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CsGeX3（X=Cl,Br,I）光电特性调控的第一性原理研究

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CsGeX3（X=Cl,Br,I）光电特性调控的第一性原理研究

作者：吴俊桦重庆理工大学

学位级别：硕士

无铅无机钙钛矿CsGeX（X=Cl,Br,I）由于其优异的光电特性、对环境友好以及储备丰富等特点,一跃成为光伏发电领域的热门研究对象。但是三种材料在可见光区吸收系数较低,并且CsGeCl材料禁带宽度较大,在实际光伏发电应用中功能受到限制。... 详细信息

无铅无机钙钛矿CsGeX（X=Cl,Br,I）由于其优异的光电特性、对环境友好以及储备丰富等特点,一跃成为光伏发电领域的热门研究对象。但是三种材料在可见光区吸收系数较低,并且CsGeCl材料禁带宽度较大,在实际光伏发电应用中功能受到限制。金属元素掺杂到钙钛矿材料中可以有效改善其各项光电性能,然而目前的文献报道中,系统地对该材料进行掺杂体系的研究较少,对CsGeX（X=Cl,Br,I）材料进行系统的掺杂的第一性原理研究十分重要。本文使用第一性原理计算方法研究提高CsGeX（X=Cl,Br,I）材料在太阳能电池领域的应用前景,通过研究掺杂金属元素对三种钙钛矿材料的晶体结构、带隙以及各项光学性质的影响。首先研究了纯相CsGeX（X=Cl,Br,I）材料的各项性质,CsGeCl3材料的空间群为Pm3?m,所计算出的带隙为1.49e V;CsGeBr的空间群为Pm3?m、R3m和C1m1,计算所得带隙为0.97e V、0.90e V和0.5e V;CsGeI的空间群为R3m和C1m1,计算所得带隙为0.87e V和0.82e V,与已有的计算结果吻合,并且计算的各项光学性质峰值所处的波长位置也与已有计算结果吻合,得出本研究所使用的计算方案可行。其次研究了Ag、Au、Cu掺杂CsGeX（X=Cl,Br,I）体系的光电特性调控问题。掺杂体系的能带结构均为直接带隙。计算结果表明,掺杂后的结构并未发生畸变。CsGeCl在12.5%浓度Cu掺杂带隙值最小为1.02e V,并且12.5%和25%Ag掺杂浓度下的材料对可见光的吸收范围增大。CsGeBr在25%浓度Cu掺杂下带隙值最小为0.82e V,Cu掺杂体系下,材料对可见光区的吸收范围增大,各项光学性能也有所改善。CsGeI在Cu掺杂体系下带隙值改善效果最明显,在25%Cu掺杂浓度下带隙值最小为0.78e V,在12.5%Ag浓度掺杂下的材料各项光学性能提升最明显,在可见光区和近红外区材料的光电转换效率有明显的提升。最后研究了Ag-Au、Ag-Cu共掺杂在CsGeX（X=Cl,Br,I）不同位置时的光电特性调控问题。计算结果表明,Ag-Au掺杂体系下,CsGeCl的价带引入了大量的Ag-4d和Au-5d态电子,Ag和Au原子处于对位时,Cl-3p吸收峰峰值宽度增大;Ag和Au原子处于邻位时,价带顶部曲率增大,明显减小空穴有效质量。并且该掺杂体系下CsGeCl在波长大于463nm后的可见光区的光吸收能力增强。CsGeBr在Ag-Au掺杂体系下的各项光学性质在可见光区都有提升。CsGeCl在Ag-Cu共掺杂时,Ag和Cu原子处于对位时,Cl-3p态密度吸收峰跨度减小,带隙减小,在416nm外的可见光区域吸收能力增强。CsGeBr在Ag-Cu共掺时,反射率、折射率以及光吸收能力都比原体系得到了增强。因此上述掺杂体系下的CsGeCl和CsGeBr适宜作为钙钛矿太阳能电池的吸光层的材料。

关键词：无铅钙钛矿第一性原理太阳能电池掺杂光电特性

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基于引力自适应优化的差分进化算法改进

基于引力自适应优化的差分进化算法改进

作者：潘玉桦西北师范大学

学位级别：硕士

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沈桦油画

文艺研究 2024年第2期 165-165页

作者：沈桦重庆第二师范学院美术学院

传统徽派建筑装饰元素在家居服设计中的应用研究

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传统徽派建筑装饰元素在家居服设计中的应用研究

作者：张雪桦中原工学院

学位级别：硕士

长期护理保险试点政策的收入再分配效应 ——基于参保群体失能期差异的视角

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长期护理保险试点政策的收入再分配效应 ——基于参保群体失能期...

