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绿色信贷、政府扶持对新能源汽车企业创新的影响研究 ——以比亚迪为例

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绿色信贷、政府扶持对新能源汽车企业创新的影响研究 ——以比亚...

作者：叶诗琴集美大学

学位级别：硕士

中国经济高速发展带来的环境问题日益严重,为应对这一挑战,政府出台政策增加资金投入,支持绿色产业发展,新能源汽车是其中的重要部分。政府通过绿色信贷政策促进融资、技术创新和产业发展,同时直接投入资金进行产业扶持。但随着补贴减... 详细信息

中国经济高速发展带来的环境问题日益严重,为应对这一挑战,政府出台政策增加资金投入,支持绿色产业发展,新能源汽车是其中的重要部分。政府通过绿色信贷政策促进融资、技术创新和产业发展,同时直接投入资金进行产业扶持。但随着补贴减少和竞争加剧,新能源汽车行业面临新挑战,亟需加大技术创新和自主创新能力。本文将以比亚迪公司为研究对象,对绿色信贷与政府支持政策如何促进企业创新进行深入探讨,目的是为我国新能源汽车行业的政策制定和企业成长提供有益的借鉴。为探究绿色信贷及政府扶持政策对新能源汽车企业创新能力的影响,采用了案例分析法、文献研究法、数据分析法和实证研究法等种研究方法进行综合分析。首先,通过文献研究法梳理绿色信贷、政府扶持的演变历程与新能源汽车产业退坡政策,以及这些政策对企业创新绩效的影响。在此基础上,结合波特假说理论、政府干预理论、信号理论及技术创新理论,深入研究了对绿色信贷及政府扶持政策如何作用于新能源汽车企业创新绩效及其影响路径。其次,采用实证分析方法,基于155家新能源汽车上市公司的年度数据,充分考虑了政策的组合效应和滞后性,通过运用调节效应和滞后效应模型,对绿色信贷、政府支持政策与创新绩效之间的关系进行了实证检验,进一步探讨了这两项政策组合对企业创新的具体影响。随后,研究从行业转向个体,运用案例研究法以比亚迪为研究对象,对政府扶持政策调整和绿色信贷如何影响新能源汽车企业的创新活动进行了系统的分析。运用数据分析方法,探讨了创新投入(研发费用、研发人员数量)与创新产出(专利数量、研发强度、无形资产)等关键指标随时间的变化趋势,揭示绿色信贷、政府扶持对企业创新的影响路径与结果。研究结果表明,绿色信贷和政府支持措施无论是作为单独政策还是政策组合,都对新能源汽车企业的创新绩效产生了正面影响。这类政策导向促进了资金向新能源汽车企业等绿色、节能及环保行业的流动,进一步扩大了企业在研发上的投资,从而有效提升了其创新绩效。以比亚迪为例,其在绿色信贷与政府扶持政策的支持下,创新指标数据呈现出明显的正相关关系,进一步证实了绿色信贷与政府扶持对新能源汽车企业创新的积极作用。基于以上研究结论,对比亚迪提出扩展融资渠道,合理使用资金进行创新等方面的建议;对新能源汽车行业提出加强与政府的沟通和提升资金管理效率方面的建议。

关键词：绿色信贷政府扶持创新新能源汽车比亚迪

植物次生物质对草地贪夜蛾生长发育和主要解毒酶活性的影响

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植物次生物质对草地贪夜蛾生长发育和主要解毒酶活性的影响

作者：黎叶长江大学

学位级别：硕士

基于网络药理学探讨姜黄素调控KOA大鼠股四头肌再生修复的机制研究

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基于网络药理学探讨姜黄素调控KOA大鼠股四头肌再生修复的机制研究

作者：叶花赣南医科大学

学位级别：硕士

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基于图神经网络的WSI癌症生存预测方法

光电工程 2024年第4期51卷 64-75页

作者：叶世杰王永雄上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

全切片图像(Whole slide imaging,WSI)是癌症诊断和预后的关键依据,具有尺寸庞大、空间关系复杂以及风格各异等特点。由于其缺乏细节注释,传统的计算病理学方法难以处理肿瘤组织环境中的空间关系。本文提出了一种新型的基于图神经网络的... 详细信息

