检索结果-南通市图书馆

由于固态硅微波脉冲功率晶体管具有体积小、重量轻、大功率、高增益、高可靠等特点,如今广泛应用于通讯、雷达、电子对抗等领域。本文从硅微波功率晶体管的设计考虑出发,对管芯频率性能设计、功率增益性能设计进行了讨论。针对3.1～3.4GHz-45W硅微波脉冲功率晶体管,对内匹配及功率合成进行了研究,介绍了常用的内匹配网络,着重讲述了T型网络的设计方法。针对研制器件的工程需要,进行了可靠性设计,尤其是对装配工艺质量对器件可靠性的影响进行了分析并提出了解决办法。在此基础上研制出3.1～3.4GHz,输出功率45W,增益7.0dB,效率36%(脉宽300μm,占空比10%,工作电压32V)的硅微波脉冲功率晶体管。

关键词：硅微波功率晶体管内匹配和功率合成可靠性

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

沪杭甬高速公路REITs的风险管理研究

沪杭甬高速公路REITs的风险管理研究

引用

作者：娄辰华中科技大学

学位级别：硕士

REITs以不动产作为基础资产,通过发行股票或者其他形式的可收益的证券获得社会投资者的投资,我国首批公募REITs产品于2021年6月实现了正式上市出售,此标志着基础设施公募REITs试点平稳落地。论文以沪杭甬高速公路REITs为例,总结出沪杭... 详细信息

REITs以不动产作为基础资产,通过发行股票或者其他形式的可收益的证券获得社会投资者的投资,我国首批公募REITs产品于2021年6月实现了正式上市出售,此标志着基础设施公募REITs试点平稳落地。论文以沪杭甬高速公路REITs为例,总结出沪杭甬高速公路REITs较之前国内发行的类REITs以及外国市场上的REITs产品,具有公募基金+资产支持证券计划结构、税收中性、投资度集中、投资者权益保障、较高的战略配售比例、基础资产为高速公路等特点。通过文献梳理,总结REITs相关风险要素,构建了以宏观环境造成的风险、政策变动引起的风险、管理不当引起的风险、项目自身可能的风险为一级风险指标的风险层次分析体系,同时通过层次分析法对沪杭甬高速REITs的风险进行分类。此外,项目管理水平对于不动产收益效益有较为重要的影响作用,本文通过EVA率指标测算标的资产委托管理方杭徽高速公路有限公司近三年的经营管理水平并和A股市场上同类企业的EVA率进行对比。另外本文还利用蒙特卡洛模拟对该企业未来一期现金流的安全水平进行了测算。最后,论文针对沪杭甬高速公路REITs的风险管理,认为今后可以从确立合适的风险应对方案、制定风险管理实施方案、提高基础资产投资质量、关注运营过程中的碳排放管理、提高人员专业素养这五个方面进行细化管理。

关键词： REITs 风险评价风险识别风险管理层次分析法

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

粮食增产遭遇植保“短板”

引用

瞭望 2014年第2期 48-50页

作者：娄辰叶婧《瞭望》编辑部

“十连增”喜人成就的背后，以植保不力为典型的农业生产矛盾开始凸显，不但影响未来粮食生产增长势头，而且对农业生态环境、农产品质量安全带来的隐患和危害正在逐步加大.

关键词：粮食增产植保短板农业生态环境农产品质量农业生产增长势头粮食生产

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

山东率先划定用水“红线“

引用

瞭望 2010年第49期 40-41页

作者：丁锡国娄辰 <瞭望>新闻周刊

严控用水总量,严格按不同产业的用水定额标准审批用水许可,可使水资源真正成为引导各地转变发展方式,调整布局结构,发展节水型经济的‘杠杆’。

关键词：山东省地方规章总量控制

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

社交媒体讽刺检测方法研究

社交媒体讽刺检测方法研究

引用

作者：娄辰玮哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

人们在社交媒体中发布的带有鲜明情感倾向的内容往往会激起更多用户的传播和碰撞，进而影响到现实生活。因此，面向社交媒体的情感分析研究得到了广泛关注。但通用的情感分析方法往往无法处理讽刺这种特殊的情感表达方式，为此，识别文... 详细信息

人们在社交媒体中发布的带有鲜明情感倾向的内容往往会激起更多用户的传播和碰撞，进而影响到现实生活。因此，面向社交媒体的情感分析研究得到了广泛关注。但通用的情感分析方法往往无法处理讽刺这种特殊的情感表达方式，为此，识别文本中是否包含讽刺表达的讽刺检测研究吸引了众多的研究兴趣。现有的讽刺检测方法虽然取得了不错的性能，但仍存在明显不足。主要表现在文本讽刺检测方法往往对句法信息和情感信息的建模能力不足;图文多模态讽刺检测方法则对跨模态特征融合与模态间语义关联信息建模能力不足。为此，本文研究面向社交媒体的文本和多模态讽刺检测方法。主要内容包括：　　针对现有文本讽刺检测方法对句法信息和情感信息的建模能力不足的问题，本文提出了一种基于情感依存图和图卷积神经网络的文本讽刺检测方法。该方法首先使用依存句法分析工具获取输入文本的句法结构信息，并将其转换为邻接图的形式。然后使用外部情感知识库来计算文本内词的情感得分，并通过计算词之间的情感得分差异构建邻接图形式的情感信息输入。通过将文本中的词语视为节点并将上述两种邻接图视为节点间的拓扑图，使用图卷积神经网络在模型学习阶段引入句法信息和情感信息，用于讽刺检测。在六个社交媒体公开数据集上进行的对比实验结果显示，该方法在Macro-F1值指标上较现有最优模型平均提高5.54%。此外，分析实验还验证了句法信息和情感信息对于文本讽刺检测任务的重要性。　　针对现有图文多模态讽刺检测方法缺乏跨模态特征融合和跨模态语义关联信息建模能力的不足，本文提出了一种使用统一架构图文编码器并同时构建跨模态语义关联图的图文多模态讽刺检测方法。该方法在基于统一的Trans-former架构上分别构建了文本和图片编码器，而后引入外部知识图谱计算文本与图像模态间的语义相似度，并以邻接图的形式构建了跨模态语义关联图，以更好地建模跨模态语义关联信息并用于多模态讽刺检测。在基于社交媒体公开数据集上的对比实验中显示这一方面相比于目前最优方法，准确率提高了1.5%。分析实验还验证了统一架构的图文编码器和跨模态语义关联图对多模态讽刺检测的有效性。

关键词：讽刺检测社交媒体句法信息跨模态语义关联图图卷积神经网络

来源：

同方学位论文库评论