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人物决策分析引导下的时变知识图谱表征和推理方法研究

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人物决策分析引导下的时变知识图谱表征和推理方法研究

作者：廖诗雨电子科技大学

学位级别：硕士

基于InVEST模型和PLUS模型的三峡库区(重庆段)碳储量时空变化及预测

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长江科学院院报 2024年第9期41卷 60-69页

作者：尹珂廖思雨重庆师范大学地理与旅游学院重庆401331

分析三峡库区(重庆段)近10 a的土地利用类型及碳储量的空间格局,并模拟未来10 a不同情景下土地变化趋势、预测碳储量变化,有利于促进区域土地利用格局的优化、合理生态政策的制定。利用InVEST模型,选取13个驱动因子,分析三峡库区(重庆段... 详细信息

分析三峡库区(重庆段)近10 a的土地利用类型及碳储量的空间格局,并模拟未来10 a不同情景下土地变化趋势、预测碳储量变化,有利于促进区域土地利用格局的优化、合理生态政策的制定。利用InVEST模型,选取13个驱动因子,分析三峡库区(重庆段)在2010—2020年及不同发展情景下2030年的土地利用变化趋势,并结合PLUS模型评估其碳储量状况。结果表明:①2010—2020年三峡库区(重庆段)土地利用变化主要表现为耕地、草地和湿地向林地、建设用地及水域的快速转移;2010年、2020年碳储量分别为426.89×10^(6)、425.51×10^(6) t,呈下降趋势,总量减少了1.38×10^(6) t;②碳储量分布具有空间分异性,总体表现为西低东高、南低北高、库首>库尾,碳储量空间变化与地类变化具有较高的一致性;土地利用空间格局演变的贡献度最高的驱动因素是社会经济因子,其中人口、GDP最为突出;③到2030年,自然发展情景和城镇发展情景下碳储量分别减少了0.76×10^(6)、8.98×10^(6) t,生态保护情景下增加了3.72×10^(6) t。高碳密度的地类向低碳密度地类转移是导致碳储量减少的主要原因,因此,未来应形成平衡、协调、低碳的土地利用空间格局,规划城市增长边界,重点保障巫山山系、大巴山系、武陵山系等林草高碳储量区,推行尾库区复林复草,保障库区碳汇功能。

关键词：碳储量三峡库区 PLUS模型 InVEST模型土地利用变化

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

微米多孔硅/碳复合材料的结构设计及储锂性能研究

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微米多孔硅/碳复合材料的结构设计及储锂性能研究

作者：廖斯民江西理工大学

学位级别：硕士

典型抗生素暴露对微囊藻生理生化特征的影响研究

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典型抗生素暴露对微囊藻生理生化特征的影响研究

作者：廖延科南昌大学

学位级别：硕士

近年来,蓝藻水华频频暴发,影响藻类生长的调控因子有很多,抗生素的大量应用,使环境中残留的抗生素成为新型污染物。蓝藻因其具有和革兰氏阴性菌类似的原核细胞,对抗生素特别敏感,因此抗生素可能会成为影响藻类生长的新型调控因子。自然... 详细信息

