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越橘提取物和抗阻运动对MIRI大鼠心脏保护作用的影响

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分子植物育种 2024年第13期22卷 4431-4441页

作者：席朝杰新乡医学院三全学院体育部新乡453000

越橘(Vaccinium myrtillus L.)含有丰富的花青素、黄酮类化合物和酚酸,这些化合物具有多种生物效应,已被广泛用于果汁和食品生产或用作膳食补充剂。近年来,越来越多的研究集中于寻找有效的心脏保护策略以减轻MIRI。本研究旨在评估越橘... 详细信息

越橘(Vaccinium myrtillus L.)含有丰富的花青素、黄酮类化合物和酚酸,这些化合物具有多种生物效应,已被广泛用于果汁和食品生产或用作膳食补充剂。近年来,越来越多的研究集中于寻找有效的心脏保护策略以减轻MIRI。本研究旨在评估越橘提取物(Vaccinium myrtillus L. extract, VME)和抗阻运动(RE)在心肌缺血再灌注损伤大鼠模型上的协同心脏保护作用。通过多组比较,本研究分析了VME和RE对心肌损伤标志物、氧化应激、炎症反应、心肌细胞凋亡率以及Nrf2/HO-1信号通路的影响。结果显示,VME和RE组合治疗能显著降低心肌细胞凋亡率,减少炎症标志物TNF-α、CRP和IL-6的表达,同时增加抗氧化酶活性并激活Nrf2/HO-1信号通路。这些发现提示,越橘提取物联合抗阻运动可能通过减轻氧化应激和炎症反应,以及激活Nrf2/HO-1通路,从而发挥心脏保护作用。本研究强调了越橘提取物作为一种有前景的心脏保护剂的潜力,其自然来源和多重保护机制为心血管疾病的治疗提供了新的视角。

关键词：越橘(Vaccinium myrtillus L.) 越橘提取物抗阻运动心肌缺血再灌注损伤抗氧化抗炎反应

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非饱和膨胀土脱湿过程中的弹性模量研究

铁道建筑 2024年第1期64卷 14-19页

作者：席人双中铁第四勘察设计院集团有限公司武汉430063

现有的理论与测试方法通常没有考虑非饱和作用对膨胀土弹性模量的影响,在处理降雨问题时会产生较大的误差。针对这一问题,本文研究了膨胀土在脱湿过程中的收缩变形特征,同时采用弯曲元以及应变控制仪获得了在小变形条件和有限变形条件... 详细信息

现有的理论与测试方法通常没有考虑非饱和作用对膨胀土弹性模量的影响,在处理降雨问题时会产生较大的误差。针对这一问题,本文研究了膨胀土在脱湿过程中的收缩变形特征,同时采用弯曲元以及应变控制仪获得了在小变形条件和有限变形条件下膨胀土的弹性模量与含水率的变化关系。结果表明:随着土样饱和度降低,膨胀土发生了明显的收缩变形;小变形弹性模量远大于有限变形弹性模量,且土样的小变形弹性模量随着饱和度的降低迅速增大,而有限变形弹性模量则随着饱和度的降低变化幅度很小;含水率或基质吸力对非饱和土弹性模量的影响趋势与应变水平密切相关。

关键词：非饱和膨胀土弹性模量试验研究弯曲元小变形有限变形

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合伙企业反避税问题探析

税务研究 2024年第7期 140-145页

作者：许亥隆中国财政科学研究院

随着资本市场的繁荣与发展,合伙企业的合伙形式正在变得日益多样。与此相对的,我国针对合伙企业的约束性税收政策较少,对其所报送资料的要求也相对简单,为部分企业及合伙人利用各类手段避税留下了一定空间。目前,我国实体法反避税规定... 详细信息

随着资本市场的繁荣与发展,合伙企业的合伙形式正在变得日益多样。与此相对的,我国针对合伙企业的约束性税收政策较少,对其所报送资料的要求也相对简单,为部分企业及合伙人利用各类手段避税留下了一定空间。目前,我国实体法反避税规定不够完备、程序法中的反避税规定约束力不强,实践中合伙企业个人所得税反避税监管仍然面临调整利润分配或拆分收入风险、关联交易风险、税收优惠滥用风险、涉外税收风险。建议尽快通过完善一般反避税规则、建立特殊反避税规则、完善现行合伙企业个人所得税征管制度等方式加强我国合伙企业个人所得税反避税监管。

