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电信网络诈骗协同治理研究 ——基于L县多案例分析

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电信网络诈骗协同治理研究 ——基于L县多案例分析

作者：邢文薇山东师范大学

学位级别：硕士

2021年4月9日,习近平总书记对打击治理电信网络诈骗犯罪工作作出重要指示,强调要坚决遏制电信网络诈骗犯罪多发高发态势。近年来,电信网络诈骗作为一种新型诈骗形式,呈现出受骗金额越来越大、受骗的人群学历越来越高、受骗范围越来越广... 详细信息

2021年4月9日,习近平总书记对打击治理电信网络诈骗犯罪工作作出重要指示,强调要坚决遏制电信网络诈骗犯罪多发高发态势。近年来,电信网络诈骗作为一种新型诈骗形式,呈现出受骗金额越来越大、受骗的人群学历越来越高、受骗范围越来越广等特点,严重破坏人民群众幸福感、安全感,严重影响我国公共安全治理水平,使得人与人之间的信任机制遭受重大打击。因此,如何做好防范治理工作成为亟需解决的一大社会难题。L县在将区域协同、部门协同、信息协同等手段运用到电信网络诈骗案件侦办过程中的具体行动,以更好地推进电信网络诈骗治理,取得了一定成效,但仍存在问题。本文以L县为例的研究,将有助于提升电信网络诈骗协同治理的水平。本文基于L县多起典型电信网络诈骗案例,采用内容分析法、案例分析法、访谈法等方法,归纳总结L县电信网络诈骗协同治理过程中存在的问题并分析原因,然后提出意见和建议。协同治理理论强调社会治理过程中的多元主体共同参与,并注重多元主体间的沟通配合。本文在协同治理的视角下,构建由政府部门、通讯运营商、金融机构、群众等共同参与的电信网络诈骗治理体系。本文首先从L县电信网络诈骗的发案情况、案件特点及其产生的社会问题三个方面介绍L县电信网络诈骗案件的现状,随后基于具体案例分析L县电信网络诈骗协同治理过程中存在的突出问题,其主要表现在协同治理认识不到位;协同治理流程不完善;协同治理有效性不足。逐一分析原因,我们发现协同治理制度不健全;协同治理平台支撑不够;协同治理氛围营造不足是L县电信网络诈骗协同治理存在问题的原因。再次分析总结先进地市电信网络诈骗协同治理的经验及做法。最后,依托协同治理理论,分别从形成良好的协同治理意识与氛围;建设完善协同治理制度机制;提升和优化协同治理能力与流程三个方面提出对策建议。

关键词：电信网络诈骗协同治理多主体协作

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园林绿化工程智慧工地建设方案优化系统研究

园林绿化工程智慧工地建设方案优化系统研究

作者：邢文豪石家庄铁道大学

学位级别：硕士

随着国内新基建进程的不断深入,与之相关的配套绿化、景观等工程遍地开花、如火如荼,同时投资规模和影响范围等日趋扩大。并且由于人们对于精神文化生活的持续需要和对健康生态环境的不懈追求,园林绿化工程建设便成为国内基建大发展和... 详细信息

随着国内新基建进程的不断深入,与之相关的配套绿化、景观等工程遍地开花、如火如荼,同时投资规模和影响范围等日趋扩大。并且由于人们对于精神文化生活的持续需要和对健康生态环境的不懈追求,园林绿化工程建设便成为国内基建大发展和民生提升项目中的重要一环。就当前来说,虽然我国现阶段对于园林绿化工程有着强烈的新增和改造需求,市场规模和前景极为广阔。但与之对应的是,国内园林绿化行业中智能化创新应用水平普遍不足,智慧工地建设方案存在设计思想水土不服、体系架构生搬硬套、制度工艺粗糙疏漏、施工管理华而不实、技术理论陈旧落后等现状。造成相关园林绿化工程智慧工地建设方案未能充分发挥实效、前期投入与后期收益不成正比、智慧工地效果与设计期望严重割裂等问题,难以实现降本增效、数字建造的综合目标,这些现象背后的本质便是其智慧工地建设方案相对原始落后,亟待改进优化。基于此,本文针对园林绿化工程智慧工地建设方案进行整体性系统剖析和研究分解,结合物联网、人工智能等技术手段和管理学理论等,以提升园林绿化工程智慧工地建设方案的有效性和科学性。首先,利用文献检索-扎根理论-结构方程手段,建立园林绿化工程智慧工地建设方案影响因素作用机理分析模型,明确影响主体和优化路径。然后,针对智慧工地建设方案优化研究影响主体,构建园林绿化工程智慧工地建设方案的四方博弈模型,深化改进策略和实施方式。进而,设计FAHP-TOPSIS-FIS综合模糊评价算法、GWO-SVM神经网络算法等,并构建了智慧工地建设方案模型库、园林绿化工程施工案例库等内容,结合对照H单位拟建工程实际,进行参考方案的优化度分析和工程成本-进度综合评价,以选取最优方案。然后,针对优化路径和实施策略,制定了基于云上的物联网-大数据框架,并构建了7D-MR-数字孪生综合管理体系等内容,明确了优化指导思想和实施步骤。最后,在H单位园林绿化工程建设案例中进行应用探析和反馈评价,以验证园林绿化工程智慧工地建设方案优化系统研究的有效性和作用。

