低复杂性。在聚类结果的基础上,提出了对聚类后的冗余节点及游离节点双角度并行剪枝策略:一方面,从权重矩阵的稀疏性出发,裁剪权重较小的节点,以减少计算开销;另一方面,从节点贡献度角度评估每个节点对整体输出的影响,裁剪贡献度较低的节点,从而进一步优化网络结构。【结果】实验结果表明,与未剪枝的原始模型相比,在相同的计算时间内,本文方法剪枝后的深度神经网络在保持较高精度的同时,其数据量高达120 MB、网络复杂度平均值为88.32%、可拓展性为99%。这一结果表明,在有限的资源条件下,该方法能够显著提升深度神经网络的运行效率,更好地满足边缘设备的应用需求。实验结果不仅验证了该方法的有效性,也为深度神经网络在边缘设备上的部署和应用提供了新思路。【结论】提出的优化方法通过在剪枝过程中应用蚁群算法,实现了隐藏层相似节点的精准聚类,为后续的剪枝处理提供了明确目标。同时,双角度并行剪枝策略提升了剪枝的效率和效果,确保剪枝后模型在精度和可拓展性方面的平衡。该方法不仅能够促进深度神经网络在边缘设备上的广泛应用,也为复杂网络优化问题提供了借鉴和参考价值。