DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 线性非高斯无环模型(LINGAM) PC算法通常是基于条件独立性来搜索因果模式，而LiNGAM算法则是基于函数组成发现因果方向。LiNGAM的识别依赖于独立成分分析(ICA)。对于高斯变量，ICA不能找到正确的混合矩阵，因为许多不同的混合矩阵产生完全相同的高斯联合密度。ICA仅适用于非高斯数据。如果数据是非高斯的，本文可以利用变量的高阶统计量来获得更强的识别结果。 3.1. 基于独立成分分析(ICA)的LINGAM 中心极限定理(CLT)指出，任何独立源信号的混合通常具有比任何构成的原始变量更接近正态分布的分布 [ 5 ]。假设本文观察混合变量的独立信号 S = ( S 1 ， ⋯ ， S n ) ，本文有 X = A s (2) 其中s是相互独立的分量。根据CLT，任意一个s都比混合变量x更加的非高斯，本文可以把独立分量写成混合变量的逆矩阵形式。ICA的目标是找到“分离矩阵”W，其中W使统计独立分量的非高斯性之和最大化。 S ˜ = W ˜ X and W ˜ = A − 1 (3) 3.2. 线性非高斯无环模型(LiNGAM) Shimizu，Hoyer等人开发了LiNGAM，基于独立分布非高斯扰动的假设，实现了对非高斯分布变量 X = ( X 1 ， X 2 ， ⋯ ， X n ) 的搜索策略。假设向量之间存在因果关系，可以用如下结构方程模型表示： x i = ∑ k ( j ) < k ( i ) b i j x j + e i (4) 其中k(i)表示x i 的因果顺序，并且 X i 是 X j 的直接原因。扰动项e是相互独立的非高斯分布，且方差非零。如果每个变量都有一个零均值，本文就得到以下方程组： e = ( I − B ) X = B ˜ X (5) B ˜ = I ˜ − W ˜ (6) ( I − B ) X = e ⇒ X = ( I − B ) − 1 e = A e (7) PC发现算法伪代码如下所示。
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user: 4. 结构向量自回归模型(SVAR) 上述讨论没有提到变量之间的时间顺序及其可能的复杂性。一般来说，这类问题是通过使用向量自回归来解决的。由于Sims (1980)提出的向量自回归模型(VAR模型)不能提供足够的信息来研究同一时期经济变量之间的因果影响。所以本文使用改良的结构向量自回归模型(SVAR)。 假设t时刻有n个相关变量，定义SVAR模型为 X t = B 0 X t + B 1 X t − 1 + ⋯ + B p X t − p + e t (8) 其中p为使用滞后时间的个数，B 0 为瞬时效应，反映变量在同一时间的因果顺序。由SVAR模型导出简化后的VAR模型为： X t = ∑ i = 1 p ( I − B 0 ) − 1 B i X t − i + ( I − B 0 ) − 1 e t = ∑ i = 1 p M i X t − i + ( I − B 0 ) − 1 e t (9) u ^ t = ( I − B 0 ) − 1 e t (10) ( I − B 0 ) u ^ t = e t ⇒ u ^ t = B 0 u ^ t + e t (11) 本文使用图模型在SVAR识别中的寻找 B 0 (10)中的矩阵。在使用PC算法时，本文从测试 u ^ 之间的条件独立性关系开始。如果误差项是非正态分布的，则用LiNGAM算法求出矩阵。
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user: 5. 数据与试验结果 5.1. 数据描述 本文使用中国某大型零售超市的商品扫描数据Data.A，该超市是该地区最大的连锁超市之一。数据来自调研的五年期间的88个商店。Data.A将产品按16个区域分为4个价格等级进行定价：促销价格、便宜、中等、高价位。Data.A数据库是一个不平衡的面板数据，有些商店的数据存在大量缺失值。其中1号、15号店、21号店。有本文所调查产品上好佳薯片和乐事薯片的完整销售数据，因此使用这两个店的数据作为实证数据。 本文将本文的案例视为两个制造商(上好佳食品、乐事公司)与一个零售商的交互，因为这些商店属于同一零售链，通过对比两种商品能够更好的说明定价权的问题。本文假定两家制造商为每家商店预先设定了批发价。为了找到定价关系，本文使用其中最核心的三个边变量：零售价格(Pr)、制造商价格(Pm)和销量量(Q)。 5.2. 实证结果 LiNGAM算法的剪枝策略采用bootstrapping的一个简化版本。首先，将数据分成m个大小相等的组，然后在每组上运行LiNGAM算法，为每组生成一个B估计矩阵，然后求的平均值，并计算其标准差。 本文首先估计了一个简化的VAR模型(8)，然后分析了方程上的估计残差。本文使用Schwarz信息准则(SIC)来选择最优时滞。本文直接使用1号15号21号店的原始数据，而不是使用残差数据，因为这些数据没有滞后效应。在实证检验上，几乎所有的变量序列都使用增强Dickey-Fuller检验拒绝平稳性的原假设。本文在0.05显著性水平下验证了两个店(销售数据)在平稳漂移的情况下，拒绝了增强Dickey-Fuller检验。相关的假设检验见表1。 Table 1 Enhanced Dickey fuller test and P value of original data structure residual 产品 商店 Q Pr Pm Oishi 1 –15.808 (0.001) –16.801 (0.001) –18.231 (0.001) Lay’s 1 –15.817 (0.001) –15.547 (0.001) –18.645 (0.001) Oishi 15 –11.909 (0.001) –1.631 (0.097) –2.658 (0.008) Lay’s 15 –15.434 (0.001) –15.396 (0.001) –17.662 (0.001) Oishi 21 –12.116 (0.001) –1.808 (0.067) –2.699 (0.007) Lay’s 21 –15.796 (0.001) –15.619 (0.001) –17.140 (0.001) 表1. 原始数据结构残差的增强Dickey-Fuller检验及P值 此外，本文在0.05显著性水平下使用Jarque-Bera检验非高斯性的结构残差，见表2。Jarque-Bera测试结果发现商店1的Oishi的Pr数据的结构残差不拒绝零假设的正态分布。“在只有一个高斯分量的情况下，本文可以估计模型，因为单个高斯分量没有任何其他可以与之混合的高斯分量”。本文可以可靠地发现唯一正确的LiNGAM结果，当且仅当最多有一个误差项是高斯的。因此，本文认为对1号店的该数据应用LiNGAM算法是合适的。 