检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

消费者保护政策能否减少逆向选择

经济理论与经济管理 2024年第6期44卷 77-92页

作者：马述忠贺歌浙江大学中国数字贸易研究院 310058

逆向选择问题是跨境电商“健康持续创新发展”的重要阻碍,而消费者保护政策作为一种重要的平台规制机制,为应对逆向选择问题提供了有益的解决途径。本文使用包含Wish上详细产品信息的数据集,以欺诈性履行订单政策为准实验,采用时间断点... 详细信息

逆向选择问题是跨境电商“健康持续创新发展”的重要阻碍,而消费者保护政策作为一种重要的平台规制机制,为应对逆向选择问题提供了有益的解决途径。本文使用包含Wish上详细产品信息的数据集,以欺诈性履行订单政策为准实验,采用时间断点回归检验了消费者保护政策对产品市场进入和退出的影响。研究发现,消费者保护政策会显著减少企业的新产品数量,但会显著增加其中高质量产品的数量;同时,政策会促进在位产品的退出,主要体现为低质量产品的退出,从而有效缓解了平台上的逆向选择问题。差分-断点回归表明,核心机制在于消费者保护政策对于产品质量提出了较高的要求,进而提升了企业面临的合规风险。研究还发现,政策会显著提升在位产品的价格和销量。相关结论为跨境电商平台治理“柠檬市场”提供了重要参考。

关键词：跨境电商消费者保护政策逆向选择合规风险

维普期刊数据库

输入受限下无人直升机自适应固定时间滑模控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年

作者：贺战胜邱宏凌沈俊南京航空航天大学自动化学院

本文针对无人直升机系统存在的外界扰动和输入饱和问题,提出一种自适应固定时间滑模控制方法.通过设计分段函数保证滑模变量连续可微,消除控制器奇异性问题.同时,采用径向基神经网络估计并补偿直升机系统中的外界干扰和输入饱和误差.为... 详细信息

本文针对无人直升机系统存在的外界扰动和输入饱和问题,提出一种自适应固定时间滑模控制方法.通过设计分段函数保证滑模变量连续可微,消除控制器奇异性问题.同时,采用径向基神经网络估计并补偿直升机系统中的外界干扰和输入饱和误差.为改善跟踪性能,引入固定时间趋近律,确保跟踪误差固定时间内收敛至原点微小邻域,提高直升机系统的收敛速度与跟踪精度.最后,通过仿真实验验证所提控制方法的有效性和优越性.

关键词：固定时间控制滑模控制外界扰动输入饱和神经网络

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

生酮饮食在肿瘤治疗中的临床应用与研究进展

生理科学进展 2024年第1期55卷 73-79页

作者：刘诗贺中国人民解放军总医院第一医学中心普通外科医学部北京100080

癌症是目前全球人类重要死因之一,其传统的临床治疗方法包括手术、放疗和化疗等。然而,癌症的传统治疗手段有明显的局限性,因此临床上亟需发展有效安全的治疗或辅助治疗手段。高脂低糖的生酮饮食(ketogenic diet)能够利用肿瘤代谢重编... 详细信息

癌症是目前全球人类重要死因之一,其传统的临床治疗方法包括手术、放疗和化疗等。然而,癌症的传统治疗手段有明显的局限性,因此临床上亟需发展有效安全的治疗或辅助治疗手段。高脂低糖的生酮饮食(ketogenic diet)能够利用肿瘤代谢重编程特性,限制肿瘤细胞的能量来源。本文概述了生酮饮食在肿瘤治疗方面的可行性、单独应用的抗肿瘤疗效、作为辅助手段联合应用的抗肿瘤疗效及其可能机制,为生酮饮食在肿瘤的临床治疗提供理论基础。

关键词：生酮饮食肿瘤辅助治疗机制

维普期刊数据库

图像崇拜、图像感知与图像凝视——汉斯·贝尔廷图像学思想的三个关联向度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

文艺争鸣 2024年第9期 91-99页

作者：王大桥贺措吉兰州大学文学院

汉斯·贝尔廷是德国著名艺术史家、图像学家，围绕艺术问题涉猎多个研究领域，学术影响深远，2023年1月在柏林去世。目前已在布尔诺与罗马举办了主题为“崇拜/空间/图像的在场性”（Cult/Space/Presence of Images）的贝尔廷学术纪念活...

