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多逻辑比特表面码结构设计及其逻辑CNOT门实现

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物理学报 2024年第4期73卷 47-59页

作者：权东晓吕晓杰张雯菲西安电子科技大学通信工程学院西安710071 西安电子科技大学量子信息协同创新中心西安710071

量子计算因具有并行处理能力,相比于经典计算有着指数级的加速,但量子系统具有脆弱性,极易受到噪声的影响,量子纠错码是克服量子噪声的有效手段.量子表面码是一种拓扑稳定子码,由于其结构上的最近邻居特点和较高的容错阈值,表面码在大... 详细信息

量子计算因具有并行处理能力,相比于经典计算有着指数级的加速,但量子系统具有脆弱性,极易受到噪声的影响,量子纠错码是克服量子噪声的有效手段.量子表面码是一种拓扑稳定子码,由于其结构上的最近邻居特点和较高的容错阈值,表面码在大规模容错量子计算方面具有巨大的潜力.目前已有的基于边界的表面码均为编码一个逻辑比特的表面码,本文主要研究基于边界如何实现多逻辑量子比特的编码,包括设计表面码的结构,根据结构找出对应的稳定子和逻辑操作,进一步根据稳定子设计出基于稳定子实现的编码线路;在研究基于测量和纠正的单量子比特间CNOT实现原理和基于融合操作和分割操作的单逻辑量子比特表面码间CNOT门实现原理的基础上,优化了基于融合操作和分割操作的单逻辑量子比特表面码间CNOT门实现方案,将其扩展到所设计的多逻辑量子比特表面码上实现了多逻辑量子比特表面码之间的CNOT操作,并通过仿真验证量子线路的正确性.本文设计的多逻辑比特表面码克服了单比特表面码不能密铺于量子芯片的缺点且提高了某些逻辑操作的长度,提高了容错能力.基于联合测量的思想降低了对辅助比特的要求且减小了实现过程中对量子资源的需求.

关键词：量子表面码多逻辑比特编码逻辑CNOT门融合操作分割操作

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蔬菜生产水资源消耗特征及节约潜力分析

生态学报 2024年

作者：王慧王颖张雯山东师范大学环境与生态研究院

水资源短缺已经成为农业生产的刚性约束。基于水足迹范式，以代表性露地和设施蔬菜为研究对象，在省际尺度上量化和分析了蔬菜作物生产的耗水强度及产生的水资源压力，运用全局和局部Moran's I指数探讨了蔬菜耗水强度的空间自相关格局... 详细信息

水资源短缺已经成为农业生产的刚性约束。基于水足迹范式，以代表性露地和设施蔬菜为研究对象，在省际尺度上量化和分析了蔬菜作物生产的耗水强度及产生的水资源压力，运用全局和局部Moran's I指数探讨了蔬菜耗水强度的空间自相关格局，并在分析蔬菜耗水强度可能影响因素的基础上，通过情景分析揭示了蔬菜生产的节水路径和潜力。结果表明：（1）蔬菜生产耗水强度明显受生产方式和地理位置的影响。露地蔬菜生产的平均耗水强度为72.60 m3/t，是设施蔬菜的2.24倍。此外，设施蔬菜耗水强度存在显著的区域差异，长江中下游和华南地区显著高于东北地区。（2）蔬菜生产水资源压力较大的省份多集中于华北地区，且设施蔬菜耗水强度呈现显著的全局空间聚集。（3）文盲率、灌溉率与露地蔬菜耗水强度呈现显著正相关关系，农业机械总动力与其呈现显著负相关关系；人均蔬菜消费、蔬菜生产者价格指数、农机补贴、产业聚集水平、单产水平及节水灌溉面积均与设施蔬菜耗水强度呈现显著负相关关系。（4）提高灌溉水有效利用系数、改善单产水平、发展设施蔬菜并改善空间上呈现高-高聚集区域的蔬菜耗水强度可减少21.69%的水消耗。研究可为蔬菜生产耗水相关研究提供数据基础，对农业水资源可持续利用与管理具有重要意义。

