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农业补贴对农业全要素生产率的影响研究

农业补贴对农业全要素生产率的影响研究

作者：王泽彬中南林业科技大学

学位级别：硕士

中央农村工作会议对建设农业强国做出全面部署,农业强国的具体表现为农业供给保障能力强、农业科技创新能力强、农业可持续发展能力强、农业竞争力强和农业发展水平高,其中一个关键性的衡量指标就是农业全要素生产率。近二十年以来,中... 详细信息

中央农村工作会议对建设农业强国做出全面部署,农业强国的具体表现为农业供给保障能力强、农业科技创新能力强、农业可持续发展能力强、农业竞争力强和农业发展水平高,其中一个关键性的衡量指标就是农业全要素生产率。近二十年以来,中国农业全要素生产率持续改善,个别年份的增长速度高于某些发达国家。发达国家对弱质产业农业的补贴较早,通过长期的改进已经形成了重点农产品全覆盖和高补贴的补贴体系,从而建立起农业全球竞争优势。随着中国整体国力的增强也开始实施各种针对农业农村和农民的各类补贴方式,例如收入型补贴、生产型补贴和价格保护补贴等。因此,解析中国农业补贴的整体效应具有较强的研究意义。本文对选定的投入变量和产出变量使用DEA-Malmquist指数法计算出中国31个省、市、自治区的农业全要素生产率;基于OECD数据库获得中国官方提交的农业补贴的原始数据,计算获得了中国31个省、市、自治区的省际农业补贴的估计值。通过使用空间计量模型对农业全要素生产率的可能性影响因素计量检验,核心解释变量为农业补贴。结果表明:农业补贴对农业TFP呈现显著负向影响;控制变量中农业农村基本保障和人均耕地面积对农业TFP的改善均呈现显著的正向关系。因此,基于资金规模的中国农业补贴研究发现单纯的资金补贴并未发挥良好的效应;提升农村基本生活、医疗卫生和文化保障水平、增加人均耕地面积将有利于提升中国农业 TFP。本文就制约农业全要素生产率提高的因素提出了解决问题的方法:完善农业补贴的分配机制、提高农业技术实际应用效果、强化农村基础设施建设、加强建设乡村文化站、保证和提高农业供电水平、提升医疗卫生水平和提升人均耕地的质量。

关键词：农业TFP 农业补贴农村基本保障空间误差模型

基于改进变分自编码器和集成学习的短期用电负荷研究

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基于改进变分自编码器和集成学习的短期用电负荷研究

作者：王泽鑫桂林理工大学

学位级别：硕士

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基于类金字塔图残差网络的图像超分辨率重建

控制与决策 2024年第3期39卷 786-794页

作者：赵小强王泽宋昭漾蒋红梅兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心兰州730050

针对基于深度学习的图像超分辨率重建算法大多侧重于从大量外部训练数据中学习,而忽视图像本身的内部知识以及过于关注局部特征的问题,提出一种基于类金字塔图残差网络的图像超分辨率重建算法.首先,该算法构建的残差图卷积结构利用一种... 详细信息

针对基于深度学习的图像超分辨率重建算法大多侧重于从大量外部训练数据中学习,而忽视图像本身的内部知识以及过于关注局部特征的问题,提出一种基于类金字塔图残差网络的图像超分辨率重建算法.首先,该算法构建的残差图卷积结构利用一种预生成图结构的方式将提取的特征图转换为预生成图结构的顶点来构成图结构数据,从而通过图卷积来学习特征自身内部的拓扑结构,同时使用残差学习适度地加深图卷积网络以提高重建性能;其次,该算法构建的类金字塔多空洞卷积结构,通过充分利用不同大小的感受野,避免了不能完全覆盖所有像素点的缺陷,更好地融合不同尺度的特征信息;最后,经过大量实验验证,所提出的算法显著优于主流超分辨率方法,有着更好的客观和主观度量结果.

关键词：图像复原超分辨率重建图卷积网络空洞卷积残差学习金字塔结构

执法场域中的法治文化研究 ——以城管执法为例

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执法场域中的法治文化研究 ——以城管执法为例

作者：王泽林上海师范大学

学位级别：硕士

功能化上转换纳米探针用于生物硫醇的识别与检测

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功能化上转换纳米探针用于生物硫醇的识别与检测

作者：王泽丹河北大学

学位级别：硕士

生物硫醇在生物体内广泛存在,是维持人体正常代谢过程的重要物质,其摄入量与人体健康密切相关,还可以作为食品添加剂广泛应用于食品工业。然而,目前所存在生物硫醇的检测方法都有一定的局限性,开发快速准确的生物硫醇分析方法,对于疾病... 详细信息

