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收入渴望何以影响农户农业生产性借贷行为——基于两个整村追踪数据的经验证据

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管理评论 2023年第4期35卷 42-54页

作者：尤亮申洲尧张珩山西财经大学国际贸易学院太原030006 中国社会科学院金融研究所北京100710

本文以2016年和2021年陕西富县两个行政村414户的追踪调查数据为基础,将收入渴望引入农户农业生产性借贷行为的分析框架中,运用双栏模型探讨家庭决策者的收入渴望对其农业生产性借贷行为的影响。结果表明,收入渴望指数每提高一个标准差... 详细信息

本文以2016年和2021年陕西富县两个行政村414户的追踪调查数据为基础,将收入渴望引入农户农业生产性借贷行为的分析框架中,运用双栏模型探讨家庭决策者的收入渴望对其农业生产性借贷行为的影响。结果表明,收入渴望指数每提高一个标准差,农户农业生产性借贷金额就会提高23.3%,该结论经过稳健性检验后依然成立。异质性分析结果表明,收入渴望对低年龄组农户、高家庭资产农户和低教育程度农户的农业生产性借贷行为具有更显著的促进作用。机制分析结果表明,收入渴望对农户农业生产性借贷行为的影响受到风险偏好的正向调节作用。此外,对于借贷资金主要用于农业生产性投资的农户而言,与向正规金融机构借贷相比,收入渴望越高的家庭决策者更倾向于同时向正规和非正规金融机构借贷。

关键词：农业生产性借贷收入渴望双栏模型整村

自信会影响农户的借贷行为吗——基于两个整村农户的经验证据

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山西财经大学学报 2022年第5期44卷 42-56页

作者：尤亮申洲尧霍学喜山西财经大学国际贸易学院山西太原030006 西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100

本文以陕西富县两个整村的610户调查数据为基础,运用多元Logit模型探讨家庭决策者的经济自我效能感对农户借贷行为的影响。研究发现,与未发生借贷行为的农户相比,家庭决策者的经济自我效能感越高,越不倾向于借贷农业生产性投资。机制分... 详细信息

本文以陕西富县两个整村的610户调查数据为基础,运用多元Logit模型探讨家庭决策者的经济自我效能感对农户借贷行为的影响。研究发现,与未发生借贷行为的农户相比,家庭决策者的经济自我效能感越高,越不倾向于借贷农业生产性投资。机制分析结果表明,经济自我效能感会通过影响家庭决策者的经济压力、自尊心,进而影响农户借贷农业生产性投资的发生比。异质性分析结果表明:随着经济自我效能感的提升,与未发生借贷行为相比,中青年家庭决策者越不倾向于借贷农业生产性投资,而中老年家庭决策者更倾向于借贷消费性支出;家庭资产少的家庭决策者越不倾向于借贷非农生产性投资;家庭资产多、风险偏好高的家庭决策者更倾向于借贷非农生产性投资。

关键词：经济自我效能感农户借贷生产性投资整村农户多元Logit模型

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收入渴望何以影响农户农业生产性借贷行为

基于区块链和联邦学习的可信数据管理方案研究

金融与保险 2023年第10期

作者：尤亮申洲尧张珩

本文以2016年和2021年陕西富县两个行政村414户的追踪调查数据为基础，将收入渴望引入农户农业生产性借贷行为的分析框架中，运用双栏模型探讨家庭决策者的收入渴望对其农业生产性借贷行为的影响。结果表明，收入渴望指数每提高一个标... 详细信息

本文以2016年和2021年陕西富县两个行政村414户的追踪调查数据为基础，将收入渴望引入农户农业生产性借贷行为的分析框架中，运用双栏模型探讨家庭决策者的收入渴望对其农业生产性借贷行为的影响。结果表明，收入渴望指数每提高一个标准差，农户农业生产性借贷金额就会提高23.3％，该结论经过稳健性检验后依然成立。异质性分析结果表明，收入渴望对低年龄组农户、高家庭资产农户和低教育程度农户的农业生产性借贷行为具有更显著的促进作用。机制分析结果表明，收入渴望对农户农业生产性借贷行为的影响受到风险偏好的正向调节作用。此外，对于借贷资金主要用于农业生产性投资的农户而言，与向正规金融机构借贷相比，收入渴望越高的家庭决策者更倾向于同时向正规和非正规金融机构借贷。

