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生成式人工智能辅助中国山水画创作草图的实践研究

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生成式人工智能辅助中国山水画创作草图的实践研究

作者：温嘉韵广州大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展,人工智能技术提高了人们工作学习的效率,影响着各行各业。目前生成式人工智能技术在绘画上更新迭代,与中国山水画领域结合的相关研究有待发掘。本文旨在探究生成式人工智能在中国山水画领域中的应用及其在传统绘... 详细信息

随着计算机技术的发展,人工智能技术提高了人们工作学习的效率,影响着各行各业。目前生成式人工智能技术在绘画上更新迭代,与中国山水画领域结合的相关研究有待发掘。本文旨在探究生成式人工智能在中国山水画领域中的应用及其在传统绘画的影响。通过对比AI生成的山水画与手绘的中国山水画的创作特征,进而比较两者创作思路的异同。基于上述分析的结论,以问卷调查的形式,用客观数据反映生成式人工智能在中国山水画表现上存在的问题和具备的优势,以此探究生成式人工智能在中国山水画创作的过程中能够提供的帮助,讨论AI赋能中国山水画创作草图的实践性。将方法论实践于笔者的毕业创作,评估其在实际应用中的价值,以验证生成式人工智能辅助中国山水画创作草图的可行性,并总结人工智能技术对山水画创作的影响以及展望其未来的发展。研究发现,目前AI在山水画创作上的绘制水平尚未与受过系统训练的创作者持平,虽然可以呈现出具有表现力的画面,在构图、造型、笔墨、色彩等绘画语言上尚且经不起推敲。“想象力”的不足和内涵性的欠缺以及真实情感体验的缺乏,使得AI创作的作品不具备“灵魂”。AI的便捷性、高效性以及随机性能够帮助创作者快速获取大量的画面效果进行参考,利于创作者整理创作思路的同时也给予创作者更多的灵感。基于上述实证研究结果,提出以下观点:在新趋势下,创作者可借力AI技术,将艺术创作与现代科技相结合,开拓一种可使用AI工具辅助中国山水画草图创作的新思维。与此同时,创作者应重视提升自身的艺术修养和绘画基本功。AI的出现会使未来山水画创作更注重精神内核的表达,使未来画展更注重作品的内涵性。

关键词： AI绘画中国山水画人工智能 AICG 山水画创作

基于MS2噬菌体包装技术的（黄病毒属）核酸检测质控体系的建立

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基于MS2噬菌体包装技术的（黄病毒属）核酸检测质控体系的建立

作者：龙彩韵安徽理工大学

学位级别：硕士

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GM会展公司轻资产运营策略研究

GM会展公司轻资产运营策略研究

作者：赵韵仪广州大学

学位级别：硕士

会展行业是目前国内外商务活动的最高形式,其发挥的平台作用对于国家经济、区域发展、产业调整具有重要意义,同时在对内及对外的经贸活动发挥着不可或缺的链接优势。作为国民经济的“晴雨表”和“助推器”,会展行业被公认为具有经济带动... 详细信息

