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德国西宁根与中国灵井的骨器比较（英文）

人类学学报 2024年

作者：王华李占扬 Thijs van Kolfschoten 山东大学环境与社会考古国际合作联合实验室 Faculty of Archaeology Leiden University 山东大学考古学院

相似性在人类体质、文化和技术等方面的演化过程中扮演着非常重要的角色。本文涉及到的两个遗址，位于德国的旧石器时代早期遗址西宁根13地点II-4层和位于中国北方地区的旧石器时代中期灵井遗址10-11层，出土的考古遗存具有极大的相似... 详细信息

相似性在人类体质、文化和技术等方面的演化过程中扮演着非常重要的角色。本文涉及到的两个遗址，位于德国的旧石器时代早期遗址西宁根13地点II-4层和位于中国北方地区的旧石器时代中期灵井遗址10-11层，出土的考古遗存具有极大的相似性。两个遗址保存状况都非常好，且均出土有大量的石器和动物化石。最为引人注意的是，两个遗址出土的动物遗存特点以及骨器相关的遗存也表现出多个方面的相似性。经鉴定，两个遗址均出土有多个种属的食肉动物、一种象，两种犀牛属动物、两种马科动物，多种鹿类以及牛科动物。两个遗址均出土有修整石器所用的骨质软锤，以及利用食草动物的掌跖骨制作的用于砸骨吸髓的骨锤。这些锤子的远端具有特定的破裂形态。考虑到两个遗址之间的距离以及年代差异，这些相似性非常值得关注，但我们不认为两个遗址的相似性代表的是文化上的联系。相反，我们认为这种相似性反映的是人类在相似的环境中采取了相似的行为模式，同时相似的埋藏条件也起到一定的作用。

关键词：旧石器时代露天遗址骨器中国欧洲

企业数字化转型、机构投资者持股与商业信用融资

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企业数字化转型、机构投资者持股与商业信用融资

作者：孙雪扬山东财经大学

学位级别：硕士

依靠数字技术的快速发展,数字经济从根本上改变了价值创造模式,成为引领经济高质量发展的关键动力。党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”。近年来,以云计算、人工智能为代表的数字技术与传统行... 详细信息

依靠数字技术的快速发展,数字经济从根本上改变了价值创造模式,成为引领经济高质量发展的关键动力。党的二十大报告明确提出“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合”。近年来,以云计算、人工智能为代表的数字技术与传统行业深度融合,开启新一轮的工业革命,企业跟随时代脚步进行数字化转型升级对发展数字经济有着重大意义。数字化转型提升企业生产、经营和管理效率,创新企业商业模式,强化了企业核心竞争力。数字化转型可以有效挖掘企业内部非标准化的信息,并将信息更方便地与外界分享,降低企业之间的信息不对称。商业信用作为供应链上重要的短期融资机制,可以为企业缓解信贷配给现象造成的融资难题,加强与供应链上企业的合作关系,抑制过度投资,而信息透明度对于企业获取商业信用融资至关重要。在此背景下,研究企业数字化转型对商业信用融资能力的影响具有重要的现实意义。此外,机构投资者是外部治理的重要角色,持股比例高的机构投资者有动机和能力发挥监督治理以及内部信息传播的作用,而数字化转型的实施受到管理层短视行为的影响,研究机构投资者持股比例对数字化转型和商业信用融资能力关系影响意义重大。本文以2011至2022年中国沪深A股上市公司相关数据为研究样本,实证研究数字化转型与企业商业信用融资之间的关系,并探讨了机构投资者持股对数字化转型与企业商业信用融资之间关系的调节作用。在上述研究的基础上,实证检验了数字化转型的作用机制,并从企业所处的外部环境和机构投资者类型的角度,研究行业竞争程度、地区市场化程度以及机构投资者类型的异质性影响,主要得出以下结论:(1)企业实施数字化转型可以显著提高其商业信用融资能力。(2)机构投资者持股比例越高,数字化转型对商业信用融资能力的促进作用越强。(3)机制分析表明,数字化转型通过提高信息透明度来提高企业商业信用融资能力,其中信息透明度发挥着部分中介作用。(4)异质性检验表明,企业所处行业竞争程度高或者企业所处省份市场化程度低时数字化转型对商业信用融资能力的有促进作用,当企业的机构投资者类型为稳健型机构投资者的企业数字化转型对商业信用融资能力更强。本文丰富数字化转型的经济后果和作用机制研究,进一步分析了行业竞争程度、地区市场化水平以及机构投资者类型的差异性影响,为大力发展数字经济,引导企业数字化转型,提升企业商业信用融资能力,优化企业外部发展环境提供政策启示。

