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中国微短剧海外传播的生态竞争优势与进化策略: 2025年; 作为一种新兴网络文艺形式,微短剧具有制作成本低、内容轻量化、传播分众化等特点。凭借其独特形式,微短剧强势攻入海外市场,成功跨越地域与文化界限,成为一种能够在国际市场中自由流通的媒介产品。从生态系统角度入手分析中国微短剧的海外传播态势可见,微短剧的海外竞争优势来源于人性化进化逻辑、出海网文提供的海外传播生态资源、横竖屏互补构建的生态群落优势以及海外社交媒体连接用户构筑活跃受众生态等几个方面。但微短剧海外生态的发展仍面临挑战,需从强化内容供给、夯实微短剧国际传播生态位竞争力,以平台生态系统思维推动内容共创、实现内容的商业增值,数智技术赋能微短剧国际传播生态进化三方面优化竞争策略。; 严怡宁; 关键词：进化策略

一种基于参数自进化策略的多视角3D目标检测方法: 本发明属于3D目标检测技术领域，具体公开了一种基于参数自进化策略的多视角3D目标检测方法，包括以下步骤：获取车载环视的多视角图像，并将多视角图像的RGB通道进行归一化处理，得到预处理后的图像；构建基于解耦位置嵌入和内容嵌...; 张艳宁王鹏席玉玲

基于非线性核函数与进化策略的地震响应样本扩充方法: 本发明公开了基于非线性核函数与进化策略的地震响应样本扩充方法，通过建立并采样建筑地震响应数据的多维正态分布模型，实现小样本数据的扩充，引入非线性核函数来计算数据集中特征间的非线性相关度，使分布模型更准确地捕捉数据的复杂特...; 熊峰苏培阳吕洋

一种基于自适应协方差矩阵进化策略的边缘云协同任务卸载方法: 一种基于自适应协方差矩阵进化策略的边缘云协同任务卸载方法，属于物联网领域，针对社区智能终端的MEC计算卸载场景，本发明将计算卸载模型建模为一个端‑MEC‑云架构的三层计算卸载模型。解决了现有技术中仅靠边缘服务器的计算能力...; 张德干孙桂祥张捷张婷杨鹏赵洪祥高星江

采用门控循环单元与深度进化策略的股票指数量化模型: 2025年; 为了提高股票价指数预测的准确性、增强统计建模性能优化与股票指数特征相依的交易策略效果,提出一种将指数预测与量化交易策略有效结合的门控循环单元深度进化量化模型(GRU-DES)。首先,建立循环神经网络(RNN)、长短时记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)预测模型,分别对上海证券交易所(上证)超大盘股票指数、上证中盘股票指数和上证小盘股票指数进行预测;接着采用所提出的深度进化量化模型(DES)对三大股票指数的预测值与真实值进行回测研究,通过比较预测结果与真实结果在同一策略下的各项回测指标和交易细节等特性确定最优网络结构和策略参数,进而优化深度进化策略;最后根据优化后的策略提出了GRU-DES模型,并再次对三大股票指数进行样本外数据回测来验证模型有效性。实证回测结果表明:所提出的GRU-DES模型在各量化回测指标上较LSTM-DES模型与RNN-DES模型的预测精度均高出14%以上,有效解决了统计预测指标的随机性和过拟合的问题;根据2016年至2024年7年间数据回测,所提出的GRU-DES模型比强化学习模型在各回测指标中均展现了稳定性和有效性。; 任晓萍陈志平; 关键词：股票指数收益率

一种大规模异构种群进化策略演进训练方法: 本发明涉及一种大规模异构种群进化策略演进训练方法，属于智能博弈领域。该方法构建主训练种群与其他所有从训练种群之间的映射函数关系，通过主训练种群的训练激励从训练种群的反馈，形成一主多从的训练模式，通过不断的迭代进化，择优选...; 李晟嘉郑本昌黄虎李君王佳林吴志壕李丝然董启超果昊涵刘峰杨尚霖邵子航徐明钊祝兴晟王天棋

设计企业工程总承包业务发展路径与进化策略: 2024年; 2023年,工程勘察设计行业工程总承包营收为45345亿元,虽然依旧保持着在行业整体营收中的主力地位,但增速从上年的14.5%回落至0.6%,从侧面反映出行业企业发展工程总承包业务开始进入低速发展、高质量发展阶段,过去部分设计企业简单依靠工程总承包扩大业务规模体量的做法也逐步行不通了。; 赵月松; 关键词：工程总承包工程勘察设计行业进化策略

一种基于进化策略的单阶段SCMA码本优化方法: 本发明提供一种基于进化策略的单阶段SCMA码本优化方法，包括如下步骤：S1：根据SCMA系统各参数建立单阶段码本模型，基于码本模型获取待优化码本信息；S2：根据迭代次数与变异概率，依次对种群中每一个体待优化参数进行高斯复...; 杨竣翔王逸飞罗衍帝万威曾媛

基于自引导进化策略的高效自动化数据增强算法被引量：1: 2024年; 深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反复尝试,费时费力.近年来,自动化数据增强通过机器自动设计数据增强策略,已引起了学界和业界的广泛关注.为了解决现有自动化数据增强算法尚无法在预测准确率和搜索效率之间取得良好平衡的问题,提出一种基于自引导进化策略的自动化数据增强算法SGES AA.首先,设计一种有效的数据增强策略连续化向量表示方法,并将自动化数据增强问题转换为连续化策略向量的搜索问题.其次,提出一种基于自引导进化策略的策略向量搜索方法,通过引入历史估计梯度信息指导探索点的采样与更新,在能够有效避免陷入局部最优解的同时,可提升搜索过程的收敛速度.在图像、文本以及语音数据集上的大量实验结果表明,所提算法在不显著增加搜索耗时的情况下,预测准确率优于或者匹配目前最优的自动化数据增强方法.; 朱光辉陈文忠朱振南袁春风黄宜华

一种用于多技能资源受限项目调度的进化策略方法: 本发明公开了一种用于多技能资源受限项目调度的进化策略算法，包括设置算法参数及初始化变量、初始化种群、对种群中的个体执行变异操作、评估种群适应度、更新帕累托种群、选择下一代的父代种群、判断是否满足迭代的终止条件，若满足条件...; 熊体凡田源刘振元高鑫浩吴航

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