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垂直一体化如何影响商业信用--基于总量效应与同群效应双重视角的分析

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甘肃社会科学 2024年第2期 225-236页

作者：王博荣师竹南开大学金融学院天津300350

在垂直一体化趋势下,核心企业的商业信用提供对产业链协同运转至关重要。以1993—2022年中国上市公司企业为样本,考察垂直一体化对企业商业信用供给数量及同群效应的影响。研究发现,企业垂直一体化程度越高,其商业信用提供水平越高,且... 详细信息

在垂直一体化趋势下,核心企业的商业信用提供对产业链协同运转至关重要。以1993—2022年中国上市公司企业为样本,考察垂直一体化对企业商业信用供给数量及同群效应的影响。研究发现,企业垂直一体化程度越高,其商业信用提供水平越高,且表现出更强的同群效应。机制研究表明,垂直一体化对商业信用决策产生的影响主要源于产品市场势力带来的垄断租金收益和契约链条中激励约束问题调节;垂直一体化对同群效应产生的异质性表现可以通过经济效应反馈机制得到解释,垂直一体化程度高的企业通过同群互动获得了较高的经济收益,从而强化了其同群互动行为。研究结论为深刻理解商业信用资源配置的产业链特征差异以及检验产业纵向整合政策的实际效应提供了一定参考。

关键词：垂直一体化商业信用同群效应激励约束

基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法研究

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桥梁建设 2024年第2期54卷 39-47页

作者：崔闯罗纯坤邱师津张清华西南交通大学桥梁工程系四川成都610031

针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adve... 详细信息

针对钢桥螺栓脱落病害人工巡检效率低和智能化检测样本数据集不足的问题,提出一种基于数据深度增强的钢桥螺栓脱落智能检测方法。该方法首先以采集的螺栓图像数据集为基础,利用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN)对有限的螺栓图像进行增广;然后将生成的图像与原始图像合并构建增广后的数据集;再将数据集输入到单阶段目标检测网络YOLO(You Only Look Once,YOLO)中,结合迁移学习方法进行模型训练,并对训练后模型的性能进行验证;最后,进行螺栓脱落病害识别。为验证该方法的可行性,对螺栓脱落检测模型进行试验验证,并对不同采集环境下的某钢桥拼接板螺栓脱落病害进行检测。结果表明:DCGAN可有效生成逼真的螺栓图像,且与常规增广方式相比,DCGAN生成的图像质量更高、性能最优;检测模型受拍摄距离、角度及光照强弱影响且对角度最为敏感,控制拍摄距离在1.6 m内、拍摄角度在20°内、外界光线明亮可保证模型性能较优;与常规增广后训练的模型相比,利用生成图像增广后训练的模型检测性能更优且鲁棒性更好;该智能检测方法可以用于螺栓脱落病害检测,且检测精度明显提高。

关键词：钢桥螺栓脱落深度卷积生成对抗网络目标检测网络迁移学习图像生成病害检测方法

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希夏邦马峰地区始新世地壳加厚和隆升过程

岩石学报 2024年第5期40卷 1429-1445页

作者：王佳敏侯康师李潇丽吴福元岩石圈演化国家重点实验室中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 国家自然博物馆北京100050

中新世中期之前喜马拉雅山脉的隆升历史和深部动力机制,还存在极大的争议、缺乏基本的数据约束。喜马拉雅造山带核部高级变质岩的埋藏和折返过程可以约束地壳加厚和山脉隆升过程,但是现有的变质记录主要为渐新世晚期-中新世中期,始新世... 详细信息

中新世中期之前喜马拉雅山脉的隆升历史和深部动力机制,还存在极大的争议、缺乏基本的数据约束。喜马拉雅造山带核部高级变质岩的埋藏和折返过程可以约束地壳加厚和山脉隆升过程,但是现有的变质记录主要为渐新世晚期-中新世中期,始新世变质作用的分布范围、形成过程和地质意义仍然未被充分挖掘。本文首先厘定了希夏邦马峰(8027m)山体的基本岩石组成:下部为高喜马拉雅正/副片麻岩,上部为肉切村群变粒岩及贯入其中的淡色花岗岩席。进一步对1964年希夏邦马峰登山科考采集的眼球状片麻岩进行了变质作用相平衡模拟和独居石微区原位U-Th-Pb定年,确定了始新世变质记录的P-T-t演化轨迹:M1阶段中P/T型变质压力峰期,条件为~1.0GPa、~740℃(~22℃/km),变质年龄为~37Ma;后近等温降压至M2阶段低P/T型变质温度峰期,条件为0.5~0.4GPa、~760℃(45~57℃/km),变质年龄为~25Ma;在~18Ma左右冷却至固相线以下。希夏邦马峰~37Ma的中P/T型变质和地壳加厚事件与北喜马拉雅穹隆、高喜马拉雅主体、前陆飞来峰等地区的记录一致(40~37Ma,20~25℃/km),表明印度-亚洲初始碰撞约20Myr后中上地壳被堆叠埋藏至>33km以下,发生了广泛的整体性加厚和深熔作用。该事件与喜马拉雅内陆残留海最终退却的时间吻合,是喜马拉雅山脉初始隆升的诱因。喜马拉雅山脉不是晚新生代以来隆升的,而是经历了自始新世中期以来的长期地壳堆叠和隆升过程。

