检索结果-南通市图书馆

设计家 2017年第3期 94-97页

作者：赵夏榕戴鼎睿鼎睿设计

戴鼎睿一直以稳健、诚恳的姿态,做着贴切的设计。在他看来,设计师最重要的是'KNOW HOW',知道为何,也知道如何去做。设计首要的动作,就是让使用者的日常行为与'设计'能够匹配、契合,其余的设计语言都是随之而来的部分。

关键词：设计总监

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透视学生厌学原因

思想政治课教学 2005年第10期 33-34页

作者：戴季鼎甘肃省平凉师范学校

教育是明天的理想和希望，有了教育就有了明天。因此每个孩子在受教育成长中都渴望探求找到解开世界奥秘的钥匙。但面对具体教育现状，我们总还是看到一些学生学习兴趣不浓．缺乏获取知识的动机，对学习表现出厌恶情绪和排斥心理。有不... 详细信息

教育是明天的理想和希望，有了教育就有了明天。因此每个孩子在受教育成长中都渴望探求找到解开世界奥秘的钥匙。但面对具体教育现状，我们总还是看到一些学生学习兴趣不浓．缺乏获取知识的动机，对学习表现出厌恶情绪和排斥心理。有不少学生的理想方舟在厌学怪礁中迷失了方向，迷茫地随波逐流，甚至逃学、辍学，离家出走．还有走上绝路的。

关键词：厌学情绪学习兴趣学校教育应试教育家庭教育学生原因

苏南地区乡镇财政运行管理研究 ——以常州市L镇为例

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苏南地区乡镇财政运行管理研究 ——以...

作者：戴言鼎南昌大学

学位级别：硕士

乡镇财政是我国现行财政体制中最基层的一级,不仅承担上级财政的各项职能,而且还要履行乡镇政府赋予的工作职责。但是,现行的财政体制下,越深入基层,财政的管理水平相对越薄弱,财政的收支矛盾越突出,财政的运行风险越明显。本文首先对... 详细信息

乡镇财政是我国现行财政体制中最基层的一级,不仅承担上级财政的各项职能,而且还要履行乡镇政府赋予的工作职责。但是,现行的财政体制下,越深入基层,财政的管理水平相对越薄弱,财政的收支矛盾越突出,财政的运行风险越明显。本文首先对本课题的研究背景、研究价值和意义、国内外研究现状、研究思路等内容进行简要概述。其次以常州市L镇为例,通过查找相关数据进行分析研究。归纳出L镇目前在财政运行中存在的普遍问题,主要表现为以下几个方面:从收入角度上看,目前该镇本级可用财政收入不足且收入的增长幅度较慢。从支出角度上看,该镇存在财政责大权小,收支矛盾突出的情况,在实际运行过程中,承担着超出自己财力承受范围外的支出,收不抵支成为常态。从预算管理角度上看,该镇预算管理存在缺位的情况,财政的监管较乏力,财政预算难以严格贯彻落实下去,不必要的预算调整还时有发生。从债务角度上看,该镇债务的规模较大、增速较快、抗风险能力较弱,乡镇债务问题不能成为被忽略的一环,必须得到乡镇政府的高度重视。最后,针对该镇运行过程中的问题,提出了优化苏南地区乡镇财政管理方面的建议。从收入角度上看,乡镇必须加强财源建设,在保持现有税源稳定的前提下,努力开发扶持新的税源,并且在税收收入外,加强对非税收入的征管工作,通过增收的渠道来壮大乡镇的经济实力。从资产资源角度上看,乡镇必须充分利用好现有的资源,过去闲置的存量资产必须及时进行梳理,尽早盘活;长期挂账的往来款,以前年度的结余资金也必须尽早分类统计,统筹安排,不能走过去粗放型的老路。从支出角度上看,必须对乡镇现有支出情况进行进一步梳理,分清轻重缓急,严格压缩一切非必要的开支,调整现有支出结构,压缩支出规模。加强对乡镇财政预（决）算的监管,每年度的财政预算必须充分贯彻落实下去。从债务控制的角度上看,乡镇必须加强债务管控,区级政府建立化债工作的考核制度,偿债准备金制度以及债务风险预警制度,以此来使乡镇债务控制在一个合理的范围。从财政体制机制改革上看,不同主体的改革重点也不尽相同。中央现行的财政体制需要进一步向地方倾斜,不仅体现在地方税种的健全上,更体现在转移支付的比例上。区级政府必须加大对乡镇的指导与监督,在区镇的事权上也必须得到更明晰的界定。乡镇政府必须创新考核机制,创新融资平台公司的运转模式,以此来增强自身的造血能力。

