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道德资本对促进区域经济协调发展的价值思考

道德资本对促进区域经济协调发展的价值思考

作者：由元元江西师范大学

学位级别：硕士

改革开放30年来,区域经济发展一直是我国历届政府的工作重点。尤其是,党的十六届三中全会提出了“五个统筹”的重要战略思想,其中“统筹区域经济”更是为区域经济发展开阔了思路。随着我国区域经济差距的逐渐拉大,区域经济协调发展日益... 详细信息

改革开放30年来,区域经济发展一直是我国历届政府的工作重点。尤其是,党的十六届三中全会提出了“五个统筹”的重要战略思想,其中“统筹区域经济”更是为区域经济发展开阔了思路。随着我国区域经济差距的逐渐拉大,区域经济协调发展日益成为社会各界关注的焦点。事实上,区域经济发展具有差距性是世界各国经济发展过程中的普遍现象,区域差距的存在也是一个不争的事实。当然,从某种意义上讲,在一定时期一定范围内保持区域间的适度差距具有经济上的合理性。然而,随着我国改革开放的深入,我国区域间的差距并没有得到有效的控制。相反,由于人们相对注重效率而忽视了社会公平,由此造成了我国区域经济不公正。本文试图通过对人力资本外延形式的探讨延伸出人力资本的内核——道德资本,阐释了道德资本的概念和特性,并从市场失灵、政府宏观调控和区域自身存在的缺陷三个角度切入,挖掘道德资本对促进区域经济协调发展的经济、文化和社会价值,从而探索实现区域经济协调发展的伦理之路,为实现区域经济公正奠定理论基础。接着,从政府调控与市场调节、区域竞争与合作、区域投资与消费以及正式制度与非正式制度四个方面审视区域经济实践中的伦理关系,试图从伦理学视角建构协调的区域伦理关系。最后,从区域生产、交换、分配、消费四个领域深入分析造成区域经济不公正原因的基础上,探讨实现区域经济公正的实践路径。

关键词：道德道德资本区域经济

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当前我国区域经济均衡发展的公正视角

四川行政学院学报 2008年第2期 74-78页

作者：汪荣有由元元江西师范大学政法学院江西南昌330022

随着经济的快速发展,我国东、中、西部地区经济差距日益拉大,主要表现为经济增长的不均衡、产业结构的不合理、科技教育发展的不均衡和资源配置的不均衡。形成这些不均衡的原因主要是政策制度倾斜、区位与自然条件差异、自身发展潜力以... 详细信息

随着经济的快速发展,我国东、中、西部地区经济差距日益拉大,主要表现为经济增长的不均衡、产业结构的不合理、科技教育发展的不均衡和资源配置的不均衡。形成这些不均衡的原因主要是政策制度倾斜、区位与自然条件差异、自身发展潜力以及制度创新四个方面。因而,必须从起点公正、过程公正和结果公正三个方面来实现区域经济的公正发展。

关键词：公正区域经济区域经济均衡

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略论西藏扶贫搬迁与生态移民间的关系

西藏研究 2014年第5期 45-53页

作者：达瓦次仁次仁由元元仓木啦旦增方晓玲西藏社会科学院西藏拉萨850000 西藏大学经济与管理学院西藏拉萨850000

中央政府和西藏自治区党委、政府一贯重视西藏扶贫工作,扶贫工作为西藏的民生提高、经济发展、社会稳定和进步等做出了不可替代的贡献。西藏扶贫工作已由过去的"救济式"走向"开发式"、从"就地扶贫"走向"异地扶贫"。然而,"扶贫搬迁"工程... 详细信息

中央政府和西藏自治区党委、政府一贯重视西藏扶贫工作,扶贫工作为西藏的民生提高、经济发展、社会稳定和进步等做出了不可替代的贡献。西藏扶贫工作已由过去的"救济式"走向"开发式"、从"就地扶贫"走向"异地扶贫"。然而,"扶贫搬迁"工程是一个广义的概念,它既包含因贫困而导致的"扶贫搬迁",也包含因生态和环境因素而导致的"生态移民"。

关键词：扶贫搬迁生态移民

《文化象征与秩序:热贡区域文化模式田野研究》评介

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青海社会科学 2024年第1期 F0002-F0002,F0003页

作者：李元元西北农林科技大学人文社会发展学院陕西省哲学社会科学重点研究基地“黄河流域乡村振兴研究与评估中心”

