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会计之友(下旬刊) 2010年第8期 42-43页

作者：周经纬东莞职业技术学院财经系

近年来,我国资产评估行业诉讼案件频发,违法违规事件愈演愈烈,扰乱了市场秩序。文章以寻租经济学原理为基础,对我国资产评估行为进行剖析,并对寻租行为的危害进行了分析,同时提出了解决寻租问题的几点建议。

关键词：资产评估寻租行为经济分析

考虑人因的面向对象贝叶斯网络概率安全评估模型

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核动力工程 2007年第3期28卷 107-112页

作者：周忠宝周经伦孙权国防科技大学信息系统与管理学院长沙410073

人因对系统安全的影响日益突出,但现有的概率安全评估方法对其重视不足。本文建立了一种考虑人因的面向对象贝叶斯网络概率安全评估模型。该模型将人因整合到已有的事件序列图框架中,然后构建面向对象贝叶斯网络模型中的类,并转化为潜... 详细信息

人因对系统安全的影响日益突出,但现有的概率安全评估方法对其重视不足。本文建立了一种考虑人因的面向对象贝叶斯网络概率安全评估模型。该模型将人因整合到已有的事件序列图框架中,然后构建面向对象贝叶斯网络模型中的类,并转化为潜在贝叶斯网络进行推理,最后将推理结果整合到事件序列图中进行概率安全评估。利用该模型对核电站失水事故进行了分析,结果表明,该模型不仅适用于实时情境评估的情形,还适用于积累了一定量信息之后的情境评估。由于采用了面向对象的建模思想,有效地降低了建模的复杂程度,非常适用于大型复杂系统安全性建模分析。

关键词：概率安全评估人因情境评估面向对象贝叶斯网络

金融危机下我国经济贸易转型的相互影响因素分析——基于VAR模型

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经济问题 2009年第11期 25-28页

作者：周经徐松安徽财经大学国际贸易学院安徽蚌埠233030

改革开放30年来,我国通过建设以出口导向和吸引外资为主要特征的外向型经济,经济建设取得了巨大成就,但目前金融危机已经传导到了实体经济,由于投资和出口的急剧下降,我国经济增长不确定因素增多。基于VAR模型分析了FDI、出口和经济增... 详细信息

改革开放30年来,我国通过建设以出口导向和吸引外资为主要特征的外向型经济,经济建设取得了巨大成就,但目前金融危机已经传导到了实体经济,由于投资和出口的急剧下降,我国经济增长不确定因素增多。基于VAR模型分析了FDI、出口和经济增长的关系,结果表明FDI、出口和GDP之间存在着长期稳定的协整关系,FDI和出口是GDP增长的原因。最后分析了经济贸易转型的迫切性和转型的方向与对策。

关键词：金融危机经济贸易转型 VAR

准噶尔盆地南缘玛纳斯地区侏罗系成岩特征与次生孔隙

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新疆石油地质 1990年第4期11卷 311-319页

作者：胡惟元周经才地质矿产部0五工程处新疆石油管理局勘探开发研究院

准噶尔盆地南缘具有丰富的油气资源和大量的可能含油气圈闭,侏罗系砂岩是主要储集岩。南缘中段玛纳斯一带成岩研究表明,孔隙类型、发育程度、演化进程及其展布特征不仅与沉积相有关,也与成岩作用有关。砂岩中普遍可见两期溶蚀作用,形成... 详细信息

准噶尔盆地南缘具有丰富的油气资源和大量的可能含油气圈闭,侏罗系砂岩是主要储集岩。南缘中段玛纳斯一带成岩研究表明,孔隙类型、发育程度、演化进程及其展布特征不仅与沉积相有关,也与成岩作用有关。砂岩中普遍可见两期溶蚀作用,形成两期次生孔隙,但只有晚期深埋并与有机质热演化有关的次生孔隙,才与油气储集较为密切。体罗纪末至白垩纪期间,头屯河组储集期孔隙已演进到原生孔隙很低阶段,约5％,但其下较老的层位,如三工河组则演进到次生孔隙发育阶段,可达17％～20％。因此,该区较好的储集岩是三工河组、八道湾组,并以次生孔隙为主。该区之北,西山窑组、头屯河组则可能发育次生孔隙,对储集煤成气将有重要影响。

