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电费回收难的原因及解决方法

供电企业管理 2007年第1期 20-21页

作者：林春永张爱琴黑龙江七台河供电局

电费是供电企业的主要经营收入，长期以来，用户拖欠电费的现象十分严重，已使供电企业生产经营举步维艰。面对电费回收日益严峻的不利形势，要想从根本上解决电费回收难的问题，必须对形成欠费的原因加以深刻剖析，完善各项制度建设，... 详细信息

电费是供电企业的主要经营收入，长期以来，用户拖欠电费的现象十分严重，已使供电企业生产经营举步维艰。面对电费回收日益严峻的不利形势，要想从根本上解决电费回收难的问题，必须对形成欠费的原因加以深刻剖析，完善各项制度建设，同时，还必须依靠方方面面的大力支持，运用行政、经济、技术，甚至法律手段维护供电企业的合法利益。下面对电费回收难的原因及应采取的措施作如下分析：

关键词：电费回收供电企业企业生产经营经营收入制度建设法律手段拖欠

基于矩阵乘积压缩态的动态可扩展秘密共享方案

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物理学报 2024年第18期73卷 24-37页

作者：赖红万林春西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

目前,基于纠缠态的量子秘密共享(quantum secret sharing,QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力.然而,纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性,在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力.值得注意的是,纠缠态可以通过矩阵... 详细信息

目前,基于纠缠态的量子秘密共享(quantum secret sharing,QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力.然而,纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性,在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力.值得注意的是,纠缠态可以通过矩阵乘积态(matrix product state,MPS)有效表达.利用MPS对纠缠态进行表征,能够准确地揭示与概率振幅相关的纠缠特性.本研究证明利用MPS表征纠缠态,可以将一个W态压缩为一个单光子和一个矩阵,展示一种新的技术路径.此外,本研究还提出MPS与秘密共享方案之间的创新互操作性,即通过压缩允许量子份额与共享的量子态之间形成非一对一的映射关系.这种方法可能提供一种更高效的方式来实现量子信息的编码和传输,对于量子秘密共享尤为重要.同时,我们提出的QSS方案具有动态特性,能够根据需要轻松地添加或移除参与者,以更好地适应参与者需求的变化,并在实际应用场景中展现出更高的实用性和适应性.本文的方案能够在保持高效纠缠利用的同时,满足系统的多元需求,包括但不限于通信安全性、数据传输率和系统的可扩展性.

关键词：矩阵乘积压缩态纠缠态的概率振幅可扩展性动态性

横拉机H13钢耐磨导轨激光表面淬火+渗氮复合处理

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金属热处理 2024年第4期49卷 274-278页

作者：林春旭武汉维福利德智能装备制造有限公司湖北武汉430040

为提高横拉机H13钢耐磨导轨的使用寿命,对导轨(心部硬度约300 HV0.3)分别用激光表面淬火、气体渗氮、激光表面淬火+气体渗氮进行表面强化处理,以表面硬度、硬化层深度、硬度梯度为依据进行耐磨性的对比分析。结果表明,气体渗氮表面硬度... 详细信息

为提高横拉机H13钢耐磨导轨的使用寿命,对导轨(心部硬度约300 HV0.3)分别用激光表面淬火、气体渗氮、激光表面淬火+气体渗氮进行表面强化处理,以表面硬度、硬化层深度、硬度梯度为依据进行耐磨性的对比分析。结果表明,气体渗氮表面硬度高(>980 HV0.3),但硬化层深度较浅(仅能达到约0.27 mm);激光表面淬火成倍增加硬化层深度(可达约0.7 mm),但表面硬度不及气体渗氮(最高仅达到764 HV0.3);先激光表面淬火(P=2500 W,v=4 mm/s)后气体渗氮(540℃×25 h)复合处理则能兼有两种工艺的优点,获得更高的表面硬度(>980 HV0.3)和硬化层深度(可达0.61~0.67 mm),能有效提高导轨的耐磨性。

关键词： H13钢气体渗氮激光表面淬火横拉机导轨表面强化

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信贷包容,企业投资与过度外推偏差

管理工程学报 2024年

作者：林春鹏杨金强上海财经大学金融学院上海国际金融与经济研究院

本文研究了关系型贷款业务中银行包容度与企业内生投资对银企价值的互动影响,并引入过度外推的认知偏差,考察非理性决策互动对双方价值的影响。研究发现,银行信贷包容度与贷款利率间呈“倒U型”关系,银企双方存在各自的最优利率。银行... 详细信息

