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H卫星通信系统目标识别项目财务评价研究

H卫星通信系统目标识别项目财务评价研究

作者：裴淏河北经贸大学

学位级别：硕士

在当今社会的通信发展过程中,卫星通信占据了越来越重要的位置,利用卫星通信的特点,能够更方便的在基础建设不完善的地区进行远距离通信,在卫星通信项目实施过程中,对卫星通信项目进行项目管理尤其是财务管理也越来越重要。本文将现代... 详细信息

在当今社会的通信发展过程中,卫星通信占据了越来越重要的位置,利用卫星通信的特点,能够更方便的在基础建设不完善的地区进行远距离通信,在卫星通信项目实施过程中,对卫星通信项目进行项目管理尤其是财务管理也越来越重要。本文将现代项目管理理论与方法应用于卫星通信领域项目管理,作为卫星通信项目一项新的财务管理方式,通过对卫星通信项目开发过程进行财务分析,可实现投入资金的最大效益。在分析研究财务经济评价与卫星通信基础理论的基础上,以H卫星通信系统目标识别项目为案例,开展卫星通信系统项目财务评价研究工作。本文以H卫星通信系统目标识别项目终端设备研发过程中的财务数据测算为基础,设计项目经济评价指标体系,对项目静态回收期、动态回收期、内部收益率和总投资收益率等指标进行具体分析,并进行了项目敏感性分析。同时根据相关国家政策和公司相关管理办法,对H卫星通信系统目标识别项目终端设备研发过程中的重点专项资金、公司产业发展资金以及自筹资金的使用管理进行成本分析,在总结项目经费使用管理主要措施和方法的基础上,提出了项目财务管理优化建议。项目财务评价工作对于卫星通信领域的项目可行性分析具有不可或缺的作用,为卫星通信项目可行性判定提供了更加科学依据,为后续卫星通信项目开发过程中的资金有效使用提供了新的分析方法。

关键词：卫星通信目标识别财务评价敏感性分析成本分析

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中国对流层臭氧的时空变化及影响因素研究

环境科学研究 2024年第9期37卷 1911-1919页

作者：侯鑫张霄羽张红郭淏淏荀楠楠王善婷山西大学环境与资源学院山西太原030006

近年来臭氧(O_(3))浓度的升高给人类健康和气候变化带来了许多负面影响,因此迫切需要认识对流层O_(3)柱浓度的时空演变特征及影响因子。本研究基于OMI-MLS数据,分析了2005-2020年我国对流层O_(3)柱浓度的时空分布特征及变化趋势,采用随... 详细信息

近年来臭氧(O_(3))浓度的升高给人类健康和气候变化带来了许多负面影响,因此迫切需要认识对流层O_(3)柱浓度的时空演变特征及影响因子。本研究基于OMI-MLS数据,分析了2005-2020年我国对流层O_(3)柱浓度的时空分布特征及变化趋势,采用随机森林模型量化了我国对流层O_(3)柱浓度影响因子的重要性。结果表明:①在月尺度上,我国OMI-MLS对流层O_(3)柱浓度与站点近地面O_(3)浓度显著相关,87.81%站点的近地面O_(3)浓度与OMI-MLS对流层O_(3)柱浓度的皮尔逊相关系数大于0.50(P春季>秋季>冬季,并且对流层O_(3)柱浓度的季节变化趋势存在差异,对流层O_(3)柱浓度在夏季增速(0.265 DU/a)最快,春季、秋季(均为0.217 DU/a)次之,冬季(0.213DU/a)最慢。④对流层O_(3)柱浓度年际和季节变化的影响因子在重要性排序上存在差异,总体上,气象因子对我国对流层O_(3)柱浓度的影响程度最大,排放因子的影响程度较小。研究显示,我国对流层O_(3)柱浓度的时空分布存在显著差异,形成该时空分布格局的影响因子不同。

关键词：对流层O_(3)柱浓度时空分布季节变化影响因子随机森林

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延安牌卷烟品牌价值提升研究

延安牌卷烟品牌价值提升研究

作者：肖瑞淏云南财经大学

学位级别：硕士

模板法合成介孔结构草酰胺聚合物载体负载Cu(Ⅰ)催化Ullmann偶联反应的研究

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模板法合成介孔结构草酰胺聚合物载体负载Cu(Ⅰ)催化Ullmann偶联...

