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优化与安全使用Win2K

优化与安全使用Win2K

论国民政府财政的不经济增长:以卷烟业中的税和债为线索

第十八次全国计算机安全学术交流会

作者：于广波陈辉庄华中国人民银行抚顺市中心支行

Win2K系统功能强大,稳定安全,尤其是其网络功能方面。随着Win2K在个人机中的广泛使用,其缺省安装和设置不可能适应各类用户的要求,消耗资源多,启动和运行速度慢,有很多不必要的服务和功能因此而带来很多漏洞。合理使用Win2K,优化安全其... 详细信息

Win2K系统功能强大,稳定安全,尤其是其网络功能方面。随着Win2K在个人机中的广泛使用,其缺省安装和设置不可能适应各类用户的要求,消耗资源多,启动和运行速度慢,有很多不必要的服务和功能因此而带来很多漏洞。合理使用Win2K,优化安全其配置,可以节省资源,提高效率,减少漏洞,提高安全性。

关键词： Win2K 操作系统控制面板功能配置安全使用

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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社会科学 2024年第6期 69-84页

作者：于广上海社会科学院历史研究所

增加税收与发行债券,是国民政府解决财政危机的重要办法。在国民政府的统税收入中,有接近八成来自卷烟,以卷烟统税为担保品的卷烟国库券亦是国民政府最早发行的债券之一。国民政府初期有意恢复政府债信,每笔卷烟国库券都有税收的具实担... 详细信息

增加税收与发行债券,是国民政府解决财政危机的重要办法。在国民政府的统税收入中,有接近八成来自卷烟,以卷烟统税为担保品的卷烟国库券亦是国民政府最早发行的债券之一。国民政府初期有意恢复政府债信,每笔卷烟国库券都有税收的具实担保,但国库券的市场价格却持续走低,与税收增长形成背离。受“大萧条”等一系列经济和政治的不利因素影响,1932年国民政府取消了债券的具实担保,鼓励金融界向公债市场投资,公债价格反而出现与税收齐升的局面。然而,由此带来的财政增长是一种不经济增长,一定程度上阻碍着实业经济的良性发展,为日后国民政府的财政崩溃埋下伏笔。

关键词：财政税收债券卷烟不经济增长

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偏差电量考核机制下聚合温控负荷群控制策略

电力自动化设备 2024年第6期44卷 202-209页

作者：李滨于广文白晓清广西大学广西电力系统最优化与节能技术重点实验室广西南宁530004

为降低售电公司在电力交易中的偏差考核电量和惩罚成本,以在用户负荷中占比较高的温控负荷为控制对象,建立配电网监测控制系统,收集电力市场和居民负荷数据,再根据这些数据设计基于聚合温控负荷群双层优化调度模型的直接负荷控制策略。... 详细信息

为降低售电公司在电力交易中的偏差考核电量和惩罚成本,以在用户负荷中占比较高的温控负荷为控制对象,建立配电网监测控制系统,收集电力市场和居民负荷数据,再根据这些数据设计基于聚合温控负荷群双层优化调度模型的直接负荷控制策略。仿真结果表明,该策略能降低配电网功率不平衡性,有效增加温控负荷的可调度容量,减少温控负荷的调度次数,降低售电公司的偏差考核电量,提高售电公司利润。

关键词：偏差电量考核温控负荷售电公司直接负荷控制变分模态分解

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中国泛审美传统的意义生成机制

上海大学学报（社会科学版） 2024年第5期41卷 143-154页

作者：于广华四川大学艺术学院成都610065

泛审美是中国美学传统的鲜明特质,审美意义无孔不入地渗入中国传统社会生活的各个方面,中国美学传统的泛审美特质需要新的理论方法介入。符号美学是对“美学文本”进行形式意义分析的方法论,通过符号美学可以发现中国泛审美传统独特的... 详细信息

泛审美是中国美学传统的鲜明特质,审美意义无孔不入地渗入中国传统社会生活的各个方面,中国美学传统的泛审美特质需要新的理论方法介入。符号美学是对“美学文本”进行形式意义分析的方法论,通过符号美学可以发现中国泛审美传统独特的意义生成方式:意义的四联体滑动、意义的“部分滑动”与四性共存、意义的跨界滑动与泛审美综合体建构。中国传统审美符号的四个不同意义维度兼容互渗、交融共存,在审美意义生成的同时,又向人的生活世界全面敞开,并适时地将其提升至天人合一的精神境界。

