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基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法研究进展

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仪器仪表学报 2024年第3期45卷 286-305页

作者：刘传洋吴一全刘景景南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 池州学院机电工程学院池州247000

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研... 详细信息

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研究进展。首先简述了基于传统图像处理的金具锈蚀缺陷检测流程;然后按照基于传统图像处理、深度学习方法概述了金具设备锈蚀缺陷检测,重点阐述了基于深度卷积神经网络的目标检测和语义分割算法在输电线路金具锈蚀缺陷检测中的应用;随后介绍了基于深度学习的金具锈蚀缺陷检测自建数据集以及性能评价指标;最后指出了基于深度学习的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法目前存在的问题,并对未来研究工作进行了展望。

关键词：金具锈蚀缺陷图像处理深度学习目标检测语义分割

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中国古诗词歌曲《锦瑟》创作特色与演唱技法研究

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中国古诗词歌曲《锦瑟》创作特色与演唱技法研究

作者：黄一洋江西师范大学

学位级别：硕士

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物联网环境下动态信任评估模型研究与实现

物联网环境下动态信任评估模型研究与实现

作者：黄一洋北京邮电大学

学位级别：硕士

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数字化转型对新能源企业国际化水平影响研究

数字化转型对新能源企业国际化水平影响研究

作者：杜一洋河北经贸大学

学位级别：硕士

随着全球能源结构的深刻变革,新能源企业正站在一个全新的历史起点上。在此背景下,国际化发展成为新能源企业提升竞争力、拓展市场的关键路径。当前全球贸易往来日益频繁,国际市场需求持续增长,国际化发展有助于新能源企业获取更多资源... 详细信息

随着全球能源结构的深刻变革,新能源企业正站在一个全新的历史起点上。在此背景下,国际化发展成为新能源企业提升竞争力、拓展市场的关键路径。当前全球贸易往来日益频繁,国际市场需求持续增长,国际化发展有助于新能源企业获取更多资源、技术和人才,从而提升企业竞争力。与此同时,数字化逐渐成为当今企业发展的核心驱动力,数字技术赋能企业通过大数据、云计算和人工智能等技术手段实现业务流程的优化和创新,助力企业国际化水平的提高,为企业可持续发展提供了新的思路,对于企业全方位高质量发展具有重要作用。当下,新能源企业正面临着前所未有的发展机遇与挑战,数字化转型与国际化发展已成为新能源企业发展的重要趋势和战略选择,对于其应对全球能源市场的变化和挑战,实现可持续发展具有重要意义。基于此,文章以数字化转型对新能源企业国际化水平影响为研究内容,目的是结合新能源企业国际化的发展特性,系统梳理数字化转型的核心理念及企业国际化战略的研究脉络,深入剖析数字化转型对新能源企业国际化影响的理论机制,并实证分析数字化转型对新能源企业国际化的具体影响路径和作用效果,揭示数字化转型在企业国际化进程中的实际价值。文章旨在为企业在全球化背景下制定和实施国际化战略,开展数字化转型提供理论支撑和实践指引,强化其在国际市场竞争优势。研究依照东方财富网站新能源板块企业标准,选取2017至2022年间沪深A股上市公司名录中的50家企业,共247组有效数据作为研究样本,基于跨国公司、资源及动态能力、生态系统等理论以及新能源企业数字化转型与国际化水平现状,实证研究了数字化转型对于新能源企业国际化战略的影响机制及效应,分析了资源及动态能力等因素的具体作用。得出结论:数字化转型对于新能源企业国际化水平具有正向提升作用;数字化转型对于不同所有制类型企业国际化水平影响存在差异。最后,根据结论提出了有助于新能源企业提升两化协同高质发展的对策建议,研究对于新能源企业制定数字化转型及国际化发展战略具有现实意义和参考价值。

关键词：新能源企业数字化转型国际化水平数字经济

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斯图亚特·霍尔的意识形态理论研究

斯图亚特·霍尔的意识形态理论研究

作者：程一洋中共江苏省委党校

学位级别：硕士

斯图亚特·霍尔是著名的英国马克思主义学者,作为伯明翰学派文化研究的奠基人之一,他为英国马克思主义发展提供了卓越的理论贡献。霍尔的一生都在与马克思主义对话,其理论与后马克思主义联系密切,涉及范围广泛,具有一定的理论复杂性。... 详细信息

斯图亚特·霍尔是著名的英国马克思主义学者,作为伯明翰学派文化研究的奠基人之一,他为英国马克思主义发展提供了卓越的理论贡献。霍尔的一生都在与马克思主义对话,其理论与后马克思主义联系密切,涉及范围广泛,具有一定的理论复杂性。霍尔的意识形态理论并不是一成不变的,在其构建的理论舞台上,意识形态理论时而为主角,时而是配角,不断的被更新和塑造。其早期的意识形态理论继承了阿尔都塞、卢卡奇和葛兰西等西方马克思主义者的思想。为了准确分析现实社会政治问题,霍尔汲取了语言学、符号学和结构主义的理论资源,对马克思主义思想的“经济决定论”和“阶级简化论”进行了反驳,同时批判了资产阶级的意识形态,使得马克思主义对资本主义的批判更具时代价值和现实价值。本文立足于斯图亚特·霍尔的理论文本,在忠实于其理论原貌的前提下,力图从内涵维度、语言维度以及实践维度等三个方面阐述其意识形态理论,进而将霍尔的意识形态理论与马克思主义意识形态理论进行细致的对比分析。针对经济决定论和阶级还原论的倾向,霍尔试图运用接合理论来解决包括主体建构在内的意识形态问题。霍尔尝试在马克思未曾阐明或留下空白的地方去重新着色,使马克思主义意识形态理论趋于完善。很少有人关注霍尔的“马克思主义情结”和一直贯穿在他整个思想之中的“意识形态概念”,通过阐释其意识形态理论,可以让我们更加深刻地认识和了解当代资本主义的新特征,同时为我国的社会主义意识形态建设提供启示性的理论资源。

