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形状记忆辅助自修复材料的研究进展

化学研究与应用 2024年第6期36卷 1185-1196页

作者：郭跃海 32603部队四川成都610073

近年来,随着对长寿命、多功能可持续材料需求的增长,有关形状记忆辅助自修复材料的研究也在日益增多。本文重点探讨了该类材料的形状记忆效应对其自修复功能所提供的贡献,全面总结了形状记忆辅助自修复材料的设计策略以及触发机制。此外... 详细信息

近年来,随着对长寿命、多功能可持续材料需求的增长,有关形状记忆辅助自修复材料的研究也在日益增多。本文重点探讨了该类材料的形状记忆效应对其自修复功能所提供的贡献,全面总结了形状记忆辅助自修复材料的设计策略以及触发机制。此外,基于该类材料所面临的问题和挑战,对其未来的发展趋势进行了展望。本文有助于该领域的研究人员全面了解形状记忆辅助自修复材料的发展现状,具有借鉴和指导意义。

关键词：形状记忆自修复设计策略触发机制

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从艺术心理学角度分析古根海姆博物馆

新美域 2022年第2期 87-89页

作者：郭跃雪刘晗玉河南师范大学美术学院

1943年，纽约古根海姆博物馆由弗兰克·莱特着手开始设计，几经周折于1959年，这座承载着独特的外观，蕴含着多元化建筑理念的博物馆建造完成并向游客开放。它是私人现代艺术博物馆的经典代表作品之一，其总部设在美国纽约，在西班牙毕... 详细信息

1943年，纽约古根海姆博物馆由弗兰克·莱特着手开始设计，几经周折于1959年，这座承载着独特的外观，蕴含着多元化建筑理念的博物馆建造完成并向游客开放。它是私人现代艺术博物馆的经典代表作品之一，其总部设在美国纽约，在西班牙毕尔巴鄂、意大利威尼斯、德国柏林和美国拉斯维加斯分别设立分馆。它的成功建造，打破了传统建筑方盒子式的样貌，为后来的设计师提供了新的设计风格的参考。艺术心理学研究的是艺术领域中主体和目标主体的心理现象，以及影响心理现象的各个相关因素的科学。本文基于艺术心理学的角度，以古根海姆博物馆为研究的核心，分析和研究该建筑在游客的心中的审美表达，再将其提升和运用到未来博物馆的建造当中。

关键词：艺术心理学博物馆情感古根海姆

企业家情绪资本的内在本质、核心价值与提升模式

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上海财经大学学报 2024年第3期26卷 93-107页

作者：张祥建郭跃驰上海财经大学财经研究所

企业家情绪资本日益成为企业的核心竞争力,深刻影响着企业的管理风格、运营模式和发展方向,是企业发展的重要推动力。基于中国文化背景,文章研究了企业家情绪资本的核心特征、产生机理、演化规律和提升模式。结果表明：情绪资本可以升... 详细信息

企业家情绪资本日益成为企业的核心竞争力,深刻影响着企业的管理风格、运营模式和发展方向,是企业发展的重要推动力。基于中国文化背景,文章研究了企业家情绪资本的核心特征、产生机理、演化规律和提升模式。结果表明：情绪资本可以升华为企业家的核心价值观、人生观和世界观等精神因素,增强企业运营和价值创造的精神力量；情绪资本的本质是情绪能量的组合、作用和流动,其规模、结构和有序性决定着情绪资本的质量,影响着企业家的性格特征、行为模式和管理方式；可以从身体系统和精神系统两方面来提升情绪资本,培育企业家的洞察力、协调力和掌控力,提高企业家的精神境界。该研究有助于缓解当前严重的企业家情绪资本危机,支撑中国企业家成为具有全球视野的商界领袖。

关键词：企业家情绪资本内在本质核心价值提升模式

大数据背景下高校管理会计体系建设探析——评《高校管理会计理论与应用研究》

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当代财经 2024年第4期 F0002-F0002,F0003页

