检索结果-南通市图书馆

作者：郭澳郑州轻工业大学

学位级别：硕士

受经济发展与人类生活需求提升等条件所影响,能源需求日益激增,持续大量消耗传统能源所造成的资源缺乏和环境污染等问题引起各方高度重视,各行业亟需探求可持续发展之路。对于汽车行业来讲,加快构建低碳环保的生产体系有助于破解此难题... 详细信息

受经济发展与人类生活需求提升等条件所影响,能源需求日益激增,持续大量消耗传统能源所造成的资源缺乏和环境污染等问题引起各方高度重视,各行业亟需探求可持续发展之路。对于汽车行业来讲,加快构建低碳环保的生产体系有助于破解此难题,更响应了我国实现高质量发展,加快推进“双碳”目标实现的号召。政策的扶持、用户消费观念的改变和技术的创新迭代等多种因素叠加给新能源汽车行业的快速发展创造了良好的外部环境。如今全球新能源汽车行业百花齐放,传统车企寻求转型,造车新势力快速涌现。盈利能力是企业实现良性可持续发展的基石,是企业在激烈的市场竞争中立于不败之地的关键所在,在此背景下全面分析新能源汽车企业盈利能力现状,找到企业经营过程中存在的不足并采取相应措施精准改善,对提升企业盈利水平具有重要的现实意义。本文选取我国新能源汽车行业的领跑者和先行者比亚迪集团作为案例企业,首先对选题背景和研究意义进行探讨,归纳和梳理国内外文献,确定研究方法和框架。随后以行业现状和企业基本概况为切入点,运用传统的杜邦分析法分析比亚迪盈利能力现状,发现传统杜邦分析法存在一定的局限性,再结合企业主营业务重新编制管理用财务报表,基于改进的杜邦分析法结合趋势分析法等对比亚迪集团的盈利能力进行综合分析。在分析过程中,以核心指标权益净利率为起点进行层层分解,业财融合,深度挖掘影响企业盈利能力提升的不足之处,将相关指标进行横纵向对比后发现比亚迪存在盈利能力不稳定、成本费用管控不当、过度依赖政府补贴和营收构成比需持续改善等问题,并针对这些问题提供了相应的应对思路。本文从比亚迪集团经营现状出发,结合新能源汽车行业时代背景,认为比亚迪集团应当优化销售策略,降低成本费用,顺应政策变化,及时调整发展战略,深耕核心业务,增强盈利能力稳定性。目前国内外对于新能源汽车行业运用改进的杜邦分析体系进行系统研究的成果较少,本文的研究也可以为新能源汽车行业中其他公司提升盈利水平提供借鉴。

关键词：比亚迪盈利能力改进杜邦分析法管理用财务报表

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柔性税收征管对企业数字化转型的影响研究

柔性税收征管对企业数字化转型的影响研究

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作者：郭人和吉林大学

学位级别：硕士

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晚清四大家的题画词研究

晚清四大家的题画词研究

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作者：郭顾家河北大学

学位级别：硕士

王鹏运、朱祖谋、况周颐和郑文焯四人,作为清季词坛的代表人物,在词坛上有着举足轻重的影响。四人不仅是词人,同时具备学者、书画家、鉴赏家多重艺术身份。四家有意识地将画作的绘写、品评和鉴赏活动,与词学相结合,创作出颇多的题画词,... 详细信息

王鹏运、朱祖谋、况周颐和郑文焯四人,作为清季词坛的代表人物,在词坛上有着举足轻重的影响。四人不仅是词人,同时具备学者、书画家、鉴赏家多重艺术身份。四家有意识地将画作的绘写、品评和鉴赏活动,与词学相结合,创作出颇多的题画词,以绘画为主的文艺活动也深刻影响着他们的学术趣味和审美祈尚。得力于他们自身的影响力,在晚清易代之际形成了较大的文化影响。以晚清四大家这一词学群体的题画词作为研究对象,考察四人于词学和绘画艺术之间的互动融通,对更深入且多面地了解他们的词学思想和艺术审美,具有一定启示性。同时,对四大家复杂身份下题画词的分析与归纳,有助于了解该时期题画词的发展变化,具有一定的词学史意义。本文共有三个章节。首先绪论,阐述选题缘由,将晚清四大家置于清末民初的社会环境中,了解当时的词学与四人以绘画为主的文艺活动之间的交流碰撞,肯定四大家题画词的重要性,并厘清题画词的范围界定,为下文研究做铺垫。第一章对晚清四大家题画词从题材和创作动因两方面进行整理和分类,按题材的不同可分为题人物画词、题山水画词、题花鸟画词三类;按创作动因可分为唱和题画词、抒怀题画词、酬赠题画词三类。其中,题材分类主要参考中国画的画科种类,动因分类主要依据词人创作的动机和目的,以期更加直观地展现创作内容,达到对四大家题画词的整体把握和重点深究。第二章从情感内容角度分析题画词中寓寄的主题心绪,一为忧国伤时之哀痛;二为羁旅怀乡之思念;三为个性心志之披露,以及其他细分的情感寄托,从中又可见四人的个性色彩。第三章论述晚清四大家题画词中的艺术特征,主要从词画相融的空间美感、隐幽寄托的曲折手法、神韵骨气的精神追求三个角度展开,凸显四人的艺术水平。结语部分,对全文进行总结,以期获得更为清楚的认识。总之,晚清四大家作为清季词坛颇具盛名的词人群体,对其题画词的分析和研究,有助于更深入地挖掘四人的词学价值和意义。

关键词：晚清四大家题画词词学艺术特征

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基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2381-2393页

作者：王宁郭梓昱田淑珂李可雨阳郑州大学商学院郑州450001 郑州大学国际质量发展研究院郑州450001

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方... 详细信息

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.

关键词：控制图模式识别复杂产品制造过程 t分布随机近邻嵌入(t-SNE) 卷积神经网络(CNN)

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