检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

ESG合法性理论的研究框架构建

财会月刊 2024年第4期45卷 107-114页

作者：孙梅李健源中国石油大学(北京)经济管理学院北京102249

ESG作为引领企业可持续发展的思想和评价方式在全球范围内迅猛发展,但仍面临诸多挑战,因此进行ESG合法性研究对于解决企业实践和利益相关者判定难题至关重要。本文基于双元合法性理论构建了“理论假设—约束条件—主体与类型—应对方式... 详细信息

ESG作为引领企业可持续发展的思想和评价方式在全球范围内迅猛发展,但仍面临诸多挑战,因此进行ESG合法性研究对于解决企业实践和利益相关者判定难题至关重要。本文基于双元合法性理论构建了“理论假设—约束条件—主体与类型—应对方式与获取工具”为逻辑的ESG合法性理论研究框架。以“适应合法性”和“战略合法性”为视角,理论研究框架包含:社会契约、企业公民和信息传递三大理论假设;行为(四重底线)、时间(熵变与代际)和空间(生态承载力)三大约束;评价者与被评价者两大合法性主体;ESG规制、规范和认知三种合法性类型;企业面对ESG合法性压力产生的逃避、对抗、妥协与主动四种应对方式;将ESG信息披露作为合法性重要获取工具。

关键词： ESG合法性理论双元合法性四重底线熵变与代际生态承载力

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

政治营销学视角下柯文哲的竞选策略研究

台湾研究 2024年第2期 46-56页

作者：翁明源四川行政学院政治学教研部四川台湾研究中心

政治营销学是一门研究政治行为尤其是竞选行为的成熟学科,常常被用来解释或观察竞选行为。本文通过政治营销学的视角观察柯文哲在2024台湾地区领导人选举中的竞选策略,发现柯文哲以中间选民为主要争取对象,将自己打造成“清廉、勤政、... 详细信息

政治营销学是一门研究政治行为尤其是竞选行为的成熟学科,常常被用来解释或观察竞选行为。本文通过政治营销学的视角观察柯文哲在2024台湾地区领导人选举中的竞选策略,发现柯文哲以中间选民为主要争取对象,将自己打造成“清廉、勤政、爱民、爱乡土”的形象,提出“相信美好台湾把‘国家’还给你”的竞选主轴。在竞选策略上,通过网络渠道,创新营销方式,引导舆论走向来展现自己的形象与政策;通过巩固基本盘,争取游离选民和分化对手阵营来扩大选票支持。在选举过程中,根据民意的变化、与竞争对手的攻防和选举环境的变化来动态调整竞选策略。最终以369万票的成绩,奠定了民众党第三党地位,成为影响台湾地区政治的关键少数。

关键词：柯文哲政治营销学竞选策略 “总统”选举

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

时空图神经网络在PM浓度预测中的应用综述

计算机科学 2024年

作者：唐博源李琦北京大学地球与空间科学学院

大气细颗粒物(PM2.5)因其对健康和环境的严重负面影响而备受公众关注。实现PM2.5浓度的高精度时空预测对于指导居民有效防范健康风险、协助环境监管部门制定科学的环境保护策略至关重要。研究旨在探索提高PM2.5浓度预测准确性的有效方... 详细信息

大气细颗粒物(PM2.5)因其对健康和环境的严重负面影响而备受公众关注。实现PM2.5浓度的高精度时空预测对于指导居民有效防范健康风险、协助环境监管部门制定科学的环境保护策略至关重要。研究旨在探索提高PM2.5浓度预测准确性的有效方法，特别是时空图神经网络技术在该领域的应用潜力与挑战。首先回顾了PM2.5浓度预测方法的发展历程，随后深入探讨了时空图神经网络与空气质量监测网络的结合点，包括图的构建策略。进一步系统地概述了应用于PM2.5浓度预测的时空图神经网络模型，并分析了在预测任务中应考虑的主要因素以及时空模块的设计。最后，从多源数据融合、动态图建模、数据稀疏性问题以及模型评估标准的缺失等多个维度，全面探讨了基于时空图神经网络的PM2.5浓度预测所面临的挑战，并提出了可能的发展方向。

关键词： PM 浓度预测深度学习图神经网络时空相关性多源数据

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

共价有机框架材料的热导和热电应用研究进展

材料导报 2024年第12期38卷 226-233页

作者：王梓霄熊良涛李浩源上海大学微电子学院上海201800

共价有机框架(COF)材料是一类由质量较小的原子(C、B、N、O等)通过共价键连接形成的周期性规整多孔材料,其因具有可调节的热导率而适用于多种热相关应用。高热导率的COF材料可用于器件散热器等热管理模块,而低热导率的COF材料可以利用... 详细信息