会展行业是目前国内外商务活动的最高形式,其发挥的平台作用对于国家经济、区域发展、产业调整具有重要意义,同时在对内及对外的经贸活动发挥着不可或缺的链接优势。作为国民经济的“晴雨表”和“助推器”,会展行业被公认为具有经济带动比1:9效应,即会展业的直接收入是“1”,其带动的多个行业消费为“9”。正因为会展行业所凸显的经济推动能力,越来越多的企业选择入局会展行业。随着近几年会展行业产值的逐年攀升,企业对于会展资产的投资热度不减,但实际投资后的资产产生的效益却远低于预期。一般来说,会展企业经营的展馆资产利用率(租馆率)要达到50%-60%才能达到较好的市场效益,但很多会展资产利用率(租馆率)远远低于该数据,且重资产涉及各种资产运营问题,包括资产空置率高、资产回报率下降、资产折旧成本逐年升高、资产设备老旧化严重等,只有调整资产运营模式,提出更符合企业自身特点的资产运营发展策略,才能从根本上提升企业竞争力水平。本文在广泛收集会展行业发展态势以及行业竞争企业的相关资料及数据的基础上,以GM会展公司作为研究对象,利用PEST理论和波特五力模型分析GM会展公司所处的宏观环境和行业环境,对照行业中的标杆会展企业集团确定GM会展公司竞争站位,根据SWOT模型制定GM会展公司轻资产运营策略,并提出实施路径和保障措施。通过研究发现,GM会展公司内部资源能力佳、资产运营业绩经验丰富,在资产的拓展投资能力、场馆运营能力、展会组织能力,以及多元化经营能力尚有提升空间,当前存在自持存量重资产会展场馆规模不足触达发展瓶颈,增量轻资产展览会商业模式不成熟、尚未产生实际效益等资产运营核心问题,促使GM会展公司必须调整资产运营策略以适应当前的环境。鉴于会展行业具备国家重视和政策倾斜的双重机遇,GM会展公司资产运营业绩与人均效能等均处于行业中高分位,同时,也具有重资产运营模式落后、轻资产运营模式不成熟等特点,因此GM会展公司选择以SO组合策略为主,WO组合策略为辅,ST与WT组合策略为后备保障体系,紧抓会展行业发展机遇,聚焦文化、体育、和娱乐类消费热点,重塑会展场馆重资产和展览会轻资产商业模式矩阵,制制定由重到轻,量轻提质的轻资产转型运营策略。GM会展公司作为央企旗下的会展公司,在行业中发挥着标杆性引领作用,本次研究成果不仅可以为其发掘出切实可行的资产转型方向及路径,同时也能为作为国企的会展企业未来发展提供价值参考,为国有资产保值增值贡献一份力量。

关键词：会展业 GM会展公司轻资产运营运营策略

融入批判性阅读策略的DRTA在高中英语阅读教学中的实验研究

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融入批判性阅读策略的DRTA在高中英语阅读教学中的实验研究

作者：樊韵莹伊犁师范大学

学位级别：硕士

绿色资产证券化案例分析 ——以“吉时代2022-4”为例

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绿色资产证券化案例分析 ——以“吉时代2022-4”为例

作者：薛韵竹广州大学

学位级别：硕士

随着地球环境的恶化和资源的不断消耗,生态环境保护问题日益严峻。2020年9月双碳目标提出,要求我国促进能源行业绿色转型,强调要发展绿色金融,而绿色资产证券化产品作为绿色金融的创新产品,降低了企业的融资成本,并且能够满足各类风险... 详细信息

随着地球环境的恶化和资源的不断消耗,生态环境保护问题日益严峻。2020年9月双碳目标提出,要求我国促进能源行业绿色转型,强调要发展绿色金融,而绿色资产证券化产品作为绿色金融的创新产品,降低了企业的融资成本,并且能够满足各类风险偏好投资者的需要。在此背景下,本文选取了吉致汽车金融有限公司在2022年发行的绿色资产证券化产品作为研究对象。吉致汽车金融的首单绿色资产证券化产品“吉时代2022年第四期个人汽车贷款绿色资产支持证券”响应了国家号召,发挥了示范引领作用。本文首先对我国绿色信贷资产证券化的发展进行了概述,并对相关概念进行了解释。接着,介绍该产品的基本情况、资产池概况、募集资金用途以及产品是否通过绿色认证等要素;随后对本产品案例中的基础资产、交易结构、定价方法、面临的风险及减缓措施以及发行效果进行了深入分析;最后,分析发行本产品可能带来的经济效益与社会效益。本文研究发现:产品的基础资产分散程度较高、信用质量较好;在产品交易结构方面,采用了分级结构设计、储备账户设置和触发机制三种内部信用增级措施以及合理的现金流分配机制为证券的偿付提供了保障;产品定价方面,利用名义利差定价法进行分析及现金流折现模型进行计算,认为本产品的发行利率及价格相对合理;在风险防范措施方面,采取了相应的防范措施降低产品风险;就产品的发行效益来看,发现本期产品发行成本相对较低、发行本产品能够降低吉致汽车金融的资产负债率,且优先级证券能够按时足额付息,并有助于推动绿色金融市场发展、为行业绿色发展树立典范。最后,本文认为发行方发行绿色资产证券化产品应选择质量高且分散程度高的基础资产,合理安排账龄及剩余期限,在设计内部增级措施的同时引入外部增级方法,并及时对产品信息进行披露;政府也应该完善信息披露制度,加大法律监管和对绿色产品的宣传力度,并出台相应的优惠政策以吸引更多发行方发行绿色属性的金融产品,从而促进我国绿色金融市场发展。

