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中国卫生经济 1999年第5期18卷 51-52页

作者：韩玉珍杜慧孟德恒哈尔滨医科大学附属第一医院 150001

1 实行医疗保险制度对医院的影响1.1 有效制约和合理补偿,促进医院提高医疗服务质量,促使医院规范其经营服务行为1.2 控制不必要的服务项目,降低医疗成本,自觉调整收费结构1.3 制定有效的质量监控措施和考核标准,提高工作效率。

关键词：医疗保险制度医院对策中国

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优化医院财务内控环境所面临的挑战及对策

上海商业 2022年第2期 114-116页

作者：孟德恒哈尔滨医科大学附属第一医院财务科

优化财务内控中的组织架构,能够为财务人员提供智力支持;完善内部治理机制,能够为规制人为因素的干扰提供制度约束;培育财务内控文化,则能在医院全院范围内梳理重视预算管理和资金节约的舆论监督环境。在此思路下,优化医院财务内控环境... 详细信息

优化财务内控中的组织架构,能够为财务人员提供智力支持;完善内部治理机制,能够为规制人为因素的干扰提供制度约束;培育财务内控文化,则能在医院全院范围内梳理重视预算管理和资金节约的舆论监督环境。在此思路下,优化医院财务内控环境的对策为,增设财务内控专家咨询委员会、以党风廉政建设成效制衡权威、以机制创新培育财务内控文化。

关键词：财务内控环境挑战对策医院

信息化时代医院财务人员岗位能力建设问题探讨

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财会学习 2021年第36期 25-27页

作者：孟德恒哈尔滨医科大学附属第一医院财务科

当前需突破在传统视域下对财务人员岗位能力的认识,应在金字塔形态下来认识财务人员岗位能力的结构,并提升他们在信息化时代下解决非程序性决策时的岗位能力水平。研究认为,信息化时代医院财务人员岗位能力建设的途径为制订财务人员岗... 详细信息

当前需突破在传统视域下对财务人员岗位能力的认识,应在金字塔形态下来认识财务人员岗位能力的结构,并提升他们在信息化时代下解决非程序性决策时的岗位能力水平。研究认为,信息化时代医院财务人员岗位能力建设的途径为制订财务人员岗位信息化能力建设计划,围绕医院发展战略对财务人员实施动员,为岗位能力的建设搭建专业数据资源库、组建专家咨询委员会助力财务人员成长。

关键词：财务人员能力信息化时代医院建设

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基于二维磁性材料的自旋轨道力矩研究进展

物理学报 2024年第1期73卷 46-56页

作者：熊宜浓吴闯文任传童孟德全陈是位梁世恒湖北大学物理与电子科学学院武汉430062 智能感知系统与安全教育部重点实验室武汉430062

信息技术的高速发展对信息处理与存储器件的性能提出了更高的要求.同时,随着器件尺寸不断减小,传统基于电子电荷属性的半导体器件面临热耗散和量子尺寸效应的难题与挑战,半导体技术也由此进入后摩尔时代.区别于传统基于电荷的电子器件,... 详细信息

信息技术的高速发展对信息处理与存储器件的性能提出了更高的要求.同时,随着器件尺寸不断减小,传统基于电子电荷属性的半导体器件面临热耗散和量子尺寸效应的难题与挑战,半导体技术也由此进入后摩尔时代.区别于传统基于电荷的电子器件,基于自旋属性的非易失性自旋电子器件不但具有较高的集成度、读写速度及读写次数,而且可有效避免热耗散,为信息存储、处理和通信等领域的发展构建了新的技术平台.近年来,二维材料凭借其独特的能带结构和丰富的物理性质而备受关注,特别是二维磁性材料体系在自旋电子学领域展现出极大的研究潜力和应用价值.本文首先介绍了二维材料常见制备方法,聚焦概述了二维磁性材料在自旋轨道电子学领域中的研究进展,最后对本领域研究进行了展望.

