人口老龄化对消费品进口的影响研究——基于社会保障的视角

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在现实生活中,存在许多目标函数没有显式的数学表达式,不能使用数值仿真或物理实验,只能使用平时收集的数据评估候选解质量的离线数据驱动优化问题,如高炉优化问题等。研究如何有效地求解离线数据驱动优化问题具有重要的现实意义。离线数据驱动进化算法利用历史数据训练代理模型模拟目标函数,以此替代进化算法迭代过程中的真实适应度评估,使得传统的进化算法能够求解离线数据驱动优化问题。目前,离线数据驱动进化算法在代理模
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锂电池由于能量密度高、使用寿命长而被广泛用于各种储能系统中。电池荷电状态(State of Charge,SOC)表示电池剩余可用容量占总容量的百分比,是电池能量管理的重要依据。电池SOC通常依赖电池模型进行估计,而电池模型参数会随着负载、温度等发生变化。为准确地估计SOC,需要进行电池模型参数和SOC的联合估计。由于在线数据随工况难以保证持续激励条件,基于传统的指数遗忘递推最小二乘的联合估计算法
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随着物联网等资源受限的场景日益增多,研究适用于资源受限环境下的轻量级流密码算法越来越重要。混沌内在固有密码学意义下的很多优秀性质并且实现简单,很适合用于轻量级流密码算法设计中。相比于高维混沌系统,低维混沌系统结构更加简单,但存在动力学复杂度低、安全性不足的问题。因此,提高低维混沌系统的安全强度,进而设计基于低维混沌映射的轻量级混沌流密码算法具有重要意义。鉴于时滞会使一维混沌系统具有复杂的相空间结构
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近年来,气候挑战使节能减排成为全球各界关注的热点问题,而既有建筑节能改造是其中重要的组成部分。为了响应国家节能减排的号召,本研究着眼于提高不确定条件下既有建筑能源系统的能源效率和节能改造项目的经济收益,以及优化资源配置的目标,将不确定条件下的节能改造规划视为一个复杂系统优化问题,研究相应的不确定参数分析方法、不确定优化建模方法,和模型求解方法。本文围绕节能改造中的不确定问题,展开以下研究:在补丁学
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人工智能热潮为日常生活带来了极大便利,但深度神经网络的脆弱性和易攻击性也对使用者构成了巨大威胁。对抗样本是指在原始数据中添加微小扰动以欺骗智能模型的技术,是人工智能安全的重要内容。虽然这一概念起源于图像领域,但近年自然语言处理领域同样面临着极为严峻的安全挑战,因此,在文本领域如何抵御对抗攻击和提升神经网络模型的鲁棒性成为了当下研究者们亟需解决的问题。本文从英文领域的对抗攻击和防御任务进行研究,主要
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