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增值税留抵退税政策对先进制造业企业创新投入的多重激励效应 ——基于退税条件改进

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增值税留抵退税政策对先进制造业企业创新投入的多重激励效应 —...

作者：胡新宇中国财政科学研究院

学位级别：硕士

为着力促进经济迈向高质量发展、制造业实现创新转型,政府实施了一系列具有前瞻性的减税降费措施,旨在有效地缓解企业成本压力,充分调动市场的创新与活力,中国税收体系中,增值税占据主导地位,近年来在留抵退税制度的完善上实现了显著的... 详细信息

为着力促进经济迈向高质量发展、制造业实现创新转型,政府实施了一系列具有前瞻性的减税降费措施,旨在有效地缓解企业成本压力,充分调动市场的创新与活力,中国税收体系中,增值税占据主导地位,近年来在留抵退税制度的完善上实现了显著的提升。2019年起,我国实施并持续优化常态化的增值税留抵退税政策,大力度的退税措施显著惠及了广泛的市场参与者,在当前经济承压的形势中,留抵退税政策被赋予了稳固宏观经济稳定性的重要角色,作为增值税改革的核心内容,其本质在于优化抵扣机制。这一政策实质上通过释放企业的资金流动性,有效地缓解了企业的财务困境,特别是在当前商业环境中尤为重要,该政策积极刺激企业聚焦核心业务投资与加大研发力度,从而为企业的可持续发展创造了有利条件。通过减税降费政策和留抵退税制度,我国积极推动经济结构优化,助力制造业企业提升竞争力,促进企业创新发展。这些政策措施为企业提供了更多发展的空间和动力,进一步推动了我国经济的高质量发展。深入剖析留抵退税政策的实际效益,本文在理论上详尽分析了这一政策如何影响企业的创新投入,以及其背后的运作原理,主张留抵退税具备明显的创新驱动效应,并预设这种效应可能会因企业的具体特性(如规模、技术先进性)、所处行业特性以及地理位置差异等因素产生显著的差异化影响,本文将利用实证研究来验证这些假设,以期全面评估政策的实际效果,深入研究阶段,针对先前提出的假设,采取了严谨的实证方法,本论文具体选择了2017年至2021年期间,中国制造业上市企业的详尽数据,利用权威的双重差分法,系统地探究了我国推行留抵退税政策的实际影响,聚焦于先进制造业,详细考察了退税政策优化对制造业企业创新投资的显著效应,同时后续又采用了平行趋势检验、排除其他政策干扰等稳健性检验方式验证了回归结果的稳健性,进行了实证分析以验证异质性,并探讨了其背后的影响力机制。本文有如下研究结论:优化的留抵退税策略显著刺激了先进制造业企业的研发投资增长,这一观点经由双重差分分析获得了强有力的实证支持。更为严谨的验证手段进一步强化了这一观察结果的可靠性;留抵退税政策对于企业在不同发展阶段(如初创、成长或成熟期)推动创新投入的影响具有多样性、所处地区税收营商环境、所在行业的行业竞争度的不同而产生差异化效果。第三,从理论分析与影响机制检验来看,留抵退税条件改进通过缓解企业融资约束、提高管理者预期促进企业开展创新活动。基于研究结论,本文着重探讨了政府应如何提升留抵退税政策的精确度,以最大化其对创新的驱动效应,主张优化留抵退税的管理体系,优化整体税收商业环境,强调实施过程中需精细调控退税节奏与强度,有效预防可能伴随的财政风险,也要强化财政政策与金融政策的协同效应,从而更有力地支撑企业的创新与发展,丰富了国内关于留抵退税与企业创新投入的相关研究,刻画了留抵退税政策通过缓解融资约束与提高管理者预期促进企业创新投入的机制画像,为我国深化税费改革提供了必要借鉴,同时分企业生命周期、行业竞争程度与地区税收营商环境进行研究,增加了研究的深度,为以后研究者提供新的思路与证据。

关键词：留抵退税创新投入先进制造业

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基于人体骨骼关键点考生异常行为识别研究

基于人体骨骼关键点考生异常行为识别研究

作者：王新宇中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着科技的发展和数字化的普及,目前国内多个省级的教育考核机构以及一些高等院校已经建立了大量的标准化考场,这些考场主要服务于中学毕业考试、高等教育入学考试、研究生入学考试、大学英语四六级考试、公务员录用考试以及律师资格认... 详细信息