关键词：自旋电子学二维磁性材料自旋轨道力矩

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浅析门户网站微视频的内容生产特点与叙事逻辑——以微视频栏目《海关影像》为例

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中国广播电视学刊 2024年第4期 126-128页

作者：孟德富海关总署办公厅政务公开处

在国家部委网站初创期,视频影像类栏目就占有重要一席。微视频出现以来,具有权威性的政府网站不断汲取主流媒体与社交媒体在微视频方面的先有经验,积极探索微视频进取之路,创作手法和表现风格趋于多样化。本文以海关总署官网为例,国家... 详细信息

在国家部委网站初创期,视频影像类栏目就占有重要一席。微视频出现以来,具有权威性的政府网站不断汲取主流媒体与社交媒体在微视频方面的先有经验,积极探索微视频进取之路,创作手法和表现风格趋于多样化。本文以海关总署官网为例,国家部委门户网站微视频的内容生产特点和叙事逻辑,以探索提供一条具有门户网站特色和政务内容优势、异于其他平台的微视频“政”道。

关键词：《海关影像》微视频内容生产叙事逻辑

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基于图注意力机制的法律裁判文书事件检测方法研究

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基于图注意力机制的法律裁判文书事件检测方法研究

作者：孟德才长春工业大学

学位级别：硕士

事件检测是事件抽取的子任务,它旨在识别出句子中事件的触发词并对其进行分类,有助于进一步帮助识别和理解文本中的关键信息,并为其他自然语言任务提供更深层次的信息处理和分析,如问答、文本摘要。传统事件检测方法存在一词多义问题,... 详细信息

事件检测是事件抽取的子任务,它旨在识别出句子中事件的触发词并对其进行分类,有助于进一步帮助识别和理解文本中的关键信息,并为其他自然语言任务提供更深层次的信息处理和分析,如问答、文本摘要。传统事件检测方法存在一词多义问题,且数据之间存在的关系未被充分利用,本文为充分考虑节点间的边信息,引入图注意力机制,进一步提取节点之间的关系,并通过多特征融合的方法融合序列信息和图信息,避免模型在多层训练过程中的信息丢失问题,此外,由于数据中缺乏建立图网络所需的节点特征和节点与节点之间边的关系,拟采用BERT提取的序列特征建立节点特征矩阵,采用余弦相似度的方法来建立邻接矩阵。基于以上问题,本文提出一种基于图注意力机制的事件检测算法。主要做了以下两点改进:(1)词语义位置关系图的构建。首先,通过BERT获取节点间语义特征,根据该语义特征建立特征矩阵,其次,通过余弦相似度和BERT文本编码结果来计算节点间相似性,建立相似度矩阵。最后,根据分词及根据分词建立的特征矩阵、邻接矩阵构建词语义位置关系图。(2)多特征融合策略。通过多特征融合将BERT获取的序列信息特征与图注意力机制更新的图信息融合,采用图注意力机制,使用图注意力网络为不同邻居分配不同的权重,更好的利用词与词之间的结构关系学习上下文信息,此外还可以防止多层网络训练出现的信息丢失问题。以准确率、召回率和F1值作为评价指标,对本文方法在MAVEN通用领域数据集上进行分析,该数据集包含168种事件类型,实验结果表明,此方法在F1分数上表现良好。故将本模型引入到包含108种事件类型的法律数据集上进行事件检测中,结果表明,此方法在法律事件检测上F1分数也表现良好。法律事件检测可以帮助法律人员高效的获取相关信息。因此,本文所提出的基于图注意力机制的事件检测方法可应用于解决法律检索、案件结果预测等问题,能够促进法律智能领域的进展。

关键词：深度学习事件检测图神经网络注意力机制事件抽取

氮化碳基三元S型异质结制备及其光催化析氢性能研究

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氮化碳基三元S型异质结制备及其光催化析氢性能研究

作者：孟德鹏吉林大学

学位级别：硕士

在碳中和的时代背景下,能源架构转型和低碳能源开发是应对全球气候变化、推动后疫情时代经济复苏的必然途径。新能源以其清洁、高效等优势成为未来能源体系的重要组成部分,极大改善石油依赖等问题,促进人与自然和谐共生。作为一种来源... 详细信息

