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文章将社会资本进一步划分为社会网络、社会信任和社会参与3个关键维度,并探究这3个维度对农户创业行为的影响,通过Logistic回归模型对2022年中国土地经济调查(CLES)数据进行实证分析。研究结果显示,社会网络的广泛性能有效降低农户面临的创业风险;社会信任能提供农户之间商业合作建立和维护的基础;社会参与能为农户提供重要的社交网络扩展机会。文章认为,社会网络、社会信任和社会参与对农户创业活动有着显著的积极影响。

关键词：社会资本农户创业行为社会网络社会信任社会参与

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基于区块链的医疗控费系统研究

基于区块链的医疗控费系统研究

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作者：喻言华中科技大学

学位级别：硕士

目前国家正通过疾病诊断相关组(Diagnosis Related Group,DRG)机制,实现医疗控费目标。但是该机制在医疗机构的实际应用效果并不理想。这主要由于该控费机制的准确度依赖于对患者治疗数据的精准分类,而DRG实施中存在如下问题,一是部分... 详细信息

目前国家正通过疾病诊断相关组(Diagnosis Related Group,DRG)机制,实现医疗控费目标。但是该机制在医疗机构的实际应用效果并不理想。这主要由于该控费机制的准确度依赖于对患者治疗数据的精准分类,而DRG实施中存在如下问题,一是部分治疗流程重合度高而无法精准分类,二是治疗过程数据无法跨院可信共享,三是预测费用所需的历史付费路径无法完整溯源。所以设计实现一个准确度提升的分类与费率预测模型对实现精确控费有现实意义。针对上述问题,设计一种基于区块链和泛化算法的决策控费系统,旨在实现DRG准确分类控费。针对精准分类问题,提出融合分类模型,实现分组重要特征因子的筛选和贡献评估,从而精准划分类别,使得分类组的类内数据趋同而类间差异悬殊。针对可信共享问题,设计一种超级账本区块链存证架构,完成医疗数据的防篡改安全共享,架构中通过智能合约策略,实现数据的动态共识背书,和科室属性跨链交叉认证,从而保证共享信息的安全性和一致性。针对费用预测溯源问题,设计区块追踪的逻辑链码,完成历史路径的高价值数据筛选和完整诊疗路径溯源,从而生成合理的费率指标来预测类别费用。在Fabric许可联盟链平台上部署该决策控费系统,通过测试,确认融合DRG分类模型的精准度,比现存的单一决策机制提升7%。链上交易测试表明医疗联盟链的跨域认证确权控制在70 ms内,且高并发共享请求造成的时延增长不超25%。动态共识背书方法可提升数据一致性上链阶段60%以上抗攻击率。结果表明系统有良好分类控费效能,且超级账本区块链存证架构,适合控费数据的可信共享与溯源。

关键词：联盟区块链 DRG 交叉认证动态背书融合分类

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天棒

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作家 2023年第9期 118-128页

作者：喻言不详

1第一次见“天棒”的时候,他正准备杀人。杀的对象,是我的一位朋友。杀人的凶器是一把磨利的不锈钢餐叉。杀人的“天棒”龇着牙,两眼充血,脖子上青筋爆绽,头发倒竖。我一直以为头发倒竖是一种夸张的修辞,看到“疯子”后才知道一个人愤... 详细信息

1第一次见“天棒”的时候,他正准备杀人。杀的对象,是我的一位朋友。杀人的凶器是一把磨利的不锈钢餐叉。杀人的“天棒”龇着牙,两眼充血,脖子上青筋爆绽,头发倒竖。我一直以为头发倒竖是一种夸张的修辞,看到“疯子”后才知道一个人愤怒的时候确实可以让头发像刺猬的刺一样一根根竖起。他手中挥舞一只数寸长的餐叉,气势却像演义小说中舞着一把五股托天叉的凶神恶煞。

关键词：五股头发刺猬

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负性事件后大学生抗逆力提升的个案工作介入研究

负性事件后大学生抗逆力提升的个案工作介入研究

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作者：喻言西北农林科技大学

学位级别：硕士

国家的发展进步对于大学生的培养提出了更高的要求,希望高校能够培养出具有自尊自信、理性平和、积极向上的健康心态、综合素质全面发展的可靠青年。但是负性事件作为压力源,常常困扰着自身承受能力不强且处于成长过渡阶段的大学生群体... 详细信息

