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Informer-LSTM融合算法在蓝莓基质温湿度预测中的研究与应用
1
作者 胡玲艳 陈鹏宇 +6 位作者 郭占俊 徐国辉 秦山 付康 盖荣丽 汪祖民 张雨萌 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期78-86,共9页
为了精准预测温室蓝莓基质的温湿度变化趋势,提出一种融合Informer-LSTM算法的温湿度预测方法。以温室蓝莓现场环境数据为研究对象,使用LSTM算法捕捉时间序列数据中的依赖关系并与自注意力机制相结合,使模型在聚焦自注意力特征的同时兼... 为了精准预测温室蓝莓基质的温湿度变化趋势,提出一种融合Informer-LSTM算法的温湿度预测方法。以温室蓝莓现场环境数据为研究对象,使用LSTM算法捕捉时间序列数据中的依赖关系并与自注意力机制相结合,使模型在聚焦自注意力特征的同时兼顾LSTM特征,以增强其长期记忆力。在生成初步预测序列后,再应用LSTM算法修正模型的短期注意力,提高模型的反应速度。实验结果显示,Informer-LSTM预测模型在预测准确率、鲁棒性和响应速度等方面都有显著的优势。当温度湿度等时序输入数据发生明显变化时,模型能快速捕获短期内输入数据的动态模式变化。该模型在智慧温室管理中,对辅助人工决策及实现智能化控制具有较高实际价值。 展开更多
关键词 智慧农业 温室蓝莓 Informer模型 LSTM模型 温湿度预测
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基于改进Informer的商业建筑短期用电负荷多步预测
2
作者 周璇 李可昕 +3 位作者 郭子轩 俞祝良 闫军威 蔡盼盼 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期42-52,共11页
商业建筑短期用电负荷多步预测是城市有序用电和虚拟电厂调度的关键环节。商业建筑用电负荷时间序列具有强随机性、非平稳、非线性等特点,针对传统的迭代式多步用电负荷预测方法存在误差累积效应影响预测精度的问题,提出一种基于频率增... 商业建筑短期用电负荷多步预测是城市有序用电和虚拟电厂调度的关键环节。商业建筑用电负荷时间序列具有强随机性、非平稳、非线性等特点,针对传统的迭代式多步用电负荷预测方法存在误差累积效应影响预测精度的问题,提出一种基于频率增强通道注意力机制(FECAM)—麻雀优化算法(SSA)—Informer的短期用电负荷多步预测方法。该方法在Informer编码器输出时域特征的基础上,采用FECAM对各特征通道间的频率依赖性进行自适应建模,进一步提取多维输入序列的频域特征,生成式解码器利用融合的时、频域信息直接输出未来多步用电负荷序列。此外,由于改进Informer超参数设置缺乏理论依据,使用SSA寻优学习率、批处理大小、全连接维度和失活率的最佳组合。以广州某商业建筑全年用电负荷数据作为实际算例,结果表明,与其他深度学习模型相比,所提模型在不同预测步长(48、96、288、480、672步)下的预测精度显著提升,具有更优的短期用电负荷多步预测性能。 展开更多
关键词 商业建筑用电负荷预测 频率增强通道注意力机制 INFORMER 麻雀优化算法
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基于TCN-Informer的长短期多变量时间序列预测
3
作者 李德权 江涛 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第4期1549-1557,共9页
为了解决时间序列预测长期和短期依赖关系的难题,同时捕捉长期趋势和短期动态,并对多变量时间序列中变量间复杂的相互依赖关系进行建模,提出了一种基于时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的预测方法。首先,采用TCN来有... 为了解决时间序列预测长期和短期依赖关系的难题,同时捕捉长期趋势和短期动态,并对多变量时间序列中变量间复杂的相互依赖关系进行建模,提出了一种基于时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的预测方法。首先,采用TCN来有效捕捉序列变量在时间尺度上的特征,同时将压缩-激励模块(squeeze-and-excitation block,SE_Block)应用于TCN的输出。该模块通过增强多变量的表示,有效解决短期依赖性问题,并提高模型捕捉关键短期信息的能力。其次,引入Informer模型来增强长期序列处理能力,不仅有效解决了长期序列预测中的计算效率问题,还增强了模型对全局时间依赖关系的建模能力。最后,在设备状态监测(ETTm1)、交通流量(Traffic)和电力负荷(Electricity)三个数据集上将所提方法与现有的时间序列模型进行实验验证并比较。结果表明:所提出的方法在长期和短期时间序列预测中的误差率较低,能够有效提高多变量时间序列中长期和短期预测性能。 展开更多
