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电子媒介、幽灵之声与媒介的后人类境况

北京电影学院学报 2024年第6期 22-32页

作者：吴璟薇清华大学新闻与传播学院德国柏林自由大学媒介与传播学院

媒介技术的发展带来人们对幽灵的想象与恐惧,也改变着不同时代的人的境况。本文聚焦于媒体中所呈现的超自然现象,从媒介物质性和本体论思想出发,融合了装置的屏幕性、噪音本体论、谜米学和基特勒具有后人类特征的媒介理论等视角,分析经... 详细信息

媒介技术的发展带来人们对幽灵的想象与恐惧,也改变着不同时代的人的境况。本文聚焦于媒体中所呈现的超自然现象,从媒介物质性和本体论思想出发,融合了装置的屏幕性、噪音本体论、谜米学和基特勒具有后人类特征的媒介理论等视角,分析经典恐怖电影《午夜凶铃》中对电视机、录像带等电子媒介技术,以及噪音和鬼魂的想象,进而探讨作为物质载体的媒介如何影响人们的恐惧心理、人的主体性塑造和数字媒介的后人类境况,反思媒介技术的发展与人、社会和文化之间的关系。

关键词：噪音幽灵媒介物质性媒介本体论后人类

基于价值链的战略成本管理研究 ——以玲珑轮胎为例

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基于价值链的战略成本管理研究 ——以玲珑轮胎为例

作者：吴璟娴云南财经大学

学位级别：硕士

基于变工况和不确定性量化的电主轴剩余寿命预测方法研究

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基于变工况和不确定性量化的电主轴剩余寿命预测方法研究

作者：吴璟龙吉林大学

学位级别：硕士

随着中国制造业水平的不断提高,数控机床的应用越来越广泛。但与国际可靠性水平相比,仍有显著的差距。电主轴作为数控机床的核心,其性能退化导致的故障问题将会给企业的安全生产和经济效益造成巨大负面影响,因此,开展电主轴的剩余寿命... 详细信息

随着中国制造业水平的不断提高,数控机床的应用越来越广泛。但与国际可靠性水平相比,仍有显著的差距。电主轴作为数控机床的核心,其性能退化导致的故障问题将会给企业的安全生产和经济效益造成巨大负面影响,因此,开展电主轴的剩余寿命预测研究是十分必要的。以数据驱动的方法开展设备剩余寿命预测的研究获得了大量关注,但电主轴在实际加工过程中存在运行环境复杂及多维载荷的变工况问题,当电主轴在变工况下运行时会导致电主轴经历不同的故障退化过程,特征量将发生较大的变化且寿命退化趋势复杂,给剩余寿命准确预测带来了巨大挑战。另外,目前的剩余寿命预测研究主要集中在点估计上,从而导致在预测不确定性量化能力上的不足,预测不确定性的量化成为了数据驱动的随机退化设备剩余寿命预测领域的一个核心问题。因此,针对上述两个关键问题,为了能够更为准确地实现变工况下电主轴的RUL预测,本文开展了基于变工况和不确定性量化的电主轴剩余寿命预测方法研究。本文以电主轴为研究对象,围绕健康指标构建、变工况及不确定性量化等问题开展剩余寿命预测方法研究,论文的主要研究内容如下:(1)开展电主轴典型故障模式分析及退化试验研究。首先,分析了电主轴的结构并对其关键部件的功能进行了分析。其次对电主轴关键功能部件运行中的典型故障模式进行了分析。最后,开展电主轴退化试验研究,确定了径向跳动量作为电主轴的退化性能指标。根据电主轴的退化试验方案,在电主轴可靠性试验装置上开展试验。(2)开展了基于SF-ATTCN的健康指标构建方法研究。首先,对数据预处理中特征提取常用的时域、频域以及时频域特征及计算方法进行了阐述。其次,基于改进的激活函数提出了一种SF(Sensitive Features)特征筛选方法,既可以有效地筛选敏感特征,又能实现保留特征中关键退化信息。然后,结合时间卷积神经网络(TCN)和注意力机制(Attention)提出一种ATTCN健康指标构建模块,并与SF特征筛选方法结合提出了基于SF-ATTCN的健康指标构建方法,可以有效保留关键退化信息,去除噪声信息。最后,利用两个公开数据集以及电主轴数据集验证了本文所提方法在特征筛选及健康指标构建上的优越性。(3)开展了基于变工况的电主轴剩余寿命预测方法研究。首先,阐述了深度残差收缩网络(DRSN)及双向长短时神经网络(Bi LSTM)的基本理论。其次,将DRSN与Bi LSTM结合,并引入改进后的具有时间特性的TL2损失函数提出了一种基于DRSN-Bi LSTM-T的剩余寿命预测模型,该预测模型充分考虑了特征退化的严重程度和复杂性随运行时间的增加而增加的影响,使网络能够在变工况条件下有效提升预测精度。最后,采用两个公开数据集及电主轴数据集进行了有效性验证,证明了本文所提方法在预测准确率上的有效性。(4)开展了基于不确定性量化的电主轴剩余寿命预测方法研究。首先,阐述了不确定性的基本理论并且分析了剩余寿命预测中不确定性的分类。其次,对贝叶斯神经网络过程以及近似贝叶斯推理过程进行了分析,提出了一种基于MC Drop Connect的近似贝叶斯推理的RUL预测方法,能够更准确的给出RUL预测结果的不确定性区间。最后,通过两个公开数据集及电主轴数据集验证了本文所提方法在不确定性量化准确率上的有效性。