作者：郭跃芳信阳师范大学商学院大别山区经济社会发展研究中心

在大数据背景下,数据分析和数据挖掘技术的进步对于发现数据的价值至关重要。机器学习、数据挖掘和人工智能等技术的发展使得对大数据进行深入分析和挖掘成为可能。通过对大数据的处理和分析,可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联,... 详细信息

在大数据背景下,数据分析和数据挖掘技术的进步对于发现数据的价值至关重要。机器学习、数据挖掘和人工智能等技术的发展使得对大数据进行深入分析和挖掘成为可能。通过对大数据的处理和分析,可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联,为决策和创新提供支持。企业和组织开始意识到数据的价值,尤其是高校等事业单位开始通过数据分析和挖掘来实现教育模式和价值创造的转变。数据驱动的决策和创新成为各大高校内部改革的关键因素。

关键词：数据分析机器学习数据驱动数据挖掘人工智能大数据背景下事业单位各大高校

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基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 338-355页

作者：李斌屠雪永武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的... 详细信息

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

关键词：投资组合选择人工智能资产特征大维资产配置量化投资

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河南师范大学美术学院设计作品选登

科技进步与对策 2022年第12期39卷 I0001-I0001页

作者：郭跃雪河南师范大学美术学院

基于噪声差异性的光谱全息重构图像的降噪方法

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光学学报 2024年第9期44卷 39-52页

作者：贺佳雪娄树理林超烟台大学物理与电子信息学院海军航空大学航空作战勤务学院

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合，基于噪声差异性原理，利用不同波长重构图像实现降噪，提出了基于波段优选的加权求和平均算法：分析不同波长重构图像的噪声水平，在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长，选择合适... 详细信息

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合，基于噪声差异性原理，利用不同波长重构图像实现降噪，提出了基于波段优选的加权求和平均算法：分析不同波长重构图像的噪声水平，在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长，选择合适的区间半径，使用二值化权重因子来实现波长优选，并将三维块匹配（BM3D）算法与加权求和平均算法相结合，以进一步降低噪声。以光学密码系统的解密过程为例，分析降噪效果。结果表明，当RGB三分量中心波长分别为621、549、449 nm，区间半径为26,BM3D算法中噪声水平参数sigma为3时，降噪效果最优，此时降噪图像与原始彩色图像真值之间的彩色峰值信噪比（C-PSNR）为91.11 dB，所提算法在优选波段的基础上有效地降低了噪声，为彩色全息重构图像降噪提供了新思路。

关键词：傅里叶光学光谱全息技术图像降噪加权求和平均算法三维块匹配算法

金融强国建设目标下粤港澳大湾区国际金融枢纽建设的历史逻辑、时代价值与战略展望

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南方经济 2024年第6期 1-14页

作者：郭跃文刘佳宁广东省社会科学院广东省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心广东省社会科学院财政金融研究所

金融强国建设目标下,进一步深化粤港澳大湾区国际金融枢纽建设,是充分发挥大湾区改革开放“窗口”“试验田”作用,以金融助力大湾区打造“新发展格局的战略支点、高质量发展的示范地、中国式现代化的引领地”的必然选择。粤港澳三地金... 详细信息

金融强国建设目标下,进一步深化粤港澳大湾区国际金融枢纽建设,是充分发挥大湾区改革开放“窗口”“试验田”作用,以金融助力大湾区打造“新发展格局的战略支点、高质量发展的示范地、中国式现代化的引领地”的必然选择。粤港澳三地金融合作历经市场驱动型、政策驱动型、战略主导型三个发展阶段。建设粤港澳大湾区国际金融枢纽具备重要的战略价值、功能价值。要坚持服务实体经济为本,做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”,构筑现代化金融体系,加强金融监管,全力化解风险,增强粤港澳大湾区国际金融枢纽的金融实力和影响力。

关键词：粤港湾大湾区金融枢纽金融强国时代价值

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车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 425-434页

作者：穆梦雪赵龙北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数字导航中心北京100191 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室北京100191

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和... 详细信息

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

关键词：多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合里程计测速补偿模型次优增益融合分布式滤波