检索结果-南通市图书馆

作者：杨晓玥北方民族大学

学位级别：硕士

量子关联在量子信息和量子计算领域占据了极其重要的位置,不仅与一些量子力学的基本问题紧密相关,而且还被广泛应用于量子信息处理.而度量调整斜信息作为数理统计中经典Fisher信息的推广,在量子参数估计中起着至关重要的作用.本文利用... 详细信息

量子关联在量子信息和量子计算领域占据了极其重要的位置,不仅与一些量子力学的基本问题紧密相关,而且还被广泛应用于量子信息处理.而度量调整斜信息作为数理统计中经典Fisher信息的推广,在量子参数估计中起着至关重要的作用.本文利用度量调整斜信息来量化和研究量子态相对于标准正交基和局部信道这两种情形下的关联问题.通过度量调整斜信息研究复合系统中全局量子态和局部量子态之间的非对称性,量化量子态相对于标准正交基的量子关联;引入非自伴的广义度量调整斜信息的概念,讨论其性质,并从复合系统中全局态和局部态的量子相干差的角度出发,研究量子态相对于局部信道的量子关联.在此基础上,计算不同的量子态在相位阻尼信道、振幅阻尼信道、旋转信道和去极化信道中的量子关联.主要工作如下:1.针对两体量子态相对于标准正交基的量子关联:首先,引入度量调整斜信息的定义及其性质,并对复合系统中全局量子态和局部量子态之间的非对称性进行量化研究;其次,研究复合量子态相对于标准正交基的量子关联,给出量子关联的定义及其数学解析式,探讨其基本性质并给予证明;最后,通过例题对所得理论进行验证.2.针对两体量子态相对于局部信道的量子关联:首先,引入广义度量调整斜信息的定义,介绍量子态相对于一般信道的相干度量及其性质;其次,从复合系统中全局态和局部态的量子相干差的角度出发,给出量子态相对于局部信道的量子关联的定义及其数学解析式,研究量子关联度量的基本性质并给予证明;最后,研究量子关联在酉信道、旋转信道和弱测量中的应用,并计算不同的的量子态在相位阻尼信道、振幅阻尼信道、去极化信道、Hadamard信道和弱测量中的量子关联.

关键词：量子关联度量调整斜信息量子信道标准正交基量子相干

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模糊泛代数的商及其在模糊结合代数中的应用

模糊泛代数的商及其在模糊结合代数中的应用

作者：杨晓曼伊犁师范大学

学位级别：硕士

中国基本养老保险运行效率及影响因素研究 ——基于省级面板数据

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中国基本养老保险运行效率及影响因素研究 ——基于省级面板数据

作者：杨晓睿兰州财经大学

学位级别：硕士

随着退休人员数量的增加和工作人口的减少,我国养老金支付压力将进一步加剧,对基本养老保险的可持续性构成了挑战,但基本养老保险作为我国三支柱养老保险体系中最重要的第一支柱,其运行状况关乎到人民的幸福生活和国家的安定,基本养老... 详细信息

随着退休人员数量的增加和工作人口的减少,我国养老金支付压力将进一步加剧,对基本养老保险的可持续性构成了挑战,但基本养老保险作为我国三支柱养老保险体系中最重要的第一支柱,其运行状况关乎到人民的幸福生活和国家的安定,基本养老保险的运行效率及影响因素依旧是当今时代的研究重点。文章查阅相关文献,明确了我国基本养老保险的定义,梳理了其发展过程,利用数据包络分析法对中国基本养老保险的运行效率进行了横向与纵向评估比较。同时,基于测算出的效率值研究分析了影响中国基本养老保险运行效率的因素。最后,文章引入门槛回归模型探讨不同的养老金替代率对我国基本养老保险运行效率的影响,引入空间效应模型分析相关影响因素的作用。结果表明:第一,在剔除环境因素的影响后,中国的基本养老保险整体运行效率较高,这在一定程度上表明我国近几年基本养老保险发展较为优越,能够保障居民退休后的较高生活质量,但还未达到有效状态,仍存在着投入不足与资源利用效率低、地区间发展不平衡等问题,需要技术进步来进行推动。第二,人均可支配收入、基金可持续能力、社会保障负担、养老金替代率、经济发展水平、城镇化水平和人口老龄化程度等因素都对我国基本养老保险的运行效率具有影响。第三,尤其是人均可支配收入和基金可持续能力的提高,可以显著提升基本养老保险的运行效率,促进基本养老保险可持续发展。最后,文章提出一些政策建议,以提高中国基本养老保险的运行效率。政府要将工作重点放在平衡区域间的差异、提高资源利用效率等方面上。加大对基本养老保险制度的宣传和推广力度,提高参保率和缴费率。通过优化基金投资运营方式,提高投资收益率,增加基金的收入来源。加强对基金的监管和管理,确保基金的使用透明和规范。

