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连锁股东与企业全要素生产率

连锁股东与企业全要素生产率

作者：陈党毅河南财经政法大学

学位级别：硕士

当前我国经济发展已经从片面追求经济增长速度的高速增长阶段转向追求质量、效益的高质量发展阶段。党的“二十大”报告中明确提出“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”。在推动经济实现更高质量、更有效率... 详细信息

当前我国经济发展已经从片面追求经济增长速度的高速增长阶段转向追求质量、效益的高质量发展阶段。党的“二十大”报告中明确提出“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”。在推动经济实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续发展以及建立现代化经济体系的过程中,全要素生产率扮演着至关重要的角色。近年来,随着资本市场的发展和企业产权结构的多元化,连锁股东现象逐渐引起学术界的广泛关注。连锁股东是指在同行业内同时持有多个企业股权,它们凭借独特的持股方式,有力地推动了同行业内企业在所有权层级上构建起一种持续而稳固的网络联结关系。这种网络联结不仅能够充分发挥连锁股东的治理优势,还能在企业间传递和共享资金、行业信息资源,进而促进企业全要素生产率的提高。随着连锁股东的数量和影响力不断增大,如何充分发挥连锁股东的优势提升全要素生产率就成为一个颇具研究价值的话题。此背景下,本文聚焦连锁股东对企业全要素生产率产生的影响,探索提升企业全要素生产率的新视角。本文以中国2011-2022年沪深A股非金融类上市公司作为基础研究对象,以债务负担、金融化程度作为切入点,结合社会网络理论、资源依赖理论、委托代理理论、信息不对称理论,采用多元回归方法考察连锁股东如何影响企业的全要素生产率。研究结论如下:(1)连锁股东能够显著提升企业的全要素生产率,该结论在经历一系列的稳健性检验和内生性检验后仍然成立。(2)作用机制表明:连锁股东通过降低企业债务负担和金融化程度进而提升企业的全要素生产率(3)进一步研究发现:企业多元化经营能够加强连锁股东与企业全要素生产率之间的正相关关系;而管理层权力会弱化连锁股东与企业全要素生产率之间的正相关关系。本文的主要贡献在于深入探讨了连锁股东与企业全要素生产率之间的关系以及两者之间的具体作用机制:连锁股东通过发挥资源、治理、信息方面的优势,有效的降低企业债务负担和金融化程度,进而促进企业全要素生产率提升。在此基础上,提出建议:(1)政府要发挥在市场中的主导作用,完善连锁股东外界环境的同时也要防止竞争合谋现象出现;(2)企业在经营和发展过程中要积极引入连锁股东并充分利用其协同治理优势,促进企业全要素生产率提升;(3)连锁股东应在追求投资组合长期价值最大化的基础上,助力企业全要素生产率提升。

关键词：连锁股东全要素生产率债务负担金融化程度

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如何高效推广畜牧兽医技术——以商河县为例

中国畜牧业 2024年第6期 36-37页

作者：别金辉山东省商河县动物疫病预防控制中心

在我国经济总体系中,畜牧业位居前列,不仅是我国经济发展的关键推手,也是保障人们稳定生活、提高人们生活质量的重要保障。自改革开放以来,随着市场经济的蓬勃发展,畜牧养殖业也迎来了新的发展机遇,在取得一定成果的基础上,从产品安全... 详细信息

在我国经济总体系中,畜牧业位居前列,不仅是我国经济发展的关键推手,也是保障人们稳定生活、提高人们生活质量的重要保障。自改革开放以来,随着市场经济的蓬勃发展,畜牧养殖业也迎来了新的发展机遇,在取得一定成果的基础上,从产品安全、质量和效益等方面也遇到了较为严峻的挑战。

关键词：畜牧兽医技术我国经济发展畜牧养殖业产品安全商河县质量和效益畜牧业市场经济

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隧道火灾中物理场与关键控制参数间的快速双向预测

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第6期64卷 1024-1031页

作者：洪瑶史聪灵李俊毅李佳中国安全生产科学研究院交通安全研究所地铁火灾与客流疏运安全北京市重点实验室北京100012

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能... 详细信息

为提升隧道火灾全物理场信息的预测速度以及解决隧道火灾关键控制参数的反向预测问题,该文构建了深度学习模型用于隧道火灾中全物理场和关键控制参数间的快速双向预测,使用了大型数值数据库训练所构建的模型,评估了模型对数据的学习能力及其预测能力。结果表明:经过100个训练周期后,使用所提出的双向预测模型和数据集取得了良好的训练收敛效果,物理场和关键控制参数在训练集上均达到结果快速重现。模型训练完成后,隧道火灾的平均温度场和6项隧道火灾的关键控制参数得到了基本的预测,预测结果同时涵盖了隧道的几何信息和物理信息。该研究结果可为隧道火灾演化规律的快速预测提供参考。