汉斯·贝尔廷是德国著名艺术史家、图像学家，围绕艺术问题涉猎多个研究领域，学术影响深远，2023年1月在柏林去世。目前已在布尔诺与罗马举办了主题为“崇拜/空间/图像的在场性”（Cult/Space/Presence of Images）的贝尔廷学术纪念活动，阐发贝尔廷对艺术史、视觉与文化研究的贡献。

关键词：

海上试验训练指挥信息系统架构设计与运用模式研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程理论与实践 2024年

作者：王来贺李圆方罗雪山国防科技大学信息系统工程全国重点实验室中国人民解放军92493部队

塑造指挥体系是提升试验训练活动组织质效的重要举措，而指挥信息系统的科学设计、合理建设和有效运用是支撑构建试验训练指挥体系的关键. 根据不同类型、不同样式试验训练任务的组织指挥能力需求，以美国航母打击群作战指挥体系为研... 详细信息

塑造指挥体系是提升试验训练活动组织质效的重要举措，而指挥信息系统的科学设计、合理建设和有效运用是支撑构建试验训练指挥体系的关键. 根据不同类型、不同样式试验训练任务的组织指挥能力需求，以美国航母打击群作战指挥体系为研究对象，围绕海上试验训练指挥体系构建问题，采用统一架构框架描述方法设计海上试验训练指挥信息系统的架构，分别从能力分类、业务活动、资源结构和服务功能等多个视角阐述系统设计的内容、理念和技术途径. 同时，结合典型作战场景下的战术运用特点，基于数实结合、等效功能模拟等原理，研究海上试验训练活动的力量编成方式与指挥信息系统的任务保障模式. 有关成果可为试验训练领域军事信息系统的建设运用问题研究提供参考与借鉴.

关键词：海上试验训练指挥信息系统系统架构运用模式

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

脂肪族热塑性聚氨酯弹性体的合成及性能研究

脂肪族热塑性聚氨酯弹性体的合成及性能研究

作者：李艺贺浙江大学

学位级别：硕士

热塑性聚氨酯弹性体(TPU)是一种由低聚物二元醇软段与二异氰酸酯-扩链剂硬段构成的线性嵌段共聚物。常用的芳香族TPU具有优异的耐高/低温、耐磨性能及良好的加工性,但由于其分子中含有苯环,在紫外作用下容易发生黄变。脂肪族TPU凭借其... 详细信息