关键词：基本养老保险效率基金盈余 Tobit回归分析门槛回归分析空间效应分析

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中国经济网国货品牌报道研究

中国经济网国货品牌报道研究

作者：杨晓枫西安工业大学

学位级别：硕士

习近平总书记提出推动“中国产品向中国品牌转变”,品牌是生产者和消费者共同的追求,是企业乃至国家综合竞争力的重要体现。加强国货品牌建设,既有利于推动我国从经济大国向经济强国转变,也有利于满足人们更高层次物质文化需求,更有利... 详细信息

习近平总书记提出推动“中国产品向中国品牌转变”,品牌是生产者和消费者共同的追求,是企业乃至国家综合竞争力的重要体现。加强国货品牌建设,既有利于推动我国从经济大国向经济强国转变,也有利于满足人们更高层次物质文化需求,更有利于弘扬中华文化、提升中国形象。中国经济网作为唯一一个以经济新闻报道为核心的国家级重点新闻网站,其报道整合国内主要媒体的经济新闻和信息,既为政府部门和企业决策提供权威的参考依据,也为关注经济生活的读者提供及时丰富的经济资讯。系统研究中国经济网国货品牌报道,对于塑造品牌形象,提升品牌竞争力,助力国货品牌发展意义重大。本研究以中国经济网为研究对象,选取自2006年至2023年中国经济网的国货品牌报道为主要研究内容,采用内容分析法、文献研究法、抽样调查法、问卷调查法等研究方法,系统分析中国经济网关于国货品牌的报道。研究的基本进路为:(1)采取内容分析法对中国经济网国货品牌相关报道的报道数量、报道形式、报道来源、报道倾向、报道品牌进行多层面的分析,研究发现报道数量上以2017年为分界线,此后国货品牌的报道数量越来越多;报道形式上整体以文字报道为主,图片报道为辅,动态性的报道内容使用较少;报道来源方面转载其他媒体平台的相关报道较多,自采的较少;报道倾向上主要是以正面报道为主;报道品牌方面种类繁多,涉及459种国货品牌;(2)采取文本分析法和抽样调查法对中国经济网国货品牌相关报道的报道主题、报道话语、报道叙事、报道形象、报道框架进行深度分析,研究发现报道主题全面,涵盖包括国货品牌的发展策略在内的10类报道主题;报道话语以叙述性话语为主,辅以描述性话语;报道叙事的双主体略高于单主体,报道叙事的全知视角显著高于限知视角,叙事结构以线性结构为主;(3)采用问卷调查法对中国经济网国货品牌报道研究的效果评估,发现在受众认知、态度和行为方面体现出了较为显著的传播效果。尽管中国经济网在经济新闻报道方面有着很强的专业性与权威性,但通过对国货品牌报道分析及受众反馈,发现其报道形式单一、报道来源转载多而自采较少等不足仍存在较大的提升空间,进而提出以下策略:(1)设立专门栏目,增强报道专业度;(2)丰富报道形式,提升传播策略;(3)发挥平台优势,引进专业作者。

关键词：中国经济网国货品牌国货报道内容分析文本分析效果分析

基于热点预测的高校数据服务关键技术研究与应用

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基于热点预测的高校数据服务关键技术研究与应用

作者：杨晓晗齐鲁工业大学

学位级别：硕士

近年来,高校信息化的发展经历了从信息化基础设施建设、信息资源的整合共享到智慧校园的构建等多个阶段,各类高校信息系统产生了大量的结构化数据和视频、图片、文件等半结构化、非结构化数据。如何对上述多模态数据进行有效的存储、集... 详细信息

