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制度创新促进利用外资“稳中提质”了吗

国际贸易问题 2024年第1期 16-31页

作者：戴翔马皓巍南京审计大学联合研究院

制度创新对利用外资具有“稳中提质”的作用是当前中国制度型开放的重要命题。在量化分析自贸试验区制度创新的基础上,本文基于自贸试验区片区所在城市的面板数据进行实证研究。结果发现:自贸试验区制度创新通过降低市场准入壁垒和制度... 详细信息

制度创新对利用外资具有“稳中提质”的作用是当前中国制度型开放的重要命题。在量化分析自贸试验区制度创新的基础上,本文基于自贸试验区片区所在城市的面板数据进行实证研究。结果发现:自贸试验区制度创新通过降低市场准入壁垒和制度性交易成本的直接作用机制,以及推动产业集聚、高端要素集聚和扩大本土市场需求规模的间接作用机制,促进地区利用外资“稳中提质”。基于空间计量的进一步研究发现,自贸试验区制度创新对相邻城市利用外资尚未产生“辐射”作用,反而具有“虹吸”作用。此外,从制度创新具体维度来看,以政府职能转变和法治化环境优化为表现的制度创新作用较为明显,而贸易投资自由化的效果还未体现出来。这一结果可能意味着,当前自贸试验区形成的“可复制、可推广”制度创新成果“落地”效果欠佳,在区域联动和产业协作等方面还未形成有效分工。未来,自贸试验区制度创新在继续进行差异探索的同时,亟待在上述几个方面取得新进展、新突破,从而进一步发挥其对利用外资“稳中提质”的积极作用。

关键词：制度创新利用外资 “稳中提质”

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制度型开放促进出口“提质增效”了吗?

国际贸易 2024年第1期 66-76页

作者：戴翔马皓巍南京审计大学联合研究院

为加快贸易强国建设,稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放,作为中国开放的重大战略调整和转型被写入党的二十大报告之中。出口是建设贸易强国的重要组成部分,制度型开放对于出口提质增效而言,不仅会通过激励企业创新和降低制度... 详细信息

为加快贸易强国建设,稳步扩大规则、规制、管理、标准等制度型开放,作为中国开放的重大战略调整和转型被写入党的二十大报告之中。出口是建设贸易强国的重要组成部分,制度型开放对于出口提质增效而言,不仅会通过激励企业创新和降低制度性交易成本两个直接作用机制而产生显著的促进作用,而且还会通过产业集聚的调节效应这一间接作用机制而产生促进作用。在创新性地提出并测度地区层面的制度型开放指数基础上,文章利用2013—2021年企业微观层面数据进行的实证研究,以及一系列的稳健性检验,证实了上述理论假说的正确性。此外,实证还分析发现,制度型开放对出口提质增效的促进作用,还会因企业是否地处沿海地区以及是否地处“一带一路”沿线地区,而具有显著的异质性影响。研究结论不仅从促进出口提质增效的实践需求层面为新阶段转向制度型开放提供了理论和经验支撑,而且对于如何进一步发挥制度型开放在建设贸易强国中的作用也有重要政策含义。

关键词：制度型开放贸易强国提质增效

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TH邮政储蓄业务营销策略研究

TH邮政储蓄业务营销策略研究

作者：初巍吉林大学

学位级别：硕士

新型数字基础设施如何影响中国制造业GVC参与?

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贵州财经大学学报 2024年第1期 31-40页

作者：戴翔马皓巍南京审计大学江苏南京211815 江苏省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心江苏南京210013

当前,新型基础设施能够产生各种积极的经济效应,虽然已被理论和实证研究广泛证实,但现有研究鲜有关注其对制造业全球价值链(GVC)参与的影响。在研究视角上,与现有文献关注于传统基础设施不同,本文着重从新型数字基础设施的作用视角,探... 详细信息

当前,新型基础设施能够产生各种积极的经济效应,虽然已被理论和实证研究广泛证实,但现有研究鲜有关注其对制造业全球价值链(GVC)参与的影响。在研究视角上,与现有文献关注于传统基础设施不同,本文着重从新型数字基础设施的作用视角,探讨影响中国参与全球价值链分工的因素,从而拓展和深化有关中国参与全球价值链影响因素的认识。在研究内容上,本文在理论和实证层面分析新型数字基础设施对中国参与全球价值链产生影响的作用机制,可从新型数字基础设施建设角度,探寻促进中国攀升全球价值链的更好对策建议。在研究方法上,尤其是在全球价值链分工地位的指标构建上,本文还尝试突破现有文献构建指标的不足,创新性地从企业层面构建能够更好地反映全球价值链分工地位的科学指标。研究结果在中国制造业亟待进一步深度融入全球价值链、提升全球价值链分工地位,进而迈向高水平开放的关键阶段,有着重要的政策启示作用。

