检索结果-南通市图书馆

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

材料高压相变的理论模拟研究进展

武汉工程大学学报 2018年第3期40卷 267-272页

作者：瞿洁陈丽敏李俊季培成谢国治南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院江苏南京210003

概述了近年来在高压下材料模拟计算的研究进展,表明模拟计算在研究新型材料领域具有十分广阔的应用前景,介绍了高压相变的理论基础及其两种主要的模拟计算方法:总能计算方法和分子动力学方法,同时重点归纳了材料在高压相变方面的一些物... 详细信息

概述了近年来在高压下材料模拟计算的研究进展,表明模拟计算在研究新型材料领域具有十分广阔的应用前景,介绍了高压相变的理论基础及其两种主要的模拟计算方法:总能计算方法和分子动力学方法,同时重点归纳了材料在高压相变方面的一些物理现象,例如,金属化相变和反金属化相变、超导特性、硬度的提高、体积的压缩变化、磁性相变等,最后对高压相变的理论研究的前景进行了展望。

关键词：材料高压相变模拟计算密度泛函理论

维普期刊数据库

数字创新韧性：概念、测量与演化模式识别——基于中国制造业上市企业的分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

科学学研究 2025年

作者：廖杨月余传鹏林春培华南理工大学旅游管理系华南理工大学广州数字创新研究中心华侨大学工商管理学院

在百年未有之大变局加速演进背景下，愈加频发的逆境事件以及变幻莫测的经营环境使得企业数字创新实践面临极大挑战和威胁。为有效抵抗组织内外不确定性和颠覆性冲击，许多企业在数字创新过程中塑造弹性应对衰落危机的能力并从失败风险... 详细信息

在百年未有之大变局加速演进背景下，愈加频发的逆境事件以及变幻莫测的经营环境使得企业数字创新实践面临极大挑战和威胁。为有效抵抗组织内外不确定性和颠覆性冲击，许多企业在数字创新过程中塑造弹性应对衰落危机的能力并从失败风险中快速恢复、发展和进化，这一现象被定义为数字创新韧性。在此基础上，厘清数字创新韧性的具体内涵，明确数字创新韧性的测度方式以及演化模式，是构筑自立自强数字创新体系与实现制造强国战略目标的内在要求。文章首先从组织韧性切入，在揭示创新韧性内涵的基础上引申出数字创新韧性这一概念；其次，以数字技术专利申请时序数据替代数字创新对不确定性冲击的即时响应，使用核心变量法对企业数字创新韧性进行测度；最后，借助时间序列特征工程对企业数字创新韧性时序数据进行统计指标提取以降维，并结合K-means聚类算法将样本期内数字创新韧性演化趋势相似的企业进行群组划分，从而识别出随机振荡型、增长乏力型、后发追赶型和核心引领型四种演化模式。上述研究既能为正确评估企业数字创新韧性水平提供学理依据，还能为学界依据不同类型演化模式探索企业数字创新韧性差异化提升路径提供有益启示。

关键词：数字创新韧性概念内涵测度方法演化模式机器学习

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

氯离子环境下RC桥墩时变抗震韧性分析

哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：聂莹慧李镜培同济大学土木工程学院

为揭示结构全寿命周期内考虑时间效应的失效规律，针对分区腐蚀桥墩时变抗震韧性问题，围绕不同桥墩分区的腐蚀环境、材料特性和腐蚀过程，开展了钢筋面积、钢筋屈服强度及混凝土抗压强度等材料性能的时变退化规律研究。根据计算结果建... 详细信息

为揭示结构全寿命周期内考虑时间效应的失效规律，针对分区腐蚀桥墩时变抗震韧性问题，围绕不同桥墩分区的腐蚀环境、材料特性和腐蚀过程，开展了钢筋面积、钢筋屈服强度及混凝土抗压强度等材料性能的时变退化规律研究。根据计算结果建立桥墩分区腐蚀有限元模型，结合增量动力分析（IDA）得到墩顶位移响应，基于概率需求模型及损伤界限值构建了桥墩地震易损性模型。进而利用Pushover分析，将桥墩抗震性能随服役时间的退化作为灾前时变性能指标，灾后的性能指标通过量化地震作用导致的桥墩瞬间功能损失以及恢复程度来表征，提出了考虑分区腐蚀环境桥墩全寿命抗震韧性计算模型。结果表明，浪溅区钢筋锈蚀速度明显大于水下区及大气区，桥墩服役20 a到50 a的韧性退化值约为50 a到80 a的韧性退化值的2倍。因此在桥墩服役前期，决策者可依据实际提出合理的震前加固措施来增强抗震韧性。