在碳中和的时代背景下,能源架构转型和低碳能源开发是应对全球气候变化、推动后疫情时代经济复苏的必然途径。新能源以其清洁、高效等优势成为未来能源体系的重要组成部分,极大改善石油依赖等问题,促进人与自然和谐共生。作为一种来源丰富、环保清洁、高效低碳的二次能源,氢能在诸多领域均有丰富的落地场景,发展前景极其广阔。光催化制氢技术,以丰富、清洁的太阳能和水作为原料,得到高附加值的氢能,实现太阳能的有效转化。然而,光催化技术仍面临着光吸收范围窄和载流子分离效率低等挑战。本文以氮化碳（g-C3N4）为研究对象,通过构建S型异质结以实现光生载流子高效分离,进而改善光催化析氢（PHE）性能。通过相关表征及性能测试,系统阐明光催化剂结构与性能之间的构效关系。本文的主要内容如下:1.研究MXene诱导的H掺杂金红石相Ti O2（H-Ti O2）/g-C3N4/Ti3C2 MXene三元S型异质结（TCMX）与PHE性能之间的构效关系。本研究利用静电自组装技术构建一种三元S型异质结TCMX。与商业金红石相Ti O2、H-Ti O2及g-C3N4相比,在全光谱照射下,TCMX具有优异的PHE性能(53.67 mmol g-1 h-1)。S型异质结的内建电场（IEF）和MXene助催化的协同作用促进光生电荷的快速转移,并分别实现电子和空穴富集位点的空间分离。这项研究为提高PHE效率开辟一种有效的策略,并为S型异质结的设计提供一种新方法。2.尽管S型异质结在推动PHE效率方面颇具潜力,但单一还原位点仍存在氧化还原能力差和电荷分离效率低等问题,限制PHE性能的进一步提升。为克服这一局限,本研究提出一种负载锐钛矿相Ti O2（a-Ti O2）纳米粒子的Cd S纳米球与g-C3N4纳米片耦合成具有双还原位点的双S型异质结Cd S/a-Ti O2/g-C3N4（DRSP）,其具有优异的PHE性能(26.84 mmol g-1 h-1),表观量子效率高达40.2%。PHE性能的提高归因于双S型结构诱导光生载流子的高效分离和传输。理论计算和光谱测试都证实催化剂界面上电荷的高效传输。此外,将Zn In2S4、Zn S、Mo S2和In2S3等其他硫化物还原型光催化剂（RP）替代Cd S,进一步证实提出的双S型异质结的可行性。研究结果为设计更有效的双S型人工光合系统提供一条途径,为提高PHE性能开辟新的前景。

关键词：光催化析氢反应 g-C3N4 S型异质结载流子转移

基于集成学习的红外照片常见物种自动识别技术研究

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基于集成学习的红外照片常见物种自动识别技术研究

作者：孟德尧大理大学

学位级别：硕士

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茶油生产全生命周期碳足迹及调控机制

茶油生产全生命周期碳足迹及调控机制

作者：孙孟德中南林业科技大学

学位级别：硕士

本研究评估茶油生产整个生命周期中产生的温室气体排放。对于油茶等经济林来说,了解不同生产环节的碳排放情况对于优化经济林管理、减少碳排放、推动可持续林业发展至关重要。茶油是油茶加工产业最重要的产物之一,以油茶籽为原料制得的... 详细信息

本研究评估茶油生产整个生命周期中产生的温室气体排放。对于油茶等经济林来说,了解不同生产环节的碳排放情况对于优化经济林管理、减少碳排放、推动可持续林业发展至关重要。茶油是油茶加工产业最重要的产物之一,以油茶籽为原料制得的茶油,是我国南方地区传统植物食用油。作为关系到国家粮油安全的中国传统木本油料,国家对于油茶已经出台了《加快油茶产业发展三年行动方案(2023—2025年)》进行生产指导。通过生命周期评价方法对茶油生产的温室气体排放进行研究,对于促进整个食用油生产行业可持续发展具有重要意义。本研究以生命周期评价(Life Cycle Assessment,LCA)的理论和评价方法来衡量茶油生产全生命周期碳足迹(Carbon Footprint,CF)。系统边界包括“从摇篮到苗圃大门”的油茶种苗生产阶段、“从苗圃大门到林地大门”的油茶鲜果生产阶段、“从林地大门到工厂大门”的茶油炼制加工阶段,但本研究中没有对茶油的包装出厂以及使用报废再继续进行核算。功能单元(Function Unit,FU)为一吨精炼茶油产品。通过参考相关指南、标准、报告和数据库,建立碳足迹核算公式并构建茶油生产碳足迹模型。以广西苗圃、林场以及企业为研究对象,结合我国油茶产业实情,分析影响茶油生产生命周期过程中碳足迹的各种因素,得出茶油生产全生命周期的碳足迹,并制定减排策略,为林业生产单位温室气体减排提供参考和技术支持,为我国林业减排做出贡献。主要结论如下:(1)茶油生产全生命周期碳足迹为16.50tCO2e/t,生产1t茶油产品生命周期范围内温室气体排放量最多的是油茶鲜果生产阶段,排放量为15.73tCO2e,油茶鲜果的碳足迹为0.95 kgCO2e/kg,占整个生命周期范围内碳排放量的95.28%。(2)油茶种苗的碳足迹为0.12kgCO2e/株,油茶种苗生产阶段排放量为6.70 kgCO2e,占整个生命周期范围内碳排放量的0.04%;茶油炼制加工阶段排放量为0.77tCO2e,占整个生命周期范围内碳排放量的4.68%。(3)生物有机肥作为基础物料的使用是主要碳排放源,优化生物有机肥等肥料的制造和使用对茶油产品生产碳减排具有重要意义。(4)提出茶油产品温室气体减排策略,包括推广科学施肥、使用清洁能源、回收利用榨油厂余热、使用榨油厂淘汰活性炭作为育苗基质等温室气体减排策略。

