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新时代健全全面从严治党体系的核心要义与实践路径

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江西财经大学学报 2024年第2期 3-12页

作者：谢小同段妍东北师范大学马克思主义学部吉林长春130024

健全全面从严治党体系是强化管党治党全面系统布局、协同高效推进的重要举措,彰显了新时代中国共产党人对全面从严治党内在规律的深刻把握。党的十八大以来,全面从严治党体系历经从“从严治党”到“全面从严治党”再到“全面从严治党制... 详细信息

健全全面从严治党体系是强化管党治党全面系统布局、协同高效推进的重要举措,彰显了新时代中国共产党人对全面从严治党内在规律的深刻把握。党的十八大以来,全面从严治党体系历经从“从严治党”到“全面从严治党”再到“全面从严治党制度”“全面从严治党体系”的发展演变:在新征程上,健全全面从严治党体系要科学理解和把握其核心目标、治本之举、科学方法,坚持和加强党的全面领导,坚持制度治党、依规治党,坚持系统性、整体性、协同性相统一。以此为遵循,构建一套内容完善、功能强大、制度合理、运行高效的全面从严治党体系,必须不断完善全面从严治党任务布局,确保管党治党领域过程全覆盖;构建科学严密的党内法规体系,实现制度上下贯通、执行有力;健全全面从严治党责任清单和监督问责机制,形成明责、履责、问责的制度链条。

关键词：全面从严治党体系党的全面领导党内法规体系制度治党

基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 35-40页

作者：胡小晨郭宁沈拓董德存同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 同济大学上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室上海201804

针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 详细信息

针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。

关键词：故障诊断 S700K转辙机主成分分析(PCA) 深度森林(gcForest)算法

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美国商业地产风险对银行业的影响

中国金融 2024年第14期 80-82页

作者：胡小璠中国人民银行金融稳定局

美国商业地产市场债务近5.9万亿美元,约半数由银行持有受新冠疫情和美联储加息等因素影响,自2022年以来美国商业地产市场“量价齐跌”。2022年3月美联储开始加息,更高的融资利率推高了商业地产投资成本,直接影响商业地产价格。同时疫情... 详细信息

美国商业地产市场债务近5.9万亿美元,约半数由银行持有受新冠疫情和美联储加息等因素影响,自2022年以来美国商业地产市场“量价齐跌”。2022年3月美联储开始加息,更高的融资利率推高了商业地产投资成本,直接影响商业地产价格。同时疫情导致美国民众消费和办公习惯发生永久性变化,线上购物和居家办公占比上升,对商业零售和办公楼的需求大幅下降,商业地产空置率持续上升。

关键词：美联储加息空置率商业地产商业零售民众消费银行业融资利率量价

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法国生态博物馆的创设缘由及其影响

文化遗产 2024年第4期 120-128页

作者：胡小宇石河子大学文学艺术学院(新疆非物质文化遗产研究中心) 广东广州510275

上世纪六十年代,各种思潮在西方风起云涌,法国克勒索生态博物馆在此背景下诞生。作为世界上第一个生态博物馆,克勒索生态博物馆建立于施耐德家族一手打造的钢铁工业遗址之上,其创设理念是倡导社区参与、没有藏品的博物馆,并希望以此推... 详细信息

上世纪六十年代,各种思潮在西方风起云涌,法国克勒索生态博物馆在此背景下诞生。作为世界上第一个生态博物馆,克勒索生态博物馆建立于施耐德家族一手打造的钢铁工业遗址之上,其创设理念是倡导社区参与、没有藏品的博物馆,并希望以此推动地方社会经济发展。然而,该博物馆冠以“生态博物馆”之名纯属形势所迫、不得已而为之。经过十多年的发展,克勒索生态博物馆因各种原因由盛而衰,并最终沦为注重藏品的传统博物馆。不过,戴瓦兰为克勒索发明的“生态博物馆”为世界各国所沿用,并在不同土壤生根发芽。我国当下对非遗进行系统性、整体性保护的“文化生态保护区”概念亦肇源于此。追溯克勒索生态博物馆的创设缘由,及其在理论和实践方面的探索,可为我国的文化生态保护区建设提供借鉴。

关键词：生态博物馆文化生态保护区克勒索非遗社区

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基于全局局部协同的非均匀图像去雾方法

自动化学报 2024年第7期50卷 1333-1344页

作者：罗小同杨汶锦曲延云谢源厦门大学信息学院计算机科学与技术系厦门361005 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200063

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此... 详细信息

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展,但由于真实场景中存在雾分布不均的问题,卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息,从而导致全局结构信息丢失.因此,真实场景下的图像去雾任务面临着巨大的挑战.考虑到Transformer具有捕获长距离语义信息依赖关系的优势,有利于引导全局结构信息重建.然而,标准Transformer结构的高计算复杂度阻碍了其在图像恢复中的应用.针对上述提到的问题,提出一个由Transformer和卷积神经网络组成的双分支协同非均匀图像去雾网络***分支用于提取全局结构信息,同时设计稀疏自注意力模块(Sparse self-attention modules,SSM)以降低计算复杂度.卷积神经网络分支用于获取局部信息,从而恢复纹理细节.在真实非均匀有雾场景下的实验结果表明,该方法不管是在客观评价还是在主观视觉效果方面均达到优异的性能.

关键词：图像去雾卷积神经网络 Transformer 特征融合稀疏自注意力

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基于机器学习的用于基层医疗机构类风湿关节炎早筛模型的初探

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基于机器学习的用于基层医疗机构类风湿关节炎早筛模型的初探

作者：胡小豪安徽医科大学

学位级别：硕士