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国有企业高层经营管理者胜任特征模型研究

江海学刊 2006年第2期 227-231页

作者：柯翔程德俊南京大学商学院

通过对相关研究的综述和回顾以及对30名国有企业高层经营管理者的深度访谈,从追求成就、遵从权威、影响力等16种能力出发构建了国有企业高层经营管理者胜任特征能力集,编制了初步问卷。通过对国有企业高层经营管理者的问卷调查,构建了... 详细信息

通过对相关研究的综述和回顾以及对30名国有企业高层经营管理者的深度访谈,从追求成就、遵从权威、影响力等16种能力出发构建了国有企业高层经营管理者胜任特征能力集,编制了初步问卷。通过对国有企业高层经营管理者的问卷调查,构建了包含控制力、解决问题能力等8个因子的国有企业高层经营管理者胜任特征模型。实证研究表明,该模型具有较好的信度和效度。

关键词：国有企业经营管理者胜任特征模型

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福州机场设备精益化管理研究

福州机场设备精益化管理研究

作者：柯翔厦门大学

学位级别：硕士

机场属于设备密集型企业,旅客到达机场后,都与机场的设备有过“亲密接触”,自助值机、行李系统、离港系统、登机桥等等,每个设备的运行状态与旅客乘机体验均紧密相关。只有当机场的各关键设备处于良好的运行状态,机场才能实现高效安全运... 详细信息

机场属于设备密集型企业,旅客到达机场后,都与机场的设备有过“亲密接触”,自助值机、行李系统、离港系统、登机桥等等,每个设备的运行状态与旅客乘机体验均紧密相关。只有当机场的各关键设备处于良好的运行状态,机场才能实现高效安全运行,保障旅客的乘机体验。建立有效的和可持续的设备管理体系对促进机场的发展起着至关重要的作用。自1997年通航之日起,福州机场设备管理一直使用事后维修与计划维修结合的模式,随着客货流量增长,传统的设备管理模式已无法跟上旅客对安全、服务、便捷性的需求,设备管理存在的问题已日益显著。本文首先介绍了福州机场现有的设备管理模式和组织架构,在此基础上,深入研究设备管理的现状,指出存在的问题。针对所发现的问题提出相应解决方案,通过融合精益管理和TnPM体系理论,从设备资产分类、前期管理、维保维修管理、备品备件管理、报废管理、人员培训和信息化应用等七个维度设计出一套适合福州机场的精益TnPM设备管理体系。经过近两年半左右的导入与实施,福州机场精益TnPM体系已初步建成,利用PDCA的思想,完成了改善方案的计划筹备、项目实施、建立奖惩制度等工作,并以精益的思想持续不断改善。福州机场已形成专门推进精益TnPM体系的组织机构,通过现场设备6S活动、KAIZEN小改善、SDA/SGA精益项目的实施营造了良好的设备精益改善氛围,并培养了一批精益TnPM带头人。这对国内其他机场引入精益管理和TnPM体系具有一定的参考和借鉴意义。

关键词：福州机场设备管理精益TnPM管理

片层纳米结构磷酸铁制备及对磷酸铁锂电性能的影响

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材料导报 2018年第19期32卷 3325-3331页

作者：马志鸣肖仁贵廖霞柯翔贵州大学化学与化工学院贵阳550025

采用液相反应结晶法,在磷源及铁源中添加NaAlO_2,利用在结晶过程中生成的Al(OH)3胶体对结晶面的作用,合成出具有片层纳米结构纺锤体状磷酸铁前驱体,并通过高温固相法进一步制备成磷酸铁锂。采用XRD、FT-IR、SEM、TEM、比表面及孔隙率分... 详细信息

