检索结果-南通市图书馆

党的二十大报告指出,促进区域经济协调发展是优化高质量发展区域经济布局的重要举措。近年来,风险投资在我国经济发展和转型方面发挥了巨大作用,风险投资通过解决科技型中小企业融资难题,提升了区域经济活力。除带来资金外,风险投资也带来了先进的技术及丰富的管理经验,能够减少企业面临市场时的不确定性,充分发挥地区后发优势,从而促进区域经济协调发展。因此通过全面探讨风险投资影响区域经济协调发展的效应、路径及对策,对优化我国区域经济空间结构,完善高质量发展的区域经济布局,有着重要的理论意义与实践价值。本文系统整理了国内外有关文献,围绕风险投资与区域经济协调发展之间的关系,进行了理论和实证方面的研究。在理论分析方面,本文在梳理相关文献的基础上,基于文献分析法和定性分析法,结合后发优势理论、资源配置理论、经济地理理论、现代资本理论深入剖析了风险投资对区域经济协调发展的作用机理,并提出了相应的研究假设:风险投资能直接推动区域经济协调发展,同时可以通过科技投入、产业集聚、人力资本间接推动区域经济协调发展,为下文的实证分析奠定了理论基础。在实证分析方面,基于定量分析法,文章以2007-2021年间31省(市、自治区)为研究样本,综合运用基准回归分析、异质性分析、空间效应分析、中介效应分析等方法,实证检验了风险投资对区域经济协调发展的影响。研究结果表明:(1)风险投资能从整体上推动区域经济协调发展,但对样本进行分地区检验后发现,风险投资影响区域经济协调发展存在着区域异质性。(2)风险投资能通过科技投入、产业集聚、人力资本这三条路径促进区域经济协调发展,但进行中介效应分析之后发现,这三条路径所发挥的中介作用不尽相同。其中产业集聚发挥的中介效应最大,为32.27%。科技投入和人力资本中介效应占比分别为14.08%和24.77%。实证分析结果进一步验证了前文提出的研究假设,同时也据此提出了提高风险投资使用效率,激发区域经济发展活力;引导风险投资合理发展,充分发挥地区后发优势;提升科技投入水平,推动科技成果转化;精准优化产业集聚空间布局,因地制宜制定产业政策;制定人才激励政策,鼓励人才向落后区域流动等政策建议。

关键词：风险投资区域经济协调发展科技投入产业集聚人力资本

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Why We Hate：Understanding the Roots of Human Conflict（Chapter 5）英汉翻译实践报告

Why We Hate：Understanding the Roots of Human Conflict（Chap...

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作者：孟阳黑龙江大学

学位级别：硕士

本次翻译实践文本选自《仇恨之因:理解人类冲突的根源》(Why We Hate:Understanding the Roots of Human Conflict)的第五章,该章从人类本性、战争伦理、如何避免战争以及如何减少偏见这四部分说明了作者的观点。结合文本特征,该报告针... 详细信息

本次翻译实践文本选自《仇恨之因:理解人类冲突的根源》(Why We Hate:Understanding the Roots of Human Conflict)的第五章,该章从人类本性、战争伦理、如何避免战争以及如何减少偏见这四部分说明了作者的观点。结合文本特征,该报告针对词的翻译、短语的翻译以及句中逻辑关系的翻译展开分析论述。该报告依据词性转化法以及正反译法对普通词汇进行分析;依据约定俗成原则以及语境相契原则对哲学术语进行分析;针对短语的翻译,该报告采用了将短语译为四字格的形式;针对句中逻辑关系的翻译,该报告采用了增加关联词以及句子重组的方式来翻译,以期为该领域的译者提供借鉴和参考,丰富该领域的翻译实践成果。

关键词：哲学文本翻译词性转化法正反译法逻辑关系的翻译

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基于深度学习的单轨齿轮箱状态评估与预测方法研究

基于深度学习的单轨齿轮箱状态评估与预测方法研究

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作者：孟阳重庆交通大学

学位级别：硕士

由于列车长时间的频繁启停以及轮轨冲击载荷使得单轨齿轮箱产生磨损、剥落等破坏形式,如不及时处理则可能在列车运行过程中引发故障,对公共交通系统造成庞大的经济损失。因此本文将信号降噪、模式识别以及趋势预测结合从而展开以单轨列... 详细信息

由于列车长时间的频繁启停以及轮轨冲击载荷使得单轨齿轮箱产生磨损、剥落等破坏形式,如不及时处理则可能在列车运行过程中引发故障,对公共交通系统造成庞大的经济损失。因此本文将信号降噪、模式识别以及趋势预测结合从而展开以单轨列车齿轮箱振动信号为对象的相关研究。其主要研究工作如下:1)为了有效降低强背景噪声环境下单轨列车齿轮箱振动信号受到的噪声影响,提出了一种基于SG-VMD-SVD的单轨齿轮箱振动信号降噪方法。首先使用SG滤波预处理单轨齿轮箱原始数据,在保留关键信号特征的同时获得平滑的数据。接着,采用NGO优化算法对VMD进行优化从而更有效地分离出不同频率的成分,避免了在VMD处理中可能出现的模态混叠和模态丢失问题。最后,对VMD得到的每个IMF分量应用SVD,通过线性叠加处理后的模态分量实现信号的二次降噪。通过对实测单轨齿轮箱振动信号的处理分析,证明了该方法能在强噪声背景中有效地保留包含故障特征信息的有用信号,并降低噪声成分。2)为有效改善强噪声环境下单轨齿轮箱故障的识别效果,本研究提出了一种基于改进的Swin Transformer的故障识别方法,首先降噪后的振动信号通过连续小波变换转换为具有明显特征的时频图像,旨在更精准地捕捉信号内在的时频特性。随后在Swin Transformer模块中引入局部增强感知模块和混合移位窗口模块,在扩大模型的感受野的同时丰富模型深层的特征信息,从而有效提高模型对降噪后数据的利用率以及对细粒度的故障特征的敏感性。公开数据集和实测数据集对提出的单轨齿轮箱故障特征识别方法进行验证的结果表明,经过改进的模型在故障特征识别精度方面有显著提升。3)为了提高现有Informer模型在单轨齿轮箱振动信号状态趋势的预测精度,降低其预测误差,并减少由于自注意力机制导致的Informer模型在推理时的高内存占用以及高计算复杂度,本文提出了基于DCBiformer的单轨齿轮箱振动信号趋势预测模型。该模型向多头自注意力层中引入空洞因果卷积,更有效地提取了时间序列数据中的因果关系和长距离依赖性,同时扩展了感受野,准确捕获了振动信号的全局上下文信息。然后构建双向概率稀疏自注意力模块,增加模型内部的层级特征传递,帮助振动信号时间序列信息在解码器中更好地流动。与现有的预测模型的对比表明,本文构建的单轨齿轮箱振动信号趋势预测模型表现优秀,证实了其预测准确性的提升和性能的优越性。

关键词：单轨齿轮箱故障模式识别深度学习趋势预测

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