关键词：电主轴特征筛选健康指标构建剩余寿命预测不确定性量化

征管技术和征管意愿对纳税遵从度的影响效果——以二手房交易税收征管为例

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经济学（季刊） 2024年第3期24卷 810-823页

作者：李科杨吴璟毛捷对外经济贸易大学国际经济贸易学院北京市100029 清华大学建设管理系、恒隆房地产研究中心

本文以二手房交易为例,实证检验征管技术和征管意愿对纳税遵从度的影响。研究发现,在应用房地产评估技术提高税收征管能力后,二手房交易的逃税程度显著下降。然而,改进征管技术会导致住房市场萧条、制约地方政府获取土地出让收入。因此... 详细信息

本文以二手房交易为例,实证检验征管技术和征管意愿对纳税遵从度的影响。研究发现,在应用房地产评估技术提高税收征管能力后,二手房交易的逃税程度显著下降。然而,改进征管技术会导致住房市场萧条、制约地方政府获取土地出让收入。因此,地方政府的土地财政依赖度越高,政策效果越弱,意味着征管意愿相较于征管技术起到更为关键的作用。本文不仅丰富了税收征管和土地财政的相关文献,而且对深化税收征管改革提供了有益的政策启示。

关键词：税收征管土地财政房地产市场

文化学研究的范式建构：跨学科语境的多维视角——对安斯加·纽宁教授的访谈

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国际新闻界 2024年第1期46卷 164-176页

作者：吴璟薇景嘉伊清华大学新闻与传播学院中国社会科学院新闻与传播研究所

不同于英美文化研究主要关注当代文化、种族、阶级和性别等议题的特点，德国文化学研究以语言学为根基，既关照历史也立足于当下，融合了文学、语言学、历史学、艺术学、政治学、社会学，乃至自然科学等多元学科背景，对相关文化现象进... 详细信息

不同于英美文化研究主要关注当代文化、种族、阶级和性别等议题的特点，德国文化学研究以语言学为根基，既关照历史也立足于当下，融合了文学、语言学、历史学、艺术学、政治学、社会学，乃至自然科学等多元学科背景，对相关文化现象进行多元异质化分析，试图建立一个跨学科合作和对话机制，并以文化作为中介来建构一种新的“问题解决型”学科范式。在当前国际新形势下，文化学研究作为一种研究范式，在学科反思、重构和重塑的同时，也关注难民、危机和气候等全球性问题，在国际化、多元化研究视野和跨国研究方法中寻找学科进路。

关键词：文化学媒介文化研究冲突福柯

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“反比例函数”综合题的解答

现代中学生(初中版) 2024年第2期 19-20页

作者：吴璟江苏省南京市文枢初级中学

初中阶段,与反比例函数相关的问题具有综合性特点,根据问题设置不同可将其进行分类．以下选择几种反比例函数综合问题,对解题流程进行详细剖析,希望能为同学们学习函数知识提供参考．一、求反比例函数图象及线段长度问题的解答例1如图1...