关键词：喜马拉雅初始隆升地壳加厚中P/T型变质作用独居石U-Th-Pb岩石年代学

髓系细胞触发受体2在认知功能障碍中相关机制的研究进展

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中山大学学报（医学科学版） 2024年第1期45卷 7-12页

作者：师利敏徐平遵义医科大学附属医院神经内科贵州遵义563000

神经免疫系统对中枢神经系统的发育、衰老和损伤至关重要,逐渐成为人们研究的热点。髓系细胞触发受体2(TREM2)是免疫球蛋白超家族的一种跨膜受体,在中枢神经系统中主要表达于小胶质细胞。越来越多的研究表明,靶向TREM2对改善阿尔兹海默... 详细信息

神经免疫系统对中枢神经系统的发育、衰老和损伤至关重要,逐渐成为人们研究的热点。髓系细胞触发受体2(TREM2)是免疫球蛋白超家族的一种跨膜受体,在中枢神经系统中主要表达于小胶质细胞。越来越多的研究表明,靶向TREM2对改善阿尔兹海默症、血管性痴呆、帕金森病、术后认知功能障碍、肥胖等疾病相关的认知功能障碍有很大的潜力。然而,其在认知功能障碍中的具体作用尚缺乏系统性的总结。故本文综述了TREM2在认知功能障碍中相关机制的最新研究进展,以期为认知功能障碍的治疗提供新的靶点。

关键词：认知功能障碍 TREM2 阿尔茨海默病血管性痴呆帕金森病术后认知功能障碍肥胖

中国碳市场建设的经验、成效、挑战与政策思考

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国际经济评论 2024年第3期 108-128,6,7页

作者：齐绍洲程师瀚武汉大学经济与管理学院武汉大学欧洲问题研究中心武汉大学气候变化与能源经济研究中心

碳市场是中国控制温室气体排放、落实碳达峰碳中和目标的重要政策工具。十余年的试点碳市场建设取得了一定的积极成效,也为全国碳市场的发展积累了丰富的经验。本文首先从法律法规保障、行业覆盖范围、配额分配方法、金融产品创新、数... 详细信息

碳市场是中国控制温室气体排放、落实碳达峰碳中和目标的重要政策工具。十余年的试点碳市场建设取得了一定的积极成效,也为全国碳市场的发展积累了丰富的经验。本文首先从法律法规保障、行业覆盖范围、配额分配方法、金融产品创新、数据监测报告和核查、能力建设活动六个方面总结了中国试点碳市场的建设经验。其次参照欧盟碳市场评估指南,以效果、效率、一致性为原则,构建了三级多维评估指标体系,对中国试点碳市场及碳配额分配方法进行了系统的后评估。最后结合中国试点和全球其他碳市场建设的经验和教训,从覆盖范围、总量设定、配额分配、交易体系、价格机制、数据质量、能力建设、与其他政策协同八个方面分析了全国碳市场面临的挑战,并以问题为导向,提出了相应的政策思考。本文可以为中国更好地利用碳市场降低全社会减排成本、推动低碳技术创新、促进基于能源转型的产业低碳转型提供翔实的政策参考。

关键词：碳中和碳市场建设经验成效评估政策思考

不同生境和基质对经过牛消化道的新疆野苹果种子萌发和幼苗生长的影响

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干旱区研究 2024年第5期41卷 821-829页

作者：白事麟吕雅雅师小军新疆农业大学生命科学学院新疆极端环境生物生态适应与进化重点实验室新疆乌鲁木齐830052

为探究不同生境和基质对经过牛消化道的新疆野苹果(Malus sieversii)种子萌发和幼苗生长的影响,根据种子经过牛消化道在野外沉积的不同生境和不同基质,设置3个生境(林缘、林隙、林下)和4种处理[W(经过消化道种子+完整粪便)、P(经过消化... 详细信息