近年来,高校信息化的发展经历了从信息化基础设施建设、信息资源的整合共享到智慧校园的构建等多个阶段,各类高校信息系统产生了大量的结构化数据和视频、图片、文件等半结构化、非结构化数据。如何对上述多模态数据进行有效的存储、集成、处理和挖掘,满足未来智慧教育应用对数据的实时读取与分析需求,成为高校数据资源中心建设的重大挑战。传统数据库与数据仓库通常要求数据以结构化方式进行存储,灵活性较低,且不适于实时读取分析。新兴的数据湖仓技术整合了数据湖和数据仓库的优势,不仅支持数据以原始格式进行存储,且支持实时数据入湖和读取分析,因此能够更好地满足智慧校园中多源异构数据的灵活、统一接入并管理的目标,从而更好地为用户提供实时数据读取等数据服务。但目前针对数据湖仓的研究存在两方面的问题:一方面,在数据频繁写入时,数据湖仓默认的与数据写入同步执行的数据文件合并可能会导致数据湖仓面临写入性能瓶颈,影响实时数据读取的准确性与及时性,从而导致实时数据读取响应延迟。另一方面,对于某些经常用于数据读取服务的核心数据,若每次都需遍历表目录下的所有数据以获取数据视图,无疑会增加数据检索的时间成本,从而导致数据读取效率降低。与此同时,本文通过在实际应用中观察数据湖仓的特点发现:首先,某些业务系统中的表存在数据频繁写入的时间段,即数据写入热点时间段。因此,如果能够实现数据非频繁写入时间段,即数据写入非热点时间段的预测,并在非热点时间段进行数据湖仓中数据文件的合并操作,将有效避免写入资源被抢占,从而减少数据写入和读取延迟。其次,数据湖仓中的表存在大量的读取操作,在读取过程中也会存在查询热点数据,这些数据可能会用于决策支持和提供数据服务。如果能够将热点数据提前预测、存储并管理,将显著减少读取热点数据所需检索时间,从而有效提升数据读取服务效率。针对上述问题,本论文将主流数据湖仓框架之一Apache Hudi作为研究对象,设计了一种数据湖仓架构下基于热点预测的高校数据服务关键技术,优化了Apche Hudi的数据压缩(Compaction)和簇聚(Clustering)机制,有效提升了数据写入和查询效率。主要研究内容如下:(1)设计了一种基于在线学习和LSTM(Long Short-Term Memory)的数据湖仓热点数据预测模型。采集和处理Apache Hudi的写入数据和查询数据,并建立融合在线学习和LSTM的预测模型ODL-LSTM,以预测数据写入的热点/非热点时间段和数据查询的热点数据,为优化Apache Hudi的离线压缩和离线簇聚机制提供依据;(2)提出了一种面向Hudi的数据服务优化方法,包括基于非热点时间段的Hudi离线压缩方法和基于热点数据的Hudi离线簇聚的方法。该方法首先以ODL-LSTM模型预测结果为基础,在非热点时间段触发Hudi MOR表(Merge on Read表)的离线压缩任务,将基础文件的数据新鲜度提高了92.27%,将压缩次数减少了76.73%,并将读优化模式下的读取效率提高了48.16%。其次在非热点时间段触发Hudi COW表(Copy on Write表)的离线簇聚任务,并将ODL-LSTM预测的查询热点数据置于指定分区内,使得热点数据读取的响应时间提高了44%。(3)形成了基于热点预测的数据服务平台原型系统,并在其中集成了数据入湖模块、数据湖仓、写入/查询数据解析模块、热点数据预测模块、数据管理控制模块以及查询引擎。该原型系统实现了数据写入和查询热点的预测,根据预测结果对Apache Hudi数据重组方式进行了优化设计,从而完善了Apache Hudi的数据存储结构和文件布局,并将Presto查询引擎查询速度提升了1/3。

关键词：数据资源中心热点预测数据服务数据湖仓

基于Google Earth Engine和Sentinel-2数据的云贵高原地表水体精准提取及时空动态变化分析

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基于Google Earth Engine和Sentinel-2数据的云贵高原地表水体精...