关键词：合伙企业个人所得税反避税税收征管

负载目标下基于延迟分配的多层级相依网络级联失效模型

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国防科技大学学报 2024年第5期46卷 79-89页

作者：张家瑞黄健高家隆国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073

在负载具有目标节点的多层级相依网络中,为了避免大规模级联失效的发生、增加网络鲁棒性、提高负载完成效率,提出一种可调参数的级联失效模型。该模型设置了新的初始负载和节点容量,构建了负载延迟分配机制,在负载分配的异质性和均匀性... 详细信息

在负载具有目标节点的多层级相依网络中,为了避免大规模级联失效的发生、增加网络鲁棒性、提高负载完成效率,提出一种可调参数的级联失效模型。该模型设置了新的初始负载和节点容量,构建了负载延迟分配机制,在负载分配的异质性和均匀性基础上制定了负载重分配规则。解析分析模型的级联失效条件,并通过WS-BA相依网络进行了仿真实验,结果表明,在网络容量一定条件下,合理调节异质性参数和均匀性参数可以提高网络的鲁棒性和效率。

关键词：负载目标相依网络级联失效负载重分配

BERT人工智能模型能识别管理层语调中的机会主义吗？——基于上市公司年报的文本分析

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证券市场导报 2024年

作者：洪康隆中证指数有限公司

以往研究发现，上市公司管理层存在通过操纵年报语调积极程度掩盖不利信息，误导投资者作出投资决策的“机会主义”现象。本文以2007—2022年我国A股上市公司年度报告“管理层讨论与分析”(MD&A)章节为样本，探讨BERT人工智能模型对管... 详细信息

以往研究发现，上市公司管理层存在通过操纵年报语调积极程度掩盖不利信息，误导投资者作出投资决策的“机会主义”现象。本文以2007—2022年我国A股上市公司年度报告“管理层讨论与分析”(MD&A)章节为样本，探讨BERT人工智能模型对管理层语调中机会主义倾向的识别效果。研究发现，BERT模型度量下的管理层语调积极程度能识别管理层的机会主义倾向，并预测下一年管理层的机会主义行为，且其识别效果比传统的词袋法更好。年报文本语气可操纵程度越高，前述识别效果的差异越显著。进一步研究发现，BERT模型能更准确地预测企业未来业绩表现和股价崩盘风险。本文将BERT模型纳入财经文本情感分析领域，为MD&A语调的度量方法提供了新思路。本文的研究结论进一步完善了信号传递理论，不仅有助于报表使用者对上市公司年度报告这类复杂文本进行情感分析，减少管理层操纵文本带来的错误定价，也为监管部门通过年报文本语调识别管理层的机会主义倾向以及使用人工智能大模型助力数字化、智能化监管提供了证据。

关键词：管理层语调 BERT模型机会主义词袋法

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基于深度算子神经网络的翼型失速颤振预测

力学学报 2024年第3期56卷 626-634页

作者：席梓严戴玉婷黄广靖杨超北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191 天目山实验室杭州310023

失速颤振是弹性结构大幅俯仰振动与动态失速气动力耦合所发生的一种单自由度失稳现象,需有效预测其失稳分岔速度与失稳后的极限环振荡幅值.针对NACA0012翼型大幅俯仰运动气动力预测问题,发展了由嵌入门限循环单元或长短时记忆神经网络... 详细信息

失速颤振是弹性结构大幅俯仰振动与动态失速气动力耦合所发生的一种单自由度失稳现象,需有效预测其失稳分岔速度与失稳后的极限环振荡幅值.针对NACA0012翼型大幅俯仰运动气动力预测问题,发展了由嵌入门限循环单元或长短时记忆神经网络单元的分支网络(branch net)和主干网络(trunk net)组成的深度算子神经网络(deep operator network, DeepONet)结构.通过给定大幅俯仰运动下的动态失速CFD气动力数据对深度算子神经网络参数进行训练,建立了高精度动态失速气动力的数据驱动模型,并有效预测其他俯仰运动下的非定常气动力.更进一步,将基于深度算子神经网络的非定常气动力数据驱动模型与结构动力学方程耦合,采用数值积分方法预测失速颤振的失稳分岔速度和不同速度下的极限环振荡特性.结果表明,在动态失速气动力预测精度方面,与普通循环神经网络相比,深度算子神经网络通过引入主干网络结构,可考虑运动与气动力间的迟滞特性,气动力预测平均绝对误差降低2%,误差分散性更低;在失速颤振预测方面,极限环振荡幅值误差在2%以内,增加来流速度输入的深度算子神经网络模型预测误差显著小于固定速度输入的算子模型.

