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公司瑕疵减资时的债权人保护研究

公司瑕疵减资时的债权人保护研究

作者：靳智玮吉林大学

学位级别：硕士

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无人机视角下路边停车场景车牌识别研究

无人机视角下路边停车场景车牌识别研究

作者：刘乾玮重庆交通大学

学位级别：硕士

车牌识别是智慧城市建设和智能交通管理方面较为重要的一部分,而路边停车仍是我国汽车保有量持续提升的态势下,较为重要的停车位提供和管理场景。为了减少路面的宽度占用,路边停车位的设计大多是沿着车辆行进方向纵向设置,导致车辆之间... 详细信息

车牌识别是智慧城市建设和智能交通管理方面较为重要的一部分,而路边停车仍是我国汽车保有量持续提升的态势下,较为重要的停车位提供和管理场景。为了减少路面的宽度占用,路边停车位的设计大多是沿着车辆行进方向纵向设置,导致车辆之间存在相互遮挡。这就使路边摄像头的设置无法高效率的获取到路边停车车辆区域,此场景下的智能的车牌识别遇到了阻碍。因此,本文将无人机作为新的数据采集工具,融入到智能车牌识别的研究系统中,利用无人机的轨迹飞行,数据远距离传输等轻便、灵活的优势,能够弥补固定式摄像头的不足之处,为特殊场景下的智能车牌识别提供了一种方式,扩大智能监控系统的应用范围,完善交通领域内视频监控的覆盖程度。本文将无人机作为路边停车场景下车牌图像的采集工具,结合由于距离和障碍物的限制下,无人机视角下采集的车牌图片倾斜情况严重复杂,车牌区域占图片比例较小,清晰度低的特点,针对性的设计了一套智能车牌识别系统方案:(1)更新了车牌识别项目中常用的单一的CCPD数据集,加入了无人机视角下自主拍摄并制作的数据集,以及为了防止模型误检而加入的作为背景图的类似车牌的自然场景文本图片。将三者融合,作为本文的数据集。(2)将基于文本检测的EAST网络进行合理改进并应用到了车牌区域的检测中,并通过实现车牌的QUAD输出完成了对车牌区域的精确定位。(3)发现了在图片倾斜矫正领域适用于一般车牌倾斜情况下矫正方法的不足,结合上述QUAD输出检测到的车牌的四个顶点信息,采用了水平旋转后接透视变换的连续两阶段车牌图像矫正方案,本文的矫正方法能更好的还原车牌在规整状态下的特征。(4)改进了原始的Dense Net网络,并将其用作车牌的字符识别中,实验证明本文的整体车牌识别网络具有更好的性能。(5)最后利用上述研究成果制作出了一套无人机视角下智能车牌识别交互系统,并对具体操作流程进行演示,使整个系统的功能容易使用且更加实用。本文在车牌检测,倾斜矫正和车牌字符方面分别在本文特定场景和常规场景下的下效果跟对应领域具有代表性的方法做了对比,结果发现本文的模型具有优势,而且在识别难度较高的图像中,在其他常用模型出现错检,漏检,误检的情况下,本文设计的网络系统仍然能维持良好的识别准确度和效果。为智能车牌识别领域的应用范围的拓展,和技术的发展带来了一定的促进作用。

关键词：路边停车车牌识别倾斜矫正深度学习

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分段式连续调频信号的通感一体化设计

分段式连续调频信号的通感一体化设计

作者：蒋嘉玮电子科技大学

学位级别：硕士

《椒麻堂会》:地缘文化背景下川剧电影的舞台式表现研究

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电影文学 2024年第16期 133-136页

作者：申林王钰玮河北师范大学河北石家庄050024

川剧与电影是产生于不同文化背景的两种艺术。随着两种艺术的发展与传播,二者进行融合并形成了新的艺术形态——川剧电影。《椒麻堂会》体现了中国西南地区的文化特征,将舞台叙事和戏剧化人物加以结合,并利用影视技术重构了戏剧舞台的... 详细信息

川剧与电影是产生于不同文化背景的两种艺术。随着两种艺术的发展与传播,二者进行融合并形成了新的艺术形态——川剧电影。《椒麻堂会》体现了中国西南地区的文化特征,将舞台叙事和戏剧化人物加以结合,并利用影视技术重构了戏剧舞台的视觉效果,成功将两种艺术有机融合,成为川剧电影表现方式的一次创新。川剧电影融合两种艺术的过程中利用现代电影技术为传统戏剧结构赋能,也为不同艺术形态的融合发展打开了新思路。

