基于注意力神经网络的燃料电池寿命衰减预测

发展氢燃料电池是实现低碳经济的重要途径，然而主流的质子交换膜燃料电池(PEMFC)的安全性、高成本和耐久性制约了其商业化发展，PEMFC的有效寿命预测可望提高其可靠性、可维护性及降低总使用成本，已成为燃料电池行业和学界共同关注的重要问题。PEMFC因其复杂的物理化学过程、环境条件和工况，以及数据存在噪音、高度非线性关系，为寿命预测带来巨大挑战。现有模型驱动的预测方法过于复杂而不实用，而数据驱动的统计分析方法、传统机器学习方法，受制于信息丢失风险和有限拟合能力，预测精度还有待提升。深度学习因其强大的非线性拟合能力和灵活的建模方式，成为该领域主流方法。然而常用的循环神经网络在长序列上的全局学习能力不足，而Transformer模型受制于有限样本量而易于过拟合。因此，本文结合长短期记忆神经网络(LSTM)、1维卷积神经网络(1D-CNN)等方法的特点和局限性，提出了一种新型的复合深度神经网络AACNN-LSTM(attention after CNN-LSTM)。该方法借助1D-CNN进行平滑和滤波，通过LSTM层进行多维向量间的时序关系学习，最后引入注意力机制(Attention)模块，从...     

小农与扶贫问题

小农经济作为中国农民传统的谋生方式，在结构性及制度性因素的作用下已经解体，现代农业对小农构成明显的市场排斥。在贫困地区，较为普遍地存在小农与贫困户交集的现象。通过施行普惠小农的农业政策，可以降低扶贫成本，提高扶贫精准度。     

大数据思维的方法论意义与审美认识的转向——以美本质追问的困惑为例

近十几年来，美本质问题再次成为学界争论的焦点，肯定说与否定说长期相持，难分高下。不过，随着大数据广泛地介入社会生活的各个方面，它所引起的思维变革为美学研究提供了重要的借鉴作用和方法论意义：一是重视个体审美的真实感受性而不是类的普遍性；二是重视审美感受的混杂性而不是精确性；三是重视审美的相关性而不是逻辑因果性。基于上述三方面的思考以及个人审美把握能力的实际情况，现代美学应当悬置美本质这个类似审美中的“物自体”。     

治理网络与民主相容抑或相悖？

面对日益复杂化、碎片化以及动态化的社会,治理网络在很大程度上能够有效解决由之带来的各种"棘手问题"。从这一方面来说,治理网络是一个能够带来良好治理效能的工具。然而,从另一方面来说,治理网络却与自由民主相抵牾。尽管治理网络与自由民主不相匹配,但它却能与各种后自由民主相辅相成,换言之,从后自由民主的视角来看,治理网络能有效促进民主。当然,治理网络也存在一些问题,要解决这些问题需要发挥作为"元治理"主体的国家的作用。     

从三代之礼到万国公法：试析郭嵩焘接受国际法的心路历程

本文试图沟通晚清首任驻外公使郭嵩焘的传统学术著作和他出使前后的日记、奏稿及书信,以探讨其对外交涉的依据。郭氏诠释儒家经典时指出,"三代宾客之礼"包含对外交涉的真理。出使前后通过阅读《万国公法》等国际法译著,并与"万国公法讨论会"交往,他才意识到近代外交应以"万国公法"为依据。然而,郭氏接受"公法",并不意味着放弃"三代之礼",恰恰相反,他是将"公法"当成"三代之礼"精神在当代的体现而加以推崇。