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论藏传因明的理论价值及其理性工具作用

西藏大学学报(社会科学版) 2024年第03期39卷 75-81页

作者：贡保扎西帮高西南民族大学中国语言文学学院

因明起源于古代印度，但随佛教的传播传入我国西藏地区以后，经过千余年的发展和演变，已经彻底融入藏族传统文化，完全实现了中国西藏化的改造，成为藏族传统文化的重要组成部分。因明作为佛教哲学和逻辑方法的学问，其本身就有着重要... 详细信息

因明起源于古代印度，但随佛教的传播传入我国西藏地区以后，经过千余年的发展和演变，已经彻底融入藏族传统文化，完全实现了中国西藏化的改造，成为藏族传统文化的重要组成部分。因明作为佛教哲学和逻辑方法的学问，其本身就有着重要的理论价值和工具性作用，成为论证其宗派思想和教理见解的基本理论和有效方法。藏传因明形成以后，其思想理论得到不断的充实和发展，其理性工具作用得到进一步加强和应用，成为藏族传统文化重要的理性工具，有效提升了藏民族的思维辨证能力，并为藏族传统文化的传承和发展提供了理论支撑。文章以藏传因明的基本原理为研究对象，以其所蕴含的哲学思想和理论方法为研究主题，通过分析其思想内容和理论方法，深入挖掘其理论价值和方法意义，以促进藏族传统文化的大繁荣、大发展，并为藏族传统文化的创造性转型和创新性发展服务。

关键词：藏传因明基本原理理论价值工具作用

基于ARIMA-TCN混合模型的高速铁路时间同步方法

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铁道学报 2024年第6期46卷 90-100页

作者：陈永詹芝贤张薇兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(... 详细信息

列控系统作为高速铁路的核心系统,保持其系统的时间同步对于行车安全至关重要。针对现有时间同步方法易受时变上下行传输时延、随机时钟跳变等影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于差分自回归移动平均-时域卷积神经网络(ARIMA-TCN)混合模型的高速铁路时间同步方法。首先,根据上下行链路传输速率的不对称比,建立高速铁路时钟的数学理论和实际观测模型。然后,使用拉依达准则识别处理跳变异常值,完成实际时间序列的预处理。再次,使用ARIMA模型平滑时间序列中不确定时延带来的噪声抖动,获得平稳的时间序列。最后,通过提出的注意力增强TCN模型进行预测补偿,完成时钟偏移的补偿校正。通过实验仿真,得到基站区间内位置、基站间距以及车速对高速铁路时间同步的影响性分析。实验结果表明:与对比方法相比,所提方法补偿后的均方根误差较最小二乘法减少了75%、较最大似然估计方法误差减少了44.4%,较BP神经网络方法误差减少了16.7%,验证所提方法具有更低的同步误差和更高的同步精度。

关键词：时间同步精确时钟协议差分自回归移动平均模型注意力增强时域卷积网络时间补偿

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明清时期油菜的栽培与利用研究

明清时期油菜的栽培与利用研究

作者：郭友帮山东农业大学

学位级别：硕士

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“华龙一号”小破口事故充排研究

核科学与工程 2024年第1期44卷 142-147页

作者：詹经祥郑云涛黄树亮杨长江中国核电工程有限公司北京100084

小破口叠加丧失辅助给水事故需要执行充排冷却措施以防止堆芯损伤。本文采用RELAP5程序建立了“华龙一号”分析模型,针对小破口叠加丧失辅助给水事故充排冷却进行计算分析。对影响充排冷却成功准则的一些关键因素,例如打开稳压器安全阀... 详细信息

小破口叠加丧失辅助给水事故需要执行充排冷却措施以防止堆芯损伤。本文采用RELAP5程序建立了“华龙一号”分析模型,针对小破口叠加丧失辅助给水事故充排冷却进行计算分析。对影响充排冷却成功准则的一些关键因素,例如打开稳压器安全阀个数、辅助给水失效时间、安注流量等做了一系列敏感性分析。分析结果表明:为缓解该事故,操作员应及时打开三个稳压器安全阀执行充排冷却;辅助给水启动后30 min后丧失会大量增加充排冷却操作时间窗口;SG水装量、稳压器安全阀流量、中压安注流量等对充排冷却操作时间窗口影响较小。该分析结果能为风险指引的安全裕度分析方法研究提供参考。

关键词： “华龙一号” RELAP5程序小破口事故充排冷却堆芯损伤风险指引

甘油三酯-葡萄糖指数及甘油三酯葡萄糖-体重指数与颈动脉粥样硬化的相关性研究

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甘油三酯-葡萄糖指数及甘油三酯葡萄糖-体重指数与颈动脉粥样硬化...

