检索结果-南通市图书馆

石油化工建设 2024年第5期46卷 60-64页

作者：左亚林熊曾翔梅逾仪中国化学工程第六建设有限公司湖北襄阳441000

在工程项目建设中,塔式起重机发挥着重要作用。如何在复杂的项目环境中确保塔式起重机的安全运行,避免群塔发生碰撞事故,成为一项呕待解决的问题。通过总结西安某项目群塔防碰撞技术,为类似项目提供借鉴和参考。

关键词：塔式起重机群塔碰撞防碰撞技术安全管理

论我国反腐败领域内部举报制度及内部举报人保护

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河北法学 2024年第4期42卷 19-41页

作者：王秀梅王肃仪北京师范大学法学院北京100091

组织内部的腐败因其隐蔽性而难以被发现,故内部举报制度在揭发组织内部的腐败方面起着重要作用,究其历史来源,我国的检举揭发或举报(reporting)制度时间久远。故从内部举报的概念及行为模式着手,结合我国举报制度之特殊性,阐明内部举报... 详细信息

组织内部的腐败因其隐蔽性而难以被发现,故内部举报制度在揭发组织内部的腐败方面起着重要作用,究其历史来源,我国的检举揭发或举报(reporting)制度时间久远。故从内部举报的概念及行为模式着手,结合我国举报制度之特殊性,阐明内部举报行为应系举报行为的一种,但行使主体限于组织内部人员且仅限于对特定国家权力机构进行举报(对外举报)。并以我国现有举报制度的立法现状为根基,加之参考国外相关立法,我国现行法律应当系统区分内部举报人与一般举报人,对内部举报人进行单独保护。具体而言,即从明确内部举报的内容、提升对内部举报人的保护力度以及构建对内部举报人的激励机制三个方面逐步建立健全我国“内部举报人”制度。2023年12月29日,《刑法修正案(十二)》通过,为惩治民营企业内部腐败犯罪提供了法律手段,进一步对国家反腐倡廉号召作出了回应。内部举报制度亦亟待作出相应的完善,从而更好地治理腐败,净化社会风气。

关键词：举报制度内部举报举报人保护反腐败外国立法

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基于GA-RF方法的上市公司债券违约风险研究

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基于GA-RF方法的上市公司债券违约风险研究

作者：阎逾欣北方民族大学

学位级别：硕士

守住不发生系统风险底线,加强金融风险防控是我国金融行业高质量发展中重要的工作之一。债券行业作为金融行业的重要组成部分,其违约风险对于金融稳定发展具有重要的理论价值与实践意义。本文旨在构建上市公司债券违约风险的核心指标体... 详细信息

守住不发生系统风险底线,加强金融风险防控是我国金融行业高质量发展中重要的工作之一。债券行业作为金融行业的重要组成部分,其违约风险对于金融稳定发展具有重要的理论价值与实践意义。本文旨在构建上市公司债券违约风险的核心指标体系,并基于遗传算法优化(GA:Genetic Algorithm)与随机森林(RF:Random Forest)方法构建上市公司债券违约风险模型。本文的主要研究内容和结果如下:(1)本文从财务和舆情两个角度共选取了六大类别的35个原始指标。通过差异性分析筛选出20个指标。然后基于三种模型计算指标重要性,选择了重要性前十二的指标,其中每股收益是最重要的违约风险指标。最后进行相关性计算,剔除了相关性高的指标。筛选后的11个核心指标能够提高原始指标体系的简洁性,并且筛选后的核心指标体系保留了原始指标的六个一级指标,筛选结果良好。实证分析表明,将舆情指标纳入债券违约风险模型中,与仅使用财务指标的风险模型进行比较,发现前者在各项评价指标上均有显著的提升,表明舆情指标对于上市公司债券违约风险评价具有价值。(2)基于GA-RF、GBDT、XGBoost、Cat Boost、Light GBM和逻辑回归模型评价上市公司违约风险,结果显示GA-RF模型在训练集和测试集上的表现都较好,准确率、召回率、精确率和F1值都高于其他模型,AUC值也达到了0.94,表明GA-RF具有较强的分类能力和泛化能力。GBDT、XGBoost、Cat Boost和Light GBM模型虽然分类效果较好,但在测试集上的表现有所下降,存在过拟合现象,相比之下,Logstic模型则是一种较差的债券违约风险模型,它在测试集上表现水平低,对风险识别弱。本文的研究结果对于上市公司改善财务状况、降低债券违约风险,以及债券投资者识别上市公司债券违约风险、制定合理的投资策略,都具有一定的参考价值和实用意义。上市公司应该改善自己的财务状况,提高盈利能力、经营效率、企业成长能力和偿债能力,增加现金流量,以降低债券违约的风险。债券投资者应该重点关注每股收益这一指标,它能一定程度的反映上市公司债券违约的可能性。同时,债券投资者应该关注上市公司的舆情动态,进而判断上市公司债券违约风险。

