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关键词： 地层界面   双桥静力触探   钻孔揭露   土层划分  

摘要： 本文将以某地方城市的土层划分作为研究对象,阐述利用静力触探试验进一步改善岩土工程的勘察质量,凭借力学分层以及地区经验,进行土层定名,之后将划分结果与钻孔分层结果实施分析比对,最终发现,两者划分后的土层层数一致,若土层厚度超过1m,则两者确定的土层界面深度相同.由此可见,依托静力触探曲线,能够有效掌握场地土层的实际分布规律,也能进一步总结土层摩阻比、锥尖阻力数值分布规律.

关键词： Convolution  

摘要： On-load tap changer (OLTC) is the only movable component in on-load voltage regulating transformer, and its frequent switching can easily cause mechanical failures. Here, to realize online monitoring of mechanical State of OLTC, a lightweight OLTC fault recognition method combining secondary decomposition time-frequency maps, squeeze-excitation (SE) attention mechanism, depthwise separable multiscale convolution (DSMC) and broadeast self-attention (BSA) mechanism was proposed. Firstly, an OLTC fault Simulation experimental platform was established to acquire Vibration signals. Then, secondary decomposition and Hilbert transform were introduced to convert all components of secondary decomposition into time-frequency maps. Then, SE-DSMC was used to extract multi-scale features from time-frequency maps and enhance channel features. Finally, BSA was introduced to extract global features, and improve the correetness rate of fault recognition. It was shown that compared with existing methods, the proposed method can have advantages of fast recognition speed, high correetness rate and lightweight, especially, under small sample situations. © 2025 Chinese Vibration Engineering Society. All rights reserved.

关键词： 人工智能   市场准入   监管   治理   应用市场  

摘要： 人工智能（AI）技术进步日新月盛，正在深刻重塑经济社会发展格局。我国AI产业蓬勃向前，核心产业规模持续不断扩大，随着相关技术快速迭代、用户体量持续增多与大规模应用的广泛使用，完善市场准入制度、明晰治理权责边界，对于推动我国AI产业持续健康发展具有重要战略意义。人工智能通过技术创新和市场拓展显著提升了产业效率、资源配置效能与用户服务质量，然而，面对AI产业的爆发式增长，也暴露出当前我国应对其复杂风险的监管能力滞后、部门职责模糊、风险评估机制缺失和央地政策协同不足等诸多突出问题。本文基于权责分级治理视角，采用“宏观态势扫描—制度困境剖析—分级治理建议”的研究路径，系统解析目前我国人工智能应用市场准入制度在法律法规建设、跨部门协作、风险管理及央地联动层面的突出困境及其制度根源。基于此，提出通过构建精准清晰的多层级治理架构、实施动态差异化风险管理、深化央地与跨部门监管协同、创新监管技术与方法等路径，尽快解决一系列“堵点”“卡点”，实现市场准入治理体系的系统性重塑，以更好地驾驭人工智能技术创新活力与安全监管之辩证统一，推动我国AI产业实现高质量发展。

关键词： 人工智能   运动员   心脏性猝死   心电图   可穿戴设备  

摘要： 运动员心脏性猝死（SCD）是运动训练及比赛过程中发生的最为严重的事件，积极开展心电图（ECG）检查已成为运动员心血管疾病筛查及预防SCD事件的共识，然而依据ECG特征正确解读心脏的良性适应和潜在心血管风险仍面临一定挑战。人工智能（AI）在医学领域的应用迅速发展，亦在运动员ECG智能诊断、潜在心血管疾病状态识别中体现出其优势，多种AI算法在运动员ECG特征提取的同时结合人口学特征、生命体征、运动表现等数据挖掘，以构建心血管风险分层模型，提供了个性化运动建议与决策，发挥预防运动员SCD的作用。此外，AI算法越来越多地应用到可穿戴技术中以实现对运动员ECG等生理数据的实时持续监测，除可优化运动评估外，亦可发现潜在心血管风险发出预警。AI辅助的运动员SCD预防尚存在较多挑战，仍需要多学科共同关注与深入研究，以提升其应用的科学性与可信赖性。

