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带加劲环埋藏式压力钢管外压屈曲的研究

水利学报 1990年第12期22卷 30-36页

作者：赖华金范崇仁武汉钢铁设计研究院武汉水利电力学院

本文提出带加劲环的埋藏式压力钢管的计算简图并运用壳体稳定理论,推导出临界压力P_cr的计算式,最后通过试验,对临界压力公式的计算成果进行了验证.结果表明:本文提出的临界压力计算式是实用的,也是可靠的.

关键词：加劲环压力管钢外压屈曲

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“双减”背景下小学数学作业优化设计

文理导航(下旬) 2023年第12期 28-30页

作者：赖华金福建省漳平市教师进修学校第二附属小学

在小学数学学科教学过程中，学科作业能够帮助学生巩固学科知识，进一步保障学科教学效果。在“双减”政策背景下，小学数学作业设计也受到了一定的影响，需要数学教师积极进行优化与调整，切实提高学科作业的设计效果。本文尝试从引入... 详细信息

在小学数学学科教学过程中，学科作业能够帮助学生巩固学科知识，进一步保障学科教学效果。在“双减”政策背景下，小学数学作业设计也受到了一定的影响，需要数学教师积极进行优化与调整，切实提高学科作业的设计效果。本文尝试从引入趣味性元素、开发合作式作业、布设家庭式作业、设计积分式作业、拓展实践性作业等五个方面，探讨“双减”政策背景下小学数学作业优化设计策略。

关键词： “双减”政策小学数学作业设计实践作业

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“双减”背景下小学数学作业优化设计

文理导航 2023年第36期 28-30页

作者：赖华金福建省漳平市教师进修学校第二附属小学福建漳平364400

在小学数学学科教学过程中,学科作业能够帮助学生巩固学科知识,进一步保障学科教学效果。在“双减”政策背景下,小学数学作业设计也受到了一定的影响,需要数学教师积极进行优化与调整,切实提高学科作业的设计效果。本文尝试从引入趣味... 详细信息

在小学数学学科教学过程中,学科作业能够帮助学生巩固学科知识,进一步保障学科教学效果。在“双减”政策背景下,小学数学作业设计也受到了一定的影响,需要数学教师积极进行优化与调整,切实提高学科作业的设计效果。本文尝试从引入趣味性元素、开发合作式作业、布设家庭式作业、设计积分式作业、拓展实践性作业等五个方面,探讨“双减”政策背景下小学数学作业优化设计策略。

关键词： “双减”政策小学数学作业设计实践作业

纵向产业结构、价格指数背离与南北经济差距扩大

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南方经济 2024年第5期 30-50页

作者：赖华侹刘定四川旅游学院、文旅融合发展研究中心 610100 重庆大学经济与工商管理学院 400044

区域协调发展是加快构建新发展格局,推动高质量发展的重要保障。近年来,南北经济差距呈现分化态势,无疑会对我国经济社会带来不利影响。文章梳理了纵向产业结构、价格指数背离、南北经济差距扩大之间的传导链条及作用机制。实证发现,价... 详细信息

区域协调发展是加快构建新发展格局,推动高质量发展的重要保障。近年来,南北经济差距呈现分化态势,无疑会对我国经济社会带来不利影响。文章梳理了纵向产业结构、价格指数背离、南北经济差距扩大之间的传导链条及作用机制。实证发现,价格指数背离在纵向产业结构对地区经济发展的影响中起到中介作用:纵向产业结构中,上游产业占比越大,价格指数背离幅度越大,而价格指数背离又会抑制地区经济增长。模型机制分析表明,在纵向产业结构下,由于上下游产品生产中本地要素所占比例的差异,进口要素价格冲击对下游本地要素具有更强的“挤入效应”,推高下游总成本进而遏制CPI下降,致使CPI降幅小于PPI,形成价格指数背离,进而抑制偏重上游产业的北方地区产出增长。“反事实”模拟表明,纵向产业结构增强进口要素价格对下游本地要素的“挤入效应”,加剧价格指数背离。由此可见,纵向产业结构增大地区价格指数背离幅度,加深对偏重上游产业的北方地区经济抑制,最终加剧南北经济分化。

关键词：纵向产业结构价格指数背离两阶段生产DSGE模型南北差距

膝关节置换术后不同髌骨高度对步态功能的影响

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膝关节置换术后不同髌骨高度对步态功能的影响

作者：赖华昊南方医科大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的我国科技政策属性识别

科研管理 2024年第2期45卷 1-11页

作者：李牧南王良赖华鹏华南理工大学工商管理学院广东广州510641 广东省创新方法与决策管理系统重点实验室广东广州510641

当前基于深度学习算法的文本分析更多聚焦于微博、评论和新闻头条为代表的舆情监测和情感分析等短文本信息处理,而针对各类政策文本、论文和专利全文的属性识别和长文本分类等相关研究较少,存在一定拓展空间。与传统的机器学习模型相比... 详细信息

