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湘赣边区县域共同富裕水平时空演化及其驱动因素

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经济地理 2024年第5期44卷 96-105页

作者：吴卫刘庆芳宋金平湖南财政经济学院经济地理学院/湖南省经济地理研究所湖南长沙410205 北京师范大学地理科学学部北京100875

扎实推进全体人民共同富裕是中国特色社会主义的本质要求。文章综合运用修正后熵值法、核密度估计、空间自相关、空间马尔可夫链和面板分位数回归等方法探究了2010—2019年湘赣边区24个县域共同富裕水平时空演化及其驱动因素。结果表明:... 详细信息

扎实推进全体人民共同富裕是中国特色社会主义的本质要求。文章综合运用修正后熵值法、核密度估计、空间自相关、空间马尔可夫链和面板分位数回归等方法探究了2010—2019年湘赣边区24个县域共同富裕水平时空演化及其驱动因素。结果表明:(1)研究期内湘赣边区县域共同富裕水平相对较低,但保持持续提升的演化态势;在空间上形成“湖南片区>江西片区,湘赣边区北部县域>湘赣边区南部县域”的分布格局,且县域共同富裕水平呈现显著的空间集聚特征。(2)湘赣边区共同富裕水平的稳定性较强,县域尺度上存在显著的路径依赖和俱乐部收敛,短期内实现跨越式增长和跨级转移仍任重道远,邻域背景的空间溢出效应尚未得到有效发挥。(3)旅游发展水平、经济发展水平和科技创新水平等因素在不同分位点上的作用方向和程度存在差异。其中,经济发展水平和旅游发展水平对于湘赣边区县域共同富裕水平的提升效应显著且强烈。

关键词：共同富裕空间马尔可夫链旅游科技创新共享发展可持续性湘赣边区

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藏族聚居区乡村聚落景观及其基因特征——以隆子县为例

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地理科学 2024年

作者：杨定宋金平杨振山陈东军北京师范大学地理科学学部中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟院重点实验室中国科学院大学资源与环境学院江西财经大学工商管理学院

以西藏隆子县为例识别和解析了藏族聚居区乡村聚落的景观基因，探讨了聚落景观及生态、生活、生产景观基因的内涵。研究表明：（1）隆子镇和日当乡形成了密度超过0.46个/km2的集聚中心，其他地区呈零散分布；自然村斑块形状扁长而复杂。... 详细信息

以西藏隆子县为例识别和解析了藏族聚居区乡村聚落的景观基因，探讨了聚落景观及生态、生活、生产景观基因的内涵。研究表明：（1）隆子镇和日当乡形成了密度超过0.46个/km2的集聚中心，其他地区呈零散分布；自然村斑块形状扁长而复杂。（2）聚落区位选择多依赖藏族传统文化中的生态观和自然环境因素，形成了河畔谷底、山腰缓坡、河流交汇口3种聚落选址模式。（3）散列型聚落围绕农田和山丘不规则布局，形成聚落与自然环境融为一体的景观；团块型聚落在河畔谷底或河流交汇口布局，是追求背山向阳的隈曲墁坡为风水吉地等生态观的结果。（4）聚落与周边植被形成作物与聚落、山林与聚落组合模式。（5）聚落围绕寺庙建造方便藏族人民日常宗教活动，聚落围绕行政机构或交通线建造方便居民服务和出行。（6）聚落生产景观基因包括林地和耕地独特的用地印迹。本研究为青藏高原的聚落格局优化和人居环境改善提供参考。

关键词：乡村聚落景观三生空间生态景观基因生活景观基因生产景观基因隆子县

融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法

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计算机研究与发展 2024年

作者：钱忠胜黄恒朱辉刘金平江西财经大学信息管理学院

图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而，目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习，这极大地限制了模型的泛化能力，且图卷积网络本身存在的过度平滑问题，也影响着模型的稳定性.基于此... 详细信息

