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4GHz至32GHz小步进低杂散低相位噪声频率源

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4GHz至32GHz小步进低杂散低相位噪声频率源

作者：臧浩旭电子科技大学

学位级别：硕士

人工智能与数值模式相结合的海面动力要素短期预报方法研究

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人工智能与数值模式相结合的海面动力要素短期预报方法研究

作者：臧统晖齐鲁工业大学

学位级别：硕士

沿海区域向来是人口稠密区,居民海上作业频繁,突发的海面动力要素(在本文中海面动力要素指海面风速和浪高)会对沿海居民的生产生活产生巨大的影响,因此进行精确的海面风速预报尤为重要。当前海面上进行气象预报的方法基本上依靠数值模... 详细信息

沿海区域向来是人口稠密区,居民海上作业频繁,突发的海面动力要素(在本文中海面动力要素指海面风速和浪高)会对沿海居民的生产生活产生巨大的影响,因此进行精确的海面风速预报尤为重要。当前海面上进行气象预报的方法基本上依靠数值模式方法,然而数值模式预报出来的气象要素往往会在海面上存在偏差,与真实的观测有差别。前人进行了大量的研究来提高海面气象要素预报精度,其中包括大量同化试验,通过同化气象观测数据确实可以提高海面气象要素预报精度,但其会增加大量的积分开销,使得数值模式积分过程变得更加漫长,而后处理修正这种经验性方法方便快捷,也可以提高海面气象要素预报精度。因此本文通过人工智能与数值动力相结合的方法,建立了海面风速预报模型,探索提高区域海面风速预报精度的方法,并在黄渤海地区进行模型验证。本文的研究分为两部分,首先研究的是基于人工智能算法与数值模拟的海面风浪单站预报方法,其次是以单站预报试验为基础,结合径向基函数插值算法研究区域海面风速预报方法。本文采用COAWST数值模式对海面的气象数据进行模拟,通过MOS、BPNN、LSTM和CNN算法对数值模式结果进行修正,使用集合平均算法集合几种修正算法的优势建立海面风浪单站预报模型。在2022年9月的验证期内,验证评估海面风浪单站预报模型的预报精度,试验发现,目前集合预报方法在三个浮标站对海面上风浪修正的平均误差相较于COAWST原预报方法均降低90%以上,单一修正算法中卷积神经网络对海面风浪预报修正后的平均误差也远低于COAWST原预报。其次本文采用海面风浪单站预报模型试验中预报精度最高的单一修正算法CNN对陆地台站处的风速进行修正,采用径向基函数插值算法将修正后的风速插值至区域海面上,建立区域海面风速短期预报模型。同样在2022年9月的验证期内,验证评估区域海面风速短期预报模型的预报精度,试验发现,区域修正算法相较于COAWST原预报平均均方根误差降低了28%,在台风期平均均方根误差降低了34%;区域海面风速预报模型预报的海面风速数据相较于COAWST原预报平均均方根误差降低了36%,在台风期平均均方根误差降低了39%,平均均方根误差低于其他插值算法。

关键词：数值模式人工智能动力要素短期预报

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当代水彩画创作中重组构图的应用

美与时代（美术学刊）（中） 2024年第8期 21-23页

作者：尹桂美许卫朕佳木斯大学美术学院

艺术需要不断地创新,创作方法更是需要推陈出新,这样艺术才能保持其活力和魅力。在水彩画创作中,构图是一个至关重要的核心要素。它不仅是画面的骨架,更是艺术家表达情感和传递信息的重要载体。因此,在构图上既要尊重传统,汲取前人的智... 详细信息

艺术需要不断地创新,创作方法更是需要推陈出新,这样艺术才能保持其活力和魅力。在水彩画创作中,构图是一个至关重要的核心要素。它不仅是画面的骨架,更是艺术家表达情感和传递信息的重要载体。因此,在构图上既要尊重传统,汲取前人的智慧和经验,又要敢于突破,勇于尝试新的创作方法,这无疑是对艺术家们的一种挑战,但也是推动艺术不断进步的关键。以水彩画创作中的重组构图为研究方向,对其起源、类型、方法等进行研究。

关键词：水彩画艺术创作重组构图

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数字化转型背景下伊利股份绩效评价研究

数字化转型背景下伊利股份绩效评价研究

作者：臧永臣黑龙江大学

学位级别：硕士

县域普惠金融发展中政府职能研究 ——以保定市为例

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县域普惠金融发展中政府职能研究 ——以保定市为例

作者：臧佳琦河北大学

学位级别：硕士

随着经济全球化及市场经济的深入发展,普惠金融已成为推动县域经济增长、缩小城乡差距、提升民众生活水平的关键工具。普惠金融旨在为广大市民,特别是中小企业、农户及低收入群体提供全面、便利、低成本的金融服务,以促进社会公平和经... 详细信息