关键词：中华传统美学泛审美符号美学

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气韵生动与艺术符号的意义动势

中国比较文学 2024年第2期135卷 50-68页

作者：于广华四川大学艺术学院

“气韵生动”概念自诞生以来,其意义内涵不断变化,难以明确界定。从符号美学角度来看,“气韵生动”命题主要处理艺术符号的“动势”品质相关问题。但“气韵生动”这种艺术动势有其独特性,气韵“动势”贯穿着艺术符号的符形、符义、符用... 详细信息

“气韵生动”概念自诞生以来,其意义内涵不断变化,难以明确界定。从符号美学角度来看,“气韵生动”命题主要处理艺术符号的“动势”品质相关问题。但“气韵生动”这种艺术动势有其独特性,气韵“动势”贯穿着艺术符号的符形、符义、符用三个意义维度,将艺术文本、宇宙自然及社会人生、意义接受等多个维度关联起来,是对艺术“动势”最为深刻且全面的阐释。气韵“动势”之所以能够贯穿符号意义三维,在于其“根茎式”符号空间构造及“生成性”符号意义机制。艺术气韵“动势”以一个动力性符号结构减缓意义世界“熵增”态势,让整个社会文化保持活力。

关键词：气韵生动符号美学艺术动势德勒兹

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适老化浴后身体烘干产品设计研究

适老化浴后身体烘干产品设计研究

作者：于广洋北京化工大学

学位级别：硕士

随着社会老龄化问题日益严重,针对老年人的产品设计变得极为重要。本课题的研究对象是适老化的浴后身体烘干产品,即一款帮助老年人解决身体擦干问题的家居产品。研究目标是明确产品的适老化设计策略和未来该产品可以通过智能化提升使用... 详细信息

随着社会老龄化问题日益严重,针对老年人的产品设计变得极为重要。本课题的研究对象是适老化的浴后身体烘干产品,即一款帮助老年人解决身体擦干问题的家居产品。研究目标是明确产品的适老化设计策略和未来该产品可以通过智能化提升使用体验的设计内容,为适老化这一领域发展作出贡献。本课题以双钻模型的设计模式通过发现、定义、构思、确定四个步骤进行研究。在问题发现阶段,通过对适老化相关理论进行研究,总结归纳了感官适应性原则和行为习惯适应性原则等适老化设计的基本原则;运用竞品分析和用户深度访谈总结了用户对身体烘干产品的功能和体验上遇到的问题。将研究重点聚焦在了风向和温度难控制、难预测、稳定性差和产品难以清洁四个方面的核心问题。通过情境感知要素的研究,构建了浴后身体烘干类产品的环境、设备、用户、数据四个维度的设计研究模型和相互作用关系,制定了对应的设计策略。在构思阶段运用TRIZ理论对适老化浴后身体烘干产品的需求进行了设计方案的构思,提出了几个不同的概念设计方向。最后,运用适老化设计的评估模型进行评估,对评分更高的壁挂式全身烘干产品的效果进行设计细节的展示,定义了其智能的交互方式和系统反馈标准。在进行产品设计实践的同时,为未来的学者进行浴后身体烘干类产品设计研究提供新的灵感和方向。

关键词：适老化设计情境感知要素 TRIZ理论身体烘干机智能概念家居

基于机器学习组合模型的土石坝渗流参数反演及渗流量预测研究

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基于机器学习组合模型的土石坝渗流参数反演及渗流量预测研究

作者：翟于广西安理工大学

学位级别：硕士

土石坝由于其结构简单、施工简便、经济性高及对地形地质适应性强等优势,在水利水电工程中得到了极为广泛的应用。在针对其长期的相关研究中发现,土石坝运行期间的安全性与可靠性一直受到渗流问题的严重影响,通过参数反演的方法获得精... 详细信息