关键词：失速颤振深度算子神经网络动态失速非定常气动力神经网络

基于粒子群算法优化BP神经网络模型在二手房价值评估中的应用

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基于粒子群算法优化BP神经网络模型在二手房价值评估中的应用

作者：廖席煌重庆理工大学

学位级别：硕士

房地产行业的规模日益增长,房地产行业已经成为了我国国民经济体系中的重要支柱产业。尽管遭遇行业严冬,但房地产市场规模和热度仍然不容小觑。随着我国经济的复苏,房地产行业有望逐渐恢复、回归正轨。二手房市场相关的租赁、出售、抵... 详细信息

房地产行业的规模日益增长,房地产行业已经成为了我国国民经济体系中的重要支柱产业。尽管遭遇行业严冬,但房地产市场规模和热度仍然不容小觑。随着我国经济的复苏,房地产行业有望逐渐恢复、回归正轨。二手房市场相关的租赁、出售、抵押、销售和担保都离不开房地产评估。二手房市场的恢复和回归正轨,也倒逼评估向更高质量发展。然而,传统的市场法、成本法和收益法,这三大基础方法在二手房价值评估实践中都存在着评估精准度低、主观性影响大、效率慢等缺陷和不足,新兴的评估理论方法主要采用机器学习算法也存在着使用门槛过高、学习成本高等不足。因此,提出一种符合目前评估需求,更科学客观、方便快捷的评估方法是目前二手房价值评估实务中的急需。传统的二手房价值评估需要专业人员对每个房产进行手动评估,过程耗时长、费用高,且评估结果通常依赖专家判断,存在一定的主观性和误差。BP神经网络模型可以通过对已有二手房市场历史成交数据和挂牌信息进行学习并建立市场价格预测模型,减少或避免人为主观因素的干扰,实现对大量房产的批量化评估,从而提高效率和减少成本。BP神经网络通过特征权重来分析和解释不同因素对房地产价格的影响,使结论更具科学性。粒子群算法具有优秀的全局搜索能力和算法快速收敛能力,可通过搜索不同的网络结构来找到更好的结构,以此来避免BP神经模型无法收敛或陷入局部最优解的困境,提高模型的性能和准确度。同时,粒子间存在信息共享和协同配合的特点,提高了模型泛化能力。因此,利用粒子群算法优化的BP神经网络模型使用在二手房价格评估业务中,可以减少评估过程中评估专业人员操作漏洞及主观性影响,提高评估工作效率,提升评估结论的精准度、科学性和可靠性。本文对二手房相关理论与概念进行了梳理,并对资产评估各方法优缺点进行针对性阐述。从评估实践与理论研究中常用的房地产价格影响因素出发,具体分析了每种二手房价格影响因素对市场价格的影响,从区位因素与实体因素中选取了17个特征变量构建了二手房价格影响指标体系。收集了江北区93个商品房小区的400套二手房样本数据,利用灰色关联分析验证特征变量关联度。基于BP神经网络,引入PSO粒子群算法进行优化,构建PSO-BP房地产价格评估模型,利用MATLAB软件实现模型,选择合适参数,利用收集的数据不断训练优化模型,取得模型理想效果。经过实证分析,其结果显示模型评估预测效果优于传统市场法和BP神经模型,证明了PSO-BP模型运用在二手房价值评估中的可行性和有效性,本文研究方法具有实际意义,能有效节省评估过程中人力物力的投入,提高评估工作效率,提升评估结论的科学性和合理性。

关键词：二手房价值评估粒子群算法 BP神经网络

基于大环芳烃超分子材料对芳香类污染物的吸附应用

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基于大环芳烃超分子材料对芳香类污染物的吸附应用

作者：席紫晴扬州大学

学位级别：硕士

群舞《俑迹》中隋代张盛墓陶制舞俑形态的活化研究

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群舞《俑迹》中隋代张盛墓陶制舞俑形态的活化研究

作者：席晓梅太原师范学院

学位级别：硕士