关键词：隧道火灾深度学习快速预测物理场关键控制参数

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OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

OCT图像视网膜层形状结构分割方法研究

作者：苟毅重庆理工大学

学位级别：硕士

随着科技的不断发展,电子产品已成为人们生活中不可或缺的物品。对电子产品的高强度使用已经成为常态,伴随而来的眼部疾病患病率也日益增长。OCT视网膜层的厚度及形状作为眼科疾病和其他系统疾病的关键指标,准确的分割出OCT视网膜层结... 详细信息

随着科技的不断发展,电子产品已成为人们生活中不可或缺的物品。对电子产品的高强度使用已经成为常态,伴随而来的眼部疾病患病率也日益增长。OCT视网膜层的厚度及形状作为眼科疾病和其他系统疾病的关键指标,准确的分割出OCT视网膜层结构变得刻不容缓。目前的OCT视网膜图像分割算法,忽略了OCT图像边界不明显导致的分割精度不高的问题,从而使得分割结果的准确率降低。并且没有考虑医学领域带标签数据较少的问题,缺乏对无标签数据的有效利用和研究,制约了算法鲁棒性的提升。本文针对以上问题进行了研究,具体研究内容如下:(1)提出了一种基于深度学习的OCT图像视网膜层识别方法---多通道UNet模型,用于提升OCT图像各个层次的分割精度。该模型使用多通道结构单独提取特征并改进UNet网络,增强模型对每个类别识别的鲁棒性。同时,多通道UNet模型精细化提取各层次的结构特征,并在融合时使用m Io U系数作为层结构边缘优化的判断指标,从而提升了整体和局部分割的准确率以及边界的精细度。通过实验验证,该方法较改进之前在总体得分上提升了0.05。(2)提出一种充分利用无标签数据的方法,扩充模型可学习的特征量。首先在少量的有标签数据集上训练教师模型,使用教师模型对更多的没有标记的数据生成伪标签;然后使用信息熵对伪标签数据计算混乱程度,将混乱程度近似等价为数据的难易程度;最后将具有难易梯度的伪标签数据进行渐进式自训练,在该自训练的过程中结合婴儿步调式课程学习模式,最大化挖掘无标签数据集的潜力。本文通过实验验证,该方法在多个模型的实验中可以使Dice系数平均降低0.008。(3)提出了一种针对OCT图像边界精细化分割并提取的方法,通过设计一种更加关注图像整体信息的模型用于分割OCT图像的边界。同时,设计边界损失函数,以边界线的拟合程度作为损失,进一步约束边界线的误差,最后将提取出来的边界线与前期模型的分割结果拟合。实验结果验证该方案在一定程度上可以降低由于数据边界不明显产生的误差。本文通过在多个模型上实验发现,该方法可使边界误差系数平均降低0.075。

关键词： OCT图像分割 UNet 自训练课程学习

城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的影响研究

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城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的影响研究

作者：张凤毅兰州财经大学

学位级别：硕士

2023年新冠疫情虽已结束,但我国就业压力依然较大,结构性失业问题严峻。我国自2013年提出适时适当降低社会保险费率开始,先后5次降低或阶段性降低社保费率,其中城镇职工基本养老保险费率降幅较大,单位缴费比例从20%降至16%,为企业提供... 详细信息

2023年新冠疫情虽已结束,但我国就业压力依然较大,结构性失业问题严峻。我国自2013年提出适时适当降低社会保险费率开始,先后5次降低或阶段性降低社保费率,其中城镇职工基本养老保险费率降幅较大,单位缴费比例从20%降至16%,为企业提供了更多的利润空间。城镇职工基本养老保险费率对于劳动力需求方——企业来说是一种用工成本,对于劳动力供给方——劳动者来说却是一种预期福利,这就导致降低城镇职工基本养老保险费率将在一定程度上影响城镇就业水平。因此,研究城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的总体影响对于提高城镇就业水平有重要意义。本文通过构建联立方程模型,从劳动力供求综合角度研究城镇职工基本养老保险费率下调对城镇就业的影响,明确揭示出下调城镇职工基本养老保险费率对城镇就业的正向影响,并通过构建因子测算模型测算出未来我国城镇职工基本养老保险最优费率,有助于国家把握好政策力度,适时适当调整城镇职工基本养老保险费率,提振企业劳动力需求,缓解城镇就业压力,促进经济增长。