生物硫醇在生物体内广泛存在,是维持人体正常代谢过程的重要物质,其摄入量与人体健康密切相关,还可以作为食品添加剂广泛应用于食品工业。然而,目前所存在生物硫醇的检测方法都有一定的局限性,开发快速准确的生物硫醇分析方法,对于疾病的预防以及营养健康的保障具有重要意义。上转换纳米材料（Upconversion nanoparticles,UCNPs）具备的独特光学性质,上转换荧光检测技术在公共卫生和食品安全领域都展现出优异的应用潜力。本研究通过设计金属有机框架材料（Metal organic framework,MOFs）功能化上转换荧光纳米传感器,探索其对生物硫醇的荧光响应机理,建立准确、高效的生物硫醇分析方法。主要包括以下内容:（1）首先制备镧系金属掺杂上转换纳米材料（NaYF4:Yb,Er）,结合联吡啶锆基金属有机框架材料,构建核壳结构上转换荧光纳米传感器（LMOFs）。利用LMOFs表面联吡啶基团与铜离子之间相互作用引起的荧光响应,构建铜离子快速荧光检测方法。通过优化LMOFs的工作条件,实现对铜离子的高灵敏定量分析(线性范围5.0×10-8-1.0×10-6M之间,检出限为1.2×10-8 M),并在实际样检测（自来水和饮料）中展现出良好的应用潜力（回收率范围为94.8-113.9%）。（2）利用生物硫醇（谷胱甘肽、同型半胱氨酸、N-乙酰半胱氨酸、L-半胱氨酸、D-半胱氨酸）与铜离子相互作用对LMOFs传感器的荧光响应,建立LMOFs与铜离子组成的生物硫醇检测体系,通过优化检测体系,实现对5种生物硫醇的快速定量分析(线性范围1.0×10-7-5.0×10-4 M,检出限范围在1.8×10-8-8.8×10-6 M),在实际样检测（葡萄、茶饮料以及血液样本）中展现出良好的应用潜力（回收率在91.9-111.4%）。（3）制备三色上转换纳米材料（NaYF4:Er,Tm、NaYF4:Yb,Er和NaYF4:Yb,Tm）并结合联吡啶锆基MOFs,组建具有不同发射光谱的上转换荧光纳米传感器阵列（R/G/B-LMOFs）,建立五种生物硫醇的指纹图谱,实现快速鉴别分析。结果表明该阵列对生物硫醇有良好的识别能力（准确率为100%）,且对生物硫醇中的对映体混合物（L-CYS/D-CYS）也有一定的区分能力,在实际样检测中能达到95.0%的准确率。

关键词：上转换纳米材料金属有机框架生物硫醇传感器阵列快速检测

数字化转型对东北地区制造企业创新能力的影响研究

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数字化转型对东北地区制造企业创新能力的影响研究

作者：王泽宇安徽理工大学

学位级别：硕士

数字化转型是当前企业发展的重要趋势,其对于振兴东北地区制造业的影响备受关注。在全球数字化浪潮的推动下,企业数字化转型已成为增强其市场竞争力的必由之路,推动创新能力提升的关键路径。历史悠久的东北制造业如今面临众多挑战。东... 详细信息

数字化转型是当前企业发展的重要趋势,其对于振兴东北地区制造业的影响备受关注。在全球数字化浪潮的推动下,企业数字化转型已成为增强其市场竞争力的必由之路,推动创新能力提升的关键路径。历史悠久的东北制造业如今面临众多挑战。东北地区工业以重工业和装备制造业为主,行业结构单一,附加值较低。由于长期依赖国家投资和以资源消耗为主,其自主创新能力和市场竞争力相对较弱,资金短缺加上人才流失,限制了企业在技术升级和扩大生产能力上的投入。因此,数字化转型对于活跃东北地区的制造业,提升其整体竞争力显得尤为重要。本研究旨在探讨数字化转型如何影响东北地区制造企业的创新能力,通过理论与实证研究揭示其内在机制,在此基础上对东北地区制造企业的发展提出相应的对策建议。本研究首先梳理了数字化转型与企业创新能力的相关理论,界定了研究的核心概念与框架,通过文献综述梳理和归纳了国内外学者在数字化转型与企业创新能力领域的研究进展。并通过文献分析和理论推导,构建了一个整合性的理论模型,提出关于数字化转型对企业创新能力影响以及中介与调节机制的研究假设。进一步采用层级回归方法,基于东北三省(辽宁、吉林、黑龙江)多家上市制造企业的数据,检验前面所提出的理论假设。实证分析结果表明:数字化转型对企业创新能力存在正向影响。人力资本质量和政府补助对数字化转型与企业创新能力的关系均存在部分中介作用。产权性质对数字化转型与企业创新能力的关系具有显著调节作用。产权性质对数字化转型与人力资本质量之间关系以及数字化转型与政府补助之间关系的调节作用得到部分支持,具体而言,在国有产权情况下,数字化转型对企业创新能力的影响更强;在非国有产权情况下,数字化转型对人力资本质量的影响更强;在国有产权情况下,数字化转型对政府补助的影响更强。最后,基于以上研究结果,针对东北地区制造业企业在数字化转型过程中面临的技术、人才及管理等方面的挑战与机遇,提出可行的政策建议。建议包括但不限于企业数字化转型与自主创新策略;数字化人才培养与管理策略;优化数字化转型的政策环境与引导策略;不同产权性质下,企业数字化转型提升策略。这些策略旨在引导东北地区制造企业在数字化浪潮中找到新的增长点以提升创新能力,从而促进东北地区制造业的可持续发展。