Table 2 Enhanced Dickey fuller test and P-value of original data structure residual 产品 商店 Q Pr Pm Oishi 1 6470.851 (0.001) 2.545 (0.234) 258.760 (0.001) Lay’s 1 1043.772 (0.001) 253.373 (0.001) 350.698 (0.001) Oishi 15 539.005 (0.001) 35.447 (0.001) 398.893 (0.001) Lay’s 15 279.538 (0.001) 65.192 (0.001) 0.204 (0.001) Oishi 21 1138.068 (0.001) 19.452 (0.002) 103.201 (0.001) Lay’s 21 1306.867 (0.001) 90.927 (0.001) 424.459 (0.001) 表2. 原始数据结构残差的增强Dickey-Fuller检验及P值 图1显示了原始数据经验分布的直方图，从上到下依次对应Pm、Pr、Q。在各个商店的数据中，可以看到在各个变量间，至多只有一个类高斯分布。 图1. 结构残差的直方图 从图2可以看出，PC算法在0.1的显著性水平下返回无向边，说明该算法没办法有效发现三个节点之间的因果关系。另一方面，VAR-LiNGAM的结果很好地表明了定价模式，即 p r → p m 。换句话说，该零售商店有能力影响这两个著名的薯片制造商的价格这意味着零售商有更大的定价权。 图2. Oishi数据的VAR-PC和VAR-LiNGAM的因果图
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user: 6. 结论 本文探讨了两种机器学习算法，PC算法和LiNGAM算法，试图揭示变量之间的因果关系，包括零售价格，制造商价格，和销售数量，以确定更大的定价权的一方。本文的VAR-LiNGAM图表清楚地表明，零售价格影响了两家主要的薯片制造商的出厂价格，并且具有非常明显的结构因果效应。通过额外的市场研究结果表明，零售商超的巨大定价权可能来自其在超市行业的市场份额，其自有品牌产品的销售，或来自两个薯片制造商之间的激烈竞争。然而，由于缺乏数据来估计制造商间的竞争，本文无法验证后一种猜想。而且该商超数据库缺乏关于制造商利润的信息，如果通过利润分析可能会从额外的角度去验证二者之间的定价关系。验证发现零售商相对于酸奶制造商具有更高的议价能力，这一发现与本文的VAR-LiNGAM结果一致。但是值得注意的是，对于通用的因果问题发现仍然是误差项是否足够非正态，以保证LiNGAM能够生效，即数据的质量足以诱导正确的估计。
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user: 摘要 提出一种离散小波变换和离散余弦变换相结合的水印算法。首先，为提高水印信息的安全，将彩色水印图像二值化，再使用Arnold置乱；然后，将彩色载体图像转换到YCbCr色彩空间，对Y通道进行离散小波变换(DWT)，将低频信息分成8 * 8块，分别采用离散余弦变换(DCT)；最后，将加密的水印嵌入到每个DCT变换的低频信息中。仿真实验表明，算法具有较强的鲁棒性、较高的安全性及较好的简洁性。
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user: 1. 引言 近几年，随着计算机网络技术和通信技术的快速发展，数字信息广泛传播，对图像版权信息的保护尤为重要，数字水印是一种较为有效的保护数字安全的方法之一，已经成为国内外学者研究的热点。数字水印算法从隐藏位置来看可以分为两类：空间域算法和变换域算法，由于在变换域算法中图像水印的鲁棒性强 [ 1 ]，已经被广泛应用于数字水印技术领域中。常见的变换域算法包括离散傅里叶变换 [ 2 ]、离散余弦变换 [ 3 ]、离散小波变换 [ 4 ]、主成分分析 [ 5 ] 等。当前，混合水印算法的研究非常活跃，文献 [ 6 ] 和文献 [ 7 ] 提出了在离散余弦变换和离散小波变换基础上，结合分数阶傅里叶变换的时频特性，将水印信息嵌入到载体图像，提高算法的鲁棒性。文献 [ 8 ] 设计了一种基于DCT-DWT-SVD视频水印算法，利用视频作为存储载体，选取原始视频关键帧，采用离散小波变换和离散余弦变换对关键帧分量进行多次变换，为彩色图像安全存储提供了良好的方案。针对水印算法的鲁棒性和不可见性，本文提出在YCbCr色彩空间下，研究离散小波变换和离散余弦变换相结合的图像水印算法。算法包括水印置乱、水印嵌入、水印提取。通过Matlab仿真实验表明，与传统的水印算法相比，此算法体现了较好的不可见性和鲁棒性。
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user: 2. 水印图像的置乱与加密 针对彩色水印图像，便于直观观察图像信息，将其转换为二值图像。在嵌入水印前进行预处理，极大的提高了信息安全性。本文采用Arnold变换，也称为猫脸变换(cat映射)，将图像各像素点的位置进行置乱，使其达到置乱目的。 Arnold变换定义如下： [ x n + 1 y n + 1 ] = [ 1 b a a b ] [ x n y n ] mod ( N ) (1) 式中，a、b、N为正整数，mod是求余数的函数。Arnold变换具有周期性，即多次应用Cat映射迭代以后，又会回到原始的状态。图像的大小不同，重复出现原始图像的迭代次数就不一样。因此可以把图像大小作为密钥。例如，将大小为512 × 512的图1(a)彩色水印图像转换为图1(b)二值图像进行Arnold置乱变换后的图像如图1(c)和图1(d)所示，迭代次数T为1和52次。 图1. 水印图像Arnold置乱前后对比图
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user: 3. 彩色图像水印算法 3.1. YCbCr色彩空间 色彩空间也称为色彩系统或色彩模型，它的用途是在坐标系统和子空间的标准下用通常可接受的方式对彩色加以描述。目前，最为常见的色彩空间是RGB和YCbCr。RGB色彩空间由红(R)、绿(G)、蓝(B)构成，其细节难以进行数字化的调整，YCbCr是通过有序的三元组来表示的，三元由Y (Luminance)、Cb (Chrominance-Blue)和Cr (Chrominance-Red)组成，其中Y表示颜色的明亮度和浓度，而Cb和Cr则分别表示颜色的蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量。所以在本文中，将RGB彩色图像转换为YCbCr色彩空间。其相互转换公式如下： { Y = 0.257 ∗ R + 0.564 ∗ G + 0.098 ∗ B + 16 C b = − 0.148 ∗ R − 0.291 ∗ G + 0.439 ∗ B + 128 C r = 0.439 ∗ R − 0.368 ∗ G − 0.071 ∗ B + 128 (2) { R = 1.164 ∗ ( Y − 16 ) + 1.596 ∗ ( C r − 128 ) G = 1.164 ∗ ( Y − 16 ) − 0.392 ∗ ( C b − 128 ) − 0.813 ∗ ( C r − 128 ) B = 1.164 ∗ ( Y − 16 ) + 2.017 ∗ ( C b − 128 ) (3) 3.2. 