作者：张烨桦浙江大学

学位级别：硕士

长期护理保险制度保障社会成员发生失能风险后获得基本照护的权益。参保者失能期的长短会影响其实际获得的待遇。已有研究发现低经济社会地位的群体失能期较短,这可能会给长期护理保险制度带来负向收入再分配效应。本文基于参保群体失... 详细信息

长期护理保险制度保障社会成员发生失能风险后获得基本照护的权益。参保者失能期的长短会影响其实际获得的待遇。已有研究发现低经济社会地位的群体失能期较短,这可能会给长期护理保险制度带来负向收入再分配效应。本文基于参保群体失能期差异视角,构建精算模型,计算了不同性别、不同参保类型、不同经济社会地位典型参保者的内部收益率,比较分析了我国23个城市现阶段长期护理保险试点政策的收入再分配效应,主要研究发现如下:(1)因为女性的失能预期寿命更长,女性参保长护险的内部收益率高于男性。(2)定额筹资模式下,长护险制度的再分配效应比较弱,由于城镇职工的失能预期寿命更长,即使考虑到部分试点城镇职工筹资缴费水平高于居民,总体上仍会出现“居民补贴职工”的逆向再分配效应。(3)按收入比例筹资模式下,两个实现职工和居民全覆盖的城市中,乌鲁木齐城乡居民参保者的内部收益率略高于城镇职工,广州则因居民缴费比例更高、失能预期寿命更短而呈现出“居民补贴职工”的再分配效应。(4)混合筹资模式下,长护险政策再分配效用比较强,由于城镇职工缴费显著高于城乡居民,即使考虑到职工失能预期寿命更长的因素,仍呈现出“职工补贴居民”的再分配效应。(5)按收入比例筹资模式下,考虑富人群体失能预期寿命更长的因素后,总体上仍呈现出“富人补贴穷人”的正向再分配效应,但是两者之间的内部收益率差距缩小,制度再分配效应被削弱。(6)定额筹资模式下不同收入水平群体缴费一致,呈现出“穷人补贴富人”的逆向再分配效应。在采取定额筹资的试点城市中,制度的再分配效应较弱。基于上述的研究发现,本文提出了长期护理保险在制度的建设过程中应实现城镇职工和城乡居民全人群覆盖、采用“职工按比例筹资,居民按定额筹资”的模式、缩小职工和居民的待遇给付差距等政策建议,以期更好地发挥制度的再分配效应。

关键词：长期护理保险制度参保群体失能期差异收入再分配效用内部收益率失能预期寿命

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古诗词歌曲《声声慢》的音乐表演研究

古诗词歌曲《声声慢》的音乐表演研究

作者：王婧桦哈尔滨音乐学院

学位级别：硕士

政党极化态势下台湾地区国、民两党“对外政策”的同质性研究

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台湾研究 2024年第1期 87-97页

作者：王艺桦福建社会科学院现代台湾研究所

政治分裂、党派争斗,带有“蓝绿”印记的极化政治正深刻地影响着台湾地区的政治生态与社情民意。然而,国民党、民进党两党在统“独”议题上的尖锐对立,并未对二者形成一致的“对外政策共识”产生重要影响。无论是扩大台湾地区所谓的“... 详细信息

政治分裂、党派争斗,带有“蓝绿”印记的极化政治正深刻地影响着台湾地区的政治生态与社情民意。然而,国民党、民进党两党在统“独”议题上的尖锐对立,并未对二者形成一致的“对外政策共识”产生重要影响。无论是扩大台湾地区所谓的“国际空间”,维系“邦交国”、对美军购,还是联结东南亚的“南向政策”等,都充分凸显出汽今台湾地区各当局“对外政策”的连续性。“台湾主体意识”借此泛化至台湾地区社会各个领域,“对外政策”逐步融入民众生活并引发关注,成为政党处理对外关系重要的民意基础与手段。国民党在此过程中日渐“本土化”,阻断“台独”的力量式微。台湾地区趋“独”氛围下国、民两党“对外政策”同质性的不断增加对两岸融合发展与国家统一进程所引发的影响值得高度警惕。