作者：杨晓胄云南师范大学

学位级别：硕士

体教融合背景下广东省中学生女子排球后备人才培养研究

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体教融合背景下广东省中学生女子排球后备人才培养研究

作者：杨晓童广州体育学院

学位级别：硕士

重症新型冠状病毒肺炎患者的临床特征及预后危险因素分析

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重症新型冠状病毒肺炎患者的临床特征及预后危险因素分析

作者：杨晓赞吉林大学

学位级别：硕士

目的:通过对重症新型冠状病毒肺炎患者的临床资料进行回顾性分析,对比存活组与死亡组患者的临床特点,进一步探索影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的危险因素,以帮助医护人员能够早期识别重症患者,及时准确地评估病情,尽早进行干预及治... 详细信息

目的:通过对重症新型冠状病毒肺炎患者的临床资料进行回顾性分析,对比存活组与死亡组患者的临床特点,进一步探索影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的危险因素,以帮助医护人员能够早期识别重症患者,及时准确地评估病情,尽早进行干预及治疗,从而提高重症患者的救治率。方法:回顾性统计2022年12月20日至2023年9月8日期间在吉林大学第一医院呼吸与危重症医学科收治的重症新型冠状病毒肺炎患者,根据转归情况分为存活组与死亡组。比较分析两组患者的基线临床特征、实验室检查指标、治疗方式等临床资料差异,利用单因素和多因素Logistic回归分析探讨影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的独立危险因素,并采用受试者工作特征曲线评估相关实验室检查指标对重症新型冠状病毒肺炎患者预后的预测价值。结果:1.一般资料:共纳入214例重症新型冠状病毒肺炎患者,平均年龄71.49±11.01岁,其中男性123例(57.48%),女性91例(42.52%)。共29例患者在住院期间死亡,重症患者的病死率为13.55%。与存活组相比,死亡组患有糖尿病(65.52%VS30.81%,P0.05)。3.实验室检查指标:死亡组患者入院时的中性粒细胞与淋巴细胞比率、C反应蛋白、降钙素原、铁蛋白、乳酸脱氢酶、白介素6、白介素10、活化部分凝血活酶时间、尿素氮、B型钠尿肽前体、肌红蛋白、肌酸激酶同工酶的水平显著高于存活组,而氧合指数、白蛋白水平显著低于存活组患者,差异均具有统计学意义(P<0.05)。4.治疗情况:205例(95.79%)重症患者应用了糖皮质激素治疗,死亡组患者在应用糖皮质激素和抗病毒药基础上联合JAK抑制剂或白介素6受体拮抗剂治疗、接受机械通气治疗的比例显著高于存活组(P<0.05)。5.多因素Logistic回归分析结果显示:吸烟史、糖尿病、恶性肿瘤、合并3种及3种以上慢性基础疾病、氧合指数、乳酸脱氢酶和白蛋白均与重症新型冠状病毒肺炎患者的预后独立相关(P<0.05)。6.受试者工作曲线表明,氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶单独预测重症新型冠状病毒肺炎患者死亡风险的曲线下面积分别为0.738、0.721、0.683。当氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶三项指标联合时,曲线下面积为0.859。结论:1.既往有吸烟史、糖尿病、恶性肿瘤、合并3种及3种以上慢性基础疾病、乳酸脱氢酶升高、氧合指数和白蛋白降低是影响重症新型冠状病毒肺炎患者预后的独立危险因素。2.氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶可作为评估重症新型冠状病毒肺炎患者死亡风险的独立预测指标。乳酸脱氢酶水平越高、氧合指数和白蛋白水平越低,重症新型冠状病毒肺炎患者的死亡风险越大。当氧合指数、白蛋白、乳酸脱氢酶三项指标联合时,可进一步提高对重症新型冠状病毒肺炎患者预后的预测价值。