关键词：园林绿化工程智慧工地结构方程四方博弈神经网络

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圆形抗滑桩-拱形挡土板支挡性能与参数分析

哈尔滨工程大学学报 2024年第3期45卷 517-525页

作者：凌贤长邢文强唐亮卢凡丛晟亦哈尔滨工业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150090 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401135 黑龙江省寒区轨道交通工程技术研究中心黑龙江哈尔滨150090

为规避当前施工方法的不足,发展安全、高效和可靠的施工方法。依托东北地区某高速铁路路堑边坡工程,采用适于机械钻孔的圆形抗滑桩代替现行矩形抗滑桩,预制拱形挡土板,本文提出一种新型拱形板-桩墙支挡体系;并构建有限元模型,分析桩长... 详细信息

为规避当前施工方法的不足,发展安全、高效和可靠的施工方法。依托东北地区某高速铁路路堑边坡工程,采用适于机械钻孔的圆形抗滑桩代替现行矩形抗滑桩,预制拱形挡土板,本文提出一种新型拱形板-桩墙支挡体系;并构建有限元模型,分析桩长、桩径、桩间距以及拱形挡土板矢跨比对新型拱形板-桩墙支挡体系支护性能的影响;揭示不同参数下桩顶水平位移与桩身内力的变化规律。研究结果表明:桩长与桩身弯矩和剪力大小呈正相关关系,与桩顶水平位移呈负相关关系。桩长超过14 m时,其对桩顶水平位移、桩身弯矩和剪力的影响效应明显减弱;随着桩间距增大,桩顶水平位移增大但变化幅度逐渐减小。拱形挡土板矢跨比增大时,桩顶水平位移、桩身弯矩和剪力均减小。影响拱形板-桩墙体系支挡性能的因素依次为桩间距、桩长、桩径和矢跨比。研究结果为圆形抗滑桩-拱形挡土板支挡体系在实际工程中的应用提供新思路。

关键词：高速铁路路堑边坡圆形抗滑桩拱形挡土板三维数值模型正交分析机械钻孔支护性能

科学数据开放共享中的数据可用性影响因素研究

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图书情报知识 2024年

作者：邢文明邓孝庆秦顺武汉大学信息管理学院湘潭大学公共管理学院武汉大学知识产权高级研究中心

[目的/意义]识别影响科学数据可用性的关键因素，有助于提升科学数据开放共享效能。[研究设计/方法]采用扎根理论方法，对26位采访对象进行深度访谈，识别科学数据开放共享过程中数据可用性的影响因素，构建影响因素框架模型。[结论/发... 详细信息

[目的/意义]识别影响科学数据可用性的关键因素，有助于提升科学数据开放共享效能。[研究设计/方法]采用扎根理论方法，对26位采访对象进行深度访谈，识别科学数据开放共享过程中数据可用性的影响因素，构建影响因素框架模型。[结论/发现]科学数据的可用性受到数据本身、相关者、环境三个维度的因素影响。数据是基础，包括数据质量和数据管理两个方面；相关者是重要力量，包括数据生产者、数据使用者和其他相关者；环境是保障，包括社会环境、政策法规、技术工具三个方面。提出增强科学数据开放共享中数据可用性的建议，包括健全科学数据相关政策规范，加强科学数据共享重用过程管理，强化数据技能教育和培训。[创新/价值]系统探索了影响科学数据可用性的因素及其保障机制，为关联主体增强科学数据管理能力、提升科学数据开放共享的服务效能提供参考方案。

