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返乡青年治村的实践逻辑与空间再生产

中国青年研究 2024年第8期 50-59页

作者：闵兢黄慧淮阴工学院人文学院清华大学社会科学学院

本文以质性访谈材料为基础,以“空间—实践”的双向建构为分析框架,探讨了兼具强责任认知与治理能力的返乡青年治理乡村的实践逻辑及其具体实践对乡村空间的再生产结果。研究发现,返乡青年作为城市与乡村双重空间的实践者,既有先赋性“... 详细信息

本文以质性访谈材料为基础,以“空间—实践”的双向建构为分析框架,探讨了兼具强责任认知与治理能力的返乡青年治理乡村的实践逻辑及其具体实践对乡村空间的再生产结果。研究发现,返乡青年作为城市与乡村双重空间的实践者,既有先赋性“乡土基因”赋予其对于乡土文化的高度自觉,也受到现代性城市对其个体文明的开化,从而在实践中表现出对乡土文明的亲和与对现代性追寻的双重面向。在乡村振兴战略的指引下,返乡青年以“反思性实践者”的身份,积极回应传统性与现代性之间的张力,将行政权力及资源要素人格化地导入乡村治理实践中,对传统乡村的生计空间、生态空间与生活空间开展了全景式的现代性重构,成为乡村治理中的“乡村新权威”,为建设宜居宜业的和美乡村提供了主体性动能。

关键词：返乡青年乡村治理实践空间再生产

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轻量化M-CNN的太阳电池表面缺陷识别

太阳能学报 2024年第6期45卷 341-348页

作者：陶志勇易廷军林森杜福廷辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

针对太阳电池EL图像,提出一种高识别率的轻量化M-CNN网络模型。首先,该网络模型将拼接的多特征图融合通道注意力机制;然后,引入Ghost卷积层降低模型参数;最后,利用普通卷积层取代最大池化层进行特征空间降维。实验结果表明:在自建裂痕... 详细信息

针对太阳电池EL图像,提出一种高识别率的轻量化M-CNN网络模型。首先,该网络模型将拼接的多特征图融合通道注意力机制;然后,引入Ghost卷积层降低模型参数;最后,利用普通卷积层取代最大池化层进行特征空间降维。实验结果表明:在自建裂痕、阴影、微小瑕疵、无缺陷图像数据库共15767片上,M-CNN对粗糙分类检测准确率和瑕疵分类检测准确率分别是99.83%和93.38%,模型参数量是1.29 MB。相较先进的MobileNetV3、DeepVit和MobileVit等网络,M-CNN有缺陷识别率高和模型参数量低的优势。

关键词：太阳电池深度学习卷积神经网络图像处理缺陷识别

科幻如何中国:作为文化战略的科幻电影——以《流浪地球》系列电影为中心

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中国现代文学研究丛刊 2024年第8期 131-152页

作者：李泽廷北京大学中文系 100871

科幻在21世纪的兴起及其与当下时代发展的密切关系使得这一类型题材具有某种潜在的战略意义,为大众文化讲述“中国故事”提供了重要的形式载体。《流浪地球》系列电影作为中国科幻电影史上的里程碑,也在很大程度上实践了这一有关科幻的... 详细信息

科幻在21世纪的兴起及其与当下时代发展的密切关系使得这一类型题材具有某种潜在的战略意义,为大众文化讲述“中国故事”提供了重要的形式载体。《流浪地球》系列电影作为中国科幻电影史上的里程碑,也在很大程度上实践了这一有关科幻的文化战略,文章尝试从形式改造与意识形态生产两个角度对此展开分析。在改编小说原著时,电影对“中国”抱有高度的自觉,基于民族历史经验与文化传统生成了一种“拟文明叙事”,并通过流浪地球计划所承载的“人的文明”与中国式的政治理想,内在表征了中国的主体性。然而在文化战略的期待中,科幻讲述的“中国故事”还应当具有面向全球的价值考量。在这方面,《流浪地球》系列电影既做出了探索,也存在着不足。

关键词：科幻电影《流浪地球》系列电影文化战略 “中国故事”