关键词：新型数字基础设施全球价值链分工地位

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数学素养视角下的高中向量教学研究

数学素养视角下的高中向量教学研究

作者：任宏巍广州大学

学位级别：硕士

信息化时代,人们遇到的问题常常复杂且新颖,“学会”知识的教育观逐渐无法满足当今社会的需要,更重要的因素是“会学”“会用”.新课标指出,培养学生的数学素养,要引导学生用数学的眼光审视世界,用数学的思维方式理解世界,用数学的语言... 详细信息

信息化时代,人们遇到的问题常常复杂且新颖,“学会”知识的教育观逐渐无法满足当今社会的需要,更重要的因素是“会学”“会用”.新课标指出,培养学生的数学素养,要引导学生用数学的眼光审视世界,用数学的思维方式理解世界,用数学的语言描述世界.学生合理运用数学思维思考与解决问题的过程正是“会学”的体现.对比分析我国新旧高中数学课程标准发现,对向量部分的内容要求逐步提高,向量在各科学研究领域发挥的作用逐步增大.在注重素质教育、关注学生素养提升的时代,除了向量的应用价值,我们需要关注向量的科学价值与教育价值,那么向量的教与学对学生数学素养的培养有怎样的帮助?如何通过向量教学来提高学生的数学素养呢?这是本文研究的重要问题.本文从数学素养的视角对现行高中数学教材中向量部分的内容编排与呈现方式做对比分析,并具体阐述数学运算素养、逻辑推理素养、直观想象素养的表现在向量教学中的具体内涵;依据课程标准对数学素养的水平划分,以向量内容为载体按照知识技能、问题解决、综合发展三个层面给出上述三个数学素养水平的具体内涵,并以此为评价标准对高一、高二学生平面向量与空间向量的掌握情况、向量工具意识以及数学素养水平进行调查与分析,对学生在问题解决中出现的困难做归因分析;最后根据本研究的结论,提出以提升学生数学素养为目标的高中向量教学策略.从向量内容的分析中发现,向量运算体系、向量几何与代数的双重意义、向量在解决几何问题中发挥的作用与数学运算、逻辑推理、直观想象素养的具体内涵有紧密联系,结合高中生向量掌握情况以及向量工具意识水平现状的测试与调查,给出解决向量问题的重要工具:向量的线性运算、向量数量积、向量基本定理.提出注重建立向量概念历经的三阶段、重视向量运算体系的构建、突出向量工具意识培养匹配三层次教学策略,促进学生向量认知结构的构建、运用数学思维思考问题以及逐步形成与提升数学素养.针对“平面向量的概念”、“向量的加法运算”两个教学内容,从情境引入、问题设置、数学思想、思维路径等多环节多角度对不同的教学设计进行比较分析,以突破重难点、提升学生数学素养为目标设计教学.

关键词：数学素养向量教学研究教学策略

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印度电影中的女性形象研究

印度电影中的女性形象研究

作者：徐雪巍黑龙江大学

学位级别：硕士

印度电影为全球观众打开一扇了解印度社会的窗口。近年来,印度电影逐渐聚焦女性题材,关注女性问题,彰显女性意识,也引发了人们对女性权益、女性地位等问题的深入思考。本文通过分析印度电影中的女性形象,增加对印度女性的认识,并挖掘这... 详细信息

