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环保考核与重污染企业ESG表现——基于领导干部自然资源资产离任审计的准自然实验

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会计之友 2024年第17期 32-39页

作者：王耀东徐素波黑龙江八一农垦大学经济管理学院

领导干部自然资源资产离任审计这一环保考核政策为重污染企业实现绿色转型并推动经济实现高质量发展提供了重要契机。文章以重污染企业为研究样本,采用双重差分法探究环保考核政策对重污染企业ESG表现的影响。结果表明,环保考核对重污... 详细信息

领导干部自然资源资产离任审计这一环保考核政策为重污染企业实现绿色转型并推动经济实现高质量发展提供了重要契机。文章以重污染企业为研究样本,采用双重差分法探究环保考核政策对重污染企业ESG表现的影响。结果表明,环保考核对重污染企业ESG表现具有显著促进作用,且随着时间推移,这一促进作用呈现出逐步增强的趋势;当重污染企业面临的财务风险较高及环境规制较强时,环保考核对重污染企业ESG表现的提升作用更强。机制分析表明,环保考核能够通过促使重污染企业加强技术创新、积极履行社会责任、加强内部治理来提升企业ESG表现。研究表明,环保考核改革取得了积极成效,对于促进重污染企业绿色低碳发展及国家经济高质量发展具有重要的战略意义。

关键词：领导干部自然资源资产离任审计环保考核重污染企业 ESG表现

高价态共价有机骨架材料对气体的吸附分离性能研究

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高价态共价有机骨架材料对气体的吸附分离性能研究

作者：王耀东河南工业大学

学位级别：硕士

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供应链数字化与企业高质量发展

财会月刊 2024年第17期45卷 55-61页

作者：王耀东徐素波黑龙江八一农垦大学经济管理学院黑龙江大庆163319

在数字技术与供应链加速融合的背景下,厘清数字技术赋能供应链的内在机理是深入推进现代化供应链体系建设的前提,对培育新的经济增长点以及加快构建“双循环”新发展格局具有重要意义。本文将供应链创新与应用试点作为一项外生冲击事件,... 详细信息

在数字技术与供应链加速融合的背景下,厘清数字技术赋能供应链的内在机理是深入推进现代化供应链体系建设的前提,对培育新的经济增长点以及加快构建“双循环”新发展格局具有重要意义。本文将供应链创新与应用试点作为一项外生冲击事件,以2013~2022年沪深A股上市公司为研究样本,采用双重差分模型探究供应链数字化对企业高质量发展的影响。研究发现:供应链数字化对企业实现高质量发展具有显著促进作用,信息赋能、营运赋能与创新赋能是供应链数字化促进企业高质量发展的具体路径机制。异质性分析结果表明,供应链数字化对非国有企业及规模较大企业高质量发展的促进作用更加显著。研究不仅能够重塑供应链节点企业间的价值创造逻辑,还能够为加快构建“双循环”新发展格局提供重要的经验借鉴。

关键词：供应链数字化全要素生产率高质量发展数字化转型

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梁启超“新民”思想研究

梁启超“新民”思想研究

作者：王耀东河北经贸大学

学位级别：硕士

梁启超作为推动我国近代社会转型的代表人物之一,他与康有为领导了戊戌变法运动,此次变法运动推动了我国政治、思想、文化等方面向近代化迈进。戊戌变法失败后,梁启超流亡日本,当时日本的文明现状对梁启超的传统思想产生较大冲击,因此... 详细信息

梁启超作为推动我国近代社会转型的代表人物之一,他与康有为领导了戊戌变法运动,此次变法运动推动了我国政治、思想、文化等方面向近代化迈进。戊戌变法失败后,梁启超流亡日本,当时日本的文明现状对梁启超的传统思想产生较大冲击,因此他开始系统地学习西方资产阶级的启蒙思想。此外,由于惊羡西方的科学技术以及社会文明教化程度,梁启超开始呼吁国人构建符合近代化的新型人格模型,同时提出要将中西方思想文化融合贯通的主张。本文依托梁启超流亡日本期间的相关史料,开展梁启超“新民”思想的研究,系统梳理该思想产生的时代背景、思想基础、内容、宣传路径、局限以及意义。本文的主要研究工作,首先是探索梁启超“新民”思想产生的时代背景以及思想基础;其次,梳理梁启超“新民”思想的主要内容;再有,考察梁启超宣传“新民”思想的路径;最后,分析梁启超“新民”思想的局限以及意义。通过对以上问题的研究,本文主要有两点认识:第一,认为梁启超“新民”思想对近代中国构建新型道德模型提供了可借鉴的方案,促进了近代国民从“臣民”到“国民”的转变,推动了近代社会的转型。梁启超站在“兼收并蓄、博采众长、为我所用”的立场上,在对传统文化批判性继承的同时,以兼顾中外优秀的伦理道德的方法来“淬厉”固有国民道德中的糟粕的一面,“采补”近代中国国民道德缺失的一面。第二,认为梁启超“新民”思想存在一定的局限性。由于时代、阶级、历史等方面的原因,梁启超对近代中国社会的认识不够全面,导致该思想存在内容缺乏阶级分析、兼采中外不够成熟以及主观唯心主义色彩明显的局限性。总之,从近代社会思想发展脉络上来看,梁启超的“新民”思想从侧面展现了近代知识分子为实现近代中国的独立富强所经历的探索历程,为当下如何提高公民道德素质、正确对待西方思想文化提供了宝贵经验。

