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摘要： (接上期) (2)系统安全可控 整个数字化设计平台完全实现自主化开发,具备完整的自主知识产权,可以避免国际争端引起的知识产权纠纷.

关键词： 大数据综合试验区   企业高质量发展   制造业   资源配置效率   双重差分模型  

摘要： 数智化时代，大数据已成为驱动中国经济高质量发展的重要引擎。以2010—2021年中国A股制造业上市公司为样本，基于资源配置效率视角，通过构建双重差分模型，系统分析国家级大数据综合试验区的设立对制造业企业高质量发展的影响效应及其内在机理，结果显示：国家级大数据综合试验区的设立能够显著提升制造业企业全要素生产率，这一结果在通过PSM-DID、平行趋势检验等稳健性检验后依然成立，表明大数据综合试验区促进了制造业企业的高质量发展。其中，提升企业的资源配置效率是重要的内在作用机制，即大数据综合试验区通过提高劳动力资源配置效率、投资效率以及绿色创新效率促进了制造业企业高质量发展。大数据综合试验区的高质量发展促进效应在非国有企业、高科技企业，以及环境规制强度较大、金融科技发展水平较高区域的企业中更为明显。经济后果分析表明，制造业企业高质量发展能够增强组织韧性，且大数据综合试验区的设立强化了企业高质量发展与组织韧性之间的正相关关系。

关键词： 多车队列   通信拓扑切换   外部干扰   队列稳定性   事件驱动控制  

摘要： 为了解决通信拓扑随机切换、信息时延和外部干扰下的队列系统稳定性控制问题，提出一种基于事件触发机制的鲁棒控制策略。基于有向图理论建立了通信结构切换下的马尔可夫跳跃拓扑模型，同时将对队列稳定性影响巨大的外界随机风速扰动、数据丢包与信息时滞、车载传感器数据离散化特性等因素整合到队列中，构建了通信拓扑结构随机切换下的异质多车队列模型。为了保证队列系统的内稳定性，根据H∞控制和马尔可夫跳跃系统的稳定性理论，提出一种基于事件触发机制的分布式随机稳定鲁棒控制方法。此外，还给出了L2随机队列稳定性的定义，以减小扰动在整个队列中的扩散。试验结果表明，在通信拓扑随机切换、信息时延和外部干扰下，与传统队列鲁棒控制方法相比，所提出控制方法可以获得更小的相邻车间距和速度跟踪误差，同时能够以较低的计算负荷实现队列系统的稳定性。

关键词： 卫星物联网   关键节点   权流量熵   灰色综合评价  

摘要： 针对现有卫星网络关键节点分析方法主要面向静态网络，且评价指标单一、未针对网络特殊性考虑节点功能等问题，提出了一种融合功能特征和拓扑结构的卫星物联网关键节点分析方法。首先，将动态卫星网络进行离散时间划分得到拓扑快照序列图。其次，考虑卫星星下点的地理位置和覆盖时间，构建时空业务流量模型来获得卫星的物联网业务流量。接下来，定义了基于权流量熵的卫星节点功能重要度指标以及基于网络节点的度和介数的卫星节点拓扑重要度指标，进一步提出采用灰色综合评价对这两个方面的指标进行融合得到综合的关键节点分析方法。最后，仿真结果表明，与现有方法相比，所提出的方法能够有效提升卫星网络中关键节点识别的准确度，从而为动态卫星网络关键节点分析提供了一种技术手段。