克里福德·格尔茨在《文化的解释》中曾有一段关于文化的著名表述:文化是一种“意义之网”;只有沉浸于特定的文化脉络中,个体或群体行动的动机、逻辑和过程才能被明晰地理解和把握。就此而言,文化是人类生活的根基和底座——不但赋予了... 详细信息

克里福德·格尔茨在《文化的解释》中曾有一段关于文化的著名表述:文化是一种“意义之网”;只有沉浸于特定的文化脉络中,个体或群体行动的动机、逻辑和过程才能被明晰地理解和把握。就此而言,文化是人类生活的根基和底座——不但赋予了人们生活的意义,同时也在很大程度上形塑了人们生活于其中的社会关系和社会结构。但从学术研究维度而言,文化又是一个极难被阐释和捕捉的对象。据美国人类学家克鲁伯和克罗孔统计,从19世纪70年代至20世纪50年代近80年时间里,有关文化的定义就多达164种。换言之,文化所具有的多样性、复杂性、流动性和变迁性特质,使得任何有关特定文化模式的深入研究都注定是一趟充满坎坷和艰辛的“学术探险”。

关键词：美国人类学家田野研究文化脉络研究维度格尔茨克鲁伯群体行动《文化的解释》

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选煤厂筒仓内混凝土填料工程量的求解计算

煤炭工程 2024年第8期56卷 32-37页

作者：段元元中煤科工集团北京华宇工程有限公司天津分公司天津300121

针对选煤厂筒仓底部结构空间形状复杂,混凝土填料体积计算精度不足的问题,详细探讨了两种不同的计算方法。首先,提出一种基于Excel表格参数化输入及空间分割技术的方案,即将复杂区域划分为n个可量化处理的弓形面积,通过累加这些细分区... 详细信息

针对选煤厂筒仓底部结构空间形状复杂,混凝土填料体积计算精度不足的问题,详细探讨了两种不同的计算方法。首先,提出一种基于Excel表格参数化输入及空间分割技术的方案,即将复杂区域划分为n个可量化处理的弓形面积,通过累加这些细分区域的体积以近似得到整体填料体积,这种方法称为分割法;其次,运用微积分原理对筒仓内壁与方形开口间过渡区域的三维几何体进行解析计算,从而得出更为精确的数学模型。通过对这两种方法的对比分析及与实测结果的比对,结果发现,分割法优势在于直观易懂,适合快速估算,误差为-0.90%;而微积分法则具有较高的理论精度,适用于复杂形态下的精确计算,误差低至0.46%。

关键词：选煤厂筒仓混凝土填料工程量分割法微积分法现场验证

1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡年龄-时期-队列分析及预测

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疾病监测 2024年

作者：郑文敏田元元海南省第三人民医院海南省人民医院

目的分析1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况，为中国肝硬化的防治提供数据支持。方法利用2019年全球疾病负担数据库，对1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况进行年龄-时期-队列模型分析，利用贝叶斯年龄时期队列模型预测2020... 详细信息

目的分析1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况，为中国肝硬化的防治提供数据支持。方法利用2019年全球疾病负担数据库，对1990—2019年中国肝硬化的发病和死亡情况进行年龄-时期-队列模型分析，利用贝叶斯年龄时期队列模型预测2020—2035年中国肝硬化发病率和死亡率情况，绘制百分条图分析肝硬化的病因占比。结果 1990—2019年中国肝硬化全人群发病率增加9.88%，标化发病率减少16.85%，死亡率减少24.49%，标化死亡率减少58.66%；其中，男性发病人数、发病率、死亡人数、死亡率均高于女性。年龄-时期-队列模型结果显示，1990—2019年中国肝硬化发病率和死亡率的净漂移值分别为-1.08[95%置信区间（CI）：-2.07～-0.07）]和-3.75（95%CI：-3.91～-3.60）；发病率随年龄增长，在45～49岁年龄组达到高峰后逐渐下降，死亡率随年龄的增长逐渐升高；发病和死亡风险随时期的增加逐渐下降，发病和死亡随出生年份的推移呈现下降态势。预测2020—2035年中国肝硬化标化发病率上升2.94%，标化死亡率下降17.95%。乙型肝炎病毒感染是肝硬化的主要病因，从2009年占比40.27%下降到2019年的30.72%。丙型肝炎病毒感染和酒精相关肝病占比有增长趋势。结论1990—2019年中国肝硬化的发病率上升，死亡率下降，标化发病率和标化死亡率均呈下降趋势，预测2020—2035年肝硬化死亡率显著下降。年龄、时期、出生队列均是其影响因素。需进一步加强实施肝硬化防治策略，对中老年群体应重点关注。