水印的嵌入与提取 为了使水印图像嵌入载体图像具有较好的鲁棒性，本文选择将RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，并将水印信息嵌入到分离出的Y通道。整个算法实现流程如图2所示。 图2. 水印嵌入与提取过程 3.2.1. 水印图像的嵌入 本文算法实现步骤： 1) 读取尺寸为512 × 512的彩色载体图像J；将J由RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间，对该色彩空间模型中的分量Y、Cb、Cr通道进行分离，选择Y通道； 2) 对Y通道进行一级DWT，即： [ c a ， c h ， c v ， c d ] = d w t 2 ( Y c b c r ， ' h a a r ' ) (4) 式(4)中：ca为低频系数矩阵，ch为水平系数矩阵，cv为垂直系数矩阵，cd为高频系数矩阵。 3) 将一级DWT后的LL子带进行8 × 8分块，对每个子块进行DCT。 4) 获得二值水印图像，具体过程是先输入原始彩色水印图像，转换为灰度图像，将其大小调整为32 × 32，进行操作得到二值水印图像M。 5) 提取每个子块的系数矩阵block_dct，对每个系数矩阵嵌入水印，得到新的系数矩阵new_block_dct规则如下： { new − block − dct ( 1 ， 1 ) = block − dct ( 1 ， 1 ) + T   M ( i ， j ) = 0 new − block − dct ( 1 ， 1 ) = block − dct ( 1 ， 1 ) − T   M ( i ， j ) = 1 (5) 式(5)中，考虑水印的鲁棒性和不可见性之间的平衡，取T = 10。 6) 用新的系数矩阵new_block_dct替代DCT子块的系数矩阵。对每个新的DCT子块系数矩阵进行逆DCT，得到新的低频系数子带new_LL，用new_LL替换原始的LL子带进行逆DWT，得到嵌入水印的图像。 3.2.2. 水印图像的提取 本文算法实现步骤： 1) 输入嵌入水印的图像，对其执行水印算法嵌入的(1)~(3)步骤，记得到的系数矩阵为watermarked_block_dct。 2) 根据watermarked_block_dct和水印嵌入算法的block_dct，构造矩阵Image，规则如下： Image = watermarked_block_dct − block_dct (6) 3) 通过矩阵Image提取二值水印图像信息，构造二值矩阵OutImage，规则如下： { OutImage = 0 ，     Image > 0 OutImage = 1 ，     Image < 0 (7) 4) 对二值矩阵OutImage，用Arnold逆变换，得到提取的二值水印图像，在对其进行灰度处理。
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user: 4. 实验结果及讨论 4.1. 图像的评价标准 4.1.1. 峰值信噪比 峰值信噪比(Peak Singal to Noise Ratio， PSNR)是一种评价图像的客观标准。PSNR的计算公式如下： PSNR = 10 lg [ ( 2 n − 1 ) 2 MSE ] (8) MSE = 1 H × W ∑ i = 1 H ∑ j = 1 W ( X ( i ， j ) − Y ( i ， j ) ) 2 (9) 其中，式(8)中PSNR的单位为dB，数值越大表示失真越小。式(9)中的MSE表示嵌入水印图像X和载体图像Y的均方误差(Mean Square Error)，H、W分别为图像的高度和宽度；n为每像素的比特数，一般取8。 4.1.2. 归一化相关系数 归一化相关系数(Normalization Correlation， NC)是计算个体间的相似程度。即NC越大，说明个体间相似程度越大，差异越小。NC的计算公式如下： NC = ∑ i = 1 L w ( i ) ∗ w ′ ( i ) ∑ i = 1 L w 2 ( i ) ∑ i = 1 L w ′ 2 ( i ) (10) 其中，式(10)中 w ( i ) 是原始水印信息； w ′ ( i ) 代表提取的水印信息；L代表水印长度。 4.1.3. 结构相似度指数 结构相似度指数(Structural Similarity ，SSIM)是衡量水印不可见性能的指标之一。其计算公式如下： SSIM ( i ， j ) = ( 2 μ i μ j + α ) ( 2 σ i j + β ) ( μ i 2 + μ j 2 + α ) ( σ i 2 + σ j 2 + β ) (11) 其中，式(11)中 μ i ， μ j 分别代表载体图像和嵌入水印图像的均值， σ i ， σ j 分别表示它们的方差， σ i j 表示两者的协方差。 α ， β 是防止分母为0的变量。 4.2. 实验结果分析 为验证算法的性能，采用MATLAB 2016完成仿真，载体图像采用Baboon，尺寸为512 × 512的24位彩色PPM图像，水印采用陕西师范大学校徽图案，尺寸为32 × 32的彩色BMP图像进行实验，实验用图如图3所示，其中左图3(a)为原始图像，右图3(b)为水印图像。 图3. 载体图像与水印图像 采用本文算法，将彩色水印图像嵌入载体图像，结果如图4(a)所示，从嵌入水印的图像提取出的水印图像如图4(b)所示。 图4. 实验结果图像 从图3(a)和图4(a)可看出，水印具有较好的不可见性，在没有任何攻击的条件下，根据本文算法，对原始载体图像Y通道的图像与嵌入水印图像计算，二者的PSNR值约为48.1313，SSIM值约为0.9994，提取出的水印与原始水印的NC值为1.0000，证明了该算法的有效性。
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user: 5. 抗攻击性能 为了检测算法的性能，本文采用常用的攻击方式，如高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声、乘性噪声、均值滤波等攻击。表1为嵌入水印图像经各种攻击后的测试结果。 从表1可以看出，嵌入水印图像遭受各种攻击后。提取出的水印与原始水印图的归一化相关系数值较高，且结构相似指数也较高，说明该算法具有良好的鲁棒性和不可见性。 Table 1 Attack test result 攻击形式 PSNR NC SSIM 0.1%高斯噪声 29.9936 0.9830 0.8652 1%高斯噪声 27.0379 0.8672 0.6789 0.1%椒盐噪声 35.6361 0.9949 0.9839 1%椒盐噪声 26.5407 0.8859 0.8521 泊松噪声 27.3798 0.9291 0.7908 乘性噪声 36.1574 0.9893 0.9547 均值滤波 25.0114 0.9754 0.7584 高斯低通滤波 25.5118 0.9669 0.7888 表1. 攻击测试结果 与其他算法比较 为了更好的验证该算法的性能，将本文结果与文献 [ 9 ] 和文献 [ 10 ] 算法进行比较。文献 [ 9 ] 和文献 [ 10 ] 均选取彩色图像作为载体图像，且文献 [ 9 ] 算法在YCbCr色彩空间实现的，为了提高水印安全性，对水印图像采取了Arnold变换。水印嵌入与提取耗时对比见表2。 Table 2 Time comparison between watermark embedding and extractio 文献 [ 9 ] 算法 本文算法 嵌入耗时(s) 提取耗时(s) 嵌入耗时(s) 提取耗时(s) 16.2164 8.3163 9.2514 4.1621 表2. 水印嵌入与提取耗时对比 从表2可以看出，本文算法水印嵌入与提取所用时间相比于文献 [ 10 ] 明显减少，说明该算法的简洁性与有效性。从表1可以看出，与文献 [ 8 ] 算法相比，嵌入水印遭受各种攻击后提取出的水印图像与原始水印图像相比，其NC值略大于文献 [ 9 ]，说明该算法具有较好的鲁棒性和不可见性。