土石坝由于其结构简单、施工简便、经济性高及对地形地质适应性强等优势,在水利水电工程中得到了极为广泛的应用。在针对其长期的相关研究中发现,土石坝运行期间的安全性与可靠性一直受到渗流问题的严重影响,通过参数反演的方法获得精确的渗透系数可以更准确地分析大坝的渗流性态,进而构建高精度、高性能的渗流预测模型,为大坝的安全监测与持续运行提供保障,有效地减少事故及危害。基于上述前提,本文的主要研究内容如下:（1）针对现有的贝叶斯推断参数反演方法普遍存在计算耗时过长,计算精度较低,计算准确性较差等问题,本文采用基于传统的差分进化自适应Metropolis（Differential Evolution Adaptive Metropolis）算法改进的MT-DREAM（ZS）算法,构建一种对单一模型权重系数的确定更加合理的组合代理模型,并通过基于帕累托最优（Pareto Optimality）的动态权重系数多目标优化对模型进行修正。在贝叶斯方法中通过集成多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines,MARS）、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）、随机森林（Random Forest,RF）三种机器学习方法构建组合模型,并在充分考虑反演过程中不确定性的基础上,对渗流参数的后验分布情况进行推导。文中结合实际工程的渗透压力监测数据,对比该组合代理模型与传统组合代理模型以及MARS、ANN和RF三个单一模型的预测结果,验证该组合代理模型的计算结果的拟合精度和预测效果,证明反演所得参数的合理性。（2）结合反演所得坝体各区域的渗流参数,通过在坝体上游、下游和帷幕灌浆区域分别布置监测点,记录压力水头的变化规律,进一步分析不同的库水位变化速率和降雨强度对坝体渗流场产生的影响。最后,在坝体各区域渗流场分析的基础上,将判断指标设为坝体帷幕灌浆区域的渗透坡降小于允许渗透坡降,以此建立坝体渗流安全的分析方法,准确合理地分析不同工况下坝体渗流安全性态,保障实际工程的安全运行。（3）基于上述实际工程算例,深入系统地分析坝体渗流性态,对大坝的渗流量进行相关预测工作。针对坝体渗流数据的特点与规律,采用机器学习算法建立基于WOA-BP神经网络的土石坝渗流量预测模型,该模型通过引入鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）,解决了传统的BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）在计算过程中出现的收敛缓慢、容易陷入局部极小化等问题,能更综合地考虑多种因素对预测结果产生的影响。将对坝体渗流有影响作用的环境量作为输入,使用WOA-BP神经网络模型计算渗流量并输出,得到最终预测结果。（4）针对传统时间序列模型存在的计算效率低下、预测精度不足等问题,建立基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗流量时间序列预测组合模型。该模型先使用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）算法分解土石坝渗流量监测数据时间序列,然后引入滑动窗口方法将分解后的分量序列划分为多个窗口数据,结合线性回归计算其决定系数,将分量序列通过设置的线性趋势系数阈值进行区分,分别使用差分自回归移动平均模型（Autoregressive integrated moving average,ARIMA）与长短期记忆网络（Long short-term memory neural network,LSTM）进行预测,最后将两个模型的预测结果进行叠加重构得到组合模型的最终预测结果。本文通过结合实测监测数据与参数反演方法求得了更为精确的渗流参数,并将反演参数进一步运用到渗流量预测与渗流安全评价的相关研究中,为土石坝渗流监测领域的研究提供了一种新的发展思路,有利于大坝的运行性态判断及安全监控。

关键词：土石坝组合模型参数反演渗流安全评价渗流量预测

基于深度学习和SAR影像的东北地区积雪深度获取研究

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基于深度学习和SAR影像的东北地区积雪深度获取研究

作者：于广安吉林大学

学位级别：硕士

积雪资源是珍贵的淡水资源之一,是自然气候研究中不可或缺的一部分,与全球水循环、作物生长、能量平衡等密切相关。积雪雪层可有效保持冬季地表温度,融化后又为次年生物提供水资源。东北地区是中国三大稳定积雪区之一,该地区土地覆盖类... 详细信息