关键词：城镇职工基本养老保险费率城镇就业最优费率

基于深度学习的磁共振图像大脑区域提取方法研究

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基于深度学习的磁共振图像大脑区域提取方法研究

作者：何科毅长春工业大学

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磁共振成像(MRI)在脑部疾病的诊断、治疗以及研究过程中具有举足轻重的地位,而确保大脑区域的精确提取则是实现其应用价值的先决条件。大脑区域提取的核心任务在于从复杂的医学影像数据中准确识别并分离出特定的大脑区域或结构,这一过... 详细信息

磁共振成像(MRI)在脑部疾病的诊断、治疗以及研究过程中具有举足轻重的地位,而确保大脑区域的精确提取则是实现其应用价值的先决条件。大脑区域提取的核心任务在于从复杂的医学影像数据中准确识别并分离出特定的大脑区域或结构,这一过程涵盖了诸如大脑提取(即颅骨剥离)和脑组织分割等大脑区域提取任务。然而,当前的大脑区域提取算法,在处理磁共振图像时,面临两大挑战。首先,当处理特殊的数据集,如婴儿的低场图像数据集时,较低的对比度限制了网络的分割精度。其次,对于多标签的脑组织分割任务,边缘区域容易出现明显的分割误差。因此,本文旨在采用深度学习方法,高效且准确地从磁共振图像中识别并提取大脑区域,提升大脑区域提取的精确性。首先,提出了一种基于错分割损失函数的大脑区域提取(即颅骨剥离)方法,旨在优化低场磁共振图像中的大脑区域提取过程。针对低场图像中常见的背景离散点和不均匀场问题,设计了一种低场预处理模块。通过所提出的误差区域约束错分割损失函数,引导网络专注在错分割区域进行训练,从而提升分割的精确性。采用0.35T婴儿脑部低场磁共振数据集进行了实验。实验结果表明,所提出的方法相较于基线方法平均Dice提高了0.5个百分点,相较于其他先进深度学习方法平均Dice提高了3个百分点,证明了所提出方法的有效性。其次,提出了一种基于全局和局部损失约束的脑组织区域分割方法,结合更深更宽的网络架构捕捉图像细节,旨在提升多标签脑组织分割精度。在第一阶段关注全局区域损失,随后第二阶段结合错分割区域损失,特别考虑多组织分割中的错误离散点。这种策略优化了网络的全局和局部性能,实现了更精准的训练效果。在d HCP和OASIS两个公开数据集上进行了实验。实验结果表明,所提出的方法相较于基线方法平均Dice提高了0.4-0.6个百分点,相较于其他先进深度学习方法平均Dice提高了5-6个百分点,证明了所提出方法的有效性。最后,利用QT跨平台开发框架,将大脑区域提取的深度学习方法与图形用户界面(GUI)集成,为用户提供一个直观、易用的操作界面。通过这一界面,用户可以便捷地执行大脑区域提取操作,并获得高精度的区域分割结果。进一步推动了深度学习在脑部磁共振成像(MRI)分析领域的广泛应用。

关键词：深度学习磁共振图像大脑提取脑组织分割分割损失函数

基于深度学习的图像超分辨率重建的研究与实现

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基于深度学习的图像超分辨率重建的研究与实现

作者：吕杰毅西安工业大学

学位级别：硕士

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基于街道尺度的上海市城市韧性评估研究

基于街道尺度的上海市城市韧性评估研究

作者：周铭毅上海师范大学

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从《吾爱敦煌》看苗月导演的创作转向

电影文学 2024年第2期 149-151页

作者：郭天毅洛阳理工学院艺术设计学院河南洛阳471000

《吾爱敦煌》以樊锦诗的生命历程为线索,讲述了她守护敦煌莫高窟的故事。不同于苗月此前的现实题材英雄模范片,《吾爱敦煌》的移情目标实现了从“人”到“物”的转移。樊锦诗被界定为“敦煌的女儿”,充当着行动者与转义者,既是人们与敦... 详细信息

《吾爱敦煌》以樊锦诗的生命历程为线索,讲述了她守护敦煌莫高窟的故事。不同于苗月此前的现实题材英雄模范片,《吾爱敦煌》的移情目标实现了从“人”到“物”的转移。樊锦诗被界定为“敦煌的女儿”,充当着行动者与转义者,既是人们与敦煌莫高窟之间的桥梁,又是莫高窟的阐释者。影片所聚焦的空间维度因其历时性主要体现为“不变”,这与脱贫攻坚中的空间主题形成了鲜明对比,也彰显了中国式现代化的丰富内涵。

关键词：苗月历史传记樊锦诗莫高窟文化载体

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