关键词：氯离子环境桥墩地震易损性韧性全寿命

基于卷积神经网络的财务困境预测:公司财报的图像化

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

管理工程学报 2025年第1期39卷 46-62页

作者：赵琪徐维军季昱丞张卫国华南理工大学工商管理学院大湾区数智金融与风险管理研究基地

本文提出了一个端到端的深度学习模型来预测中国上市公司的财务困境,通过将公司基本面数据图像化,探究了深度卷积神经网络(CNN)能否直接从图像化的原始财务数据中自动提取信息,以做出媲美甚至超过借助人类专家知识生成的财务困境预测。... 详细信息

本文提出了一个端到端的深度学习模型来预测中国上市公司的财务困境,通过将公司基本面数据图像化,探究了深度卷积神经网络(CNN)能否直接从图像化的原始财务数据中自动提取信息,以做出媲美甚至超过借助人类专家知识生成的财务困境预测。将来自财务报表中的原始财务项目转化为彩色图像后,深度学习模型可以直接从对应公司的财务项目图像中得出对未来财务困境的准确预测,而无需人类专家事先根据会计专业知识挑选财务项并定义财务指标。实证结果表明,相比使用单一年份的财务数据(灰度图像),使用过去3年的财务数据(彩色图像)有助于提高深度学习模型的预测性能。此外,从原始数据中得出预测的深度学习模型能够达到与“人工选取财务指标+传统机器学习模型”相当的性能。进一步的研究表明,将本文提出的深度学习模型与传统机器学习模型结合起来,可以达到比二者单独使用时更准确的预测性能。

关键词：深度学习卷积神经网络财务困境财务指标

维普期刊数据库

同方期刊数据库

Fe7（CoNiMn）80B13共晶高熵合金的深过冷非平衡凝固行为及微观组织演变

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

金属学报 2025年第1期 143-153页

作者：王叶青付珂赵永柱苏礼季陈正中国矿业大学材料与物理学院

Fe7（CoNiMn）80B13共晶高熵合金在非平衡凝固过程中存在复杂的相变及微观组织演变行为。为了揭示其非平衡凝固特征及组织演变机理，本工作采用熔融玻璃包覆法对Fe7（CoNiMn）80B13共晶高熵合金进行了深过冷凝固，研究了该共晶高熵合金... 详细信息

Fe7（CoNiMn）80B13共晶高熵合金在非平衡凝固过程中存在复杂的相变及微观组织演变行为。为了揭示其非平衡凝固特征及组织演变机理，本工作采用熔融玻璃包覆法对Fe7（CoNiMn）80B13共晶高熵合金进行了深过冷凝固，研究了该共晶高熵合金的深过冷凝固行为及微观组织演变特征。结果表明，Fe7（CoNiMn）80B13共晶高熵合金在深过冷凝固过程中的凝固路径及凝固组织可以分为5类。在小过冷度下（ΔT<57 K），冷却曲线只有一次再辉现象，对应的凝固组织为初生富B相+α-（Fe,Co,Ni,Mn）包晶相+共晶组织。在中等过冷度下（ΔT=57～111 K），冷却曲线上出现2次再辉现象，对应的凝固组织可以分为2种：第一种为初生M23B6枝晶+次生α-（Fe,Co,Ni,Mn）晕圈+规则共晶；第二种为初生α-（Fe,Co,Ni,Mn）枝晶+规则共晶。在大过冷度下（ΔT=139～198 K），冷却曲线再次表现出单再辉现象，对应的凝固组织也可以分为2种：第一种为富B相+M23B6+α-（Fe,Co,Ni,Mn）,3相各自存在；第二种为M23B6+α-（Fe,Co,Ni,Mn）的反常共晶。随着过冷度的增加，初生相的种类发生了2次转变：富B相→M23B6相→α-（Fe,Co,Ni,Mn）相。另外，小过冷度下获得的规则共晶中共晶2相的取向关系与大过冷度下获得的反常共晶中共晶2相的取向关系一致。

关键词：共晶高熵合金深过冷凝固非平衡凝固行为微观组织凝固路径

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应图学习权重的多模态情感分析

智能系统学报 2025年

作者：曲海成徐波辽宁工程技术大学软件学院

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。... 详细信息

在多模态情感分析任务中，由于不同模态表现方式的不一致性，模态间的情感信息密度具有较大的差异。为了平衡情感信息在不同模态中分布的不均匀性并减少多模态特征表示的冗余性，提出了一种基于自适应图学习权重的多模态情感分析方法。首先，采用不同的特征提取方法捕获单一模态内的特定信息；其次，将不同模态通过公共编码器映射到同一空间中，利用跨模态注意力机制来显式构建模态间的关联；然后，将每种模态对任务分类的预测值以及模态表示嵌入到自适应图中，通过模态标签学习不同模态对最终分类任务的贡献度来动态调整不同模态之间的权重，以适应主导模态的变化；最后，引入信息瓶颈机制进行去噪，旨在学习一种无冗余的多模态特征表示进行情感预测。在公开的多模态情感分析数据集上对所提出的模型进行了评估。实验结果表明，其有效提升了多模态情感分析的准确性。