关键词：绿色资产证券化汽车金融汽车抵押贷款

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西非国家概况材料英汉翻译实践报告

西非国家概况材料英汉翻译实践报告

作者：赵韵涵电子科技大学

学位级别：硕士

本报告基于电子科技大学西非研究中心授权的西非国家概况系列材料英译中翻译项目。该研究中心的研究对象是加纳、贝宁、多哥等西非国家,研究内容涉及中国与西非政治、经济与社会发展、教育、文化等领域。作为国家概况介绍材料,源文本主... 详细信息

本报告基于电子科技大学西非研究中心授权的西非国家概况系列材料英译中翻译项目。该研究中心的研究对象是加纳、贝宁、多哥等西非国家,研究内容涉及中国与西非政治、经济与社会发展、教育、文化等领域。作为国家概况介绍材料,源文本主要呈现西非国家在经济、社会、旅游等方面的发展情况,重在传递信息,同时其表达形式也多种多样,兼具表达情感,吸引读者的功能。报告从词汇、句法和篇章三个层面对源文本进行语言特征的分析。在词汇层面,源文本包含许多专有名词、文化负载词以及多义词等,旨在传递信息,知识等事实。在句式层面,长难句频繁出现,其结构复杂,信息含量大。此外,源文本还包含大量带有拟人、比喻等修辞手法的句子,以及采取括号补充信息的句子,营造了一种特定的审美效果,丰富了语言的表达形式。另外,源文本也有许多旅游宣传口号的句子,旨在感召读者赴非旅行参观。在篇章层面,源文本多次出现介绍西非国家当地特色景观的段落,使用问句形式的标题以激发读者好奇心,增强文章吸引力。基于源文本兼具信息、表达、感召功能,本报告选取赖斯文本类型理论为理论指导。依据该理论进行翻译实践总结,得出以下发现:针对包含专有名词、文化负载词,多义词以及长难句等以信息型为主的文本特点,采取注释或音译加注释的方法对专名和文化负载词进行翻译,将背景信息补充完整;根据语境具体确定多义词的翻译,保证信息的准确传递;运用分译的方法将长难句拆解成几个短句,便于读者理解。针对运用多种修辞手法的以表达型为主的文本特点,采取意译的翻译方法,保留修辞手法,再现原文修辞效果。针对使用旅游口号、景观文字描述的感召型文本时,分别采取增译以及增添景观图片等方法,吸引读者的阅读兴趣,感召读者采取行动。文本类型理论的运用有助于准确传达源文本信息,还原源文本的内在风格,最大程度实现感召读者的功能。希望该报告对于将来有类似特征的文本有借鉴价值。

关键词：西非国家概况赖斯文本类型信息型文本表达型文本感召型文本

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我国终结本次执行程序制度研究

我国终结本次执行程序制度研究

作者：裴韵造南昌大学

学位级别：硕士

“执行难”一直是困扰我国法院实施执行措施的重要问题之一,该问题是导致法院执行案件积压的关键所在,也是我国终结本次执行程序制度设立的重要前提,为维护民事主体的合法权益及社会经济秩序之稳定,终结本次执行程序制度应运而生。终结... 详细信息

“执行难”一直是困扰我国法院实施执行措施的重要问题之一,该问题是导致法院执行案件积压的关键所在,也是我国终结本次执行程序制度设立的重要前提,为维护民事主体的合法权益及社会经济秩序之稳定,终结本次执行程序制度应运而生。终结本次执行程序制度的设立相当于执行未到位和执行终结之间的缓冲地带,有利于疏解“执行难”导致的案件积压,也有利于申请执行人对被执行人的财产有充足的时间去调查相关线索,一旦发现任何财产线索可以向法院申请恢复执行。该程序的设立为无财产可供执行的案件寻找到了疏通口,也为申请执行人的权利提供了保障。本文分为三个部分,第一部分为引言,通过分析我国面临的“执行难”的现状,得出我国终结本次执行程序的设置背景和优势,引出该制度发展过程中还需要完善的地方。第二部分为正文,共四章:第一章介绍了终结本次执行程序制度的背景、价值和作用,并与我国其他程序作比较、与国外类似程序作比较;第二章对终结本次执行程序制度的立法现状和司法现状作出分析,引出第三章终结本次执行程序制度所存在的问题和不足;第四章针对第三章的问题提出了完善的建议,如对终本制度的适用要严格、要建立相应的配套制度、完善救济制度以及建立退出机制。第三部分为结论,总结了终结本次执行程序制度所发挥的价值以及对该制度的发展和完善产生的新的认识。全文旨在研究我国终结本次执行程序制度的优劣得失,通过追溯终结本次执行程序制度设立之初的宗旨理念,充分肯定了该制度在理论上的创新意义与实践价值,同时也揭示了该制度在具体实施过程中所面临的困境与挑战,为后续的改革完善提供有益的参考与借鉴,解决“执行难”引发的问题。