关键词：中国台湾政党极化对外政策同质性

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面向深度强化学习的奖励投毒攻击方法研究

面向深度强化学习的奖励投毒攻击方法研究

作者：朱凯桦广州大学

学位级别：硕士

近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)技术不断发展,其结合了深度学习和强化学习的方法,解决了复杂的决策问题。然而,尽管DRL在多个领域表现出色,但研究表明,它容易受到各种攻击的影响,这些攻击会导致DRL模型(智能体)... 详细信息

近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)技术不断发展,其结合了深度学习和强化学习的方法,解决了复杂的决策问题。然而,尽管DRL在多个领域表现出色,但研究表明,它容易受到各种攻击的影响,这些攻击会导致DRL模型(智能体)采取错误的策略或做出错误的判断,并可能为其应用场景带来严重的安全隐患。在过去几年里,DRL的安全问题已经引起了专家学者的高度关注,大量针对DRL的攻击揭露了其系统中的不足之处。因此,研究DRL的攻击手段不仅能提升系统的鲁棒性和安全性,还能推动算法和理论的进步,具有广泛而深远的应用价值和科学意义。本文首先对目前DRL中存在的一些攻击方法进行总结,在此基础上,本文设计了新的攻击方法,并通过实验验证了这些攻击方法的有效性。这些攻击方法主要针对DR L模型在训练阶段获得的奖励进行攻击。本文的研究内容包括以下两个方面:(1)提出了基于E-value的深度强化学习奖励重定序攻击。过去有关奖励投毒攻击的研究通常是对奖励注入扰动,然而这种扰动可能会导致智能体获得不符实际的奖励,导致这些攻击有较高的暴露风险。本文提出的攻击方法利用了DRL中折扣因子的特性,通过改变智能体获得的奖励的顺序,对训练阶段的智能体发动奖励投毒攻击。该攻击方法利用E-value计算状态-动作对的探索价值,并结合智能体的价值函数来搜索适合攻击的状态-动作对。与以往的通过对奖励注入扰动的攻击相比,该攻击在保证攻击前后奖励总和大小不变的情况下,降低智能体所学策略可获得的期望奖励。(2)提出了竞争环境下深度强化学习的策略诱导攻击。过去大部分研究都假设攻击者能够对训练环境下的马可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)成分(如奖励、状态或状态转移概率函数等)直接进行修改或注入扰动。然而,在大部分攻击场景下,攻击者不一定总能满足上述的假设。本文提出了一种在竞争环境下对DRL智能体的策略诱导攻击。在竞争环境下,智能体与对手互相竞争有限的奖励资源,且一方奖励的增加往往伴随着另一方奖励的减少。在本文提出的攻击方法中,攻击者通过利用这种智能体与对手之间的奖励所呈现出的负相关关系,在无需修改智能体的任何MDP成分的条件下,操控对手刻意地放弃部分奖励,使智能体自发地学习到攻击者指定的目标策略,最终导致智能体在特定的状态下选择特定的动作。

关键词：深度学习深度强化学习对抗攻击投毒攻击

情境化动员:治理转型视角下农民集中居住的社会基础和实践逻辑

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南京社会科学 2024年第3期 67-75,99页

作者：卢义桦田鹏江苏警官学院治安管理系南京210031 南京航空航天大学人文与社会科学学院南京211106

随着乡村振兴战略的全面实施及新农村建设行动的深入推进,农民集中居住在完成“合村并居”后仍然面临治理重构、秩序整合等现实挑战。应当从治理现代化的高度把握农民集中居住的社会基础和实践逻辑,充分认识不同利益相关者在农民集中居... 详细信息

随着乡村振兴战略的全面实施及新农村建设行动的深入推进,农民集中居住在完成“合村并居”后仍然面临治理重构、秩序整合等现实挑战。应当从治理现代化的高度把握农民集中居住的社会基础和实践逻辑,充分认识不同利益相关者在农民集中居住社会动员中的行动策略及实践机制。本文从治理转型视角出发,提出情境化动员分析框架,从动员主体、动员策略以及动员效果等维度考察农民集中居住社会动员的实践逻辑。研究发现,农民集中居住的社会动员主体在不同治理情境下呈现多元化特征,且主客体在不同动员路径中相互转换;动员策略遵循实用主义导向,在不同动员诉求下呈现复合化特征;农民集中居住的社会动员在实现动员目标的同时完成治理结构和治理机制再生产。情境化动员的过程也是村庄共同体社区化重建及农民市民化再造的过程,如何突破“村-居”二元制度张力并以治理能力为导向重塑多元化社会行动体系,成为农民集中居住区重构现代社区治理体系并过渡到地域性治理共同体的关键。

关键词：农民集中居住情境化动员治理转型治理效能治理共同体