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基于SEM-物元可拓模型的空铁联运服务质量评价研究

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铁道科学与工程学报 2024年第7期21卷 2603-2614页

作者：屠琪涵成耀荣中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

空铁联运是旅客联程运输的重要模式之一,是促进客运“一体化”发展、建设交通强国的关键一步,而提升联运服务质量是旅客联运工作的重点,更是我国现代化建设的题中之义。为建立健全空铁联运服务质量的综合评价体系,针对空铁联运的全过程... 详细信息

空铁联运是旅客联程运输的重要模式之一,是促进客运“一体化”发展、建设交通强国的关键一步,而提升联运服务质量是旅客联运工作的重点,更是我国现代化建设的题中之义。为建立健全空铁联运服务质量的综合评价体系,针对空铁联运的全过程、全链条展开全方位的质量评估,通过环节分析、相关文献和政策文本研究,建立了包含可靠性、舒适性、便捷性、移情性4个维度下,18个二级指标的评价体系;另一方面,设计测评量表和测评问卷,对旅客联运服务质量展开调查研究。基于结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)建立假设,对评估指标体系进行检验,并根据结构方程模型中各指标的标准化路径系数,计算得到评价体系中各指标的权重。通过物元可拓模型建立旅客联运服务质量的SEM-物元可拓综合评价体系,对实例进行综合评价。结果表明:结构方程模型中假设成立,验证了旅客联运服务质量指标体系的有效性和可靠性;在实例中,空铁联运服务达到4级(良好)水平,对空铁联运服务质量影响最大的质量维度是便捷性,其次是可靠性、舒适性和移情性。而对空铁联运服务质量影响最大的前6个指标依次为时刻表衔接(0.076)、准时性(0.074)、投诉及售后处理(0.063)、行李服务便捷(0.062)、市内交通便捷(0.060)、换乘流畅便捷(0.060)。根据综合评价结果以及各指标的表现,有针对性地提出了空铁联运服务质量的优化策略,可为联运服务质量的优化提供参考。

关键词：空铁联运客运服务质量综合评价法结构方程模型物元可拓模型

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范德华相互作用对动态屈曲分层结构的影响

范德华相互作用对动态屈曲分层结构的影响

第十九届全国非线性振动暨第十六届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议（NVND2023）

作者：董芷淇胡开明邓心陆辛宜航屠尔琪张文明上海交通大学机械与动力工程学院

动态屈曲分层最近被用于一系列潜在的用途,如三维组装技术、质量传感、滤波器、谐振器和逻辑设备。为了进一步利用动态屈曲分层结构,并满足不断增长的器件性能要求,理解动态屈曲分层结构的力学行为是至关重要的。动态屈曲分层的力学行... 详细信息

动态屈曲分层最近被用于一系列潜在的用途,如三维组装技术、质量传感、滤波器、谐振器和逻辑设备。为了进一步利用动态屈曲分层结构,并满足不断增长的器件性能要求,理解动态屈曲分层结构的力学行为是至关重要的。动态屈曲分层的力学行为在很大程度上受到薄膜和基底之间的力的影响。然而,目前的研究尚未考虑薄膜与基底界面处范德华相互作用的影响,该相互作用对初始平衡分层十分敏感,并对屈曲分层动态特性有显著贡献。本文研究了在不同初始平衡屈曲分层位移下,通过范德华力界面与衬底结合的弯曲薄膜在外力作用下的振动。分析了不同初始平衡屈曲分层和力学参数下的范德华力对屈曲分层结构稳态和瞬态响应的影响。结果表明:范德华力的刚度和非线性对初始平衡屈曲分层位移非常敏感。对考虑和未考虑范德华力的瞬态响应和稳态响应的详细比较突出了薄膜和基底之间范德华力所起的重要作用。

关键词：范德华相互作用石墨烯薄膜二维材料基底动态屈曲分层结构

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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民族文化花绽放弦歌不辍续华章

当代贵州 2024年第13期 65-67页

作者：屠琪贵州日报天眼新闻

贵州正充分挖掘各民族文化的内涵和价值,做好各民族文化传承发展和创新交融,精心打造贵州民族文旅品牌,以民族文化为基调,合奏出一曲各民族团结一心,共同建设铸牢中华民族共.同体意识模范省的华彩乐章。

关键词：民族文化传承华彩乐章贵州民族充分挖掘内涵和价值弦歌不辍精心打造发展和创新

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深度报道如何传递新闻温度与情感

中国报业 2024年第17期 50-52页

作者：屠琪贵州日报报刊社

当社会发生重大新闻事件时，由于消息发布不及时，给谣言的滋生提供了土壤，这加剧了公共话语的撕裂和混乱，而深度报道则能够在一定程度上解决这一问题。本文探究有温度、有情感的深度报道的重要性，以及如何创作这类新闻作品，期望能... 详细信息

当社会发生重大新闻事件时，由于消息发布不及时，给谣言的滋生提供了土壤，这加剧了公共话语的撕裂和混乱，而深度报道则能够在一定程度上解决这一问题。本文探究有温度、有情感的深度报道的重要性，以及如何创作这类新闻作品，期望能够传播正能量，推进社会长治久安。

关键词：深度报道新闻温度新闻情感

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基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 338-355页

作者：李斌屠雪永武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的... 详细信息

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

关键词：投资组合选择人工智能资产特征大维资产配置量化投资

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