共价有机框架(COF)材料是一类由质量较小的原子(C、B、N、O等)通过共价键连接形成的周期性规整多孔材料,其因具有可调节的热导率而适用于多种热相关应用。高热导率的COF材料可用于器件散热器等热管理模块,而低热导率的COF材料可以利用热电效应将温度梯度转化为电压,从而提供能源。本文讨论了孔径大小、结晶状态、温度、气体吸附等因素对COF材料热导率的影响规律,综述了目前COF材料的热导率数值范围和近年来利用COF材料导热或者绝热性质以及热电性质的应用研究工作,最后对COF在热导方面的发展方向进行了总结和展望,希望能为COF材料热导和热电相关应用的进一步发展提供参考和启发。

关键词：共价有机框架多孔材料纳米材料热导率热电

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

个人信息保护合规审计探究

财会月刊 2024年第2期45卷 78-85页

作者：任昊源王颖西京学院会计学院西安710123 西京学院商学院西安710123

个人信息保护合规审计是保护社会公众个人信息权益,防范个人信息安全问题发生的重要举措。本文以《个人信息保护法》实施为背景,对我国个人信息保护合规审计的研究现状进行分析发现,个人信息保护合规审计无论是理论探索,还是实务推进,... 详细信息

个人信息保护合规审计是保护社会公众个人信息权益,防范个人信息安全问题发生的重要举措。本文以《个人信息保护法》实施为背景,对我国个人信息保护合规审计的研究现状进行分析发现,个人信息保护合规审计无论是理论探索,还是实务推进,均与《个人信息保护法》对个人信息保护合规审计的要求存在较大差距。在《个人信息保护法》实施的背景下,个人信息保护合规审计的审计重点内容和审计程序,在考虑合规审计一般要求的同时,要突出个人信息保护的特殊性。针对当前个人信息保护合规审计面临的困境,提出加强个人信息保护合规审计实践、建立个人信息保护合规审计的协同联动机制、加强数字化审计辅助工具的开发和应用、培养个人信息保护合规审计人才、保障促进审计建议落地的资源、合理制定适格审计主体的认定标准等对策建议。

关键词：个人信息保护合规审计数字化审计审计程序协同机制

基于子阵级处理的宽带非规则子阵相控阵鲁棒性干扰抑制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 367-380页

作者：陈吉源徐振海肖顺平国防科技大学电子科学学院电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室湖南长沙410073

针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况,提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先,建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型;通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号,降低处理... 详细信息

针对宽带非规则子阵相控阵在复杂干扰环境下性能变差的情况,提出一种基于子阵级处理的鲁棒性干扰抑制方法。首先,建立存在误差情况下的宽带阵列子阵级回波模型;通过子阵级数字Stretch处理将宽带线性调频回波信号变为窄带信号,降低处理的有效带宽;然后,进一步改进基于谱分离的干扰加噪声协方差矩阵重构方法,利用测量的先验信息划分子区间,减小重构区域,降低运算量;最后,利用获得的最优权值加权各通道数据获得阵列输出。所提方法有效利用非规则子阵优势,避免了规则子阵阵面方向图中存在栅瓣的情况,能够在存在多种组合干扰和误差的情况下抑制干扰,具有较强的鲁棒性。

关键词：宽带子阵级处理鲁棒性干扰抑制

维普期刊数据库博看期刊

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

新质生产力与国家竞争优势:内在逻辑与战略重点

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

教学与研究 2024年第6期 57-72页

作者：周文杨正源复旦大学马克思主义研究院、马克思主义经济学中国化研究中心复旦大学马克思主义研究院

新一轮科技革命与产业变革深入发展，大国竞争不断升级，发达经济体纷纷加大产业政策实施力度，旨在促进战略性新兴产业和未来产业发展，抢占全球科技创新和产业发展制高点。为此，加快形成新质生产力既是我国实现高水平科技自立自强的... 详细信息

新一轮科技革命与产业变革深入发展，大国竞争不断升级，发达经济体纷纷加大产业政策实施力度，旨在促进战略性新兴产业和未来产业发展，抢占全球科技创新和产业发展制高点。为此，加快形成新质生产力既是我国实现高水平科技自立自强的必然要求，也是赢得国际竞争战略主动的现实需要。相较于传统生产力的渐进式创新，新质生产力以颠覆式创新为内核，其逻辑起点应是在政府与市场有机结合下的自主创新能力的重构。加快形成新质生产力，应以新型举国体制破解关键核心技术“卡脖子”难题，推动数字经济与实体经济深度融合，以现代化产业体系攀升全球价值链中上游，打造世界一流企业。

关键词：新质生产力现代化产业体系产业政策国家竞争优势

基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学与探索 2024年

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

时序数据预测（Time Series Forecasting， TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物... 详细信息

时序数据预测（Time Series Forecasting， TSF）是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息，预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成，在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展，海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决，而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀，学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系，使得时序数据预测任务取得了飞速发展。因此本文综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法，按时间梳理了时序数据预测的发展进程，系统介绍了时序数据预处理过程和方法，介绍了常用的时序预测评价指标和数据集，以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理，通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性，并对实验结果展开了分析与讨论，最后结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。本文对时序数据预测研究提供了有价值参考。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型