检索结果-南通市图书馆

作者：张东磊武汉体育学院

学位级别：硕士

篮球是一项不断发展的运动,人们对于篮球的关注似乎从未减退过。贵州省台江县台盘村“村BA”的火爆出圈,一时间更是在网络上吸粉无数,引发无数网民关注。而随着国家关于举办“村BA”全国赛相关文件的颁布,更是将这项运动推向了高潮。在... 详细信息

篮球是一项不断发展的运动,人们对于篮球的关注似乎从未减退过。贵州省台江县台盘村“村BA”的火爆出圈,一时间更是在网络上吸粉无数,引发无数网民关注。而随着国家关于举办“村BA”全国赛相关文件的颁布,更是将这项运动推向了高潮。在此背景下,本文通过对贵州省台江县台盘村“村BA”成功原因进行研究,使用专家访谈法、文献资料法、问卷调查法、田野法、逻辑分析法等研究方法,对“村BA”爆火原因进行分析并从中汲取可作为十堰市“村BA”发展的经验。主要研究结论如下:1.台盘村苗族人口占比较大,篮球运动的发展又以其特有节日为契机,人人参与的局面使得“村BA”不仅拥有广泛的群众基础,村民也在参与过程中增进了对当地文化的认同感;十堰市“村BA”由于是首次开展,缺乏特色乡土体育文化植入,村民仅以体验新鲜氛围为主,参与度相对较低。2.贵州“村BA”较为纯粹,首先体现在球员参赛动机不以比赛结果为导向,主要以健身娱乐为主。其次是赛事没有资本介入,不具有商业性;十堰市“村BA”目前缺少自主风格,部分商业渗入及“外援”参赛有损赛事公平性。3.贵州“村BA”以“互联网+体育”模式,通过当地官方媒体和自媒体在网络平台进行传播并吸引了大批外来游客,为“村BA”发展注入了不断的活力;十堰市“村BA”赛事总体规模较小,网络传播效果有所欠缺。4.贵州“村BA”场地建设及配套设施完备且后勤保障力量较为充足,村民满意度较高;十堰市梁家沟现有场地配套设施较为陈旧,存在一定的安全隐患,村民对于改造现有场地意愿较为强烈。

关键词：村BA 乡村篮球乡村体育

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数字经济对制造业全球价值链地位的影响研究

数字经济对制造业全球价值链地位的影响研究

作者：丁仁磊杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着经济全球化的深入发展,各国经济相互依赖程度逐渐加深,国际分工范围和领域不断扩大,形成了全新的国际分工体系。不同于以往的是,当今产业内贸易发展迅猛,中间品贸易所占比重越来越高,产业内贸易成为重要的国际贸易组成部分。各国制... 详细信息

随着经济全球化的深入发展,各国经济相互依赖程度逐渐加深,国际分工范围和领域不断扩大,形成了全新的国际分工体系。不同于以往的是,当今产业内贸易发展迅猛,中间品贸易所占比重越来越高,产业内贸易成为重要的国际贸易组成部分。各国制造业在国际贸易分配中的地位,特别是在生产价值链中的地位将直接影响其参与全球生产网络中的利益分配。因此,在当前经济全球化的背景下,制造业全球价值链的重要性不言而喻。各国制造业的全球价值链地位将直接影响其参与全球生产网络中的利益分配格局。近年来,随着数字经济迅猛发展,数字技术与制造业的融合,催生出新的市场进入方式和组织生产模式,降低了产业经济成本,提高了生产效率,并进一步促进所在国更好地融入全球价值链,从而深刻影响一国制造业在全球价值链的地位。在这一背景下,本文结合数字经济和全球价值链两大部分,从理论和实证出发研究数字经济对制造业全球价值链的影响。首先,从理论层面上剖析数字经济对制造业全球价值链地位的作用机制。其次,测度数字经济和制造业全球价值链具体指数,同时再根据要素密集度的情况进行比较和分析。随后在实证层面构建基准模型,采取逐步添加控制变量检验数字经济对制造业全球价值链地位的影响,并分国家发展水平和分要素密集度探究数字经济对制造业全球价值链地位是否存在差异化影响。最后基于交易成本和创新水平检验中介效应。结果表明:(1)数字经济能够促进制造业全球价值链地位的提升;(2)数字经济对资本密集型和技术密集型产业全球价值链地位有显著影响。资本密集型和技术密集型相比较,数字经济则对技术密集型产业的影响更深;(3)对不同发展水平国家而言,不管是发展中国家还是发达国家,数字经济均能够提高制造业全球价值链地位,且对发展中国家促进作用大于发达国家;(4)交易成本和创新水平在数字经济对制造业全球价值链的影响中都起到了中介作用。最后,根据上述结论,本文从制定数字经济发展战略,加强数字基础设施建设,强化交易成本和科技创新的中介作用三个方面提出了相应的对策建议。