关键词：地缘文化川剧电影舞台式表现《椒麻堂会》

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随机不确定性理论在流域径流模拟中的应用

随机不确定性理论在流域径流模拟中的应用

作者：高家玮黑龙江大学

学位级别：硕士

径流过程存在复杂性和不确定性,而确定性模型无法反映随机性等不确定性问题。这时,随机不确定性理论和方法得到快速发展,通过引入随机过程、概率分布等概念和方法,能够更好地描述径流的变化规律,提高模拟结果的精度和可靠性。水文随机... 详细信息

径流过程存在复杂性和不确定性,而确定性模型无法反映随机性等不确定性问题。这时,随机不确定性理论和方法得到快速发展,通过引入随机过程、概率分布等概念和方法,能够更好地描述径流的变化规律,提高模拟结果的精度和可靠性。水文随机模拟逐渐成为解决这一系列问题的有效手段。而最大熵原理和Copula函数就是两个被广泛应用在水文随机模拟领域的两个方法。本文以松源溪流域为研究区域,选取流域1978-2020年总计43年的降水量和径流量实测数据,运用最大熵原理与Copula函数相结合的方法,优选出最优边缘分布函数和最优Copula函数,对月径流量进行随机模拟,主要结论如下:(1)利用均方根误差法将基于最大熵原理进行参数估计的方法与基于极大似然法和基于线性矩法进行参数估计的方法进行对比。结果表明,利用最大熵原理对四种边缘分布进行参数估计的方法在松源溪流域适用性较好,在松原溪流域上优于基于极大似然法和线性矩法的参数估计方法。(2)利用直观图形法和离差平方和准则对备选分布进行拟合优度评价,可以得出P-Ⅲ分布和Weibull分布为大部分月降雨量和月径流量的最优边缘分布,利用K-S检验法对备选分布进行拟合优度检验,可知选取的最优边缘分布均通过拟合优度检验。(3)利用极大似然法对备选Copula函数进行参数估计,利用AIC准则和BIC准则进行拟合优度评价,利用K-S检验法进行拟合优度检验,选取出每月的降雨-径流最优联合分布函数。(4)利用条件反函数法对松源溪流域月径流量进行2000次随机模拟的结果表明实测值与模拟值的均值、均方差和变差系数误差范围均在10%以下,模拟结果较为理想。

关键词：径流模拟最大熵原理 Copula函数随机不确定性松源溪流域

P公司“互联网+健康管理”产品营销策略研究

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P公司“互联网+健康管理”产品营销策略研究

作者：张震玮重庆交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着人民生活水平的提高,追求健康的意识不断加强,有利于提高健康水平的话题备受关注。在国家层面上,《健康中国2030规划纲要》中将人民健康已被提升至国家战略的核心地位。然而,目前我国医疗卫生体系更多地关注疾病的治疗,而非... 详细信息

近年来,随着人民生活水平的提高,追求健康的意识不断加强,有利于提高健康水平的话题备受关注。在国家层面上,《健康中国2030规划纲要》中将人民健康已被提升至国家战略的核心地位。然而,目前我国医疗卫生体系更多地关注疾病的治疗,而非健康的促进和维护,因此健康管理的体制亟需进一步提升。有效的健康管理不仅能够为我们提供持续的支持,还能够减轻整个国家和社会的负担。P公司经过12年的发展,由原来的医院临床业务逐步转向预防保健、健康管理、医疗服务、康护养老、药械供应等大健康管理产品的服务,但是健康管理产品服务属于新兴的现代化产业,且在互联网+的冲击下,P公司大健康管理产品在发展中遇到各种各样的困难,客户对P公司提供产品满意度有待提高,具有更高竞争力的跨界进入者的竞争等,为获得更多市场机会,P企业营销策略亟需进行优化。本文通过对相关文献的综述和实证研究的分析,运用服务营销理论、7Ps营销理论深入探讨P公司“互联网+健康管理”产品业务的营销策略。首先,从注重用户需求的满足上为用户提供个性化、便捷的健康管理服务。运用市场调研和用户反馈等手段,了解用户需求,并根据需求进行产品定位和服务设计。其次,7Ps营销理论,提高品牌的知名度和形象。再次,通过与集团内部医疗机构、后台数据库分析等,拓展线下渠道;强化社交媒体、健康APP等合作,拓展线上渠道,提高用户获取和留存率。最后,运用“互联网+健康管理”产品收集大量用户数据,通过数据分析和挖掘,了解用户的健康需求和行为特征,从而进行精准营销。综上所述,“互联网+健康管理”产品的营销策略从注重用户需求的满足、品牌建设、渠道建设和数据分析与精准营销等策略来提高P公司“互联网+健康管理”产品的市场竞争力和用户满意度。

关键词：用户需求健康管理服务产品营销策略服务营销 7Ps理论

东北酸菜对高脂饮食诱导的C57BL/6小鼠糖脂代谢的影响及其调控机制研究

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东北酸菜对高脂饮食诱导的C57BL/6小鼠糖脂代谢的影响及其调控机...

