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煤矸石混凝土水分传输及分布预测

硅酸盐通报 2018年第3期37卷 786-791页

作者：刘世刘海卿邢粟辽宁工程技术大学土木工程学院阜新123000

为了研究煤矸石作为粗骨料对混凝土耐久性的影响,参照ASTM C1585-13推荐的方法,通过试验对煤矸石粗骨料混凝土的吸水性进行了研究,其中煤矸石替代传统粗骨料的质量比分别为0%,30%,60%,100%。分析了煤矸石掺量对混凝土吸水性能的影响,对... 详细信息

为了研究煤矸石作为粗骨料对混凝土耐久性的影响,参照ASTM C1585-13推荐的方法,通过试验对煤矸石粗骨料混凝土的吸水性进行了研究,其中煤矸石替代传统粗骨料的质量比分别为0%,30%,60%,100%。分析了煤矸石掺量对混凝土吸水性能的影响,对比了各组试件的初始吸水率和第二阶段吸水率。结果表明:煤矸石混凝土的吸水率呈现两阶段特征。煤矸石粗骨料的掺量对混凝土的吸水性有显著的影响,当煤矸石替代30%的传统粗骨料时,试件的初始吸水率和第二阶段吸水率与未掺煤矸石试件的初始吸水率和第二阶段吸水率相差不大,但是当煤矸石的替代量大于60%时,试件的初始吸水率和第二阶段吸水率会明显增大,说明煤矸石掺量影响混凝土的耐久性。最后根据吸水试验的结果,结合非饱和毛细吸水的相关理论,对煤矸石混凝土内水分分布进行了预测。

关键词：煤矸石混凝土吸水特性煤矸石骨料替代率

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旋挖桩与钢管桩联合支护体系在岩石开挖条件下的应用

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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2021年第1期 294-295页

作者：张可心张强黄培源李英保邢粟中国建筑第八工程局有限公司东北分公司辽宁大连116021

在大连市甘井子区大连北站北广场基坑项目施工中,针对基坑周边场地条件及地质情况,支护形式采用:上部混凝土支护桩+预应力锚索(地质钻杆)、中部2米平台、下部钢管桩+预应力锚索联合支护体系,充分解决了基坑上部位移大的问题,且有效的降... 详细信息

在大连市甘井子区大连北站北广场基坑项目施工中,针对基坑周边场地条件及地质情况,支护形式采用:上部混凝土支护桩+预应力锚索(地质钻杆)、中部2米平台、下部钢管桩+预应力锚索联合支护体系,充分解决了基坑上部位移大的问题,且有效的降低了工程成本。

关键词：基坑支护支护桩+预应力锚索钢管桩+预应力锚索应用

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大数据时代基于云会计的企业库存管理研究

首席财务官 2022年第23期18卷 188-190页

作者：邢粟珍佛山市伊莎莱纺织装饰有限公司广东佛山528200

库存管理是企业生产运营过程中的重要基础环节,为企业的资金成本管控、生产管理以及整个公司运营提供了重要的数据支撑。而在云端技术的支持作用下,构建物联网衔接模式能够为企业库存信息的抓取以及深度挖掘提供有效的技术支撑,使企业... 详细信息

库存管理是企业生产运营过程中的重要基础环节,为企业的资金成本管控、生产管理以及整个公司运营提供了重要的数据支撑。而在云端技术的支持作用下,构建物联网衔接模式能够为企业库存信息的抓取以及深度挖掘提供有效的技术支撑,使企业的库存管理工作更加高效便捷。本文主要从理论层面阐述了基于云会计的库存管理概念,并且就大数据时代下云会计的库存管理构架方式进行了探讨,希望能够为推动企业库存管理工作模式的变革与发展提供参考意见。

关键词：大数据技术云会计库存管理工作

供应链视角下企业ESG表现对客户违约风险的影响研究

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管理学报 2024年

作者：粟金霞周利国湖南财政经济学院会计学院中央财经大学商学院

基于ESG表现是否能够缓解客户违约风险的视角,采用2010～2020年中国上市公司披露的前五大客户数据,重点考察企业ESG表现对客户违约风险的影响。研究表明:企业ESG表现的违约风险缓释效应能够溢出到下游客户,并且这一溢出效应的大小受到... 详细信息

基于ESG表现是否能够缓解客户违约风险的视角,采用2010～2020年中国上市公司披露的前五大客户数据,重点考察企业ESG表现对客户违约风险的影响。研究表明:企业ESG表现的违约风险缓释效应能够溢出到下游客户,并且这一溢出效应的大小受到供应链关系紧密程度和客户自身经营业绩的影响;企业ESG表现主要通过提升客户获得银行长期借款能力来降低违约风险的发生;企业环境表现和社会表现的溢出作用较大,而治理表现溢出作用不显著;在非污染行业及机构投资者持股比例较高的企业中,企业ESG表现的溢出效应更强。

关键词： ESG表现供应链溢出效应违约风险

基于GUM法的风电叶片结构试验方法不确定度研究

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太阳能学报 2024年第5期45卷 126-132页

作者：邢海瑞傅程朱雷中国船级社质量认证有限公司北京100010

针对风电叶片全尺寸结构试验方法,首先分析试验过程中所需测量物理量的不确定度因素来源;其次利用GUM法建立不确定度数学模型,然后评定各部分输入量的标准不确定度;最后分析得到叶片结构试验各测试物理量的合成标准不确定度和扩展不确定... 详细信息