关键词：肝硬化发病率死亡率年龄-时期-队列模型

卒中后基底节失语临床特征及静息态功能磁共振分析

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卒中后基底节失语临床特征及静息态功能磁共振分析

作者：荆元元吉林大学

学位级别：硕士

研究目的:本研究致力于探究卒中后基底节失语(post-stroke basal ganglia aphasia,PSBGA)的临床特征,并通过静息态功能磁共振(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-f MRI)分析发病7天内语言相关脑区的功能改变。应用基于表面的形态学分析测量(surface-based morphological,SBM)探讨在发病7天内和3个月后语言相关脑区皮质厚度(cortical thickness,CT)改变,并分析语言相关脑区功能损伤与失语特点的相关性。材料和方法:本研究严格依照明确的纳入和排除标准,纳入了经CT或MRI确认为优势半球基底节区缺血性卒中且不伴有皮层的结构性损伤的患者,其中男性20例,女性6例,组成失语组。同时纳入15例在年龄、性别、受教育年限与失语组相匹配的健康人作为对照组。失语组在发病后7天内接受西方失语症成套测验(western aphasic battery,WAB)进行语言功能和神经心理学评估,并进行3DT1W1、rs-f MRI扫描获取影像数据。对照组仅进行一次量表评估和3D-T1WI、rs-f MRI扫描。运用基于MATLAB 2022a的SPM12的DPARSFA软件进行图像预处理及低频振幅(amplitude of low frequency fluctuation,ALFF)、局部一致性(regional homogeneity,Re Ho)、度中心性(degree centrality,DC)处理。使用DPARSFA对ALFF、Re Ho、DC在去除协变量前提下基于体素进行双样本t检验及GRF校正(Voxel P value P0.05)。失语组MMSE和Mo CA量表评分相较于对照组较低(P0.05)。2、ALFF分析比较发现,发病后7天内失语组与对照组相比,失语组患者在右侧补充运动区、左侧距状裂、左侧顶下小叶静息状态下自发活动减弱。DC分析比较发现,发病后7天内失语组与对照组相比,失语组患者在左侧距状裂、左侧楔前叶局部脑活动减弱。Re Ho分析比较发现,发病后7天内失语组与对照组相比,失语组患者在右侧补充运动区、右侧顶上小叶、左侧顶下小叶、左侧顶上小叶、左侧枕中回局部神经元活动同步性减弱。3、左侧顶上小叶的Re Ho值与命名总分、命名的子项目(物品命名、反应命名)评分呈正相关(P<0.05);左侧枕中回的Re Ho值与命名的子项目(列名)呈正相关(P<0.05)。4、功能连接分析比较发现,发病后7天内失语组与对照组相比,左侧顶上小叶与左侧楔叶、左侧顶下小叶、左侧中央后回、左侧缘上回、右侧额中回的功能连接减弱。左侧枕中回与左侧距

关键词：卒中基底节失语静息态功能磁共振功能连接皮质厚度

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基于深度学习的图像显著性目标检测方法研究

基于深度学习的图像显著性目标检测方法研究

作者：林元元曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术的迅速普及,显著性目标检测(Salient Object Detection,SOD)作为一种预处理策略被广泛应用于计算机视觉的多个领域,例如物体分割、视频物体跟踪、内容感知、图像编辑和机器人导航等。显著性目标检测是一项重要任务,其... 详细信息

