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SY市乒乓球专业运动员训练风险管理研究

SY市乒乓球专业运动员训练风险管理研究

作者：杨茗巍吉林大学

学位级别：硕士

乒乓球项目作为我国传统体育优势项目,一直以来备受关注。众所周知,乒乓球运动员的成才并非一蹴而就,需要经历长时间的专业训练和层层筛选。有研究指出,世界级优秀乒乓球运动员的竞技年限通常在5至10年之间,这段期间既涉及到竞技能力和... 详细信息

乒乓球项目作为我国传统体育优势项目,一直以来备受关注。众所周知,乒乓球运动员的成才并非一蹴而就,需要经历长时间的专业训练和层层筛选。有研究指出,世界级优秀乒乓球运动员的竞技年限通常在5至10年之间,这段期间既涉及到竞技能力和成绩的提高,也关乎个人的心理和身体发展。因此,我们必须以整体视角来看待乒乓球运动员的发展,同时也要考虑到培养他们的各个方面。运动员的发展过程是一个身心潜力的挖掘过程,需要投入大量的情感、精力和时间资源。因此,每个层次的因素都具有重要的深度和广度,而这些因素之间的相互联系和作用则共同构成了一个训练系统的发展因素组成。在训练系统中,某个因素的变化积累到一定程度时,可能会引发整个系统的连锁反应,从而导致风险事件的发生。乒乓球运动员的发展问题与训练系统中的风险密切相关,解决这些问题需要一个持续不断的动态过程。为了更好地控制和化解训练中的风险,我们需要从风险产生的根源入手。本文以SY市乒乓球专业运动员训练风险为研究对象,运用风险管理的理论和方法,对于这一训练中存在的风险进行了深入分析,并进行了科学合理的评估。通过探索有效应对措施,本研究为SY市乒乓球专业训练提供了一个全新的视角和保障,进一步加强了其有效性、稳定性和可持续发展的潜力。另外,文章的研究可以更好地了解训练过程中可能出现的不可预见因素,经过系统和科学的评估,我们可以识别出潜在的问题和风险源,并制定并实施一系列的应对措施。

关键词：乒乓球运动风险管理训练风险风险控制

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服务业集聚对城市高质量发展的影响研究

服务业集聚对城市高质量发展的影响研究

作者：张博巍云南财经大学

学位级别：硕士

新时代的中国以高质量发展为方向,转变经济发展方式,促进高质量发展必然要推动产业的不断升级。改革开放后,一批现代化城市逐渐建立起来。2013年中国经济开始告别了工业化高峰期,开始从制造到服务的经济结构转型,服务业开始在经济中占... 详细信息

新时代的中国以高质量发展为方向,转变经济发展方式,促进高质量发展必然要推动产业的不断升级。改革开放后,一批现代化城市逐渐建立起来。2013年中国经济开始告别了工业化高峰期,开始从制造到服务的经济结构转型,服务业开始在经济中占据主导地位。十四五规划中以中心城市和城市群等经济发展优势区域为重点,增强经济和人口承载能力,带动全国经济效率的整体提升。2023年10月,国家标准化管理委员会等六部门联合印发《城市标准化行动方案》,明确提出到2027年基本建成具有中国特色的城市高质量发展标准体系。在此背景下,本文分析了服务业集聚对城市高质量发展的影响。首先本文梳理了相关研究的国内外文献,并结合马克思主义政治经济学的社会分工理论以及西方新政治经济学的外部性理论,分析服务业集聚对城市自身以及城市之间高质量发展的影响机制。具体看,服务业集聚受市场化程度的影响对城市自身高质量发展的作用先负后正,在城市之间则出现相反的“倒U”型。随后本文选取中国2007-2021年263个城市的面板数据,利用主成分分析法(PCA)及区位熵方法测算城市高质量发展指数和服务业集聚度进行现状分析,具体结果显示生产性服务业整体集聚度呈下降趋势,且差距更多体现在专业化集聚上,而生活性服务业集聚度有所增加,超大、特大城市与其他城市发展差距较大。随后构建面板回归模型、面板门槛模型以及空间杜宾模型进行实证检验。基于此,本文得出如下结论。服务业集聚对城市自身高质量发展呈现显著的先负后正特征,正向影响主要通过知识外溢效应、规模经济效应、人力资本效应、激励效应以及多元投资效应发挥作用,负向影响主要通过垄断效应和拥挤效应发挥作用。具体看,服务业集聚的影响主要通过生产性服务业专业化集聚体现,且低端生产性服务业集聚的作用更显著。市场化程度对服务业集聚作用的发挥存在双重门槛效应,在市场化初期,由于市场化程度不足导致服务业集聚对城市自身呈现负向影响,随着市场化程度不断加深,这一现象得到缓解并最终改变影响方向。服务业集聚对城市之间的影响方向与城市自身的影响方向相反,呈现出显著先正后负的“倒U”型,即从扩散效应逐渐变为虹吸效应。此外,服务业集聚的效用影响大小受限于城市自身规模限制。最后本文给出政策建议,要促进生产性、生活性服务业集聚的结构优化,注重发展高端服务业;持续深化城市市场,促进城市的要素流动;发挥城市自身比较优势,在要素禀赋基础上形成稳定的城市群基础;同时要发挥大城市的引领作用。