作者：肖晓玮吉林大学

学位级别：硕士

肥胖是一种由能量过度积累而引发的慢性疾病,长期肥胖会导致机体诸多组织和器官的损伤,给人们的健康和社会的进步带来巨大的负担。因此,控制肥胖一直是全球亟待解决的重要公共卫生问题。有大量研究证明了饮食习惯与肥胖的相关性。东北酸... 详细信息

肥胖是一种由能量过度积累而引发的慢性疾病,长期肥胖会导致机体诸多组织和器官的损伤,给人们的健康和社会的进步带来巨大的负担。因此,控制肥胖一直是全球亟待解决的重要公共卫生问题。有大量研究证明了饮食习惯与肥胖的相关性。东北酸菜(Dongbei suancai,DBSC)是我国东北地区的一种传统发酵蔬菜制品,在发酵过程中产生了多种有益成分,例如,有机酸、氨基酸以及胞外多糖等。本研究旨在探讨东北酸菜在调节由高脂饮食(High fat diet,HFD)诱导的肥胖小鼠糖脂代谢的影响及其调控机制,并分别以未发酵的白菜(Unfermented cabbage,UFC)干预和正常饮食(Normal diet,ND)干预作为对照。主要研究内容如下:(1)探究东北酸菜对高脂饮食诱导的肥胖小鼠脂代谢的影响。通过记录小鼠体重变化,确定东北酸菜可以显著改善小鼠的脂质过度积累;通过试剂盒检测小鼠血脂水平和转氨酶水平等生化指标,确定东北酸菜可以改善小鼠血脂水平以及肝脏炎症水平;通过对小鼠肝脏和脂肪切片进行H&E或油红O染色来分析组织的病理学变化,确定东北酸菜可以明显的降低小鼠肝脏的脂质积累,改善细胞核移位,并促进白色脂肪细胞的棕色化;通过对小鼠血清瘦素水平的检测,确定东北酸菜通过降低瘦素水平减少能量过度摄入;通过对小鼠进行脂质合成蛋白表达量进行检测,确定东北酸菜通过提高磷酸化AMP活化蛋白激酶(AMP activates protein kinase,AMPK)并激活其下游蛋白乙酰辅酶A羧化酶(Acetyl-Co A carboxylase,ACC)的磷酸化表达水平,以及降低脂肪酸合酶(Fatty acid synthase,FAS)的表达来抑制甘油三酯(Triacylglycerol,TG)的合成来减少脂质积累。但由于白菜未通过发酵作用产生活性成分,所以白菜并未起到显著的抑制能量摄入以及降低低密度脂蛋白胆固醇(Low-density lipoprotein cholesterol,LDL-c)的效果。(2)探究东北酸菜对高脂饮食诱导的肥胖小鼠糖代谢的影响。通过对小鼠血清脂联素水平的检测,确定东北酸菜可以显著提高脂联素水平;通过对小鼠进行灌胃葡萄糖和尾静脉采血来对小鼠进行口服糖耐量测试(Oral glucose tolerance test,OGTT)并通过对小鼠胰岛素信号通路相关蛋白表达量进行检测,确定东北酸菜可以激活蛋白激酶B(Protein kinase B,AKT或PKB)及其下游的AMPK发挥调节糖代谢的重要机制,通过提高AKT的磷酸化程度及其下游葡萄糖转运蛋白4(Glucose transporter 4,Glut4)的表达水平,进而降低了小鼠在OGTT中的各检测时间的血糖值及其对应的曲线下的面积值(Area Under Curve,AUC),有效改善了小鼠的胰岛素抵抗以及糖代谢水平。但是白菜的干预在改善胰岛素上效果弱于东北酸菜,其原因可能是缺乏发酵产生的活性物质而导致的。(3)探究肠道菌群在调节糖脂代谢中的作用机制。通过对小鼠肠道菌群以及短链脂肪酸(Short Chain Fatty Acids,SCFAs)进行检测,并通过菌群LEf Se差异分析、以及Spearman相关性分析以及PICRUST功能预测对东北酸菜缓解对高脂饮食诱导的肥胖进行深入探究,分析肠道菌群与糖脂代谢的关联性以及相关调控机制。东北酸菜显著降低了Akkermansia属以及Dorea属的丰度,提高了Muribaculaceae＿unclassified,Muribaculum和Parasutterella属的丰度,提高了乙酸含量,以此调节了小鼠肠道屏障损伤以及糖脂代谢稳态以及肠道紧密连接蛋白的表达水平。PICRUST功能预测结果显示,酸菜提高了小鼠硫氧还蛋白-1(Thioredoxin-1,Trx1/Trx A)的丰度。因此,东北酸菜可能通过提高Trx1的表达来激活AKT信号通路,进而改善糖脂代谢。综上所述,东北酸菜通过调节“肠-肝”轴上AKT/AMPK信号通路级联反应,显著抑制了由高脂饮食导致的体重增加和能量过度积累,改善了血脂、氧化应激和胰岛素抵抗水平,增加了血清脂联素水平,降低了瘦素水平,减少了肝脏脂质积聚和炎症,调节了甘油三酯合成途径(AMPK、ACC和FAS)和胰岛素信号通路(AKT和Glu4)的蛋白质表达,增强了肠道紧密蛋白的表达并逆转了肠道微生物的紊乱。总之,该研究为预防和控制肥胖提供了一种潜在的膳食干预方法。