随着深度学习技术的迅速普及,显著性目标检测(Salient Object Detection,SOD)作为一种预处理策略被广泛应用于计算机视觉的多个领域,例如物体分割、视频物体跟踪、内容感知、图像编辑和机器人导航等。显著性目标检测是一项重要任务,其主要目标在于辨别图像中最具关注度的物体,并利用二元分类方法对这些物体进行图像分割操作。现有的图像显著性目标检测方法已经取得了较好的性能,但是仍面临着一些挑战:现有的方法在信息均衡性及筛选语义信息方面存在局限,未充分利用各卷积层潜力;多聚焦于单层注意力设计模式的检测方法会对特征信息的获取产生影响,进而对复杂图像的检测效果不理想;基于FCN的显著性目标检测方法常用简易堆叠的编解码结构,导致它们无法捕获特征之间的长距离依赖关系,进而导致显著图内部不连续;在针对小目标图片进行特征提取时,现有的方法容易忽略部分重要特征信息,保留一些冗余信息。本文针对上述问题进行深入的研究,并取得如下成果:(1)针对复杂图像检测效果不理想的问题,提出一种融合注意力和多尺度扩张的显著性目标检测方法AMESNet。首先,为增强模型的特征选择能力以及提高不同通道之间的相互关联性,构建一种基于注意力机制的预测模块,即在每个卷积操作后立即实施一个通道注意力模块。其次,为更好地扩大感受野,提取低级语义信息进行边界锐化,结合多尺度扩张机制,提出一种新颖的细化网络,用于优化初显著图,从而生成边缘结构清晰且更定位准确的显著图。最后,在四种公开的图像数据集上对AMESNet进行充分实验,结果表明,该方法与当前主流方法相比取得了更好的性能。(2)针对显著图的内部不连续与小目标图片特征提取不足的问题,构建用于显著性目标检测的增强网络模型EMHA。该模型以VGGNet为基础网络架构,首先,在编码区融合混合注意力模块,使EMHA在不同尺度上提取图片中的有效特征,更有利于检测大小不一的目标。其次,使用增强多头自注意力模块获取图片特征的长距离依赖关系,优化显著图的内部连续性。随后,EMHA引入NLDP提出的重复池化模块(DPM)作为其特征融合策略,以更准确地整合高级和低级语义信息,从而获得更精确的显著图。最后,在六个公开图像数据集上验证EMHA模型的整体有效性和各个模块的优势。

关键词：深度学习显著性目标检测多尺度扩张卷积注意力机制

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基于深度确定性策略梯度的股票投资组合研究

基于深度确定性策略梯度的股票投资组合研究

作者：韩元元长春工业大学

学位级别：硕士

随着股票市场的蓬勃发展,投资者对股票投资的研究日益深入,深度强化学习的兴起为股票交易领域带来了崭新的机遇。在处理庞大复杂的股票数据方面,深度强化学习展现出显著的优势。本文基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,将其优势应用于股... 详细信息

随着股票市场的蓬勃发展,投资者对股票投资的研究日益深入,深度强化学习的兴起为股票交易领域带来了崭新的机遇。在处理庞大复杂的股票数据方面,深度强化学习展现出显著的优势。本文基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,将其优势应用于股票投资组合,旨在实现在分散风险与收益最大化的双重目标。本文的主要研究内容如下:首先,构建了一种能够感知风险的奖励函数,旨在引导智能体形成稳健且长期盈利的投资组合策略。通过引入改进的奖励函数,智能体在追求收益的同时,能够有效地控制风险。基于DDPG算法构建智能体,选取了道琼斯工业指数中多个行业的30只股票作为研究对象,构造了投资组合模型。除基本的股票价格信息外,还引入了技术指标和协方差矩阵作为状态输入。实验结果表明,采用改进奖励函数的DDPG智能体在收益表现上优于DDPG算法及其他强化学习方法。此外,改进的奖励函数在应用于其他强化学习方法时,同样取得了显著的提升效果。其次,提出了基于多重Q网络的深度确定性策略梯度算法(MQDDPG)。DDPG算法中常存在值函数的高估问题。针对这一问题,本文通过引入多个值函数的组合方法,选取两个双评论家网络中的最大值及两个单评论家网络中的最小值,并加权相加,从而得到值函数更新过程的时序差分目标。通过仿真实验进行验证,MQDDPG算法相较于传统的强化学习算法,性能有了显著提升。进一步将该算法应用于股票投资组合任务的强化学习智能体中,通过多个指标的评估,结果显示相较于改进前,该方法取得了显著的效果提升。综上,本文展示了深度强化学习在优化股票投资组合模型中的巨大潜力,并提出两种改进方法以应对现有算法的局限性。这些方法为投资者提供了更有效的决策工具,有助于实现更稳健和高收益的投资组合管理。

关键词：投资组合优化深度强化学习深度确定性策略梯度奖励函数值估计