关键词 长短期时间序列 多变量时间序列 INFORMER 时间卷积网络(TCN) 特征提取
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基于Informer模型的智能洪水预报方法研究
4
作者 董付强 万喆 +3 位作者 王丽娟 蔡金华 万俊 罗永钦 《人民长江》 北大核心 2026年第1期53-63,共11页
洪水预报精度和预见期是做好水库洪水预警和调度的关键,在洪水预报中应用人工智能模型可有效提高洪水预报精度。应用K-means聚类分析法对潘口水库流域进行了科学划分,然后采用Informer深度学习模型进行洪水预报,并与传统LSTM模型进行了... 洪水预报精度和预见期是做好水库洪水预警和调度的关键,在洪水预报中应用人工智能模型可有效提高洪水预报精度。应用K-means聚类分析法对潘口水库流域进行了科学划分,然后采用Informer深度学习模型进行洪水预报,并与传统LSTM模型进行了对比研究,最后基于Informer模型设计了4种预报方案分析上游水库对潘口水库洪水预报精度的影响。结果表明:(1) Informer模型的预报性能优于LSTM模型;(2)优化后的Informer模型,训练集和测试集总体纳什系数为0.892,洪水总量误差为6.64%,洪水峰值误差为7.69%,洪量误差及洪峰误差平均值均达到甲级标准;(3)基于Informer模型的2023年和2024年堵河流域潘口水库实际检验预报纳什系数均值为0.878和0.827,洪量误差及洪峰误差合格率均达100%,均满足甲级要求。基于深度学习Informer模型的智能洪水预报不仅可提高洪量和洪峰的预测精度,而且具有较强的实际应用潜力,可为水库洪水预报预警及防灾减灾提供决策依据。 展开更多
关键词 智能洪水预报 深度学习模型 Informer模型 LSTM模型 潘口水库 堵河
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基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法
5
作者 肖蘅 包乃源 +1 位作者 周文 杨亚婷 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期57-63,共7页
传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理... 传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理和动态飞行数据适应方面的能力。此外,采用遗传算法对模型超参数进行优化,显著提高了复杂飞行数据处理的准确性和鲁棒性。基于苏黎世大学机器人实验室发布的UZH-FPV竞赛数据集,将改进后的Informer模型与LSTM、GRU和DNN模型进行了实验对比。结果表明,改进Informer模型在无人机的俯仰角、滚转角和偏航角估计方面均显著优于其他对比模型。 展开更多
关键词 无人机姿态估计 Informer模型 多尺度时间注意力机制 动态时间规整损失函数 遗传算法优化 长序列数据处理
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基于XGBoost-LSTM-Informer的硫磺价格预测研究
6
作者 张新生 李慧敏 《中国物价》 2026年第1期12-18,共7页
