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（-）-Merrilactone A的不对称合成研究

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（-）-Merrilactone A的不对称合成研究

作者：孙祥瑞兰州大学

学位级别：硕士

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领略《社戏》里的三重美

语文建设 2023年第3期 37-40页

作者：杨祥瑞山东省临沂市兰陵县第九中学

《义务教育语文课程标准(2022年版)》提出:“审美创造是指学生通过感受、理解、欣赏、评价语言文字及作品,获得较为丰富的审美经验,具有初步的感受美、发现美和运用语言文字表现美、创造美的能力;涵养高雅情趣,具备健康的审美意识和正... 详细信息

《义务教育语文课程标准(2022年版)》提出:“审美创造是指学生通过感受、理解、欣赏、评价语言文字及作品,获得较为丰富的审美经验,具有初步的感受美、发现美和运用语言文字表现美、创造美的能力;涵养高雅情趣,具备健康的审美意识和正确的审美观念。”《社戏》是鲁迅作品中的经典篇目,其教学的关键在于围绕语文核心素养要求,引导学生领略其中的思想美、意境美和语言美,体会作品久传不衰的魅力。

关键词：《社戏》深度学习审美教育教学建议

海关主动披露制度执行问题研究——以Z海关为例

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海关主动披露制度执行问题研究——以Z海关为例

作者：孙祥瑞山东大学

学位级别：硕士

海关主动披露制度是在当前经济下行压力加大的情况下,海关积极响应党中央和国务院优化营商环境、助企纾困、促进外贸保稳提质要求做出的决策部署。对进出口企业和单位在海关发现前主动披露违反海关监管规定的行为从轻、减轻、不予行政处... 详细信息

海关主动披露制度是在当前经济下行压力加大的情况下,海关积极响应党中央和国务院优化营商环境、助企纾困、促进外贸保稳提质要求做出的决策部署。对进出口企业和单位在海关发现前主动披露违反海关监管规定的行为从轻、减轻、不予行政处罚,提升企业容错空间。是鼓励企业主动开展自律管理,树立守法便利、诚信经营政策导向的重要政策。是海关由过去的“以我为主”“大包大揽”的监管模式向尊重市场规律、推动企业信用管理建设的“综合治理”模式的转变标志。本文从政策实施的角度,运用史密斯的过程理论,以隶属海关Z为例,对该制度的实施情况进行分析研究。从海关主动披露制度形成、主动披露制度执行、主动披露制度成效三个方面论述当前该政策执行状况。Z海关在海关主动政策实际执行中遇到的困难反映出该政策仍存在一些不足,一是政策规定不明确、缺乏统一的危害性评价制度、法律法规协调性不够、效率与公平原则兼顾不够;二是多部门协调影响执行效率、执法人力资源紧张、对政策宣传不够、政策执行手段单一;三是企业发现自身问题较困难、主动披露积极性认可度不高;四是社会参与不足、多头管理凸显、监督不够细化。从政策本身、执行主体、目标群体、政策环境四个方面剖析原因,发现政策成熟度和前瞻性不足、正向激励和执行效果评估体系缺失、企业的短视性、主动披露成本较高、考核不科学等是造成问题的主要原因。通过对国外海关主动披露制度进行梳理研究与对比分析,结合实际有针对性的提出明确政策规范、构建危害性评价制度、增强和优化海关主动披露执行人力资源、允许中介机构代企业开展主动披露、加强对主动披露避重就轻的处罚力度、构建企业参与的良好氛围等对策建议。

关键词：海关主动披露政策执行史密斯模型

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ERP工单流转模型及其实现技术研究

ERP工单流转模型及其实现技术研究

作者：李祥瑞郑州大学

学位级别：硕士

随着信息化进程的不断发展,许多离散制造企业开始使用ERP(Enterprise Resource Planning)系统进行生产管理,但由于小型离散制造企业生产过程复杂多变,与市面上的主流ERP软件匹配度不高,使得企业信息化管理水平难以提升。因此,针对离散... 详细信息

