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试行新的考核方法,坚持全面考核干部

人民军医 1984年第1期 3-4页

作者：李银湖武汉军区某师医院

根据总政、总后1983年《关于对卫生技术干部进行考核的通知》精神,上级确定我师为考核试点单位。这次考核时间紧,要求高,工作量大,内容广泛。在基础理论和专科理论考试中,第一次采用多选题统一评定成绩。在考核过程中,上级和医院领导重... 详细信息

根据总政、总后1983年《关于对卫生技术干部进行考核的通知》精神,上级确定我师为考核试点单位。这次考核时间紧,要求高,工作量大,内容广泛。在基础理论和专科理论考试中,第一次采用多选题统一评定成绩。在考核过程中,上级和医院领导重视深入细

关键词：卫生技术干部全面考核小组

贯彻“预防为主”防治结合方针做好部队卫生防病工作

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军队卫生杂志 1985年第2期 47-49页

作者：李银湖 33610部队医院

1980年10月,全军部队有关医疗预防工作会议在我部召开。会后三年多来,我们围绕师医院的中心任务,就如何贯彻“预防为主”实行防治结合,做好部队卫生防病工作,进行了一些新的探讨和实践。下面谈几点体会: 明确中心任务,把卫生防病工作... 详细信息

1980年10月,全军部队有关医疗预防工作会议在我部召开。会后三年多来,我们围绕师医院的中心任务,就如何贯彻“预防为主”实行防治结合,做好部队卫生防病工作,进行了一些新的探讨和实践。下面谈几点体会: 明确中心任务,把卫生防病工作摆上位置,落到实处全军医疗预防工作会议指出:师医院平时的中心任务是防病治病。对于这个问题,我们也有一个认识过程。过去,一些人认为医院是搞医疗的,卫生防病工作主要是防疫所和团以下卫生单位的事。虽然院里也经常强调预防为主,但在工作安排上却不落实,常常是

关键词：卫生防病工作师医院预防为主中心任务卫生单位军区卫生部医疗预防非战斗减员传染病房后勤分队

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浅谈体育教学中的心理健康教育

吕梁高等专科学校学报 2004年第3期20卷 58-60页

作者：李银湖阳泉市工业学校山西阳泉045000

心理健康教育是学生心理发展的需要 ,体育教学对发展学生的心理健康有独到之处。在体育教学中 ,要通过引导学生正视现实、培养学生善于与人相处的品德、激发学生学习兴趣、排除焦虑情绪、建立体育锻炼兴趣等方式 ,加强对学生的心理健康... 详细信息

心理健康教育是学生心理发展的需要 ,体育教学对发展学生的心理健康有独到之处。在体育教学中 ,要通过引导学生正视现实、培养学生善于与人相处的品德、激发学生学习兴趣、排除焦虑情绪、建立体育锻炼兴趣等方式 ,加强对学生的心理健康教育。

关键词：体育教学心理健康教育学生团结精神心态调整

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浅谈体育教学与素质教育

吕梁高等专科学校学报 2005年第3期21卷 56-57页

作者：李银湖阳泉市工业学校政教处山西阳泉045000

体育教学在素质教育中起着重要的作用,学校应彻底转变体育观念,提高教师素质,优化教学内容,全面发展学生素质,培养德智体全面发展的学生。

关键词：体育教学素质教育学生

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主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类

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光学精密工程 2024年第9期32卷 1395-1407页

作者：刘敬李银桥刘逸西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行... 详细信息

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行HSI的特征提取与分类,设计了基于分组卷积的轻量化网络模型以降低网络参数量。对线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维后的高光谱图像采用小批量K均值聚类算法划分成不同的簇,并用簇中心的光谱特征代表不同的簇,以利用无类标样本的信息。在分组网络中将生成的特征图沿光谱维划分成一系列小组,每组通过多个残差块依次提取空间-光谱特征,这种分组策略可以充分利用波段的冗余性和差异性,降低网络参数,并实现轻量化。最后,采用主动学习选取信息量大的样本作为训练样本集,以解决带类标样本少的问题。实验结果表明,AL-CGNet在使用相同比例的6%训练样本的情况下,在Indian Pines,Botswana,Houston 3个数据集下的分类结果明显高于ClusterCNN,SSRN和HybridSN等方法,其OA分别为99.57%,99.23%,98.82%,甚至在训练样本更少5%的小样本情况下也是有效的。该方法不仅大大提高了HSI的分类效率,在获得高精度的同时还能高效率地提取特征。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络分组卷积聚类轻量化

