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浙江省高校家庭经济困难学生就业帮扶策略构建研究

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中国大学生就业 2021年第7期 48-52页

作者：程盛杲陈琴尹浩冰浙江省教育发展中心学生资助工作部浙江杭州310012 浙江师范大学保卫处浙江金华321004

本研究针对目前浙江省高校家庭经济困难学生就业创业帮扶机制不够完善以及家庭经济困难学生较为明显存在的心理困难、学业困难等问题,有效利用大数据,精准认定受助学生对象,完善就业创业政策体系,优化就业指导工作,积极实施"发展性资助... 详细信息

本研究针对目前浙江省高校家庭经济困难学生就业创业帮扶机制不够完善以及家庭经济困难学生较为明显存在的心理困难、学业困难等问题,有效利用大数据,精准认定受助学生对象,完善就业创业政策体系,优化就业指导工作,积极实施"发展性资助"项目,提升家庭经济困难学生自身就业综合素质能力,加强社会力量支持,增强家庭经济困难学生就业适应性,对实现家庭经济困难学生顺利就业和高质量发展有着积极意义和重要作用。

关键词：浙江省高校家庭经济困难学生就业帮扶发展性资助

^15N稳定同位素标记技术在草地生态系统氮循环中的研究进展

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土壤与作物 2014年第1期3卷 15-21页

作者：尹浩冰马红媛梁正伟中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102 中国科学院大学北京100049 中国大安碱地生态试验站吉林大安131317

稳定性同位素标记技术在生态学的诸多研究领域中有着广泛应用,其中15N标记技术在草地生态系统氮素循环研究中发挥了重要作用。本文综述了15N标记技术在国内外草地生态系统中生物固氮、氮肥的去向和利用、氮素在土壤中的转化以及氮素损... 详细信息

稳定性同位素标记技术在生态学的诸多研究领域中有着广泛应用,其中15N标记技术在草地生态系统氮素循环研究中发挥了重要作用。本文综述了15N标记技术在国内外草地生态系统中生物固氮、氮肥的去向和利用、氮素在土壤中的转化以及氮素损失方面的研究现状及进展,并对存在的问题和前景进行了分析和展望,为更好的利用氮肥、充分发挥草地生产潜力提供理论依据。图1,参53。

关键词：草地 ^15N标记氮循环同位素氮固定硝化作用

旋喷静压复合桩芯桩-水泥土界面强度特性试验研究

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建筑科学 2024年第3期40卷 154-162页

作者：尹浩中国建筑科学研究院有限公司北京100013

旋喷静压复合桩具有单桩承载力高、受力合理,可在既有建筑加固与改造工程的低净空条件下施工等优势;旋喷静压复合桩具有双层荷载传递模式,芯桩-水泥土界面和水泥土-桩周土界面是控制旋喷静压复合桩承载特性和破坏模式的关键因素;针对此... 详细信息

旋喷静压复合桩具有单桩承载力高、受力合理,可在既有建筑加固与改造工程的低净空条件下施工等优势;旋喷静压复合桩具有双层荷载传递模式,芯桩-水泥土界面和水泥土-桩周土界面是控制旋喷静压复合桩承载特性和破坏模式的关键因素;针对此特性,对旋喷静压复合桩的芯桩-水泥土界面进行研究,通过水泥土试块强度试验,验证了水泥掺量、水灰比和龄期对水泥土无侧限抗压强度的影响,并通过界面强度特性试验,证明了芯桩-水泥土界面侧阻力与水泥土无侧限抗压强度有关,得出了钢管-水泥土界面和混凝土-水泥土界面的粘结系数。试验表明:水泥土的无侧限抗压强度受水泥掺入量和含水量的双重控制,随水灰比的增加而减小,对于不同水灰比的水泥土,存在最优水泥掺量;芯桩-水泥土界面的极限侧阻力与水泥土强度存在近似线性关系,钢管-水泥土界面的粘结系数平均值为6.66%;芯桩-水泥土界面在受荷过程中经历了弹性阶段、脆性破坏阶段和剪切滑移阶段。