随着信息化进程的不断发展,许多离散制造企业开始使用ERP(Enterprise Resource Planning)系统进行生产管理,但由于小型离散制造企业生产过程复杂多变,与市面上的主流ERP软件匹配度不高,使得企业信息化管理水平难以提升。因此,针对离散制造企业存在的生产调度效率低下等问题开发一款ERP工单流转系统,是企业亟需解决的问题。为了解决上述问题,本文结合企业实际需求,设计并实现了ERP工单流转模型,从而开发出ERP工单流转系统。本文的主要创新点如下:(1)针对企业的生产调度、生产流程灵活调整和生产信息实时查询等需求,本文设计了ERP工单流转模型,主要包括流程配置、生产调度、工单管理、工单流转控制引擎、工单拆分与合并和流转过程监控模块。设计了工单流转控制引擎,对工单流转进行控制,并在流转过程中实现了生产信息同步;针对生产流程灵活调整的需求,提出了工单拆分与合并技术,提高生产流程的灵活性,从而提高设备利用率和生产效率;针对生产信息实时查询的需求,实现对流转过程的实时监控,给管理人员提供数据支持。(2)生产调度是ERP工单流转模型的重要功能模块,针对该企业依靠人工经验进行生产调度导致生产效率低下的问题,本文提出了一种改进的灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer,IGWO)来提高生产调度效率。通过加入非线性收敛因子、引入均匀交叉操作对灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)进行改进,解决算法全局与局部搜索能力不平衡、易陷入局部最优解的问题。在基准算例和实际生产数据的实验结果表明,IGWO算法求解生产调度问题具有可行性和有效性。最后将IGWO算法应用到模型中,实现生产调度的优化,减少设备空闲时间,提高了企业的生产效率。本文采用Spring Boot和Vue等框架对模型进行了实现,从而开发出系统。系统自上线至今已稳定运行一年左右,满足了企业的具体需求,提高了企业的生产调度效率,提升了企业的管理水平。

关键词：工单流转模型 ERP 灰狼算法生产调度动态流程

社会资本视角下企业并购绩效分析——基于西王食品并购Kerr案例

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社会资本视角下企业并购绩效分析——基于西王食品并购Kerr案例

作者：李祥瑞贵州财经大学

学位级别：硕士

作为企业快速发展和势力扩张的有效方式之一,并购逐渐被越来越多的企业所采纳,过去有关并购研究的学术论文大多着手于一些正式的制度层面,比如交易特征、产品生命周期等。从社会资本这样的非正式制度层面来研究企业并购的却不多。即使... 详细信息

作为企业快速发展和势力扩张的有效方式之一,并购逐渐被越来越多的企业所采纳,过去有关并购研究的学术论文大多着手于一些正式的制度层面,比如交易特征、产品生命周期等。从社会资本这样的非正式制度层面来研究企业并购的却不多。即使近年来有更多的学者开始关注社会资本对企业经济行为的影响,但大多都是实证分析,案例研究的往往较少。每个企业都处在社会关系的大网络中,其经济行为必然会受到各种信任关系、人情关系、合作关系等社会资本关系的影响,从企业社会资本视角研究企业的并购活动,有助于我们对企业的经营策略有一个更完整的认识,也能引起其他企业对社会资本积累的重视。论文采取单一案例的研究方法,对比多个案研究的实证分析,可以使讨论的个案内容更为广泛也更加具体。西王食品作为成功并购的典范,对它的并购经验展开研究或许可以为相关企业提供一些参照作用。因此,本文基于信息不对称理论、资源依赖理论以及市场势力理论,并且以西王食品并购Kerr事件作为研究案例,探究企业社会资本嵌入到并购行为中的方式,对并购的环节产生作用,从而对并购的绩效造成一定的影响。本文以案例公司为起点,分析西王食品从与其横向纵向各相关方身上获取的社会资本,探究其如何嵌入到企业的并购行为中并对之产生影响,进而影响企业的并购绩效。该文中对企业并购绩效的主要评估方式分别为:以事件研究法为基础的短期绩效评价,以并购动机为基础的长期综合绩效评估。通过研究,本文得出结论,在我国,企业的社会资本会对并购产生影响,主要表现为:一是与企业纵向相关的政府,在企业并购活动中,充当着引导者、协调者身份,企业与政府间的社会资本可以为并购提供政策导向,政府还可以利用自身的政治资源,可以让企业拥有更多的信息优势,减少信息不对称带来的信息遮蔽问题,协调审批部门,加快审批速度,提供资金支持等;二是与企业横向相关的银行、投资机构,其与企业之间的社会资本可以为公司的融资提供方便,提升公司的融资能力,为并购的实施提供资金支持。企业社会资本作为企业的异质性资源,在企业并购的进程中,可以让企业拥有更多的信息优势,进而对企业最终的并购绩效产生积极的影响。短期内,企业的社会资本可以为并购提供政策支持、资金支持、良好的并购预期,从而使得公司的股价上涨,在窗口期产生正的累积超额收益率;长期上,通过减少信息遮蔽、降低信息获取成本、从而降低并购决策成本、为企业并购提供融资支持等,也可以正向影响到企业的长期并购绩效。