随着经济全球化及市场经济的深入发展,普惠金融已成为推动县域经济增长、缩小城乡差距、提升民众生活水平的关键工具。普惠金融旨在为广大市民,特别是中小企业、农户及低收入群体提供全面、便利、低成本的金融服务,以促进社会公平和经济的可持续发展。政府作为经济管理和调控的主体,在普惠金融体系的构建和完善中发挥着不可或缺的作用。本文以保定市为案例,探讨县域普惠金融发展中政府职能的作用及其优化策略,旨在为同类地区普惠金融体系的构建提供借鉴和参考。本研究基于对普惠金融与政府职能的概念界定,深入分析了新公共管理理论、决策理论和普惠金融发展理论框架的理论基础,重点调查了保定市县域普惠金融服务的现状,包括政府角色、服务覆盖与效率等,并通过问卷调查及信效度分析,深入剖析了存在问题及其原因。研究发现,保定市在普惠金融发展中存在规划引领落实不足、协同推进机制不健全、金融政策支持力度不够、金融服务供给不足等问题,其原因主要包括政策执行力弱、部门间沟通协调不畅、金融资源配置不均及服务模式创新不足等。针对上述问题,本文提出了政策引导与规划优化、完善协同推进机制、强化金融政策支持和创新金融服务供给等有效对策,以期强化保定市政府在县域普惠金融发展中的职能。这些对策旨在加强政府在普惠金融领域的领导作用,优化普惠金融服务体系,提高金融服务的覆盖面和效率。未来展望中,随着政策引导的不断优化、协同机制的完善、金融政策支持的加强以及金融服务供给的创新,保定市乃至更广泛地区的县域普惠金融发展将更加健康、高效、可持续。同时,本研究也期望能为其他地区普惠金融体系的优化提供有益的参考和借鉴,共同推动社会经济的全面发展。

关键词：市场经济普惠金融政府职能

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我国视频广告屏蔽案件司法裁判研究

我国视频广告屏蔽案件司法裁判研究

作者：臧仕豪烟台大学

学位级别：硕士

自2013年首例视频广告屏蔽案件发生以来至今已有百余起,我国大部分法院对于此类案件已达成统一的立场,即对视频广告屏蔽行为构成不正当竞争的结论达成一致。大体上,我国法官会从“免费视频+广告”商业模式的可保护性出发,依据我国《反... 详细信息

自2013年首例视频广告屏蔽案件发生以来至今已有百余起,我国大部分法院对于此类案件已达成统一的立场,即对视频广告屏蔽行为构成不正当竞争的结论达成一致。大体上,我国法官会从“免费视频+广告”商业模式的可保护性出发,依据我国《反不正当竞争法》第二条规定的违背商业道德来认定行为的不正当性,这也引起了理论界的广泛争论。本文对十年来视频广告屏蔽案件进行梳理,介绍其中典型案例,尤其是“腾讯诉世界星辉案”、“快乐阳光诉唯思案”,此两案的一审法院与二审法院作出完全相反的裁判,以此说明我国目前司法裁判中存在由于缺乏明确法律规定而导致的一般性条款滥用、以一般侵权式思维判断竞争行为以及静态竞争观导致排斥市场竞争等问题。对于同类案件,美国、德国法院则有不同的观点。两国在审理此类案件时不会立足商业模式的可保护性,而是着重考虑消费者利益和创新的需求,秉持动态竞争观,追求竞争均衡,美国和德国法院的理念及做法有可借鉴之处。本文主要观点是:对于视频广告屏蔽案件的裁判,应限制一般性条款适用,最高人民法院可出台相应的司法解释以弥补法律的滞后性,适应科技快速发展的需要;在程序方面可以通过提高审级的方式,增加类案裁判的示范性和公信力。法官在审理案件时要秉持动态竞争观,尊重市场规律,以社会整体利益为标准,平衡“三元叠加”利益格局,运用比例原则具体问题具体分析,并得出科学严谨的结论,在全社会营造鼓励良性竞争的积极氛围。

关键词：商业道德商业模式动态竞争观不正当竞争比例原则

基于多模态的含假结的RNA二级结构预测方法研究

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基于多模态的含假结的RNA二级结构预测方法研究

作者：臧子楠吉林大学

学位级别：硕士

核糖核酸(Ribonucleic Acid,RNA)是一种生物大分子,它存在于生物细胞以及部分病毒中,对于我们的生命活动至关重要。要全面深入地研究RNA分子的结构与功能,首要任务便是精确解析其二级结构。自RNA这一生物大分子被科学界所揭示以来,涌现... 详细信息