针对风电叶片全尺寸结构试验方法,首先分析试验过程中所需测量物理量的不确定度因素来源;其次利用GUM法建立不确定度数学模型,然后评定各部分输入量的标准不确定度;最后分析得到叶片结构试验各测试物理量的合成标准不确定度和扩展不确定度,从而建立风电叶片试验不确定度的系统评价方法。

关键词：风力机叶片不确定度分析全尺寸结构试验 GUM法

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基于条件生成对抗插补网络的双重判别器缺失值插补算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1423-1427页

作者：粟佳于洪计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

应用中的各种因素可能造成数据缺失,影响后续任务的分析。因此,数据集缺失值的插补尤为重要。相比原本没有插补的处理,错误的插补值也会对分析造成更严重的偏差。针对这种情况,提出新的采用双重判别器的基于条件生成对抗插补网络(C-GAIN... 详细信息

应用中的各种因素可能造成数据缺失,影响后续任务的分析。因此,数据集缺失值的插补尤为重要。相比原本没有插补的处理,错误的插补值也会对分析造成更严重的偏差。针对这种情况,提出新的采用双重判别器的基于条件生成对抗插补网络(C-GAIN)的缺失值插补算法DDC-GAIN(Dual Discriminator based on C-GAIN)。该算法通过一个辅助判别器辅助主判别器判断预测值的真假,即根据一个样本的全局信息判断这个样本生成的真假,更注重特征之间的关系,以此估算预测值。在4个数据集上与5种经典插补算法进行对比实验,结果表明:同样条件下,DDC-GAIN算法在样本量较大时的均方根误差(RMSE)最低;在Default credit card数据集上缺失率为15%时,DDC-GAIN算法的RMSE比次优算法C-GAIN降低了28.99%。这说明利用辅助判别器帮助主判别器学习特征之间的关系是有效的。

关键词：条件生成对抗插补网络缺失值插补不完备性特征关系双重判别器

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情报战略体系视角下美国网络威胁情报工作的历史和发展研究

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情报杂志 2024年

作者：粟锋黄晞江梓豪湖南理工学院马克思主义学院深圳职业技术大学马克思主义学院

[研究目的]网络空间是人类开辟的“第五疆域”,现已成为大国竞争博弈、非国家行为体持续介入的战略领域。作为互联网技术策源地和情报霸权国家,美国的网络威胁情报工作起步较早、体系较为完整,处于世界领先地位,对我国应对网络攻击、维... 详细信息

[研究目的]网络空间是人类开辟的“第五疆域”,现已成为大国竞争博弈、非国家行为体持续介入的战略领域。作为互联网技术策源地和情报霸权国家,美国的网络威胁情报工作起步较早、体系较为完整,处于世界领先地位,对我国应对网络攻击、维护网络安全具有重要的借鉴作用。[研究方法]利用网络调研、文献分析等方法收集并解读美国情报战略体系关于网络威胁情报工作的相关政策与实践,总结美国网络威胁情报工作演进的代表性阶段,梳理美国网络威胁情报的工作框架、归因实践工具。[研究结论]进入互联网时代,网络威胁情报在国家安全发展全局中的地位和作用不断凸显。我国要进一步优化网络威胁情报的战略统筹管理,深化网络威胁情报的理论前瞻研究,强化网络威胁情报的国际合作。

关键词：网络威胁情报情报工作情报战略体系网络安全总体国家安全观美国

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纤维复合材料多模式内聚断裂的相场计算模型

工程设计学报 2024年

作者：粟海波陈波潓吴熙王亮上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院工程力学系城市基础设施智能化浙江省工程研究中心浙大城市学院工程学院土木工程系

经典的断裂相场方法是基于Griffith脆性断裂理论建立的变分方法，因此其无法准确描述材料的准脆性断裂行为。本文提出一种多相场模型来表征纤维复合材料的多模式内聚断裂行为。通过对各向异性相场驱动力和损伤本构关系的合理定义，提出... 详细信息

经典的断裂相场方法是基于Griffith脆性断裂理论建立的变分方法，因此其无法准确描述材料的准脆性断裂行为。本文提出一种多相场模型来表征纤维复合材料的多模式内聚断裂行为。通过对各向异性相场驱动力和损伤本构关系的合理定义，提出了一种混合型内聚断裂相场模型，并推导得到了相应的演化方程与强度准则。通过基准算例分析，验证了该模型能够有效模拟复合材料的多模式内聚断裂行为。

关键词：复合材料相场模拟内聚断裂失效机理

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

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农业机械学报 2024年第1期55卷 212-222,293页

作者：冀汶莉刘洲邢海花西安科技大学通信与信息工程学院西安710600 海南师范大学信息科学技术学院海口571158

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MS... 详细信息

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module, NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23 MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision, mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1 ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。

关键词：杂草识别目标检测 YOLO v5s 轻量化特征提取网络 Ghost卷积模块注意力机制

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