关键词：盆地准噶尔油气成岩侏罗纪

含增长单元串并联系统可靠性评定的Bayes方法

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系统工程与电子技术 2003年第8期25卷 1042-1044页

作者：刘琦冯静周经伦国防科技大学人文与管理学院湖南长沙410073

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。针对含增长单元串并联系统的特点 ,提出了一种通过分解综合法确定系统可靠性参数先验分布的方法。该方法有助于解决小样本复杂系统可靠性评定中无验前信息或验前历史信息较少... 详细信息

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。针对含增长单元串并联系统的特点 ,提出了一种通过分解综合法确定系统可靠性参数先验分布的方法。该方法有助于解决小样本复杂系统可靠性评定中无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题。

关键词：分解-综合 Bayes方法可靠性评定

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作者：周经

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神光Ⅲ激光装置能源模块的可靠性增长评定

高电压技术 2008年第10期34卷 2150-2154页

作者：彭宝华周经伦孙权国防科学技术大学信息系统与管理学院系统工程系长沙410073

能源模块是神光Ⅲ激光装置最重要的单元模块之一,其可靠性水平直接关系到神光Ⅲ激光装置的可靠性、稳定性、能量转换效率以及装置的造价。为了评估能源模块的可靠性,提出了根据模块试验运行过程特点的两阶段评估法。第1阶段的失效数据较... 详细信息

能源模块是神光Ⅲ激光装置最重要的单元模块之一,其可靠性水平直接关系到神光Ⅲ激光装置的可靠性、稳定性、能量转换效率以及装置的造价。为了评估能源模块的可靠性,提出了根据模块试验运行过程特点的两阶段评估法。第1阶段的失效数据较多,采用传统的Weibull寿命数据方法评估;第2阶段失效数据较少,采用一种综合利用第1阶段可靠性评估结果的Bayes评估方法。给出了第1阶段的可靠度函数和首发打靶可靠度,第2阶段可靠度的计算方法以及首发可靠度。结果表明能源模块的可靠性增长呈阶段增长方式,在每一阶段中可靠性水平保持不变。

关键词：可靠性增长 Weibull分布 Bayes方法能源模块神光Ⅲ激光装置

对外直接投资反向技术外溢的国际经验——基于母国吸收能力的考察

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财经科学 2014年第3期 121-130页

作者：蔡冬青周经南京邮电大学经济学院安徽财经大学国贸学院

本文利用国际面板数据对投资母国对外投资反向技术外溢的吸收能力进行了实证考察。实证结果发现:以人力资本、研发投入、技术基础设施以及金融发展为衡量指标的母国吸收能力对反向技术外溢具有强化作用,在母国对外投资规模不变时,这些... 详细信息

本文利用国际面板数据对投资母国对外投资反向技术外溢的吸收能力进行了实证考察。实证结果发现:以人力资本、研发投入、技术基础设施以及金融发展为衡量指标的母国吸收能力对反向技术外溢具有强化作用,在母国对外投资规模不变时,这些指标对母国技术进步具有正向贡献。同时,非线性回归结果发现,反向技术外溢对母国技术进步的促进作用具有"门槛效应",即母国吸收能力达到"门槛值"时,反向技术外溢才会促进母国技术进步,否则这种效应不会显现,甚至反而为负。实证结果还发现:投资母国与东道国的技术差距并非"越大越好",较大的技术差距必须具有更强的母国吸收能力与之相适应,否则母国难以吸收这种反向技术外溢。

关键词：对外直接投资反向技术外溢吸收能力国际经验

贸易增速下降之“谜”——基于全球价值链分工视角的解释

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财经研究 2018年第5期44卷 83-96页

作者：周经戴翔刘梦安徽财经大学国际经济贸易学院安徽蚌埠233030 南京审计大学经济学院江苏南京211815 东南大学经济管理学院江苏南京211189

当前,全球贸易增速出现了大幅下降,这难以简单地从危机冲击及其后续影响层面进行解读。实际上,贸易的基础是分工,看待当前全球贸易失速现象理应深入到国际分工层面。鉴于此,文章构建理论模型以刻画上述现象及其成因,研究发现:(1)全球价... 详细信息