关键词：企业社会资本并购行为并购绩效

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基于深度学习的3D点云场景识别方法研究

基于深度学习的3D点云场景识别方法研究

作者：胡祥瑞南昌大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶技术的不断发展和应用,基于激光雷达传感器的3D点云数据已成为自动驾驶领域中不可或缺的一部分。与传统的图像数据相比,3D点云数据更加直接、真实,具有更丰富的信息量。同时,随着3D激光雷达技术和数据处理能力的不断提升,... 详细信息

随着自动驾驶技术的不断发展和应用,基于激光雷达传感器的3D点云数据已成为自动驾驶领域中不可或缺的一部分。与传统的图像数据相比,3D点云数据更加直接、真实,具有更丰富的信息量。同时,随着3D激光雷达技术和数据处理能力的不断提升,获取和处理场景的3D点云数据已成为可能,因此对3D点云场景进行有效的识别成为自动驾驶领域的研究热点。对此本文针对基于深度学习的3D点云场景识别方法进行研究。现有的基于3D点云场景识别算法存在以下两个问题:问题一是场景数据中不同元素之间的相互干扰、重叠和遮挡使得场景中的3D点云数据具有很高的噪声和冗余。问题二是场景数据中由于路灯、树木等数据的尺寸相对较小,其对应的3D点云密度较低,因此容易被忽略或误分类。而在真实场景中路灯、树木的数量通常比较多,对于自动驾驶来说,忽略或误分类这些物体可能会对决策产生重大影响。针对问题一中的场景数据中3D点云数据具有很高噪声和冗余的问题,本文提出一种基于自注意力和Net VLAD(Net for Vector of Locally Aggregated Descriptors)模块的3D点云场景识别网络模型。该网络首先对3D点云进行预处理,减少在后续自注意力模块中计算涉及的点的数量,同时获得含有丰富领域信息的点集群,过滤冗余噪声。其次,使用自注意力模块从而适应不同的、相似度高的场景特征。最后,为了获得具有显著区分度和代表能力的全局场景描述向量,使用Net VLAD模块将高维的局部特征向量映射到固定长度的向量中,最终得到全局描述符向量并用于场景识别中的匹配任务。针对问题二中的场景数据中,路灯、树木等尺寸相对较小物体的3D点云密度较低,容易被忽略或误分类的问题,本文提出一种基于多层次特征融合的3D点云场景识别网络模型。该网络首先对输入3D点云数据进行稀疏量化处理,为适应后续网络处理得到稀疏量化的3D点云数据。之后通过特征金字塔模块提取不同层次的特征信息,从而更好地捕捉尺寸相对较小的物体的特征,同时在特征金字塔模块中的横向连接操作中间加入ECA(Effective Channel Attention)模块,通过在不同尺度上自适应地加权通道特征图从而提高网络的鲁棒性。最后,在特征金字塔模块中不同层次拼接后的信息通过后处理模块中的全连接层过滤冗余信息,之后再经过广义平均池化生成最终的全局描述符向量。本文使用深度学习框架实现所提出的网络模型,并在公开的场景数据集上进行实验和测试。实验结果表明本文所提出的基于自注意力和Net VLAD模块的3D点云场景识别网络模型在场景数据中能够在过滤冗余噪声的同时获得丰富的场景信息,相较于现有的方法,本文提出的方法能够达到更高的场景识别准确率。同时本文所提出的基于多层次特征融合的3D点云场景识别网络模型能够捕获到不同层次的特征,减少路灯、树木等尺寸相对较小物体信息的丢失和重复提取,从而提高识别的准确性和鲁棒性,与现有方法相比该模型在3D点云场景识别方面表现出一定的竞争优势。

关键词： 3D点云场景识别深度学习自注意力特征金字塔

在全面发展和多样成长之间(1988—2019)——以清华大学本科生特等奖学金为中心的考察

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北京大学教育评论 2023年第2期21卷 64-100,190页

作者：孔祥瑞北京大学社会学系北京100871

本文基于史料、访谈和参与观察,聚焦清华大学本科生特等奖学金制度,探讨1988年以来清华本科人才培养目标的演变及在“特奖”影响下的学生成长。本文发现,在“特奖”三十余年的历程中有两条线索:一方面,作为传达教育导向的指挥棒,“特奖... 详细信息