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不完全量测下事件触发水面扩展目标跟踪

兵工学报 2024年第4期45卷 1219-1228页

作者：梁苑戚国庆陈烨李银伢盛安冬南京工程学院汽车与轨道交通学院江苏南京211167 南京理工大学自动化学院江苏南京210094 南京工程学院人工智能产业技术研究院江苏南京211167

已有的水面扩展目标跟踪方法虽然提高了跟踪精度,但增加了通信消耗,而且无法避免不完全量测的干扰。为解决上述问题,依据探测器获取目标信息的机理将量测向量中各分量进行分组,建立不完全量测下由随机矩阵描述的扩展目标测量模型;进而... 详细信息

已有的水面扩展目标跟踪方法虽然提高了跟踪精度,但增加了通信消耗,而且无法避免不完全量测的干扰。为解决上述问题,依据探测器获取目标信息的机理将量测向量中各分量进行分组,建立不完全量测下由随机矩阵描述的扩展目标测量模型;进而结合目标运动模型,构建不完全量测下水面扩展目标跟踪模型;基于所建立的目标跟踪模型,提出一种多通道解耦的事件触发机制调节探测器与估计中心间的数据传输;基于容积卡尔曼滤波算法,提出一种不完全量测下事件触发水面扩展目标跟踪方法。仿真实验结果表明,所提方法可在保持较高目标跟踪精度的前提下,显著降低通信消耗,同时有效避免不完全量测的干扰。

关键词：水面扩展目标跟踪事件触发机制不完全量测容积卡尔曼滤波

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基于聚类和主动学习的高光谱图像特征提取与分类研究

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基于聚类和主动学习的高光谱图像特征提取与分类研究

作者：李银桥西安邮电大学

学位级别：硕士

高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)包含了丰富的光谱和空间信息,但带类标样本少,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可提取有效的HSI深度特征,从而获得较好的分类结果。针对CNN随着网络加深,特征图尺寸减小,而导致的信... 详细信息

