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数字经济正在成为世界经济发展的新引擎,数字化对经济社会发展产生深远影响,并广泛影响居民福祉。自党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视发展数字经济,并将其上升为国家战略。根据中共中央、国务院于2023年发布的《数字中国建设整体布局规划》指导,要夯实数字中国建设的基础,全面赋能经济社会发展,强化数字中国的重要能力,优化数字化发展的环境等。制造业乃国家立国之本、强国之基,是实体经济的核心。重塑制造业的价值链体系,加速制造业数字化转型进程,并为其创建一个新的增长模式,有助于推动我国实现经济的高质量和高水平的发展。然而,由于信息化基础差、数据分析与应用能力不足,导致目前整体数字化转型仍处于初级阶段。在此背景下,数字经济的蓬勃发展为我国制造业数字化转型带来了诸多数字红利。因此,本文立足于制造业企业,研究数字化转型如何影响制造业企业绩效以及二者之间的传导路径具有重要现实意义。数字化转型如何影响企业绩效,既是一个理论问题,又是一个现实问题。本研究通过综合定性分析和定量分析,并辅之以文献研究法对制造业企业数字化转型与企业绩效之间的联系展开研究。本研究选取价值链理论、权变理论和战略理论作为研究基础,从理论层面剖析数字化转型对制造业企业绩效的影响机制,并提出三个支持机制运行的假设。基于上述理论推演,本研究选取2013-2020年我国沪深A股制造业上市企业的数据,构建双向固定效应模型来研究制造业企业数字化转型对企业绩效之间的关联,通过利用双向固定效应模型、中介效应模型、基准回归分析和稳健性分析进行参数估计后得到研究结论。本文的研究结论如下:企业数字化转型对制造业企业绩效具有正向促进作用,且数字化转型通过提升企业创新水平、降低成本费用的途径来提升企业绩效。进一步的,本文从产权性质和地区层面进行了异质性分析:产权性质异质性上,制造业企业数字化转型与企业绩效之间的正相关关系在非国企之中更为显著;地区异质性上,数字化转型对企业绩效的促进作用在中部和东部地区的影响更明显;行业异质性上,数字化转型对企业绩效的促进作用在中端企业中更为显著。基于实证研究结果,分别从企业层面和政府层面提出推动企业高质量发展、数字化转型进程的相关建议。

关键词：数字化转型制造业企业绩效高质量发展

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乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展行为实验研究

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西安交通大学学报 2024年第1期58卷 119-125页

作者：张泽杨松刘秀芳赖天伟侯予西安交通大学能源与动力工程学院西安710049 西安交通大学深低温技术与装备教育部重点实验室西安710049

为探究表面张力对液滴冲击过冷水平壁面铺展动力学行为的影响,搭建了可视化实验系统,探究了乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展动力学行为,分析了水平壁面过冷度对低表面张力液滴冲击铺展动力学行为的影响。实验中,采用亲水硅水平壁面及较... 详细信息

为探究表面张力对液滴冲击过冷水平壁面铺展动力学行为的影响,搭建了可视化实验系统,探究了乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展动力学行为,分析了水平壁面过冷度对低表面张力液滴冲击铺展动力学行为的影响。实验中,采用亲水硅水平壁面及较小的冲击速度以观测乙醇液滴冲击过冷水平壁面的铺展动力学行为。此外,还比较了不同的最大铺展因子和最大铺展时间的典型模型对乙醇液滴冲击过冷水平壁面铺展动力学因子的适用性。结果表明:乙醇液滴冲击过冷亲水水平壁面的铺展动力学行为分为飞溅、铺展、稳定3个阶段;最大铺展时间随水平壁面过冷度的增大而减小;水平壁面过冷度对最大铺展因子的影响是非单调的,在水平壁面过冷度较低时,最大内部铺展因子减小起主要作用,在水平壁面过冷度较高时,由于瑞利-泰勒不稳定性的增强,无量纲手指状突起增大起主要作用,二者共同作用造成了非单调变化;现有模型对于最大铺展时间的预测效果较好,相对平均偏差为6.05%,而对最大铺展因子的预测效果较差。

关键词：液滴冲击过冷水平壁面表面张力铺展动力学行为

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基于优化DeepLab网络的初至波拾取方法研究

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地球物理学进展 2024年

作者：秦宁张泽宇张凯中国石化胜利油田分公司物探研究院中国石油大学(华东)地球科学与技术学院深层油气全国重点实验室(中国石油大学(华东)

初至波拾取是复杂工区近地表静校正处理的基础工作，常规拾取方法对于低信噪比数据拾取精度较差，而基于机器学习的智能拾取方法是目前研究的热点。针对常规语义分割模型在进行初至拾取时的精度问题，本文在DeepLab V3+的基础上，构建... 详细信息

初至波拾取是复杂工区近地表静校正处理的基础工作，常规拾取方法对于低信噪比数据拾取精度较差，而基于机器学习的智能拾取方法是目前研究的热点。针对常规语义分割模型在进行初至拾取时的精度问题，本文在DeepLab V3+的基础上，构建了一种泛化性和鲁棒性更好的SA-DeepLab网络模型，使用针对视觉任务的新激活函数Funnel ReLU(FReLU)来获取精度补偿和全局信息。多头注意力机制增强了相邻道之间的关联性，提高了网络对背景噪声的识别能力。同时引入迁移学习模块，训练好的SA-DeepLab模型在对少量新数据集的训练之后，即可得到更适合新工区的初至拾取模型，提高了模型的泛化能力。该优化方法训练过程仅需要常规网络大约70%的时间就实现了准确拾取初至时间，同时该方法对于低信噪比数据初至波的准确拾取也具有非常高的拾取精度。

关键词： DeepLab V3+ 初至拾取 Funnel ReLU 自注意力模块 SA-DeepLab

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