关键词：意识形态社会阶级表征接合

基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展

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中国电机工程学报 2024年

作者：刘传洋吴一全南京航空航天大学电子信息工程学院

在电力大数据背景下，依托机器视觉和深度学习技术，从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断，已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。本文以红外图像为研究对象，综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外... 详细信息

在电力大数据背景下，依托机器视觉和深度学习技术，从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断，已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。本文以红外图像为研究对象，综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先概述了电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程；然后阐明了基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法，从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结；阐述了基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法，与传统图像处理方法相比，深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障；最后指出了基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题，基于现有的深度学习技术和最近的研究思路，对未来研究工作进行了展望。

关键词：电力设备识别发热故障诊断红外图像传统图像处理深度学习视觉检测

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基于人工神经网络的极地船舶冰阻力预报方法

上海交通大学学报 2024年第2期58卷 156-165页

作者：孙乾洋周利丁仕风刘仁伟丁一江苏科技大学船舶与海洋工程学院江苏镇江212100 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院上海200240

极地船舶冰区航行时,冰阻力的准确预报在保障船舶航行安全方面起着重要作用.近年来,机器学习在船舶方面的应用越来越广泛,其中,人工神经网络(ANN)是机器学习领域中一种常用的方法.本文的重点是设计一个用于预报极地船舶冰阻力的ANN模型... 详细信息

极地船舶冰区航行时,冰阻力的准确预报在保障船舶航行安全方面起着重要作用.近年来,机器学习在船舶方面的应用越来越广泛,其中,人工神经网络(ANN)是机器学习领域中一种常用的方法.本文的重点是设计一个用于预报极地船舶冰阻力的ANN模型.参考传统的经验和半经验公式,选择合适的输入特征参数,通过大量的船舶模型试验数据来训练神经网络,搭建径向基(RBF)神经网络模型,并选用遗传算法(GA)进行模型优化.研究表明,基于7个特征参数输入的遗传算法优化径向基(RBF-GA)神经网络模型具有良好的泛化效果,与模型试验和实船试验数据对比,平均误差在8%左右,具有较高的精度,可作为冰阻力预报工具.

关键词：冰阻力机器学习径向基函数神经网络遗传算法船舶试验

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基于生成对抗网络和NGO-BiLSTM的少样本光伏功率短期预测

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昆明理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：邵欣洋杨毅鲁一宵西安交通大学电气工程学院云南电网公司曲靖供电局昆明理工大学电力工程学院云南电网公司楚雄供电局

鉴于诸多光伏发电站存在的数据完备性不足，由此引发的数据样本质量不佳进而导致光伏功率预测准确性受限.本文提出了一种光伏功率超短期组合预测模型，该模型融合了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein generative advers... 详细信息

鉴于诸多光伏发电站存在的数据完备性不足，由此引发的数据样本质量不佳进而导致光伏功率预测准确性受限.本文提出了一种光伏功率超短期组合预测模型，该模型融合了基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty，WGAN-GP）模型及双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory Network，BiLSTM）模型的技术特点.首先对光伏发电功率与不同天气变量间的相关性进行分析，选取辐射度、温度和风速这三个对光伏发电功率影响较大的天气变量作为特征输入，以提升模型的预测精度；其次，采用WGAN-GP模型来挖掘光伏出力实际数据集的内在结构及与其密切相关的环境和气象因素之间的深层次关联，利用生成的高质量数据样本扩充原有数据集，有效提升预测模型的泛化能力；最后，采用北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization， NGO）对BiLSTM预测模型进行参数寻优可进一步提高光伏发电功率的预测精度.实验结果表明，经过数据增强后NGO-BiLSTM模型的预测精度可有效提升.

关键词：光伏功率预测生成对抗网络北方苍鹰算法双向长短期记忆网络

ESG评级分歧与企业绿色创新——来自中国A股上市公司的经验证据

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软科学 2024年

作者：曾宇飞洋王一凡吴宗法同济大学经济与管理学院

以2015～2021年中国A股上市公司为样本，基于利益相关者理论、制度理论和资源依赖理论，实证分析ESG评级分歧对企业绿色创新的影响。结果表明：（1）ESG评级分歧显著提升了企业绿色创新水平。（2）影响机制检验表明，ESG评级分歧通过外... 详细信息

以2015～2021年中国A股上市公司为样本，基于利益相关者理论、制度理论和资源依赖理论，实证分析ESG评级分歧对企业绿色创新的影响。结果表明：（1）ESG评级分歧显著提升了企业绿色创新水平。（2）影响机制检验表明，ESG评级分歧通过外部压力和内部驱动双重渠道促使企业进行绿色创新。（3）异质性分析显示，对于低融资约束、高内控质量和年长高管团队的企业，ESG评级分歧对企业绿色创新的提升作用更大。

关键词： ESG评级分歧企业绿色创新战略调整