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论数据要素作为新质生产力在社会再生产中的实现

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河北经贸大学学报 2025年

作者：王杰森吴宏洛中共福建省委党校(福建行政学院)办公室福建师范大学马克思主义学院

数字经济时代数据要素是社会再生产的新动能,是新质生产力的核心要素。数据要素作为潜在生产力,只有渗透到社会生产过程中才能转化为现实的生产力。数据要素新质生产力自被挖掘利用以来,以驱动产业高质量发展为目标,以促进分配结构优化... 详细信息

数字经济时代数据要素是社会再生产的新动能,是新质生产力的核心要素。数据要素作为潜在生产力,只有渗透到社会生产过程中才能转化为现实的生产力。数据要素新质生产力自被挖掘利用以来,以驱动产业高质量发展为目标,以促进分配结构优化为导向,以提升流通效率为支撑,以促进消费提质升级为重点,在社会再生产领域特别是数字经济高质量发展中发挥着独特的价值。数据要素新质生产力在社会再生产中的实现明显异于传统生产要素,面临着生产环节的技术困境、分配环节的公平困境、流通环节的流转困境、消费环节的安全困境等问题。激发数据要素新质生产力既要认识到海量数据资源给社会经济发展带来的巨大推动作用,也要清醒地看到其带来的治理难题和负面效应,在健全数据要素立法的基础上,通过制度创新,充分发挥数据要素生产力在社会再生产中的作用和优势,大力支持数字技术发展,重视数据要素各方主体的权益,完善数据要素共享和使用机制,从而构筑数字经济发展新优势,助力“数字中国”迈向“数字强国”。

关键词：新质生产力数据要素社会再生产数字强国共同富裕

监管能被识别吗：基于机器学习与问询函的证据

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经济管理 2025年

作者：陈运森周金泳邓祎璐中央财经大学会计学院华北电力大学经济与管理学院

科技监管和智能监管是完善现代金融监管体系的重要方向，但对企业和投资者而言，监管机构的实际关注重点仍是一个有待探究的重要问题。本文采用六种具有代表性的机器学习方法，利用多维度特征构建公司是否收到证券交易所问询函的样本外... 详细信息

科技监管和智能监管是完善现代金融监管体系的重要方向，但对企业和投资者而言，监管机构的实际关注重点仍是一个有待探究的重要问题。本文采用六种具有代表性的机器学习方法，利用多维度特征构建公司是否收到证券交易所问询函的样本外预测模型，进而找出对公司收函概率预测能力较强的公司特征并分析其预测模式。研究发现：（1）在不同机器学习方法中，以随机梯度提升树和随机森林为代表的集成学习方法对公司收函概率的预测效果最佳，且预测能力显著优于以往研究常用的逻辑回归方法；（2）公司财务特征对企业收函概率的预测能力优于公司内部或外部治理特征以及年报文本特征；（3）在多维度公司特征中，公司上市年数、盈利能力、持续经营能力、资产减值损失、管理层持股比例和内部控制质量对企业是否收函的识别效果较好。异质性分析显示，交易所在不同时间阶段的问询函监管重心存在差异，沪深交易所的关注重点也有所区别。机器学习方法有助于上市公司理解交易所问询函监管的目标并促进自身高质量发展，对加强和完善现代金融监管尤其是强化监管科技运用有一定的启示价值。

关键词：证券监管问询函机器学习

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高中数学求解最值问题常用方法

中学生数学 2025年第1期 48-50页

作者：王坤照韩娇云南师范大学数学学院

高中数学中求解最值的问题是一个常考的内容,通常是已知一个代数式,求解另外一个代数式的最值．同学们面对这样的问题,如何又快又准地算出最值,关键在于选择的方法．求解最值常见的方法有函数求导法、消元法、换元法、不等式法、三角换...

