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农村人力资本对城乡收入差距的影响研究

安徽农业科学 2024年第8期52卷 192-195页

作者：陈林瑜张佳长江大学经济与管理学院湖北荆州434020

教育差距是中国城乡收入差异最主要的影响因素之一,而高等教育是培养优秀人力资源的重要途径,在提高农民文化水平与劳动技能中,教育资源的投入起到了显著作用,并且有效提高了其劳动生产率,促进农民增收就业,进而缩小城乡人均收入的差异... 详细信息

教育差距是中国城乡收入差异最主要的影响因素之一,而高等教育是培养优秀人力资源的重要途径,在提高农民文化水平与劳动技能中,教育资源的投入起到了显著作用,并且有效提高了其劳动生产率,促进农民增收就业,进而缩小城乡人均收入的差异。利用我国2008—2020年的31个省(市)的省级面板数据,运用普通最小二乘法(OLS)探究农村人力资本对城乡收入差距的影响,利用中介效应模型检验了农村人力资本投入在粮食安全提高的影响下是否能有效缩小城乡收入差距。研究表明:①农村人力资本投入对缩小城乡收入差距起到了显著作用,其中中部地区的作用最大,而东、西部地区相较于中部地区的效果较弱。②在农村人力资本与城乡收入差距产生的效应中,粮食生产起到了积极的中介作用,这一点在中部地区最为明显。据此,提出相应的政策建议,以期为推动农业发展水平进步、农村地区振兴、农民收入切实提高提供参考,最终促进中国经济的快速、均衡和可持续发展。

关键词：农村人力资本城乡收入差距粮食安全中介效应模型

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替米沙坦联合氨氯地平在高血压治疗中的药学分析

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黑龙江中医药 2023年第4期52卷 64-65页

作者：陈林瑜福建省宁德市古田县凤都卫生院福建宁德352200

目的:探究替米沙坦联合氨氯地平在高血压治疗中的药学分析情况。方法:选取2020年1月-2023年1月我院收治的高血压患者80例,随机分成两组,对照组接受单一的氨氯地平治疗,研究组接受替米沙坦联合氨氯地平治疗。结果:研究组的临床治疗效果更... 详细信息

目的:探究替米沙坦联合氨氯地平在高血压治疗中的药学分析情况。方法:选取2020年1月-2023年1月我院收治的高血压患者80例,随机分成两组,对照组接受单一的氨氯地平治疗,研究组接受替米沙坦联合氨氯地平治疗。结果:研究组的临床治疗效果更优(P0.05),治疗后,研究组的血压水平更低(P<0.05);研究组的不良反应发生率更低(P<0.05)。结论:在高血压治疗过程中,替米沙坦联合氨氯地平应用可以有效改善患者的血压水平,减少药物治疗不良反应,增强临床治疗效果。

关键词：替米沙坦氨氯地平高血压药学分析血压水平不良反应

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曲线链式回转弹仓动力学模型不确定参数辨识

兵工学报 2024年第5期45卷 1460-1471页

作者：文浩侯保林林瑜斌金鑫南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

为了准确模拟曲线链式回转弹仓输送弹药过程中的非线性动力学特性,根据系统的拓扑结构和控制原理建立包含不确定参数的动力学模型。利用优化设计思想,基于系统测试数据建立不确定参数辨识模型。提出一种函数型时间序列相似度作为辨识准... 详细信息

为了准确模拟曲线链式回转弹仓输送弹药过程中的非线性动力学特性,根据系统的拓扑结构和控制原理建立包含不确定参数的动力学模型。利用优化设计思想,基于系统测试数据建立不确定参数辨识模型。提出一种函数型时间序列相似度作为辨识准则,采用基于径向基函数的高维模型表示和径向基函数分别构建从机械系统和控制系统不确定参数到辨识准则的代理模型。将麻雀搜索算法嵌入岛屿模型进行多种群结构化,形成岛屿麻雀搜索算法,进行寻优求解。以工况1测试数据为基准,对机械系统和控制系统的不确定参数进行辨识。研究结果表明,辨识后的动力学模型对两种工况的输出结果与测试数据相似度较高,验证了建模的准确性和辨识的有效性,为动作可靠性分析和故障诊断研究提供了可靠的样本数据来源。