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user: 6. 结束语 提出一种基于离散小波变换和离散余弦变换的彩色图像水印算法。实验结果表明，该算法在分块DCT上嵌入水印，具有良好的不可见性；对抵抗各种噪声攻击具有较强的鲁棒性；在水印嵌入和提取消耗时间更少。
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user: 摘要 针对通用目标检测方法在复杂环境下检测小目标时效果不佳、漏检率高等问题，本文对SSD小目标检测算法进行改进。利用训练损失的反馈作为判断条件，结合数据增强提高模型对复杂环境的抗干扰能力，降低小目标的漏检率，在网络中引入注意力机制，增加SENet (Squeeze-and-Excitation)模块，对模型中的特征通道进行权重重分配，对无效的特征权重进行抑制，提升有用的特征权重占比。实验结果表明，相比原SSD算法，改进的SSD算法在不引入过多计算量的情况下，能够有效弥补训练过程中小目标监督不到位的不足，在VOC数据集和工地安全帽佩戴数据集上，精度都得到了明显提升。
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user: 1. 引言 目标检测是计算机视觉中最具有挑战性的任务，目的是在图像的复杂背景下找到若干目标，并对每一个目标给出一个精确的目标包围盒并判断包围盒中的目标所属的类别 [ 1 ]。深度学习的兴起使得目标检测得到加速发展，准确性和实时性都得到了提升，如Girshick等人提出的R-CNN、Fast R-CNN算法 [ 2 ] [ 3 ]、Ren等人提出的Faster R-CNN算法 [ 4 ]、Joseph等人提出的YOLO算法 [ 5 ] 以及Liu等人提出的SSD (Single Shot MultiBox Detector)算法 [ 6 ] 等。其中，小目标检测是目标检测领域中一个重要的难点问题，实际应用场景复杂、小目标信息不充分，导致小目标的检测效果始终不是很好。小目标检测因而成为计算机视觉领域中的一项具有巨大挑战性的任务。 上述方法仅对常规的目标检测问题效果较好，但所提取出的特征对小目标的表示能力较差，检测效果不佳。MS COCO数据集中将尺寸小于32 × 32像素的目标定义为小目标 [ 7 ]，大于32 × 32像素小于96 × 96像素的目标定义为中目标，大于96 × 96像素的目标为大目标。Huang等人 [ 8 ] 对现阶段的检测器进行调研发现，现阶段的目标检测系统的精度，在小目标上的精度普遍比大目标低10倍，原因主要是由于样本中的小目标分辨率太低，虽然卷积神经网络的特征提取能力对于大中目标已经足够，但是对于小目标还是力不从心，小目标能提供给模型的信息过少也是制约目标检测发展的瓶颈之一。对此，一系列针对小目标检测的方法应运而生，小目标检测因而成为热点研究领域。 Fu等人 [ 9 ] 提出DSSD算法，利用ResNet [ 10 ] 替换SSD中的VGG [ 11 ] 模型，同时为了减少小目标的漏检率，加入反卷积层(Deconvolution)，将图像分为更小的格子，但因为ResNet中引入残差连接等，算法的额外开销较大，比SSD算法的速度略慢。Singh等人 [ 12 ] 从训练角度切入，在数据层面思考，对数据集进行分析，发现训练样本中的小目标在待检测的图像中占比较小，于是采用一种多尺度的训练方式——图像的尺度归一化(SNIP)，在金字塔模型的每一个尺度上进行训练，高效利用训练数据，检测效果得到显著提升，但是计算成本巨大。Lin等人 [ 13 ] 利用特征金字塔网络(FPN)融合模型高低层语义信息，增强模型提取的特征对小目标的表达能力。虽然上述方法都在一定程度上提升了小目标的检测精度，由于网络模型冗余导致的算法实时性不足、模型轻量化导致的精度不够、数据量不平衡导致训练不充分等因素，上述方法在实际场景下的检测效果仍然不理想。 本文基于SSD方法，利用数据增强和注意力机制设计一种小目标检测算法，在增加计算量可近似忽略的前提下，提升检测精度。首先，对训练过程进行优化，采用数据增强的方法加强模型对小目标的监督，以每次迭代过程中的各项目标损失占比为判断依据，确定是否在下次迭代过程中增强输入数据，若在当前迭代中小目标贡献的损失占比小于给定阈值，则下次迭代输入为增强图像，反之输入原图像；此外加入SENet模块，提升有效的特征信息权重，抑制作用较小的特征信息权重。实验结果表明，改进后的SSD算法优于原SSD算法，在实际场景下也能有很好的检测效果。
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user: 2. SSD算法 2.1. 网络模型 SSD的主要特点是在不同尺度上进行检测与识别，其网络模型分为基础网络和附加网络，在基础网络的末端添加了几个特征层作为附加网络用于预测不同尺度目标以及包围盒的偏移量和置信度。该算法以VGG-16模型作为特征提取网络并将其全连接层替换为卷积层，网络输入RGB三通道图像，附加网络附加4个卷积层。为提高目标检测精度，SSD算法在不同的尺度上进行检测，如图1所示，图像输入网络后从左至右得到6层不同尺寸的特征图(feature map) Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2，尺寸分别为38 × 38、19 × 19、10 × 10、5 × 5、3 × 3、1 × 1，借鉴Faster RCNN算法中的锚点思想，在特征图上生成不同尺度不同宽高比的先验框，而后通过非极大抑制(NMS)等方法输出最终目标类别和定位结果。 图1. SSD网络模型 2.2. SSD优缺点分析 作为单步检测器，SSD算法以回归的方式进行分类和定位，并结合Faster RCNN中的锚点思想进行预测，其算法中的先验框可以使得模型更快的收敛，降低训练成本。若没有采用锚点，则直接回归预测目标的坐标位置，模型难以收敛且计算成本巨大。同时SSD算法选取了模型中的六个特征图进行多尺度检测，各个卷积层所输出的特征图包含的信息是不同的，深层特征尺寸小，包含的语义信息更丰富，适合检测大目标，而浅层特征尺寸大，细节纹理特征信息更为丰富，对小目标的检测很有帮助，其采用的多尺度检测一定程度上是有利于提升小目标的检测精度的。 虽然SSD采用了多尺度的检测机制，利用VGG-16作为网络模型，通过Conv4_3的大尺度特征图来预测小目标，但是该层离顶层距离仍然较远，一个32 × 32的目标经过卷积后在Conv4_3特征图上大小仅为4 × 4，如此少的像素信息难以对目标进行预测。另一方面，虽然采用了六个特征图进行预测，但是特征与特征之间都是独立的，实际上，模型的底层高分辨率特征由于经过的卷积运算较少，包含更多的纹理和细节信息，但包含的语义信息不足，难以区分目标和背景，而高层低分辨率特征语义信息丰富，但卷积下采样过程中丢失了大量细节信息。同时，浅层特征图中包含大量通道，不同通道对于网络的判断也有差别，有些通道包含的信息更为丰富，有些则不那么重要，SSD算法并没有在通道上进行注意力关注。综上，SSD算法在实际应用场景下，对于小目标的检测效果并不理想。