全切片图像(Whole slide imaging,WSI)是癌症诊断和预后的关键依据,具有尺寸庞大、空间关系复杂以及风格各异等特点。由于其缺乏细节注释,传统的计算病理学方法难以处理肿瘤组织环境中的空间关系。本文提出了一种新型的基于图神经网络的WSI生存预测模型BC-GraphSurv。首先,采用迁移学习的预训练策略,构建WSI的病理关系拓扑结构,实现了对病理学图像特征和空间关系信息的有效提取。然后,采用GAT-GCN双分支结构进行预测,在图注意力网络中加入边属性和全局连接模块,同时引入图卷积网络分支补充局部细节,增强了对WSI风格差异的适应能力,能够有效利用拓扑结构处理空间关系,区分微病理环境。在WSI数据集TCGA-BRCA和TCGA-KIRC上进行的实验表明,BC-GraphSurv模型的一致性指数为0.7950和0.7458,相比于当前先进的生存预测模型提升了0.0409,充分证明了模型的有效性。

关键词：生存预测图神经网络迁移学习注意力机制

基于超声强化研磨方法的AlMg2.5铝合金焊缝耐腐蚀性能研究

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基于超声强化研磨方法的AlMg2.5铝合金焊缝耐腐蚀性能研究

作者：叶煜广州大学

学位级别：硕士

A1Mg2.5铝合金具备强度高以及良好的可焊性,广泛用于船舶甲板,航空航天和汽车领域。这些零部件往往需要焊接处理,然而当铝合金焊缝在沿海环境中使用时,氯离子等腐蚀性介质会损坏铝合金焊缝表面的致密氧化膜,焊缝区域的耐腐蚀性会下降,... 详细信息

A1Mg2.5铝合金具备强度高以及良好的可焊性,广泛用于船舶甲板,航空航天和汽车领域。这些零部件往往需要焊接处理,然而当铝合金焊缝在沿海环境中使用时,氯离子等腐蚀性介质会损坏铝合金焊缝表面的致密氧化膜,焊缝区域的耐腐蚀性会下降,影响其服役寿命。因此,采取合适的表面强化技术来提升A1Mg2.5铝合金焊缝的耐腐蚀性能具有重要意义。本文以A1Mg2.5铝合金焊缝为研究对象,以提升铝合金焊缝区域耐腐蚀性能为目标。首先,通过改变超声强化研磨工艺参数(加工时间、氧化锆直径),研究了不同工艺参数对铝合金焊缝表面微观结构,显微硬度和残余应力的影响。其次,通过浸泡腐蚀和电化学腐蚀试验分析了不同工艺参数的A1Mg2.5铝合金焊缝区域的腐蚀行为及其机理。本课题主要结论如下:(1)空白对照0号试验组的表面粗糙度值为0.05μm,而经过超声强化研磨处理后试样显示许多不规则的裂纹、凹坑和堆积,表明强化试样表面粗糙度增大,其中8号强化试验组的粗糙度最大,粗糙度值为5.42μm。此外,强化试样的表面硬度均得到了提高,其中9号试验组显微硬度值最大,硬度达到95.7HV,提升了 81.25%。强化试样表面残余应力值由拉应力变为压应力,其中9号试验组表层的残余压应力最大,达到-325.4MPa。(2)超声强化研磨处理会使试样表层形成晶粒细化层,0μm～20μm范围内的小晶粒显著增多,原因是超声强化研磨使试样发生塑性变形和高强度的变形应力,导致晶界的演化和晶粒细化。同时强化试样表层出现大量低角度边界,这是因为小晶粒之间更容易形成低角度晶界,因此低角度晶界的数量会增加。(3)相比未强化试样,强化试样表面出现了更小的腐蚀坑、腐蚀深度和点蚀系数。此外,强化试样的腐蚀速率小于未强化试样(26.49μm/yr),其中8号强化试验组的腐蚀速率(0.42μm/yr)最小。这是因为强化试样形成的氧化膜更加稳定和致密,降低对点蚀的敏感性,使样品表面不易被腐蚀。(4)经超声强化研磨加工后,试样表面硬度、残余压应力的提升和氧化膜致密性的增强能够协同增强试样的耐腐蚀性能。其中,氧化锆直径为2mm,加工时间为2min的8号试验组具有最高的耐腐蚀性能。