核糖核酸(Ribonucleic Acid,RNA)是一种生物大分子,它存在于生物细胞以及部分病毒中,对于我们的生命活动至关重要。要全面深入地研究RNA分子的结构与功能,首要任务便是精确解析其二级结构。自RNA这一生物大分子被科学界所揭示以来,涌现出了许多预测RNA二级结构的方法,这些方法不断推陈出新,助力了我们对RNA等生命科学的进一步探索。研究者们最早获得RNA二级结构的方法是通过生物化学实验法直接进行测量,然而这种方法存在诸多局限性,如操作过程复杂繁琐,实验中易受多种不确定因素干扰,且整体成本相对较高。最小自由能法能够依据热力学原则,在众多可能的构象中搜寻并确定RNA分子最为稳定且能量最低的二级结构形态,但是这种算法复杂度高,效率低下,且无法预测假结,在预测能力方面达到了一定的瓶颈。机器学习的诞生使得RNA二级结构预测领域的方法能够应用许多机器学习方法来实现,然而机器学习方法预测RNA二级结构的性能未能实现显著提高,原因在于其模型包含了大量的参数,这导致模型容易过度拟合训练数据,从而导致模型的预测性能不佳。综合过去的研究,RNA二级结构的绝大部分获取或预测方法无法同时满足预测精度高、操作简单、效率高并且成本较低的特点,而另一方面,由于RNA二级结构内部包含了假结这种非嵌套配对形式的复杂结构,因此过去常见的RNA二级结构预测方法也无法很好地表示并预测含假结的RNA二级结构。深度学习是近年来兴起的一种学习算法,它能够从海量数据的训练中挖掘出其中所隐含的特征信息并做出预测。在本研究中,我们借鉴深度学习的原理设计了一种名为UCEfold的多模态深度学习算法,专门用于RNA二级结构预测。该算法同时将“序列信息”和“图像表示”两种不同模态的RNA数据作为输入,旨在联合提取并利用RNA结构中隐藏的特征信息。在“序列”处理编码器中使用注意力机制进行训练,注意力机制使得模型可以在序列不同的位置上集中注意力,从而实现对有效特征信息更好地拟合,对语义进行更好地提取,有效避免了长距离记忆丢失、梯度消失以及并行计算能力差等问题。在“图像”处理编码器中使用U-net网络对“图像化”的RNA序列进行特征提取,通过其网络结构中独特的上下采样以及跳层连接,将底层的位置信息与深层的语义信息相融合,而原图像经过跳层连接结构能够为上采样的过程补充很多细节信息,这使得U-net网络模型拥有出色的提取特征能力。同时UCEfold在编码的过程中还加入了碱基的配对概率矩阵作为深度学习模型的先验知识来提高RNA二级结构的预测精度,并且在模型的顶层中加入RNA二级结构的基本配对原理作为硬约束条件,使预测结果保持RNA结构的特性。为了检验模型的效果,我们对UCEfold模型进行了实验测试,结果显示该模型的整体性能明显优于传统的预测方法。为了真实模拟预测未知RNA的准确性,我们使用了一个未知的RNA数据集直接对已训练好的模型进行测试验证,结果证明UCEfold模型具有良好的泛化能力,预测性能依然保持在较高的水准。与此同时,为了评估UCEfold模型在预测具有假结的RNA二级结构方面的性能,我们特意针对一系列富含假结结构的RNA家族展开了相关测试,结果表明UCEfold能够更加准确地预测带假结的RNA序列,较传统方法有很大提升。所有实验表明UCEfold算法在RNA二级结构预测方面具有预测精度高、稳定性好、效率高并且能够准确预测假结的特点,在解决RNA二级结构问题方面有着良好表现和巨大的潜力。我们所采用的多模态深度学习算法有望随着更多高质量训练数据的积累和供给而展现出更为卓越的预测性能。

关键词： RNA二级结构预测深度学习 Transformer U-net 假结硬约束

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独龙语迪政当话长短元音实验研究

独龙语迪政当话长短元音实验研究

作者：臧子颖云南师范大学

学位级别：硕士

本文对云南省怒江傈僳族自治州贡山独龙族怒族自治县的独龙语迪政当话进行田野调查,收集了第一手语料,运用语料库语言学和实验语音学的研究方法建立了独龙语迪政当话的长短元音声学参数数据库。充分利用迪政当话数据库对独龙语迪政当话... 详细信息