热塑性聚氨酯弹性体(TPU)是一种由低聚物二元醇软段与二异氰酸酯-扩链剂硬段构成的线性嵌段共聚物。常用的芳香族TPU具有优异的耐高/低温、耐磨性能及良好的加工性,但由于其分子中含有苯环,在紫外作用下容易发生黄变。脂肪族TPU凭借其耐黄变、生物相容等特性越来越多地被用于薄膜、穿戴设备、医疗器械等高附加值产品。然而,我国目前对脂肪族TPU的工业生产研究尚不成熟,其产品主要都依赖于进口,因此亟待更深入系统的研究。论文围绕脂肪族TPU的合成与性能开展研究,主要以4,4’-二环己基甲烷二异氰酸酯(HMDI)、聚己内酯二醇(PCL)、1,4-丁二醇(BDO)的反应体系为对象,建立了二异氰酸酯与二元醇反应体系的动力学研究方法,系统研究了温度、催化剂用量及合成方法对TPU合成动力学和相对分子质量的影响。合成了不同硬段结构的TPU并考察了二异氰酸酯类型与硬段含量对TPU各项性能的影响。论文主要研究结果如下:(1)基于核磁共振氢谱,建立了同时测定异氰酸酯基(NCO)与羟基(OH)转化率的分析方法,对比NCO与OH的转化率可以分析NCO是否发生了副反应。使用原位拉曼光谱在线监测聚氨酯的合成过程,将所得到的NCO特征峰的峰面积变化率数据与离线转化率数据进行关联,成功建立了拉曼光谱预测反应转化率的关联模型,并验证了其监测不同反应条件下TPU合成过程的普适性。(2)探究了催化剂用量、反应温度对脂肪族TPU合成动力学及相对分子质量的影响,结果表明增加催化剂用量和提高反应温度均有助于合成更高分子量的TPU。通过对比HMDI/PCL、HMDI/BDO、HMDI/PCL/BDO三种共聚体系的反应动力学,结果表明在三元共聚体系中,低聚物二醇与小分子扩链剂二醇会同时与二异氰酸酯反应,因此采用一步法合成TPU时,会造成其链段分布不均,预聚法合成的TPU相对一步法链段分布更均匀,且相对分子质量更高。(3)考察了以HMDI、六亚甲基二异氰酸酯(HDI)、异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)、4,4’-二苯基甲烷二异氰酸酯(MDI)四种二异氰酸酯合成TPU性能的差异及硬段含量对HMDI型TPU性能的影响。结果表明以结构对称的HDI合成的TPU微相分离程度最高,拉伸强度和弹性模量也最高,但其形变恢复能力差。MDI型TPU和HMDI型TPU的各项力学性能比较接近,拉伸强度略小于HDI型TPU。IPDI分子的刚性最差且含有侧基,导致其合成的TPU的力学强度相对最差,但链段柔软,断裂伸长率高。脂肪族的TPU的耐黄变性能远远好于芳香族TPU,且HMDI型TPU的耐老化性能最优。对于不同硬段含量的HMDI型TPU,随着硬段含量的增加,其硬度、拉伸强度、杨氏模量增大,断裂伸长率减小,耐老化性能增强。

关键词：热塑性聚氨酯弹性体脂肪族二异氰酸酯反应动力学

深度神经网络动态分层梯度稀疏化及梯度合并优化方法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

西安交通大学学报 2024年第9期58卷 105-116页

作者：巨涛康贺廷刘帅火久元兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对数据并行方法加速大规模深度神经网络时易出现的通信开销大、训练耗时长、资源利用率不高的问题,提出了一种深度神经网络动态分层梯度稀疏化及梯度合并优化方法。首先,将梯度稀疏化压缩与流水线并行技术相结合,提出动态分层梯度稀... 详细信息

针对数据并行方法加速大规模深度神经网络时易出现的通信开销大、训练耗时长、资源利用率不高的问题,提出了一种深度神经网络动态分层梯度稀疏化及梯度合并优化方法。首先,将梯度稀疏化压缩与流水线并行技术相结合,提出动态分层梯度稀疏优化方法,为每层神经网络匹配一个合适的阈值,通过在后续迭代时动态调整该阈值,实现对每层网络传输梯度的自适应压缩。然后,提出了层梯度合并方法,利用动态规划算法对层梯度合并时的通信开销、稀疏化及层梯度计算时间进行权衡优化,求解出最佳的层梯度合并组合,并将多层小尺度梯度张量合并为一层通信,以降低分层梯度决策时引入的过高通信延迟开销。最后,将求解出的最佳层梯度合并组合应用于具体的训练迭代过程。实验结果表明:与已有方法相比,所提方法可在保证模型训练精度的同时大大降低通信开销,提升模型的训练速度;与未压缩方法相比,训练速度最大可提升1.99倍。

关键词：深度神经网络分布式训练同步数据并行梯度压缩层梯度合并

维普期刊数据库