本文研究了关系型贷款业务中银行包容度与企业内生投资对银企价值的互动影响,并引入过度外推的认知偏差,考察非理性决策互动对双方价值的影响。研究发现,银行信贷包容度与贷款利率间呈“倒U型”关系,银企双方存在各自的最优利率。银行在认知偏差下提供的高包容度促进了企业投贷,企业在认知偏差下的过度投资提高了银行信贷包容度,弱化了非理性决策的负面影响。本文从行为金融角度拓展了银企合作的理论研究,指出银企决策间的互动是关系型贷款模型克服信息不对称、化解中小企业“融资难”问题的关键特征。

关键词：信贷包容关系型贷款企业投资过度外推

基于矩阵乘积压缩态的动态可扩展秘密共享方案研究

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物理学报 2024年

作者：赖红万林春西南大学计算机与信息科学学院

目前，基于纠缠态的量子秘密共享(Quantum Secret Sharing， QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力。然而，纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性，在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力。值得注意的是，纠缠态可以... 详细信息

目前，基于纠缠态的量子秘密共享(Quantum Secret Sharing， QSS)方案未充分利用纠缠态的概率振幅潜力。然而，纠缠态的概率振幅是量子信息学的一个关键特性，在量子计算和量子通信等领域有着广泛的应用潜力。值得注意的是，纠缠态可以通过矩阵乘积态(Matrix Product State， MPS)有效表达。利用MPS对纠缠态进行表征，能够准确地揭示与概率振幅相关的纠缠特性。本研究证明利用MPS表征纠缠态，可以将一个W态压缩为一个单光子和一个矩阵，展示一种新的技术路径。此外，本研究还提出MPS与秘密共享方案之间的创新互操作性，即通过压缩允许量子份额与共享的量子态之间形成非一对一的映射关系。这种方法可能提供一种更高效的方式来实现量子信息的编码和传输，对于量子秘密共享尤为重要。同时，我们提出的QSS方案具有动态特性，能够根据需要轻松地添加或移除参与者，以更好地适应参与者需求的变化，并在实际应用场景中展现出更高的实用性和适应性。本文的方案能够在保持高效纠缠利用的同时，满足系统的多元需求，包括但不限于通信安全性、数据传输率和系统的可扩展性。

关键词：矩阵乘积压缩态纠缠态的概率振幅可扩展性动态性

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数字普惠金融对制造业韧性的影响研究

湖南科技大学学报（社会科学版） 2024年第4期27卷 73-84页

作者：林春赵予宁辽宁大学金融与贸易学院辽宁沈阳110036

强化制造业韧性是新时代提振实体经济的重要抓手。研究发现,数字普惠金融能够显著促进制造业韧性提升,其中技术创新和环境规制分别发挥了重要的中介作用和调节作用;此外,结构异质性上数字普惠金融各构成部分均具有显著的推动效果,而维... 详细信息

强化制造业韧性是新时代提振实体经济的重要抓手。研究发现,数字普惠金融能够显著促进制造业韧性提升,其中技术创新和环境规制分别发挥了重要的中介作用和调节作用;此外,结构异质性上数字普惠金融各构成部分均具有显著的推动效果,而维度异质性上对制造业韧性的促进作用更多聚焦于抵御吸收力和再组织力。研究结论揭示了数字普惠金融对制造业韧性的影响,为提升金融服务实体经济质效明确了努力方向。

关键词：数字普惠金融制造业韧性技术创新环境规制

论资排辈、隐性规范与公司违规行为：基于非正式制度视角的研究

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外国经济与管理 2024年

作者：林翠梁徐细雄吴林春重庆大学经济与工商管理学院重庆大学工商管理与经济发展研究中心

论资排辈文化蕴含的身份隔离和等级差序等隐性规范可能阻碍信息流动、弱化公司内部监督，进而滋生公司违规行为。基于此，本文突破传统的制度与契约理论范式，重点从非正式制度视角考察论资排辈文化对公司违规行为的影响效应及机理。运... 详细信息