关键词：旋喷静压复合桩芯桩-水泥土界面强度钢管-水泥土界面粘结系数极限侧阻力

数字零售对供应链效率的影响分析——基于上市零售企业年报数据的考察

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商业经济研究 2024年第12期 125-128页

作者：尹浩亮重庆移通学院德国工程学院重庆401520

数字零售是零售企业数字化转型的重要方向,也是零售企业高质量发展的关键所在。本文基于零售数字化转型视角,就数字零售对零售企业供应链效率的影响机制进行理论剖析基础上,进一步采用我国166家零售上市企业数据就数字零售对零售企业供... 详细信息

数字零售是零售企业数字化转型的重要方向,也是零售企业高质量发展的关键所在。本文基于零售数字化转型视角,就数字零售对零售企业供应链效率的影响机制进行理论剖析基础上,进一步采用我国166家零售上市企业数据就数字零售对零售企业供应链效率的影响效应进行了实证分析。研究发现,数字零售能够显著提升零售企业供应链效率,并通过了实证检验和稳健性检验。同时,数字零售对零售企业供应链效率的正向赋能作用会由于零售企业规模差异、产权性质差异而存在显著的异质性。相比较而言,数字零售对规模较大零售企业、非国有性质零售企业供应链效率的正向赋能作用更强。最后本文从零售企业加快数字零售倒逼供应链数字化转型、加大人工智能和大数据分析等技术在零售中的应用、加强合作伙伴关系和供应链网络优化,以及提升零售客户体验和个性化服务方面提出了提升供应链效率的建议。

关键词：数字零售供应链效率零售企业年报分析

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MACDCGAN的发电机轴承故障诊断方法

振动与冲击 2024年第11期43卷 227-235页

作者：曹洁尹浩楠王进花兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省制造信息工程研究中心兰州730050

在实际工况中,发电机中传感器采集到的故障样本数据有限,使用基于深度学习的方法进行故障诊断存在过拟合问题导致模型泛化能力较差以及诊断精度不高。为了解决这个问题,采用样本扩充的思路,提出了一种改进的辅助分类器条件深度卷积生成... 详细信息

在实际工况中,发电机中传感器采集到的故障样本数据有限,使用基于深度学习的方法进行故障诊断存在过拟合问题导致模型泛化能力较差以及诊断精度不高。为了解决这个问题,采用样本扩充的思路,提出了一种改进的辅助分类器条件深度卷积生成对抗网络(MACDCGAN)的故障诊断方法。通过对采集的一维时序信号进行小波变换增强特征,构建简化结构参数的条件深度卷积生成对抗网络模型生成样本,并在模型中采用Wasserstein距离优化损失函数解决训练过程中存在模式崩塌和梯度消失的缺点;通过添加一个独立的分类器来改进分类模型的兼容性,并在分类器中引入学习率衰减算法增加模型稳定性。试验结果表明,该方法可以有效地提高故障诊断的精度,并且验证了所提模型具有良好的泛化性能。

关键词：发电机特征提取生成对抗网络(GAN) 卷积神经网络(CNN) 故障诊断

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旋喷静压复合桩竖向抗压承载特性的试验研究

旋喷静压复合桩竖向抗压承载特性的试验研究

作者：尹浩中国建筑科学研究院

学位级别：硕士

组织变革视角下乡村小规模学校高质量发展的困境与突破

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教育研究 2024年第2期45卷 31-42页

作者：尹浩宇赵丹中国人民大学教育学院北京100872 陕西师范大学教育学部西安710062

乡村小规模学校作为推进县域教育公共服务均等化、促进乡村人力资本提升的重要载体,其高质量发展不仅是补齐乡村教育短板的关键,也是建设高质量教育体系不可或缺的组成部分。在这一过程中,组织变革是适应乡村小规模学校班级规模较小、... 详细信息

乡村小规模学校作为推进县域教育公共服务均等化、促进乡村人力资本提升的重要载体,其高质量发展不仅是补齐乡村教育短板的关键,也是建设高质量教育体系不可或缺的组成部分。在这一过程中,组织变革是适应乡村小规模学校班级规模较小、管理方式灵活等特殊性的关键动力,有助于提升办学质量。但当前乡村小规模学校存在组织目标不清晰,组织结构呈跨校科层制,扁平化优势体现不足,组织变革能力及实践效果不尽如人意等问题。基于学习型组织、科层组织和非正式组织等相关理论及其主要特征,围绕愿景、价值、战略等核心要素,通过构建乡村小规模学校“愿景—促进”组织变革模式,可以增强组织变革的内驱力和创造力。推进乡村小规模学校高质量发展亟待转变学校组织发展理念,强化育人为本教育观念;重塑学校组织发展目标,挖掘学校发展内生动力;优化学校组织制度,促进组织高效运行;创生学校“在地化”组织文化,推进校地共生发展;再造学校组织环境,拓展高质量学习空间;优化学校组织技术,提升组织运行效率。各级政府应通过构建多元治理共同体、完善小规模学校治理政策、优化小规模学校治理机制、应用数字教育教学资源,为乡村小规模学校组织变革提供保障。