关键词：上市公司债券违约风险遗传算法随机森林

新质生产力视域下国内外数字文旅研究评述与展望

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地理科学进展 2024年第10期 1894-1912页

作者：唐承财梅江海上官令仪郑倩倩刘丽梅北京第二外国语学院旅游科学学院北京旅游发展研究基地中央民族大学管理学院内蒙古财经大学旅游学院

新质生产力既是国家发展战略的需要，也是推进数字经济和实体经济深度融合的重要力量，更是文旅产业发展的新动能。文旅产业的新质生产力是破解传统文旅发展困境和增强文旅产业韧性的重要着力点。立足新一轮科技革命和产业变革，构建数... 详细信息

新质生产力既是国家发展战略的需要，也是推进数字经济和实体经济深度融合的重要力量，更是文旅产业发展的新动能。文旅产业的新质生产力是破解传统文旅发展困境和增强文旅产业韧性的重要着力点。立足新一轮科技革命和产业变革，构建数字文旅研究框架具有重要意义。论文以“内涵辨析—研究进展—热点议题”为逻辑主线，从概念辨析、发展脉络、研究热点、研究评述和展望等方面系统归纳和总结了数字文旅研究成果。梳理结果表明：(1)学者们从数字技术视角、文旅消费视角和文旅产业化视角界定了数字文旅基本概念，数字文旅对文旅高质量发展和文旅消费体验产生了积极的推动作用；(2)数字文旅的发展历经三个阶段，即萌芽探索阶段、初步发展阶段、爆发增长阶段，学术研究和产业实践保持了紧密联系；(3)新一代数字技术深刻影响了数字文旅研究内容，基于“主体—客体—媒介”归纳了数字文旅研究成果；(4)数字文旅研究呈现定性和定量研究方法相结合的发展趋势，数理统计法、问卷调查法、实验法和案例研究法是数字文旅研究的主要方法；(5)研究区域聚焦于中观和微观尺度，既涉及具体的区域，也涉及具体的文化遗产地或旅游景点。最后从强化理论研究、丰富研究内容、拓展研究区域和创新研究方法几个方面对未来数字文旅研究进行了展望。研究成果有助于丰富数字文旅研究理论体系，促进数字文旅高质量发展和贯彻数字中国战略。

关键词：数字文旅数字经济数实融合文旅融合新质生产力数字技术产业韧性

基于经验模态分解和注意力机制的稀疏时间序列预测研究

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基于经验模态分解和注意力机制的稀疏时间序列预测研究

作者：董思逾吉林大学

学位级别：硕士

时间序列是指对同一属性按时间顺序排列的一组数据,体现一个属性在时间上的变化。稀疏时间序列是实体数量相对较多而时间节点相对较少的时间序列,例如过程性评价中每一周期的评分等。与一般的时间序列相比,稀疏时间序列所体现的非序列... 详细信息