关键词：新型冠状病毒肺炎临床特征预后危险因素

基于特征增强的Transformer视觉目标跟踪算法研究

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基于特征增强的Transformer视觉目标跟踪算法研究

作者：杨晓麟西安邮电大学

学位级别：硕士

视觉跟踪技术是计算机视觉领域的主要研究方向之一,在自动驾驶、安全监控等领域中有着广泛应用。近年来,伴随深度学习的迅猛发展,特别是Transformer模型在视觉跟踪中的应用,极大地提升了视觉跟踪算法的性能,展示了其在全局建模能力和适... 详细信息

视觉跟踪技术是计算机视觉领域的主要研究方向之一,在自动驾驶、安全监控等领域中有着广泛应用。近年来,伴随深度学习的迅猛发展,特别是Transformer模型在视觉跟踪中的应用,极大地提升了视觉跟踪算法的性能,展示了其在全局建模能力和适应复杂场景中的优势。然而,目前的视觉跟踪算法面临不少困难:首先,尽管Transformer模型在处理全局信息方面表现出色,但其在捕获局部特征方面存在局限性;其次,Transformer模型的应用往往伴随较高的计算量和成本,直接影响了算法的实用性;最后,如何有效融合历史信息以提升跟踪连续性和准确性,仍是一个待探索的问题。针对上述问题,本研究基于Transformer跟踪算法,从目标特征增强出发,采取多方面的改进策略,来提高算法的综合性能。主要工作内容如下:1.针对Transformer架构的视觉目标跟踪算法目标特征表达方面仍然有提升空间的问题,在卷积神经网络与Transformer架构的基础上,提出基于二阶注意力的稀疏化Transformer视觉目标跟踪算法。首先,算法引入时空运动信息,对视频序列中目标的运动信息建模,增强目标的特征表达能力;其次,对视觉目标跟踪算法中的Transformer结构进行了改进,采用稀疏化自注意力机制,并且在编码器-解码器结构中嵌入混合二阶池化注意力模块,进一步增强跟踪器对目标的判别能力;最后,增加置信度分数惩罚函数对在线跟踪阶段模板的置信度分数进行调整。通过在OTB100、La SOT等众多数据集上进行了广泛的测试,结果表明该算法的性能显著增强。2.针对历史帧信息的利用和目标特征表达方面仍有提升空间的问题,在完全基于Transformer模型的孪生网络基础上,提出基于特征增强和历史帧选择的Transformer视觉跟踪算法。首先,在骨干网络中引入动态预测模块,通过稀疏化策略提高自注意力机制的计算效率,并消除干扰信息,使其能够更好地聚焦于目标区域;其次,提出特征增强模块将局部信息建模和全局信息建模的优势相结合,提升特征的表达能力;最后,引入历史帧信息,提升跟踪器对目标动态信息地关注,并通过自适应历史帧选择策略筛选可靠的历史帧模板,提升算法的鲁棒性。所提算法在La SOT、Tracking Net、GOT-10K等多个数据集上进行大量实验,实验结果表明所提算法具有较好的跟踪能力。3.针对有效历史信息和交叉注意力计算机制的改进问题,在完全基于Transformer的单流网络基础上,提出了一种基于动态历史信息融合Transformer的视觉跟踪算法。首先,提出特征增强预处理模块,通过在注意力模块之前增强模板和搜索区域的特征表达,为模型提供了更丰富和准确的特征信息;其次,引入动态历史信息融合策略,通过融合历史帧中的关键信息,增强了模型对目标变化的适应性和跟踪的连续性;最后,优化的交叉注意力机制,进一步优化了模板与搜索区域间的交叉注意力计算,提升了特征的表达能力和关系建模的准确度。在多个数据集上进行实验,实验结果表明,所提算法在多个数据集上精度、成功率等指标都具有较强竞争力。

关键词：视觉跟踪深度学习特征增强 Transformer 历史帧信息

文化冲击、创新氛围与城市创新能力 ——基于清末开埠长期影响的实证分析

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文化冲击、创新氛围与城市创新能力 ——基于清末开埠长期影响的...

作者：杨晓萱上海师范大学

学位级别：硕士