初中阶段,与反比例函数相关的问题具有综合性特点,根据问题设置不同可将其进行分类．以下选择几种反比例函数综合问题,对解题流程进行详细剖析,希望能为同学们学习函数知识提供参考．一、求反比例函数图象及线段长度问题的解答例1如图1所示,已知反比例函数■, 图象经过点A、B,其中点A的坐标为(1,2),过点A作直线AC∥y轴,且AC=1,点C在点A下方,过点C作线段CD∥x轴,CD与反比例图象相交于点D,过点B作BE⊥CD,垂足为点E,且点E在CD上,连接OC、OD.

关键词：

“月是故乡明”:家乡媒体使用与媒介化地方的建构

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新闻与写作 2024年第7期 20-30页

作者：吴璟薇刘鲁倩宾宇轩清华大学新闻与传播学院

在工业化、城市化与商业化进程的推进中,越来越多游子们离乡前往大城市发展,漂泊感成为现代性困境的一部分“。家乡”在数字空间中被深度媒介化,成为一种媒介化地方,人们对家乡的认知与情感也在被重塑。本文通过对离乡者使用家乡媒体的... 详细信息

在工业化、城市化与商业化进程的推进中,越来越多游子们离乡前往大城市发展,漂泊感成为现代性困境的一部分“。家乡”在数字空间中被深度媒介化,成为一种媒介化地方,人们对家乡的认知与情感也在被重塑。本文通过对离乡者使用家乡媒体的行为进行深度访谈,以此探讨媒介化家乡如何形成,以及离乡者通过家乡媒体进行怀乡的情感与现实互动机制,阐释媒体如何帮助离乡者搭建与家乡之间的情感联结,从而消除漂泊感。此外,在离乡者对数字媒介的使用过程中,媒介化家乡与现实在不断交融与互构,虚实边界日益消逝与模糊。

关键词：家乡媒体数字媒介空间恋地情结媒介化地方

RIB-NER:基于跨度的中文命名实体识别模型

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计算机工程与科学 2024年第7期46卷 1311-1320页

作者：田红鹏吴璟玮西安科技大学计算机科学与技术学院陕西西安710600

命名实体识别是自然语言处理领域中诸多下游任务的重要基础。汉语作为重要的国际语言,在许多方面具有独特性。传统上,中文命名实体识别任务模型使用序列标记机制,该机制需要条件随机场捕获标签的依赖性,然而,这种方法容易出现标签的错... 详细信息

命名实体识别是自然语言处理领域中诸多下游任务的重要基础。汉语作为重要的国际语言,在许多方面具有独特性。传统上,中文命名实体识别任务模型使用序列标记机制,该机制需要条件随机场捕获标签的依赖性,然而,这种方法容易出现标签的错误分类。针对这个问题,提出基于跨度的命名实体识别模型RIB-NER。首先,以RoBERTa-wwm-ext作为模型嵌入层,提供字符级嵌入,以获得更多的上下文语义信息和词汇信息。其次,利用IDCNN的并行卷积核来增强词之间的位置信息,从而使词与词之间联系更加紧密。同时,在模型中融合BiLSTM网络来获取上下文信息。最后,采用双仿射模型对句子中的开始标记和结束标记评分,使用这些标记探索跨度。在MSRA和Weibo 2个语料库上的实验结果表明,RIB-NER能够较为准确地识别实体边界,并分别获得了95.11%和73.94%的F1值。与传统深度学习相比,有更好的识别效果。

关键词：中文命名实体识别双仿射模型迭代膨胀卷积神经网络预训练模型跨度