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user: 3. 算法改进 3.1. 数据增强 Mosaic方法 [ 14 ] 是由Bochkovskiy等人提出的一种数据增强方法，可以当作是Cutmix [ 15 ] 方法的改进版。Cutmix算法对一张图像进行操作，在待增强图像上随机生成一个裁剪框，在裁剪框内填充训练集中其它数据中相应的位置像素，可以提高训练的效率。而Mosaic方法在Cutmix基础上再加入两张图像，如图2所示，采用4张图像进行混合，极大程度地丰富了训练图像的背景以及上下文信息，可以一定程度降低小目标的漏检率，同时4张图像的混合使得mini-batch不需要太大，可降低硬件需求。 图2. Mosaic数据增强示例 3.2. 训练优化 目标在现实生活中其实是随处可见的，比如远距离的交通标志，空中大背景下的小鸟等。MS COCO数据集中设定小于32 × 32大小的目标即为小目标，小目标虽然是很常见的，但其分布却是不可预测的。MS COCO数据集中，有41.43%的目标是小目标，远远高于其他两种尺度的目标。然而，包含小目标的图像只占训练集所有图像的51.82%，而包含大尺度目标和中等尺度目标的图像占比分别为70.07%和82.28%。也就是说，现有的环境下，待检测的大部分目标都是小目标，但是几乎一半的图像是不包含小目标的。这种训练样本的不平衡，也就导致训练的不平衡，严重阻碍了训练过程的推进。因此，考虑结合数据增强的策略从训练过程中去改善这种不平衡。模型在训练过程中大中小目标都是会反馈一定的损失进行优化驱动的，而在这一过程中，小目标所贡献的损失往往偏低，这样一来，训练好的模型对于大中目标的检测效果自然更好，这里提出一种优化方法，根据小目标所贡献的损失占总损失的比例来进行训练优化，如图3所示。假定某次迭代d中，来自小目标贡献的损失占总损失的比例小于给定阈值μ(即表示这次迭代小目标受到的监督不足)，则第d + 1次迭代采用数据增强后的图像输入，反之，则采用原常规训练图像(此处阈值根据经验设置，经过多次不同阈值的设置对比，取0.1最为合适)。对于目标o，其面积S o 可以近似于它的包围盒宽高之积ho × wo，S表示第d次迭代中的小目标，MS COCO数据集规定面积小于32 × 32的目标即为小目标， L S d 为第d次迭代下小目标的总损失， L d 为第d次迭代下的总损失， μ S d 为小目标的损失比。这种优化方法能够损失分布不均匀以及训练样本不平衡的问题。 图3. 训练优化流程图 3.3. 模型优化 SENet (Squeeze-and-Excitation Networks) [ 16 ] 是Hu等人结合注意力机制提出的一种网络结构，Hu等人曾凭借该结构夺得ImageNet2017竞赛图像分类任务冠军。该网络的核心思想在于，通过学习的方式，自动获取网络中每一个特征通道的重要程度，而网络也可以依据这个重要程度去提升有用的特征通道重要性并且抑制对于当前任务用处不大的通道重要性。输入特征X，经过一系列卷积池化操作得到特征通道数为C的特征U。首先对特征U进行压缩(Squeeze)操作，沿着空间维度进行特征压缩，得到通道级的全局特征，这个特征某种程度上具备全局感受野，且输出的维度与输入的特征通道数相匹配，表示在特征通道上响应的全局分布，可以让较浅的层获得更为全面的感受野。而后进行激励(Excitation)操作，学习各个通道之间的关系，通过参数w为每个特征通道生成权重。最后再进行权重的重新分配，完成在通道维度上对于特征的重标定，使得模型对于各个通道的特征更有判别能力。 因此，考虑到SSD算法模型中不同的通道对于小目标的检测也有着不同影响，也可以通过增强有效通道的特征权重，抑制无效通道的特征权重，从而提升SSD算法对于小目标检测的精度。所以选择在Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2层之后加入SE模块对特征图的特征通道进行权重重分配，改进后的结构图如图4所示。
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user: 4. 实验 实验平台采用如下配置：Ubuntu18.04操作系统，基于Pytorch1.3框架搭建实验，GPU显卡型号为RTX2080ti，为充分展现实验效果，采用两套数据集，分别为Pascal VOC数据集以及SHWD数据集(工地场景安全帽数据集)，其中，为避免产生过拟合等由于数据量不充足造成的问题，选用VOC2007和VOC2012数据集的训练集作为训练集，在VOC2012数据集的测试集上进行测试。SHWD数据集提供了用于安全帽佩戴和人头检测的数据，包括7581张图像，其中9044个佩戴安全帽的样本和111514个正常头部样本。 实验采用VOC2007数据集和VOC2012数据集进行训练，选取目前几个比较流行的目标检测方法进行对比，包括YOLO系列、SSD系列、RCNN系列，可以看出算法的平均精度得到了有效的提高，如表1所示。 图4. 改进后的网络结构图 Table 1 Comparison of mAP indexes of several target detection algorithm 算法名称 数据集 Map (%) 骨干网络 FastRCNN 07 + 12 70.4 VGGNet YOLOv2 07 + 12 73.8 DarkNet19 YOLOv3 07 + 12 77.9 DarkNet53 FasterRCNN 07 + 12 73.7 VGGNet FasterRCNN 07 + 12 76.5 ResNet101 SSD300 07 + 12 77.6 VGGNet SSD512 07 + 12 78.5 VGGNet DSSD 07 + 12 78.6 ResNet101 Ours 07 + 12 80.6 VGGNet 表1. 几种目标检测算法mAP指标对比 具体各类的精度如表2所示，在VOC2007验证集上进行验证，将本文改进的SSD算法与原算法对比。可以得知，改进后的模型在bird、bottle、plants、chair等不同小目标类别上相比于原SSD算法均有着不同程度的提高。 