采用液相反应结晶法,在磷源及铁源中添加NaAlO_2,利用在结晶过程中生成的Al(OH)3胶体对结晶面的作用,合成出具有片层纳米结构纺锤体状磷酸铁前驱体,并通过高温固相法进一步制备成磷酸铁锂。采用XRD、FT-IR、SEM、TEM、比表面及孔隙率分析、激光粒度分析和电化学性能测试等手段对样品进行表征分析。结果表明,由具有片层纳米结构的磷酸铁前驱体制备的磷酸铁锂比由无片层纳米结构的磷酸铁前驱体制备的磷酸铁锂在0.1C下的首次放电容量提升了20%,达到151.48mAh/g,电极电荷转移电阻降低了约75%,仅为27.23Ω;0.1C倍率下循环50次后容量保持率可达96%。同时,对Al(OH)3胶体影响片层纳米结构磷酸铁生成机制进行了分析和讨论。

关键词：片层纳米结构磷酸铁磷酸铁锂电化学性能

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基于深度学习的智能外呼系统组件设计与实现

基于深度学习的智能外呼系统组件设计与实现

作者：毛柯翔东华大学

学位级别：硕士

随着近年来人工智能领域的突破,人工智能算法被应用到了各个领域的工作中,其中以音频处理的人工智能技术为代表,已经在不知不觉中渗透到了人的日常生活中,诸如音频状态识别、语音识别、语音合成等,并且在很多工作领域中开始解放从业者... 详细信息

随着近年来人工智能领域的突破,人工智能算法被应用到了各个领域的工作中,其中以音频处理的人工智能技术为代表,已经在不知不觉中渗透到了人的日常生活中,诸如音频状态识别、语音识别、语音合成等,并且在很多工作领域中开始解放从业者们的繁重的重复劳动压力。基于深度学习的人工智能技术的研究迄今仍在进行更新迭代,应用在通话领域的自动语音识别等语言技术,可以帮助使用方,如银行、期货商和券商公司等结合外呼系统完成大量的重复的电话工作任务,一方面减轻了人工坐席工作人员大量的无效拨号工作,转而将精力更多放在需要人工处理的拨号工作上。另一方面也可以结合其他领域的人工智能技术,对通话数据进行分析与处理,让数据产生更大的效益。所以如何更好地优化音频状态识别、语音识别以及其配套算法,也将成为很有价值的研究之一。本文对智能外呼系统的语音服务系统进行了研究,主要工作完成以下工作:1.对于音频状态识别,提出一种使用轻量化的卷积神经网络实现音频状态识别功能的网络框架,将非对称卷积和音频信号在状态识别任务上的特点结合起来,优化了卷积网络的参数,同时针对传统卷积金字塔结构的特征提取不充分问题,构建出了时频分离卷积框架(Sequence Frequency X,SFX)的卷积特征提取网络框架,基于SFX网络框架引入了多种卷积注意力机制,实现了时频分离概率注意力网络(Sequence Frequency probability Net,SFP Net)、时频分离卷积多尺度注意力网络(Sequence Frequency Multiscalar Net,SFM Net)和时频分离卷积注意力通道网络(Sequence Frequency Attention Channel,SFAC)模型,并在多个数据集上进行了网络性能对比,在更贴合实际场景的数据集中SFAC网络可以在保持较低的复杂度的情况下,取得更好的识别性能。2.对于语音识别模型,改进了传统的CNN-CTC端到端声学模型,添加了并行性能更佳的时序卷积作为序列信息的提取模块,增强编码端对输入序列前后关联关系的提取能力。同时在卷积块中将残差连接改为稠密连接,让浅层网络的梯度能更好的流通,提升特征提取能力,并且加入注意力层增强特征提取效果,构建了基于多尺度卷积块的端到端的语音识别模型,在公开数据集上的测试结果表明,本文提出的网络模型可以取得更好的识别准确率。3.基于深度学习模型实现的语音识别、语音合成和音频状态识别算法模型进行了服务化部署,设计了算法服务的内部处理流程和基于Websocket通信协议的通信流程,完整地构成了一个从语音数据到文字和状态,再从文字到语音数据的外呼系统的语音服务流程链路。对外可以通过接口的方式接入Free Switch软交换平台进行工作,或者直接通过WEB服务端调用接口进行服务访问。