本文对云南省怒江傈僳族自治州贡山独龙族怒族自治县的独龙语迪政当话进行田野调查,收集了第一手语料,运用语料库语言学和实验语音学的研究方法建立了独龙语迪政当话的长短元音声学参数数据库。充分利用迪政当话数据库对独龙语迪政当话长短元音元音的共时特征进行了数据分析。通过与独龙语其他两个方言点和亲属语言比较,探索独龙语元音演变的规律。本论文主要包括四部分:绪论首先介绍了独龙语的概况及独龙语长短元音的界定,其次对现有的独龙语研究情况与长短元音的研究进行综述,最后概述了本论文的研究意义与研究内容、研究方法与材料来源。第一章“独龙语迪政当话长短元音声学参数数据库”概况。这部分的研究首先选定“独龙语迪政当话长短元音调查词表”,然后利用Praat语音分析软件对独龙语迪政当话的元音进行切音,进而测量提取长短元音的相关参数,借助Excel建立起“独龙语迪政当话长短元音声学参数数据库”。第二章独龙语及其亲属语言的共时特征。这部分选取了上游独龙江方言迪政当话、中下游独龙江方言龙拉话和怒江方言丙中洛话,并选择了与独龙语相关的亲属语言如藏语、嘉戎语、景颇语、阿侬语等进行研究,以便从语支层面上把握独龙语长短元音的基本特征,从方言和亲属语言对比中分析出独龙语长短元音的演变特点,进而探究独龙语长短元音与声调之间普遍性的规律第三章迪政当话长短元音的实验研究。这部分首先对独龙语迪政当话语音系统中的长短元音情况作一整体的描写和介绍,然后借助“独龙语迪政当话长短元音声学参数库”,采用定性定量分析相结合的方法,在大样本的基础上,从音长、音质、音高、谐波四个层面系统地描绘迪政当话长短元音的声学参数特征。第四章独龙语迪政当话长短元音的演化。本章总结独龙语迪政当话长短元音在声学空间上的整体分布趋势,通过文本语料解决ɑ和?在音位归纳上的问题,本章认为独龙语ɑ演变顺序为*ɑ>a=?。最后本章分析出了迪政当话复元音i?、iɑ的演变路径。

关键词：独龙语迪政当话长短元音声学实验

基于级联蒸馏的输电线路隐患部件检测方法研究

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基于级联蒸馏的输电线路隐患部件检测方法研究

作者：臧积业东北电力大学

学位级别：硕士

输电线路的巡检是保证电网稳定运行的重要任务,人工检查显然费力且低效。因此,电网开始逐步尝试应用人工智能技术来自动检测巡检中所拍摄的图像。然而在检测的过程中,输电线路的部件存在与复杂环境背景融合或尺度与形态差异较大以及局... 详细信息

输电线路的巡检是保证电网稳定运行的重要任务,人工检查显然费力且低效。因此,电网开始逐步尝试应用人工智能技术来自动检测巡检中所拍摄的图像。然而在检测的过程中,输电线路的部件存在与复杂环境背景融合或尺度与形态差异较大以及局部被遮挡的问题,给目标检测任务带来了极大挑战。基于此背景,本文较为系统地开展了基于级联蒸馏的输电线路隐患部件检测方法研究,主要内容包括:(1)提出基于生物启发的输电线路隐患部件特征提取方法。首先,通过模拟人眼的感受野充分收集局部的多阶上下文信息,有效捕捉隐患部件的细小纹理结构。接着,模拟人眼的聚焦,对部件的特征边界进行校准。进一步分离目标和背景。最后,模拟人类的周边视觉机制,收集局部动态上下文并控制局部交互强度实现对特征的去噪,进一步剥离前景和背景,本文通过模拟人类的视觉系统从而实现对隐患部件特征的聚合-校准-去噪。(2)设计基于自适应融合的分离式隐患部件空间语义融合金字塔,模拟人脑对信息流的分区传递,在自顶而下和自下而上的路径中分别设计空间信息融合模块与语义信息融合模块,增强特征中的空间和语义信息。最后,根据输入的图像自适应地实现对多尺度特征的监控和融合,增强多尺度特征的表达能力。(3)提出基于级联蒸馏的输电线路隐患部件检测方法。设计共享骨干和颈部的级联模块:动态锚框蒸馏模块和动态锚框萃取模块,将目标检测分为两步,第一步是由动态锚框蒸馏模块捕获丰富的空间先验信息,第二步是通过动态锚框萃取模块对先验信息进行筛选和细化,并逐步捕获高阶内容信息,即目标的类别信息,如屏蔽环、绝缘子、固定装置等,缓解模型缺乏先验信息的问题,降低模型对于遮挡目标的漏检和误检率,最终输出更精准地分类与定位结果。

关键词： Transformer 级联蒸馏结构输电线路巡检仿生模型