关键词：数字化转型商业信用融资机构投资者持股

基于DPSIR模型的海南省生态承载力评价研究

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基于DPSIR模型的海南省生态承载力评价研究

作者：徐若扬海南热带海洋学院

学位级别：硕士

海南在我国改革开放和社会主义现代化建设大局中具有特殊地位和重要作用,海南拥有全国最好的生态环境,利用自身优势建设自由贸易试验区和中国特色自由贸易港。以生态环境保护为支撑点,为海南省贯彻绿色低碳发展,打造环境质量全国“标杆... 详细信息

海南在我国改革开放和社会主义现代化建设大局中具有特殊地位和重要作用,海南拥有全国最好的生态环境,利用自身优势建设自由贸易试验区和中国特色自由贸易港。以生态环境保护为支撑点,为海南省贯彻绿色低碳发展,打造环境质量全国“标杆”,坚持高效监管,构建现代化质量体系,实现高质量发展提供了前所未有的机遇。本文以海南省为研究区域,以海口市和三亚市为典型案例,对海南省生态承载力进行详细研究。通过研究结论,为海南省打造绿色低碳循环经济体系和高质量发展提供理论依据和科学参考。本文运用DPSIR模型构建出海南省整体以及海口市与三亚市两座代表城市的生态承载力评价指标体系,根据评价模型收集选择与研究区域相匹配的指标,选取的指标包含环境、资源、经济、人口、社会和生态等诸多方面和因素。使用熵权法计算出指标的权重,通过TOPSIS法对生态承载力进行评价分析,同时借助障碍度模型找到影响海南省生态承载力发展的障碍因子。通过对海南省生态承载力状况评价,提出优化措施和建议。研究结果发现:在DPSIR模型下,海南省生态承载力状况在近11年来整体呈现大幅度的上升趋势,承载力指数由0.4016上升到0.6137,由中等生态承载力提升到较高生态承载力的等级状况。海南省的驱动力子系统和响应子系统保持上升趋势,压力、状态和影响子系统相对平稳。海口市生态承载力状况在近11年来有明显提升,承载力的指数由0.3856上升到0.5888,由较低生态承载力提升到中等生态承载力的等级状况。海口市的驱动力子系统和响应子系统保持上升趋势,压力、状态和影响子系统有升有降。三亚市生态承载力状况在近11年来有显著提升,承载力指数由0.3793上升到0.6812,由较低生态承载力提升到较高生态承载力的等级状况,是三个研究区域中生态承载力提升最大的地区。三亚市的驱动力、状态、影响和响应子系统指数都保持上升趋势,只有压力子系统指数保持下降趋势。在障碍度模型诊断下,海南省生态承载力的主要障碍因子为人口自然增长率和港口吞吐量,障碍度占比最大的子系统是响应层。海口市生态承载力的主要障碍因子为人口自然增长率和森林覆盖率,障碍度占比最大的子系统是状态层。三亚市生态承载力的主要障碍因子为森林覆盖率和人口自然增长,障碍度占比最大的子系统是状态层。2021年海南省、海口市和三亚市的生态承载力阻碍最大的子系统分别是状态层、状态层和压力层,其中人口因素是海南省、海口市和三亚市生态承载力的共同主要障碍因子。海南省的生态承载力还面临很多问题,为推动海南省生态环境的高质量发展,为建设自由贸易港打造良好的生态环境基础,在今后的工作中应加快实施环境污染系统治理,构建绿色低碳循环经济体系,构建陆海统筹的生态环境质量评价基础,努力改善农业农村生态环境,坚持高标准防控,守牢生态环境底线。还要坚持高质量的经济发展,大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,以社会经济发展作为驱动力带动生态承载力,以政府政策作为响应来确保生态承载力,为提升海南省生态环境的安全做出更大贡献。