关键词：梁启超 “新民”思想近代国民

隧道轮廓激光雷达点云线特征共面约束标定方法

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光学精密工程 2024年第6期32卷 774-784页

作者：王耀东徐金杨朱力强史红梅方妍北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 北京特种机械研究所北京100143

地铁隧道断面轮廓参数测量过程中,需要对高速激光雷达点云进行高精度系统标定。特别是大场景隧道环境,对标定模板要求高,标定过程复杂,检测精度影响大。针对此问题,本论文提出了一种新颖的适用于地铁隧道轮廓点云的标定方法,并基于双激... 详细信息

地铁隧道断面轮廓参数测量过程中,需要对高速激光雷达点云进行高精度系统标定。特别是大场景隧道环境,对标定模板要求高,标定过程复杂,检测精度影响大。针对此问题,本论文提出了一种新颖的适用于地铁隧道轮廓点云的标定方法,并基于双激光雷达测量系统,进行了算法研究。本方法设计了专用的手推行便携式标定系统,利用由点云数据提取的标定板线特征,建立目标函数,通过混合了遗传算法和Levenberg-Marquardt算法的非线性优化方法,寻找全局最优解从而实现对激光雷达的标定。实验结果表明:本方法对于两侧钢轨顶轨的标定误差在±1.5 mm以内;静态测量精度X误差在±1 mm内、Y误差在±4 mm内;当采集系统以5 km/h的速度进行数据采集时,动态测量精度X误差在±4 mm内、Y误差在±6 mm内。本方法能够实现激光雷达的高精度标定,算法鲁棒性强,具有易操作、环境适应性强的特点。

关键词：激光雷达地铁隧道点云标定共面约束隧道断面

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铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法

中国铁道科学 2024年第1期45卷 215-226页

作者：朱力强许力之赵文钰王耀东朱兴红北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室北京100044 中国铁路兰州局集团有限公司安全监察大队甘肃兰州730000

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multip... 详细信息

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明:提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^(-1),优于同类型的骨干网络,且能满足铁路场景的行人实时监测需求。

关键词：铁路周界入侵检测目标检测算法特征提取网络多尺度特征感知神经网络

中文短文本情感分类：融入位置感知强化的Transformer-TextCNN模型研究

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计算机工程与应用 2024年

作者：李浩君王耀东汪旭辉浙江工业大学教育科学与技术学院

针对当前中文短文本情感分类模型文本位置信息与关键特征获取不足的问题，提出了一种融入位置感知强化的Transformer-TextCNN情感分类模型。首先利用BERT可学习绝对位置编码与正弦位置编码强化模型的位置感知能力，然后融合Transformer... 详细信息

针对当前中文短文本情感分类模型文本位置信息与关键特征获取不足的问题，提出了一种融入位置感知强化的Transformer-TextCNN情感分类模型。首先利用BERT可学习绝对位置编码与正弦位置编码强化模型的位置感知能力，然后融合Transformer的全局上下文理解能力与TextCNN的局部特征捕捉能力，分别提取中文短文本全局特征与局部特征，最后构建位置感知强化与特征协同的情感特征输出服务，实现中文短文本情感准确分类。实验结果表明，该模型在视频弹幕数据集上的准确率达到90.23%，在SMP2020数据集上的准确率达到87.38%。相较于最优的基线模型，准确率在视频弹幕数据集和SMP2020数据集上分别提高了1.98%和0.44%，在中文短文本情感分类任务中取得更好的分类效果。

关键词：文本情感分类 BERT transformer textCNN 位置编码

基于纹理特征增强的重载铁路钢轨缺陷检测算法

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铁道学报 2024年

作者：王耀东于航李宁朱力强史红梅余祖俊北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室北京交通大学轨道交通安全协同创新中心比亚迪通信信号有限公司

为实现重载铁路轨道典型缺陷的准确、快速、智能检测，基于深度学习算法，提出一种针对重载铁路钢轨图像的特征加强卷积神经网络模型，研制了一套基于机器视觉的便携式轨道图像采集系统；整理创建了重载铁路钢轨表面多目标图像数据集，... 详细信息

为实现重载铁路轨道典型缺陷的准确、快速、智能检测，基于深度学习算法，提出一种针对重载铁路钢轨图像的特征加强卷积神经网络模型，研制了一套基于机器视觉的便携式轨道图像采集系统；整理创建了重载铁路钢轨表面多目标图像数据集，并基于此数据集训练实现了裂纹、擦伤、块状损伤、接缝等4种典型目标的智能识别；针对数据集中目标尺度分布不平衡的特点，使用聚类算法重新设置锚框的尺寸和数量；对比分析重载铁路钢轨缺陷图像纹理复杂性与固有特点，引入加权融合池化模块和纹理特征增强模块对ATSS算法模型进行改进。应用本算法对重载铁路轨道进行检测，4类典型缺陷目标的全类平均正确率达到8 5.8%。通过与其他9种检测模型的对比实验，充分验证了本算法模型的有效性。

关键词：钢轨缺陷机器视觉深度学习目标检测