作者：于嵩淏北京化工大学

学位级别：硕士

近年来,含有联芳胺结构的化合物在药物和材料中的应用非常常见,开发高效和经济的合成联芳胺方法成为工业生产中的迫切需要。使用低成本过渡金属铜、镍等催化偶联碳-氮（C-N）键比钯催化偶联合成更加高效和更具成本效益。传统的铜催化Ull... 详细信息

近年来,含有联芳胺结构的化合物在药物和材料中的应用非常常见,开发高效和经济的合成联芳胺方法成为工业生产中的迫切需要。使用低成本过渡金属铜、镍等催化偶联碳-氮（C-N）键比钯催化偶联合成更加高效和更具成本效益。传统的铜催化Ullmann偶联反应有力地促进了C-N偶联合成化学的巨大发展,但仍存在着反应条件苛刻、产率低、底物范围窄、毒性高等问题,限制了其在工业上的应用,但有较大的改良空间。目前,常见的铜催化Ullmann偶联大多为均相反应,存在产物分离困难、催化剂难重复利用导致的催化剂使用成本高、重金属离子污染环境等问题。为了解决上述难题,开发相应非均相催化体系成为了研究者关注的焦点。本论文开展多孔草酰胺聚合物载体合成,并与Cu（I）络合形成非均相催化剂,实现了温和条件下的各种芳基卤化物与芳基胺高效C-N Ullmann偶联反应。非均相使催化剂可以在反应中直接分离而重复使用。论文研究的具体内容如下:（1）采用胺基单体1,3,5-三（4-氨基苯基）苯（TAPB）、糠胺与草酰氯为原料,以纳米硅胶微球为硬模板（硬模板在后期处理时用氟化氢铵溶解去除）,得到介孔草酰胺聚合物载体Tp FO-PA,然后完成Cu（I）和草酰二胺基团的配位,制备得到了非均相负载型催化剂Cu（I）@Tp FO-PA。Cu（I）@Tp FO-PA催化芳基溴与芳基胺反应实验结果表明,在乙醇和乙二醇混合溶剂、反应温度在80-100°C、催化剂添加量(n Cu/n芳胺)×100%=5%时,Cu（I）@Tp FO-PA对偶联反应具有很好的催化性能（论文探索的16例反应,最高产率达95%）。该催化剂在反应中重复使用至少5次后仍然保持较高的活性,具有良好的应用效果。（2）分别采用2,4,6-三（4-氨基苯基）-1,3,5-三嗪（TAPT）、2,4,6-三（4-氨甲基苯基）-1,3,5-三嗪（TAMPT）与草酰氯反应,得到草酰胺聚合物载体TAO-PA和TAMO-PA;实现了Cu（I）的配位负载型非均相催化剂Cu（I）@TAO-PA和Cu（I）@TAMO-PA的合成和芳基溴与芳基胺的Ullmann偶联反应。实验结果表明,在乙醇和乙二醇混合溶剂、温度为120°C、催化剂添加量(n Cu/n芳胺)×100%=2.5%时,反应12 h后能够得到90%的产物产率,Cu（I）@TAMO-PA对该偶联反应具有很好的催化性能。该催化剂也可重复使用,具有良好的应用前景。

关键词： Ullmann偶联反应非均相催化剂介孔材料草酰胺聚合物载体模板法合成

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黑河流域水储量变化的时空特征及驱动力研究

黑河流域水储量变化的时空特征及驱动力研究

作者：张钦扬州大学

学位级别：硕士

数实融合驱动经济高质量发展：驱动机制与优化路径

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探索与争鸣 2024年

作者：夏杰长李銮淏中国社会科学院财经战略研究院南京大学商学院

“数实融合”是推动经济高质量发展的驱动引擎和关键举措。数实融合对经济高质量发展的驱动效应，是以满足高质量发展的价值评判核心和内在要求为前提条件，通过增强科学技术创新和制度环境优化的两大根本动力，系统推进经济发展的“结... 详细信息

“数实融合”是推动经济高质量发展的驱动引擎和关键举措。数实融合对经济高质量发展的驱动效应，是以满足高质量发展的价值评判核心和内在要求为前提条件，通过增强科学技术创新和制度环境优化的两大根本动力，系统推进经济发展的“结构优化”“效益共享”和“安全开放”。具体而言，数实融合有利于驱动技术设施与体制的创新变革和转化落地、供给侧与需求侧的扩容升级和高效匹配、发展效益与成果的提质增量和普惠共享，以及国家安全与高水平对外开放的统筹协调。当前，在数实融合对经济高质量发展的赋能过程中，我国面临着“数”“实”和“融合”三个层面的诸多矛盾和制约因素。数实融合驱动经济高质量发展可通过构筑高水平数字经济生态、筑牢实体经济的发展根基、夯实数实融合的内生动力、优化数实融合的外部环境等路径来实现。