Table 2 Comparison of different types of AP indexe 算法名称 数据集 mAP(%) aero bike bird boat bottle bus car cat chair SSD 07 + 12 77.6 79.9 85.1 76.1 71.7 54.0 85.6 85.9 87.1 58.6 Ours 07 + 12 80.6 83.8 87.7 79.1 75.2 59.2 88.9 87.7 88.3 64.2 cow table dog horse motorbike person plant ship sofa train tv SSD 83.6 76.3 85.2 87.3 86.2 79.1 50.3 78.9 77.6 87.5 77.1 Ours 85.0 77.6 86.4 88.6 86.8 81.9 57.9 81.7 82.1 88.7 81.2 表2. 不同类别的AP指标对比 图5是原SSD算法与本文改进算法的效果对比，可以看出，原SSD算法对于chair、bottle、plant等小尺寸目标检测效果较差，漏检率较高，而改进后的SSD算法一定程度上降低了小目标的漏检率，并且提升了检测小目标的精度。 图5. SSD算法效果与改进SSD算法效果对比 除了在标准公共数据集下进行比较，为了进一步探究算法的实际应用有效性，在相同的实验环境下，通过SHWD数据集中的安全帽佩戴进行训练，将训练完成后的模型进行测试，测试指标如表3所示，可以看出改进后的算法在该数据集上的平均精度是要高于SSD算法的，同时在识别安全帽是否佩戴的两种情况下，精度都是要高于原SSD算法的。如图6所示，图6左侧代表改进SSD算法的效果，图6右侧表示原SSD算法效果。由图6可以看出，工地场景下遮挡情况较多，原SSD算法容易因为遮挡而没有检测到相应目标，甚至可能因为环境光线等因素而出现误判，而改进SSD算法在遮挡情况下仍然成功检测到相应目标。 综合上述实验可得，本文提出的改进SSD算法相较改进前的算法，一定程度上降低了小目标的漏检率，同时精度得到有效提高，对于小目标以及遮挡目标的检测效果也更好，在实际的应用场景下如文中选用的工地环境下，也能得到充分应用，具有一定的实用价值。 Table 3 Comparison of two methods in construction sit 算法名称 AP (%) mAP(%) 佩戴安全帽 未佩戴安全帽 SSD300 86.5 87.6 87.1 SSD512 87.7 88.5 88.1 Ours 90.6 91.1 90.9 表3. 工地场景下两种方法对比 图6. 工地场景下两种方法效果对比
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user: 5. 结语 本文针对小目标检测效果不佳、漏检率高等问题，对SSD算法进行改进，从小目标的训练损失占比切入，对每次迭代过程中的损失占比进行监督，结合一些数据增强方法增强了小目标的训练效果，在计算量增加成本可以忽略不计的情况下提高了检测效果。并在模型中引入SENet模块，筛选通道间的注意力并学习通道之间的相关性，对每层的特征通道进行权重重分配，最终改进的SSD算法在小目标的检测效果上得到了很大的改善，同时在安全帽佩戴数据集上表现优异，在实际场景下也具备一定的应用价值。未来将继续研究训练过程的优化和网络结构的调整以及从多尺度的方面入手，争求进一步提高精度。
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user: 摘要 由于传统能源汽车对环境发展造成的巨大不利影响，新能源汽车在其出现的短时间内便因响应生态文明建设和健康发展战略而受到社会的广泛关注。在社会发展被不断要求高质量、高效率的前提下，低碳环保的新能源汽车势必会成为未来汽车行业的领头羊。但由于新能源汽车的发展目前仍处于起步阶段，发展势头必然不及传统能源汽车，因此，在其面临前期发展研发投入大、消费者认可度低、基础设施不完善等一系列困境时，亟需国家宏观政策的调控以保证其良性健康发展。税收优惠便是惠及新能源汽车行业发展的财政政策中最重要的一项。而依托税收优惠与相关政策激励的新能源汽车企业也必然会抓住发展变革的重要历史机遇期，走出汽车产业全新的发展道路。
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user: 1. 引言 随着燃油汽车造成的废气污染不断加深和油气资源的日益紧缺，在经济可持续发展的大背景下，缓解能源紧缺和改善环境质量是发展的大势所趋。新能源汽车的出现便开辟了一条全新的道路，有利于缓解燃油汽车带来的一系列问题，具有广阔的发展前景，被认为是汽车产业未来的发展方向。相较于传统汽车悠久的技术积累和资金实力，新能源汽车的发展是新的起点，受到各国的广泛关注。与外国相比，我国新能源汽车的发展起步较晚，2011年国务院出台的《节能与新能源汽车产业发展规划(2011~2020年)》可以看作是我国新能源汽车产业进入全面发展阶段的依据，其发布对指明我国未来新能源汽车产业的发展方向具有重要作用。然而，新能源汽车产业前期发展技术研发投入大、消费者认可度低、基础设施不完善等劣势成为制约其发展的重要因素，亟需国家相关政策的支持和引导。而国家政策调控中效果最为明显的手段便是财政政策，除财政的直接补贴外，税收优惠便是其中最重要的政策之一。
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user: 2. 我国新能源汽车行业的发展现状 新能源汽车是指采用非常规车用燃料作为动力来源(或使用常规的车用燃料、采用新型车载动力装置)，综合车辆动力控制和驱动方面的先进技术，形成的具有新技术、新结构的汽车。 我国新能源汽车的发展始于本世纪初。从2009年开始，我国政府便不断加大对新能源汽车产业的财政投入和政策支持，正因为如此，我国的新能源汽车产量在过去十几年内快速增长，其销量目前能够占到汽车总体销量的4.5% (图1)。我国在2010年开始将培育和发展新能源汽车产业提高至国家战略高度，依靠快速发展的电动化技术，推进新能源汽车发展进一步产业化。我国新能源汽车的起步较晚，过去十几年基本一直在和国际汽车企业抢跑，但在国家政策的大力支持下，依托良好的内外部环境，国内新能源汽车的整体研发和生产能力得到了大幅度的提升，新能源汽车产业也从起步期逐步迈入成长期，社会认可度不断提高，产业规模不断扩大，综合竞争力得到明显提升。此外，由于我国尖端科技技术不断得到突破，新能源汽车的生产成本得以不断下降，这为更多的上下游企业提供了更优的发展环境和机会。与此同时，我国政府在税收等相关政策方面不断加大优惠与支持，从宏观战略上为新能源汽车产业的发展打下坚实的据，未来发展趋势进一步向好。 图1. 2013~2019年中国新能源汽车销量统计及预测。(数据来源：中商产业研究院)