印度电影为全球观众打开一扇了解印度社会的窗口。近年来,印度电影逐渐聚焦女性题材,关注女性问题,彰显女性意识,也引发了人们对女性权益、女性地位等问题的深入思考。本文通过分析印度电影中的女性形象,增加对印度女性的认识,并挖掘这些形象背后所体现的女性意识以及这些形象对社会观念和价值体系的影响。首先,本文概述了印度电影的发展历程,并在此基础上,进一步分析了印度女性社会地位的历史演变,以及影响女性地位的因素,为理解女性形象提供了丰富的背景信息。其次,本文详细梳理印度电影中不同时期的女性形象,并对女性角色进行分类。通过对这些角色进行分类和分析,我们可以更加清晰地看到印度女性社会地位以及现实处境。再次,从电影叙事主体、视听表达和生活场景三方面,深入探讨印度电影中女性意识的呈现。从电影叙事主体来看,男性导演在塑造女性角色时,往往容易受到父权社会观念的影响,从而女性意识在夹缝中生存,女性导演则更容易刻画出贴近现实的女性角色,主动地寻求自我价值的实现和女性意识的觉醒。从视听表达的角度来看,印度电影通过精心设计的服装造型和富有感染力的音乐舞蹈,将女性角色的内心世界和主体意识淋漓尽致地展现出来。从生活场景的角度来看,家庭环境中女性的意识受到束缚,社会环境中女性的意识更容易被激发与唤醒。最后,对印度电影中女性形象进行价值与反思探讨,肯定女性形象塑造在促进女性主义发展、改善女性地位和拓展影视产业的价值。反思电影中女性形象的刻板呈现,以及乌托邦式结局与现实处境之间的落差。

关键词：印度电影女性形象女性主义

基于全局与局部多尺度特征融合的伪装目标检测网络的研究

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基于全局与局部多尺度特征融合的伪装目标检测网络的研究

作者：童旭巍重庆理工大学

学位级别：硕士

伪装目标检测（COD）是近年来计算机视觉中新兴且备受关注的领域,它是计算机视觉分割任务的一个重要分支。其主要目标是识别视觉场景中的伪装目标并将其从背景中区分出来,从中提取有用的伪装目标信息。这一领域具有广泛的应用前景,并且... 详细信息

伪装目标检测（COD）是近年来计算机视觉中新兴且备受关注的领域,它是计算机视觉分割任务的一个重要分支。其主要目标是识别视觉场景中的伪装目标并将其从背景中区分出来,从中提取有用的伪装目标信息。这一领域具有广泛的应用前景,并且受到了许多研究者的密切关注。随着时间的推移,已经提出了许多不同的伪装目标检测方法。早期的方法存在一些问题,例如检测效果不佳和工作量较大等。然而,近年来随着深度学习的快速发展,基于深度学习的方法取得了显著的进步,大大提升了分割效果。这些方法利用深度学习模型对图像进行学习和特征提取,从而更好地识别伪装目标并进行准确的分割。尽管基于深度学习的方法在伪装目标检测方面取得了显著进展,但在面对一些具有挑战性的场景时,仍然存在性能下降的情况。这可能是由于训练数据的不足、目标的复杂伪装或者场景的复杂性等原因造成的。因此,对于伪装目标检测方法的进一步研究和改进仍然是一个重要的课题,以应对更加复杂和挑战性的应用场景,发挥其巨大的潜力。针对现存在的模型特征提取不充分,边缘分割模糊等导致检测性能下降的问题,本文开展的主要工作如下:（1）在深度神经网络中,过深的高层特征提取网络可能会导致一些高级语义信息丢失,这种情况下,当高层语义信息传递给浅层网络时,浅层网络可能无法充分获取到完整的高级语义信息,导致无法精确定位伪装目标位置信息。为此,本文提出了基于全局多尺度特征融合的伪装目标检测网络（GMFNet）。首先,本文设计了全局增强融合模块（GEFM）能够提取到不同尺度下的全局上下文信息。随后,通过设置多个融合增强分支,实现了从高级语义到浅层网络的信息流动,有效避免了在特征融合阶段的信息损失。高层网络中实现的定位和捕获机制专注于精确抓取伪装目标的位置信息。对于在浅层网络中的高分辨图像也进行了特征提取,以增强高分辨率特征的细节信息。通过在三个基准数据集上进行实验验证,证明了本文所提出的网络在性能上表现出了较为优异的结果。（2）对于伪装目标而言,其与背景之间高度相似的特点导致在特征提取过程中图像噪声增多,边缘信息提取变得困难,从而导致了预测结果的边缘模糊不清。为此,本文提出了一种多层级边缘增强融合的伪装目标检测网络（MEFNet）。具体来说,首先我们设计了残差纹理增强模块（RTEM）,用来从充满噪声的骨干特征中获得更加细化的特征。然后,我们设计了一个边缘提取模块（EEM）,旨在从低层次特征与高层次特征中,通过一个简单的局部通道注意力机制来提取有效的边缘语义信息。最后我们设计了一个边界引导融合模块（BGFM）,旨在将之前得到的先验信息进行融合,它能将EEM提取到的边缘信息与从骨干网络不同层次的特征进行融合,并在真实标签监督下指导学习,同时它将高层的全局信息与不同层次的特征进行融合,使最终预测出的边缘更加清晰,并优化整体结构。在三个具有挑战性的基准数据集上进行了大量实验,在四个广泛使用的评估指标下,本文的模型优于近年来多个前沿模型,在伪装目标检测任务上取得了先进的效果。综上所述,本文通过上述研究,以目前伪装目标检测领域存在的问题为导向,从全局特征与局部特征的提取方式与融合方式入手,提出了两种伪装目标检测网络模型,并通过实验证明了其优秀的性能。这将有助于伪装目标检测在计算机视觉任务中的进一步发展。