本文基于史料、访谈和参与观察,聚焦清华大学本科生特等奖学金制度,探讨1988年以来清华本科人才培养目标的演变及在“特奖”影响下的学生成长。本文发现,在“特奖”三十余年的历程中有两条线索:一方面,作为传达教育导向的指挥棒,“特奖”的评选标准在全面发展和多样成长间摆动变化,并不断向又红又专基础上的以全面发展为主、多样成长为辅的基准线回归;另一方面,作为覆盖本科生活方方面面的考评体系之拱心石,“特奖”的影响力和竞争程度在三十余年间逐渐提高,并克服其在考评标准方面与校级综合奖学金一般规律的矛盾,在本科生培养中具有超出一般奖学金的特殊意义。在这两条线索背后,是清华从多科性工业大学到综合性、研究型、开放式大学以及从“红色工程师”到“高素质、高层次、多样化、创造性人才”培养目标的转型历程,也是大学坚守立德树人根本目标、对抗市场化以及大众高等教育阶段工具理性侵蚀的持续努力,并凸显了竞争逻辑与教育逻辑的相互交叠。

关键词：人才培养目标奖学金制度清华大学 “特奖” “志趣” “小红花” “内卷”

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导管组件旋转弯曲疲劳试验加载方法的研究

导管组件旋转弯曲疲劳试验加载方法的研究

作者：罗祥瑞沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

航空液压导管组件是飞机液压系统能量传输的重要组成部分,在飞机使用过程中,管路系统任何形式的破坏都会对飞机带来不可估量的风险,其中由金属疲劳导致的损坏又是管路系统中主要的破坏形式。为了保障导管组件和飞机飞行的可靠性,需要对... 详细信息

航空液压导管组件是飞机液压系统能量传输的重要组成部分,在飞机使用过程中,管路系统任何形式的破坏都会对飞机带来不可估量的风险,其中由金属疲劳导致的损坏又是管路系统中主要的破坏形式。为了保障导管组件和飞机飞行的可靠性,需要对导管组件进行严格的疲劳鉴定检验。本文通过分析研究导管组件旋转弯曲疲劳试验的加载顺序,为弯曲疲劳试验降低试验误差和提高试验准确性提供相关的理论支撑。本文对管径12mm的不锈钢导管组件进行研究,进而得到弯曲疲劳试验正确的加载方法。首先对导管组件进行建模,在建模之初对其进行特征简化处理,在后续有限元分析过程中可以提高计算分析的效率,得到导管组件在组合应力下的数据。随后结合导管组件旋转弯曲疲劳试验设备进行试验,得出加载与打压的正确顺序。明确加载顺序后,需要对导管组件进行弯曲应力值的修正,通过分析导线电阻、堵头深入量对导管组件偏载、挠度的影响,得到了满足试验的导线长度与堵头深入量的合理范围,进而修正了弯曲应力值。在采集动态数据时,通过研究机械频率、系统截止频率与信号叠加原理,得到在机械频率一定时,系统截止频率的准确结果。结果表明在采用不同的加载方法时,导管组件的有限元仿真数据并没有发生较大的改变,但试验验证时挠度、偏载数值却有所不同,并且采用先加偏载后打压的方法得到的试验数据与理论值吻合,而采用先打压后加偏载的方法得到的试验数据要大于理论值,因此先打压后加偏载的方法不适用弯曲疲劳试验,采取先加偏载后打压的加载方法才能满足疲劳考核。

关键词：导管组件加载方法截止频率弯曲应力值修正

机器学习在高分子材料基因组研究中的进展与挑战

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高分子学报 2022年第11期53卷 1287-1300页

作者：宫祥瑞蒋滢北京航空航天大学化学学院北京100191 北京航空航天大学仿生智能界面科学与技术教育部重点实验室北京100191 北京航空航天大学软物质物理及其应用中心北京100191 北京航空航天大学北京生物医学工程高精尖创新中心北京100191

机器学习对高分子材料基因组的研究与发展有着重要作用.它通过对高分子材料结构描述符的设计与筛选、材料数据库的完善以及聚合物分子结构标识符的发展等方法,有效地构建分子链的化学组成、构象与其聚集态结构、宏观性能之间的联系.本... 详细信息

机器学习对高分子材料基因组的研究与发展有着重要作用.它通过对高分子材料结构描述符的设计与筛选、材料数据库的完善以及聚合物分子结构标识符的发展等方法,有效地构建分子链的化学组成、构象与其聚集态结构、宏观性能之间的联系.本文梳理了近几年机器学习方法在高分子材料科学领域的研究进展,总结了一些常用机器学习算法的应用与研究成果,同时,也针对算法所需的数据量较大等问题,特别指出了应对数据量较少或是数据成本昂贵时的解决方案.根据当前研究进展,整理了机器学习方法在高分子材料科学领域中应用的难题与挑战.

关键词：高分子材料基因组机器学习结构与性能关系目标性能预测与优化多目标优化