关键词：执行难无财产可供执行恢复执行救济制度退出机制

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基于深度学习的雷达辐射源序列信号识别

基于深度学习的雷达辐射源序列信号识别

作者：钟嘉韵吉林大学

学位级别：硕士

雷达辐射源识别是现代电子对抗领域的重要技术。目前电磁环境由于信号调制方式多样化、电磁环境信号密集而变得越发复杂。传统识别方法存在依赖先验知识、识别效率低、缺乏自动学习能力等缺点,已经难以满足当前环境对信号的识别需求。... 详细信息

雷达辐射源识别是现代电子对抗领域的重要技术。目前电磁环境由于信号调制方式多样化、电磁环境信号密集而变得越发复杂。传统识别方法存在依赖先验知识、识别效率低、缺乏自动学习能力等缺点,已经难以满足当前环境对信号的识别需求。深度学习拥有强大的自我学习能力,通过构建深层网络模型学习信号的深层特征。本论文基于深度学习提出雷达辐射源序列信号识别模型RESR模型对8种常见的雷达辐射源信号进行识别,并针对实际情况中收集到的数据集存在类别不平衡问题,运用损失函数与迁移学习进行改善。本论文的具体工作如下:(1)选取常见且经典的8种雷达辐射源信号作为本论文的实验数据,包括BPSK、Frank、P1、P2、P3、P4、Costas和FMCW,分别介绍了8种信号的概念与特点,分别构建信号模型。针对深度学习领域经典的三大框架:卷积神经网络、循环神经网络和Transformer,分别对三种框架的结构和基本原理进行阐述,分析各模型的优缺点。(2)针对传统方法不适用当前复杂电磁环境、部分深度学习方法在低信噪比下识别准确率不高的问题,本论文提出了基于RESR模型的雷达辐射源序列信号识别方法。RESR模型先经过维度变换和位置编码后,由2个RSformer学习信号深层特征,最后由Softmax完成分类。RSformer是模型的核心部分,整体采用马卡龙结构,由2个半步前馈神经网络模块、卷积模块和多头自注意力模块组成。利用RESR模型对8种雷达辐射源序列信号进行识别,准确率可达95%,在-10d B信噪比下,对8种信号的识别准确率都可达90%以上,大于-4d B信噪比可100%地识别8种信号。将RESR模型与4种与CNN、RNN有关的深度学习模型进行对比,RESR模型在准确率、精准率、召回率等模型评价指标都有优势,在低信噪比情况下比4种对比模型更能准确识别雷达辐射源信号。(3)针对现实中信号获取困难而导致的类别不平衡问题,本论文以RESR模型为基础,利用损失函数和迁移学习进行改善。以BPSK、Costas和FMCW作为少数类信号,其他5种信号作为多数类信号,构建类别不平衡数据集。分别用类别平衡数据集与类别不平衡数据集训练RESR模型,通过各个评价指标分析类别不平衡原因。5种改善方法分别是:利用加权交叉熵损失函数的方法、利用Focal Loss的方法、利用迁移学习的方法、与加权交叉熵损失函数相结合的迁移学习方法、与Focal Loss相结合的迁移学习方法。5种方法都可以在一定程度上提升召回率以及对少数类样本信号平均识别准确率。当少数类样本与多数类样本的权重之比为20:1的加权交叉熵损失函数与迁移学习相结合时,模型的召回率和对少数类样本信号平均识别准确率是5种改善方案中最高的,说明该方法对于少数类样本信号的识别能力最强,能够识别出更多的少数类样本信号,对类别不平衡问题的改善效果最明显。

关键词：多头自注意力机制卷积神经网络马卡龙结构迁移学习损失函数

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基于剩余收益法的L公司企业价值评估研究

基于剩余收益法的L公司企业价值评估研究

作者：卫韵若西安理工大学

学位级别：硕士