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发展抑或治理:乡村振兴背景下能人治村的行动逻辑——基于浙江宁波象山县T镇的田野调查

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求实 2024年第2期 82-95,M0006页

作者：石伟董国礼安徽大学社会与政治学院安徽合肥230601 华东理工大学社会与公共管理学院上海200237

随着乡村振兴战略的深入推进,能人治村的制度空间和实践内涵发生了较大变化。在乡村振兴的政策语境和现实诉求中,能人治村是在地方政府发展理念的导向下,用发展秩序代替乡村社会中的生活秩序,追求村庄发展的治理模式。受地方政府发展村... 详细信息

随着乡村振兴战略的深入推进,能人治村的制度空间和实践内涵发生了较大变化。在乡村振兴的政策语境和现实诉求中,能人治村是在地方政府发展理念的导向下,用发展秩序代替乡村社会中的生活秩序,追求村庄发展的治理模式。受地方政府发展村庄诉求与村庄社会秩序维持双重治理任务的影响,能人群体根据自身的价值追求所开展的治村行为呈现出差异化形态,形成造点式创新、达标式创新、选点式创建和回馈式维持等4种村治类型。地方政府强烈的村庄发展诉求会引导能人回流并主导村庄治理。基层治理的规范化、相对成熟稳定的治理制度能够制约能人群体的谋利行为,有助于确保能人群体的公共性和维持村庄治理秩序。但由于能人群体与村庄的脱嵌性,其在治理中通常会采用摆平的策略。能人治村建构起镇村两级互动的乡村发展联盟,构成乡村发展型治理的新模式,并重塑乡村关系,由此反映出以行政力量主导乡村现代化带来的发展错位。

关键词：乡村振兴能人治村发展型治理制度空间乡村现代化村治类型

建构高校内部质量保障体系:国际经验与中国路径

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国家教育行政学院学报 2024年第7期319卷 3-11,87页

作者：周光礼胡翔中国人民大学北京100872

全球有三种典型的高校质量保障模式,第一种是以认证为主要特征的美国模式,第二种是以审核性评估为主要特征的英国模式,第三种是以授权评估为主要特征的日本模式。美国、英国、日本三国高等教育治理共同发展趋势是强化高校主体地位,由外... 详细信息

全球有三种典型的高校质量保障模式,第一种是以认证为主要特征的美国模式,第二种是以审核性评估为主要特征的英国模式,第三种是以授权评估为主要特征的日本模式。美国、英国、日本三国高等教育治理共同发展趋势是强化高校主体地位,由外部评估转向内部评估。21世纪以来,中国高校质量保障体系也越来越强调高校自我评价和质量文化建设,高校内部质量保障体系建设日渐成为重点。建构中国特色高校内部质量保障体系,一是要健全高等教育质量标准,突出标准的导向功能;二是要完善高校组织与制度,强化高校自我评价;三是要培育高校质量文化,以评估促发展;四是要把握共性与个性关系,基于国情创造性转化。

关键词：认证评估审核性评估授权性评估高校内部质量保障体系

换流阀高压直流电容聚丙烯材料选型关键参数与方法

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高电压技术 2024年第6期50卷 2354-2362页

作者：冉昭玉刘雨杭孟礼李琦电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系) 北京100084

高压直流电容器作为海上风电柔直换流阀中功率模块的重要部件,是换流阀中国产化程度最低的核心元件。双向拉伸聚丙烯(biaxially-oriented polypropylene,BOPP)薄膜的介电与储能特性直接影响电容耐压等级和容量,目前大量依赖进口。为了... 详细信息

高压直流电容器作为海上风电柔直换流阀中功率模块的重要部件,是换流阀中国产化程度最低的核心元件。双向拉伸聚丙烯(biaxially-oriented polypropylene,BOPP)薄膜的介电与储能特性直接影响电容耐压等级和容量,目前大量依赖进口。为了应对电容器紧凑化发展的趋势及其在复杂运行工况下长期安全稳定运行的挑战,开展了聚丙烯材料选型关键参数研究。调研并选取国内外主要电容厂家现有的聚丙烯材料,结合粒料与表面材料微观结构、结晶参数、介电性能等实验测试分析,基于神经网络分析发现,影响聚丙烯材料介电储能特性的关键影响因素包括等规度、灰分、结晶参数、高温高场下介质损耗及泄漏电流,从而为换流阀高压直流电容聚丙烯材料选型提供依据。结果表明,国产超纯粒料相较于进口粒料所对应的聚丙烯薄膜关键物化参数差距较小,85℃高温下充放电效率90%对应的电场强度及储能密度基本相当,交直流叠加电场650 kV/mm以内,薄膜充放电效率维持在同一水平,因此有望应用于换流阀实际工程。