关键词：生态承载力 DPSIR模型熵权法 TOPSIS法障碍因子

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中国当代现实题材陶瓷雕塑的创作实践研究

中国当代现实题材陶瓷雕塑的创作实践研究

作者：左浩扬景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

现实题材是艺术创作中重要的创作题材,艺术家通过对生活的体验和感悟,将生活中的人或物通过各种艺术形式呈现。当代现实题材陶瓷雕塑作品不仅表现了生动的造型语言,还呈现出对于材料地不断探索和实践,传递着艺术家对精神品质的内在追求... 详细信息

现实题材是艺术创作中重要的创作题材,艺术家通过对生活的体验和感悟,将生活中的人或物通过各种艺术形式呈现。当代现实题材陶瓷雕塑作品不仅表现了生动的造型语言,还呈现出对于材料地不断探索和实践,传递着艺术家对精神品质的内在追求。本文以现实题材陶瓷雕塑为研究对象,运用案例分析和文献研究等方法梳理古今经典的现实题材陶瓷雕塑作品,通过分析当代现实题材陶瓷雕塑的艺术特点,研究其在多个方面的进步性和创新性,总结出中国当代现实题材陶瓷雕塑创作中跨学科、多形式等各种多元的表达方式,从而为当代现实题材理论研究和创作实践起到参考价值。笔者通过“矿山工人系列”创作实践,深刻理解现实题材创作的内涵与意义,注重表现对象的真实性和生动性。在此基础上,探索陶瓷材料语言的多种表现形式,形成对现实题材陶瓷雕塑创作的全新认知,为当代陶瓷雕塑艺术的发展注入新的活力。

关键词：现实题材陶瓷雕塑当代艺术跨学科材料语言

SAR图像舰船目标检测的轻量化和特征增强研究

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西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 96-106页

作者：龚峻扬付卫红方厚章西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学技术学院陕西西安710071

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。

关键词：合成孔径雷达目标检测卷积神经网络特征提取

交通管制条件下的危险品道路运输路径优化研究

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交通管制条件下的危险品道路运输路径优化研究

作者：张博扬山东交通学院

学位级别：硕士

随着石化产业的高速发展,我国危险品运输行业正处于快速发展阶段。危险品的内陆运输主要依赖道路运输,截至2022年,我国危险品道路运输量约为14亿吨,约占危险品运输总量的七成。与此同时,危险品道路运输事故频发,对人民生命财产安全造成... 详细信息

随着石化产业的高速发展,我国危险品运输行业正处于快速发展阶段。危险品的内陆运输主要依赖道路运输,截至2022年,我国危险品道路运输量约为14亿吨,约占危险品运输总量的七成。与此同时,危险品道路运输事故频发,对人民生命财产安全造成严重威胁。为降低危险品道路运输风险和事故影响,综合考虑政府和承运人关注的运输目标,遵循危险品交通管制规定,对危险品道路运输路径优化问题进行研究与分析。查阅国内外关于危险品运输风险评价方法、路径优化研究以及安全管理方面的文献,以全面了解当前危险品运输领域的研究现状。结合我国及山东省的危险品道路运输现状,提出目前危险品运输企业现存问题。研究危险品道路运输多目标路径优化问题。首先对危险品道路运输风险进行分析。考虑车流量对事故率的影响,引入车流量修正系数对事故率进行修正。根据人口活动的潮汐性,分为两个时段,利用人口热力图对路段周边人口暴露程度进行评估。对影响区域内的不同敏感环境进行面积统计与处理,确定受影响的敏感环境总面积,将其划分等级。结合人口暴露风险和敏感环境破坏风险,构建危险品道路运输风险评估模型。其次,考虑运输距离、货运量以及运输单价等因素,构建危险品道路运输成本模型。随后,将我国危险品道路交通管制加入约束条件之中,构建目标函数是最小化路段总风险和总成本的多目标路径优化模型。最后,利用MATLAB编程,采用快速非支配遗传(NSGA-Ⅱ)算法和迪杰斯特拉(Dijkstra)最短路算法对实例进行求解,得到多条路径方案,将两个算法得到的结果进行对比分析。结果表明,交通管制条件下的危险品道路运输多目标路径优化模型提高了优化方案的可行性,使危险品运输路径方案更满足实际需求。研究拓宽了危险品道路运输路径优化领域的研究思路,模型可以有效求解危险品道路运输多目标路径优化问题,为管理者选择运输路径提供参考。