针对以硫磺为代表的大宗商品价格呈现非线性、非规律波动的特点,本研究创新性地提出XGBoost-LSTM-Informer深度学习组合模型。该模型的核心优势在于有效结合LSTM捕捉短期依赖的能力与Informer捕捉长期依赖的优势。本文以硫磺价格多因素... 针对以硫磺为代表的大宗商品价格呈现非线性、非规律波动的特点,本研究创新性地提出XGBoost-LSTM-Informer深度学习组合模型。该模型的核心优势在于有效结合LSTM捕捉短期依赖的能力与Informer捕捉长期依赖的优势。本文以硫磺价格多因素预测为案例,首先采用独立森林法对原始数据进行预处理,并结合皮尔逊相关系数法与XGBoost重要性对影响因素进行双重筛选。随后将融合后的数据集分别并行输入LSTM和Informer进行训练,并利用Optuna进行超参数调优,通过迭代训练输出模型最优预测结果。多组对比实验与消融实验表明,XGBoost-LSTM-Informer模型在预测精度上显著优于基准模型,既能准确反映硫磺价格整体波动趋势,也能及时捕捉局部价格波动细节。基于实验结果,本文从加强硫磺数据挖掘、引入模型辅助风险管理、构建硫磺价格预测体系三方面提出建议,为提升硫磺市场价格监测与风险管控能力提供理论支撑。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 Informer模型 多因素价格预测 硫磺价格 影响因素
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信息蜂房:互联网信息生态的范式转变
7
作者 胡泳 《南京社会科学》 北大核心 2026年第1期107-116,127,共11页
“信息蜂房”概念的提出,旨在对抗“信息茧房”所造成的封闭、极化与被动消费问题。信息蜂房以蜜蜂穿梭采蜜为隐喻,强调用户在信息生态中应具备能动性与协作性,而非被动接受算法推荐。理想的“蜂房型”互联网产品应具备多元信息入口、... “信息蜂房”概念的提出,旨在对抗“信息茧房”所造成的封闭、极化与被动消费问题。信息蜂房以蜜蜂穿梭采蜜为隐喻,强调用户在信息生态中应具备能动性与协作性,而非被动接受算法推荐。理想的“蜂房型”互联网产品应具备多元信息入口、强用户主动性、协作共建机制与生态互联性四大特征。由信息茧房迈向信息蜂房,意味着互联网信息生态的范式转变:从单一算法驱动到多元共生,从被动消费到主动探索,从孤立个体到协作共建。理想的信息生态应如健康的森林——多样、开放、可循环、具韧性,既支撑理性公共讨论,也促进个体的终身学习与社会的可持续发展。 展开更多
关键词 信息茧房 信息蜂房 信息生态
原文传递
高校图书馆信息文化培育指南针报告
8
作者 陈建龙 崔波 +4 位作者 邵燕 刘宇初 及桐 张璐 王波 《大学图书馆学报》 北大核心 2026年第1期48-59,共12页
报告采用问卷调查法对全国第二轮“双一流”建设高校图书馆的信息文化培育情况开展调研,总结当前高校图书馆在信息文化培育方面的认知基础、实践经验及主要成效,分析研判未来发展的主要趋势,为高校图书馆推进信息文化培育建设提供方向... 报告采用问卷调查法对全国第二轮“双一流”建设高校图书馆的信息文化培育情况开展调研,总结当前高校图书馆在信息文化培育方面的认知基础、实践经验及主要成效,分析研判未来发展的主要趋势,为高校图书馆推进信息文化培育建设提供方向指引。主要趋势包括:(1)信息文化培育是高校图书馆现代化建设的核心战略,成为驱动图书馆内涵式发展、实现文化引领与价值重塑的关键路径;(2)构建权责清晰与保障有力的治理制度体系,推动信息文化培育从理念倡导迈向制度护航;(3)迈向深度组织与智慧集成的学科知识体系,实现从文献整合到知识赋能的跃迁;(4)培育开放协作与深度链接的多方信任体系,推动从服务协同到价值共创的转型;(5)塑造知行合一与创新涌现的思想观念体系,实现从价值共识到文化自信的升华。 展开更多
关键词 高校图书馆 信息文化 文化育人 信息素质教育 内涵式发展 现代化
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短视频视听感官陷阱:虚假信息采纳意愿的影响机制
9
作者 张志霞 李洁 +1 位作者 董婳婳 张新生 《情报杂志》 北大核心 2026年第1期161-167,共7页
[目的]短视频多模态传播特性加剧了虚假信息对用户认知的隐性操控风险。为破解“感官陷阱”的作用黑箱,探究虚假短视频的视听特征对用户信息采纳意愿的影响机制,以期为相关机构和平台进行虚假信息治理提供理论依据。[方法]基于SOR理论框... [目的]短视频多模态传播特性加剧了虚假信息对用户认知的隐性操控风险。为破解“感官陷阱”的作用黑箱,探究虚假短视频的视听特征对用户信息采纳意愿的影响机制,以期为相关机构和平台进行虚假信息治理提供理论依据。[方法]基于SOR理论框架,构建“视听特征-情绪反应-行为决策”链式传导模型。以抖音平台723个虚假短视频为研究样本,采用计算机视觉技术量化视频色彩属性,运用音频挖掘技术解析声学特征,结合SnowNLP实现评论情感分析。通过多元回归分析与Bootstrap法检验视听特征对用户信息采纳意愿的直接效应及情绪中介效应。[结果/结论]视觉特征与听觉特征对虚假信息采纳意愿的影响存在非对称性。视觉特征中,暖色率正向显著驱动虚假信息采纳意愿,饱和度与明亮度呈负向抑制;听觉特征中,人声响度与音乐节奏影响均显著降低虚假信息采纳意愿。用户情绪在视觉特征与信息采纳意愿间存在中介效应,但对听觉特征的传导路径影响不显著。 展开更多
