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长春市农户黑土地保护性技术采纳意愿及影响因素分析

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长春市农户黑土地保护性技术采纳意愿及影响因素分析

作者：臧佳敏吉林大学

学位级别：硕士

黑土地被誉为“耕地中的大熊猫”,是世界上最肥沃的土壤。长春市黑土地上产出粮食约占全国粮食总产量的四分之一,长春市的黑土地不仅具有农产品产出功能,在维护生态平衡和生物多样性方面也发挥了重要作用。加强长春市黑土地保护,有利于... 详细信息

黑土地被誉为“耕地中的大熊猫”,是世界上最肥沃的土壤。长春市黑土地上产出粮食约占全国粮食总产量的四分之一,长春市的黑土地不仅具有农产品产出功能,在维护生态平衡和生物多样性方面也发挥了重要作用。加强长春市黑土地保护,有利于夯实粮食综合产能根基,确保国家粮食安全。然而,随着城市化进程的加快和农业活动的不断增加,长春市的黑土地面临着严重的退化和污染问题。过度开垦、不合理耕作、化肥农药的过量使用等因素导致黑土地土壤结构破坏、有机质含量下降、土壤侵蚀和水土流失等问题日益严重。这些问题不仅影响了黑土地的生产力和农产品的品质,还对生态环境和人体健康构成了潜在威胁。加强黑土地保护,有利于夯实粮食综合产能根基,确保国家粮食安全,更是关系到我国农业可持续发展、经济社会稳定以及生态安全的重要战略举措。采用保护性技术对于长春市黑土地的保护和可持续发展具有重要意义。首先,保护性技术可以维护黑土地的生态平衡和生物多样性,促进生态系统的稳定和健康发展。其次,保护性技术可以提高黑土地的生产力和农产品的品质,保障粮食安全和农业可持续发展。最后,保护性技术还可以推动长春市农业的转型升级和绿色发展,促进农业与生态环境的和谐发展。黑土地能否采用保护性技术在极大程度上取决于农户的行为认知,本文以农户作为研究主体,研究长春市农户黑土地保护性技术采纳意愿及影响因素,为推广黑土地保护性技术、提升黑土地保护效率和水平提供参考依据。本文根据农业可持续发展理论、土地可持续利用理论等,基于330份长春市农户采纳黑土地保护性技术意愿调研问卷数据,利用二元逻辑回归模型分析个人特征因素、家庭土地资源因素、政府政策因素以及认知水平因素如何影响农户采纳黑土地保护性技术意愿,得出以下四点结论:在农户个人特征中,年龄、文化水平、农业劳作人数和年收入显著影响农户采纳黑土地保护性意愿,而农户性别不会影响农户采纳黑土地保护性意愿;在家庭土地资源中,面积和集中度显著影响农户采纳黑土地保护性意愿,而是否为坡地、保护性可持续优势和对保护性增产增收知晓度不会影响农户采纳黑土地保护性意愿;在政府政策宣传上,政府宣传力度、补贴政策了解度、保护性技术服务培训度和邻居影响度显著影响农户采纳黑土地保护性意愿,而补贴政策满意度不会影响农户采纳黑土地保护性意愿;在农户认知接受水平上,农业机械获得度和黑土地保护性技术了解度显著影响农户采纳黑土地保护性意愿。基于上述分析,本文提出农户黑土地保护性技术采纳意愿提升的对策建议,要强化政府部门的引导,科学制定黑土地保护性技术推广规划;强化资金保障,提高政府财政补贴力度,减小农户采纳黑土地保护性技术的成本;积极开展宣传培训工作,完善技术指导,保证农户可以更好地了解技术优势,提高农户对黑土地保护性技术的采纳意愿。

关键词：黑土地保护保护性技术农户采纳理论长春市

基于激光SLAM的推料机器人自主导航系统研究

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基于激光SLAM的推料机器人自主导航系统研究

作者：臧恩彤齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着我国农业的蓬勃发展,畜牧业的现代化和智能化需求的增加,国内也正在积极推动畜牧业相关智能设备的研发和应用。推料机器人是移动机器人技术在畜牧业中的一种应用,在移动机器人的基础上加装推料结构,能够实现畜牧养殖中家畜的精准饲... 详细信息

