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抓住机遇发展禄劝农机化

中国农机化 2002年第2期 21-22页

作者：张文举金荣森云南省禄劝彝族苗族自治县农业机械管理总站 651500

一、禄劝农机化发展的环境特征1．经济贫穷落后，信息闭塞，农作手段机械化程度较低由于自然条件的制约，基础设施落后，农业产出低下，农民增收难度大，农村文化生活落后，禄劝彝族苗族自治县1997年和2000年人均有粮分别为333千克和37... 详细信息

一、禄劝农机化发展的环境特征1．经济贫穷落后，信息闭塞，农作手段机械化程度较低由于自然条件的制约，基础设施落后，农业产出低下，农民增收难度大，农村文化生活落后，禄劝彝族苗族自治县1997年和2000年人均有粮分别为333千克和376千克，人均纯收入分别为849元和1215元。2000年通电话户数是农业人口9.7万户的8％，与外界市场隔离，信息闭塞，农民购买农业机械的能力低下，但又十分渴求，形成因贫穷无……

关键词：禄劝县农机化农机作业

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龙泉廊桥碑刻文物简述

文物鉴定与鉴赏 2016年第5期 52-57页

作者：金荣森龙泉市博物馆

龙泉素有＂九山半水半分田＂之称,境内河溪众多,需要建造廊桥,来方便人们、物品进出。龙泉共有廊桥70多座,其中国保4座,省保10座。大多数廊桥都有桥碑作为修桥的记录。其中具有时期代表性的有如下5块桥碑。地处龙泉市八都镇的燕诒桥（见... 详细信息

龙泉素有＂九山半水半分田＂之称,境内河溪众多,需要建造廊桥,来方便人们、物品进出。龙泉共有廊桥70多座,其中国保4座,省保10座。大多数廊桥都有桥碑作为修桥的记录。其中具有时期代表性的有如下5块桥碑。地处龙泉市八都镇的燕诒桥（见图1）有两块清代桥碑,其中在清光绪二十九年（1903年）由龙泉知县陈海梅撰书的碑文内容如下（见图2）：甲辰之夏,蛟涨成灾。予方皇皇然,议捐赈,议平粜,以绅董佐理。

关键词：龙泉廊桥光绪二十九年分田八都镇捐赈河溪绅董海梅吴生

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简析民国时期龙泉宝剑的繁荣

文物鉴定与鉴赏 2019年第2期 76-79页

作者：金荣森龙泉市博物馆浙江龙泉323700

民国时期的龙泉宝剑在技艺得到提高的前提下,又迎来了大量政府机构的内迁及战时对冷兵器的需求,使龙泉宝剑呈现繁荣的景象。

关键词：民国龙泉宝剑

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龙泉廊桥

东方博物 2016年第1期 103-106页

作者：金荣森龙泉市博物馆

廊桥,亦称屋桥、风雨桥,由上下两部分结合而成,上部为廊屋,下部为桥。龙泉市目前有省级以上文物保护单位廊桥14座,保存完好。龙泉廊桥形式多样,构造独特,装饰丰富,兼具交通和传承地域文化的功能。

关键词：龙泉廊桥构造装饰功能

结合更新过程与粒子群优化的BP神经网络铁路物资预测模型

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铁道科学与工程学报 2024年

作者：黄自力蔡小强金荣森刘承亮廖志刚刘立法孙晶王芳刘柏志王劲戴梦岚深圳市大数据研究院香港中文大学(深圳) 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所广东数果科技有限公司

非周期性消耗的铁路运营物资（即偶换件），包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等，是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性，采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日... 详细信息

非周期性消耗的铁路运营物资（即偶换件），包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等，是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性，采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经营效率，也能加强灾害状态下铁路部门的反应能力。本研究聚焦于分析广州铁路集团各地区物资出库数据，由于铁路物资需求具有较大的随机性与偶然性，普通的拟合函数较难刻画其复杂的变动关系。因此，本研究探讨了一种基于粒子群优化（PSO）与反向传播神经网络（BPNN）的铁路物资需求预测方法，该方法基于神经网络优化中的频率原则及凝聚现象的理论基础，通过PSO对BPNN进行预训练，赋予其一个较大的初始化权重，使其最终能够学到一个较为复杂的拟合函数，从而刻画物资数据的复杂性与随机性。此外，针对部分具有高频次、高周转物理特性的物资，利用调整后的更新过程（RP）对物资数据进行时间序列建模，然后将该时间序列预测值作为一列新的特征，加入先前的神经网络模型中，取得更高的预测精度。与传统机器学习和深度学习方法相比，结合更新过程与粒子群优化的反向传播神经网络（RPPSO-BPNN）模型表现出色，具有较强的泛化能力，成功克服了传统方法中常见的局部最优问题。PSO算法在优化过程中的高效性得到了验证，相对于传统梯度下降方法，PSO算法显著减少了训练时间。此外，RP-PSO-BPNN模型在不同选定物资的实时序列波动上表现出良好的拟合，证实了其适用性和实用性。本研究通过提出的RP-PSO-BPNN模型为铁路物资，特别是非周期性消耗的铁路物资需求预测领域提供了具有增强预测准确性的方案。未来研究方向可包括进一步优化模型结构、探索其他元启发式算法，以及引入更多领域特定因素以提升模型的泛化能力和适应性。

