10、芬兰助力苏联建设中的安全与管辖权问题

芬兰助力苏联建设中的安全与管辖权问题

在特定的历史时期,芬兰与苏联在边境地区的建设项目中面临着诸多安全与管辖权方面的问题。这些问题不仅影响了项目的进展,也反映了两国在合作过程中的复杂关系。

边境安全管控与签证安排

1947 年 2 月 3 日,苏芬关于扬伊斯科斯基(Jäniskoski)地区转让的条约签订,但在新边界正式划定前,该地区实际上仍对芬兰公民开放。新边界需待芬苏联合边境委员会于 1947 年秋季完成任务后才能确定。

苏联外交部副部长安德烈·维辛斯基(Andrei Vyshinskii)向内务部副部长伊万·谢罗夫(Ivan Serov)提出将扬伊斯科斯基地区定义为“特殊边境区”,直至建设工作完成。谢罗夫安排建立了边境通行制度,芬兰公民进入该地区除身份证外,还需有个人许可证(propusk),许可证用芬兰语和俄语书写,需有照片以及克列什科(Kleshko)和伊马特拉电力公司(Imatran Voima)项目经理古斯塔夫·泰莱斯塔姆(Gustav Telestam)的印章。获得许可证的人员名单需经苏联驻赫尔辛基大使馆盖章批准,并一式三份转发至彼得罗扎沃茨克的卡累利阿 - 芬兰边防部门总部。

然而,这种安排效率低下,主要目的是严格控制伊马特拉电力公司的工人。克列什科对此不满,他在给莫斯科的报告中指出,签证办理流程导致了时间和金钱的浪费。工人在罗瓦涅米(Rovaniemi)的招聘办公室提供信息和照片后,这些资料要送到赫尔辛基的伊马特拉电力公司,填写个人信息、附上照片并盖章签字后,再送到赫尔辛基的佩琴加镍业公司(Pechenganikel)代表处进行俄方处理,最后经苏联大使馆领事部门协调后返回罗瓦涅米发给工人,整个过程需六到七天。在此期间,工人按中等工资要求支付

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏稠密landmark环境下、预测更新步骤同时进行非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测更新机制同步否对滤波器稳定性精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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