关键词：交通管制危险品道路运输路径优化风险分析 NSGA-Ⅱ算法

RoboGarden教育网站本地化翻译实践报告

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RoboGarden教育网站本地化翻译实践报告

作者：于慧扬烟台大学

学位级别：硕士

随着教育资源的全球共享,教育企业需要将其产品或服务本地化,以满足使用不同语言的目标客户需求。因此,教育领域的网站本地化翻译是需要探讨的课题之一。本项目的任务是对机器人乐园编程教育网站进行本地化翻译,为中国目标用户提供准确... 详细信息

随着教育资源的全球共享,教育企业需要将其产品或服务本地化,以满足使用不同语言的目标客户需求。因此,教育领域的网站本地化翻译是需要探讨的课题之一。本项目的任务是对机器人乐园编程教育网站进行本地化翻译,为中国目标用户提供准确的信息。根据莱斯的文本类型理论,该项目包括信息型文本和感染型文本,这两种文本分别具有信息功能和感染功能。在案例分析中,译者结合上述功能和网站本地化翻译研究,讨论了教育网站文本的特点,涵盖了专业性、逻辑严密性、可读性、互动性、实用性和趣味性六个方面,为译者在审校和案例分析时提供了方向。结合教育网站文本的功能和特点,本报告总结出教育网站本地化翻译过程中会出现碎片化信息、感染型文本和长句子三个翻译难点。译者需要以准确、易懂的方式重现原文内容,并使译文在目标读者中产生预期反应,以期实现教育网站文本的信息和感染功能。为此,报告提出了三个翻译策略。首先,译者应核查信息,通过寻找完整语境和建立翻译术语表来确保翻译的准确性和统一性;其次,译者可以通过视角转化、增补信息以及使用四字格结构来保留并增强文本的感染功能;最后,译者应简化长句子,通过删除冗余信息、运用短句使译文符合中国目标用户的表达习惯并降低目标读者的理解难度。翻译实践证明这些翻译策略的使用能够有效提高译文质量。

关键词：本地化翻译教育网站文本类型理论翻译策略

房地产企业的信用风险：基于事前预判与事后回溯的比较研究

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房地产企业的信用风险：基于事前预判与事后回溯的比较研究

作者：胥扬集美大学

学位级别：硕士

房地产是中国经济的支柱产业,其健康发展对于宏观经济的稳定和金融市场的安全至关重要。然而,近年来房地产企业违约事件频发,这不仅给投资者和供应商的投资判断带来了巨大的不确定性,也给我国经济带来了潜在的风险。因此,如何精准识别... 详细信息

房地产是中国经济的支柱产业,其健康发展对于宏观经济的稳定和金融市场的安全至关重要。然而,近年来房地产企业违约事件频发,这不仅给投资者和供应商的投资判断带来了巨大的不确定性,也给我国经济带来了潜在的风险。因此,如何精准识别房地产企业的信用风险、防范其债券违约,已成为当务之急。信用评级作为最重要、使用最广泛的参考依据,却在近些年的实际应用中暴露出评级系统性高估、评级滞后和机构间结果不一致三个问题。基于此,需要采取措施以发挥信用评级的参考作用,当务之急是寻找影响信用风险的真实因素,对房地产企业信用评级方法进行优化调整,为市场投资者和供应商提供真正值得参考的意见。本研究针对房地产企业信用风险的识别和防范问题,采用双向固定效应模型和Logit模型,对131家上市房地产企业2017年至2022年的财务数据和债券市场信息进行了深入分析。用信用利差反映投资者对市场风险状况的预测,用是否违约反映企业是否产生违约风险的既成事实,创新性地从将来和过去两条路径入手,分别实证研究信用风险的影响因素,为优化房地产企业信用评级理论提供了重要依据。结果显示:从显著性水平来看,盈利能力和偿债能力是决定房地产企业信用风险的核心因素,其中,盈利能力对信用利差的影响更大,而偿债能力与是否违约的相关度更高。这说明投资者对能够及时由市场反映的、容易获取和分析的盈利能力关注更多,但对缺乏自然传播渠道、需要由专业人士进行深入分析的偿债能力关注不够,而根据既成事实可知,偿债能力才是决定企业能否按时偿还债务的关键,需要重点关注。但这一结论未能被投资者充分利用,导致风险预测和违约事实之间存在矛盾,投资者的判断并非准确客观。