关键词：数实融合高质量发展驱动机制现实挑战优化路径

针对航空领域文档的建模及关系抽取方法研究与应用

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针对航空领域文档的建模及关系抽取方法研究与应用

作者：侯淏镧电子科技大学

学位级别：硕士

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面向弥散磁共振的空间角度深度学习研究

面向弥散磁共振的空间角度深度学习研究

作者：姜淏天黑龙江大学

学位级别：硕士

弥散磁共振成像(DMRI)是无创的研究脑白质结构的技术,通过跟踪水分子扩散活动揭示大脑微观结构。这一技术能全面展现脑部细微结构,对于探索大脑连接性、早期疾病诊断及疾病监测极具价值。然而,d MRI数据伴有噪声并且其挑战在于如何高效... 详细信息

弥散磁共振成像(DMRI)是无创的研究脑白质结构的技术,通过跟踪水分子扩散活动揭示大脑微观结构。这一技术能全面展现脑部细微结构,对于探索大脑连接性、早期疾病诊断及疾病监测极具价值。然而,d MRI数据伴有噪声并且其挑战在于如何高效利用常常欠采样的临床DMRI数据,以及如何处理q空间(扩散空间)的高维数据同时考虑x空间(物理空间)信息。本研究旨在通过结合q空间角度和x空间信息,减少DMRI数据噪声和在数据欠采样情况下提升微观结构评估准确度。DMRI数据常因噪声而受损,影响其准确性。然而有监督的深度学习去噪方法需要配对清晰和噪声图像进行训练,这在实际中很难施行。针对这一难题,本研究提出了自监督去噪模型SAN2N(Spatial-Angular Noise2Noise),它能够仅使用噪声DMRI数据进行高效训练。SAN2N关键在于利用噪声数据本身,通过设计的空间采样器和角度子采样器构成数据对,依照Noise2Noise理念进行自监督训练,本研究的方法还引入了正则化损失函数并且评估了经过SAN2N去噪后的数据在纤维方向估计、纤维束追踪和微观结构估计上的效果。随着深度学习技术的进步,研究人员开始利用欠采样的DMRI数据预测脑微观结构,然而,大部分研究尚未充分探索x空间与q空间信息的结合。本研究中引入的混合图Transformer(Hybrid Graph Transformer,HGT)模型,通过联合处理x空间和q空间数据,更精准地描绘脑组织微观结构。HGT模型结合图卷积网络学习q空间的几何结构,以及通过残差密集Transformer学习x空间的长程关系。本文探索了利用Transformer进行微观组织结构预测。为充分挖掘DMRI数据的三维信息,本文进一步提出三维HGT(3D HGT),它在提升性能的同时增加了q空间的计算负担。针对这一挑战,本研究采用简化图神经网络结构缓解q空间学习的计算压力。同时,本研究开发的基于三维Transformer的x空间学习模块可以获取DMRI的三维信息。尽管3D HGT性能上高于HGT,但它的效率稍低,使得HGT更适用于快速训练和测试场景,而3D HGT更适于预测更准确的微观组织结构。

关键词：弥散核磁共振成像空间-角度域去噪微观组织估计

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高效跟踪头的注意力跟踪算法

计算机工程与应用 2024年

作者：杨晓强胡淏西安科技大学计算机科学与技术学院

为提升跟踪任务中网络跟踪精度及运行速度，提出了一种改进的注意力机制跟踪算法（MFATrack）。针对复杂背景对网络跟踪目标产生的干扰，使用深度可分离卷积、ECA与低通滤波器相结合的动态跟踪模块（MFAM）提升网络目标判别性特征的发... 详细信息

为提升跟踪任务中网络跟踪精度及运行速度，提出了一种改进的注意力机制跟踪算法（MFATrack）。针对复杂背景对网络跟踪目标产生的干扰，使用深度可分离卷积、ECA与低通滤波器相结合的动态跟踪模块（MFAM）提升网络目标判别性特征的发掘能力。并设计了基于MFAM跟踪头网络，减少深层网络信息损耗并提升其稳定性，提升网络的运行速度。损失函数中，将分类与回归损失相融合，分类损失融合了感知化交并比，回归中采用广义交并比损失，使得网络在训练中更加关注于被跟踪目标。实验结果表明，相比基础算法，在GOT-10k数据集上准确率上涨了4.1%，在数据集OTB中心误差值提升了1.9%，在UAV123的跟踪成功率上升了2.6%。

关键词：目标跟踪感知化交并比注意力机制低通滤波器