关键词 短视频 虚假信息 视听特征 信息采纳意愿 用户情绪
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基于大模型的智能信息分析工作模式研究
10
作者 卢小宾 张周文韬 霍朝光 《情报学报》 北大核心 2026年第1期1-18,共18页
在新一轮科技革命与产业变革浪潮中,大模型作为数智时代新的基础设施,正深刻重塑信息、知识生产与价值创造的逻辑。信息分析作为信息资源管理下对技术和方法格外倚重的一个二级学科,迫切需要在新的技术基础上革新工作模式。本文在梳理... 在新一轮科技革命与产业变革浪潮中,大模型作为数智时代新的基础设施,正深刻重塑信息、知识生产与价值创造的逻辑。信息分析作为信息资源管理下对技术和方法格外倚重的一个二级学科,迫切需要在新的技术基础上革新工作模式。本文在梳理大模型机理及发展现状的基础上,系统分析了大模型对现有信息分析工作模式的重大影响,强调大模型视域下智能信息分析流程的转变,构建了基于大模型提示词工程、大模型微调、大模型继续预训练和大模型领域预训练增强四种智能信息分析工作模式,阐述了各模式的运行机理、适用的信息分析任务场景,以及具体的智能信息分析技术路线。作为首篇关于大模型驱动智能信息分析的理论研究,本文革新了传统的信息分析方法论体系,打造了新的基于大模型的四种智能信息分析工作模式,为我国信息分析、情报分析以及管理决策等提供了新的方法论。 展开更多
关键词 智能信息分析 信息分析工作模式 信息分析方法 大模型 管理决策
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AIGC环境下信息污染的多维成因与治理策略研究
11
作者 储节旺 樊鑫鑫 《情报理论与实践》 北大核心 2026年第2期38-46,共9页
[目的/意义]随着GAI技术的迅猛发展,信息生产与传播范式发生了结构性变革,信息污染问题随之凸显,主要表现为低质量内容的泛滥、虚假幻觉信息的持续传播等,严重危害信息生态环境,文章旨在揭示AIGC环境下信息污染的多维成因,并提出对应治... [目的/意义]随着GAI技术的迅猛发展,信息生产与传播范式发生了结构性变革,信息污染问题随之凸显,主要表现为低质量内容的泛滥、虚假幻觉信息的持续传播等,严重危害信息生态环境,文章旨在揭示AIGC环境下信息污染的多维成因,并提出对应治理路径。[方法/过程]提出系统性治理框架,以信息污染的底层逻辑为切入点,深入探究AIGC环境下信息污染的多维成因,并构建数据层—模型层—传播层三阶污染链框架,系统剖析信息污染的生成逻辑与扩散路径。重点探讨数据筛选困境、大模型幻觉、用户认知偏差等核心问题。[结果/结论]提出对应的治理框架:通过训练数据净化与标准重构优化源头质量,依托算法修正与哨兵监督抑制模型幻觉,建立多模态检测机制、开展AI信息素养教育阻断污染传播。最后预想AIGC信息污染问题的发展方向,呼吁治理问题亟待解决。 展开更多
关键词 人工智能生成内容 信息污染 模型幻觉 信息污染成因 生成式人工智能
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BIM在城市深大基坑信息化施工中的应用研究
12
作者 孟凡丽 徐嘉懿 《浙江工业大学学报》 北大核心 2026年第1期54-60,共7页
为深化BIM技术在城市深大基坑信息化施工中的应用,促使BIM技术从理论研究走向实际施工,成为深大基坑施工的实用工具。在分析城市深大基坑现存施工问题的基础上,从3个关键层面构建城市深大基坑信息化施工体系。首先,利用“EBS-WBS”对深... 为深化BIM技术在城市深大基坑信息化施工中的应用,促使BIM技术从理论研究走向实际施工,成为深大基坑施工的实用工具。在分析城市深大基坑现存施工问题的基础上,从3个关键层面构建城市深大基坑信息化施工体系。首先,利用“EBS-WBS”对深大基坑工程进行工程要素结构分解,明确子项建模要素,并提出标准化编码体系,高效提取信息;其次,总结当前主流基坑建模软件优劣势,从内支撑、精度以及宣传效果3个维度建立软件选择立方,旨在为一线人员提供指导建议,提高建模效率;最后,结合BIM5D与IOT技术实现信息的集成应用、动态控制与实时监测。经杭州某深大基坑专项工程验证,该体系缩短工期21 d,减少成本60余万元,辅助技术人员处理安全报警152起,应用效果客观,具备工程参考价值。 展开更多