关键词：科学数据开放共享数据可用性影响因素

基于滞回环数据的42CrMo高强度钢低周扭转疲劳性能研究

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兵工学报 2024年

作者：邢文松龙震海黄杰北京理工大学机械与车辆学院

滞回环是低周塑性加载过程中连续监测到的应力应变数据环，包含丰富的材料疲劳损伤累积信息。但由于滞回环数据采集、特征提取及分析等方面存在困难，相关研究报道较少。为深入评估42CrMo高强度钢低周扭转疲劳性能，提出基于滞回环特征... 详细信息

滞回环是低周塑性加载过程中连续监测到的应力应变数据环，包含丰富的材料疲劳损伤累积信息。但由于滞回环数据采集、特征提取及分析等方面存在困难，相关研究报道较少。为深入评估42CrMo高强度钢低周扭转疲劳性能，提出基于滞回环特征数据的疲劳试验分析方法。采用扭转疲劳试验机获取材料的滞回环数据，设计特征提取算法获得循环应力、剪切模量、残余应力和塑性应变等随加载周期的演化规律以及材料的循环软化特性；通过试验设计及分析证实42CrMo材料不满足Masing特性，并且加载应变幅越大，非Masing特性越显著；通过低周扭转疲劳试验数据分析材料的循环应力-应变关系特性和应变-寿命关系特性，计算得到剪切模量G、循环强度系数K′、循环应变硬化指数n′、疲劳强度指数b、疲劳强度系数τf′、疲劳延性指数c、疲劳延性系数γf′等。基于滞回环特征数据的疲劳试验分析方法充分利用了扭转疲劳试验中间大量加载滞回环数据提取每一周期的滞回环特征，用丰富的分析数据描述材料疲劳性能。

关键词： 42CrMo高强度钢低周扭转疲劳滞回环特征提取

基于尺度感知特征提取和动态卷积的小目标检测算法研究

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基于尺度感知特征提取和动态卷积的小目标检测算法研究

作者：邢文杰河北大学

学位级别：硕士

在当今的机器视觉技术领域,目标检测技术占据了一个极其重要的位置,它被广泛运用在众多场景中,比如检测生产线上的缺陷、进行交通监控等。核心任务是能够在各种图像中精确地识别和定位目标物体,并且分类识别它们。尤其在处理一些图像中... 详细信息

在当今的机器视觉技术领域,目标检测技术占据了一个极其重要的位置,它被广泛运用在众多场景中,比如检测生产线上的缺陷、进行交通监控等。核心任务是能够在各种图像中精确地识别和定位目标物体,并且分类识别它们。尤其在处理一些图像中的小目标时,这些目标因为所占的像素点较少,特征信息不明显,往往会面临识别不准确或者漏识别的挑战。因此,本文将聚焦于对小目标检测技术的探讨和研究,旨在提高这一领域的检测精度和可靠性。研究内容主要围绕以下方面进行展开:(1)针对小目标检测对于特征图中语义信息与位置信息提取不充分,设计了三个全新的特征提取模块:SKBlock、LKBlock和CTBlock,通过在不同尺度的特征图上应用不同的特征提取模块,充分挖掘有效的信息。同时引入动态卷积,使网络获得样本自适应的特性。(2)针对引入动态卷积后导致的计算量大,参数生成过程缺少足够的位置信息以及对高频噪声敏感的问题,提出了一个全新的静态卷积引导的动态模块。首先,通过直接选择内在特征进入动态卷积有效地减少了参数量。其次,在动态卷积内部添加位置信息分支,使动态卷积参数更好地利用特征映射中的空间信息。最后,利用一组不对称的静态卷积核参数来引导动态卷积参数的生成,通过引入静态卷积中共享权重的机制,增强模块对高频噪声的鲁棒性。(3)针对现有检测算法未能有效利用高分辨率特征图来定位小目标,设计了平行的五分支网络HRCTNet,有效地避免传统的金字塔模型在进行下采样和上采样后对于特征映射中信息的破坏。此外,HRCTNet放弃了骨干网络+特征增强网络的传统设计模式,将特征增强网络直接集成到骨干网络中,简化了网络模型设计并提升性能。(4)本研究所开发的新算法已在COCO、VOC、Vis Drone、DOTA等数据集上进行了全面的实验测试和可视化分析。这些测试和分析证实,在减小模型规模的同时,该算法在精确度上取得了显著提升,与当前广泛使用的小目标检测技术相比有了明显的改进。

关键词：小目标检测多尺度特征提取混合网络平行网络动态卷积