关键词：超声强化研磨 A1Mg2.5铝合金焊缝残余压应力晶粒细化耐腐蚀性能

基于地理加权回归的市域铁路站间距与运行方案协同优化研究

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基于地理加权回归的市域铁路站间距与运行方案协同优化研究

作者：淡叶大连交通大学

学位级别：硕士

经皮穴位电刺激不同穴位对改善卒中后踝关节功能的研究

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经皮穴位电刺激不同穴位对改善卒中后踝关节功能的研究

作者：叶紫玉黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

基于学习行为序列的成绩预测模型构建与应用研究

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基于学习行为序列的成绩预测模型构建与应用研究

作者：叶伊湖北师范大学

学位级别：硕士

随着教育大数据与教育信息化的高速发展,在线学习因其资源丰富性、开放性,教学活动灵活性、交互性得到广泛应用,线上学习平台产生大量学习数据,成为学习分析的主要来源,众多对学习过程中产生的数据进行挖掘的研究,主要是依据学习时间与... 详细信息

随着教育大数据与教育信息化的高速发展,在线学习因其资源丰富性、开放性,教学活动灵活性、交互性得到广泛应用,线上学习平台产生大量学习数据,成为学习分析的主要来源,众多对学习过程中产生的数据进行挖掘的研究,主要是依据学习时间与投入度展开研究,不能细致反映出学习者的认知情况,而学习过程中产生的学习行为序列,更能够清楚地反映出学习者的学习行为轨迹、意愿与知识构建等过程。基于此,研究主要依据学习分析,成绩预测模型等相关理论与研究现状,对基于学习行为序列的成绩预测模型进行建构,通过相关课程在线学习平台产生的数据进行学习行为的分析与成绩的预测,利用课程实践数据验证该模型的准确性与实用性,为教与学、模型的应用方面提出相关建议。主要研究内容包括以下几方面:首先文献综述上,通过文献的粗读与精读,了解学习分析与成绩预测的现状,学习分析主要在技术支持、数据分析、教学改进等方面进行研究,成绩预测主要在预测模型研究、成绩预测算法研究等方面的研究。其次模型的构建上,梳理关于行为序列与成绩关系的研究进展,总结行为序列与成绩关系的方法与研究结论,依据算法综合评价与本研究的研究要点,明确研究的预测模型算法为PSO-BP神经网络,利用线上学习平台对BP与PSO-BP神经网络算法进行了解并比较其区别与联系,梳理PSO-BP神经网络的实现过程。结合学习行为序列分析要素与PSO-BP神经网络的逻辑结构构建成绩预测模型。然后模型的验证与评价上,通过文献阅读等,熟悉模型的验证的步骤与方法,结合实验数据进行一步步的分析,了解成绩分类预测与回归预测的区别,结合数据特征最终确定方法为成绩的分类预测,了解分类预测模型的评价方法与意义,然后再依据实验数据一步步进行模型的验证与评价。最后提出的相关建议上,据各类学习者的学习行为序列残差值绘制的学习行为序列转换图,发现各类学习者的学习路径的差异性与学习习惯偏好,根据分析结果提出教学上的一些建议;然后根据成绩预测的结果与课程的特点,总结出模型应用相关的建议,为学习分析、成绩预测模型的研究提供相关见解与依据。

关键词：学习行为序列滞后序列分析成绩预测 PSO-BP 学习行为投入

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基于深度学习的低光照灰度图像增强算法研究

基于深度学习的低光照灰度图像增强算法研究

作者：叶梦西南科技大学

学位级别：硕士