关键词：直流电容器聚丙烯选型微观结构介电储能性能

《世界装饰纹样图鉴》之“文艺复兴纹样”翻译实践报告

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《世界装饰纹样图鉴》之“文艺复兴纹样”翻译实践报告

作者：阎礼慧烟台大学

学位级别：硕士

装饰,作为人类社会不可或缺的元素,在各个领域一直无处不在。从古至今,装饰艺术不断进化和创新,它不仅是一种表达个人美感的方式,更是一种社会和文化的体现。本翻译项目材料选自《世界装饰纹样图鉴》(The World of Ornament)一书。该书... 详细信息

装饰,作为人类社会不可或缺的元素,在各个领域一直无处不在。从古至今,装饰艺术不断进化和创新,它不仅是一种表达个人美感的方式,更是一种社会和文化的体现。本翻译项目材料选自《世界装饰纹样图鉴》(The World of Ornament)一书。该书最初出版于2012年,展示了历史上不同国家和地区的多样图案装饰。该此书汇集了19世纪两个伟大的百科全书式装饰作品,分别是法国纹饰专家、画家和插图画家奥古斯特·拉西内的《多彩装饰》(第2卷,1869年至1888年)和奥古斯特·杜邦·奥伯维尔的《织物装饰》(1877年)。按时间和地域编排,本书全景展现了19世纪末之前建筑、室内装饰、家具、服装、配饰、手抄本、兵器等领域的彩色纹饰图案及装饰艺术,是各类装饰风格极具代表性的作品。2022年,受出版社委托,开始此项目翻译,历时一年完成。本翻译项目聚焦文艺复兴部分的内容,源文本约1.5万字,共有52幅插图,装饰类型丰富。基于纽马克的交际翻译理论,译者充分考虑目的语读者的表达习惯,灵活运用各类翻译方法。首先,针对词汇层面的大量专业术语,译者主要采用软件查询,词典查询、网页查询、阅读相关历史文献等方法,充分遵循以目的语读者为中心的翻译原则。其次,对于句子层面的长难句、被动语态转换、上下文衔接等问题,译者通过语态转换、省译、增译、调整语序等方式,加强句子连贯性及内在联系性,以保证译文的风格和效果。最后,在语篇层面,译者根据逻辑关系和意群灵活处理译文,保证其前后一致性。笔者希望本翻译项目能为所有建筑、装饰、艺术爱好者带来丰富的灵感源泉,同时为相关艺术类文本的翻译提供可资借鉴之处。鉴于源文本内容涵盖了艺术、人类学、社会学、语言学等多个学科,本翻译项目也有助于促进各学科之间的融合和交流。然而,由于源文本翻译难度较大及译者装饰知识的缺乏,译文某些细节仍需仔细打磨,对此,此译者应广泛阅读专业书籍,以开阔视野、提高自身能力。

关键词：纹样交际翻译理论文艺复兴装饰文化

XM手机品牌社群“FZ圈子”营销策略改进研究

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XM手机品牌社群“FZ圈子”营销策略改进研究

作者：邹礼栋电子科技大学

学位级别：硕士

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基于强化学习的信号频谱检测

基于强化学习的信号频谱检测

作者：黄礼钊电子科技大学

学位级别：硕士

多尺度特征融合与上下文边缘引导的遥感图像显著性检测算法研究

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多尺度特征融合与上下文边缘引导的遥感图像显著性检测算法研究