关键词：数字经济制造业全球价值链地位中介效应

基于深度学习的自动驾驶环境语义地图构建方法研究

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基于深度学习的自动驾驶环境语义地图构建方法研究

作者：李正磊山东交通学院

学位级别：硕士

同步定位与地图构建技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为自动驾驶领域的研究热点,为自动驾驶车辆提供实时的环境感知和定位导航。但其在定位精度和稳健性方面还存在不足,特别是存在大量动态物体的复杂驾驶场景下,无... 详细信息

同步定位与地图构建技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为自动驾驶领域的研究热点,为自动驾驶车辆提供实时的环境感知和定位导航。但其在定位精度和稳健性方面还存在不足,特别是存在大量动态物体的复杂驾驶场景下,无法确保车辆独立完成导航和避障任务。随着深度学习技术的不断进步,研究人员利用其提取环境语义信息,并与传统SLAM系统结合生成语义地图,以提升车辆的环境感知和导航能力。本文围绕语义地图构建过程中所面临的关键技术难题,提出了一套完整的算法框架,该框架涵盖了从激光雷达点云数据的获取到最终语义地图构建的全过程,主要研究内容如下:(1)针对目前去噪算法面对复杂驾驶场景存在去噪能力下降问题,提出了一种基于流形特征的深度学习点云去噪网络。它由两部分组成:流形特征提取模块和流形去噪模块。首先,使用Kmeans聚类算法将点云转换为一组二维流形曲面。然后,提取流形曲面逐点的多尺度图特征、噪声水平得分、边缘特征和密度特征。接着,以逐点特征为输入,通过残差网络(Residual Network,ResNet)预测噪声偏移量,为提升鲁棒性并减少估计偏差,采用联合偏移函数优化噪声偏移量。最后,进行噪声偏移量的梯度上升,完成去噪。实验表明,在模型数据集和自动驾驶数据集,该网络的去噪效果都优于现有的方法。(2)针对传统SLAM系统对环境内语义信息(如交通信号、行人、车辆等)感知能力不足问题,提出了一种基于改进RangeNet++的深度学习点云语义分割网络。首先,将激光点云通过球面投影转换为深度图像(Range Image)。然后,对于投影过程中产生的多个点映射到同一像素(重复映射)问题,提出了一种K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)加权深度差值的重映射筛选算法,选取更富有特征的点映射入图像。接着,在深度图像上利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)RangeNet进行语义分割。最后,为了获得更加精确的分割结果,提出了一种基于KNN改进的洪水填充后处理算法,用于对错误预测的地方进行修正。实验结果表明,改进的RangeNet++语义分割效果胜过原来,为实时语义地图构建提供了高质量的语义信息。(3)针对自动驾驶环境中存在大量动态物体,影响语义地图构建精度问题,提出了一种基于改进SuMa++的语义地图构建方法。首先,利用基于流形的深度学习去噪网络对输入点云进行去噪预处理。然后,利用改进的RangeNet++获取高质量的语义标签来辅助建图过程。接着,对SuMa++进行改进,提出了一种针对动态物体的动态惩罚项,以实现动态物体的有效过滤。最后,通过为过滤后的点云施加语义约束,以提升ICP(Iterative Closest Point)配准算法姿态估计的鲁棒性和准确性。在KITTI数据集中极具挑战性的序列上进行了评估,结果表明本文方法能够在复杂驾驶环境下构建高精度语义地图。