高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)包含了丰富的光谱和空间信息,但带类标样本少,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可提取有效的HSI深度特征,从而获得较好的分类结果。针对CNN随着网络加深,特征图尺寸减小,而导致的信息丢失、分辨率降低的问题,构建了基于空谱注意力叠加的双通道网络(Dual-Channel Network With Spectral-Spatial Fusion Attention,DC-SSFA),首先设计空谱注意力叠加模块(Spectral-Spatial Fusion Attention,SSFA)以突出光谱空间的重要信息,接着提出双分支融合模块(Dual-Branch Fusion,DBF)及扩张卷积融合模块(Dilated Convolutional Fusion,DCF),可有效捕获HSI的多尺度信息,并减少信息丢失。针对HSI带类标样本少,而CNN随着网络层数加深参数量迅速增加,需要大量带类标训练样本的问题,构建了基于主动学习的聚类卷积神经网络(Active Learning-Clustering Convolutional Neural Network,AL-Cluster CNN),ALCluster CNN以聚类卷积神经网络(Clustering Convolutional Neural Network,Cluster CNN)为基础网络,引入主动学习(Active Learning,AL)从无类标样本中选取有价值的样本,辅助标记样本训练网络,可使网络在标记样本少的情况下获得高的分类精度。为进一步解决HSI带类标样本少与CNN深度增加导致参数量增加,需要大量带类标样本用于训练的矛盾,提出基于主动学习的聚类分组网络(Active Learning-Clustering-Based Group Convolutions Network,AL-CGNet),首先设计偏轻量化的聚类分组网络(Clustering-Based Group Convolutions Network,CGNet)可显著降低网络参数,接着将CGNet联合AL从无类标样本中挑选信息量大的高质量训练样本加入训练集,可在标记样本有限的情况下,对网络进行充分训练,最终形成AL-CGNet。所研究的内容如下:(1)针对CNN随着网络层数加深,特征图尺寸减小,从而引起的信息丢失、分辨率下降问题,设计了基于空谱注意力叠加的双通道网络DC-SSFA,可充分利用HSI的全局和多尺度信息,减少学习过程的信息丢失。DC-SSFA中的空谱注意力叠加模块SSFA将降维后的HSI分别通过光谱注意力与空间注意力并融合,可提高对全局信息的利用效率;所提出的双分支融合模块DBF对两个分支采用不同尺度卷积核,并将所提取的不同特征进行融合,以有效捕获HSI多尺度特征;扩张卷积融合模块DCF采用连续不同扩张率的扩张卷积,将具有多个感受野的特征进行融合,以在不增加额外参数和不牺牲分辨率的同时增大感受野,并引入残差实现全局信息和多尺度信息的融合。三个实测的高光谱数据集的实验结果表明,与Cluster CNN、光谱空间残差网络(Spectral-Spatial Residual Networks,SSRN)、混合网络(Hybrid Spectral CNN,Hybrid SN)、快速紧凑的3D-CNN(Fast and Compact 3D-CNN,FC-3DCNN)和混合CNN(Mixed-CNN,MCNN)相比,所提出的DC-SSFA具有更高的地物分类识别率。(2)针对HSI分类中面临的带类标样本少,而CNN随着网络层数增加参数量迅速增加,需要大量带类标训练样本的问题,构建了一个基于主动学习的聚类卷积神经网络AL-Cluster CNN用于HSI分类,通过挖掘未标记样本中的有价值信息,辅助标记样本训练网络,可获得更好的分类性能。AL-Cluster CNN以聚类卷积神经网络Cluster CNN为基础,采用聚类中心标记簇中样本,以充分利用无类标样本的信息,并联合AL从无类标样本中选取信息量大的样本加入训练集,通过挑选未标注样本中的高质量样本来辅助标注样本对网络进行训练,可进一步利用无类标样本中的有价值信息,从而解决带类标样本少的问题。为验证AL-Cluster CNN方法的有效性,将其与Cluster CNN、SSRN、Hybrid SN、FC-3DCNN、3D密集连接卷积网络(3D Densely Connected Convolutional Network,3D-Dense Net)方法在三个实测的高光谱数据集上进行实验比较,实验结果表明,AL-Cluster CNN在带类标样本少的情

关键词：卷积神经网络高光谱图像分组卷积聚类主动学习

提高含新能源交流电网短路计算迭代收敛性的改进方法

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电力自动化设备 2024年第8期44卷 201-209页

作者：郑心怡朱佳李银红华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室湖北武汉430074 广东电网电力调度控制中心广东广州510220

交流电网短路故障下,新能源电源的输出电流与并网点电压非线性相关,使得含新能源交流电网短路电流计算需要利用迭代方法求解,存在无法收敛的可能。针对该问题,选取适用于交流电网短路计算的新能源等效模型,以包含新能源典型输出特性的... 详细信息

交流电网短路故障下,新能源电源的输出电流与并网点电压非线性相关,使得含新能源交流电网短路电流计算需要利用迭代方法求解,存在无法收敛的可能。针对该问题,选取适用于交流电网短路计算的新能源等效模型,以包含新能源典型输出特性的双馈风机作为研究对象,确定了高电压单段型、低电压单段型和高电压双段型这3种不收敛工况。根据3种不收敛工况的特征,提出了基于二分法和基于二分法与逐步回归结合的改进方法,提高了上述工况下迭代计算的收敛性。以实际电网为例,通过仿真计算验证了所提方法的有效性。

关键词：新能源短路计算迭代方法收敛性二分法

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公司治理对营运资金管理绩效的影响研究 ——以制造业上市公司为例

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公司治理对营运资金管理绩效的影响研究 ——以制造业上市公司为例

作者：李银杰陕西理工大学

学位级别：硕士

随着全球经济的快速发展,企业之间的竞争更加激烈,如何让企业提升自身的实力显得尤为重要。然而,自新冠疫情之后,市场经济呈现一定的下滑趋势,企业面临的外部环境变化也越来越快,大多数企业陷入资金流动性等困境之中,如何在困境之中挖... 详细信息