为探究不同生境和基质对经过牛消化道的新疆野苹果(Malus sieversii)种子萌发和幼苗生长的影响,根据种子经过牛消化道在野外沉积的不同生境和不同基质,设置3个生境(林缘、林隙、林下)和4种处理[W(经过消化道种子+完整粪便)、P(经过消化道种子+破碎粪便)、T(经过消化道种子+土壤)和对照C(未经过消化道种子+土壤)]进行野外控制性实验。结果显示,不同生境和不同处理间新疆野苹果种子萌发率、幼苗存活率和幼苗生物量均有显著性差异(P林隙>林下;在相同生境下,林缘和林隙生境的幼苗生物量表现为粪便基质>土壤基质。生境和基质的异质性是影响经过牛消化道的新疆野苹果种子在野外萌发和初期幼苗建成的主要原因。

关键词：新疆野苹果消化道传播生境基质种子萌发幼苗生长

高速动车组数据驱动无模型自适应积分滑模预测控制

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自动化学报 2024年第1期50卷 194-210页

作者：李中奇周靓杨辉华东交通大学电气与自动化工程学院南昌330013 轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室南昌330013

同许多复杂系统一样,动车组(Electric multiple unit,EMU)运行过程也具有多变量、强耦合以及非线性等特性,这严重影响着列控系统的性能.针对包含外部扰动的动车组自动驾驶系统,提出一种新型的多输入多输出(Multi-input-multi-output,MI... 详细信息

同许多复杂系统一样,动车组(Electric multiple unit,EMU)运行过程也具有多变量、强耦合以及非线性等特性,这严重影响着列控系统的性能.针对包含外部扰动的动车组自动驾驶系统,提出一种新型的多输入多输出(Multi-input-multi-output,MIMO)数据驱动积分滑模预测控制(Integral sliding mode predictive control,ISMPC)算法.首先,该算法基于与动车组运行过程等效的全格式动态线性化(Full format dynamic linearization,FFDL)数据模型,设计一种离散积分滑模控制(Integral sliding mode control,ISMC)律.为了使系统能够获得更高的输出跟踪误差精度,利用模型预测控制(Model predictive control,MPC)代替ISMC的切换控制,进一步推导出ISMPC算法.同时,通过对FFDL数据模型的未知扰动、参数误差等不确定项进行延时估计,提升了算法的控制性能和对系统的等价描述程度.在提供两种算法的稳定性证明分析之后,以实验室配备的CRH380A型动车组仿真实验台对提出的ISMC和ISMPC算法进行仿真测试,并与其他方法进行对比,仿真结果表明ISMPC算法控制性能较好,动车组各动力单元速度跟踪误差均在±0.132 km/h以内,满足列车的跟踪精度需求;控制力和加速度分别在[-52 kN,42 kN]和±0.9249 m/s2以内且变化平稳.

关键词：列车自动驾驶数据驱动控制速度跟踪积分滑模控制模型预测控制全格式数据模型

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杜英奇作品

美术研究 2024年第2期 33-35页

作者：杜英奇不详

InternDiffuseDet:结合可变形卷积和扩散模型的目标检测方法

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计算机工程与应用 2024年第12期60卷 203-215页

作者：袁志祥高永奇安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243032

针对现有目标检测中存在的漏检和误检、特征提取能力有限、处理复杂场景时检测精度不高等问题,基于DiffusionDet进行改进,提出了一种结合可变形卷积和扩散模型的目标检测方法。以模型在进入检测头之前需要更多且优质的特征图为核心思想... 详细信息

针对现有目标检测中存在的漏检和误检、特征提取能力有限、处理复杂场景时检测精度不高等问题,基于DiffusionDet进行改进,提出了一种结合可变形卷积和扩散模型的目标检测方法。以模型在进入检测头之前需要更多且优质的特征图为核心思想,在主干网络中引入InternImage和DCNv3可变形卷积算子提升模型的感受野和非线性建模能力。对中间层的FPN特征金字塔进行改进,设计了一种基于选择性加权的特征金字塔CS-FPN;利用深度可分离卷积实现通道和区域的分离,同时采用CARAFE算子替代传统的上采样操作,提高分辨率和语义信息的传递;随后利用SGE注意力机制对特征图进行重组,以确保特征图在扩散的过程中保留更多的层次化信息。在特征图进入检测头之前,进行DDIM的扩散操作,获得不同时刻的特征图,以扩充检测特征图的数量。最后在目标框匹配和损失函数方面采用EIOU算法以处理目标框之间的位置偏移和尺度差异。实验数据显示,在COCO数据集和道路检测数据集上,改进后的模型在相同的实验环境下比原有模型分别提升了3.8和3.6个百分点。实验结果表明该方法在提高目标检测的准确性和鲁棒性方面具有一定的潜力,并为解决现实场景中的目标检测问题提供了新的思路和方法。

关键词： DiffusionDet 可变形卷积扩散模型特征金字塔损失函数