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user: 3. 税收优惠政策激励新能源汽车产业发展的相关经济学理论 3.1. 外部性理论 可持续发展理论提倡人类的发展不能超越资源和环境的承载能力，不能损害后代人的发展机会，要尊重、保护自然，与之和谐相处。从这一点来看，新能源汽车的发展有利于减少对石油、液化气等自然资源的消耗，同时也利于减少汽车尾气排放造成的污染。从低碳经济发展的角度来看，生产绿色环保、可循环利用的产品可以减少温室效应、保护生活环境，新能源汽车的问世符合这一理念，其产生的效应对社会发展有益，能产生正的外部性。此外，作为汽车生产行业，能带动与之相关的产业形成产业链，创造出更大的价值空间和社会效益。而国家政策的支持和引导，则能进一步促进企业的创新能力，依托更尖端的技术改进汽车品质。税收优惠也能助推企业承担更多的社会责任，从而主动引导广大消费者使用新能源汽车，减少对传统燃料能源车的使用，如此一来能够广泛调动各主体的积极性和主动性，从而让正外部性效应发挥得更大。 3.2. 税收的替代效应 税收优惠政策能影响新能源汽车的相对价格和相对效益，人们会因此改变原来的消费习惯和生产活动。对生产者来说，税收优惠政策能使企业生产成本降低，利润所得增加，在传统汽车竞争激烈的情况下，有相同生产能力的车企会更愿意生产新能源汽车，从而使其生产可能性边界向外移动(图2)。同时，新能源汽车的出现，降低了传统汽车的不可替代性，而且与之不同的是，由于新能源汽车符合国家发展战略的需要，所以能够比传统汽车得到更多的优惠和支持，这种作用影响在市场上，便是促使传统汽车企业为了提高竞争力不断降价，同时，消费者会因为国家给予新能源汽车税收优惠而以更低廉的价格购置到新能源汽车，这种模式也是对当前汽车市场不良竞争的修正和对生态环境的进一步保护。 图2. 税收替代效应示意图 3.3. 税收的收入效应 对于新能源汽车，当政府实施税收优惠，实际上是缩减了新能源汽车企业的经营车本，新能源汽车的生产成本也会因此而降低(图3)，间接等于通过减税的方式增加了纳税人的可支配收入，提高了消费者的消费能力和支出水平，消费者的预算约束因此降低，从而激发消费者购买和使用新能源汽车的积极性，当量产足够大的时候，生产企业同样能获得很可观的利润，从而使企业经营绩效得以提高。 图3. 税收收入效应示意图
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user: 4. 我国新能源汽车的税收优惠政策及其实施情况 4.1. 新能源汽车的税收优惠政策 我国政府出台一系列税收优惠政策的目的在于推动我国新能源汽车产业的发展，从新能源汽车的整个产业链来看，即从研发生产到使用结束的相关税收优惠政策如下 1 ： 1) 研发生产环节的税收优惠政策 目前对于企业研发环节的税收优惠，主要是企业所得税。首先是新能源汽车企业属于高新技术企业，按目前的企业所得税规定，高新技术企业要按照15%的税率征收企业所得税，其亏损结转和弥补年限则从以前的5年延长到10年。这种运行模式给了企业很大的优惠，较低的税率减少了企业的经营成本，更长的亏损弥补年限则进一步释放了企业活力，减轻了企业的现金流压力，对企业的生存和发展而言无疑是一件十分利好的事情。其次是新能源汽车的相关的研发费用，由于研发环节涉及到很多无形资产(比如知识产权)的费用支出，所以新规定是企业可以按照研究开发支出费用的150%进行当期分摊，计入当期损益。而对于那部分没有形成无形资产的支出费用则可以按照实际情况以50%计算后二次扣除 [ 1 ]。这种加计扣除的方式，一个重要特征是企业当期的应纳税额会减少，其结果便是企业的税负压力进一步缩小。 三是对于符合条件的节能服务公司实施合同能源管理项目，对企业所得税给予了定期减免的税收优惠，就是从该企业取得该研发项目的首笔经营收入的第一年开始，实行三免三减半政策。新能源汽车由于具有节能环保的特质，因此满足条件的新能源汽车生产的企业都可以享受减免的税收优惠。通过减免税收，可以为符合条件的企业节省大量现金资源，鼓励这些企业加大对新能源、新技术的研发投入。 2) 销售购买环节的税收优惠政策 增值税：从2019年4月1日起，我国正式调整了增值税税率，制造业增值税由之前的16%降至13%，但其实早在2011年就有相关规定，要将企业销售新能源汽车及其相关零部件的增值税税率调整为13% 2 。其中，增值税的计算方法是销项税额减去进项税额，这种计算方式增加了进项抵扣额，按照最终缴纳的税额来看相当于减少了一部分增值税。而企业在经营过程中所获得的一系列政府财政补贴收入，则不算入企业增值税的征收范围，可以免缴这部分的增值税。 消费税：近年来成品油的消费税不断上调，税率上调成本转嫁到消费者，法国之前因为政府提高燃油税，从而引发了群众的大规模抗议。随着我国经济的快速发展，工农业等各行各业各领域的燃油消耗持续增加，与之相对应的燃油税也随之提高。一直以来，燃油税都是传统能源汽车的一项重要负担，但新能源汽车因为不再依赖传统能源，所以避免了承担这项支出，这也在一定程度上促进了新能源汽车行业的稳步向前发展。另外，新能源汽车以锂电池，燃料电池等作为动力源，根据消费税的规定，对锂电池、燃料电池不征收消费税，这一系列政策便在无形中减少了成本。 车辆购置税：2014年国家税务总局等3部委联合发布了《关于免征新能源汽车车辆购置税的公告》，规定自2014年9月1日至2017年12月31日，对购置的新能源汽车免征车辆购置税。经国务院同意2018年将继续实行该规定，一直持续到2020年底。2018年1月1日起，纯电动和插电式混合动力汽车、燃料电池汽车等享受免征车辆购置税优惠政策，而非插电式混动汽车，即传统燃油混动汽车，不符合免征车辆购置税条件 [ 2 ]。 3) 车辆使用环节的税收优惠政策 在汽车的使用阶段，购买者主要接触和负担的是车船税和燃油税。 车船税：车船税属于资产税的一种，每年度按照资产的性质缴纳固定费用，我国车船税按照排量的不同设置不同的征收额度，这种累进税制在引导绿色消费、调节社会资源方面起到了十分积极的作用。2012年3月6日，财政部等相关部委联合发布了《关于节约能源使用新能源车船车船税政策的通知》，规定对节约能源的车船减半征收车船税；对使用新能源的车船免征车船税，自此，减免车船税的政策正式启动。据国家税务总局的统计数据，2012年至2016年，全国共有478.5万辆节能汽车、新能源汽车享受了税收优惠，减免车船税近10亿元。2018年7月31日，财政部等联合印发了《关于节能新能源车船享受车船税优惠政策的通知》，并调整发布了新的享受优惠政策的新能源汽车目录，对纯电动商用车、燃料电池商用车等新能源车免征车船税。 燃油税：指对在我国境内行驶的汽车所购用的汽油、柴油等征收的税，是一种成品油消费税，征收方式是将其包含在汽油价格之内，按照“多用多征、少用少征、不用不征”的原则进行征收，起到了对燃油征收消费税的目的。由于新能源汽车不使用燃油作为动力，因而无燃油税可征，减少了极大一部分成本。 4.2. 新能源汽车产业税收优惠政策存在的问题 首先，由于当前我国现行的诸多税收优惠政策都是地方部门的临时性文件，其突出特征就是规范化和强制性都不够，而且在法律效力方面存在大大小小的不足现象。所以没有办法为新能源汽车市场提供一个稳定的发展环境，不利于企业制定长远发展的战略规划，也不利于消费者树立消费信心，无法根本上促进消费市场的良性发展。另外，相关税收优惠政策不太稳定，一直处在根据市场行情不断变化的状态，这会误导企业的前进方向，导致企业发展时更多是处于一张观望的状态，没有足够的信心和底气实行较大规模的开拓创新，抑制了产业规模的扩张和技术的创新。 其次是新能源税收优惠政策的体系建设不完善，目前的优惠政策多集中于生产和销售环节，没有将政策支持范围扩大到研发、上下游企业等整个产业链当中，不能很好地对其他相关企业形成一个政策支持，会导致新能源汽车的成本因其他相关企业需要回收成本而无形中再次增加，所以税收优惠政策缺乏针对性，不能体现出产业发展的政策差异。 其三是现有税收优惠政策的作用范围较窄，由于当前新能源汽车在研发、生销售等各个环节的支出都需要政府承担一部分的成本，优惠能力有限，所以没有办法从根本上提高新能源汽车行业的经营利润。对于消费者而言，新能源汽车与传统能源汽车又没有形成较为明显的价格差异，对消费者的新引力不足，无法刺激新能源需求的进一步扩大。另外，税收优惠政策没有明显起到产业健康发展，增强产业核心竞争能力的作用 [ 3 ]。所以仅从当前的税收政策体系建设状况来看，税收优惠没有形成行车一个良好、正向的市场反馈机制，所以致使政府和企业没有办法及时有效地精准分析税收优惠政策对产业发展整体的作用效果和对微观主体的具体影响。这也导致了很多优惠政策的滥用，对产业发展并没有真正意义上的激励效果。
