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零售企业资产金融化对信息有效性的影响——来自股价同步性的证据

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商业经济研究 2024年第6期 156-159页

作者：苏英亮中国社会科学院工业经济研究所北京100010

本文根据2010-2022年零售业上市公司的年度数据进行实证检验,以资本市场信息有效性为视角,研究个体企业金融化对资本市场信息传递的影响。研究发现:第一,企业资产金融化现象降低了向资本市场传递信息的有效性,具体体现在股价同步性的提... 详细信息

本文根据2010-2022年零售业上市公司的年度数据进行实证检验,以资本市场信息有效性为视角,研究个体企业金融化对资本市场信息传递的影响。研究发现:第一,企业资产金融化现象降低了向资本市场传递信息的有效性,具体体现在股价同步性的提升,个体股价变动更受制于市场整体的波动;第二,以个体超额换手率度量的投资者非理性行为是其中的重要机制。拓展性分析显示:资产金融化对信息有效性的负面作用在代理成本更高或过度金融化的零售企业中更为显著。本文在“企业行为-市场反应”的研究框架中嵌入投资者行为的机制作用,研究表明出于套利和预防动机的金融化行为不利于零售企业在资本市场的融资,为引导零售企业“脱虚返实”提供了经验证据。

关键词：资产金融化信息有效性投资者行为零售企业

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双特征流融合和边界感知的显著性目标检测

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 227-236页

作者：杨鑫朱恒亮毛国君福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建工程学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118

显著性目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一,许多基于深度学习的检测算法虽然已经取得了显著的成果,但是仍然存在待测目标漏检误检和边界模糊等问题。针对这些问题提出了一种基于双特征流融合和边界感知的目标检测算法,通过改... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一,许多基于深度学习的检测算法虽然已经取得了显著的成果,但是仍然存在待测目标漏检误检和边界模糊等问题。针对这些问题提出了一种基于双特征流融合和边界感知的目标检测算法,通过改变输入图像尺寸来丰富多尺度信息,并自顶向下逐层聚合特征得到精细的预测结果。首先将输入图像调整为两种不同分辨率分别送入编码器,提取丰富的多层级特征形成双特征流;其次将双特征流自顶向下逐层融合,生成由粗到细的显著图;最后构建了边界感知结构,凭借上下文语义信息的指导生成精细的物体轮廓。在五个公开数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在结构相似性(Sm)等多个指标上取得了更高的检测精度,生成的显著图目标完整且边缘清晰。

关键词：显著性目标检测全卷积神经网络多尺度学习双特征流融合边界感知

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友谊之家俱乐部酒店和卷宗公寓

建筑学报 2024年第4期 10-16页

作者：无苏圣亮(摄影) 亘建筑事务所不详

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阿那亚北岸市集

建筑学报 2024年第4期 28-33页

作者：无苏圣亮(摄影) 致正建筑工作室不详

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从龙文化看中华文明的连续性

学习与探索 2024年第6期 176-183页

作者：何星亮国务院

研究、阐释和认识中华文明的连续性,既要从宏观上进行综合性探讨,也要从微观上进行专题性研究。我们可以从各种文化现象中窥见中华文明的连续性。中国龙文化源远流长、博大精深,是中华文明连续性最为典型的文化现象之一。本文主要根据... 详细信息

研究、阐释和认识中华文明的连续性,既要从宏观上进行综合性探讨,也要从微观上进行专题性研究。我们可以从各种文化现象中窥见中华文明的连续性。中国龙文化源远流长、博大精深,是中华文明连续性最为典型的文化现象之一。本文主要根据考古材料和历史文献分析龙文化中体现的中华文明连续性,并认为深入研究中华文明的连续性可以增强“文化自信”意识,更好地理解为什么要走中国式现代化道路,以及中华文明的连续性和创新性是相辅相成、相互促进的。

关键词：龙文化连续性中华文明考古材料历史文献

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激光选区熔化TC4合金的高周疲劳行为

材料工程 2024年第3期52卷 61-70页

作者：武亮亮许瑞达焦泽辉于慧臣中国航发北京航空材料研究院北京100095 航空材料检测与评价北京市重点实验室北京100095 中国航空发动机集团材料检测与评价重点实验室北京100095

开展激光选区熔化(selective laser melting,SLM)TC4合金高周疲劳行为实验研究,对比分析两种取样方向(水平、垂直)、两种温度(室温、400℃)条件下合金的疲劳性能差异,探索了通过热等静压(hot isostatic pressing,HIP)方式提升合金疲劳... 详细信息

开展激光选区熔化(selective laser melting,SLM)TC4合金高周疲劳行为实验研究,对比分析两种取样方向(水平、垂直)、两种温度(室温、400℃)条件下合金的疲劳性能差异,探索了通过热等静压(hot isostatic pressing,HIP)方式提升合金疲劳性能的可行性。结果表明:退火热处理后,合金疲劳性能存在显著的各向异性,垂直方向试样疲劳性能高于水平试样;相较于室温,400℃条件下合金的疲劳寿命降低,但仍存在各向异性;热等静压后,合金的疲劳寿命呈现出一定程度的提升,疲劳性能各向异性趋势减弱。断口分析显示,SLM TC4合金裂纹主要起源于表面与亚表面缺陷处,以气孔为主,统计分析表明,垂直试样的源区缺陷尺寸要低于水平试样,这是导致合金水平试样疲劳性能降低的主要原因;热等静压后,合金水平和垂直试样裂纹均萌生于表面滑移处,此时合金的孔隙率显著降低,已无明显缺陷,而缺陷数量的减少是合金疲劳性能提升的主要原因。