积雪资源是珍贵的淡水资源之一,是自然气候研究中不可或缺的一部分,与全球水循环、作物生长、能量平衡等密切相关。积雪雪层可有效保持冬季地表温度,融化后又为次年生物提供水资源。东北地区是中国三大稳定积雪区之一,该地区土地覆盖类型丰富、生物量大、季节性降雪明显。本文基于C波段哨兵1号（Sentinel-1）SAR卫星遥感影像及辅助数据,围绕积雪深度（Snow Depth,SD）获取问题开展相关研究,将深度学习模型和卫星遥感影像相结合,能够获取高时间分辨率、高空间分辨率的东北地区积雪深度。具体研究和创新工作如下:（1）基于深度学习和SAR影像的东北农田地区积雪深度反演。针对东北农田地区,以Sentinel-1 SAR数据、实测雪深数据和辅助数据为数据源构建数据集,利用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）分析积雪深度与数据集各特征之间的关系,并对输入特征进行优化,建立基于农田地区的雪深反演模型。将模型反演的积雪深度与实测雪深数据进行比较,模型的RMSE、MAE和R2分别为2.97 cm、2.06 cm和0.72。（2）基于深度学习和SAR影像的东北森林地区积雪深度反演。针对东北地区大面积森林地表覆盖情况,引入森林特征,并结合Sentinel-1 SAR数据、实测雪深数据及辅助数据构建实验数据集。通过利用基于机器学习（Machine Learning,ML）、最大互信息系数（Maximum Mutual Information Coefficient,MMIC）和基于皮尔逊相关系数（Pearson's Correlation Coefficient,PCC）的方法筛选重要特征。提出一种基于优化特征筛选（Feature Filtering,FF）和DNN的森林雪深反演算法FFPCC-DNN。将该方法反演的积雪深度与实测雪深数据进行比较,RMSE、MAE和R2分别为4.30 cm、2.98 cm和0.77。（3）基于ADC-GRU（Anomaly Data Detection and Correction-Gate Recurrent Unit Network）网络和FF-DNN（Feature Filtering-DNN）模型的东北地区积雪深度时空预测方法。首先,结合气象站点历史监测数据和辅助数据,提出基于ADC-GRU网络的气象站点时间序列雪深预测模型。该模型对于农田气象站点预测的RMSE、MAE和R2分别为1.12 cm、0.61 cm和0.98,森林气象站点预测模型的RMSE、MAE和R2分别为1.45 cm、0.75 cm和0.96。进一步,将基于ADC-GRU网络的时间序列雪深预测模型和基于FF-DNN模型的SAR影像雪深反演结果相结合,联合气象站点雪深预测模型的时序性及SAR卫星遥感观测积雪深度的优势。建立基于ADC-GRU网络和FF-DNN模型的东北地区积雪深度时空预测方法,获取逐日高时空分辨率的积雪深度数据。该方法对于吉林省敦化市农田地区,RMSE为1.72 cm,MAE为0.54 cm。对于吉林省敦化市森林地区,RMSE为4.29 cm,MAE为3.51 cm。

关键词：深度学习 C波段SAR 雪深反演时空预测遥感影像

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弹簧式安全阀启闭动态过程仿真与分析

哈尔滨理工大学学报 2024年第1期29卷 25-34页

作者：闫旭徐娇李忠刚于广滨贾建波长春理工大学机电工程学院长春130012 哈电集团哈尔滨电站阀门有限公司哈尔滨150046 哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001

为研究安全阀的启闭性能,采用数学建模方法对其性能进行仿真分析。首先,根据安全阀工作原理将其内部主要活动部件分别建立成等效模型,然后采用数值模拟方法对部件刚度进行求解,再通过流体分析及数据拟合来获得阀瓣推力,建立数学公式并... 详细信息

为研究安全阀的启闭性能,采用数学建模方法对其性能进行仿真分析。首先,根据安全阀工作原理将其内部主要活动部件分别建立成等效模型,然后采用数值模拟方法对部件刚度进行求解,再通过流体分析及数据拟合来获得阀瓣推力,建立数学公式并采用龙格库塔法进行方程求解,以获得启闭过程的运动曲线。结果表明,根据数学模型求解出的运动曲线趋势与安全阀实际运动趋势相同。由此可知,数学建模结果为安全阀性能分析提供理论依据。

关键词：安全阀启闭特性数学模型流体分析运动仿真