关键词：服务业集聚城市高质量发展 SDM模型门槛模型

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基于自蒸馏的图像分类方法研究

基于自蒸馏的图像分类方法研究

作者：李圣巍吉林大学

学位级别：硕士

深度神经网络是一种多层神经网络,其将上一层的输出作为下一层的输入来得到更有效的特征表达。近几年来,深度神经网络在计算机视觉任务中取得了巨大成功,但其网络模型也在逐渐增大,进而导致训练成本的逐渐提高,因此,知识蒸馏作为一种降... 详细信息

深度神经网络是一种多层神经网络,其将上一层的输出作为下一层的输入来得到更有效的特征表达。近几年来,深度神经网络在计算机视觉任务中取得了巨大成功,但其网络模型也在逐渐增大,进而导致训练成本的逐渐提高,因此,知识蒸馏作为一种降低模型参数的主流方法逐渐流行。知识蒸馏按照蒸馏方式可以分为三大类:在线蒸馏、离线蒸馏以及自蒸馏。其中自蒸馏相比其他二者不需要协调教师模型与学生模型之间的差距以及提前训练教师模型,因此具有其独有的优势。目前,从自身模型外获取软标签的自蒸馏方法大致分为两类,一类为引入冻结参数或者动态更新的模型的输出作为软标签,但两者均需采用多个相同的学生模型,多个模型的训练和优化增加了训练过程的复杂性,并且冻结参数后的模型生成的固定软标签限制了学生模型自身的学习能力和创新性,另一类是人为构造标签编码充当软标签,但构造的标签编码往往不能充分体现类间分布的信息。针对上述问题,本文提出基于自蒸馏的图像分类方法Self-distillation with Labels(SDL),主要工作如下:(1)针对额外引入学生模型以及固定的软标签的限制性的问题,本文设计标签编码器模块以及交叉注意力模块。通过标签编码器,构造标签编码向量。通过交叉注意力模块,方法可以根据学生模型的特征向量动态矫正标签编码向量,并同时考虑图像内容以及标签上下文信息。再将交叉注意力模块输出作为软标签,使软标签可以进行动态更新,整体结构共同动态更新参数,并且方法中仅存在一个学生模型,训练过程简单。(2)针对人为构造软标签的不足,本文设计标签编码矩阵以及标签矩阵损失和标签监督损失。标签编码矩阵进行标签编码反向解耦,标签矩阵损失增强标签编码矩阵解耦能力,使矩阵解耦出更充分体现类间分布的标签编码。基于标签编码矩阵和标签矩阵损失,标签监督损失可以进行更强的标签正则化,从而进一步提升学生模型性能。(3)本研究在CIFAR10、CIFAR100、Uc Merced三个公开数据集上进行,实验结果表明SDL方法与当前的自蒸馏方法相比有着明显的优势,同时SDL在不同主干网络与数据集下仍然具有良好的效果,具有良好的泛化性。

关键词：知识蒸馏自蒸馏图像分类卷积神经网络

非稀土多元微量Mg-Bi系合金微观组织和力学性能研究

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非稀土多元微量Mg-Bi系合金微观组织和力学性能研究

作者：翟浩巍扬州大学

学位级别：硕士

孟德尔随机化的赢家诅咒校正方法研究及其在药品不良反应监测中的应用

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孟德尔随机化的赢家诅咒校正方法研究及其在药品不良反应监测中的...

作者：张鹤巍中国人民解放军海军军医大学

学位级别：硕士

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面向卷积神经网络的模型架构优化方法研究

面向卷积神经网络的模型架构优化方法研究

作者：蒲巍吉林大学

学位级别：硕士

随着存储容量和硬件算力的持续提升,深度学习技术的发展和应用迎来了前所未有的机遇。其中,模型架构优化作为深度学习的核心研究之一,也受到了广泛的关注和重视。模型架构优化是指通过调整和优化模型的结构,来提高模型的性能和效率,这... 详细信息