关键词 深大基坑 BIM技术 信息化施工 动态控制 基坑监测
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基于Informer-SAO-LSTM的刀具磨损预测
13
作者 李昂 马俊燕 唐源斌 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第1期151-155,161,共6页
在产品加工过程中,准确预测刀具的磨损值既能避免过早更换造成的成本浪费,又可防止过度磨损影响加工精度,从而最大化发挥刀具寿命的价值。为了解决这个问题,提出了一种基于Informer、SAO与LSTM结合的深度学习网络模型,用于刀具磨损预测... 在产品加工过程中,准确预测刀具的磨损值既能避免过早更换造成的成本浪费,又可防止过度磨损影响加工精度,从而最大化发挥刀具寿命的价值。为了解决这个问题,提出了一种基于Informer、SAO与LSTM结合的深度学习网络模型,用于刀具磨损预测。Informer具有高效的编码器结构和稀疏自注意力机制,而LSTM网络具有较强的时间序列建模能力,通过SAO算法对超参数的调整,可以更准确高效地捕捉刀具磨损过程中长期的依赖关系,从而提取更有效的特征,提升了模型在处理长序列数据时的效率和准确性。使用PHM2010数据集进行对比实验,实验结果表明所提出的Informer-SAO-LSTM模型在MAE、RMSE等多项指标上均表现出色,最后设计了实验进行验证,进一步说明了所提出的方法比对比模型的预测准确率更高,泛化能力更好。 展开更多
关键词 LSTM INFORMER SAO 刀具磨损 深度学习 时间序列预测
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食品标签信息对营养强化型农产品购买意愿的影响
14
作者 李婷婷 陈静玉 《粮油食品科技》 北大核心 2026年第1期241-252,共12页
营养强化农产品不仅是农业技术创新,更是全球健康治理与粮食系统转型的重要路径,其规模化应用对实现“零饥饿”与健康公平目标具有战略意义。本文将食品标签信息划分为食品标签标示内容、健康选择标签、参考摄入量标签、交通灯标签和健... 营养强化农产品不仅是农业技术创新,更是全球健康治理与粮食系统转型的重要路径,其规模化应用对实现“零饥饿”与健康公平目标具有战略意义。本文将食品标签信息划分为食品标签标示内容、健康选择标签、参考摄入量标签、交通灯标签和健康星级评分标签五个维度,借助结构方程模型(SEM)探讨食品标签信息对营养强化型农产品购买意愿的影响,主要结论有:食品标签信息的各个子维度有显著正向影响;感知价值的不同维度功能价值、情感价值、社会价值对购买意愿有显著影响,其中功能价值影响最大;产品知识和营养信息素养在食品标签信息与感知价值之间起调节作用。综上,提出优化营养强化型农产品标签设计、强化健康与营养信息的科普宣传、差异化市场定位与精准营销策略等建议。 展开更多
关键词 食品标签信息 营养信息素养 感知价值 营养强化型农产品
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个人信息侵权损害赔偿酌定规则的反思与重构
15
作者 李喜莲 《政治与法律》 北大核心 2026年第1期117-130,共14页
在个人信息侵权纠纷中,酌定损害赔偿已成为法院裁判的主要路径。然而,我国实践中法院适用这一规则仍面临着损害范围窄、酌定尺度不一和酌定说理不清等难题。这主要是由于,传统侵权法中的损害填平原则与新型数字权益保护需求之间存在张力... 在个人信息侵权纠纷中,酌定损害赔偿已成为法院裁判的主要路径。然而,我国实践中法院适用这一规则仍面临着损害范围窄、酌定尺度不一和酌定说理不清等难题。这主要是由于,传统侵权法中的损害填平原则与新型数字权益保护需求之间存在张力,非物质损害难以纳入酌定赔偿的范围;《民法典》与《个人信息保护法》在个人信息保护上存在竞合,法院尚未形成清晰的法律适用顺位,在缺乏具体酌定规则的背景下,裁判过程常面临价值排序与利益平衡的双重考验;加之酌定赔偿尚无适配的程序规则,其在程序法上的行为性质尚不明晰。要破解这些难题,需从实体与程序协同改革切入。在实体法层面,应在厘清个人信息权属的基础上,将实质性风险损害纳入法院酌定赔偿的范围;针对不同类型的个人信息和不同侵权行为,可以建构分类分层的动态酌定赔偿标准,使法院酌定有法可依。在程序法层面,应强化信息主体的初步证据提出义务,在降低证明标准的同时保持必要的证明责任约束,并强化法院对酌定赔偿的说理义务。 展开更多