关键词：卷积神经网络语音识别音频状态识别端到端模型外呼系统

锂离子电池正极材料前驱体磷酸铁的制备与改性研究

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锂离子电池正极材料前驱体磷酸铁的制备与改性研究

作者：柯翔贵州大学

学位级别：硕士

本文针对锂离子电池正极材料磷酸铁锂前驱体磷酸铁的制备及其改性研究。为提高磷酸铁锂正极材料的电性能,采用液相反应结晶法,通过对前驱体磷酸铁的形貌改性,研制出多孔球状和纳米圆盘状前驱体磷酸铁,并研究改性后的磷酸铁形貌对后续磷... 详细信息

本文针对锂离子电池正极材料磷酸铁锂前驱体磷酸铁的制备及其改性研究。为提高磷酸铁锂正极材料的电性能,采用液相反应结晶法,通过对前驱体磷酸铁的形貌改性,研制出多孔球状和纳米圆盘状前驱体磷酸铁,并研究改性后的磷酸铁形貌对后续磷酸铁锂材料的电化学性能影响。首先,以三氯化铁、磷酸、硝酸为原料,采用液相结晶法合成前驱体磷酸铁,并利用XRD、SEM、FT-IR等方法对所得产品进行物相、形貌表征分析。讨论了反应时间、反应温度、硝酸浓度对样品的指标和产率的影响。其次,在磷酸铁结晶初期,加入纳米二氧化硅诱导磷酸铁结晶,制备出含有纳米二氧化硅的前驱体磷酸铁,经过后续一定浓度氢氟酸溶液的浸泡,制备球状纳米孔洞结构前驱体磷酸铁,讨论了纳米二氧化硅的加入量、氢氟酸溶液的浓度和浸泡时间对磷酸铁形貌和纯度的影响。结果表明:当硝酸浓度为0.6 mol/L、反应温度为95℃、反应时间为150 min时,所得磷酸铁(FP)样品指标最高,产率最大。当加入的纳米二氧化硅与反应物原料的铁源摩尔比为:n:n=1:0.2、氢氟酸溶液浓度为2 %、浸泡时间为60 min时,得到的前驱体磷酸铁(P-FP60)不仅表面具有密集的纳米孔洞结构,而且内部依然具有纵横交错的纳米孔道网络结构。将上述前驱体磷酸铁,采用高温固相还原法制备成磷酸铁锂正极材料,经电化学性能测试,结果表明:由具有纳米孔洞结构前驱体磷酸铁制备的磷酸铁锂电池材料比由无纳米孔洞结构前驱体磷酸铁制备的磷酸铁锂电池材料的电化学性能更加优异,在0.1 C下的首次放电容量为159.29 mAh·g,相对提高约24.65%,电极反应阻抗相对减少约90%,仅为48.32Ω。同时其还具有良好的可逆循环性能和倍率性能。在磷酸铁结晶过程中,分别加入表面活性剂CTAB和SDS,经过粒度分析可知,当加入的表面活性剂为SDS时,制备的前驱体磷酸铁的粒度细,粒径约为1μm,而加入CTAB时,所得样品的粒度较大。在加入SDS的体系下,将原料铁源换为硝酸铁后,制备的前驱体磷酸铁粒度可达到200 nm。后续探讨了不同SDS的浓度对产物指标的影响,分析可知,当加入SDS的浓度为7.5 %时,所得的产物指标最高。将上述自制的纳米圆盘磷酸铁(D-FP)前驱体,采用高温固相还原法制备成磷酸铁锂(D-LFP/C)正极材料,经电化学性能测试,结果表明:在0.1 C下的首次放电容量为159.47 mAh·g,20 C下的放电容量为66.67 mAh·g,0.5 C下循环200次后,放电容量几乎没衰减,电极反应阻抗相对减少约92.4%,仅为35.73Ω。说明D-LFP/C材料具有良好的倍率性能和循环稳定性能。