作者：黄礼苏吉林大学

学位级别：硕士

显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,其主要目标是准确定位并突出图像中最具显著性的目标。该任务根据应对场景的不同可以分为两类,分别是面向自然场景的显著性目标检测(Salient Object Detection in Natural Scene Images... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,其主要目标是准确定位并突出图像中最具显著性的目标。该任务根据应对场景的不同可以分为两类,分别是面向自然场景的显著性目标检测(Salient Object Detection in Natural Scene Images,NSI-SOD)和面向遥感图像的显著性目标检测(Salient Object Detection in Remote Sensing Images,RSI-SOD)近年来,随着遥感卫星技术的日渐成熟,遥感图像数量呈爆炸式增长。随之而来的便是数据处理和分析的挑战日益增多,快速而有效地筛选出其中的重要目标成为亟待解决的问题。在这一背景下,RSISOD为应对这一挑战提供了一种全新的思路。尽管NSI-SOD已经在显著性目标检测领域取得了显著的进展,RSI-SOD作为一个新兴课题仍然面临着诸多挑战。由于遥感图像覆盖范围广泛、拍摄角度和距离的变化较大,导致目标尺度多变、种类和结构复杂。复杂的拍摄条件,比如天气、光照等因素的影响,可能导致显著目标的边界变得模糊,难以准确分割目标与背景,进而影响生成的显著图的质量。这些挑战使得自然场景的显著性检测算法无法直接迁移到遥感图像领域。针对以上难点,本文设计并研究了两个基于深度学习的遥感图像显著性目标检测算法,具体的研究内容如下所示:(1)针对遥感图像中显著目标尺度多变问题,提出了一种基于多尺度特征的特征增强算法。该算法以并行的方式将输入特征传递到两个分支:由级联卷积层和池化层构成的多尺度特征提取分支和由具有不同扩张率的空洞卷积堆叠而成的感受野增强分支。并通过特征交互模块加强两条分支的特征融合,解决特征不一致问题。为增强模型的性能表现,引入了由F值损失、交叉熵损失和Io U损失组成的混合损失,并采用了深度监督策略。(2)针对遥感图像中显著性目标种类和结构复杂的难点,提出了双任务学习结构和基于注意力的全局信息编码结构。双任务学习结构利用空间注意力机制学习前景特征和边界特征,增强模型对局部特征的关注度,从而减轻显著物体种类变化的干扰。后者利用全局平均池化层和双线性插值的对输入特征进行降维再升维,编码全局信息,并通过注意力机制缓解信息丢失,从而维持全局一致性,以更好地处理结构多变情况。(3)针对显著物体边缘模糊难点,利用前文提及的双任务学习结构,系统提取遥感图像中的边界特征,并引入了显式的边界损失约束,迫使模型学习更加精细的边界结构信息,以应对遥感图像中显著物体边缘模糊问题。

关键词：光学遥感图像显著性目标检测注意力机制多尺度特征

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基坑开挖扩大端处稳定性因素分析及加固措施

基坑开挖扩大端处稳定性因素分析及加固措施

作者：姜官礼山东建筑大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的物联网异常检测技术研究

基于深度学习的物联网异常检测技术研究

作者：戴礼娥山东交通学院

学位级别：硕士

随着设备数量的急速增加和网络结构的复杂化,物联网面临严重的安全隐患,尤以网络数据异常和网络入侵最为普遍,这些安全问题会影响系统的性能,甚至破坏整个系统的功能。诸多方法被提出用来识别终端和网络的异常状态和恶意行为,取得了一... 详细信息

随着设备数量的急速增加和网络结构的复杂化,物联网面临严重的安全隐患,尤以网络数据异常和网络入侵最为普遍,这些安全问题会影响系统的性能,甚至破坏整个系统的功能。诸多方法被提出用来识别终端和网络的异常状态和恶意行为,取得了一定效果。但伴随着物联网设备规模和数据的爆发式增长,传统异常检测技术和基于机器学习的方法显现出准确率偏低、误报率较高、效率较低等问题。现有数据集存在不平衡问题,样本分布的不均衡会导致模型训练不充分和泛化能力差。因此,本文针对物联网的特点,基于网络流量数据,综合采用多种深度学习技术设计了异常检测系统,检测物联网中存在的异常行为和恶意攻击。为解决不平衡数据集对模型训练和分类的影响,本文采用K-均值聚类方法筛除多数类样本数据,采用基于生成对抗网络的方法针对性生成少数类样本数据,对现有数据集进行了改进,并通过实验验证了数据集改进策略对分类模型的提升效果。为实现网络流量数据的异常检测和多分类,本文提出了基于深度学习的异常检测模型,并采用注意力机制提取关键特征,提高模型的分类效果。基于残差网络和双向门控循环单元构建了异常检测模型,能够充分利用网络流量数据的空间和时间特征,并进行了模型的改进优化,减少了训练参数同时降低了运算复杂度,提升了模型训练速度和分类效果。在该模型基础上,用分离注意力网络代替残差网络,提升了模型的效果。通过实验验证了本文提出的模型的性能,本文提出的模型能够有效学习关键特征并实现异常的多分类,实验结果表明本文提出的模型具有较好的检测分类效果。

关键词：异常检测深度学习不平衡数据