当前,全球贸易增速出现了大幅下降,这难以简单地从危机冲击及其后续影响层面进行解读。实际上,贸易的基础是分工,看待当前全球贸易失速现象理应深入到国际分工层面。鉴于此,文章构建理论模型以刻画上述现象及其成因,研究发现:(1)全球价值链分工演进的阶段性变化对贸易增速具有深刻影响,当分工深化到一定程度后,贸易规模扩大的"基数效应"和分工深化的"边际效应"会导致贸易增速下降;(2)对单个国家来说,价值链攀升也会影响贸易增速。进一步地,利用跨国面板数据的计量分析表明:(1)在有效控制其他影响因素的条件下,全球价值链分工深化的程度对贸易增速呈倒"U"形的非线性影响;(2)价值链攀升对单个经济体的贸易增速具有显著的负面影响。由此可知,在当前全球经济处于深度调整的特殊时期,价值链分工深化趋势减缓乃至"停滞",是导致当前全球贸易失速的根本原因之一;而中国的外贸失速除了受到上述因素影响外,还与自身的价值链升级有关。因此,面临全球贸易增速下降的压力,中国外贸发展亟待转型升级,充分发挥"稳定"全球贸易增长的应有作用。

关键词：全球价值链贸易失速动态演进

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基于深度学习的交通标志识别研究

基于深度学习的交通标志识别研究

作者：周经宇广西科技大学

学位级别：硕士

随着科技的快速发展,辅助驾驶技术不断地进步,作为辅助驾驶技术中的重要部分,交通标志识别系统能够识别出前方的交通标志信息并告知驾驶人,提醒驾驶人当前的路况信息,以便对得到的信息做出正确的判断,这样可以减少大量因忽视交通标志造... 详细信息

随着科技的快速发展,辅助驾驶技术不断地进步,作为辅助驾驶技术中的重要部分,交通标志识别系统能够识别出前方的交通标志信息并告知驾驶人,提醒驾驶人当前的路况信息,以便对得到的信息做出正确的判断,这样可以减少大量因忽视交通标志造成的交通事故。因此交通标志识别成为了辅助驾驶领域中核心的研究方向。目前,在交通标志的研究中,国内外的研究人员均取得了一定的成果,但由于交通标志识别系统在道路上往往是对小目标进行识别,还会受到天气,复杂背景、光照等众多因素的影响,使得识别难度进一步提升。针对上述的问题,本文设计了一个基于改进YOLOv5s算法的交通标志识别方法,可以在自然环境下较好的实现交通标志识别,主要的工作包括以下几点:(1)分析对比了现阶段部分开源的交通标志数据集,选择TT100K数据集作为本文训练的数据集基础,针对TT100K数据集存在类别数量分布不均衡现象,用脚本将数量大于100的交通标志类别提取出来,制成了含45类交通标志的数据集,然后使用现实采集图像和数据增强两种方式对数量少于200的类别进行补充,最终得到了13138张图片,制成Re-TT100K作为本文实验的数据集。(2)详细阐述了YOLOv5s算法的网络结构和损失函数,根据现阶段基于YOLOv5s算法的交通标志识别方法存在的问题,对YOLOv5s网络模型进行改进。首先,在YOLOv5s网络中添加了CBAM注意力机制模块,使得网络能更加关注图片中重要的特征;然后,针对原损失函数CIo U存在的问题,选择了EIo U损失函数进行替换,提高了模型收敛速度和检测精度;最后,针对小目标检测的问题,使用了K-means++算法对数据集进行重新聚类,以获得更适合交通标志识别的先验框尺寸,同时引入了Bi-FPN网络来更好的提取小目标特征,在减少网络参数的情况下提取到更多特征。实验结果表明,改进后的B-YOLOv5s模型在多种自然场景下识别交通标志都有较好的效果,并且拥有一定的泛化能力,对比YOLOv5s在m AP＿0.5上提高了3.737%,达到了90.348%,识别速度达到101 f/s,满足交通标志识别的要求。(3)基于B-YOLOv5模型设计了一个交通标志识别系统,使用了Pyqt5框架和Python语言进行编写,将完成后的系统功能进行了实际测试,结果表明该系统能稳定且准确的识别交通标志。

关键词：深度学习目标检测 TT100K 交通标志识别 YOLOv5s