关键词：液相结晶法改性制备多孔磷酸铁纳米圆盘状磷酸铁磷酸铁锂电化学性能

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基于区块链的数据定价机制与交易体系研究

基于区块链的数据定价机制与交易体系研究

作者：柯翔北京邮电大学

学位级别：硕士

随着云计算、大数据、物联网等技术的发展,人类已经进入了数据技术时代。在现代商业中,数据已经被作为一种新的生产要素被投入到生产中,各行各业都需要数据来驱动、指导生产的进行与战略的实施。数据虽然拥有极高的价值,但目前市场数据... 详细信息

随着云计算、大数据、物联网等技术的发展,人类已经进入了数据技术时代。在现代商业中,数据已经被作为一种新的生产要素被投入到生产中,各行各业都需要数据来驱动、指导生产的进行与战略的实施。数据虽然拥有极高的价值,但目前市场数据大多被商业巨头掌控,小企业难以享受大数据发展带来的红利,企业间的数据购买需求与数据变现需求催生了数据市场交易。数据交易是充分发挥大数据价值,促进市场快速发展的有效手段,但目前我国数据交易市场仍存在较多问题,数据资源的独特性使其价值难以被量化,传统交易市场机制也容易产生数据泄露侵权等事件。因此数据交易市场亟需一个高效、安全、可靠的交易体系,如何利用新技术改进数据交易中的共性问题已经成为了行业研究热点。基于数据交易的相关文献研究,论文从数据交易的重要性以及数据交易存在的问题展开分析,明确了数据交易对数据流通以及数字经济发展的重要性,梳理了阻碍市场数据交易的主要原因,总结了数据交易中存在的主要问题为数据定价问题及市场交易机制问题。在此基础上,论文分析了目前主要的定价方法和交易模式存在的局限性,最后,针对数据交易问题,论文从衡量数据信息量角度出发,提出了基于信息熵的数据元组定价模型;针对数据交易市场机制问题,论文利用区块链的技术优势,提出了基于区块链的数据交易体系,设计了数据交易的具体流程与程序化数据交易模式,同时探讨了区块链在数据交易市场中的保障作用以及监管作用,为数据交易体系的实施发展提供了参考。

关键词：大数据数据交易区块链数据定价

高速公路隧道照明系统柔性调光控制系统设计与实现

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高速公路隧道照明系统柔性调光控制系统设计与实现

作者：柯翔长安大学

学位级别：硕士

随着LED灯具技术的不断成熟,高速公路隧道LED灯具照明得到广泛应用,但是目前LED灯具照明设计依然采用高压钠灯设计方法,即采用回路开关来控制LED灯具照明亮度,没有充分发挥LED灯具连续调光特性,因此,设计和开发一套合理、有效的LED灯具... 详细信息

随着LED灯具技术的不断成熟,高速公路隧道LED灯具照明得到广泛应用,但是目前LED灯具照明设计依然采用高压钠灯设计方法,即采用回路开关来控制LED灯具照明亮度,没有充分发挥LED灯具连续调光特性,因此,设计和开发一套合理、有效的LED灯具控制系统很有必要,对节省隧道供配电回路线缆、降低隧道电能消耗有着重要意义。本论文首先介绍了高速公路隧道照明系统的现状,详细叙述了高压钠灯照明和LED照明的系统设计与控制,对隧道LED灯具各段照度进行了仿真,在满足设计亮度要求前提下分析得出了LED灯具的配置方案;其次分析了回路控制和高压钠灯存在二次启动时间长以及不能连续调光等问题,提出采用PWM数字信号传输控制LED灯具亮度的柔性调光控制方式;然后完成了柔性调光控制设计,提出了相对应的控制方案,加强照明跟随隧道外亮度检测器采集数据变化而变化,基本照明采用固定数值调光控制。本文以.net framework 4.0为平台、MSSQL2008为后台数据库,完成LED隧道柔性调光控制系统软件的设计开发。现场实验测试和节能评价分析结果表明,亮度、均匀度等参数符合设计规范,节电效果明显,满足高速公路隧道运营管理需求。