关键词：激光选区熔化 TC4合金高周疲劳各向异性缺陷热等静压

冀北山区某有色多金属尾矿库周边农用地重金属污染特征与生态健康风险评价

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地学前缘 2024年第2期31卷 77-92页

作者：郭学辉黄仁亮万建华天津大学环境科学与工程学院天津300072 华北地质勘查局五一四地质大队河北承德067000 天津大学海洋科学与技术学院天津300072

为了解冀北山区有色金属尾矿库对周边农用地的重金属污染特征和生态健康风险,通过资料搜集和调研,最终确定一处具有代表性的金铅锌尾矿库及周边农用地作为研究区。针对研究区农用地进行了样品采集与测试分析工作,并总结了农用地重金属... 详细信息

为了解冀北山区有色金属尾矿库对周边农用地的重金属污染特征和生态健康风险,通过资料搜集和调研,最终确定一处具有代表性的金铅锌尾矿库及周边农用地作为研究区。针对研究区农用地进行了样品采集与测试分析工作,并总结了农用地重金属污染特征,同时通过重金属累积分析、潜在生态风险和人体健康风险3种评价方法,开展了农用地土壤重金属污染评价工作。主要研究结果如下:农用地表层土壤不同程度地受到Zn、Cu、Cd、Pb和As的污染较为严重,其中Cd、Pb、Zn和Cu表现为重度累积;农用地土壤重金属潜在生态危害处于极强的水平,应引起高度重视,重点关注重金属Cd、Pb和Hg;人体健康暴露风险方面,农用地土壤重金属非致癌与致癌暴露途径均应重点关注手口摄入,单元素非致癌与致癌日平均暴露量方面,均应重点关注Zn、Pb、Cu和Cr;人体健康儿童手口途径非致癌风险不可接受,单元素Pb和As手口途径非致癌风险指数分别为11.23和1.75,故应特别关注Pb和As手口途径对儿童的非致癌风险,成人手口途径非致癌风险也不可接受,重点关注单元素Pb手口途径对成人的非致癌风险;人体健康致癌风险方面,单元素Cd手口途径儿童与成人致癌风险不可接受,儿童单元素Cd手口途径致癌风险指数为3.38×10-4,成人Cd重金属手口途径致癌风险指数为1.63×10-4,故应特别重点关注研究区Cd手口途径对儿童与成人的致癌风险。总之,需要加强冀北山区有色重金属尾矿库周边农用地土壤的风险预警及相应管控工作,消除潜在的健康风险。

关键词：尾矿库重金属污染特征生态风险风险评价

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损失驱动的城市外洪内涝物资精细化配置研究

应用基础与工程科学学报 2024年第2期32卷 378-393页

作者：周易宏吴泽宁王慧亮郑州大学水利与交通学院河南郑州450001

针对城市洪涝灾害物资的合理配置问题,提出了损失驱动的需求紧迫程度计算方法,并建立了基于洪涝灾害推演结果的防洪防涝物资精细化优化配置框架;以郑州市为研究对象,采用多目标遗传算法计算了百年一遇降雨和河流洪水组合致灾情景下的配... 详细信息

针对城市洪涝灾害物资的合理配置问题,提出了损失驱动的需求紧迫程度计算方法,并建立了基于洪涝灾害推演结果的防洪防涝物资精细化优化配置框架;以郑州市为研究对象,采用多目标遗传算法计算了百年一遇降雨和河流洪水组合致灾情景下的配置结果,探讨了所提出的损失驱动法与等优先级、TOPIS和聚类分级法在配置效果上的差异.研究结果表明:损失驱动的物资配置框架实现了沙袋和排水设备的精细化配置,配置结果的损失比其他方法低34.97%~56.58%,提高了有限物资配置效果;表明损失驱动法可更好地反映承灾体实际需求,该研究结果可为城市洪涝灾害精细化防控提供参考.

关键词：城市洪涝组合致灾防洪防涝物资承灾体精细化优化配置损失驱动

基于耦合特征LSTM的船舶运动预报方法研究

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 1-7页

作者：何国联姚朝帮孙小帅孟凡亮华中科技大学船舶与海洋工程学院湖北武汉430074 91054部队北京102422 中国特种飞行器研究所系统航电研究室湖北荆门448035

采用长短期记忆(LSTM)神经网络模型对船舶在不同海况下的运动姿态进行预报.针对LSTM模型难以优化的特点,提出了一种耦合特征LSTM神经网络模型.首先对船舶运动时间序列数据进行了归一化处理;然后基于深度学习框架TensorFlow搭建了具有输... 详细信息

采用长短期记忆(LSTM)神经网络模型对船舶在不同海况下的运动姿态进行预报.针对LSTM模型难以优化的特点,提出了一种耦合特征LSTM神经网络模型.首先对船舶运动时间序列数据进行了归一化处理;然后基于深度学习框架TensorFlow搭建了具有输入层、隐藏层和输出层的LSTM模型;接着将原始数据按照不同特征输入形式进行划分;最后采用不同耦合特征LSTM模型分别对测试样本进行预报.结果表明:相比于其他LSTM模型,六自由度耦合特征LSTM神经网络模型的预报精度有明显优势;在四级海况下,运动预报误差降低了2.1%~12.9%;在五级海况下,运动预报误差降低了2.4%~12.3%;六特征耦合LSTM模型只须进行一次计算,就能同时输出六自由度运动,可减少51.4%~82.7%的计算时间,提升了计算效率.

关键词：六自由度运动长短期记忆(LSTM) 时间序列耦合特征预报精度