关键词：自动驾驶深度学习点云去噪深度学习点云语义分割语义地图构建

增强现实环境下SSVEP脑电信号的解析算法及在线控制系统研究

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增强现实环境下SSVEP脑电信号的解析算法及在线控制系统研究

作者：赵松磊河北大学

学位级别：硕士

脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)旨在通过传感器捕捉大脑的电活动,如脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号,以解读用户的意图和思维,并将其转化为控制指令或其他形式的输出。稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)因其具有识别率高、响应快速和指令丰富的优势,在人机交互、医学辅助和神经科学等领域具有广泛的应用前景。然而,在基于增强现实(Augmented Reality,AR)环境的SSVEP-BCI系统中,信号解码过程面临着个体差异大、噪声伪影多等挑战。因此,开发性能突出的神经信号解码算法并优化AR视觉刺激范式对于实现SSVEP-BCI的稳定应用具有至关重要的作用。针对上述问题,本文从分类算法和刺激范式两个角度展开研究,提出了基于并行多频段融合的卷积神经网络(Parallel Multi-band Fusion Convolutional Neural Network,PMF-CNN)算法及基于混合颜色和动态目标的AR-BCI立体视觉刺激范式,分别从解码算法研究和范式设计角度提升BCI系统的稳定性。此外,还结合PMF-CNN算法和所提范式搭建并实现了基于SSVEP的AR-BCI Nao机器人在线控制系统,验证了其有效性和可应用性。主要研究内容如下:(1)针对SSVEP信号个体差异大、噪声伪影多以及谐波特征提取不充分等问题,本文提出了一种具有新型多频段输入方式的PMF-CNN分类算法。分别设计了空间注意力模块、时间注意力模块、压缩-激励模块,通过利用大脑电极、时间步长和谐波频率的相关性进行特征重构,以提高相应维度的信号表征能力。三个模块并行运作,互不干扰,以适应不同规模和复杂度的任务。同时设计了分类模块将原始EEG和重构后的三组EEG进行拼接融合,实现了特征分类。通过电极通道组合实验、模块消融实验以及训练模式评估实验对所提方法进行了多方面的有效性验证。在Benchmark数据集中,数据长度为1.0 s时的最高平均准确率为99.37%,0.4 s时取得了最高的信息传输率287.56bits/min。在BETA数据集1.0 s的数据长度下分别获得了93.96%和186.95 bits/min的平均准确率和信息传输率。(2)针对AR-BCI系统中刺激范式稳定性不足和所采信号质量不佳的问题,本文提出了适用于AR环境中SSVEP信号采集的基于混合颜色和动态目标的立体视觉刺激范式。该范式引入了对应于四种刺激频率的最优闪烁颜色,以增强视觉刺激的稳定性。此外,还设计了动态目标来缓解低频闪烁引起的视觉疲劳,进一步提高用户的注意力。通过将混合颜色和动态目标融合到传统的立体刺激范式中建立了新的刺激范式。为了验证其稳定性和有效性,本文设置了采用单一颜色或静止目标的两个对照组,通过多种可视化工具和特征分类方法进行了对比实验。并使用了所提的PMF-CNN算法对该范式诱发的SSVEP-EEG信号进行离线分类,在4.0 s长度的数据下实现了89.34%的准确率。(3)为了验证上述分类算法和采集范式在实际BCI系统中的可应用性,本文构建了一种基于SSVEP的AR-BCI Nao机器人在线控制系统。系统集成了信号采集、离线分类模型训练、信号在线分类、机器人在线控制以及反馈环节五个部分。其中,信号采集是使用上述视觉刺激范式完成的。信号在线分类由预先离线训练的PMF-CNN模型完成,并将分类结果转化为Nao机器人的控制指令,以实现四个动作(左手抬起、右手抬起、向左平移和向右平移)的在线控制。通过实验验证,受试者在线控制的平均准确率为82.50%,进一步证明了所提分类算法和采集范式的有效性和在线应用能力。