关键词：茶油生命周期评价减排碳足迹

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信息融合的知识表示学习方法研究

信息融合的知识表示学习方法研究

作者：孟德迁吉林大学

学位级别：硕士

知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种结构化的知识表示模型,旨在捕捉现实世界中实体之间的关系,在现代人工智能研究多个领域如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等得到了广泛的应用。知识表示学习(Knowledge Representation Learning,KR... 详细信息

知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种结构化的知识表示模型,旨在捕捉现实世界中实体之间的关系,在现代人工智能研究多个领域如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等得到了广泛的应用。知识表示学习(Knowledge Representation Learning,KRL),也称为知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)作为知识图谱研究中的重要分支,在解决知识获取、表示、推理等方面发挥着重要作用。知识表示学习使得KGs中的语义信息能够在连续的向量空间中得以表达,从而为下游任务提供了良好的数据基础。针对当前知识表示学习领域中存在的对实体的属性信息利用不全面;没有将知识图谱中结构信息和实体的属性信息进行有效的结合;以及在Zero-Shot场景中,实体的表示难以学习等问题,本文主要的研究内容如下。首先,本文提出了基于BERT的信息融合表示学习方法,该方法以翻译模型为基础,引入属性编码器,巧妙地融合知识图谱结构信息和实体属性信息,实现对实体和属性的更准确嵌入表示。在基于BERT的属性编码器中,对属性类型和属性值分别进行处理,引入注意力机制,获取了不同属性类型的注意力权重,以实现对实体属性信息不同程度的关注和利用,减轻属性数据中的噪声影响,从而获得更精准的基于实体属性信息的嵌入表示。在训练过程中,BFRL模型使用了结构表示和属性表示联合进行训练,最终获得融合后的实体和关系的嵌入表示。通过在五个数据集上的知识图谱补全实验证明了BFRL方法的有效性,其中实体预测的MR指标最高提升9.4%、Hits@10指标最高提升15.6%;关系预测的MR指标中最高提升10.1%、Hits@1指标最高提升12.2%,证明了BFRL模型利用KGs结构信息和实体属性信息进行KRL的有效性。其次为了更好地处理Zero-shot场景下的表示学习问题,本文还提出了Zeroshot场景下的信息融合表示学习模型,该模型能够处理开放域知识图谱中实体预测和关系预测的问题。其中该模型包括结构化知识嵌入层、新型实体属性编码层和实体与属性嵌入分布对齐层三个部分。通过三个阶段的优化,实现了对实体和关系尤其是Zero-shot实体更为高效的表征。ZFRL模型充分利用了知识图谱中的结构信息和属性信息,采用了Rotat E模型来获取实体基于结构信息的表示分布,同时引入了基于BERT的新型属性编码器对属性信息进行编码,得到基于属性的表示分布,引入了实体和属性嵌入分布对齐层,通过KL散度三个阶段的优化策略逼近这两种分布,使得模型能够对Zero-shot实体实现更准确的嵌入表示。最终,ZFRL模型在开放域知识图谱数据集的链接预测实验中表现出色,其中实体预测的MR最高提升了12.2%、Hits@10最高提升8.4%;关系预测的MR最高提升了21.4%、Hits@1最高提升29.5%。实现了对Zero-shot实体的高质量表示,解决了知识图谱中新增实体无法有效链接的问题,为知识图谱补全任务的应用提供了有力支持。

关键词：知识图谱知识表示学习属性信息知识图谱补全开放域 Zero-shot实体