关键词：乡镇财政财政管理运行风险

化学共沉淀法合成NiCuZn铁氧体及低温烧结工艺研究

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化学共沉淀法合成NiCuZn铁氧体及低温烧结工艺研究

作者：戴鼎汉中北大学

学位级别：硕士

软磁NiCuZn铁氧体材料是应用非常广泛的一种功能材料。它在广播、电视、电子仪表、计算机等领域中得到越来越广泛的应用而且,器件及整机可以小型化、轻量化。所以研究NiCuZn铁氧体材料是软磁铁氧体研究的一个重要方向。本文以硫酸镍、... 详细信息

软磁NiCuZn铁氧体材料是应用非常广泛的一种功能材料。它在广播、电视、电子仪表、计算机等领域中得到越来越广泛的应用而且,器件及整机可以小型化、轻量化。所以研究NiCuZn铁氧体材料是软磁铁氧体研究的一个重要方向。本文以硫酸镍、硫酸铜、硫酸锌、硫酸亚铁和草酸铵为原料,应用化学共沉淀法制得分布均匀的前驱粉,经烘干、煅烧制成成分均匀性极佳的NiCuZn铁氧体粉末,再经成形和烧结等工艺,最后制得环形NiCuZn铁氧体材料。采用DSC、TEM、EDS、XRD、VSM和SEM观察铁氧体微观组织来评估了上述各因素对铁氧体性能的影响。通过详细的条件试验研究,确定前驱粉制备过程中的反应温度、反应时间、搅拌速度以及反应物配比等控制因素的最佳反应条件为:反应温度50℃、搅拌速度300r/min、反应时间2h、反应物配比(COO):Me=1.2。在以上最佳条件下,可制得分散性良好、粒径为20～30nm,收率97.1%的前驱粉产品。将制备得到的前驱粉进行煅烧实验,确定前驱粉煅烧过程中煅烧时间、煅烧温度最佳煅烧条件为:煅烧温度800℃、煅烧时间2h。在此条件进行可得到可得到饱和磁化强度为52emu/g、粒子粒径为50nm左右的铁氧体产品。进行了NiCuZn铁氧体烧结试验。对添加微量添加剂HBO、成型工艺和烧结条件进行了试验研究,得出了最佳烧结工艺条件。结果表明:压型压力为300MPa,保压时间4min;升温速度100℃/h,350℃～400℃保温2h可以有效地排除粘结剂PVA;烧结温度900℃、保温4h,随炉冷却;添加剂HBO的添加量为1%。在此工艺条件下烧结体密度为4.52g/cm,饱和磁化强度为65.55emu/g。

关键词： NiCuZn铁氧体共沉淀法添加剂烧结工艺磁性能

基于深度学习的建筑可再生能源管理与减碳方法研究

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基于深度学习的建筑可再生能源管理与减碳方法研究

作者：戴鼎榕广州大学

学位级别：硕士

碳中和正在成为全世界各个国家越来越紧迫的任务,全社会各领域都有急切的节能减排的需求。而建筑作为碳排放的重要组成部分,尤其需要减少自身的碳排放。在建筑全生命周期中,运行阶段是碳排放最多的阶段也是减排手段最为有限的阶段,但人... 详细信息

