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关键词： 新文科   财务管理   教学改革   财经素材挖掘  

摘要： 新文科背景下，财经素材挖掘是财经类课程教学改革的重要方向之一。采用新技术挖掘、筛选和利用财经素材，可以实现教学内容的情境化和模块化设计，有效拓展“财务管理”课程的教学内容。文章梳理了“财务管理”课程教学改革的发展历史及现状，基于财经素材挖掘的角度，以“财务管理”课程为核心，探讨了新文科背景下财经类课程教学改革的新动向。文章以雨中情IPO为例，详细介绍了财经素材挖掘的实现流程和教学应用，分析了财经素材挖掘对“财务管理”课程教学目标、内容、方法和评估等的影响。文章为财经类课程教学改革提供了理论和实践参考，具有一定的借鉴意义。

关键词： 组合发动机   限制保护   Min-Max切换   模型预测控制   神经网络逆控制  

摘要： 涡轮基组合循环发动机的控制系统既需要对执行机构协同控制以充分发挥每个工作模态的性能优势，又需要实现限制管理功能以保证发动机在安全条件下工作。本文通过分析串联式TBCC发动机流路计算过程，建立其性能动态模型，提出了一种基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量主控回路，其在单一模式阶跃响应超调小于3%，模态转换推力流量波动小于4%。在多变量控制架构中引入了限制管理策略，通过对比分析基于模型预测控制的多变量约束方法，仿真表明本文提出方法在考虑多变量耦合基础上，在过渡态和模态转换过程中满足超限幅度小于0.2%和0.07%，能有效实现限制管理，且结构简单，易于实现。

关键词： CO2   烷醇   SAFT类状态方程   相平衡特性   二元混合物  

摘要： 相变吸收剂作为一种新型低能耗CO2捕集技术已被广泛关注。物理溶剂型相变吸收剂具有分相后富相溶液体积分数更低的优点，极具应用潜力。精确预测溶剂组分的相平衡特性对于相变吸收法碳捕集系统的优化设计至关重要。鉴于此，本研究针对CO2及物理溶剂（C1-C4烷醇）体系，采用三种典型的SAFT类状态方程（CPA、PC-SAFT和SAFT-VR-SW），系统评估了不同缔合方案对纯质饱和特性的预测性能。并基于拟合优化的二元交互作用系数（kij），探究了不同状态方程对其二元混合体系气液相平衡特性的关联预测能力。结果表明，非缔合方案对CO2的预测精度最佳，PC-SAFT方程结合包含两个缔合位点的缔合方案对C1-C4烷醇的整体预测性能最优。当kij系数为0时，SAFT-VR-SW方程对混合物相平衡的预测精度最低，平均相对偏差为35.37%，高于CPA的25.44%和PC-SAFT的25.12%。本文基于Lorentz-Berthelot混合法则，并通过拟合实验数优化了不同混合体系的kij系数。引入优化的kij系数后，CPA、PC-SAFT和SAFT-VR-SW方程对混合物相平衡特性的预测精度均显著提升，其中SAFT-VR-SW方程的相平衡预测的平均相对偏差最低为5.42%。因此，结合优化的kij系数，SAFT类方程在CO2+物理溶剂混合体系的相平衡特性预测中发挥重要作用。

关键词： 多变量时序数据   异常检测   图神经网络   扩散模型   评估协议  

摘要： 随着多变量时序数据在各行业的广泛应用，开发有效的异常检测方法对于保障系统的稳定运行和安全性变得极为关键，由于多变量时序数据其内在的复杂性和动态变化特性，对异常检测算法提出了更高的要求。针对现有异常检测方法在处理含有复杂变量关系的高维数据时效率不足的问题，提出了GRD算法——一种基于图神经网络（GNN）与扩散模型（Diffusion Model）的多变量时序数据异常检测算法。通过节点嵌入和图结构学习，GRD算法有效地捕捉和表示了变量间的复杂关系，并通过门控循环单元和去噪扩散概率模型进一步提炼特征，实现了对异常的高精度检测。在以往的实验评估中，大多数的算法在评分前都会采用一种名为点调整的特殊评估协议，该方法会严重高估算法的检测能力。为了更真实地反映模型性能，采用了一种新的评估协议PA%K和评价指标F1＿K、AUC＿K。GRD算法在三个公开数据集上的F1＿k指标分别是0.7414、0.8017、0.7671，结果表明GRD算法在不同复杂度的数据集上均展现出优于现有方法的性能，特别是在高维数据处理方面的优势显著，证明了该算法在现实世界的异常检测应用中的实用性和鲁棒性。