关键词：脑-机接口稳态视觉诱发电位增强现实多频段融合视觉刺激范式

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黄河流域城市韧性要素耦合及其影响因素研究

黄河流域城市韧性要素耦合及其影响因素研究

作者：聂智磊齐鲁工业大学

学位级别：硕士

城市作为一个综合复杂系统,近年来面临的危害种类明显增多。地震、洪涝、火灾、环境污染等自然或人为灾害对城市发展带来一定的冲击,世界金融危机、新型冠状肺炎等诸如此类的“黑天鹅事件”对城市正常运行造成不利影响。为提升城市应对... 详细信息

城市作为一个综合复杂系统,近年来面临的危害种类明显增多。地震、洪涝、火灾、环境污染等自然或人为灾害对城市发展带来一定的冲击,世界金融危机、新型冠状肺炎等诸如此类的“黑天鹅事件”对城市正常运行造成不利影响。为提升城市应对多样化灾害的抵御、适应和恢复能力,韧性城市建设成为城市管理关注的重心,被写入我国“十四五”规划和2035年远景目标中。黄河流域是人类活动和自然环境交互影响的关键地区,工业化、城镇化在促进社会经济发展的同时也引发一系列环境污染、水土流失、生态脆弱等问题。本文以黄河流域78个地级市为研究对象,基于经济、社会、生态和基础设施为要素,构建城市韧性评价指标体系,利用多木桶模型法、探索性空间数据分析、地理探测器等研究方法,研究2010年-2020年黄河流域城市韧性要素耦合协调的时空分布特征及不同因素对韧性要素耦合的影响作用,并提出提升韧性要素耦合的策略,以促进不同要素韧性之间的协调发展。得出以下研究结论:(1)2010年-2020年,黄河流域整体韧性水平近似线性增长,单个城市韧性水平均值只增不减,韧性水平分布较为分散,随着时间的发展城市间差距逐渐增大,具有较低的稳定性。各要素韧性水平具有差异性和波动性,四种要素韧性水平变化各具特色:经济韧性水平随时间发展呈现逐年上升的趋势,一直处于增长状态;社会韧性水平处于波动状态,2010-2015年之间属于遥遥领先的位置,2016年退出韧性要素第一的局面,韧性得分势头减弱且变化不稳定;生态韧性水平变化最为稳定,韧性水平虽每年均有增加,但其增幅较小;基础设施韧性水平叫其他韧性水平相比,始终处于较为落后的状态。(2)黄河流域城市韧性耦合度在时间水平上变化不大,但总体有提高,可将其分为两个时间段,2010-2015年的耦合度动荡期和2016-2020年耦合度稳定期;在空间上的分布特征较明显,整体耦合协调度水平呈现东高西低分布,中下游地区高于上游地区韧性耦合度,形成以东部中心城市较强,周边城市相对较弱的两极分化局面,与邻近城市构成“中心-外围”结构。所选取的2010年、2014年、2018年和2020年四个年份均通过全局莫兰指数的显著性检验,存在正向相关关系,具有冷点地区集中在上游,热点集中在下游地区的空间集聚特征。(3)由因子探测结果可知,各因素的作用解释力度在研究年份中波动起伏,按照年份均值可以进行如下排序:政府支撑>产业优化>市场因素>金融因素>创新水平>人口规模。在2010-2020年间,影响力提升的因素有创新水平、政府支撑和产业优化,其中政府支撑和产业优化是影响黄河流域城市韧性要素耦合协调的主要因素。单个因子作用程度不明显,但两因子相结合可以加深其作用程度。非线性增强和双因子增强为主要结果,其中非线性增强作用占八成左右,不含非线性减弱和独立等作用类型,双因子增强的影响对中,每对都含有政府支撑因子,说明该因素对耦合协调起到核心作用。