关键词：高速公路隧道照明柔性调光 LED 节能

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基于半监督机器学习的波阻抗反演方法

基于半监督机器学习的波阻抗反演方法

作者：柯翔长安大学

学位级别：硕士

地震波阻抗反演是地震资料解释中不可或缺的步骤。传统的波阻抗反演方法受限于初始模型的选取及多解性问题,反演准确度及效率难以兼顾。深度学习作为一种基于数据驱动的新方法,能够高效处理海量数据,在波阻抗反演领域得到了广泛关注并... 详细信息

地震波阻抗反演是地震资料解释中不可或缺的步骤。传统的波阻抗反演方法受限于初始模型的选取及多解性问题,反演准确度及效率难以兼顾。深度学习作为一种基于数据驱动的新方法,能够高效处理海量数据,在波阻抗反演领域得到了广泛关注并取得了实质性应用。本文将深度学习中的半监督学习策略引入地震波阻抗反演,利用地震资料和少量波阻抗数据训练神经网络,对地震资料进行反演。最终形成了基于半监督机器学习的波阻抗反演方法。针对真实波阻抗信息缺失导致训练样本不足的问题,本文将Pseudo-label半监督学习方法的损失函数约束项由时间约束改为数量约束。改进后的方法可以利用地震资料和少量波阻抗数据进行反演,首先利用波阻抗数据和对应的地震道作为训练集进行训练得到网络模型,然后利用网络模型对无波阻抗的地震道进行预测得到预测波阻抗,利用统计学知识将符合标准的预测波阻抗和地震道加入训练集重复训练,直到所有地震道都有符合标准的波阻抗数据,最终完成网络的训练。针对卷积神经网络鲁棒性欠佳,反演结果受噪声影响较大的问题,本文借鉴深度残差收缩网络的思想,首次将深度残差模块应用在卷积神经网络中。改进后的网络集合了残差网络、软阈值化和SENet注意力的特点,能够有效提取地震数据中的特征,提高反演精度,增强神经网络模型的鲁棒性,降低噪声对反演结果的影响。理论数据和实际资料测试表明,改进的半监督机器学习的波阻抗反演方法对地下结构刻画较为精确,能够有效反映出地下介质物性参数的变化趋势。同全监督反演方法相比,改进后的半监督反演方法避免了逐道计算地震道的波阻抗,在提高效率的同时兼顾了反演精度,算法具有较强的鲁棒性,反演结果受噪声影响较小。

关键词：地震波阻抗反演深度学习半监督学习卷积神经网络鲁棒性

考虑综合需求响应与“双碳”机制的综合能源系统优化运行

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电力系统保护与控制 2022年第22期50卷 11-19页

作者：贠保记张恩硕张国马柯翔张斌西安科技大学陕西西安710054 西安西瑞控制技术股份有限公司陕西西安710077 长庆油田分公司西安工业服务处陕西西安710021

针对我国经济社会发展所面临的高耗能、高污染问题,综合能源系统(integrated energy system,IES)为解决能源效率和环境污染等问题提供了新的途径。同时,灵活协调系统内各设备出力是实现系统低碳经济运行的关键前提。为进一步挖掘IES在... 详细信息

针对我国经济社会发展所面临的高耗能、高污染问题,综合能源系统(integrated energy system,IES)为解决能源效率和环境污染等问题提供了新的途径。同时,灵活协调系统内各设备出力是实现系统低碳经济运行的关键前提。为进一步挖掘IES在经济运行与低碳环保方面的调度潜力,提出一种IES低碳经济调度模型。首先,建立一个包含光伏、风电、燃气机组、多种储能、碳捕集与电转气等设备的IES模型,并结合电、气、热负荷能源转换间耦合关系与柔性特征,构建综合需求响应模型。其次,考虑IES加入碳交易市场,引入阶梯式碳交易成本模型,对系统碳排放量进行制约。最后,以包含购能成本、碳排放相关成本以及需求响应补偿成本的系统综合运行成本最低为优化目标,采用CPLEX软件对模型求解。采用CPLEX软件对多种运行场景仿真求解,结果表明:所提出模型可有效降低系统运行成本与碳污染排放量。

关键词：碳捕集综合需求响应阶梯式碳交易低碳综合能源系统