关键词：基础教育乡村小规模学校教育高质量发展组织变革

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基于代理模型与分类技术的多目标进化算法

基于代理模型与分类技术的多目标进化算法

作者：尹浩佳青海师范大学

学位级别：硕士

群智能算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法.算法对问题函数的凸性和可微性等性质要求不高,因此基于自然选择机制的优化算法更适用于研究无凸可微性质的问题.在求解一般性优化问题时,进化算法已经充分展示了其优势.随着大数据时代... 详细信息

群智能算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法.算法对问题函数的凸性和可微性等性质要求不高,因此基于自然选择机制的优化算法更适用于研究无凸可微性质的问题.在求解一般性优化问题时,进化算法已经充分展示了其优势.随着大数据时代的到来,算法所面临的问题可能是大规模、多属性的,优化的目标往往不止一个.当目标数量增加或Pareto前沿形状复杂时,传统优化算法往往效率不高.当约束函数复杂或约束过紧时,存在的进化算法难以找到数量足够的最优解.针对上述问题,本文基于代理模型和分类进化技术设计了相应的进化算法,主要研究内容如下:超多目标优化问题存在的一个重大挑战是种群收敛性和多样性难以得到有效平衡,特别是当目标数量较大时,个体的选择压力丧失,无法保证种群多样性.为了克服这一不足,本文提出一种双目标代理模型驱动的超多目标进化算法.首先,通过双目标模型策略,增加个体的选择压力.其次,通过双归档集策略对种群进行划分,保留适应度较好的个体,以保证种群的收敛性.然后,通过基于共享函数的拥挤度距离估计策略,保留具有良好多样性的候选个体,使种群收敛性和多样性得到平衡.最后,在WFG和Ma F测试集上进行模拟实验,实验结果显示,提出的算法得到了更好的Pareto解集.针对约束多目标优化问题中存在的约束难以处理、种群多样性差等问题,提出了一种约束多目标进化算法,对种群的进化分类和边界收缩进行了创新.首先,根据个体的约束违反程度,设计了种群进化分类策略,将种群分为两个不同的子种群,针对性地设计适合产生高质量后代的交叉变异算子.同时,子种群通过共享子代来实现种群间的信息交互.其次,为了更好地发挥双种群的优势,设计了一种约束处理方法.在进化早期,使种群能够快速地跨越不可行区域,保证了种群的可行性和收敛性.最后,为了利用不可行解信息,对目标值较好的不可行解进行修复操作,确保输出足够数量的Pareto最优解.实验结果显示,在IGD和HV指标上,提出的算法与其它比较算法相比有明显的优势.

关键词：多目标优化问题进化算法代理模型约束处理技术 Pareto最优解

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跨设备联邦学习中的客户端选择算法

软件学报 2024年

作者：张瑞麟杜晋华尹浩清华大学计算机科学与技术系清华大学北京信息科学与技术国家研究中心

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组... 详细信息

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组成,由于通信和计算成本的限制,聚合服务器在每个训练轮次中仅选择少量客户端加入训练.几种被广泛应用的联邦优化算法均采用完全随机的客户端选择算法,但这被证明有着很大的优化空间.近年来,如何高效可靠地从海量异构客户端中选择合适的集合参与训练,以优化联邦学习协议的资源消耗和模型性能被广泛研究,但仍没有文献对这一关键问题进行综合调研.需要对跨设备联邦学习的客户端选择算法研究进行全面调研.具体地,形式化描述客户端选择问题,然后给出对选择算法的分类并逐一深入讨论分析.最后,讨论客户端选择算法的一些未来研究方向.

关键词：跨设备联邦学习客户端选择组合优化效用理论