关键词：露地蔬菜设施蔬菜耗水强度空间聚集节水潜力

北宋《國史·列傳》的文本生成——以《新安文獻志》收錄舒雅等人物傳記爲中心

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中华文史论丛 2024年第1期 251-284,413,414页

作者：張雯華東師範大學中文系古籍研究所

宋代官修國史系列文獻原典至今幾乎全部亡佚,僅存有《宋太宗實錄》殘卷及殘篇斷章見諸存世文獻引錄。而明代《新安文獻志》中收錄有史源馬《國史·列傳》的傳記,通過與存世《日曆》以及《實錄》的文本比對,可見《實錄.附傳》到《宋史.... 详细信息

宋代官修國史系列文獻原典至今幾乎全部亡佚,僅存有《宋太宗實錄》殘卷及殘篇斷章見諸存世文獻引錄。而明代《新安文獻志》中收錄有史源馬《國史·列傳》的傳記,通過與存世《日曆》以及《實錄》的文本比對,可見《實錄.附傳》到《宋史.列傳》過程的大量文本變動,在修撰《國史·列傳》時就已產生,並非《宋史》修撰過程中的改寫與刪減。可以一定程度勾勒出宋代《國史·列傳》文本生成過程中的一些動態面貌,馬研究宋代官修《國史·列傳》的文本生成提供了新的文獻材料。

关键词：《國史·列傳》《新安文獻志》日曆實錄《宋史》

布莱希特教育剧的美学形式探究——以《措施》为例

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文艺理论与批评 2024年第3期 21-36页

作者：张雯静中央戏剧学院戏剧教育系

教育剧是布莱希特最为激进先锋的创作实验,相关的戏剧作品与布莱希特本人的政治转向以及新技术探索都有极大的关联,有丰富的理论探讨价值。目前,国内关于布莱希特史诗剧的研究如浩瀚星海,但关于其早期的一系列教育剧却鲜有学者涉及。《... 详细信息

教育剧是布莱希特最为激进先锋的创作实验,相关的戏剧作品与布莱希特本人的政治转向以及新技术探索都有极大的关联,有丰富的理论探讨价值。目前,国内关于布莱希特史诗剧的研究如浩瀚星海,但关于其早期的一系列教育剧却鲜有学者涉及。《措施》是布莱希特教育剧的突出代表,该剧可从舞台、音乐、歌词、言语、可引用的姿态、可组装的剧本几个美学形式层面进行分析,由此可重识“教育剧”的理论内涵,呈现布莱希特戏剧艺术的先锋实验形式与其马克思主义政治实践的内在关联。

关键词：教育剧《措施》美学形式马克思主义

生成式人工智能预训练中权利限制制度的选择与建构

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科技与出版 2024年第7期 5-15页

作者：孙山张雯雯西南政法大学民商法学院重庆401120

生成式人工智能在预训练过程中对作品的海量使用,隐藏着巨大的侵权风险,需要通过权利限制制度加以化解。表面上看,预训练的合法性危机是人工智能运营主体进行预训练时体现公共利益,但现行规则未能涵盖、豁免其对作品的使用行为。究其实... 详细信息

生成式人工智能在预训练过程中对作品的海量使用,隐藏着巨大的侵权风险,需要通过权利限制制度加以化解。表面上看,预训练的合法性危机是人工智能运营主体进行预训练时体现公共利益,但现行规则未能涵盖、豁免其对作品的使用行为。究其实质,是人工智能运营主体大规模使用作品的过程中,由于许可使用的协商成本过高而引发的市场失灵。同为“卡—梅框架”下的责任规则,合理使用制度的法律价值取向是公平优先,而法定许可制度的法律价值取向是效率优先。公平优先的合理使用制度仅能涵盖极苛刻条件下的预训练,法定许可制度的效率优先取向决定了该制度可以用于应对市场失灵问题,预训练合法性危机的实质决定了预训练合法性问题的解决必须以法定许可使用制度的建构作为主要出路,辅之以特殊情形下的合理使用制度。