关键词：伪装目标检测特征融合多尺度全局特征边缘特征

生态空间格局优化与景观要素耦合视角下重庆南山石漠化生态修复设计

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生态空间格局优化与景观要素耦合视角下重庆南山石漠化生态修复设...

作者：黄薇巍重庆交通大学

学位级别：硕士

工业革命以来,城镇化加速、经济高速发展,但同时也带来了水土流失、土地退化、林草资源减少等一系列生态环境问题。而在我国西南岩溶地区,石漠化这一独特的生态环境问题尤为突出。石漠化一旦形成,会与水土流失相互作用形成恶性循环,威... 详细信息

工业革命以来,城镇化加速、经济高速发展,但同时也带来了水土流失、土地退化、林草资源减少等一系列生态环境问题。而在我国西南岩溶地区,石漠化这一独特的生态环境问题尤为突出。石漠化一旦形成,会与水土流失相互作用形成恶性循环,威胁生态安全、制约经济发展。石漠化的形成并非孤立静止,而是受多重自然因素以及人类对土地的不合理开发利用影响。因此,研究岩溶区生态空间格局促使区域内各个景观要素正向演替,揭示其时空演化特征,对指导石漠化生态修复极具意义。本文选择重庆市跨南岸区和巴南区的南山作为研究区,利用RS和GIS技术,研究该地区的生态空间格局,分析石漠化时空演变特征、探讨不同土地利用对石漠化景观格局的影响。将石漠化程度与岩石裸露率、植被覆盖度、土地利用、高程等多个景观要素相结合,纳入景观生态安全格局评价体系中;根据识别出的生态源地-生态廊道-生态节点提出研究区景观格局优化策略;对各生态节点进行现场调研,最终选择3个生态障碍点进行石漠化生态修复设计。主要研究成果如下:（1）研究区石漠化面积广大、分布广泛,以连片带状状态分布于峰丛之间,2011～2022年间石漠化面积累计减少6.93km2,其中主要表现为重度和中度石漠化面积减小,石漠化等级从重度、中度、轻度石漠化转移向潜在石漠化;10年间,研究区内耕地、建设用地面积均呈上升趋势,而林地、草地面积呈下降趋势;耕地区域内石漠化发生率呈增加趋势,林地中的轻度、中度、重度石漠化面积均有所下降并逐渐转向潜在石漠化,但是在草地中发生的轻度石漠化面积有所增加,主要来源于潜在石漠化。在土地利用与石漠化景观格局分析当中,石漠化程度的改善与聚合度指数减少和土地利用多样性指数的减少有关,说明石漠化斑块随土地利用的变化而复杂程度降低,石漠化斑块的几何形状复杂程度由复杂逐渐变为简单,这有利于对石漠化土地进行生态修复。（2）将石漠化纳入阻力面因子,共识别生态源地8个,总面积为10.47km2,提取生态廊道12条,生态节点共计21处,其中生态夹点11处、生态障碍点10处,生态夹点中用地类型主要由林地、耕地、水域构成,生态障碍点多以耕地、裸地为主,与石漠化发生较为严重区域基本重合。（3）基于生态安全格局现状与石漠化分布特征,提出“一核两屏、三区四带”的生态空间规划策略。从宏观到微观视角对重庆南山全域的生态修复区域进行划分,共分为4大生态修复区域、9小类重点生态修复区。对其中的生态节点综合整治区进行现场调研,将21个景观节点进行分类并提出相应的生态修复策略。选取3个典型生态障碍点,从案例分析、设计背景与原则、障碍点区域概况、相应策略、总体设计6个方面,展开石漠化生态修复设计实践,增强景观要素的生态功能、加强生态廊道连通性、削弱石漠化造成的景观破碎化,以期能进一步遏制石漠化蔓延,助力研究区全域生态恢复,促使南山石漠化地区生态功能逐渐恢复。

