重大公共卫生事件、税收政策与企业创新——基于新冠疫情的证据

基于增长期权理论，利用我国A股上市公司2015—2021年的面板数据，研究新冠疫情对企业创新的影响。研究结果表明：新冠疫情的冲击能促使企业增加研发投入；这种影响在行业集中度低、金融发展水平高的企业中更加明显。进一步的分析表明，新冠疫情期间我国政府推出的税收优惠政策在其中起到了部分中介作用。研究结论有助于理解重大公共卫生事件冲击下企业创新行为的发展过程，并为政府引导企业促进创新发展提供了经验证据。企业应充分理解危机中创新活动的重要性，加大研发投入，并以此赢得竞争优势；政府则应在发生危机时主动发挥“有形之手”的积极作用，出台针对性的经济政策，助推企业平稳发展，降低危机带来的负面影响。     

基于数字孪生的飞机起落架健康管理技术

针对飞机起落架系统，传统健康管理方式存在知识不完备、数据不平衡和模型固化等问题，开展了数字孪生驱动的健康管理技术研究，提出以自更新模型为基础实现故障诊断与预测的数字孪生健康管理框架。从起落架系统物理和行为2个维度建立孪生模型来实现真实系统的数字映射，依托强化学习算法实现数字孪生模型参数的更新，确保孪生模型实时跟踪和反映实体健康状态，并以此为基础设计基于事件的故障诊断和基于粒子滤波的故障预测方案。以起落架收放系统为例完成实验验证，与传统方法相比，本文方法在实时性、准确性和鲁棒性方面表现更优。     

具有欺骗攻击的主从神经网络混合 事件触发同步控制

文章提出了一种针对受到欺骗攻击的主从神经网络的混合事件触发同步控制方法。所提出的方法采用以伯努利分布为特征的混合事件触发方案，通过仅在必要时传输数据来减轻通信负担并处理不可预测的网络环境。记忆事件触发机制可以在系统响应状态的峰值和低谷期间传输更多的数据。通过考虑实际情况中的不确定性，将网络诱导时滞和随机发生的欺骗攻击纳入一个统一的框架，并构建了相应的李雅普诺夫泛函。其次，使用李雅普诺夫理论，推导出一个稳定性判据。最后，通过数值算例验证了所提出方法的有效性。