关键词：黄河流域城市韧性韧性要素耦合影响因素

地电提取法在川西容须卡地区寻找隐伏锂矿预测研究

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地电提取法在川西容须卡地区寻找隐伏锂矿预测研究

作者：石佳磊桂林理工大学

学位级别：硕士

体育锻炼对老年人生命质量的影响 ——基于CLASS数据的实证研究

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体育锻炼对老年人生命质量的影响 ——基于CLASS数据的实证研究

作者：朱坤磊西北师范大学

学位级别：硕士

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“深度伪造”背景下人格权益保护研究

“深度伪造”背景下人格权益保护研究

作者：郝庆磊山东财经大学

学位级别：硕士

近年来,以人工智能为基础的“深度伪造”逐渐走进了人们的视线,“深度伪造”在教育、医疗和视频制作等领域展现了巨大的利用价值。但同时,“深度伪造”的广泛应用给自然人的肖像权、名誉权、隐私权、声音利益等人格权益的保护带来了新... 详细信息

近年来,以人工智能为基础的“深度伪造”逐渐走进了人们的视线,“深度伪造”在教育、医疗和视频制作等领域展现了巨大的利用价值。但同时,“深度伪造”的广泛应用给自然人的肖像权、名誉权、隐私权、声音利益等人格权益的保护带来了新的挑战,各类侵权事件频发,引起社会的高度关注,也值得我们深思,人人都有可能被换脸或声音克隆,“深度伪造”展现巨大利用价值的同时也威胁着每个人的人格权益。本文从“深度伪造”技术的概念、特点和应用出发,归纳概括“深度伪造”利用过程中可能侵害的各类人格权益,结合我国立法和司法现状,总结出我国在“深度伪造”背景下人格权益保护方面存在的不足之处,借鉴域外各国实践经验,进而为我国如何合理规制“深度伪造”技术,更有效的保护自然人人格权益提出相关建议。除绪论外具体如下:第一部分,首先对“深度伪造”技术及其可能侵害的各类人格权益进行研究。明确深度伪造的概念,指出其所具备的生成物高度真实性、技术使用便捷性和技术高速演化性三大特点,研究了其以深度学习为支撑,利用生成式对抗网络不断优化的运作原理,在此基础之上总结出深度伪造可能侵害的肖像权、声音利益、名誉权、个人信息等各类人格权益。第二部分,梳理我国“深度伪造”背景下人格权益保护的立法现状,选取法院典型案例进行细致分析,研究司法现状,最后归纳总结指出我国“深度伪造”背景下人格权益保护存在的四方面的问题:一是侵害人格权益行为的认定规制不明确;二是制作者、传播者和软件开发者的义务设置不充分;三是救济机制缺乏有效性;四是监管形式单一。第三部分,分析借鉴域外“深度伪造”背景下人格权益保护的经验,以美国和欧盟为主要研究对象,指出在完善现有法规适用、发挥制作者和服务提供者作用以及发挥技术的辅助作用三方面,我国可以借鉴的人格权益保护经验。第四部分,结合域外的立法经验和我国的现状,指出完善侵犯人格权益行为的认定规则和完善相关主体义务责任的规则,重点在救济措施上提出举证责任倒置、精神损害赔偿类型化处理、赔礼道歉公告范围分级确定以及引入惩罚性赔偿四点建议,最后在监管方面,提出引入“准行政责任”机制加强网络平台责任和充分利用大数据进行管理的建议。

关键词：深度伪造具体人格权个人信息精神损害赔偿

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基于任务发布时间推荐的空间众包任务分配

基于任务发布时间推荐的空间众包任务分配

作者：陈轩磊电子科技大学

学位级别：硕士

企业数字司库管理构建研究 ——以厦门国贸为例

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企业数字司库管理构建研究 ——以厦门国贸为例

作者：韩富磊郑州航空工业管理学院

学位级别：硕士