关键词：铁路物资数据物料预测粒子群优化反向传播神经网络 PSO-BPNN 泛化性更新过程

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数字化转型、新质生产力与企业创新绩效

海南大学学报（人文社会科学版） 2025年第1期43卷 86-96页

作者：金鑫孙群力金荣学中南财经政法大学财政税务学院湖北武汉430073

在大数据与互联网时代,企业数字化转型是企业发展的必然趋势,转型过程也将对企业创新绩效产生影响。利用2015—2021年中国上市公司企业微观数据,实证分析发现:企业数字化转型将显著提升企业创新绩效水平,并通过企业科技研发投入和企业... 详细信息

在大数据与互联网时代,企业数字化转型是企业发展的必然趋势,转型过程也将对企业创新绩效产生影响。利用2015—2021年中国上市公司企业微观数据,实证分析发现:企业数字化转型将显著提升企业创新绩效水平,并通过企业科技研发投入和企业创新专利产出来体现。采用一系列稳健性检验和内生性方法分析后,模型结论依旧成立。异质性分析发现,国有企业、非重污染企业以及处在东南部区域企业数字化转型对企业创新绩效的影响效应更强。机制分析发现,企业数字化转型可通过提升企业新质生产力来提高企业的创新绩效水平。最后,从企业本身、监管机构以及政府三个角度对数字化转型和企业创新发展提出展望。

关键词：数字化转型创新绩效新质生产力

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志愿服务参与能激发大学生创业吗

浙江学刊 2025年第1期 159-167页

作者：何伟臧小森中国社会科学院经济研究所中国社会科学院大学经济学院

培育和激发大学生的创业意愿，对于缓解就业压力、推动创新发展具有重要意义。本文基于2018年中国大学生追踪调查(PSCUS)的在校生数据及2019—2023年毕业生追踪数据，系统考察了志愿服务参与对大学生创业意愿和创业实践的影响及其作用... 详细信息

培育和激发大学生的创业意愿，对于缓解就业压力、推动创新发展具有重要意义。本文基于2018年中国大学生追踪调查(PSCUS)的在校生数据及2019—2023年毕业生追踪数据，系统考察了志愿服务参与对大学生创业意愿和创业实践的影响及其作用机制。实证研究发现：(1)志愿服务参与显著提高了大学生的创业意愿，这一结论在经过多种稳健性检验后依然成立；(2)志愿服务参与通过提升社会资本、心理资本和经济资本，实现对创业意愿的促进；(3)志愿服务参与对创业的影响存在显著的异质性，对女性、高年级以及人力资本状况较差和家庭经济困难的大学生群体，志愿服务的促进作用更为明显；(4)志愿服务参与具有显著的长期培育效应，不仅能提升创业意愿，还能影响毕业后的实际创业行为。上述发现为构建“志愿服务—创业教育”协同育人新模式、推动高校创新创业教育改革、缓解我国当前的大学生就业压力、促进国家创新创业高质量发展等，提供了重要启示。

关键词：志愿服务创业意愿创业资本大学生就业

基于改进YOLOv5的红花目标检测算法研究

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农机化研究 2025年第1期47卷 26-32,66页

作者：陈金荣许燕周建平王小荣新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830047 新疆大学工程训练中心乌鲁木齐830047 新疆维吾尔自治区农牧机器人及智能装备工程研究中心乌鲁木齐830047

为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络,提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力;建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU... 详细信息

为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络,提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力;建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU存在的梯度消失问题进行改进,提高了被遮挡红花的预测率,并通过在目标检测网络中增加分割检测模块,提高宽和高小于最低像素的小目标物检测精度,利用图像扩增数据集对改进后的YOLOv5算法进行训练,再分别与改进前后YOLOv5网络和Faster R-CNN网络在不同红花品种、不同自然光照情况、不同天气条件和不同遮挡情况下进行对比。试验结果表明:改进后的YOLOv5算法P值、R值分别为90.45%和0.90,对非结构环境下盛开期的未采摘红花mAP值达到94.48%,在不同影响因素下都可以准确识别出红花且置信度较高,可为红花采摘机器人自动化作业中的红花识别提供技术支持。

关键词：红花目标检测改进YOLOv5 数据增强非结构环境

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论数据要素作为新质生产力在社会再生产中的实现

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河北经贸大学学报 2025年

作者：王杰森吴宏洛中共福建省委党校(福建行政学院)办公室福建师范大学马克思主义学院

数字经济时代数据要素是社会再生产的新动能,是新质生产力的核心要素。数据要素作为潜在生产力,只有渗透到社会生产过程中才能转化为现实的生产力。数据要素新质生产力自被挖掘利用以来,以驱动产业高质量发展为目标,以促进分配结构优化... 详细信息

数字经济时代数据要素是社会再生产的新动能,是新质生产力的核心要素。数据要素作为潜在生产力,只有渗透到社会生产过程中才能转化为现实的生产力。数据要素新质生产力自被挖掘利用以来,以驱动产业高质量发展为目标,以促进分配结构优化为导向,以提升流通效率为支撑,以促进消费提质升级为重点,在社会再生产领域特别是数字经济高质量发展中发挥着独特的价值。数据要素新质生产力在社会再生产中的实现明显异于传统生产要素,面临着生产环节的技术困境、分配环节的公平困境、流通环节的流转困境、消费环节的安全困境等问题。激发数据要素新质生产力既要认识到海量数据资源给社会经济发展带来的巨大推动作用,也要清醒地看到其带来的治理难题和负面效应,在健全数据要素立法的基础上,通过制度创新,充分发挥数据要素生产力在社会再生产中的作用和优势,大力支持数字技术发展,重视数据要素各方主体的权益,完善数据要素共享和使用机制,从而构筑数字经济发展新优势,助力“数字中国”迈向“数字强国”。

关键词：新质生产力数据要素社会再生产数字强国共同富裕