当前基于深度学习算法的文本分析更多聚焦于微博、评论和新闻头条为代表的舆情监测和情感分析等短文本信息处理,而针对各类政策文本、论文和专利全文的属性识别和长文本分类等相关研究较少,存在一定拓展空间。与传统的机器学习模型相比,深度学习在自然语言处理和文本特征提取方面具有显著优势,其可通过预训练语言模型降低特征工程的人工干预,从而在政策属性和政策工具识别等领域具有较好的应用前景。本文针对我国科技政策属性(引导型、强制型和鼓励型)的自动识别问题,导入当前流行的几种深度学习模型进行了对比分析。与此同时,本文还针对政策文本的取词长度、数据增强和文本信息量估算等关联计算问题也进行了理论解析,从而进一步丰富了深度学习模型在科学计量,尤其是科技政策文本分析领域的应用。理论和实证分析结果显示,经过基于EDA(Easy Data Augmentation)方法的文本数据增强之后,当前几种代表性的深度学习模型在面向较为抽象的科技政策属性识别问题上均显著提升了处理能力,其中EDA+Bi-LSTM-Attention的识别准确率超过88%,其他参与实验的深度学习模型(TextCNN、Bi-LSTM、RCNN、CapsNet和FastText等)在文本增强之后的平均识别率也超过了80%;但是,文本取词长度从500词增加到2000词对中文科技政策属性识别的效果提升不显著。本文的研究对于科技政策属性自动识别、中文长文本分类和政策工具识别等科技管理相关量化分析具有一定的启示意义和参考价值。

关键词：深度学习科技政策属性识别数据增强文本分类

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钙热还原钇渣回收制备铝-钇中间合金的研究

中国稀土学报 2024年第2期42卷 304-314,I0004页

作者：陈燕飞朱政强徐玉友吴世勇赖华生南昌大学先进制造学院江西南昌341000 赣州有色冶金研究所有限公司江西赣州341412

钙热还原渣中一般残留一定量的稀土氟化物和稀土金属,具有较好的回收价值。但针对高丰度、廉价稀土钇渣的湿法回收工艺成本较高,所得产物价值较低,造成了钙热还原钇渣的回收难题。本工作通过设计精密的回收体系,采用火法回收钇渣中残留... 详细信息

钙热还原渣中一般残留一定量的稀土氟化物和稀土金属,具有较好的回收价值。但针对高丰度、廉价稀土钇渣的湿法回收工艺成本较高,所得产物价值较低,造成了钙热还原钇渣的回收难题。本工作通过设计精密的回收体系,采用火法回收钇渣中残留的稀土元素形成稀土金属,并在热还原过程中,促使还原得到的金属Y向金属Al中扩散,从而一步得到Al-Y中间合金。研究结果表明,钙热还原钇渣中残留的YF_(3)达12.51%(质量分数),且钇渣中夹杂了大量小尺寸的稀土金属。相应的回收实验发现,将熔炼温度设为1550℃,金属Ca的添加量为理论值的1.15倍时,钙热还原钇渣中Y元素的回收率达85%,所得到的Al-Y中间合金中形成了大量的Al_(3)Y_(5),Al_(43)Y_(6)W_(4)和Al_(4)Ca析出相。这些结果对于开发稀土冶炼渣的回收方法,促进稀土资源的高效利用具有一定的参考价值。

关键词：稀土钇冶炼渣中间合金析出相

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融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型

计算机应用 2024年

作者：高盛祥侯哲余正涛赖华云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学) 昆明理工大学信息工程与自动化学院

在汉越低资源翻译任务中，将句子中实体词翻译准确是一大难点，针对实体词在训练语料中出现的频率较低，模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题，本文构建了一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型，该模型首先通过汉越实体双语... 详细信息

在汉越低资源翻译任务中，将句子中实体词翻译准确是一大难点，针对实体词在训练语料中出现的频率较低，模型无法构建双语实体词之间的映射关系等问题，本文构建了一种融入实体翻译的汉越神经机器翻译模型，该模型首先通过汉越实体双语词典预先获取源句子中实体词的翻译结果，其次将结果拼接在源句末端作为模型的输入，同时模型在编码端引入“约束提示信息”增强表征，最后在解码端融入指针网络机制，以确保模型能够复制输出源端句子的词汇。实验结果表明，该模型相比于准确率最高的跨语言模型（Cross-lingual Language Model-RoBERTa, XLM-R）模型准确率提升了6.1%，时间性能上比传统多头注意力机制提升了3.3%，有效地提升句子中实体词翻译的综合性能。

关键词：汉越神经机器翻译实体翻译双语词典指针网络低资源

基于多策略强化学习的低资源跨语言摘要方法研究

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计算机工程 2024年第2期50卷 68-77页

作者：冯雄波黄于欣赖华高玉梦昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650504 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650504

(CLS)旨在给定1个源语言文件(如越南语),生成目标语言(如中文)的摘要。端到端的CLS模型在大规模、高质量的标记数据基础上取得较优的性能,这些标记数据通常是利用机器翻译模型将单语摘要语料库翻译成CLS语料库而构建的。然而,由于低资... 详细信息

(CLS)旨在给定1个源语言文件(如越南语),生成目标语言(如中文)的摘要。端到端的CLS模型在大规模、高质量的标记数据基础上取得较优的性能,这些标记数据通常是利用机器翻译模型将单语摘要语料库翻译成CLS语料库而构建的。然而,由于低资源语言翻译模型的性能受限,因此翻译噪声会被引入到CLS语料库中,导致CLS模型性能降低。提出基于多策略的低资源跨语言摘要方法。利用多策略强化学习解决低资源噪声训练数据场景下的CLS模型训练问题,引入源语言摘要作为额外的监督信号来缓解翻译后的噪声目标摘要影响。通过计算源语言摘要和生成目标语言摘要之间的单词相关性和单词缺失程度来学习强化奖励,在交叉熵损失和强化奖励的约束下优化CLS模型。为验证所提模型的性能,构建1个有噪声的汉语-越南语CLS语料库。在汉语-越南语和越南语-汉语跨语言摘要数据集上的实验结果表明,所提模型ROUGE分数明显优于其他基线模型,相比NCLS基线模型,该模型ROUGE-1分别提升0.71和0.84,能够有效弱化噪声干扰,从而提高生成摘要的质量。

关键词：汉语-越南语跨语言摘要低资源噪声数据噪声分析多策略强化学习