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user: 5. 完善我国新能源汽车行业税收优惠政策的相关建议 进一步完善我国新能源汽车行业的相关税收优惠政策，对于进一步释放市场活力，促进新兴行业创新发展具有重要意义。对于新能源汽车行业而言，其发展福利主要关乎企业自身与消费者，因此，政府的相关决策行为也是从协调与保护二者的利益出发： 5.1. 惠及生产企业 目前我国在新能源汽车制造的三个阶段，即汽车产品的理论研究开发阶段、产品试制试验阶段以及成熟量产市场推广阶段，并没有设立专项的税收优惠政策 [ 4 ]。因此首先可以考虑实施不同的优惠政策，增加税收优惠的针对性，将新能源汽车企业与其他的高新技术、节能环保企业区分开来，使之在这三个不同环节发挥不同作用，从而对汽车产业的发展方向起一个导向作用。 在研发阶段，对于研发所要需的原材料等的增值税率有针对地降低。通过提升研发的固定资产进项税额抵扣额，从而达到减免部分增值税的目的，针对必须配备的大型设备，可以适当减免购入这些设备的增值税。对于研发费用，研发投入多的企业可以给予更低的税率，刺激企业的研发投入热情。对已投入生产、组装的新能源汽车相关零部件的增值税给予更加优惠的措施，如电池、轮胎、座椅、金属架构等。另外考虑到相关零部件是从国外进口的，建议在一段时间内，将新能源汽车有关进口零部件的关税税率调低。在市场的推广方面，可以考虑降低广告费用的征收税率等等。 其次，政府可以制定较为严格的税收优惠政策的申请标准，提高条件限制和准入门槛，避免一些企业因为政策利好而产生严重的“补贴依赖症”，对那些真正生产良心产品，研发先进生产技术的企业可以优先给予政策优惠和税收减免，提升企业发展的积极性和竞争力。 最后，是要为新能源汽车企业制定简便高效的税收优惠申报流程，过去很多生产企业虽然也能够享受到政策的好处，但由于许多优惠政策的申请手续过于繁琐、流程过于复杂、条件过于苛刻，所以很多企业并不能够顺利申请优惠，而且不少企业在申请过程中承担了高额的成本。因此，若想相关政策优惠返利企业，就要改变服务方式，通过设计更为简便的保税、申税流程，让广大企业真正享受政策利好，将精力用在企业发展上面，如此一来，才能通过税收优势扶持新行业的发展和创新进步。 5.2. 惠及消费者 对于消费者而言，税负的转嫁主要在购买环节。消费者的税费负担在购买环节属于最高，所以政府可以尝试通过制定相应政策调整税负结构，着重完善增值税、消费税等方面的征收比例，从而减少消费者在购买环节需要承担的高额税负，以此来调节新能源汽车的市场销售价格，增强消费者的购买欲望，加大市场占有率。其具体方式是： 一是调整增值税，进一步降低增值税税率，从制造源头减少新能源汽车的制造成本，降低售价。另外降低税收减免的门槛，增加购置新能源汽车免税的种类，使更多的新能源汽车品类享受到优惠减免政策。 二是优化消费税，“抑旧推新”。对于传统能源汽车可以根据不同指标设计不同的税率，比如排放量大的汽车企业可以多交税等，通过税率的调整一方面可以刺激传统能源汽车改进生产技术，另一方面在这种税收方式下部分排放高的汽车会因为价格高而被淘汰，从而促使消费者优先选用新能源汽车。 三是促进税收优惠政策多元化，尝试在新能源汽车的配套设施生产环节引入一定的税收优惠政策，由于新能源汽车产业的发展需要依托充电桩、电池续航质量、后期维修服务等配套公共基础设施的发展，所以要在相应的配套环节制定不同标准的优惠政策，将税收优惠范围从成品车扩大至整个产业链，服务于新能源汽车的基础配套设备生产环节。以此来不断提高新能源汽车的实用性，增强产品热度和消费者购买意愿，从而创造更好的环境。
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user: 6. 结语 文章在最开始对我国新能源汽车行业的发展现状做了简要论述，并利用税收优惠政策激励新能源汽车产业发展的相关经济学理论解释为什么其行业发展需要政策利好，随后，文章通过对当前贯穿于研发生产环节、销售购买环节以及使用环节的各项税收优惠政策进行解释分析，全面描绘了当前我国新能源汽车的税收优惠政策及其实施情况。最后，文章从政策惠及企业与消费者两个角度出发，就当前新能源汽车行业发展的各项优惠政策提出了相关建议，以期有所完善，助力政策发展带动经济与产业共增长。综上所述，税收优惠与政策激励对企业发展和创新具有重要作用，新能源汽车发展行业各项优惠政策的出台都将直接推动整个行业的进步，同时保证还利于民，促进社会发展。
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user: 摘要 本文主要用行波法来求解一类带有导数项非线性薛定谔方程的行波解。首先通过引入行波变换 u ( x ， t ) = ϕ ( ξ ) e i ( ψ ( ξ ) − b t ) ，将非线性的偏微分方程化为常微分方程组，进一步得到哈密尔顿系统，通过讨论一元三次方程根的情况对其表达式进行化简。然后借助软件求解方程，得到原方程行波解的函数解析式并结合图像，较为清晰地展现其波形。
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user: 1. 引言 偏微分方程 [ 1 ] 的兴起已有两百多年的历史了，其最初的研究大部分直接来源于几何和物理中的问题，而到现在已经发展为一个独立的数学分支，其所涵括的内容复杂，求解方法多样。近几十年来，学界对该领域的研究工作，特别是对非线性方程的理论、应用及其计算方法的研究，活跃度颇高。本文考虑的是一类带有导数项非线性薛定谔方程。薛定谔方程(Schrödinger equation)又称薛定谔波动方程(Schrodinger wave equation)，是由奥地利物理学家薛定谔提出的量子力学中的一个基本方程，也是量子力学的一个基本假定。这也是一个起源于物理的方程，对于不同的薛定谔方程，不少学者已探究出自己的一套解法，例如：Darboux变换法 [ 2 ]，tanh函数法 [ 3 ]，F展开法 [ 4 ]，齐次平衡法 [ 5 ] 等。李继彬等人在文中 [ 6 ] 详述了用行波法中的动力系统方法求解偏微分方程，提供了很多的经典论述。 本文借鉴其方法思路求一类带有导数项的非线性薛定谔方程的行波解。所研究的方程为 i u t + u x x + c 3 | u | 2 u + c 5 | u | 4 u − i s 2 ( | u | 2 u ) x = 0 首先引入行波变换，将方程简化为常微分方程组，进一步获得满足守恒律的哈密尔顿体系，再借助一元三次方程根的情况，得到方程的行波解。