关键词：曲线链式回转弹仓参数辨识函数型时间序列相似度岛屿麻雀搜索算法高维代理模型

学术期刊在自主知识体系建构中的定位、功能与优化路径——以新闻传播学期刊为例

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科技与出版 2024年第6期 5-17页

作者：秦林瑜吴赟浙江大学传媒与国际文化学院杭州310058

中国自主知识体系的建构至少包含在地自主理论创新、本土知识体系建立、国际对话与话语权提升三个面向,学术期刊作为学术发布的平台和串联理论脉络的纽带,在自主知识体系建构过程中起着知识把关、学术引领与助推国际学术交流的重要作用... 详细信息

中国自主知识体系的建构至少包含在地自主理论创新、本土知识体系建立、国际对话与话语权提升三个面向,学术期刊作为学术发布的平台和串联理论脉络的纽带,在自主知识体系建构过程中起着知识把关、学术引领与助推国际学术交流的重要作用。本文以新闻传播学科学术期刊为例,考察2012一2023年学科研究热点议题、学术期刊专题策划建设现状,以期探究学术期刊在自主知识体系建构过程中存在的问题并提出优化路径。

关键词：知识体系知识建构学术生产期刊新闻传播学

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基于隐式Lyapunov函数的弹药传输机械臂变增益超螺旋滑模控制

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兵工学报 2024年第8期45卷 2573-2583页

作者：林瑜斌侯保林鲍丹赵伟南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

为提高某弹药传输机械臂在传输弹药过程中受到负载不确定性影响下的定位控制鲁棒性,提出一种新型的基于隐式Lyapunov函数变增益超螺旋滑模控制方法。建立弹药传输机械臂系统的动力学方程,并对方程中摩擦力矩及支反力矩的重要参数进行辨... 详细信息

为提高某弹药传输机械臂在传输弹药过程中受到负载不确定性影响下的定位控制鲁棒性,提出一种新型的基于隐式Lyapunov函数变增益超螺旋滑模控制方法。建立弹药传输机械臂系统的动力学方程,并对方程中摩擦力矩及支反力矩的重要参数进行辨识,减少系统不确定性。构造隐式Lyapunov函数并设计出一种新型的变增益超螺旋滑模控制策略,通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统全局稳定。超螺旋滑模控制增益的变化取决于系统的Lyapunov函数,是滑模变量的可微函数,具有控制参数易调节的优势。实验结果表明:摩擦力矩及支反力矩补偿可使系统定位时间由补偿前2.659 s缩短到1.157 s,提高了系统定位性能。在不同工况下,控制方法可有效地抑制系统负载不确定性的影响,保证系统的定位稳定性。

关键词：弹药传输机械臂参数辨识隐式Lyapunov函数超螺旋滑模控制定位控制

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意义与身份——谁来治理宗教?

世界宗教文化 2024年第1期 62-69页

作者：林瑜胜山东社会科学院当代宗教研究所

宗教的产生根源、发展历程和未来走向都与社会密切相关,在此过程中所展现出来的宗教之于人类社会的意义是其需要治理的前提。宗教治理涉及谁来治理宗教、治理宗教的什么内容、宗教治理的受益对象等问题。作为宗教治理主体,宗教治理的实... 详细信息

宗教的产生根源、发展历程和未来走向都与社会密切相关,在此过程中所展现出来的宗教之于人类社会的意义是其需要治理的前提。宗教治理涉及谁来治理宗教、治理宗教的什么内容、宗教治理的受益对象等问题。作为宗教治理主体,宗教治理的实施者显然包括代表政权的国家和代表宗教自身的宗教团体两大主体。在宗教作为治理客体的情况下,宗教治理的受益层面包括依法维护公民宗教信仰自由权利和促进国家治理体系和治理能力现代化。