时间序列是指对同一属性按时间顺序排列的一组数据,体现一个属性在时间上的变化。稀疏时间序列是实体数量相对较多而时间节点相对较少的时间序列,例如过程性评价中每一周期的评分等。与一般的时间序列相比,稀疏时间序列所体现的非序列特性更加突出,但这并不意味着这类序列在时间轴上的预测就没有意义。现有关于时间序列的研究尚缺乏稀疏时间序列与一般时间序列的效果对比。另一方面,在稀疏时间序列中,单条序列几乎没有明显的周期规律,同时各条序列总体趋势多样复杂,呈现出非线性、非平稳性和数据变化不确定性。经验模态分解可以对这类序列中不同周期规律进行分离,神经网络能够学习时间序列中的非线性规律,注意力机制能够更好地提取时间序列中的重要特征。本文从时间序列尤其是多序列甚至稀疏时间序列的特点出发,结合经验模态分解、神经网络和注意力机制的基本思想,提出了一种基于经验模态分解和两种注意力机制的时间序列预测集成模型。考虑到能够找到的与稀疏时间序列相符的原始数据集较少,为了更好地体现实验结果,本文将提出的模型用于稀疏时间序列的同时,还将模型用于单序列和一般的多序列作为对比。选用的数据集涵盖气温、销量、股价、周期评分等多个领域。本文的主要工作包括:(1)尝试将经验模态分解运用于多序列数据集,突破现有对经验模态分解的研究和应用于单序列的局限,并且根据多序列尤其是稀疏时间序列所具备的特点,对“整体归一化”和“分别归一化”这两种预处理方式进行了讨论。实验结果表明,多序列在使用“分别归一化”的预处理方法时,对每个分解后子序列的预测效果优于“整体归一化”的方式。(2)提出了一种基于CEEMDAN、LSTM和两种注意力机制的时间序列预测集成模型,利用注意力机制更准确地提取分解后子序列的周期规律。该模型在“分解-预测-集成”思想的基础上,将自注意力(局部注意力)和时间注意力(全局注意力)分别与LSTM结合作为预测模型,与LSTM分别用于各个子序列的训练和预测,对每个子序列选择预测效果最优的模型并进行集成。模型中还考虑了分解后各序列二次归一化的问题。在多个数据集上的实验表明,与不使用注意力的模型相比,时间注意力分别使短周期和中长周期子序列的预测准确度提高了15%～28%和45%～72%,模型整体的预测误差降低了10%～17%。与在所有子序列中使用注意力相比,基于时间注意力的集成模型又降低了约0.3%的误差。与此同时,多序列经过“分别归一化”预处理之后,能够取得与单序列相当的预测效果。稀疏时间序列与一般的多序列相比,预测效果大体相当。(3)提出了在各段序列之间添加连接序列的多序列预处理方法,缓解了直接拼接多序列存在的子序列在连接处幅值偏高造成趋势相应偏离的问题。考虑了两种添加连接序列的方法:一种是基于线性插值的连接序列,另一种是基于线性插值并叠加随机震荡的连接序列。对比分别经过直接拼接和以上两种拼接方式处理的多序列的分解效果可见,两种拼接方式都能够解决直接拼接存在的有关问题。将各种拼接方式用于多个数据集,使用本文提出的预测模型进行训练预测,实验结果表明,当多序列具备较为明显的周期变化特征时,使用添加基于线性插值叠加随机震荡的连接序列的拼接方式较为合适;当数据的周期变化特征不明显时,使用添加基于线性插值的连接序列的拼接方式较为合适。(4)考虑到取值分布与所选用的其他数据集有较大区别,本文还尝试在一个课程的学生周评分成绩数据集上进行实验,并通过实验结果分析出数据特征对预测效果的影响,以及该课程评价体系存在的问题。综上所述,本文从多序列尤其是稀疏时间序列的特点出发,对于这类时间序列的预测问题提出了新的解决方案,推进了经验模态分解和注意力机制在时间序列预测的应用,为其他多序列的预测提供了参考和依据。

关键词：时间序列预测稀疏时间序列经验模态分解注意力机制数据预处理数据归一化

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轮式自行电磁炮射击时炮口扰动分析研究

轮式自行电磁炮射击时炮口扰动分析研究

作者：薛承逾中北大学

学位级别：硕士

运用机器学习方法提取Sentinel-2影像烃微渗漏异常——以Marsel探区为例

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1330-1341页

作者：伍仪霖周子勇中国石油大学(北京)地球科学学院油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司国际勘探事业部河北涿州072700

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文... 详细信息

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文以哈萨克斯坦Marsel探区为研究对象,提出了一种基于机器学习的遥感影像烃微渗漏异常提取方法.首先以研究区地表微生物检测结果为基础制作训练样本,为了对比不同样本学习结果,分别制作了斑块样本(patch sample)数据集和像元样本(pixel sample)数据集,在此基础上采用逻辑回归、支持向量机、随机森林、LeNet、AlexNet、GoogLeNet、ResNet算法构建两类数据集的学习模型.结果表明,对于经典机器学习算法,斑块样本最高准确率达0.833,像元样本最高达0.771;对于深度学习算法,斑块样本最高达0.782,像元样本最高达0.914.最后把这准确率最高的四种算法模型应用于哈萨克斯坦Marsel探区,并与地质地震资料进行对比,发现ResNet-18-1D对像元样本的预测结果与地震地质分析资料的对应性最佳,且准确率达0.914,Kappa系数达0.892.