随着科技的发展和数字化的普及,目前国内多个省级的教育考核机构以及一些高等院校已经建立了大量的标准化考场,这些考场主要服务于中学毕业考试、高等教育入学考试、研究生入学考试、大学英语四六级考试、公务员录用考试以及律师资格认证考试等国家级别的考核。这些标准化考场系统的核心技术包括高清质量的监控视频采集、归档及电子巡视,旨在为传统的人工监考提供必要的辅助。但是目前的标准化考场系统在运用过程中呈现“仅记录未判定”和“依靠人工复查监控录像”特点。针对这一现状,本文提出了一种基于人体骨骼关键点的考生异常行为识别方法,通过姿态估计算法实时获取考生的骨骼信息并利用获取到的信息通过图卷积动作识别网络进行行为分类,旨在从考场视频中对考生的异常行为进行实时识别。本文的主要工作如下:(1)以OpenPose算法为基准并对其进行轻量化改进以提高姿态估计算法的实时性能。解决了原算法在资源受限上消耗计算资源过多的问题,为后续实时行为识别奠定基础。(2)针对于原OpenPose算法进行轻量化改进后产生的姿态估计延迟的问题,通过结合轻量化的目标追踪算法—YOLOV3-tiny解决了姿态估计算法骨骼提取产生延迟的问题并将原算法的边框回归损失函数由原来的Io U替换为对目标距离角度感知能力更强的S-Io U,缩短了训练时间的同时并使得算法对目标预测的边界框更加准确与稳定。(3)以原ST-GCN算法为基准,设计了一种新的双流框架,引入了表征骨骼长度和方向的二阶信息,在提高识别准确率的同时,又起到数据增强的作用。其次,在针对考场内考生下半身由于受到桌椅遮挡的影响,导致下半身关键点检测出现检测错误或丢失的情况,通过调整姿态估计算法的输出抑制足部和膝部这两对关键点,解决了桌椅遮挡带来的关键点检测不准的这一实际问题。最后,结合轻量化改进的姿态估计算法-OpenPose和加入距离角度考量的边框回归损失函数的目标追踪算法YOLOV3-tiny实现了对考场内考生的异常行为识别。

关键词：姿态估计目标检测图卷积神经网络行为识别

基于ZnO/Ag/ZIF-8结构的SERS热点调控研究

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基于ZnO/Ag/ZIF-8结构的SERS热点调控研究

作者：张新宇山东师范大学

学位级别：硕士

由纳米金属的局部表面等离子体共振（LSPR）产生的电磁增强机制是研究表面增强拉曼散射（SERS）衬底的一种有效策略。通常,在该策略中必须考虑两个关键因素:1)SERS衬底中的热点（局部增强电场）分布和2)热点中的分析物分布。理想情况下... 详细信息

由纳米金属的局部表面等离子体共振（LSPR）产生的电磁增强机制是研究表面增强拉曼散射（SERS）衬底的一种有效策略。通常,在该策略中必须考虑两个关键因素:1)SERS衬底中的热点（局部增强电场）分布和2)热点中的分析物分布。理想情况下,所有分析物应分布在热点内,以获得最佳的SERS性能。然而,对SERS信号分布的相关研究表明,SERS信号可能来自热位点的少量分析物或“冷”位点的大量分析物;这意味着分析物和热点的分布不匹配。此外,这种不匹配会造成拉曼信号不均匀,并影响检测可靠性。因此,如何实现对热点和分析物的有效调控成为SERS发展的一大难题。为了解决这一难题,本文设计并研究了沸石咪唑骨架-8包覆的氧化锌/银纳米线结构（ZnO/AgNWs/ZIF-8）,该结构可以将热点和分析物限制在ZIF-8层内,进而实现对热点和分析物的有效调控。本文主要研究了在玻璃片（Glass）和聚偏氟乙烯（PVDF）纳米纤维膜两种不同的基底上的ZnO/AgNWs/ZIF-8结构的热点调控能力及SERS性能,以及其在气体检测和重金属离子检测的应用,其主要研究内容如下:（1）在玻璃片基底上构建了ZnO/AgNWs/ZIF-8微纳结构,由于ZIF-8的F-P腔效应、ZIF-8类似微海绵的吸附作用和ZnO/AgNW尖端引起的反向光散射的三重协同效应,Glass/ZnO/AgNWs/ZIF-8衬底对光和分析物实现了在同一区域内的共富集和共定位。ZIF-8层的分子筛作用和ZnO/AgNWs预修饰的报告探针的选择性,使Glass/ZnO/AgNWs/ZIF-8在实际的重金属离子拉曼检测中具有抗多重干扰的特性。ZnO/Ag的分析增强因子高达3.97×10～6,对汞离子(Hg)的检出限达到10M;相对标准差仅为6.03%。该结构对含有Hg的各种真实样品成功地实现了精确、有效的拉曼检测,而无需额外的预提取过程。（2）在PVDF纳米纤维膜基底上构建了ZnO/AgNWs/ZIF-8微纳结构,利用ZIF-8内部气体分子的Knudson扩散、ZIF-8微海绵对气体分子的富集、ZIF-8介电层对光的调节以及ZnO/AgNW尖端的反向光散射等四重协同效应,证明了该结构对热点和气体分子都具有精确的共约束。结果表明,PVDF/ZnO/AgNWs/ZIF-8对硫化氢（HS）具有良好的检测效果,检测限为0.1 ppb,最小相对标准偏差值约为7.13%。此外,作为概念验证,在实际应用中,我们将衬底（3.5×3.5 cm）设计并组装成SERS面罩,实现了对人体呼气中HS的有效监测。