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基于Res-GAT的滚动轴承多传感器融合故障诊断

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基于Res-GAT的滚动轴承多传感器融合故障诊断

作者：闵洋重庆理工大学

学位级别：硕士

滚动轴承作为旋转机械的“关节”,随着设备的服役时间延长和金属疲劳,其滚动接触性能缓慢退化,出现局部损伤和缺陷,导致机械设备发生事故风险增大。如何准确定位和诊断强噪声干扰下的滚动轴承故障,对提高设备安全性和可靠性至关重要。... 详细信息

滚动轴承作为旋转机械的“关节”,随着设备的服役时间延长和金属疲劳,其滚动接触性能缓慢退化,出现局部损伤和缺陷,导致机械设备发生事故风险增大。如何准确定位和诊断强噪声干扰下的滚动轴承故障,对提高设备安全性和可靠性至关重要。强噪声干扰下滚动轴承状态监测信号呈非稳态多分量信号特点,并且单个传感器信号包含的故障信息有限,无法全面表征设备和滚动轴承运行状态。因此,本文提出一种基于自适应残差图注意力卷积神经网络(Residual Graph Attention Network,Res-GAT)的多传感器融合故障诊断方法,利用多传感器监测滚动轴承运行状态,并准确辨识不同工况下的故障信息。主要内容如下:首先,针对滚动轴承故障状态监测信号包含大量强机械背景噪声干扰的问题,提出了基于变分模态分解VMD(Variational Mode Decomposition,VMD)和峭度指标相结合的多传感器监测信号的自适应降噪方法。利用VMD方法分解振动信号,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。计算每个IMF分量的峭度值,通过峭度最大准则选择出包含故障信息最丰富的IMF分量作为有效信号,去掉大量冗余噪声,从而降低滚动轴承状态监测信号的噪声干扰和冗余信息。其次,对降噪信号进行小波包变换,分解出每个传感器信号中的故障敏感分量。针对多传感器监测数据之间的互补关系与相关性,构建基于小波包节点系数的多传感器图结构特征提取方法。利用小波包变换将降噪后的有效信号分解为不同频段上的小波包系数,将其作为节点特征,利用半径图策略构建多传感器融合的图结构网络,实现多传感数据的融合。然后,基于残差网络的短接特性,提出了一种基于自适应残差图注意力卷积神经网络(Res-GAT)的滚动轴承多传感器融合故障诊断方法。利用图注意力网络的特征提取及其残差反馈,深度挖掘多传感器融合数据的冗余故障信息。将所提Res-GAT模型应用于恒定转速、变转速、复合故障三种不同工况下的滚动轴承故障诊断中,验证了基于Res-GAT神经网络的滚动轴承多传感器融合故障诊断方法的有效性和适用性。最后,针对实际工业生产中,因为工况的变化,往往存在多工况下数据样本不足的问题。引入迁移学习,结合模型迁移和Wasserstein距离,提出多工况下基于ResGAT模型的迁移诊断方法。通过不同工况数据集之间的迁移,验证Res-GAT模型的稳定性和泛化性,通过与基于最大均值差异距离(Maximum Mean Discrepancy,MMD)的迁移方法对比,验证结合权重模型迁移和Wasserstein距离迁移方法的有效性和准确性。

关键词：多传感器融合图神经网络滚动轴承残差网络迁移学习

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考虑碳排放的冷链物流配送路径优化研究

考虑碳排放的冷链物流配送路径优化研究

作者：闵聪安徽理工大学

学位级别：硕士

结构性货币政策如何缓解中小企业融资困境——基于异质性银行视角的解释

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数量经济技术经济研究 2024年第11期 67-88页

作者：王朝阳闵逸杰代伟中国社会科学院大学中国社会科学院大学应用经济学院

本文构建了一个包含银行异质性和捆绑融资困境的动态随机一般均衡模型，解释结构性货币政策如何缓解中小企业融资困境。在面临风险冲击时，相比于经营更加稳健的大型银行，中小银行的存款稳定性较低，其资产负债表状况的恶化将降低中小... 详细信息

本文构建了一个包含银行异质性和捆绑融资困境的动态随机一般均衡模型，解释结构性货币政策如何缓解中小企业融资困境。在面临风险冲击时，相比于经营更加稳健的大型银行，中小银行的存款稳定性较低，其资产负债表状况的恶化将降低中小银行给中小企业的信贷投放规模、推高对中小企业的信贷利率，从而加剧中小企业“融资难、融资贵”的问题。此时，旨在为中小银行提供流动性的结构性货币政策可以改善中小银行的信贷投放能力，从而缓解中小企业的融资困境。本文还发现，由于银行异质性，宽松的总量型货币政策将产生不利于中小企业的结构性效应。因此，应更加有针对性地实施结构性货币政策，更加注重总量型与结构性货币政策的协调配合，切实改善中小企业的融资困境。