关键词：多模态情感分析模态差异性信息冗余自适应图学习跨模态注意力相似性约束信息瓶颈

清络饮通过调控 HIF-1α/VEGF通路抑制佐剂诱导关节炎大鼠的滑膜血管新生

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国临床药理学与治疗学 2025年

作者：王培培潘林坤杨魁冯丹丹皖南医学院弋矶山医院皖南医学院药学院

目的：本研究探讨清络饮（Qing-Luo-Yin，QLY）经HIF-1α/VEGF通路治疗佐剂诱导关节炎（adjuvant-inducedarthritis，AIA）大鼠模型异常血管新生的基本机制。方法：SD大鼠诱导建立AIA模型后采用QLY浸膏连续灌胃治疗，观察关节病理变化；... 详细信息

目的：本研究探讨清络饮（Qing-Luo-Yin，QLY）经HIF-1α/VEGF通路治疗佐剂诱导关节炎（adjuvant-inducedarthritis，AIA）大鼠模型异常血管新生的基本机制。方法：SD大鼠诱导建立AIA模型后采用QLY浸膏连续灌胃治疗，观察关节病理变化；ELISA法检测血浆中HIF-1α、VEGF、PDGF、TGF-β浓度；生化法检测血浆中MDA和SOD等水平。体外实验中，采用MTT法、细胞划痕实验和成管实验评价QLY的抗血管新生能力，并同步检测相关蛋白表达水平。结果：与对照组比较，AIA大鼠关节滑膜增生和血管新生明显，伴有HIF-1ɑ、VEGF、PDGF、TGF-β1水平上升，而MDA/SOD比例降低；QLY治疗后上述异常均得以缓解。体外QLY刺激HUVEC细胞，抑制了后者增殖、愈伤和成管能力，p-MEK/MEK、p-ERK/ERK及HIF-1α表达显著降低。结论：清络饮可能通过调控 HIF-1α/VEGF信号通路抑制HUVEC细胞增殖、迁移和血管新生，减轻AIA组大鼠的氧化应激反应和血管翳形成。

关键词：清络饮类风湿关节炎中药痹证滑膜炎

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于轻量自蒸馏的低成本联邦学习

电子学报 2025年

作者：刘松罗杨宇许佳培张建忠南开大学计算机学院数据与智能系统安全教育部重点实验室南开大学网络空间安全学院

随着边缘计算的发展，深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下，联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中，联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下... 详细信息

随着边缘计算的发展，深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下，联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中，联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和模型质量不理想的问题.本文受知识蒸馏理念的启发，提出一种采用轻量自蒸馏技术的高效联邦学习算法（efficient Federated learning with lightweight Self Knowledge Distillation,FedSKD），该算法首先利用自蒸馏技术挖掘训练过程中的内在知识，以减轻本地模型的过拟合问题并增强其泛化能力，并通过服务端参数聚合将本地模型的泛化能力转移到全局模型，从而提高全局模型质量和收敛速度.其次，通过动态同步机制，进一步提高全局模型的准确率和训练效率.实验结果表明，FedSKD算法在非独立同分布数据划分策略下，在降低训练代价的同时，提高了模型准确率和训练效率.在CIFAR10/100数据集上，与最新的基线算法FedMLD算法相比，FedSKD算法在准确率上取得了平均2%的提升，并降低了平均56%的训练代价.

关键词：联邦学习自蒸馏非独立同分布深度学习边缘计算

基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

光学学报 2025年

作者：周牧冉浩成王勇杜楠重庆邮电大学通信与信息工程学院移动通信教育部工程研究中心唐山师范学院计算机科学技术系

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成... 详细信息

在自动驾驶领域，汽车周围的环境信息能够通过3D点云很好地呈现出来，而激光雷达则是获取3D点云数据的关键来源。然而，但对于现有的3D目标检测任务而言，直接处理点云数据会因其数据量庞大而占用大量计算资源；另外，利用点云数据生成的投影视图进行检测，又会因其视角的限制而增加漏检和错检的风险。为此，本文提出一种基于激光雷达点云投影的多视图融合目标检测方法来解决上述问题。具体来说，本方法首先，将点云投影并编码为三通道2D鸟瞰图(Bird's-Eye View,BEV)和距离视图(Range View,RV)完成数据预处理；然后，分别将编码后的BEV和RV分别输入到增加了有效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)模块的Complex-YOLOv4和YOLOv5s网络中进行目标检测，得到初步检测结果；最后，基于引入证据权的Dempster-Shafer证据理论将两个视图的目标检测结果进行多视图决策融合，得到最终检测结果。实验结果表明，相较于基于单个BEV或RV视图的方法，本文所提方法的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)分别提升了4.07%和4.18%，显著提升了目标检测性能。

关键词：目标检测多视图融合激光雷达 D-S证据理论注意力机制