高中数学中求解最值的问题是一个常考的内容,通常是已知一个代数式,求解另外一个代数式的最值．同学们面对这样的问题,如何又快又准地算出最值,关键在于选择的方法．求解最值常见的方法有函数求导法、消元法、换元法、不等式法、三角换元和几何意义等,并不是每道题都可以同时采用这些方法,但至少可以用一种方法来求解．本文通过介绍用这四种方法求解最值问题的例子,给同学们提供参考．

关键词：

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重庆石笋记录的全新世千年尺度的季风变率

地球与环境 2025年

作者：葛晓艳杨勋林龚萌周文明王思楠西南大学地理科学学院重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站重庆岩溶环境开放实验室自然资源部岩溶生态环境—重庆南川野外基地

新石器时代晚期（距今6.0～4.0 ka）对应着中国的五帝时代，是中国史前文明发展的关键阶段，重建这个时段的气候变化历史，对于我们理解人类文明演化至关紧要。来自重庆的4根全新世石笋δ18O及其合成记录显示，在轨道尺度上东亚夏季风（... 详细信息

新石器时代晚期（距今6.0～4.0 ka）对应着中国的五帝时代，是中国史前文明发展的关键阶段，重建这个时段的气候变化历史，对于我们理解人类文明演化至关紧要。来自重庆的4根全新世石笋δ18O及其合成记录显示，在轨道尺度上东亚夏季风（East Asian Summer Monsoon,EASM）跟随太阳辐射的变化趋势，从全新世早期到晚期逐渐减弱；以2.0 ka的时间段为单位进行线性趋势分析，在中全新世晚期6.0～4.0 ka B.P.期间的δ18O值斜率绝对值最大，指示该阶段夏季风衰减速率最大。此外，长江中上游流域8条石笋δ18O合成记录在轨道尺度和千年尺度上都与重庆地区石笋表现出相同的趋势，8.0～2.0 ka B.P.时段的斜率绝对值依次为0.053、0.136和0.084。这也得到了季风边缘区达理湖和公海湖孢粉记录的支持。长江中上游流域的石笋δ18O值在千年尺度上也响应全新世夏季太阳辐射变化；8.0～6.0 ka B.P.时段夏季太阳辐射的变化速率分别为4.392、5.998和5.674，即在6.0～4.0 ka B.P.时段夏季太阳辐射衰减速率最快时，EASM强度在千年尺度上的减弱速率也是最大的。

关键词：全新世气候变化季风变率石笋氧同位素重庆长江中上游流域

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基于预防性维修策略的设备故障预测技术研究

机械工程师 2025年第1期 12-14+19页

作者：孟飙潘照双沈阳航空航天大学航空宇航学院航空制造工艺数字化国防重点学科实验室

目前企业预防维修的方式大多为固定周期维修，不能准确地预测故障发生时间及概率，容易出现设备过度维修和欠维修的情况。针对以上问题，通过预防性维修策略对设备的故障维修数据进行分析，构建了更符合实际的基于可靠性的混合故障率演... 详细信息

目前企业预防维修的方式大多为固定周期维修，不能准确地预测故障发生时间及概率，容易出现设备过度维修和欠维修的情况。针对以上问题，通过预防性维修策略对设备的故障维修数据进行分析，构建了更符合实际的基于可靠性的混合故障率演化模型和预防性维修策略模型，利用MATLAB对模型进行优化后求解。某军工企业机加生产线的实例分析证明，该方法能够准确地对设备进行可靠性预测和故障预测。

关键词：故障预测预防性维修策略单设备可靠性

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小学语文阅读教学中“共情能力”的培养策略

语文世界 2025年第2期 85-86页

作者：葛晓妹江苏省如皋经济技术开发区实验小学

小学语文阅读教学中，培养学生的共情能力既有利于促进其阅读理解能力的提高，也有利于其社会情感的增强。文章对小学语文阅读教学中学生共情能力的培养进行分析，提出有效策略。