关键词：石漠化景观格局生态安全格局景观格局优化

基于低光图像增强和YOLOv7多策略优化的道路目标检测方法研究

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基于低光图像增强和YOLOv7多策略优化的道路目标检测方法研究

作者：魏晓巍临沂大学

学位级别：硕士

随着科技的进步与发展,人工智能技术已经逐步应用于各行各业,计算机视觉作为人工智能研究领域的重点方向之一,应用于多种场景之中。其中,道路环境场景下的计算机视觉应用已经开始广泛发展,但是目前应用于该领域中的目标检测算法仍存在... 详细信息

随着科技的进步与发展,人工智能技术已经逐步应用于各行各业,计算机视觉作为人工智能研究领域的重点方向之一,应用于多种场景之中。其中,道路环境场景下的计算机视觉应用已经开始广泛发展,但是目前应用于该领域中的目标检测算法仍存在一些新的需求与挑战。在真实道路环境中,经常会出现低光环境、待检测目标密集等情况,这些问题切实影响到道路目标检测应用过程中的安全与效率问题。针对上述问题,本文主要研究如下:针对道路环境中低光图像检测较困难且效率较低的问题,本文提出一种基于深度可分离卷积的无监督非配对生成对抗网络模型Enlighten GAN-L,用以解决此类问题。在该网络的生成器中,采用了基于深度可分离卷积的Shuffle Net模块替换普通卷积模块,该模块采用将普通卷积分为逐点卷积和逐通道卷积的方式,减少了卷积计算过程中计算的参数量,从而提高了生成图像的效率。通过轻量化改进后的Enlighten GAN-L模型,在轻微损失生成图像质量的情况下,减少了原模型约一半的参数量。通过Enlighten GAN-L模型与Enlighten GAN模型、传统MSR图像增强算法进行比较,Enlighten GAN-L模型生成的图像在NIQE评价指标和YOLOv7目标检测模型中均不弱于算法模型。证明了Enlighten GAN-L模型在实现轻量化改进的同时,在提升低光图像在目标检测模型上检测精度和准度的效果也有明显进步。针对道路目标检测过程中目标密集、目标尺度不一等问题,本文使用一阶段目标检测模型YOLOv7作为道路目标检测的基准模型,并在此基础上进行优化和改进。在主干网络中,使用一种具有有限复杂性的高阶空间交互卷积模块替换其原始卷积模块,该模块既可以兼容各种卷积形式,又能够在不显著增加计算量的情况下,将基于自注意力的二阶空间交互建模扩展到任意阶,可以有效提取特征信息。在特征复用层中,使用NAM注意力模块替换其原始的卷积模块,提高了模型在复用特征过程中对不同深浅特征信息的捕获能力和关注度,降低低光环境下对待检测目标的特征信息干扰。使用双分支解耦合检测头结构替换YOLOv7中原始的耦合头结构,将类别损失、边界框回归损失和目标存在概率分别进行预测,以此增加了模型的收敛速度、提高了检测精度。最后,使用一种考虑因素更为全面的损失函数替换YOLOv7中原始的位置回归损失函数,在不增加模型参数量的情况下,增强了模型检测精度。针对以YOLOv7为基准的改进有效性研究,在大型公开道路目标数据集Bdd100k中进行实验,验证了所提出模型改进的有效性。通过消融实验发现,本文提出的改进方法相较于基准模型均有提升,完全改进后的模型相较于基准模型,m AP@0.5提高了2.7%,m AP@0.5:0.95提高了1.9%。通过对比实验发现,本文提出的改进模型性能均优于目前主流的一阶段、二阶段目标检测模型。同时在不同的道路环境中,改进后的模型弥补了基准模型中的错检、漏检问题。通过对不同模型增强前后的低光图像进行目标检测对比,验证了本文提出模型在增强后的低光图像中拥有更好的检测性能。

关键词：深度学习目标检测道路目标 YOLOv7 EnlightenGAN