随着我国农业的蓬勃发展,畜牧业的现代化和智能化需求的增加,国内也正在积极推动畜牧业相关智能设备的研发和应用。推料机器人是移动机器人技术在畜牧业中的一种应用,在移动机器人的基础上加装推料结构,能够实现畜牧养殖中家畜的精准饲喂。但规模化的畜牧养殖环境较为复杂,推料机器人的应用要求推料机器人能够实现准确的环境地图构建和路径规划,因此本文研究了基于激光SLAM的推料机器人导航系统,能够准确的构建环境地图,并在地图的基础上完成高效的路径规划和避障,根据规划路径完成导航。本文的研究工作主要有:（1）根据畜牧业应用场景,研究推料机器人整体设计方案,使用二维激光雷达采集环境数据,设计基于Ubuntu22.04系统和ROS2-Humble的推料机器人软件平台。根据推料机器人尺寸分析并建立其空间坐标系模型和运动模型,求解控制机器人运动需要的各项参数。（2）针对SLAM中环境地图的多种表示方式,通过比较分析选择概率栅格地图作为本文的地图形式,并建立其状态模型。研究基于粒子滤波的Gmapping算法和基于图优化的Cartographer算法,分别在仿真环境中进行地图构建实验,分析比地图构建结果,选择能够准确建立环境地图的Cartographer算法作为推料机器人的地图构建算法。（3）针对传统A算法路径规划时搜索栅格数量较多的问题,本文引入地图占用栅格密度ρ来优化启发函数的权重,在保障路径最优的同时减少了栅格搜索数量。针对传统A算法规划的全局路径冗余节点和拐点较多的问题,引入直线路径简化方法删除路径上的冗余节点,实现路径的平滑处理。最后通过在MATLAB进行算法仿真实验,证明了优化A算法的进步。针对避障和DWA算法不考虑全局最优路径等问题,本文将优化A算法和DWA算法进行融合,并通过仿真验证了融合算法能够在保证路径最优的前提下实现准确避障。（4）仿真实验都处于理想状态下,现实环境往往更加复杂,针对仿真验证后的各个算法,进行算法调试并应用到推料机器人中,设计并进行实机实验,测试各个算法在实机应用中的效果。通过在实验环境中添加障碍物测试推料机器人的避障能力,在实验过程中推料机器人能够准确识别并绕过障碍物,验证了本课题研究的推料机器人导航系统在实际应用中的可行性。

关键词：推料机器人激光SLAM 路径规划导航系统

微乳突提高低力学刺激下微结构柔性压力传感器的性能

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机械工程学报 2024年第4期60卷 222-229页

作者：赵家浩黄汉雄华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室广州510640

提出一种新的快速制备双级微圆顶阵列柔性压力传感器的方案,并应用于检测微弱的生理信号。采用模压成型,快速制备表面分布有双级、单级微圆顶阵列和表面平整的热塑性聚氨酯柔性薄片;将喷金的微结构薄片和涂覆导电石墨的平整薄片作为传... 详细信息

提出一种新的快速制备双级微圆顶阵列柔性压力传感器的方案,并应用于检测微弱的生理信号。采用模压成型,快速制备表面分布有双级、单级微圆顶阵列和表面平整的热塑性聚氨酯柔性薄片;将喷金的微结构薄片和涂覆导电石墨的平整薄片作为传感基片,以面对面方式封装成柔性压阻式压力传感器。结果表明,与单级微结构传感器相比,微圆顶表面上分布有微乳突的双级微结构传感器(D-Sensor)在线性低压区(0~11kPa)具有较高的灵敏度(0.061kPa^(-1))和明显较高的线性度(线性相关判定系数达0.996)。这归因于在压力作用下双级微圆顶的形变遵循Archard理论,接触区面积随压力提高的增加量较大。D-Sensor的响应时间较短(100 ms),在1000次循环压缩/释放测试(9 kPa压力)中能保持较稳定的压阻响应。D-Sensor可准确地检测脉搏、发音和呼吸等生理信号(对应低力学刺激)。研究表明,所提出的快速方法制备的双级微结构传感器具有优良的传感性能,可应用于健康检测领域。

关键词：柔性压力传感器微圆顶阵列微形变热塑性聚氨酯模压成型

面向RAFT共识的低能耗无线区块链分片算法

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电子科技大学学报 2024年第4期53卷 595-604页

作者：罗皓翔孙罡雷波电子科技大学光纤传感与通信教育部重点实验室成都611731 中国电信股份有限公司研究院北京102209

区块链系统由于共识协商需要多轮沟通,会消耗大量的能量。在一些无线网络中,节点电池容量有限,会迅速导致节点能量耗尽和脱机,从而影响共识性能。该文设计了一种面向RAFT共识的低能耗的分片算法,算法将无线区块链网络中的节点限制在基... 详细信息

区块链系统由于共识协商需要多轮沟通,会消耗大量的能量。在一些无线网络中,节点电池容量有限,会迅速导致节点能量耗尽和脱机,从而影响共识性能。该文设计了一种面向RAFT共识的低能耗的分片算法,算法将无线区块链网络中的节点限制在基于地理区域的分片上,从而避免节点参与全局共识。同时,还提出了一种分片后的能耗估算方法,简化了分片无线区块链网络的能量计算。在太赫兹和毫米波两个信号场景中得到的仿真结果均验证了该算法的有效性,能耗可降低98.36%,估算方法的最小误差仅为0.40%。

关键词：无线区块链网络 RAFT共识分片低能耗

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

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

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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

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