图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而，目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习，这极大地限制了模型的泛化能力，且图卷积网络本身存在的过度平滑问题，也影响着模型的稳定性.基于此，提出一种融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法.一方面，该方法提出2种不同视角下的3种对比学习，在视图级视角下，通过对原始图添加随机噪声构建扰动增强视图，利用奇异值分解重组构建SVD（singular value decomposition）增强视图，对这2个增强视图进行视图级对比学习；在节点视角下，利用节点间的语义信息分别进行候选节点和候选结构邻居对比学习，并将3种对比学习辅助任务和推荐任务进行多任务学习优化，以提高节点嵌入的质量，从而提升模型的泛化能力.另一方面，在图卷积网络学习用户和项目的节点嵌入时，采用层注意力机制的方式聚合最终的节点嵌入，提高模型的高阶连通性，以缓解过度平滑问题.在 4 个公开数据集LastFM， Gowalla， Ifashion， Yelp上与10个经典模型进行对比，结果表明该方法在Recall， Precision， NDCG这3个指标上分别平均提升3.12%， 3.22%， 4.03%，这说明所提方法是有效的.

关键词：层注意力机制对比学习图卷积网络多任务学习推荐系统

空气污染暴露与危重患者死亡风险的关联以及血细胞比值在关联中的中介效应

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中华急诊医学杂志 2024年第6期33卷 800-808页

作者：张聪李辰金平贾鹏吕菁君武汉大学人民医院急诊科武汉430060 武汉大学空间全生命周期健康国际研究中心(ISLE) 武汉430072 武汉大学资源与环境科学学院武汉430072 湖北省荆州市中心医院重症医学科荆州434020 武汉大学公共卫生学院武汉430072

目的研究主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)和CO)暴露与ICU住院患者28 d全因死亡之间的关联。方法收集2018年8月至2019年8月和2021年5月至2022年5月湖北省人民医院和荆州中心医院重症监护室收治危重患者的电子... 详细信息

目的研究主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)和CO)暴露与ICU住院患者28 d全因死亡之间的关联。方法收集2018年8月至2019年8月和2021年5月至2022年5月湖北省人民医院和荆州中心医院重症监护室收治危重患者的电子病历数据。根据患者居住地和入院日期前2个月平均浓度评估患者暴露于空气污染物的水平。使用广义线性回归模型估计单个空气污染物暴露与入住ICU的危重患者28 d全因死亡风险之间的关联;然后以单个空气污染物暴露为亚组,检验患者的疾病特征(年龄、性别、吸烟、饮酒、住院天数和SOFA评分)对患者28 d死亡这一主要结局指标的效应量和可信区间;并构建中介模型研究血细胞计数比值是否是潜在的中介变量。结果最终3772例入住ICU的危重患者纳入研究,28 d非意外全因病死率为40.0%(1509/3772)。研究证实PM_(2.5)、NO_(2)和CO与ICU患者28 d全因死亡风险呈显著正相关,而O_(3)与死亡风险呈负相关。男性是NO_(2)和CO暴露与ICU患者全因死亡的危险因素,SOFA评分>3分是NO_(2)暴露与ICU患者全因死亡的危险因素。中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)在PM_(2.5)、CO暴露与ICU患者死亡风险的关联中发挥中介效应。结论空气污染物(PM_(2.5)、NO_(2)、CO)暴露与ICU患者28 d全因死亡风险之间具有显著正向关联。即使低水平的空气污染仍然与危重患者这一脆弱群体的死亡风险有正向关联。

关键词：空气污染病死率危重患者脆弱人群中介效应中性粒细胞/淋巴细胞比值空气动力学直径<2.5μm(PM2.5)的颗粒物一氧化碳

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基于PSO-LSTM的大坝变形组合预测模型

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长江科学院院报 2024年

作者：郝泽嘉施玉群成博超何金平中国南水北调集团中线有限公司武汉大学水利水电学院合肥市水务局

传统的大坝变形预测模型难以反映效应量与环境量之间存在的复杂非线性关系，预测效果常常不够理想。考虑到LSTM模型具有较强的非线性学习能力，PSO模型具有优越的全局寻优能力，将PSO应用于LSTM超参数全局寻优之中，建立基于PSO-LSTM的... 详细信息

传统的大坝变形预测模型难以反映效应量与环境量之间存在的复杂非线性关系，预测效果常常不够理想。考虑到LSTM模型具有较强的非线性学习能力，PSO模型具有优越的全局寻优能力，将PSO应用于LSTM超参数全局寻优之中，建立基于PSO-LSTM的大坝变形组合预测模型，既可以解决传统预测模型在描述非线性特性方面的不足，又可以提高LSTM超参数取值的合理性，并为提升大坝变形预测精度提供一种新思路。运用所提出的方法，以某混凝土重力坝和某混凝土拱坝实测水平位移为例，进行了实例研究。研究结果表明，所提出的PSO-LSTM组合模型在模型的RMSE、MAE和R2等指标方面均优于单纯的LSTM模型和传统的监测统计模型，在三种预测模型中，PSO-LSTM组合模型的预测效果更优。