作者：杨帮南昌大学

学位级别：硕士

徽商银行对返乡农民工创业信贷支持优化方案研究

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徽商银行对返乡农民工创业信贷支持优化方案研究

作者：王杰帮安徽财经大学

学位级别：硕士

在国家大力开展乡村振兴的背景下,备受公众关注的热点和焦点便是返乡农民工创业,返乡创业的举动一方面为很多在外因疫情影响而艰难生活的务工人员提供了多种就业机会,另一方面也为农村、乡镇经济的快速发展起到了重要作用。《中共中央... 详细信息

在国家大力开展乡村振兴的背景下,备受公众关注的热点和焦点便是返乡农民工创业,返乡创业的举动一方面为很多在外因疫情影响而艰难生活的务工人员提供了多种就业机会,另一方面也为农村、乡镇经济的快速发展起到了重要作用。《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》是改革开放以来第20个、新世纪以来第15个指导“三农”工作的中央一号文件,对实施乡村振兴战略进行了全面部署。支持农民工返乡创业,通过政府的政策扶持和商业银行的信贷支持,极大的完善了农民工创业体系、加强了农民工创业的平台建设,同时丰富了返乡农民工对各种金融扶持产品的选择性。农民工返乡创业是一种趋势,更多的外出务工人员对于建设家乡有着很大的积极性,这种趋势对于境内的农业经济发展亦有着诸多益处。同时,一些尚且存在的问题和风险一直是我们关注的焦点。徽商银行作为一家大型的省属商业银行,一直坚定地支持国家政策,从执行力、优惠力度、创新性和适用性来看,对返乡农民工创业的信贷支持对策有着极大的力度。目前,徽商银行虽然在各个方面对返乡农民工创业的信贷支持有着较为突出的成果,但是依旧存在问题,创业贷款的流程还不够完善,农民工创业贷款的种类不够全面,对于返乡农民工创业贷款的支持对策不够变通和有针对性。本论文通过对徽商银行返乡农民工创业信贷的支持对策进行分析,提出了如何加强徽商银行创业贷款的对策精准性,同时多角度建设徽商银行信贷支持力度与农民工创业的需求相结合的模式,保证徽商银行在乡村振兴的大背景下,积极响应国家的政策,以坚定、专业、惠农、精简的态度完善返乡农民工创业信贷的支持对策。

关键词：返乡农民工创业贷款徽商银行支持效应

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基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测

基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测

作者：严亚帮郑州轻工业大学

学位级别：硕士

短期负荷预测在电力系统的运行调度与生产计划中起着关键作用,随着电力市场化改革的深入,电网公司、售电公司与用户对负荷预测精度的要求也愈来愈高。由于电力系统具有随机性,产生的历史负荷数据也是随机非平稳的时间序列,使得负荷预测... 详细信息

短期负荷预测在电力系统的运行调度与生产计划中起着关键作用,随着电力市场化改革的深入,电网公司、售电公司与用户对负荷预测精度的要求也愈来愈高。由于电力系统具有随机性,产生的历史负荷数据也是随机非平稳的时间序列,使得负荷预测存在诸多挑战。因此,本文通过分析历史负荷数据的各种特性,提取了多种能够反应负荷数据变化的特征因素,并结合了基于大数据为处理对象的深度学习神经网络开展短期负荷预测研究。具体工作内容如下:(1)影响负荷变化的因素众多,通过寻找能够表征负荷变化的因素,并应用于负荷预测以期提高预测精度。由此,基于电力负荷数据的变化特性,提出了基于负荷时变趋势映射(Load Time-varying Trend Mapping,M)方法结合卷积神经网络和双向长短期记忆网络(Convolutional Neural Networks and Bi-directional Long Short-term Memory,CNNBi LSTM)的混合预测模型(M-CNN-Bi LSTM)。首先,分析历史负荷曲线的时变特性,建立表征负荷时变趋势的映射模型,转换映射模型为数学模型并提取负荷时变趋势特征。然后,通过数据迁移并重构特征集。最后,将重构特征集输入到CNN-Bi LSTM混合模型中,利用CNN再次挖掘数据间的特征形成新的特征向量,再将该特征向量输入到Bi LSTM中进行预测,通过实例仿真验证了该方法的有效性。(2)电力负荷数据具有时变性、周期性、突变性等特性,其中隐含着负荷变化规律,计及电力负荷数据的周期性与时序变化特性,提出了基于皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient,PCC)提取负荷周期特征(Cycle Characteristic,C)与时变特征的(Time-varying Characteristic,T)相结合的卷积神经网络-长短期记忆网络(Convolutional Neural Networks and Long Short-term Memory,CNN-LSTM)混合预测模型(C-T-CNNLSTM)。首先,使用皮尔逊相关系数分析不同时间节点的负荷数据关联程度,提取能够表征负荷周期性变化的特征变量。然后,通过分析周期负荷数据时序变化特点,建立负荷时变模型,提取负荷时变特征。最后,重构特征集,并输入到CNN-LSTM混合模型中进行预测。采用9种预测模型进行仿真对比,结果表明,融合负荷周期特征和时变特征的预测模型,能不同程度地提高各类模型的预测精度,且该混合预测模型拥有最高的预测精度。(3)通过分析不同预测模型的预测结果发现负荷曲线的时序特征对负荷预测精度影响较大,负荷曲线上不同点的预测误差也各不相同,尤其在峰荷与谷荷处存在预测误差较大的问题。针对该问题,提出一种基于K-Medoids聚类与栅格法提取负荷曲线特征的卷积神经网络和长短期记忆网络混合预测模型。首先,采用K-Medoids算法对日负荷曲线聚类,将各聚类中心作为典型代表日负荷曲线。采用栅格法将典型代表日负荷曲线划分为若干个区间并依次编号,提取负荷曲线的特征。然后,将各典型代表日负荷曲线特征与对应负荷类型历史数据重构成新的特征集输入到CNN-LSTM混合神经网络中进行数据的学习与预测。最后进行实例仿真验证,结果表明,所提方法在不同日期下的负荷预测精度均有所提升,并且在提升日负荷平均预测精度的同时,有效提升了峰荷、谷荷的预测精度。