关键词：表面增强拉曼散射热点调控预修饰的报告探针电磁增强

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楼兰简纸文书笔法演化研究与实践

楼兰简纸文书笔法演化研究与实践

作者：张新宇新疆艺术学院

学位级别：硕士

楼兰简纸文书出土的百余年时间内,一直为国内外学界所瞩目。楼兰简纸文书所处的魏晋是书体演变的关键时期。楼兰简纸文书作为迄今为止最主要的魏晋时期出土的简纸文献,如实保存了当时文字的使用情况和书写的真实面貌,是研究当时书体演... 详细信息

楼兰简纸文书出土的百余年时间内,一直为国内外学界所瞩目。楼兰简纸文书所处的魏晋是书体演变的关键时期。楼兰简纸文书作为迄今为止最主要的魏晋时期出土的简纸文献,如实保存了当时文字的使用情况和书写的真实面貌,是研究当时书体演变的重要墨迹材料。魏晋时期的书体演变以笔法的演化为核心要质,点画的省略、变形、快写从而导致了字形结构也发生了相应的变化。楼兰简纸文书填补了三国、西晋无墨迹传世的空白。通过研究楼兰简纸文书的笔法,从点画以及用笔两个层面去探讨魏晋书体演变时期楼兰简纸文书的笔法演化,观察楼兰简纸文书笔法走向的发展和脉络,厘清笔法演变的进程。作为墨迹载体,楼兰简纸文书还展示了不同书写材质对书写的影响。其书写的技巧、记载的内容、表达的习惯,多个层面也都证实了长久以来中原与楼兰地区的联系与交往。本文主要对楼兰简纸文书笔法的演化进行研究,并结合近几十年来相继发现的大量文献资料及最新问世的史实资料,分析楼兰简纸文书在书法艺术层面的重要意义。并通过对楼兰简纸文书笔法的研究实践,从中取法借鉴并运用到指导书法创作中,更加强调其对于书法艺术层面的意义与价值。

关键词：楼兰简纸文书笔法演化点画实践艺术价值

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枪管内膛线测头设计与实验研究

枪管内膛线测头设计与实验研究

作者：冯新宇西安工业大学

学位级别：硕士

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基于等效单自由度的涡轮扫频振动研究

北京理工大学学报 2024年第3期44卷 270-277页

作者：张虹张一帆王新宇董洪祯北京理工大学机械与车辆学院北京100081

针对有限元方法对扫频工况下涡轮振动求解出现的困难,提出了基于等效单自由度的涡轮结构振动扫频算法,并对涡轮扫频振动特征进行分析.建立了涡轮流固耦合计算模型,使用非线性谐波法得到了涡轮表面的气动激励,使用谐响应方法分析了涡轮... 详细信息

针对有限元方法对扫频工况下涡轮振动求解出现的困难,提出了基于等效单自由度的涡轮结构振动扫频算法,并对涡轮扫频振动特征进行分析.建立了涡轮流固耦合计算模型,使用非线性谐波法得到了涡轮表面的气动激励,使用谐响应方法分析了涡轮的稳态振动特性.基于能量原理,建立了涡轮等效单自由度计算模型,通过与稳态振动结果的对比,验证了方法的可行性与正确性,并利用所建立模型分析了涡轮的扫频振动特征.结果表明,涡轮在扫频工况下响应峰值、半功率带宽以及响应曲线形状等特征与稳态工况存在差异.等效单自由度算法与有限元方法计算得到的涡轮响应误差小于10%,共振峰偏移率小于1%.