关键词：信用风险信用利差违约风险盈利能力偿债能力

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基于改进VMD和神经网络的股票预测研究

基于改进VMD和神经网络的股票预测研究

作者：林思扬长春工业大学

学位级别：硕士

股票预测对于金融产品定价、资产最优化配置、投机策略研究和风险管理等方面至关重要,有很多专家学者致力于股票价格预测分析。但是由于股票价格的波动性和非线性的特性,对股票预测带来了很大的困难,就使得一些机器学习方法被应用于股... 详细信息

股票预测对于金融产品定价、资产最优化配置、投机策略研究和风险管理等方面至关重要,有很多专家学者致力于股票价格预测分析。但是由于股票价格的波动性和非线性的特性,对股票预测带来了很大的困难,就使得一些机器学习方法被应用于股票预测中。因此本文运用混沌理论对股票市场进行非线性分析,将改进的变分模态分解与神经网络进行结合应用到股票预测研究中。首先对数据进行分解,本文选择变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)进行分解,但是由于变分模态分解中参数K和α值无法确定,所以先用互信息方法求得最佳K值,然后用鲸鱼优化算法寻找最佳α值,再进行VMD分解。对分解后的数据进行相空间重构,然后选择径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)和长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Networks,LSTM)进行预测研究。第一部分提出了WOA-MVMD-RBF股票预测模型。首先选择经典混沌Lorenz-x仿真时间序列进行模拟研究,对其进行改进的变分模态分解,再进行相空间重构,最后进行WOA-MVMD-RBF预测,测试集预测效果较好。为了进一步说明本文提出的WOA-MVMD-RBF预测模型的有效性,选取了RBF、VMD-RBF、MVMD-RBF三个模型进行对比,采用相同的模拟数据进行预测实验,验证了该模型对混沌Lorenz-x仿真时间序列进行预测的有效性;在实证分析部分,选择上证指数和沪深300每日收盘价作为研究对象,两组数据的Lyapunov指数分别为0.0609和0.0914,显著大于零,意味着上证指数和沪深300序列具有混沌特性,并运用LASSO方法进行变量选择。然后进行WOA-MVMD-RBF预测,结果显示效果良好,该模型对股票预测的有效性。第二部分本文提出了WOA-MVMD-LSTM股票预测模型。在保证数据、数据预处理以及分解方法不变的条件下对模拟数据进行了预测,选取了LSTM、VMD-LSTM、MVMD-LSTM三个模型进行对比,结果显示所提出的WOA-MVMD-LSTM模型效果最佳。并对上证指数和沪深300指数每日收盘价进行了预测,结果显示拟合度很高。最后选择八个模型进行对比分析,来测试预测效果,根据上证指数和沪深300指数对比分析结果显示,本文提出的WOA-MVMD-RBF模型优于BP、DNN、RBF、VMD-RBF和MVMD-RBF模型;提出的WOA-MVMD-LSTM模型是优于BP、DNN、LSTM、VMD-LSTM和MVMD-LSTM模型;且WOA-MVMD-RBF和WOA-MVMD-LSTM对比结果看,后者效果更好,拟合度是最高的。这说明两个模型对预测混沌的股票数据效果良好。因此,本文提出的WOA-MVMD-RBF和WOA-MVMD-LSTM模型能有效提高单一预测模型的预测精度,为股票价格预测提出了一种新的解决办法,对于规避和管控风险也具有重要意义,有助于投资者更加有效地应对市场波动和不确定性。

关键词：混沌时间序列股票变分模态分解神经网络 LASSO