关键词：烃微渗漏图像分类机器学习卷积神经网络

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科研人员ChatGPT使用意愿影响因素研究

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科研人员ChatGPT使用意愿影响因素研究

作者：张逾千吉林大学

学位级别：硕士

姜黄醇通过抑制铁死亡途径减轻HT22小鼠海马神经元细胞损伤

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世界科学技术-中医药现代化 2024年

作者：李玥梁亮陈俊逾新疆医科大学第四临床医学院

目的验证姜黄醇可抑制埃拉斯汀（Erastin）诱导的HT22细胞铁死亡并发挥细胞保护作用。方法先通过Western blot检测观察不同时间梯度（0、4、8、12、24 h）Erastin对HT22细胞铁死亡相关蛋白表达的影响，再将HT22细胞分为正常对照组、D... 详细信息

目的验证姜黄醇可抑制埃拉斯汀（Erastin）诱导的HT22细胞铁死亡并发挥细胞保护作用。方法先通过Western blot检测观察不同时间梯度（0、4、8、12、24 h）Erastin对HT22细胞铁死亡相关蛋白表达的影响，再将HT22细胞分为正常对照组、DMSO组、Erastin处理组(0.5μmol·L-1Erastin处理24 h)、姜黄醇组(0.5μmol·L-1Erastin处理24 h+50μmol·L-1姜黄醇处理48 h)，通过Western blot检测HT22细胞铁死亡相关蛋白表达水平；细胞铁离子试剂盒、细胞亚铁含量试剂盒检测细胞内总铁、亚铁水平；CCK-8试剂盒检测细胞活力、AnnexinV/PI细胞凋亡试剂盒检测细胞凋亡。结果 Erastin刺激上调了HT22细胞xCT（P<0.05）、NCOA4（P<0.001）、ASCL4（P<0.01）水平，降低GPX4（P<0.001）、FPN（P<0.01）、FTH1（P<0.05）水平。DMSO组与正常对照组间铁蛋白相关蛋白水平、铁离子水平、细胞活力、细胞凋亡率无统计学差异。相比Erastin组，姜黄醇处理组神经元细胞活力显著升高（P<0.001）、细胞GPX4酶升高（P<0.01），细胞死亡率、细胞总铁、亚铁含量降低（P<0.001）;xCT（P<0.001）、NCOA4（P<0.001）、ASCL4（P<0.001）水平显著下调，FTH1（P<0.01）、GPX4（P<0.001）蛋白水平显著上调。结论姜黄醇可抑制Erastin诱导的HT22铁死亡并发挥细胞保护作用。

关键词：铁死亡 HT22小鼠海马神经元姜黄醇氧化应激损伤

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10Be原子核微观团簇结构研究（英文）

原子核物理评论 2024年第1期 148-155+11页

作者：曹颖逾陶德晔周波复旦大学现代物理研究所国家自然科学基金理论物理专款-复旦大学上海核物理理论研究中心

使用微观四体簇模型,研究了10Be原子核的能谱和团簇结构。计算了物理量,如均方根（r.m.s.）半径和电磁跃迁强度。低能态的能量和某些电磁跃迁强度的理论结果与实验数据吻合良好。我们的计算显示03+有显著的半径和标量单极子跃迁强度,这... 详细信息

使用微观四体簇模型,研究了10Be原子核的能谱和团簇结构。计算了物理量,如均方根（r.m.s.）半径和电磁跃迁强度。低能态的能量和某些电磁跃迁强度的理论结果与实验数据吻合良好。我们的计算显示03+有显著的半径和标量单极子跃迁强度,这些性质表明03+态有明显的团簇结构。在激发能Ex<15 MeV范围内得到三个1-态,这些态表现出显著的偶极子跃迁强度,暗示了1-态可能存在团簇结构。利用获得的波函数,计算了约化宽度振幅（RWAs）以研究6He+α和9Be+n在10Be的两体团簇结构。RWAs的结果表明,在10Be低能态中存在6He+α和9Be+n的两体结构,但随着能量升高,6He+α的成分会减小,这可能是由于6He和9Be在较高激发能量下会破裂。此外,有少量高于α+α+n+n阈值的态依然存在显著9Be+n组分。

关键词：团簇模型团簇结构电磁跃迁强度