关键词：肥胖膳食暴露发酵酸菜糖脂代谢肠道菌群

基于深度学习与注意力机制的金融时间序列波动率预测模型研究

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基于深度学习与注意力机制的金融时间序列波动率预测模型研究

作者：赵哲玮安徽建筑大学

学位级别：硕士

在金融市场中,时间序列数据的波动率是衡量市场风险、资产定价以及投资组合管理的关键指标。近年来,随着深度学习的迅速发展,其在处理复杂非线性数据方面的优势日益凸显,为金融时间序列波动率的预测提供了新的研究视角。传统的波动率预... 详细信息

在金融市场中,时间序列数据的波动率是衡量市场风险、资产定价以及投资组合管理的关键指标。近年来,随着深度学习的迅速发展,其在处理复杂非线性数据方面的优势日益凸显,为金融时间序列波动率的预测提供了新的研究视角。传统的波动率预测模型往往难以捕捉金融时间序列中的长期依赖关系和动态变化特征,导致预测性能受限。深度学习的方法虽然能够处理高维度、非线性数据,并能够自动提取和学习数据的特征,但也存在着模型泛化能力不佳、解释性不足的问题。针对此问题,本研究旨在通过对深度学习算法进行改进,提升金融时间序列波动率的预测准确性和稳定性,为金融市场的风险管理和投资决策提供有效支持。注意力机制是一种能够让模型对重要信息进行重点关注并充分学习吸收的技术。在自然语言处理中,可以通过训练循环神经网络或Transformer模型来学习数据的权重,以实现对重要信息的重点关注。因此本文围绕注意力机制,针对金融波动率时间序列预测问题提出了相应的深度学习结合注意力机制的改进算法,主要研究工作和创新点包括以下几个方面:1.针对金融时间序列波动率单一模型预测效果不显著的、关键信息提取不准确的等问题,本文将注意力机制(Attention)引入LSTM神经网络模型的金融时间序列波动率预测中,通过GARCH模型做有效特征提取,构建GARCH-LSTM模型并结合注意力机制,实现了对波动率的高效预测。本文在两个LSTM隐藏层之间嵌入注意力模型,使影响预测目标的隐藏状态自动分配更多的注意力权重,从而优化和增强LSTM学习关键特征的能力,每一层都使用dropout随机按照一定概率暂时丢弃神经网络单元,以防止过拟合。同时引入注意力机制通过基于上证指数及USDCNY波动率数据集实验对比LSTM模型与将输入数据进行GARCH分析提取特征的GARCH-LSTM模型的优劣,从而更好地了解关于传统金融模型与深度学习时间循环神经网络的预测精度及关键信息的捕捉能力。2.在引入注意力机制的基础上,针对金融数据的来源多样复杂,金融波动率的预测要求捕捉市场的多维特征和动态变化等问题,本文提出多源数据融合的波动率预测模型,通过有效整合不同来源的数据信息,进一步提升预测性能。通过爬虫获取所需金融数据的url并解析,嵌入bert(Transformer的双向编码器表示)注意力机制模型与Bi LSTM(双向长短期记忆网络)共同完成深度学习模型的搭建。实验结果表明bert+Bi LSTM模型解决了单一数据源信息有限的问题并表现出较高的预测准确率,且作为在多源金融数据融合上处理的模型为波动率预测提供了新的思路和方法。3.文章选取i Shares China Large-Cap ETF(FXI)指数基金波动率对比分析各模型的预测精度进行实证检验。实证过程之前先使用深度迁移学习方法构建数据集训练模型,进一步保证模型的泛化能力。实证基于FXI指数基金波动率数据,将Transformer自注意力机制模型与嵌入注意力机制的Attention-LSTM模型、Bi-LSTM-Attention模型进行对比实验,显示本文提出基于注意力机制的相关模型均产生了良好的效果,并能较好地应用于金融时间序列波动率的分析与预测。图[39]表[12]参[66]

关键词：金融时间波动率多源数据注意力机制深度学习

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番茄种质资源评价及多抗砧木新品种选育

番茄种质资源评价及多抗砧木新品种选育

作者：史艳玮广西大学

学位级别：硕士