碳中和正在成为全世界各个国家越来越紧迫的任务,全社会各领域都有急切的节能减排的需求。而建筑作为碳排放的重要组成部分,尤其需要减少自身的碳排放。在建筑全生命周期中,运行阶段是碳排放最多的阶段也是减排手段最为有限的阶段,但人工智能技术和电动汽车技术的飞速发展为解决这类问题提高了新的思路。在建筑可再生能源系统下,电动汽车可以作为建筑光伏的消纳平台,通过对其灵活的调用可以有效降低建筑碳排放。然而,该设想中建筑未来负荷的准确预测和电动汽车充放电决策选择是当前尚未解决的核心问题,相关数据集缺乏,最终减排效果的确认等问题都还需更深入的研究与探索。基于上述问题,本研究在仔细分析建筑负荷数据的基础上,提出了一个改进的一维卷积循环神经网络,在缩减时序数据时间步的条件下依然充分的聚合了时序特征的空间特征,精确的预测了建筑未来负荷。所提模型在和其他四个模型的对比实验中获得最佳预测性能。为了解决电动汽车充放电决策数据集缺乏的问题,本研究还提出了一种新颖的数据标签选择方法,创新性的考虑了建筑能源需求,光伏能源供给和电动汽车电池损耗三个方面的因素构建了一个新的数据集。并使用了结合注意力机制的长短期记忆神经网络提高了电动汽车充放电决策的准确率,模型决策的综合准确率达到了82%,相较于其他模型提高约10%的精确度,为最佳模型表现。最后,本研究还构建了一个快捷易用的碳排放核算平台,简化了其他核算工具繁琐的操作。平台核算标准使用了权威国家标准和地方性标准结合的计算方法核算了本研究所提方法的减碳效果,仅需16天,相较于不使用该方法的建筑,该方法就可以减少一栋行政建筑23吨的二氧化碳排放量。实验结果表明,本研究成功将人工智能技术应用于建筑碳中和领域,并可以实际有效的较少建筑碳排放。在本研究的基础上,更贴近电动汽车车主的数据收集方式和更有效的模型架构都将进一步提高电动汽车在建筑减排中的重要作用,这也是该领域未来的潜在研究方向和挑战。

关键词：深度学习减碳可再生能源管理建筑负荷预测电动汽车

机器学习视角下基于驾驶行为矩阵的出险预测研究

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机器学习视角下基于驾驶行为矩阵的出险预测研究

作者：戴世鼎湖南大学

学位级别：硕士

汽车保险一直是中国财产保险的主要保险,车险保费规模在财产保险中排名第一。随着大数据,车联网等技术的兴起,以及中国商业车险费率市场化改革的不断推进,汽车保险费率差异化已成为汽车保险市场发展的必要趋势,有关驾驶行为保险的研究... 详细信息

汽车保险一直是中国财产保险的主要保险,车险保费规模在财产保险中排名第一。随着大数据,车联网等技术的兴起,以及中国商业车险费率市场化改革的不断推进,汽车保险费率差异化已成为汽车保险市场发展的必要趋势,有关驾驶行为保险的研究也逐渐受到关注。相对传统的车险费率因子,驾驶行为指标与最终的出险情况具有更显著的相关关系,能够使车险定价更加精确和公平。为研究驾驶行为与最终的出险情况的相关关系,本文构建了两种出险预测模型,分别为传统的机器学习模型(包括贝叶斯分类器、支持向量机、BP神经网络)和卷积神经网络模型。在传统机器学习出险预测模型中,先是从原始的时间戳记录下的驾驶行为数据提取行程特征、时间特征、速度特征、角度特征、通话状态特征等五大特征,共十八大指标,然后通过描述性统计分析发现“有出险记录的标的对应的驾驶行为相对较差”,接着将十八个驾驶行为指标用于传统机器学习模型进行出险情况预测。实证结果显示贝叶斯分类器预测准确率为57.1%,支持向量机预测准确率为71.4%,BP神经网络预测准确率为81.0%。在卷积神经网络出险预测模型中,将驾驶行为数据按照时间顺序构建速度、加速度、角度、通话状态的四维驾驶行为矩阵。通过对比出险标的与没出险标的的驾驶行为矩阵也发现“有出险记录的标的对应的驾驶行为相对较差”,接着将四维驾驶行为矩阵用于卷积神经网络模型进行出险情况预测分析,实证结果显示卷积神经网络的预测准确率达到92.0%,明显优于三大传统机器学习预测模型。最后基于卷积神经网络的实证结果提出了关于新增驾驶行为因子的车险费率厘定方案,并向保险公司,车联网公司,政府提出相应的建议。

关键词：出险预测驾驶行为机器学习卷积神经网络