关键词：结构性货币政策中小企业融资困境异质性银行模型

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人宠双向友好视角下社区公共空间优化策略研究

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人宠双向友好视角下社区公共空间优化策略研究

作者：闵欣南昌大学

学位级别：硕士

冻融循环与荷载次序作用下裂隙岩体损伤模型及在危岩体稳定性评价中的应用

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冻融循环与荷载次序作用下裂隙岩体损伤模型及在危岩体稳定性评价...

作者：闵金伟江西理工大学

学位级别：硕士

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航发叶片铣削颤振特征提取与识别方法研究

航发叶片铣削颤振特征提取与识别方法研究

作者：闵榕城重庆理工大学

学位级别：硕士

航发叶片作为航空发动机的核心部件,航发叶片的加工质量直接决定了航空发动机的性能。但航发叶片具有的材料难加工、薄壁、曲面等特性导致了航发叶片在加工过程中极易发生颤振现象。颤振的产生破坏了航发叶片的加工稳定性,制约了航发叶... 详细信息

航发叶片作为航空发动机的核心部件,航发叶片的加工质量直接决定了航空发动机的性能。但航发叶片具有的材料难加工、薄壁、曲面等特性导致了航发叶片在加工过程中极易发生颤振现象。颤振的产生破坏了航发叶片的加工稳定性,制约了航发叶片的加工效率,影响了航发叶片的加工质量。为抑制颤振实现航发叶片的高效率、高精度加工,国内外已对该领域进行了相关探索。但当前研究较少将变曲率走刀-刀具磨损耦合扰动下的铣削稳定性突变纳入考量,容易出现颤振特征提不准、分类模型建不准、颤振状态识不准的情况。在此背景下,本文综合考虑影响航发叶片铣削稳定性的各类因素,对面向航发叶片铣削过程的颤振特征提取与识别技术进行了深入研究。本文首先通过对颤振稳定边界预测、颤振特征提取和颤振识别三个方面国内外研究现状的分析,了解当前研究颤振领域的基础和不足,明确了本文的研究方向和研究内容。继而介绍了叶片铣削实验平台与配套振动信号采集软件系统,明确了正交实验的加工参数配置,通过开展铣削实验采集到10份叶片凹面和10份叶片凸面的振动数据;介绍了模态锤击实验,描述了模态锤击实验平台的硬件组成,并通过峰值辨识法对机床刀具-主轴系统进行了多阶模态分析,识别了加工系统固有频率。以实际铣削的铣削路径数据点为数据基础,拟合了航发叶片铣削路径各数据区间的三次样条方程,并由各数据区间的样条方程计算出各数据区间的弧长;根据五轴加工中心的进给速度分配策略计算出各数据区间的进给速度和铣削时间;结合振动信号的离散结果和铣削时间,实现了各离散振动信号与铣削路径的一一对应。使用经麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解算法(Variational Mode Decomposition,VMD)对离散后的振动信号进行预处理,分离出能表征叶片铣削状态的信号分量,并选择能量占比最高的三个信号分量进行信号重构;基于重构信号,选择多尺度排列熵值(Multi-scale Permutation Entropy,MPE)和颤振频段能量占比两个指标对颤振进行识别;根据建立的信号处理办法和颤振识别策略完成对信号铣削状态的标记,最终建立由切削深度、主轴转速、铣削方式(顺铣/逆铣)、刀具磨损状态、真实进给速度、曲率、铣削状态组成的多源异构数据库。最后,结合正交实验获取的多源异构数据库,利用BP神经网络算法(Back Propagation,BP)初步搭建了颤振状态识别模型,模型识别精度为91.74%;针对BP神经网络算法局限性,还使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化了BP神经网络算法的初始权值和阈值,提高了模型的识别精度,优化后的模型识别精度为92.68%;为验证颤振状态识别模型的有效性,设计了验证实验,验证实验中对颤振状态的识别精度为95.05%,证明了本研究所提颤振状态识别模型的有效性。

关键词：颤振样条插值法麻雀算法变分模态分解 BP神经网络遗传算法