摘要: 精准的风险辨识和分析是保障地铁运营安全的基础，是提升运营安全的有效途径之一。以客室车门开关门系统为研究对象，构建一种结合系统理论过程分析(system theoretic process analysis， STPA)和决策实验室分析法与解释结构模型(DEMATEL-ISM)的风险分析模型，完成对风险因素的系统化辨识与重要性分析，并识别可能引发系统级危险的风险传递路径，据此给出风险预防建议。结果表明，电子门控器(electronic door control unit, EDCU)核心处理器故障、EDCU内部电源模块损伤为关键原因因素；丝杆、电机及螺母组件运行异常，司机操作不当等为关键结果因素，这些因素均涉及多条可能引发系统级危险的风险传递路径，应予以重点关注。
摘要: 智驾系统测试系统是智驾研究的重点，其中用于回注的感知层传感器信号必须可靠有效。针对单一误差指标进行横向对比的客观性不足，提出一种基于裕度与不确定度量化(quantification of margins and uncertainties, QMU)的传感器信号回注可靠性评估方法。基于QMU核心原理，首先结合评价阈值建立可靠性评估通路。其次，对数据回注系统传感器提出一套基于序关系法(G1法)和不确定性比例因子的综合模糊评价体系与评价流程，并据此得出测试结果。最后在仿真软件中搭建测试场景，对域控制器接收到的毫米波雷达与激光雷达的回注信号进行评估。结果表明：实测数据中，激光雷达最大高程误差、XY向平面误差、X向平面误差、Y向平面误差特性值分别为2.89、0.45、1.063、0.65，综合评价结果为2.82，毫米波雷达的测距、测角、测速特性值为2.1429、1.5306、1.1705。本研究所提方法的综合评价结果为1.467，实现了对传感器回注系统的深度评估和客观量化。
摘要: 针对亚马逊跨境电商在常识知识生成与服务系统（common sense knowledge generation and serving system, COSMO）智能算法迭代下，传统营销理论适配不足、绩效传导机制不清晰等问题，基于信息处理、关系营销与算法赋能理论，以亚马逊美国站跨境电商企业为样本，采用实证方法检验其绩效提升传导路径。结果表明：内容营销投入与品牌关系建设显著正向影响自然流量、新品销售速度及长期销售绩效；自然流量与新品销售速度发挥链式中介作用，客户生命周期价值承担关键中介作用；COSMO算法对核心传导路径具有显著正向调节效应。研究揭示，COSMO算法重塑平台流量分配逻辑，关系导向的内容品牌运营是长效增长核心路径，客户生命周期价值是绩效转化关键中介。研究结果为COSMO算法下跨境电商营销提升机制提供了新思路，为企业智能运营与可持续增长提供了理论与实践参考。
摘要: “黑灯工厂”作为未来制造业的关键转型方向，代表了智能制造技术在实际应用中的高级融合与具体展现。对“黑灯工厂”及其智能制造技术的研究动态与发展趋势进行全面分析。通过检索Web of Science核心合集数据库收集1977—2024年“黑灯工厂”相关文献，利用CiteSpace软件对文献样本的时空分布、关键词共现、聚类等多维度知识图谱进行可视化分析。通过对国内“黑灯工厂”案例的关键技术进行剖析，总结工业领域“黑灯工厂”的建设路线，并构建系统架构。探讨“黑灯工厂”建设过程中的关键技术应用，包括机器人技术、系统集成技术、柔性与网络化协同技术、人工智能及其智能算法等，研究得出，上述技术在实际建设中的落地需协同推进工艺数字化、管理精益化、标准体系化与装备智能化，最后进行了总结与展望。
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