国家的发展进步对于大学生的培养提出了更高的要求,希望高校能够培养出具有自尊自信、理性平和、积极向上的健康心态、综合素质全面发展的可靠青年。但是负性事件作为压力源,常常困扰着自身承受能力不强且处于成长过渡阶段的大学生群体,经历过突发负性事件的人们会经历一段非常沮丧、低落的时间,而大学生在这个特定的成长发展阶段,并未完全脱离家庭和校园环境,受到认知发展水平的限制,心智尚未完全成熟,在遇到负性事件带来的情绪、压力等影响下,容易出现自我认知偏差、家庭矛盾频发、社会交往退缩、人际关系失调等问题,导致其抗逆力水平迅速降低,失去应对困境的能力,如果没有有效的应对能力也极易影响青少年的身心健康发展。本研究以经历负性事件后的大学生为研究对象,以优势视角理论和社会支持理论作为理论基础,利用《青少年心理韧性量表》作为测量工具,分析案主主要问题及需求,发掘其个体内部优势和外在资源,在实务介入环节依据量表将抗逆力的提升过程具体操作化为情绪控制、积极认知、目标专注、家庭支持和人际协助这五个维度,并以此为基础设计服务方案,分别介入提升其应对负性事件的抗逆力。在情绪控制维度,通过宣泄不良情绪和学习情绪管理技巧,帮助案主提升自身情绪管理能力;在积极认知维度,通过查找非理性信念、培养正向信念和发掘优势,使案主看到逆境的正向性,达到辩证看待负性事件的目的;在目标专注维度则通过制定学业计划和生涯规划,完善案主的自我定位和未来规划,强化内心力量;在家庭支持维度以解除误会和改善家庭沟通为主,为案主重建和谐家庭氛围,强化家庭系统的支持;在人际协助维度,通过社交技能培训、学业互助小组以及链接适当经济资源的方式,充分调动案主的资源,使其得到有意义的社交联结,并能够利用此联结获得帮助与支持。在介入工作结束后分别从介入过程和介入效果两个方面进行评估,并得出以下结论:一是提升抗逆力对于负性事件后大学生的成长具有一定现实作用。二是个案工作的服务介入对提升个人抗逆力方面有着独特价值。三是个人力层面对大学生抗逆力提升起着关键作用,支持力层面对大学生抗逆力提升起到一定保护作用。最后,基于个案研究基础之上,形成对服务可持续性、个案工作介入提升大学生抗逆力以及服务过程中产生的伦理困境和角色冲突三个方面进行反思。

关键词：负性事件大学生抗逆力提升个案工作

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基于深度学习的农作物病虫害检测技术及系统实现

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作者：喻言南京理工大学

学位级别：硕士

农业是衣食之源,也是人类生存之本。近年来,各国不断加大对农业生产的投资,积极开展农业病虫害防治工作。因此,如何有效地实现病害识别是当务之急。传统的鉴别方法存在耗时费力、诊断不及时、诊断范围有限等缺点。随着现代计算机技术与... 详细信息

农业是衣食之源,也是人类生存之本。近年来,各国不断加大对农业生产的投资,积极开展农业病虫害防治工作。因此,如何有效地实现病害识别是当务之急。传统的鉴别方法存在耗时费力、诊断不及时、诊断范围有限等缺点。随着现代计算机技术与图像处理技术的飞速发展,以深度学习为基础的目标检测技术已经成为国内外学者研究的热点,为农业病虫害检测开辟了一条新的途径。目前无人机在农业领域备受欢迎,使用无人机进行病害检测非常便利。本文根据目前农作物病虫害的种类以及农田环境,制作了一种接近真实环境的农作物病虫害数据集,针对病害图片的背景复杂、存在小目标病斑的情况,提出了两种不同场景下的农业病虫害检测方法,开发了一个病害检测系统。对于需要快速识别的病害检测场景,提出一种兼顾速度与精度的网络模型;为了应对某些高精度的病害识别场景,提出一种高精度的网络模型;开发了一个安卓应用程序以控制无人机对农作物进行拍摄及病虫害检测。本文主要研究内容如下:1.针对农作物病虫害检测的速度以及精度问题,基于YOLOv5s网络模型进行改进,提出一种改进的网络结构DMD-YOLOv5(DMD:deployed on mobile devices),在保证模型参数量与大小几乎不变的基础上进行了精度的提升,该模型占用内存较小,更适合部署在移动设备上。首先,收集并标记病虫害数据集。然后,提出了一种改进锚帧大小的方法,使其更适合本文所用的数据集。最后,提出了一种改进的YOLOv5网络结构:在骨干网络中嵌入了注意力模块(CBAM);使用了加权双向特征金字塔网络(BIFPN)代替特征融合,并对网络结构中不同层数之间的融合进行了改进;在骨干网络与neck网络中嵌入了C3 Swin Transformer(C3STR)模块。实验结果表明,DMD-YOLOv5网络模型的平均精度(m AP@0.5)达到79.7%,并且网络模型参数大小基本没变。2.为了进一步提升农作物病虫害检测的精度,基于DETR目标检测网络进行了改进,提出了一种高精度的病害检测网络HP-DETR(HP:high precision),该网络参数量少、结构简单、推理速度快,从而在精度方面要高于传统目标检测网络。考虑到对象大小对训练结果造成的影响,使用了4D锚框坐标进行查询且能够逐层更新;引入了对比去噪(CDN)的方法解决了网络不能预测“无对象”的能力,并且解决了模型难以从附近的多个锚框中选择锚框的问题;针对解码器无法获取更合适位置信息的问题,提出了混合查询选择策略。本章使用了一种开源数据集,病害种类更多,实验结果显示HP-DETR网络模型的m AP@0.5达到了53.9%,相对于原始网络提升了8.3%。3.为了使用无人机在农田中进行病虫害检测,本文基于Android平台开发了一款适用于农作物病虫害检测的系统。为了能够控制无人机正常飞行,使用MAVLink协议和MAVSDK技术进行开发;为了能够获取无人机位置,使用了百度地图API进行地图功能的开发;为了实现无人机与手机端的图像传输以及显示图像,使用了USB Video Class(UVC)摄像头,并借助开源项目UVCCamera提供的SDK的API进行功能开发;为了实现农作物病虫害的检测,使用Android平台的Pytorch和Torchvision库进行图像识别的开发,考虑到在移动设备上检测病害的速度问题,使用YOLOv5目标检测算法实现病害检测功能。最终对系统进行了测试,能够检测出农作物的病虫害情况。

关键词：病虫害检测网络模型农作物病虫害数据集病虫害检测系统

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