关键词：宗教信仰宗教治理身份宗教中国化

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面向数据异构场景的联邦学习算法研究

面向数据异构场景的联邦学习算法研究

作者：林瑜曲阜师范大学

学位级别：硕士

传统的集中式机器学习将用户数据上传至中心服务器,存在着的隐私泄露的风险。联邦学习[1]作为一种经典的分布式学习方法,其允许在不共享数据的情况下,在多个本地设备上训练机器学习模型,从而避免了数据传输和用户隐私泄露,解决了“数据... 详细信息

传统的集中式机器学习将用户数据上传至中心服务器,存在着的隐私泄露的风险。联邦学习[1]作为一种经典的分布式学习方法,其允许在不共享数据的情况下,在多个本地设备上训练机器学习模型,从而避免了数据传输和用户隐私泄露,解决了“数据孤岛”问题。同时,联邦学习可以保证即使某些用户所拥有的数据量较少,也可以通过联合训练来提高模型性能,降低了模型对大型数据集的依赖,使得本地模型在数据量较少的情况下仍能取得良好的性能。然而,传统的联邦学习面临诸多挑战,全局模型在训练过程中需要服务器与客户端进行多次迭代交互,带来巨大的通信开销。此外,当联邦学习应用到现实场景中,也会面临数据异构的挑战。客户端存在数据分布不一致的现象,即不同设备之间的数据可能在格式、结构、类型或者特征等方面有所不同。传统的联邦学习方案主要是基于客户端之间数据服从独立同分布的假设,导致其在异构场景下的性能表现不佳。为了应对上述挑战,本文通过在本地部署生成式对抗网络来缓解数据异构问题,提高模型性能。同时对于高统计异构的情况,采用自适应聚合方案聚合全局模型,并引入对比学习加速全局模型的收敛,减少通信开销。具体来说,本文提出了基于生成式对抗网络的联邦学习优化算法FedsGan和基于自适应聚合的联邦学习优化算法FedCon,本文主要研究工作如下:1.提出了一种基于生成式对抗网络的联邦学习优化算法(FedsGan)。在客户端部署生成式对抗网络,对现有数据集进行数据增强,以生成额外的样本数据,以缓解数据异构问题,提高模型性能。同时,为了减少本地计算开销,提出了一种参数共享策略,使得鉴别器与分类模型共享部分模型参数。在具体实施时,通过训练生成式对抗模型,在本地设备上生成的数据分布能够模拟真实数据的分布特性,扩充现有数据集。所提方案的模型精确度在EMNIST数据集上相对于FedAvg、SCAFFOLD和FedFTG方法训练的模型分布提高了 8.43%、5.85%和 7.79%。在CIFAR-10数据集上实验效果更好,验证了所提方案的有效性。2.提出了一种基于自适应聚合的联邦学习优化算法(FedCon)。该算法采用了加权聚合的方法,对本地模型的输出结果进行自适应聚合,旨在减少平均参数聚合所引发的梯度偏差。同时,为了提高模型收敛速度,本文还将对比学习与联邦学习相结合,优化全局模型更新的方向,从而获得性能更优的全局模型。在MNIST、EMNIST、CIFAR-10三个数据集进行验证,实验结果表明,该算法在面对非独立同分布数据的场景下的性能有很大的提升,相较于FedAvg算法准确度提升了 3%-5%,通信轮次降低约20%。

关键词：联邦学习数据增强生成式对抗网络数据异构对比学习

加味补阳还五汤联合镜像疗法对气虚血瘀型脑梗死后中重度上肢偏瘫患者脑侧支循环建立及肢体康复的影响分析

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中华中医药学刊 2024年

作者：林瑜许健周伟衢州市人民医院

目的探究加味补阳还五汤联合镜像疗法对气虚血瘀型脑梗死后中重度上肢偏瘫患者脑侧支循环建立及肢体康复的影响分析。方法　选取我院收治的气虚血瘀型脑梗死后中重度上肢偏瘫患者100例，将纳入患者随机分为两组，每组各50例。对照组使... 详细信息