关键词：大坝安全监测变形预测长短时记忆神经网络粒子群算法

基于t-分布随机邻域嵌入融合最优多频带盒维数的牵引整流器故障诊断

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电工技术学报 2024年

作者：毛向德董海鹰梁金平兰州交通大学自动化与电气工程学院陕西铁路工程职业技术学院兰州交通大学新能源与动力工程学院

针对电力机车牵引变流器中故障率较高的牵引整流器，提出一种基于t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）融合最优多频带盒维数特征的故障诊断方法。首先，在最优小波基函数的基础上，利用小波包分解牵引整流器在不同工况，不同运行模式下的故障... 详细信息

针对电力机车牵引变流器中故障率较高的牵引整流器，提出一种基于t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）融合最优多频带盒维数特征的故障诊断方法。首先，在最优小波基函数的基础上，利用小波包分解牵引整流器在不同工况，不同运行模式下的故障信号，得到一系列的最优频带；其次，计算各频带系数的分形盒维数，作为高维故障特征；最后，采用t-SNE流形学习对高维特征进行融合，减少特征之间的冲突和冗余，得到简单敏感的故障特征。结果表明：信噪比为30 dB时，15种故障模式的最终诊断结果为99.79%，对不同的信噪比仍有较高的准确率。与其他方法相比，该方法对不同类型开关器件（绝缘栅双极晶体管和电力二极管）的开路故障具有较高的诊断率和较强的鲁棒性。

关键词：牵引整流器能熵比分形盒维数 t-分布随机邻域嵌入特征融合

慈善捐赠与公司财务绩效:基于动态变化与区域差异视角

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重庆大学学报（社会科学版） 2024年第1期30卷 53-70页

作者：王金平蒋德权严苏艳上海财经大学浙江学院会计系浙江金华321013 上海财经大学会计学院上海200433 江西财经大学会计学院江西南昌330013

慈善捐赠作为收入“第三次分配”实现共同富裕的重要渠道,也作为树立“企业公民”良好形象的重要途径,是否惠人惠己?现有关于慈善捐赠与企业财务绩效关系的研究尚未形成一致结论,由于变量度量指标、理论推演假说不同而不同。文章选取200... 详细信息

慈善捐赠作为收入“第三次分配”实现共同富裕的重要渠道,也作为树立“企业公民”良好形象的重要途径,是否惠人惠己?现有关于慈善捐赠与企业财务绩效关系的研究尚未形成一致结论,由于变量度量指标、理论推演假说不同而不同。文章选取2006—2020年中国沪深两市A股所有上市公司为观测对象,对企业慈善捐赠金额动态变化如何影响其财务绩效进行了系统性分层次的检验。研究发现,捐赠金额动态变化是导致“慈善捐赠—财务绩效”关系不一的原因,企业持续增加捐赠能够实现社会福利和自身业绩的“双赢”,在一定程度上支持了“价值利器假说”。具体而言,企业捐赠金额增加和持续捐赠能够显著提升其财务绩效,且上期捐赠而本期继续增加捐赠,财务绩效提升效应更大;企业捐赠金额减少和持续不捐将显著降低其财务绩效,且上期捐赠而本期捐赠直接减少至零,财务绩效降低效应更大。从区域经济视角分析发现,与东部地区或者经济水平发展较高的地区相比,慈善捐赠动态变化对财务绩效的影响在西部地区或者经济发展水平较低的地区较弱甚至不相关。从广告营销角度分析发现,能够树立企业形象的广告营销与树立企业公民形象的慈善捐赠之间不存在替代关系,广告营销可以增强捐赠增加和持续捐赠带来的财务绩效提升效应,但也会恶化持续不捐对财务绩效的降低效应。从产权性质来看,无论是国有企业还是非国有企业,捐赠增加都能促进财务绩效提升,持续捐赠对财务绩效的提升效应在国有企业中更加显著,而捐赠减少或持续不捐对财务绩效的降低效应在国有企业中得到有效抑制。此外,建立逐步回归模型进行中介效应检验,分析表明,大客户关系是慈善捐赠变化影响企业财务绩效的一个渠道,说明慈善捐赠能够通过增强企业与大客户关系从而促进绩效提升。最后,文章采用倾向得分匹配(PSM)缓解样本选择内生性问题,结论依然成立。文章的主要贡献在于,丰富了慈善捐赠与财务绩效的关系研究,为企业制定慈善捐赠策略提供指导意义,为国有企业履行社会责任提供经验支持。