关键词：涡轮流固耦合扫频振动单自由度谐响应

数字孪生环境下基于深度学习的焊接零件完备性检测研究与应用

维普期刊数据库

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数字孪生环境下基于深度学习的焊接零件完备性检测研究与应用

作者：闫新宇郑州轻工业大学

学位级别：硕士

基于深度学习的羊群计数和性别识别的技术研究

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基于深度学习的羊群计数和性别识别的技术研究

作者：张新宇山东师范大学

学位级别：硕士

随着中国智能化养殖的不断推进以及散养方式向集约化养殖方式的转变,大规模养殖越来越常见。在这种高密度的养殖场景下,动物个体之间的拥挤很常见,很容易发生踩踏事件,农民如果不能及时发现制止,会造成大量的经济损失。同时,集约化养殖... 详细信息

随着中国智能化养殖的不断推进以及散养方式向集约化养殖方式的转变,大规模养殖越来越常见。在这种高密度的养殖场景下,动物个体之间的拥挤很常见,很容易发生踩踏事件,农民如果不能及时发现制止,会造成大量的经济损失。同时,集约化养殖情况下,羊群中诱发各种疾病的可能性大大提高,及时检测到羊群中的异常尤为重要。许多研究者对羊的多种行为进行检测和研究,不同性别的羊会表现出不同的行为。因此,检测羊的行为前确定羊的性别有利于研究,检测的精度也会有所提升。深度学习技术在分类、计数、检测等任务中得到广泛应用,但仍有诸多因素阻碍了羊群计数的进一步发展,如羊群尺度变化,背景信息,数据集缺失等。本文针对羊场环境实现了更精确的性别识别和羊群计数,并提出了相应的解决方案。本文的主要研究和贡献如下:(1)针对羊脸部图像中复杂的背景信息问题,本文提出了一种基于膨胀卷积注意力模块的羊性别识别网络模型。该模型以多尺度、多阶段特征融合为核心,从不同的维度对羊脸部特征进行信息过滤,加强对背景噪声的鲁棒性。本文进一步设计了基于膨胀卷积的通道和空间注意力模块生成相应的通道和位置权重系数应对背景干扰问题,通过自适应的权重系数调整模型对不同区域的关注程度,选择性的强调更有价值的特征信息,进一步提高模型的鲁棒性。目前还没有公开可用的数据集,利用深度学习技术识别性别需要足够的数据。本文为了解决这个问题,建立了一个数据集,其中包括在一个农场获取的428只公羊和420只母羊的羊脸部图像,并由专家进行了标注。利用数据集测试模型的性能,实验结果证明了所提方法和注意力模块的有效性。(2)针对羊场的环境特点,本文提出了一种基于密度图回归方法的深度学习模型来解决羊群计数问题。模型以多分支网络为基础,不同分支利用不同大小的过滤器获取不同尺度的特征,提高模型对图像中羊群尺度变化的鲁棒性。模型中进一步整合了通道信息增强模块和通道信息交换模块。具体而言,通道信息增强模块通过深度卷积抑制图像中的噪声,使生成通道注意力稀疏矩阵引导模型重点关注更有价值的通道。通道信息交换模块中包括批归一化,其比例因子小于指定阈值表明特征图中通道的重要性较弱,是对模型训练没有帮助的通道。本文将其与其他分支中对应位置的通道进行交换,该过程减少特征图中的冗余通道。模型学习从图像特征到密度图的映射,并通过对密度图积分计算羊的总数。本文在一个实际羊场拍摄视频,在视频中抽取图片构建数据集。数据集中包含了1200张不同的羊群图片,平均每张图片有13只羊。本文在自己创建的数据集上对两个模型进行了大量的对比和消融实验,从多个方面验证算法的预测性能及所提模块的效果,实验结果证明了所提模型的有效性和鲁棒性。

关键词：深度学习性别识别羊群计数计算机视觉

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《临池管见》中的书法美学思想研究

《临池管见》中的书法美学思想研究

作者：宋新宇上海师范大学

学位级别：硕士