关键词：农业生产性借贷收入渴望双栏模型整村

来源：人大复印报刊资料评论

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基于区块链和联邦学习的可信数据管理方案研究

作者：申瑞尧曲阜师范大学

学位级别：硕士

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资源受限的大模型高效迁移学习算法研究综述

计算机学报 2024年

作者：李鑫尧李晶晶朱磊申恒涛电子科技大学计算机科学与工程学院同济大学电子信息与工程学院

近年来，深度学习在自然语言理解、计算机视觉和数据挖掘等重要领域取得了巨大成功，极大地推动了人工智能技术的发展。迁移学习的诞生和应用更是大幅减轻了数据的获取和标注成本，成倍提升了深度模型和算法的泛化能力和适用性。然而，... 详细信息

近年来，深度学习在自然语言理解、计算机视觉和数据挖掘等重要领域取得了巨大成功，极大地推动了人工智能技术的发展。迁移学习的诞生和应用更是大幅减轻了数据的获取和标注成本，成倍提升了深度模型和算法的泛化能力和适用性。然而，随着模型规模的不断增大，传统的迁移学习方法面临着计算和存储资源的巨大挑战，难以满足可穿戴、军事、医疗等资源受限场景下的应用需求。高效迁移学习算法应运而生，旨在以最小的资源开销实现大模型的快速适配与部署，有望成为未来人工智能技术发展的关键突破口。本文是高效迁移学习领域的首篇综述，系统总结了近5年来该领域的研究进展。本文首先分析了高效迁移学习算法在自然语言处理、计算机视觉和多模态模型三大场景下的应用现状，提炼出了修改模型结构、调整预训练参数、调整原始输入（输出）、注入自适应参数、引入自适应模块等五类具有代表性的技术路线。在此基础上，本文对各类方法进行了全面梳理与比较，分析了它们的优势与局限性。本文的主要贡献如下：（1）首次对高效迁移学习领域进行了系统化的综述，为后续研究提供了完整的技术参考；（2）提出了一种基于技术路线的分类框架，帮助读者快速把握该领域的研究脉络；（3）深入分析了现有方法的不足，并展望了未来的发展方向，具有一定的前瞻性和指导意义。高效迁移学习算法是推动现代人工智能技术走进千家万户的关键技术，有望让更多中小企业和个人用户受益于大模型的强大性能。本文对该领域的全面梳理，将为该领域算法的进一步发展和应用提供重要的理论参考与实践指导。

关键词：迁移学习深度学习高效方法多模态模型大模型资源受限

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改进DETR3D的环视图像三维目标检测

激光与光电子学进展 2024年

作者：张钰涵黄妙华陈庚尧李延洲吴一鸣武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉理工大学湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室

为了解决当前基于环视图像的纯视觉三维目标检测算法难以兼顾和均衡精度和计算速度的问题，提出了一种改进DETR3D的环视图像三维目标检测算法。算法整体框架基于DETR3D的编码器解码器架构，在图像特征提取分支外增加3D位置编码器以增强... 详细信息

为了解决当前基于环视图像的纯视觉三维目标检测算法难以兼顾和均衡精度和计算速度的问题，提出了一种改进DETR3D的环视图像三维目标检测算法。算法整体框架基于DETR3D的编码器解码器架构，在图像特征提取分支外增加3D位置编码器以增强图像特征，为物体查询向量Object query定义两个分量分别表示物体边界框和实例特征，在解码器部分引入了基于欧氏距离的多尺度自适应注意力机制以捕捉3D空间中的多尺度信息，提高对于自动驾驶场景中复杂多样物体的检测能力，在特征采样部分引入时序信息，通过连续多帧图像的特征对齐来提高当前帧下的物体检测精度，并且使用多点采样来提高采样过程的鲁棒性。在nuScenes数据集上进行了实验，实验结果表明，和基准算法相比，所提出的算法在检测精度和计算速度方面分别提高了17.1%和4.22倍，且能够检测出被遮挡环境下的物体。

关键词：环视图像三维目标检测注意力机制时序融合

基于知识图谱和网络拓扑学有源配电网网损分摊方法研究

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武汉大学学报(工学版) 2024年

作者：桂俊平周博滔饶尧王维洲梁琛丁胜许朝阳国网甘肃省电力公司电力科学研究院南瑞集团有限公司/国网电力科学研究院有限公司国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司