关键词：数字化转型东北地区制造业企业创新能力

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基于深度学习的蛋白质磷酸化位点预测

基于深度学习的蛋白质磷酸化位点预测

作者：王泽宇吉林大学

学位级别：硕士

蛋白质是组成生命的主要生物大分子之一,也是生命活动的主要承担者。蛋白质翻译后修饰是发生在蛋白质翻译后的共价加工过程。其中,磷酸化是最为常见的一种,是生命科学中一项重要的研究内容。磷酸化位点的确定对于指导细胞功能研究、疾... 详细信息

蛋白质是组成生命的主要生物大分子之一,也是生命活动的主要承担者。蛋白质翻译后修饰是发生在蛋白质翻译后的共价加工过程。其中,磷酸化是最为常见的一种,是生命科学中一项重要的研究内容。磷酸化位点的确定对于指导细胞功能研究、疾病治疗以及药物开发有着重要意义。目前,蛋白质磷酸化位点的确定主要分为两大类,即生物实验测定和计算手段预测。生物实验一般是突变、质谱等。但是实验技术在人工和时间成本上非常昂贵。计算方法能够降低实验成本、提高预测速度。不过基于简单共识模式的识别方法、基于序列相似性的聚类方法比较依赖已有数据的形式且效果不佳。相比之下,机器学习方法融合了多种特征,效果更优。不过,传统机器学习方法需要从原始序列中提取特征,这一过程要经过人工设计,会存在一定的局限性,可能会导致特征具有偏向性。深度学习模型具有较强的特征表示能力,所以近年来提出的磷酸化位点预测模型大多基于此。这些方法都将蛋白质以氨基酸一维序列的形式进行处理,然而,蛋白质结构实际上是一种复杂的非欧式结构,一维序列形式难以准确表示蛋白质的相关信息。而图神经网络(GNN)是一种直接作用于图结构的新型深度学习方法,将其应用于蛋白质磷酸化位点预测方法具备良好的潜力。基于上述问题,本文提出了一个基于图神经网络的蛋白质一般性磷酸化位点预测模型,Graph Phos。在本模型中将图神经网络应用于磷酸化位点预测领域,综合传统机器学习方法的优势,人工提取序列特征,包括独热编码、氨基酸理化性质、位置特异性评分矩阵和二级结构信息,在提高模型预测能力的同时增强可解释性。再联合由蛋白质三级结构计算出的氨基酸二级结构接触图,实现蛋白质序列特征和结构特征的结合。另外,预训练蛋白质语言模型自动抽取的蛋白质氨基酸特征,经由卷积神经网络结构进一步提取后,能够更好地捕捉适合于磷酸化位点预测的信息。而且,由于输入为整个蛋白质序列及其接触图,达到了在整条蛋白质长程上对关注的氨基酸位点进行预测的目标。在实验中,选择UniProt数据库中有磷酸化注释的蛋白质数据集对模型进行训练、验证和预测。实验结果表明,本实验提出的模型对整条蛋白质上的一般性磷酸化位点预测取得了优异的结果。与已有方法相比,本方法针对丝氨酸、苏氨酸、酪氨酸位点预测的准确率至少分别提高了8%、15%和12%。另外,本文中的多组消融实验也证明了实验中采用的特征及深度神经网络结构是有意义的。总体而言,本文提出的基于图神经网络的蛋白质通用性磷酸化位点预测模型非常有效,相对于各个类别氨基酸的预测模型,在准确率上平均提高7%。该模型也对其他类型翻译后修饰位点的预测提供一定程度的参考价值,有利于相关疾病治疗和药物研发。

关键词：深度学习图神经网络生物信息学蛋白质翻译后修饰蛋白质磷酸化位点预测

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蓝莓叶饲料的制备与应用研究

蓝莓叶饲料的制备与应用研究

作者：王泽辉合肥大学

学位级别：硕士

中美家长支持小学生参加足球培训的动机比较研究

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中美家长支持小学生参加足球培训的动机比较研究

作者：王泽涛首都体育学院

学位级别：硕士