目的探究加味补阳还五汤联合镜像疗法对气虚血瘀型脑梗死后中重度上肢偏瘫患者脑侧支循环建立及肢体康复的影响分析。方法　选取我院收治的气虚血瘀型脑梗死后中重度上肢偏瘫患者100例，将纳入患者随机分为两组，每组各50例。对照组使用常规治疗，观察组在对照组基础上联合加味补阳还五汤及镜像疗法治疗，疗程为4周，对比两组患者临床治疗效果、美国国会卫生研究院卒中量表（NationalInstituteofHealthstrokescale，NIHSS）评分、蒙特利尔认知评估量表(MontrealCognitiveAssessmen，MoCA)、基质细胞源性因子1（Stromalcell-derivedfactor1，SDF1)、S100钙结合蛋白B（S100calciumbindingproteinB，S100B)、血小板源性生长因子（Platelet-derivedgrowthfactor，PDGF)、福格-米勒运动功能评分量表(Fugl-Meyermotorfunctionassessment，FMA)评分、及巴塞尔指数(Barthelindex，BI)评分。结果治疗后对照组总有效率为68.00%，显著低于观察组90.00%的总有效率（P＜0.05）；治疗后两组NIHSS评分较治疗前显著降低（P＜0.05），观察组评分显著低于对照组（P＜0.05）；治疗后两组MoCA评分均较治疗前提高（P＜0.05），观察组评分显著高于对照组（P＜0.05）；治疗后两组PDG水平均显著升高，观察组显著高于对照组（P＜0.05）；SDF-1、S100B水平均显著降低，且观察组显著低于对照组（P＜0.05）；治疗后两组FMA评分及BI评分均较治疗前显著提升（P＜0.05），观察组显著高于对照组（P＜0.05）。结论加味补阳还五汤联合镜像疗法治疗气虚血瘀型脑梗死后中重度上肢偏瘫患者具有良好的临床治疗效果，显著改善患者神经功能及认知水平，促进脑血管新生和侧支循环形成，并改善患者肢体运动功能，全面提升患者生存质量。

关键词：补阳还五汤镜像疗法气虚血瘀脑梗死后偏瘫脑侧支循环

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链式回转弹仓区间不确定性动力学模型

兵工学报 2024年第6期45卷 1991-2002页

作者：赵伟侯保林闫少军鲍丹林瑜斌南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 南京理工大学瞬态物理国家重点实验室江苏南京210094 内蒙古第一机械集团有限公司内蒙古包头014000

针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思... 详细信息

针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思想的区间优化方法优化第2类区间不确定性参数的区间范围;面向嵌套策略类型方法计算量庞大且效率低的问题,选用贝叶斯优化-粒子群优化(Bayesian Optimization-Particle Swarm Optimization,BO-PSO)方法作为内层算法以提高求解效率。DNI方法的内层利用BO-PSO方法计算区间上下界,外层利用改进型布谷鸟搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)方法辨识特定参数。为进一步缩短求解时间,提出一种ICS多核极限学习机(ICS-Multiple Kernel-Extreme Learning Machine,ICS-MK-ELM)代理模型,ICS-MK-ELM代理模型克服了人工调节每个核函数超参数的困难,并且模型预测精度明显高于核ELM(Kernel ELM,KELM)和MK-ELM;将DNI方法应用于链式回转弹仓的参数辨识,解决了链式弹仓具有区间不确定性参数的辨识困难的问题,参数辨识结果表明所提DNI方法以及基于DNI思想的区间优化方法具有更高的精度和稳定性。

关键词：不确定性区间可能度弹仓参数辨识多核极限学习机贝叶斯优化布谷鸟搜索方法

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