随着存储容量和硬件算力的持续提升,深度学习技术的发展和应用迎来了前所未有的机遇。其中,模型架构优化作为深度学习的核心研究之一,也受到了广泛的关注和重视。模型架构优化是指通过调整和优化模型的结构,来提高模型的性能和效率,这一领域的研究对于推动深度学习技术的发展和应用具有重要意义。本文基于三个限制卷积神经网络性能的核心问题展开研究。其一,模型不断加深容易导致激活值(activation)数值不断累积,造成模型优化困难。其二,基于小核卷积设计的卷积神经网络有效感受野相对较小,限制了模型的全局建模能力。其三,卷积神经网络中有很多相似的特征图,存在一定冗余。本课题的主要工作如下:(1)针对模型不断加深导致激活值过度累积的问题,本文提出了残差注意力模块。该模块对模型每个block的实际贡献进行度量,对贡献小的block进行抑制,从而控制激活值的累积程度。该模块在训练时仅增加了少量的参数和计算开销,训练结束后可以利用结构重参数化技术进行合并,因此推理时不会带来额外的开销。此外,为了更精确地统计网络各隐藏层中激活值,本文对信号传播图的统计策略进行改进,并提出了新的激活值统计指标——平均通道平均数。在CIFAR和Image Net数据集上的大量实验和可视化分析,充分地证明了残差注意力模块的有效性。此外,与其他SOTA(State-of-the-Art)的结构重参数化结合的实验中,残差注意力模块帮助DBB(Diverse Branch Block)提升了0.63%,准确率达到了77.64%,成为了最新的结构重参数化在Res Net-50模型上的SOTA精度,证明了与其他结构重参数化方法的正交性以及良好的通用性。(2)针对基于小核卷积设计的卷积神经网络有效感受野相对较小,以及特征中存在相似的特征图的问题,本文提出了一个特征融合模块,该模块通过引入少量大核卷积,有效地扩大了模型的有效感受野。同时,该模块还通过拼接不同尺度的特征,构建出多尺度特征,从而显著提升特征的丰富性和多样性,也进一步增强了模型的表征能力。另外,本文还提出了新颖的下采样模块以及混排压缩模块,分别在下采样和最后一个阶段特征融合后使用,可以配合特征融合模块显著降低模型的参数量,使得整个方法更加高效。本文在CIFAR以及Image Net数据集上结合Res Net及Mobile Net等多个基线模型进行了实验,充分证明该方法有效地提高了特征通道的利用率,改善模型性能。

关键词：模型架构优化卷积神经网络激活值累积大核卷积特征融合

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数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

国防科技大学学报 2024年第2期46卷 205-214页

作者：王小巍陈砚桥金家善魏曙寰海军工程大学动力工程学院湖北武汉430033 陆军工程大学军械士官学校湖北武汉430075

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将... 详细信息

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。

关键词：预测模型备件模糊网络遗传算法

基于频繁图匹配的异质信息网络稀疏表征方法研究

维普期刊数据库

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基于频繁图匹配的异质信息网络稀疏表征方法研究

作者：谢骁巍电子科技大学

学位级别：硕士

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区块链证据认定问题研究

区块链证据认定问题研究

作者：杜满巍浙江农林大学

学位级别：硕士

大数据时代来临,电子证据凭借自身的独特优势在整个司法证据系统中发挥着愈发重要的作用。其中,区块链证据就是最具有代表性的电子证据。区块链证据,一般是指依附于区块链技术而存在的电子证据。区块链技术为区块链证据的生成和存储提... 详细信息

大数据时代来临,电子证据凭借自身的独特优势在整个司法证据系统中发挥着愈发重要的作用。其中,区块链证据就是最具有代表性的电子证据。区块链证据,一般是指依附于区块链技术而存在的电子证据。区块链技术为区块链证据的生成和存储提供了必要的技术支持,能够在很大程度上弥补电子数据证据自身存在的易篡改特性,从而在证据应用层面为我国智慧司法建设提供底层支撑。2018年6月杭州互联网法院审理“区块链存证第一案”,该案件标志着区块链证据正式进入司法裁判领域。同年9月最高人民法院出司法解释,确认区块链证据的合法地位。然而,时至今日,区块链证据在司法实践的认定过程中仍然存在着一定的理论障碍和现实问题。通过研究区块链证据三性(即真实性、合法性和关联性)认定问题,揭示区块链认定过程中存在的法律困境,其中合法性认定中存在着存证平台认定标准不一和存证技术与个人信息冲突问题;真实性认定中存在着数据“上链前”真实性无法保证、区块链证据真实性审查规则缺失和区块链技术可靠性问题;关联性认定中存在着身份关联性问题和多版本预留等问题。针对上述问题,主要提出以下解决途径:第一,完善存证平台相关规则。具体包括:制定统一的存证平台资质认定标准,确保存证平台的合规性和专业性;建立存证信息保护机制,保障存证数据的安全性和隐私性。第二,制定区块链证据的双阶鉴真规则。区块链证据具有特别显著的上链节点,并且该节点前后会呈现出一定的差异性,因此以时间节点为基准,建立相适应的认定标准和认定规则,以确保证据的完整性和真实性。第三,建立区块链证据的关联性认定机制。主要包括:存证主体的身份关联性审查机制和区块链证据内容的关联性审查机制。第四,完善区块链证据认定规则的配套措施。包括区块链证据自证力推定规则和区块链证据专家辅助人制度。

关键词：区块链证据合法性真实性关联性