关键词： 极化码   PSS-SS-SCL译码   可靠性函数   辅助路径度量值   路径分裂  

摘要： 针对串行抵消列表（Successive Cancellation List, SCL）译码框架下基于搜索集的路径分裂选择策略（PathSplittingSelectingstrategybasedonSearchSetundertheSuccessive Cancellation List, PSS-SS-SCL）的缺陷，提出两种改进策略：基于可靠性函数的路径分裂策略和依靠辅助路径度量值（Auxiliary Path Metric, APM）的剪枝策略。在此基础上，提出一种新的译码算法——基于可靠性函数的路径分裂选择策略辅助串行抵消列表译码（Path Splitting Selecting Strategy Based on Reliability Function under the Successive Cancellation List）算法。该算法在译码阶段，每个信息比特在进行路径分裂前，会计算所有路径的路径度量（Path Metric, PM）值。利用这些PM值，进一步计算该比特的可靠性函数值。算法将可靠性函数值低于其平均值即阈值α的信息比特视为需要进行路径分裂的比特。该方法显著减少了多余的路径分裂次数。此外，算法计算每条路径的APM值，并将APM值高于正确译码路径的APM平均值即阈值β的路径视为不可靠路径。对不可靠路径进行剪枝，有效控制了译码列表总数。仿真结果表明，相较于传统的基于搜索集的路径分裂策略辅助的SCL译码算法，所提出的PSS-RF-SCL译码算法在保持相同译码性能的前提条件下，显著降低了译码复杂度。

关键词： 广义Euler函数φ   (n)   Smarandache函数S(n)   正整数解  

摘要： 利用广义Euler函数φ6（Y）和Smarandache函数S（Y）的性质,讨论了方程φ6（Y）=S(Y34)的可解性问题,给出方程在φ6（Y）=1/6φ（Y）条件下的所有整数解.本文对广义欧拉函数的性质进行了补充和推广.

关键词： 高级持续威胁   系统审计日志   攻击调查   图压缩   Advanced Persistent Threat   System Audit Logs   Attack Investigation   Graph Compression  

摘要： 面向系统审计日志的溯源图分析已经是APT攻击调查的主要手段。溯源图节点代表系统实体(包括进程、文件和网络)，边代表系统实体之间的依赖关系。攻击调查是在溯源图上追踪攻击源头并构建完整的攻击路径。依赖爆炸导致溯源图规模庞大，将为攻击调查带来巨大的存储开销和时间开销。为解决该问题，本文提出进程重复模式压缩和文件重复模式压缩去减小溯源图规模。其中，进程重复模式代表系统在不同时间调用相同进程执行相同的文件读写任务，而文件重复模式代表多个文件被相同进程处理。这些模式均表示重复的行为，不会带来更多有价值的信息，因此压缩它们不会影响攻击调查。本文在6个真实攻击数据集(约1948万个系统事件)进行实验验证，结果指出溯源图节点和边的压缩率平均分别为56.5%和58.0%。此外，在压缩前和压缩后的溯源图上分别执行攻击调查，结果证明本文的压缩方法不会影响攻击调查结果。

关键词： Crowley-Martin反应函数   不动点指数   稳定性   食物链模型  

摘要： 文章研究一类具有Crowley-Martin反应函数的三种群在齐次Dirichlet边界条件下的捕食-食饵模型,首先借助于Frechet导数,利用线性算子的紧理论、不动点指数理论以及度的同伦不变性,得到了该系统在满足一定的条件下存在唯一的止解;其次运用椭圆型方程的止则理论,给出了该系统存在线性的、非退化的、稳定的止解的条件.

关键词： 社交导航   大语言模型   拓扑图   少样本学习   轨迹同伦   角色扮演  

摘要： 社交导航要求机器人在理解复杂环境和人类社交规则的前提下灵活决策，摆脱对特定模型函数的依赖，充分利用广泛的世界知识。为此，提出了一种基于拓扑图与大语言模型的通用导航架构。首先，基于障碍物聚类和图论提出了一种环境理解方法来为机器人提供候选引导点。其次，利用大语言模型的角色扮演和少样本闭环优化等机制决策出最优引导点，并以引导点为目标生成并优化轨迹。最后，在多个不同的静态和动态场景中进行实验验证，并在4个大语言模型上完成测试。结果表明，引导点与传统轨迹优化的结合使得导航是可控的，大模型的世界知识使机器人在运动效率与社交属性上达到了良好的平衡，其局部最优决策数所占比例达到了97.94%。

关键词： 配电网   动态重构   决策导向   谱聚类   时段划分  

摘要： 配电网动态重构是保障新型电力系统安全、稳定、高效运行的重要手段，但其通常涉及大规模混合整数规划问题的复杂求解。对此，现有研究通常采用基于负荷相似度的时段划分方法来简化求解过程。然而，负荷的相似性并不能保证重构方案的互用性，当前时段划分方法难以保证解的质量。对此，提出基于决策导向时段划分的配电网动态重构方法。首先，以网损和负载均衡指数最小化为目标，构建配电网动态重构模型。其次，设计多时刻决策互用度计算方法，完成各时刻决策互用性评估，在考虑时序性的前提下实现基于决策导向的时段划分。最后，通过在典型三馈线16节点网络和72节点网络上进行仿真，验证所提方法的有效性和可拓展性。此外，在中国南方某区域的225节点实际网络中的应用展示了该方法的工程实用性。实验结果表明，与当前时段划分方法相比，所提方法能够进一步提高求解速度和求解精度。