论资排辈文化蕴含的身份隔离和等级差序等隐性规范可能阻碍信息流动、弱化公司内部监督，进而滋生公司违规行为。基于此，本文突破传统的制度与契约理论范式，重点从非正式制度视角考察论资排辈文化对公司违规行为的影响效应及机理。运用2008—2021年沪深A股上市公司数据，本文实证发现，论资排辈文化显著增加了公司违规概率及违规次数。进一步检验揭示，论资排辈文化主要通过削弱公司内部监督和降低信息质量这两条路径提高了公司违规行为。此外，在国有产权、高权力集中度、绩效压力较大以及男性董事长的企业中，论资排辈文化对公司违规行为的负面效果更明显。本研究从隐性规范视角深化了对公司违规行为赖以依存的文化土壤及其力量逻辑的理解，丰富了公司违规主题研究文献。它也对破除组织内身份壁垒、激发员工个体活力，以更好发挥员工群体的主体性治理价值具有一定实践启示。

关键词：论资排辈公司违规内部监督隐性规范

基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法研究

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基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法研究

作者：林春宇东莞理工学院

学位级别：硕士

滚动轴承作为机械设备中非常关键但容易损坏的旋转组件,其健康状况将直接决定整个设备的运行状态。一旦轴承发生故障,将导致巨大的经济损失,甚至可能引发无法预估的严重后果。但是由于轴承运行周期较长,实现定点检测并准确进行剩余寿命... 详细信息

滚动轴承作为机械设备中非常关键但容易损坏的旋转组件,其健康状况将直接决定整个设备的运行状态。一旦轴承发生故障,将导致巨大的经济损失,甚至可能引发无法预估的严重后果。但是由于轴承运行周期较长,实现定点检测并准确进行剩余寿命预测一直以来都是一个困扰的问题。基于此,本研究利用深度学习算法对轴承健康阶段划分和剩余寿命预测进行了深入研究。为了更准确高效地实现轴承健康阶段划分和剩余使用寿命预测,提出了基于双通道退化分类器的健康阶段划分方法以及基于时频域改进Transformer模型的剩余寿命预测方法。首先针对现有健康阶段划分的不足,提出了基于双通道退化分类器的健康阶段划分方法。第一阶段通过快速傅里叶变换将滚动轴承振动信号从时域转化为频域数据,然后利用自编码器进行降维处理,并计算异常分数以建立异常阈值。同时,采用K-means对自编码器编码的潜层表示进行聚类,从而得到轴承退化标签。第二阶段将退化标签训练双通道退化分类器,最后通过双通道退化分类器可实现对轴承健康阶段的准确划分。由FEMTO-ST和XJTU-SY数据集的实验可表明,本文提出的健康阶段划分方法在划分的准确性和及时性上相比其他划分方法都具有较高的水准。为了解决目前主流的深度学习框架存在的模型适应性受限、长期依赖关系难以捕捉和特征提取的复杂性等不可避免的缺陷,同时也为了充分发挥深度学习模型的潜力,本文提出一种基于时频域改进Transformer模型的滚动轴承剩余寿命预测方法。第一阶段,首先使用短时傅里叶变换对轴承振动信号的非平稳特征进行预提取,在相对较高维度的空间中提取底层特征。在第二阶段,提出了一种创新的时频域改进Transformer模型,因果卷积操作用于从时频域特征数据中提取局部特征,并将位置编码输入进信号中,而Encoder层用于进一步提取退化特征并通过多头掩码自注意力机制融合它们。本文模型对低级特征与轴承的剩余寿命之间的关系进行建模,从而抑制了梯度消失的问题,更适合表示复杂的时间退化特征,而且可以学习长期依赖关系。本文通过FEMTO-ST和XJTU-SY数据集来检验所提方法的可靠性。在对两个案例进行研究的过程中,比较了目前存在的几种先进的剩余寿命预测方法,并进行了详尽的模型自身结构消融研究。实验结果表明,本文提出的剩余寿命预测方法在轴承寿命预测方面具有较高的精准度和优势,同时验证了提出的模型在内部结构方面的有效性。

关键词：深度学习滚动轴承剩余寿命预测健康阶段划分 Transformer模型

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基于深度学习的生猪活动期个体行为模式分析

基于深度学习的生猪活动期个体行为模式分析

作者：林春盛仲恺农业工程学院

学位级别：硕士