近年来,蓝藻水华频频暴发,影响藻类生长的调控因子有很多,抗生素的大量应用,使环境中残留的抗生素成为新型污染物。蓝藻因其具有和革兰氏阴性菌类似的原核细胞,对抗生素特别敏感,因此抗生素可能会成为影响藻类生长的新型调控因子。自然水体中抗生素的含量在不断变化,环境浓度下处于ng/L-μg/L的范围,为更为准确探究不同浓度抗生素暴露下微囊藻的响应情况,拟模拟自然水体条件,选取水体检出频率最高的四种典型抗生素;50ng/L-100μg/L设置7个浓度梯度,试验周期选取14天和28天。本文在这7种浓度梯度下系统研究单一、混合抗生素(14、28天)暴露对铜绿微囊藻(产毒株)、惠氏微囊藻(无毒株)的宏观生长、微观细胞内部生理生化和微观细胞外部代谢物三个方面的影响。主要研究成果如下:(1)研究表明抗生素对藻的敏感性不同,抗生素的刺激具有选择性,铜绿微囊藻比惠氏微囊藻更加敏感,从7种浓度梯度下铜绿微囊藻的耐受浓度为50μg/L(红霉素),惠氏微囊藻的耐受浓度为100μg/L(红霉素),表明惠氏微囊藻(无毒株)的抵御外界不良因素能力大于铜绿微囊藻(产毒株);四种抗生素中,红霉素对藻的作用效果大于其他抗生素,它在混合抗生素中占据主导地位,红霉素对铜绿微囊藻和惠氏微囊藻的抑制效果大于混合抗生素。抗生素暴露对两种藻的作用具有滞后性,红霉素的作用时效提前于混合抗生素。(2)300ng/L红霉素抗生素作用铜绿微囊藻后产生的微弱作用,随着暴露时间的延长,藻类能通过自我调节恢复到正常状况。所有处理组只有10μg/L、50μg/L混合抗生素对铜绿微囊藻作用下的电导率大于空白对照组,其他处理组均低于空白对照组,表明这两种浓度下的混合抗生素具有一定联合作用,改变介质浓度,增大电导率,同时表明铜绿微囊藻的敏感度大于惠氏微囊藻;惠氏微囊藻电导率的结果如下:抗生素处理组都略小于空白对照组。抗生素的作用下,两种藻的Zeta电位都呈减小趋势且表现为浓度增大,Zeta电位绝对值逐渐减小,抗生素破坏了微囊藻的胶体稳定性,结构变得不稳定。(3)生物扫描电镜结果表明,铜绿微囊藻在50μg/L红霉素作用下细胞裂解变形,50μg/L混合抗生素作用下,细胞变形且分泌物增多,细胞通过胞外分泌物黏连在一起。惠氏微囊藻在100μg/L红霉素作用下,细胞裂解变形,100μg/L混合抗生素作用下,部分细胞裂解变形且分泌物增多,细胞通过胞外分泌物黏连在一起,说明高浓度抗生素的作用会破坏细胞的结构,产生大量胞外分泌物。三维荧光结果表明,有机化合物(DOM)来源于水生生物,即来自藻类自身的代谢,同时表明此时腐殖化程度低。3种荧光指数表明,抗生素处理后,两种微囊藻表现为腐殖化程度增高,芳香性增强。自生源指数(BIX)降低表明类蛋白组分占比减少,藻类活性和生物利用度降低。藻毒素的实验结果可得,50μg/L红霉素和50μg/L混合抗生素作用下藻毒素显著提升,抗生素的暴露会增大对藻细胞的产藻毒素代谢,藻毒素含量会增加,抗生素作用下藻毒素的增加表明会增大对水环境的污染风险。水体中普遍存在的是混合抗生素,本研究结果可得,低浓度混合抗生素(水体抗生素)会促进微囊藻生长,会增大水华暴发风险;中低浓度联合暴露时胞外分泌物和藻毒素会增多,此研究证实了共存抗生素污染物会妨碍蓝藻水华污染治理,因此要加大对红霉素的监管力度,尽量减少红霉素的排放。本文通过多角度分析,为抗生素暴露对蓝藻的影响提供了新的见解,为抗生素暴露下的微囊藻水华防控提供理论依据。

关键词：典型抗生素微囊藻低浓度暴露中低浓度暴露联合暴露

绕过算法黑箱:通过算法代言人建立算法信任的进路初探

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自然辩证法研究 2024年第9期40卷 20-26页

作者：廖新媛周程武汉大学马克思主义学院武汉430072 北京大学哲学系北京100871

人工智能的工程化离不开支撑其运作的复杂算法。但是复杂算法的内部结构就像不透明的黑箱,难以取信于人。为了应对这个问题,人们主要有两个提升算法透明度的方向:一个是寻求技术上的突破,从而彻底解决算法黑箱问题;另一个是通过人为解释... 详细信息

人工智能的工程化离不开支撑其运作的复杂算法。但是复杂算法的内部结构就像不透明的黑箱,难以取信于人。为了应对这个问题,人们主要有两个提升算法透明度的方向:一个是寻求技术上的突破,从而彻底解决算法黑箱问题;另一个是通过人为解释,让不透明的算法变得可以被信任。由于人们目前的技术水平暂时无法解决算法黑箱问题,比较有希望的方案是在算法的可解释性方面进行研究。鉴于此,人们可以依据延展心灵理论确定算法的代言人,让代言人利用自己对人类和算法的双重了解,灵活多样地解释算法的输出。这一方案能够在承认黑箱存在的同时,展示算法的可解释性,进而让人们有选择地建立对算法的信任。