针对分布式电源接入配网中网损分摊不合理的难题，提出了一种基于知识图谱和网络拓扑学的含分布式电源配网网损分摊方法。首先，构建含分布式电源配网网损异常辨识知识图谱，分析辨识出网损值异常的部位并进行校核处理；然后基于分布式... 详细信息

针对分布式电源接入配网中网损分摊不合理的难题，提出了一种基于知识图谱和网络拓扑学的含分布式电源配网网损分摊方法。首先，构建含分布式电源配网网损异常辨识知识图谱，分析辨识出网损值异常的部位并进行校核处理；然后基于分布式电源并网运行情形下网损的分摊特点采用网络拓扑学理论对传统潮流追踪法进行改进，将含分布式电源配网网损合理分摊给用电负荷和分布式电源；最后以含分布式电源的配网算例进行仿真验证，并构建三种分摊方案进行计算对比分析。结果表明所提方法能克服现有网损分摊方法难以适用于结构复杂和参数众多的含分布式电源配网网损分摊计算的缺陷，且能进一步提升分布式电源接入配网网损分摊的计算精度、合理性和经济效益。

关键词：配电网分布式电源知识图谱网络拓扑学网损分摊

青少年抑郁症患者主动遗忘能力与童年创伤和抑郁症状的关系

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中国心理卫生杂志 2024年第6期38卷 513-519页

作者：汤煜尧袁佳琦曾凡洲胡兰刘芳景璐石成都医学院心理学院成都610500 电子科技大学生命科学与技术学院成都611731 电子科技大学成都脑科学研究院临床医院成都610036

目的:比较青少年抑郁症患者与正常青少年在主动遗忘能力上的差异,并探讨该能力与童年创伤和抑郁症状的关系。方法:符合精神障碍诊断与统计手册第5版(DSM-5)抑郁症诊断标准的141例青少年患者和42例正常对照组参与研究。采用定向遗忘(DF)... 详细信息

目的:比较青少年抑郁症患者与正常青少年在主动遗忘能力上的差异,并探讨该能力与童年创伤和抑郁症状的关系。方法:符合精神障碍诊断与统计手册第5版(DSM-5)抑郁症诊断标准的141例青少年患者和42例正常对照组参与研究。采用定向遗忘(DF)任务,以情绪图片为记忆材料,比较两组在再认成绩上的差异。DF效应指“记住”条件再认成绩高于“忘记”条件。并采用儿童期创伤问卷(CTQ-SF)和贝克抑郁量表(BDI-II)评估被试的童年创伤程度和抑郁症状。结果:与正常对照组不同,抑郁症组仅在正性材料中出现DF效应(P<0.001)。在抑郁症组中,负性材料DF效应值在CTQ-SF得分与BDI-II得分间起部分中介作用(效应值=0.10,95%可信区间为0.05~0.17,占总效应21.3%)。结论:青少年抑郁症患者的主动遗忘能力部分受损,他们对负性记忆的主动遗忘能力在童年创伤与抑郁症状间有部分中介效应。

关键词：主动遗忘定向遗忘任务童年创伤抑郁症状青少年

基于深度文本聚类的论文与专利数据融合方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 112-124页

作者：谢士尧王小梅中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学公共政策与管理学院北京100049

【目的】克服论文与专利之间语言特征差异的障碍,将论文和专利数据按照研究主题集成融合。【方法】以维基百科为基本分类体系,通过半自动方式构建少量标注集,设计半监督深度文本聚类模型,将相似主题的论文与专利聚类融合,设计指标评估... 详细信息

【目的】克服论文与专利之间语言特征差异的障碍,将论文和专利数据按照研究主题集成融合。【方法】以维基百科为基本分类体系,通过半自动方式构建少量标注集,设计半监督深度文本聚类模型,将相似主题的论文与专利聚类融合,设计指标评估数据融合结果的质量。【结果】所提模型在两个数据集上的聚类准确率比其他基线模型提升了2.4~11.9个百分点,数据融合结果的质量评估得分超过0.9,优于基线模型,可以在已知主题的基础上补充研究主题。【局限】未利用融合数据开展实证分析,聚类数目需要人工确定。【结论】所提模型可以从论文和专利差异化的文本中提取与主题相关的特征,有效地实现数据融合。

关键词：深度文本聚类数据融合论文专利研究主题识别