关键词： 地铁网络   复杂网络   节点重要性   优劣解距离法   网络效率   拓扑结构  

摘要： 科学合理地进行城市轨道交通网络节点重要性评估对优化线路布局与节点设计、保障系统安全运营具有重要意义。本研究基于复杂网络理论，运用Space-L网络建模方法构建了西安地铁客流加权网络模型，考虑站点的局部与全局重要性、断面客流的分布差、站点影响域内的人口数及土地利用强度，提出了节点区位重要性测度，并结合节点中心性、可靠性与换乘便捷程度制定了节点重要性综合指标评价体系，通过改进的优劣解距离（TOPSIS）算法，更加全面地评估了的西安地铁网络节点重要性，并分析了关键节点失效对网络整体的影响。研究表明：重要站点不仅是数量的增加，周围站点重要性也在随之提升，进一步说明本节点重要性对相邻节点具有一定的贡献率；重要性值大于0.62的站点碎片聚集衔接，其方向与城市的发展相互促进，相辅相成；西安市轨道交通网络的早高峰空间演化规律重点有向东北方向发展趋势；本文模型所识别出的重要节点能很好地体现节点在网络中的功能特性，不同攻击策略下按选择性（■）大小顺序对网络进行破坏时，网络以最快速度崩溃直至网络效率降低到0.2，与随机失效相比，西安地铁复杂网络的抗毁性更加脆弱。

关键词： 城市大数据   二手房价   估价模型   可解释模型  

摘要： 对房屋价值进行准确评估有着广泛的理论和实践意义，但常用的回归模型和机器学习方法无法兼顾许多现实场景对准确性和可解释性的双重要求。为此，本文创新地采用以历史成交价格为基准、房屋个性特征定量调整的方式，建立了一种既有强解释性、又能一定程度上兼顾准确性的房屋估价模型。本文基于该模型的方法论，利用北京市2020年部分二手房成交记录，并结合当地人口、经济、交通、教育和商业等方面的空间分布数据验证了该模型的可行性，并对结果的可解释性和准确性进行评估。结果表明，本文提出的模型框架可以清晰、定量展示估价结果的计算依据和计算步骤，和回归、决策树等典型可解释模型相比，本文的估价模型更加简洁易懂，实用性强。在准确性方面，本文以均方根误差、平均绝对误差和平均绝对误差百分比为主要评价指标，模型效果好于作为基准的回归模型，略优于简单的机器学习模型（如决策树）。

关键词： 均衡分区   优先填补策略   数据倾斜   Spark算子   大数据  

摘要： Spark作为基于内存计算的分布式大数据处理框架，运行速度快且通用性强.在任务计算过程中，Spark的默认分区器HashPartitioner在处理倾斜数据时，容易产生各个分区数据量不平衡的情况，导致资源利用率低且运行效率差.现存的Spark均衡分区改进方法，例如多阶段分区、迁移分区和采样分区等，大多存在尺度把控难、通信开销成本高、对采样过度依赖等缺陷.为改善上述问题，本文提出了一种基于优先填补策略的分区方法，同时考虑了样本数据和非样本数据的分配，以便实现对全部数据的均衡分区.该方法在对数据采样并根据样本信息估算出每个键的权值后，将键按照权值大小降序排列，依次将键在满足分区容忍度的条件下分配到前面的分区中，为未被采样的键预留后面的分区空间，以获得针对样本数据的分区方案. Spark根据分区方案对样本中出现的键对应的数据进行分区，没有出现的键对应的数据则直接映射到可分配的最后一个分区中.实验结果表明，新分区方法能够有效实现Spark数据的均衡分区，在美国运输统计局发布的真实航空数据集上，基于该方法设计的优先填补分区器的总运行时间比HashPartitioner平均缩短了15.3%，比现有的均衡数据分区器和哈希键值重分配分区器分别平均缩短了38.7%和30.2%.

摘要： 引言 2023年12月,习近平总书记在中央经济工作会议上对2023年的经济工作进行了全面总结,部署了2024年的经济工作,继续强调"把坚持高质量发展作为新时代的硬道理".目前,我国经济正处于向高质量发展的转型期.区域经济发展已经成为一道考验区域治理能力的必答题.政府审计是国家治理的重要手段.新时代高质量经济发展的目标引导下,科学、高效、严谨的政府审计可以促使政府在制定与贯彻经济政策、分配与调动经济资源、运用相关职能,始终以促进区域经济发展为出发点与立足点.