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摘要： 我国的资本市场历经数十年的快速发展,已成长为全球第二大资本市场,这反映出经济发展实现了快速转型,并深度融入了全球经济.然而,随着资本市场不断发展,市场需求与政策间的矛盾逐渐显现.作为宏观经济调控的关键手段,需求政策对资本市场的稳定与可持续发具有重大意义.如今,市场情况越发复杂,制定并有效实施需求政策成为确保资本市场健康发展的关键.我们聚焦需求政策对资本市场的影响,分析政策制定与市场需求的协同关系,以期能为政策制定者提供理论支撑和实践指导,助力其在复杂的市场环境中寻求平衡,推动资本市场的长期健康发展.

关键词： 嵌入式实时系统   自然语言需求   时序逻辑   深度学习  

摘要： 在嵌入式实时系统当中，时序逻辑是形式化规约的重要组成部分。现有自然语言需求到时序逻辑的生成方法往往局限于特定领域，缺乏泛化性。本文提出的基于深度学习的方法DeepTL能够完成不同领域自然语言需求到多种时序逻辑的生成任务。DeepTL包含原子命题识别、时序逻辑结构翻译、原子命题翻译三个模块。通过拆分为多个模块，DeepTL不仅显著减少了所需的模型训练数据量，还使得时序逻辑结构翻译不再受限于特定领域。本文在三个领域进行了实验，结果表明，DeepTL在具备较高翻译准确率的同时，减少了对于大规模训练数据和计算资源的依赖。

关键词： 服务机器人   外观拟人化   任务类型   信赖感   怪异感  

摘要： 服务机器人的外观拟人化设计主要是为了获得消费者的认可和信赖，但随着外观拟人化达到某一临界点时，外观拟人化设计将带来消极的结果。在这一临界点尚未明确的背景下，本文基于拟人化理论探讨机器人拟人化与任务类型对消费者偏好的交互作用。通过3个实验表明，任务类型会引发消费者对服务机器人行为拟人化程度的预期。当高外观拟人化与高互动任务所预期的高行为拟人化相匹配时，消费者更偏好高（vs.低）外观拟人化机器人执行高互动性服务任务，信赖感发挥中介作用；相反，当高外观拟人化与低互动任务所预期的低行为拟人化不一致时，消费者对高（vs.低）外观拟人化机器人产生怪异感，更倾向于接受低（vs.高）外观拟人化的机器人执行低互动性服务任务。本研究不仅丰富了服务机器人拟人化研究情境和深化了拟人化理论，同时有助于管理者在不改变机器人拟人化程度的基础上发挥拟人化的积极作用并规避消极影响，对企业有效应用拟人化服务机器人具有重要启示。

关键词： 水路运输   需求转移   风险规避   舱位分配   收益波动  

摘要： 本文研究集装箱班轮运输中的舱位分配问题，传统的舱位分配模型未充分考虑舱位需求的流动性和收益波动。本文考虑舱位需求转移的情景，对舱位需求的市场进行细分，即现货市场、短约市场、长约市场，其中现货市场和短约市场会发生舱位需求转移。为减少由于舱位需求的不确定性所导致的收益波动，本文引入风险规避理论。基于此，构建一个混合整数非线性舱位分配模型。进一步对模型进行转化及线性化处理，得到的线性规划模型可通过Gurobi快速求解。以马士基公司的一条从亚太至欧洲的航线作为案例进行分析验证。数值结果表明：（1）相较于不考虑风险规避的情景，考虑风险规避的情景能够将收益波动降低约80%；（2）短约市场的设置可以有效地促进收益的增加，并减小收益波动；（3）对风险系数的灵敏性分析表明航运公司需要积极关注现货市场，根据市场情况及时调整舱位分配策略，权衡收益与收益波动。

关键词： 动态定价理论   天然气分时定价   需求响应   城市燃气管网   交叉价格弹性  

摘要： 近年来，全国各地天然气“气荒”现象突出，为缓解天然气使用压力，除了稳定的天然气进口外，有效的定价方式是其中关键。随着天然气需求区域及消费人群的增多，城市管网平稳运行压力增大，要求为天然气寻求能够实现缩小峰谷负荷差、维护市场稳定的定价方式。论文建立了对工业用户基于自弹性和交叉价格弹性的需求响应模型，考虑天然气价格自弹性以及不同时段间的交叉弹性的双重影响，并以此为基础，构建了分时定价仿真模型，对北京的城市天然气终端消费状况进行仿真模拟和分析。结果表明，1）分时定价实施效果峰同时段价格上调比例（峰谷价格差）之间成正相关，同居民用户天然气消费量占总用气量的比重成负相关，居民消费占比越大，实施效果越差。2）天然气价格自弹性与交叉价格弹性对于分时定价政策效果有明显的重要作用。在不考虑政府对于燃气公司或者工业用户给予补贴等情况下，分时定价并不能实现燃气公司、工业用户等主体多方共赢，只能完成一方利益向另一方转移。总体而言，在一定条件下，在分时定价是削峰补谷，保障城市燃气管网稳定运营的有效措施，在分析分时定价政策时，须同时考虑上述因素才能更好地模拟市场运行情况。