关键词：生成式人工智能预训练权利限制合理使用法定许可责任规则

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贺兰山岩画题材油画创作探究

贺兰山岩画题材油画创作探究

作者：张雯北方民族大学

学位级别：硕士

在绘画艺术的历史长河中油画占据了举足轻重的地位,油画的形式语言如构图、色彩、形式和风格等,都是艺术家用以表达对世界认识与内心情感的重要手段。贺兰山岩画作为一种原始先民对生活的认识和表达,是理解当时社会文化现象的一把独特钥... 详细信息

在绘画艺术的历史长河中油画占据了举足轻重的地位,油画的形式语言如构图、色彩、形式和风格等,都是艺术家用以表达对世界认识与内心情感的重要手段。贺兰山岩画作为一种原始先民对生活的认识和表达,是理解当时社会文化现象的一把独特钥匙,为了解那个时代的生活状态和艺术造诣提供了重要的媒介。随着艺术研究的发展,关于岩画艺术与油画技法结合的创作内容逐渐增多,使得它们展现出更多的艺术之美。本文旨在探讨贺兰山岩画题材在油画创作中的艺术表现与价值。首先,本文从贺兰山岩画的内容、制作方法、造型的象征性和形式规律分析了贺兰山岩画的艺术特征。通过实地考察和文献资料梳理,深入了解贺兰山岩画的艺术风格和文化内涵,进而探讨如何将岩画元素融入油画创作的艺术表现。其次,在参考借鉴国内外优秀案例分析油画作品中的视觉空间构图、线条和色彩等形式语言,探讨岩画元素在油画创作中的具体运用方法和艺术效果,为油画创作提供新的思路和灵感。最后将贺兰山岩画元素引申到《源》系列油画创作的实践中,通过对作品形式感和材质感的探索,分析贺兰山岩画题材在油画创作中的实践应用,以及油画创作所呈现出的视觉效果与情感表达。

关键词：贺兰山岩画油画创作艺术特征材质感

安徽省农业保险发展水平区域差异测度及影响因素分析

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安徽省农业保险发展水平区域差异测度及影响因素分析

作者：张雯河北经贸大学

学位级别：硕士

我国是一个农业大国,农业发展是国家经济之本,然而农业在发展过程中会遇到各种风险,农业保险的出现便可以有效地分散风险,提高农业生产的稳定性。安徽省是中国的重要农业大省之一,其农业保险的发展更是重中之重。2023年,安徽省制定出台... 详细信息

我国是一个农业大国,农业发展是国家经济之本,然而农业在发展过程中会遇到各种风险,农业保险的出现便可以有效地分散风险,提高农业生产的稳定性。安徽省是中国的重要农业大省之一,其农业保险的发展更是重中之重。2023年,安徽省制定出台的《安徽省农业保险保费补贴实施细则》整体规范和优化了全省农业保险保费补贴政策,顺应农业保险高质量发展及其内外部环境新格局、新变化,进一步加强了对农业保险保费补贴的监管,健全了支持保护制度,促进了乡村振兴,为全省农业保险高质量发展提供了制度保障。本文从农业保险市场规模、渗透率和效率水平三个维度出发,选择农业保险的业务供给主体数量、保费收入、赔付支出、保险密度、保险深度、市场占有率、保费收入增长率、赔付支出增长率及赔付水平九个指标,利用熵权法测算了安徽省16个市的农业保险发展水平,将根据指标计算得到的农业保险发展水平综合得分作为划分依据,采用聚类分析方法把安徽省十六个地级市农业保险发展水平分为第一区域、第二区域、第三区域和第四区域。分析认为:第一区域发展较好,而二、三、四区域发展水平类似,发展水平较低,并且安徽省农业保险整体发展水平差异在逐渐减小,区域间差异和区域内差异都在逐渐减小,但是区域内差异减小量较大。通过构建实证模型,对影响安徽省农业保险发展水平的因素进行分析,其中农村居民人均可支配收入、农业保险赔付支出、人均农林水财务支出、农业保险市场占比和人均主要粮食作物播种面积五个指标在结果中均显著,并且均起正向作用。最后根据上述实证分析提出五条针对性的政策建议和措施,分别是:区域层面充分发挥地区优势,促进农险均衡发展;鼓励农户积极种植,扩大农业保险需求;提高农村居民收入,增强居民农险购买意识;扩大农业保险市场,完善农业保险履行情况;政府加大扶持力度,实现农业保险高质量发展。