随着全球经济的快速发展,企业之间的竞争更加激烈,如何让企业提升自身的实力显得尤为重要。然而,自新冠疫情之后,市场经济呈现一定的下滑趋势,企业面临的外部环境变化也越来越快,大多数企业陷入资金流动性等困境之中,如何在困境之中挖掘企业自身潜力,实现企业长期、稳定的可持续发展已成为企业面临的重大挑战。营运资金作为企业资金流动性的核心,是企业生存和发展的关键,也愈发被重视。根据营运资金管理研究中心2022年的一项调查显示,在21个行业中有13个行业的经营活动营运资金周转期比2021年有所延长,其中7个行业延长幅度超过10%,制造业整体计算的经营活动营运资金周转期均有延长。虽然我国大部分企业都增加了营运资金储备,但总体资本配置仍然偏向于投资活动,这就导致了企业虽然对营运资金管理投入了巨大精力,但其绩效整体提升效果并不明显。近年来,营运资金一直是学术界的研究热点,得出的研究成果也十分丰硕。具有代表性的王竹泉和刘文静等学者,在2007年提出了基于渠道视角的营运资金管理绩效评价体系,同年又提出了将营运资金周转期(现金周期)作为对企业评价的关键指标,综合反映企业的营运资金管理水平,该指标后来也被众多学者广泛应用。但由于理论研究与实践的结合并不十分紧密,因此对企业营运资金管理的实践不能够进行十分有效地指导。同时,公司治理(即公司治理结构)作为企业的“脉络”,分布在企业生产经营的各个环节,是企业实现可持续发展的关键。因此,公司治理对企业营运资金的管理也十分重要,有效的公司治理不仅可以提高企业内部监督和控制机制,还有利于减少信息不对称和代理问题的出现。但是,学术界选取以公司治理为切入点对营运资金进行研究的成果却较少。制造业在全球经济发展中一直处于主要地位,其发展水平也在一定程度上代表着国民经济的发展水平。同时,由于其行业特性和公司数量特征,选取制造业为研究对象得到的结论也更加准确和可靠。因此,本文以2018-2022制造业上市公司为例,选取10089个研究样本,从公司治理视角的股权特征、董事会特征、管理结构和股权激励四个方面提出以下假设:(1)H1:股权集中度与营运资金管理绩效正相关;(2)H2a:高管持股比例与营运资金管理绩效正相关,H2b:高管持股比例与营运资金管理绩效负相关;(3)H3:董事会规模与营运资金管理绩效正相关;(4)H4:“两职合一”与营运资金管理绩效负相关;(5)H5a:独立董事比例与营运资金管理绩效正相关;H5b:独立董事比例与营运资金管理绩效负相关。同时参考已有文献研究添加企业产权性质,资产负债率等五个控制变量,以现金周期指标衡量营运资金管理绩效,构建单因素模型对公司治理与营运资金管理绩效之间的关系展开研究,结果显示,股权集中度和董事会规模与营运资金管理绩效正相关,高管持股比例、两职合一以及独立董事比例与营运资金管理绩效负相关。基于研究结果,本文给出了以下建议:在股权结构方面,企业应当保持良好的股权集中度,控制高管的持股比例,这不仅有利于促使大股东增加对职业经理人的激励与监督,减少代理问题的出现等,还能够帮助企业提高营运资金管理绩效;在董事会特征方面,企业应当控制董事会规模,完善独立董事制度,这不仅能够提高公司治理水平,还有利于营运资金管理的效率和稳定性的提升。另外,企业要避免出现“两职合一”的现象,两职分离不仅有助于实现企业权力制衡、提高决策效率,对于企业的稳定发展和有效管理也至关重要。本文的研究创新点在于从公司治理角度选取股权特征、董事会特征、管理结构和股权激励四个角度进行实证分析,得出的研究结论能够进一步丰富现有的研究成果,另外,本文还进一步分析了企业规模异质性下,公司治理对营运资金管理绩效产生的影响,得出的研究结论也能够更加有利于制造业企业借鉴参考。

关键词：公司治理营运资金管理绩效董事会规模两职合一