关键词 个人信息 酌定赔偿 个人信息权益 初步证据
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融合深度学习网络的地下储气库微震时序智能预测模型及其应用
16
作者 刘新涛 曹晓辉 +2 位作者 杜睿山 孟令东 马速超 《现代地质》 北大核心 2026年第1期275-286,共12页
地下储气库动态安全运行离不开对注采扰动引起微震活动的准确预测。针对微震时序中存在的强非线性耦合、外部注采扰动的滞后效应以及多尺度演化模式难以精确建模的问题,本研究提出了一种融合扩展型长短期记忆网络(xLSTM)与Informer结构... 地下储气库动态安全运行离不开对注采扰动引起微震活动的准确预测。针对微震时序中存在的强非线性耦合、外部注采扰动的滞后效应以及多尺度演化模式难以精确建模的问题,本研究提出了一种融合扩展型长短期记忆网络(xLSTM)与Informer结构的微震时序预测模型。在数据处理环节,构建了包含注采速率、井口压力、温度等多源工程参数的特征集,并采用皮尔逊相关系数与互信息方法筛选关键驱动特征,以增强输入的代表性;在模型设计上,引入xLSTM以强化短期动态扰动与时滞响应的建模能力,同时采用Informer的稀疏自注意力机制与层次化蒸馏编码结构,实现对长周期依赖与全局演化趋势的高效捕捉。实验结果表明,所提方法在微震事件频次与能量预测任务中,平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)均显著优于对比模型。此外将该模型应用于同区块不同储气库的注采条件下,数据验证表明,其在复杂工况下能够准确预测微震事件频次和能量的演化趋势。 展开更多
关键词 xLSTM网络 Informer网络 时序预测 注意力机制 深度学习 地下储气库
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企业信息化投入能够缓解代理冲突吗?——来自中国A股上市公司的经验证据
17
作者 柏培文 马涵江 林明伟 《厦门大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2026年第1期40-53,共14页
在工业化4.0的智能化时代中,新型信息技术与传统产业持续深度融合,对实体企业的生产经营、组织形态等各个方面产生了重要影响。基于2010—2023年我国A股上市公司数据,考察了信息化投入能否缓解企业代理冲突问题。研究结果表明:企业信息... 在工业化4.0的智能化时代中,新型信息技术与传统产业持续深度融合,对实体企业的生产经营、组织形态等各个方面产生了重要影响。基于2010—2023年我国A股上市公司数据,考察了信息化投入能否缓解企业代理冲突问题。研究结果表明:企业信息化投入有助于降低企业代理成本,并在具有不同规模、产权性质、管理层特征及外部机构投资者参与度的企业中呈现差异化影响。机制检验发现,信息化投入通过改善企业信息透明度和内部控制质量,抑制真实盈余管理行为降低代理成本。 展开更多
关键词 信息化投入 代理成本 委托代理冲突 内部控制质量 信息透明度
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国产ARM架构在计算机组成中的教学研究
18
作者 王龙翔 董小社 +4 位作者 张兴军 陈衡 王今雨 张利平 安健 《实验室科学》 2026年第1期178-182,188,共6页
在信息技术与创新领域蓬勃发展的今天,国产处理器的发展日益引人关注。探讨在这一背景下,基于国产处理器的计算机组成实验教学的改革与研究。通过分析当前国产处理器技术的发展趋势和应用现状,结合教学实践经验,提出了一套基于国产处理... 在信息技术与创新领域蓬勃发展的今天,国产处理器的发展日益引人关注。探讨在这一背景下,基于国产处理器的计算机组成实验教学的改革与研究。通过分析当前国产处理器技术的发展趋势和应用现状,结合教学实践经验,提出了一套基于国产处理器的计算机组成实验教学方案。充分考虑了国产处理器的特点和性能,设计了一系列符合教学目标和内容要求的实验项目,旨在培养学生的计算机组成理论知识和实践操作能力。同时,针对传统教学中五级流水线教学难度大,学生难以理解的问题,通过引入基于GEM5的实验项目,使学生能够更加直观理解五级流水线原理。本研究在教学实践中取得了良好效果,得到了学生的高度好评。未来,将进一步完善教学方案,推动国产处理器在计算机教育领域的应用与推广,为培养更多高素质信息技术人才做出贡献。 展开更多