关键词：小学语文阅读教学共情能力

面向专业特色的地方应用型本科高校电气专业人才培养改革探索

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科技风 2025年第1期 37-39页

作者：葛学健无锡学院自动化学院江苏无锡214105

随着新能源产业的快速发展和智能电网技术的不断革新,电气工程及其自动化专业的教学改革迫在眉睫。本文面向地方应用型本科高校的人才培养定位,以无锡学院为例,阐述了电气工程及其自动化专业在专业特色方向、人才培养目标、知识与课程... 详细信息

随着新能源产业的快速发展和智能电网技术的不断革新,电气工程及其自动化专业的教学改革迫在眉睫。本文面向地方应用型本科高校的人才培养定位,以无锡学院为例,阐述了电气工程及其自动化专业在专业特色方向、人才培养目标、知识与课程体系、产教融合、赛教融合及项目化教学等方面的改革思路。通过构建立足地方、面向全国、校企深度融合的专业特色方向与人才培养体系,学院旨在培养符合地方产业和国家战略发展需求、具备高度综合素质和工程实践能力的创新应用型工程技术人才。

关键词：专业特色应用型本科高校人才培养体系电气工程及其自动化

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中国航天起名源于古代的浪漫与梦想

科学大观园 2025年第1期 40-41页

作者：葛思琦

这些傲人的航天重器，都有着浪漫的名字，每一个名字都寄托着来自古代的浪漫与梦想，而我们，正在一步步实现着这些曾经很遥远的梦想，如今我们赋予了每个名字新的故事，每一段故事都是中国航天美好的一步。嫦娥——中国探月工程送“嫦...

这些傲人的航天重器，都有着浪漫的名字，每一个名字都寄托着来自古代的浪漫与梦想，而我们，正在一步步实现着这些曾经很遥远的梦想，如今我们赋予了每个名字新的故事，每一段故事都是中国航天美好的一步。嫦娥——中国探月工程送“嫦娥”奔月。从古至今，“嫦娥奔月”的故事在我国广为流传，浩瀚星空，皎洁明月，人类从未停止对月球的渴望与探索。我国首个探月工程的开启，成为中国航天的又一里程碑。除了承载非凡的意义，它还有一个美丽的名字——嫦娥工程。

关键词：

基于融合注意力机制BP神经网络的深基坑变形预测方法

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北京交通大学学报 2025年

作者：张明聚秦胜旺李鹏飞葛辰贺杨萌谢治天北京工业大学城市与工程安全减灾省部共建教育部重点实验室中建二局第三建筑工程有限公司北京市市政工程研究院

地连墙变形和地表沉降是深基坑施工过程中重要的稳定性评价指标，在二者的预测任务中，针对单一BP（Back Propagation）神经网络泛化性差以及容易出现局部最优解的问题，本文将遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）和注意力机制（Attentio... 详细信息

地连墙变形和地表沉降是深基坑施工过程中重要的稳定性评价指标，在二者的预测任务中，针对单一BP（Back Propagation）神经网络泛化性差以及容易出现局部最优解的问题，本文将遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）和注意力机制（Attention Mechanism）的优点融合到BP神经网络中，提出了GA/PSO-Attention-BP神经网络。依托南京双子座基坑工程，采用PLAXIS 2D构建了680组不同工况下围护结构及地表的变形特征以及20组南京地区基坑实测监测数据作为训练集。采用均方误差MSE（Mean Squared Error）、平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）和决定系数R2（R-Square）作为评价指标，将不同神经网络在测试集上的预测结果对比分析可知：GA-Attention-BP和PSO-Attention-BP的测试集上的MSE分别为3.47和3.22，MAE分别为1.59和1.47，R2分别为0.93和0.96，较BP和Attention-BP神经网络有较大的性能提升，预测效果较好；基于注意力机制权重分配结果，对比不同参数明确了基坑的深度和地连墙的厚度是影响基坑变形最主要的因素，分别占权重1.33和1.17。

关键词：深基坑工程 PLAXIS 2D 注意力机制 BP神经网络 GA遗传算法 PSO粒子群算法