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农村居民基本医疗保险收入再分配和减贫效应研究

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当代经济研究 2024年第3期343卷 105-115页

作者：陶纪坤张胜杰南京财经大学公共管理学院南京210023

考察农村居民基本医疗保险的再分配和减贫效应,对促进医疗保障体系高质量发展以及推进共同富裕有着重要的现实意义,研究发现:农村居民基本医疗保险在筹资环节上缺乏亲贫性,增加了相对贫困率,具有逆向收入再分配效应;在医疗报销环节具有... 详细信息

考察农村居民基本医疗保险的再分配和减贫效应,对促进医疗保障体系高质量发展以及推进共同富裕有着重要的现实意义,研究发现:农村居民基本医疗保险在筹资环节上缺乏亲贫性,增加了相对贫困率,具有逆向收入再分配效应;在医疗报销环节具有亲贫性,降低了贫困率,具有正向收入再分配效应;农村居民基本医疗保险对中等收入群体、老年群体以及中西部地区群体的收入再分配效应更为明显;医疗报销环节抵消了部分医疗费用开支,较高的医疗开销以及较低的医疗报销比例是导致农村居民收入向下流动的重要原因。研究结论为转变筹资机制、完善医疗保险报销支付机制以及提高三重保障制度的协调性等方面提供了新的证据与启示。

关键词：农村居民基本医疗保险收入再分配相对贫困

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超高重型大跨度室内滑雪场钢屋盖建造技术

建筑钢结构进展 2024年

作者：张胜杰贾宝荣陈颖上海市机械施工集团有限公司

网架作为一种空间杆系结构，因其整体性稳定性好，空间刚度大，抗震性能好的优点被广泛应用在大跨度结构中。常规的网架安装方法主要有整体提升法、高空滑移法、分条吊装法及高空散装法等。但超高重型焊接球网架，不同于一般螺栓球网架... 详细信息

网架作为一种空间杆系结构，因其整体性稳定性好，空间刚度大，抗震性能好的优点被广泛应用在大跨度结构中。常规的网架安装方法主要有整体提升法、高空滑移法、分条吊装法及高空散装法等。但超高重型焊接球网架，不同于一般螺栓球网架，跨度及承受荷载更大，对应的施工安装难度及安全风险更高，仅采用单种常规安装方法，很难高效、顺利地实现结构成型。以上海临港冰雪之星项目室内滑雪场钢屋盖为背景，着重介绍其“原位原姿态拼装后分块整体提升”的安装技术路线，及对应施工过程分析及措施设计，并通过对胎架拼装、提升控制及卸载等关键工序的研究，今后类似大跨度钢结构屋盖安装的施工方案提供参考。

关键词：重型焊接球网架分块整体提升多类型卸载工艺

预应力控制水平及混合配筋影响下PRC管桩抗弯承载性能试验研究

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西南交通大学学报 2024年

作者：唐昌意徐妍崔凯陈峰侯伟生张胜杰西南交通大学土木工程学院珠海市规划设计研究院中国建筑一局(集团)有限公司建华建材(中国)有限公司汤始建华建材(上海)有限公司

混合配筋预应力混凝土管桩（PRC管桩）受预应力控制水平、混合配筋等因素影响，实际抗弯承载力与理论设计值存在偏差，致使其服役过程中存在桩身破坏或性能退化等潜在风险。为研究PRC管桩实际抗弯承载性能表现，开展不同预应力水平、混... 详细信息

混合配筋预应力混凝土管桩（PRC管桩）受预应力控制水平、混合配筋等因素影响，实际抗弯承载力与理论设计值存在偏差，致使其服役过程中存在桩身破坏或性能退化等潜在风险。为研究PRC管桩实际抗弯承载性能表现，开展不同预应力水平、混合配筋情况下PRC管桩抗弯载荷试验研究。荷载试验采用单调连续加载方式，记录不同PRC管桩桩身弯矩-挠度曲线，确定其抗弯载荷变化规律，最终对试验所得数据与现行标准中相关弯矩承载力理论计算值进行对比验证。研究结果表明：混合配筋方式提高了桩身承载力及延性，初始预应力张拉控制比例越高，试件的弹性变形段越长、开裂弯矩越大、裂缝出现延后，初始预应力为0.5倍张拉力时试件的延性最好，弯曲变形延性大于10，最大挠度超过54mm，裂缝宽度1.05-1.5mm；PC钢棒和螺纹钢同时张拉的构件变形相对趋缓，延性和韧性更好；非预应力钢棒参与预应力贡献时，极限弯矩提高约2.5%，弹性阶段结束时的开裂挠度更大；不同预应力PRC桩开裂弯矩实测值为设计理论值的1.25-1.50倍，极限弯矩实测值为理论值的0.96-1.07倍。

关键词：预应力条件张拉控制比例弯矩-挠度曲线荷载-变形曲线非预应力钢筋

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基于带毒分类器的自监督后门攻击防御方法

计算机科学 2024年

作者：王一飞张胜杰薛迪展钱胜胜郑州大学河南先进技术研究院中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室

近年来，自监督学习网络（Self-Supervised Learning，SSL）在深度学习领域迅速崛起，成为该领域发展的主要动力。特别是预训练图像模型和大规模语言模型（Large Language Model，LLM）的出现引起了全球范围内的广泛关注。但是最近的研... 详细信息

近年来，自监督学习网络（Self-Supervised Learning，SSL）在深度学习领域迅速崛起，成为该领域发展的主要动力。特别是预训练图像模型和大规模语言模型（Large Language Model，LLM）的出现引起了全球范围内的广泛关注。但是最近的研究发现，自监督学习网络容易受到后门攻击的影响。攻击者可以通过在训练数据集中加入少量带有恶意后门的样本，来操控预训练模型在下游任务中的表现。为了防御这种SSL后门攻击，我们提出了一种基于带毒分类器的自监督后门攻击防御方法，称为（Defending by Poisoned Classifier，DPC）。通过获取在被污染数据集上训练的威胁模型，我们的方法可以准确地检测出有毒样本。实验结果显示，假设屏蔽后门触发器可以有效地改变下游聚类模型的激活状态，我们的DPC防御方法在实验中达到了91.5%的后门触发器检测召回率以及27.4%的精准率，超过了原来的SOTA方法。这表明我们的方法在检测潜在威胁方面具有出色的性能，为自监督学习网络的安全性提供了有效的保障。

关键词：自监督网络人工智能防御后门攻击图像分类