关键词 信息技术应用创新产业 国产处理器 国产信息系统 计算机组成 实验教学
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基于改进Informed-RRT^(*)算法的无人机三维路径规划
19
作者 张森 庞岩 周福亮 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第2期660-668,共9页
为满足无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的三维路径规划需求,针对基于启发信息的快速扩展随机树(informed rapidly-exploring random tree,Informed-RRT^(*))算法初始可行路径较长、优化效率低的问题,本文采用动态人工势场来引导树... 为满足无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的三维路径规划需求,针对基于启发信息的快速扩展随机树(informed rapidly-exploring random tree,Informed-RRT^(*))算法初始可行路径较长、优化效率低的问题,本文采用动态人工势场来引导树的生长,降低初始路径的长度;将采样区域限制在分层椭球中,根据障碍物疏密调整采样概率;使用前馈神经网络和遗传算法优化重连区域半径,以降低运行时间。仿真结果显示,在障碍物稀疏和密集环境中,改进算法得到的路径质量相较于Informed-RRT^(*)算法以及A^(*)算法更优,验证了本文算法在无人机三维路径规划中的实用性。 展开更多
关键词 路径规划 无人机 Informed-RRT^(*) 动态人工势场
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融合文本和结构信息的知识图谱补全
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作者 臧洁 任赛赛 +3 位作者 卢睿 卢珊 刘濛濛 王昊 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第2期574-583,共10页
知识图谱补全旨在根据现有信息和外部数据推断知识图谱中缺失和错误的内容,构建更加完整和准确的知识图谱。现有的知识图谱补全方法或者只利用知识图谱的结构信息,但是忽略了上下文信息;或者只获得了丰富的上下文信息,但是结构信息没有... 知识图谱补全旨在根据现有信息和外部数据推断知识图谱中缺失和错误的内容,构建更加完整和准确的知识图谱。现有的知识图谱补全方法或者只利用知识图谱的结构信息,但是忽略了上下文信息;或者只获得了丰富的上下文信息,但是结构信息没有得到很好的利用。当前的研究较少考虑融合上下文信息和结构信息提升模型的性能。针对上述问题,提出一种融合文本和结构信息的知识图谱补全模型。设计有偏置的随机游走算法,通过动态采样中心实体的多条图路径,构建中心实体的子图以获取更丰富的拓扑信息。为了增强实体和关系间的交互,使用预训练模型融合实体描述和子图并将其转化为文本序列,同时,设计关系感知编码器和尾实体编码器,以获取更多的上下文信息,并引入均值池化和残差多层感知机得到关系感知向量和尾实体向量。设计高效的负采样策略增强对比学习效果,并在训练过程中引入对比学习提升模型补全的效果。在三个公开基准数据集上进行了实验,实验结果表明,在数据集WN18RR上,hits@10比模型StAR提高了8.0个百分点,比PReSA提高了2.9个百分点;在数据集FB15k-237上,hits@10比模型StAR提高了7.1个百分点,比PReSA提高了4.1个百分点。结果表明,与现有的知识图谱补全模型相比,该模型能有效融合知识图谱的上下文信息和结构信息,充分证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱补全 上下文信息 结构信息 预训练语言模型 对比学习
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