关键词：短期负荷预测负荷时变特性负荷曲线特征提取皮尔逊相关系数聚类算法深度学习

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论剩余劳动发展的中国原则

湖北社会科学 2024年第3期 42-51页

作者：汪帮琼华东理工大学马克思主义学院上海200237

中国式现代化的中心任务,就是要以社会主义市场经济的高质量发展创造比资本主义更高的效率,实现全体人民共同富裕,而剩余劳动的普遍发展正是这个中心的“中心”。中国特色社会主义市场经济的固有本质是以人民为中心的剩余劳动的普遍发... 详细信息

中国式现代化的中心任务,就是要以社会主义市场经济的高质量发展创造比资本主义更高的效率,实现全体人民共同富裕,而剩余劳动的普遍发展正是这个中心的“中心”。中国特色社会主义市场经济的固有本质是以人民为中心的剩余劳动的普遍发展。以生产资料公有制为基础,中国特色社会主义市场经济是剩余劳动普遍发展的全新方式,其决定性的主体原则是“党的领导”。这一主体原则是“以人民为中心”的剩余劳动普遍发展的必然要求和集中体现。在这一原则下,资本被转化为社会主义市场经济的重要生产要素。

关键词：剩余劳动普遍发展以人民为中心主体原则

精准把握国内外数据库研究热点,优化中文科技期刊办刊策略

同方期刊数据库博看期刊评论

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中国科技期刊研究 2024年第2期35卷 226-234页

作者：詹文海中国科学院上海硅酸盐研究所期刊编辑部上海市嘉定区201899

【目的】从精准把握先进无机材料领域在国内外主流数据库的研究热点出发,为期刊决策提供依据,探索一条新形势下“破局”的办刊途径。【方法】利用国际数据库平台Web of Science(WoS)、国内数据库平台中国知网和万方数据库,调研2019—202... 详细信息

【目的】从精准把握先进无机材料领域在国内外主流数据库的研究热点出发,为期刊决策提供依据,探索一条新形势下“破局”的办刊途径。【方法】利用国际数据库平台Web of Science(WoS)、国内数据库平台中国知网和万方数据库,调研2019—2020年材料综合类期刊被引频次排名前200的科技论文。从论文类型、材料种类、制备技术、应用领域、研究方向5个维度赋予标签,统计分析国内外数据库先进无机材料的共同研究热点。【结果】归纳出国内外数据库的共同研究热点,得出5个热点材料种类、12个热点研究方向和1个热点材料制备技术。相比于WoS平台,国内数据库的热点更加分散,并且高被引论文的研究内容更倾向于传统方向;在前沿领域,国内科研人员的成果被国外期刊大量分流。【结论】中文科技期刊应该牢牢抓住海内外华人科学家科研水平迅速提高的契机,优化选题方向,加大对热点领域原创性研究成果的组约稿力度,提高期刊学术质量,同时增强竞争意识,积极开拓海外宣传推广平台,扩大国内外影响力。

关键词：中文SCI期刊研究热点数据库先进无机材料