关键词：区域差异农业保险农业保险发展水平安徽省

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TP保险公司财务管理优化研究

TP保险公司财务管理优化研究

作者：张雯山东师范大学

学位级别：硕士

在传统的财务管理模式下,财务部门由于受到信息技术滞后和数据分析能力薄弱的制约,导致其被动地了解公司运营状况,并且在一定程度上削弱了所提供财务数据的价值。在新的数字经济背景下,公司治理进入业财融合时代,财务管理也亟待优化。... 详细信息

在传统的财务管理模式下,财务部门由于受到信息技术滞后和数据分析能力薄弱的制约,导致其被动地了解公司运营状况,并且在一定程度上削弱了所提供财务数据的价值。在新的数字经济背景下,公司治理进入业财融合时代,财务管理也亟待优化。企业要想有效实施业财融合的财务管理模式,就需要对存在的问题进行透彻的分析,以制定有效的优化策略,提高自身的财务管理和经营效率。同时业财融合是财务管理改革的重要方向之一,其不仅可以优化财务管理流程,还可以为管理者提供更好的决策支持和风险管理服务,进而增强企业的竞争力并实现可持续发展。在业财融合背景下,探索财务管理的优化路径,对于推动企业财务管理现代化和促进企业可持续发展具有重要意义。本文以TP保险公司为例,了解公司财务管理的现状,梳理出TP保险公司财务管理在成本管理、全面预算管理、资金管理、资产负债管理、财务风险管理、业财融合方面的现状。结合相关文献,采用问卷调查法,了解TP保险公司财务管理中存在的问题。利用SPSS软件,通过因子分析、卡方检验分析及多因素Logistic回归分析的方法,归纳出TP保险公司的财务管理存在成本管理体系不完善、内部控制体系不完善、复合型人才不足等问题,并分析了问题的原因。针对现有问题,提出强化公司成本管理效果、完善全面预算管理体系、优化资金管理工作、健全资产负债风险管理制度、加强财务风险管理、业财融合对财务管理的重要性等方面的优化策略;最后从加强组织建设、建立业财一体化系统、培养业财融合复合型人才的方面,提出TP保险公司财务管理优化保障措施。本文不仅能为TP保险公司财务管理提供优化策略,还能为同类企业财务管理创新提供参考。

关键词：业财融合财务管理优化保险公司一体化系统

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基于GAN-DCNN的树叶识别

林业科学 2024年第4期60卷 40-51页

作者：徐竞怡张志闫飞张雯悦北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京100083 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京101408 商汤科技研究院北京100039

【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手... 详细信息

【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手段和理论支撑。【方法】采集6种树种的树叶图像建立数据集,引入light-weight GAN对图像进行增殖和风格转换,扩充人工拍摄的树叶数据集,通过在该数据集与原数据集上分别应用AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种深度卷积神经网络进行训练,分析生成对抗网络的图像增殖技术在树叶识别中的作用。综合模型准确率和训练时间等性能指标选择最优模型,同时对模型的学习率进行调整。使用测试样本对参数优化后的模型进行验证,分析该方法在实践中的可行性和意义。【结果】基于生成对抗网络生成的样本具有高清晰度,高保真性,能够有效地辅助神经网络模型的训练工作,同时也丰富了样本类别,使之获得包含更多不同季节、形状、健康状况的树叶图像。与原始数据集相比,AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种网络在新数据集的训练上均表现出训练误差更小、验证精度更高的特点,其中学习率为0.01的ShuffleNetV2模型对该数据集的训练效果最好,训练时最高验证精度为99.7%。使用未参与训练的测试样本对该模型进行验证,模型对各树叶的识别效果较好,模型的总体识别准确率高达99.8%。与未使用GAN技术的普通深度卷积神经网络相比,本文提出的模型对树叶识别准确率明显提升。【结论】生成对抗网络可以有效地扩充图像数量,对图像进行风格转换,与深度卷积神经网络相结合,可以显著提高树叶识别准确率,适合应用于林业树叶识别领域。

关键词：树叶识别生成对抗网络深度卷积神经网络