关键词：慈善捐赠财务绩效区域经济社会责任大客户关系

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经济不确定性如何影响劳动力匹配

当代财经 2024年

作者：冯帆戴金平华攀李金永清华大学经济与管理学院南开大学经济学院

经济不确定性对宏观经济波动和微观家庭决策都具有深远影响，在经济政策、地缘政治和公共事件不确定性不断上升的复杂国际和国内环境下，就业市场应如何在不确定性的冲击之下保持稳定具有重大意义。基于考虑价格黏性和劳动市场摩擦所构... 详细信息

经济不确定性对宏观经济波动和微观家庭决策都具有深远影响，在经济政策、地缘政治和公共事件不确定性不断上升的复杂国际和国内环境下，就业市场应如何在不确定性的冲击之下保持稳定具有重大意义。基于考虑价格黏性和劳动市场摩擦所构建的动态随机一般均衡模型，针对我国经济事实引入了劳动强度和企业内生选择机制，并从实际数据和均衡模型两个角度，能够更有效识别和分析经济不确定性对劳动力市场和宏观经济波动的影响，结果可得：第一，经济不确定性冲击对宏观经济、劳动力市场匹配和求职成功率都具有明显的负面影响；第二，不确定性上升是就业市场波动的重要来源，工资黏性和高失业保险金水平都会放大不确定性冲击的效果；第三，基于我国劳动市场供需特点，进一步分析发现，劳动供给弹性和市场摩擦自然因素是影响不确定性造成影响大小的关键因素；第四，采取稳定失业率的政策可以缓解不确定性冲击，但同时也可能使政府陷入稳定劳动失业缺口和促进实际产出增长的两难境地。

关键词：经济不确定性失业率随机动态一般均衡模型劳动市场供需

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一种半监督学习潜艇规避防御智能决策方法

兵工学报 2024年

作者：杨静吴金平刘剑王永洁董汉权海军潜艇学院

潜艇水下作战行动中，受到水下弱可观测环境影响，获取的目标信息呈现稀疏特性。机动规避是潜艇水下防御的重要战术方法，现有机动规避参数仿真与优化方法在建模时不可避免引入观测误差，缺乏对态势演变的应对手段，且由于军事专家的稀... 详细信息

潜艇水下作战行动中，受到水下弱可观测环境影响，获取的目标信息呈现稀疏特性。机动规避是潜艇水下防御的重要战术方法，现有机动规避参数仿真与优化方法在建模时不可避免引入观测误差，缺乏对态势演变的应对手段，且由于军事专家的稀缺性，获取军事专家标签的战术对抗样本代价十分昂贵。针对上述困难提出一种基于自编码与主动Q学习策略结合的半监督学习智能决策方法。通过引入对比预测编码自编码器，最大化时序输入与上下文间互信息熵，提高对稀疏时序输入的表征能力。将表征输入与主动强化学习任务相结合，降低智能体的标签需求率，提高规避决策时对环境反馈的能力。基于3 a采集的指挥员战法研练复盘数据构建上帝视角、红方视角数据集。实验结果表明：所提模型与不采用稀疏时序自编码器的模型消融实验，在完全信息、红方视角条件下，模型的决策精度分别达到98%、78%，而标签需求率仅为4%、44%；相比于经典的时序分类模型决策精度提高了14%、9%，与有监督模型相比在标签需求率降低为原来的24%～44%条件下，决策精度误差与有监督模型仅差1%，说明所提模型在保证决策精度的同时可大幅降低标签需求量，从而为军事智能决策模型在少量样本条件下的学习提供一种通用的技术框架。

关键词：潜艇规避防御标签稀疏主动Q学习自编码智能决策