关键词： 壁板   气动弹性   动响应抑制   声学黑洞   风洞试验  

摘要： 高速飞行器上广泛使用薄壁板结构，在飞行过程中非定常流场和壁板结构振动耦合容易产生动响应过大或者壁板颤振问题，导致壁板产生裂纹，影响结构安全性。针对上述问题，利用声学黑洞波操纵和动力吸振原理，结合壁板结构的动力学特性设计了附加式声学黑洞，并将其安装在壁板结构上，通过在风洞中开展壁板气动弹性动响应试验，对比在相同来流条件下有无安装附加式声学黑洞壁板结构的动响应特性，验证了采用声学黑洞的方式可以有效降低壁板气动弹性动响应的幅值，在壁板发生极限环振荡点的加速度响应幅值可降低60%。

关键词： 交通运输系统工程   网约车   夜间出行需求   影响因素   空间异质性   多尺度地理加权回归  

摘要： 为探索网约车夜间出行需求的时空影响机理，本文基于多尺度地理加权回归模型，从局部维度解析夜间20:00-01:00（上半夜）和01:00-06:00（下半夜）时段建成环境对网约车出行需求的影响及其空间异质性。结果表明：多尺度地理加权回归模型在拟合效果上优于地理加权回归模型和最小二乘回归模型，解释变量对网约车夜间出行需求的影响存在显著的空间异质性。上半夜时段，交通枢纽站周边，公交站对网约车需求具有积极影响；下半夜，在主城北部区域，公交站对网约车需求呈现较强的正相关。人口密度在主城北部和中心区域对夜间网约车需求呈现正向影响，且从北部向南部区域影响逐渐降低。商务住宅在主城北部和中部区域与上半夜网约车出行需求呈现正相关，对下半夜网约车出行需求的正效应由东向西逐渐减弱。研究结果有助于深入理解不同时空条件下网约车出行需求的变化规律，为优化运营策略和资源配置提供重要的科学依据。

关键词： 成骨细胞   超重力   力学属性   原子力显微镜  

摘要： 成骨细胞是人体中感应载荷的主要细胞之一，是骨形成过程中非常重要的起主要功能的细胞。有些工作需要人们身处高加速度的极端力学环境中，如航天员乘坐航天器在发射和返回过程、飞行员驾驶战斗机的升起与降落过程，这对他们的骨骼有很大的损害。良好的机械应力会刺激成骨细胞的增殖和分化，反之会导致其坏死和凋亡。以小鼠成骨细胞为实验样品，把受到不同重力加速度的小鼠成骨细胞分为对照、1G、5G、10G、20G、40G和100G组。使用加载设备连续加载细胞三天，每天同一时间加载30分钟，而对照组培养过程与其他组一样但要去除重力加速度的加载。用原子力显微镜测量细胞的应力松弛曲线实验，用推导的二阶Maxwell模型拟合实验数据并分析结果。结果表明，超重力对成骨细胞的力学响应起着至关重要的作用。

关键词： 视频物联网   连续学习   任务需求理解   资源调度   运营化网络测量  

摘要： 云网资源与视频任务的高效调度是保障视频物联网（video Internet of things，VIoT）应用性能的关键. 然而，目前运营化VIoT所用调度算法对差异化的任务需求和高度动态的云网资源变化适应能力不足，导致VIoT应用性能不佳. 针对上述问题，提出了一种基于连续学习的视频物联网任务需求理解与调度方法（continuous learning-based task demand understanding and scheduling method for VIoT，CLTUS）. 与传统启发式或机器学习驱动的调度算法不同，将连续学习引入云网资源与视频任务需求的匹配中. 首先，基于通用的连续学习框架实现各类视频任务需求的准确理解;其次，依据视频任务之间的需求依赖关系，实现任务与服务器的适配，以精细化调度云网资源;最后，将所提方法部署于软件定义的VIoT实验平台上. 与传统方法相比，CLTUS不仅将视频任务的平均处理效率提高了127.73%，还将云网资源利用均衡率提高至67.2%，有效增强了VIoT应用性能.