关键词：人工智能算法黑箱深度学习延展心灵算法代言人

地方财政收入目标压力对绿色全要素生产率的影响研究

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地方财政收入目标压力对绿色全要素生产率的影响研究

作者：廖光杰西北大学

学位级别：硕士

改革开放以来,我国经济和社会发展取得了举世瞩目的成就,人均国民收入和人均可支配收入都显著提升,全体人民摆脱了贫困窘境并如期并实现了全面建成小康社会的伟大目标、走向了建设社会主义现代化共同富裕的道路。然而,随着经济快速发展... 详细信息

改革开放以来,我国经济和社会发展取得了举世瞩目的成就,人均国民收入和人均可支配收入都显著提升,全体人民摆脱了贫困窘境并如期并实现了全面建成小康社会的伟大目标、走向了建设社会主义现代化共同富裕的道路。然而,随着经济快速发展的同时,生态环境污染与破坏事件也频频发生,物质生产资料和能源资源遭到极大消耗,生产生活的绿色效率迫切需要提升。党的二十大报告提出,着力提高全要素生产率并加快发展方式的绿色化转型,推动经济发展实现质的有效提升和量的合理增长。换言之,提高绿色全要素生产率,成为推动我国经济增长与效益提升,走向共同富裕之路的必要手段。但是,在近年经济升级换挡的背景下,受新冠疫情、国际贸易保护主义和产业结构转型等国内外不确定性因素影响,各级政府完成财政收入增长目标压力日趋加大,同时也再次催生了一系列生态环境监管事故发生。因此,从财政收入目标设定的角度出发,评估财政收入目标压力对绿色全要素生产率的影响效应及作用机制,对于实现经济发展的量质齐升具有重要的理论意义和现实意义。本文基于马克思主义政府理论、经济增长质量理论、财政分权和政府目标管理理论,运用文献分析和实证计量相结合的方法,研究地方财政收入目标压力对绿色全要素生产率的影响。首先,通过构建压力型财政体制框架分析了地方财政收入目标压力对绿色全要素生产率的影响机制与内在逻辑。其次,将手工搜集整理的2007-2019年国、省和地市三级政府财政收入目标数据和Malmquist指数模型测算出的各地市绿色全要素生产率指数综合起来进行测度与比较分析。然后,构建面板固定效应模型系统识别了地方财政收入目标压力对绿色全要素生产率的影响效应与作用机制,并通过了内生性、异质性和拓展性分析等方面的评估。最后,从制度建设、财税行为与理念落实等角度,提出了地方财政收入目标设定与绿色全要素生产率提升相协同的政策建议与可行路径,为高质量发展背景下的财税预算管理体制和官员晋升考核标准改革,实现绿色高质量发展提供一定的理论依据和政策参考。研究发现:第一,尽管近年我国总体绿色发展水平有所提高,但地方财政收入目标压力仍显著抑制了绿色全要素生产率提升。第二,异质性分析表明,地方财政收入目标压力对绿色全要素生产率的抑制效应存在时间阶段、收支压力和预决算偏离状况等方面的差异。第三,机制分析表明,财政收入目标压力下的土地资源配置、税收征管活动、财政支出偏向以及政府环境规制意愿,是抑制绿色全要素生产率提升的重要路径。第四,拓展性分析表明,税收征管力度是财政收入目标约束影响绿色全要素生产率提升的非线性因素,合理设置政府财政收入目标能实现财政收入丰收与绿色发展的双赢。因此,基于上述结论,本文认为,应通过不断完善财政收入目标责任制度、强化财税预算管理体制改革、落实高质量发展理念,强化区域差异性财政收入目标布控等方式,助力实现绿色全要素生产率提升。

关键词：财政收入目标官员晋升地方政府行为绿色全要素生产率

基于病络-微血管的对应关系探究南蛇藤茎提取物抑制肝癌血管拟态的作用机制

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基于病络-微血管的对应关系探究南蛇藤茎提取物抑制肝癌血管拟态...

作者：廖蜀宁扬州大学

学位级别：硕士

用于SoC时钟芯片的环形压控振荡器设计与实现

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用于SoC时钟芯片的环形压控振荡器设计与实现

作者：廖国俊电子科技大学

学位级别：硕士