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国家治理现代化视阈下的企业合规质效发展

湖南社会科学 2023年第6期 89-97页

作者：方歆然武汉大学

依法促推企业合规是国家治理体系与治理能力现代化的重点面向，亦契合我国行政模式由国家行政逐渐转向公共行政的流变趋势。据此，在规范依据上，立法机关在相关法律中应明确各主体在企业合规中的责任与义务，同时把握法律和规范性文件... 详细信息

依法促推企业合规是国家治理体系与治理能力现代化的重点面向，亦契合我国行政模式由国家行政逐渐转向公共行政的流变趋势。据此，在规范依据上，立法机关在相关法律中应明确各主体在企业合规中的责任与义务，同时把握法律和规范性文件的体系化协调。在理论发展上，现代政府与企业更多选择“协商—合作”的新型模式，企业合规的发展正体现了该模式下政府治理能力的提升与治理范式的更新，并推动其在权力与职能配置上的优化。在优化路径上，行政激励能兼顾引导合规发展与预防犯罪的双重功能；行刑合规一体化能发挥协同治理的优势，在程序和实体全方位监督企业合规管理的改造流程；第三方监管机制在借鉴域外积极经验的基础上克服固有短板，打造满足我国现实需要的本土方案。

关键词：企业合规国家治理现代化行政激励行刑衔接第三方监管

认知图式优化的教学实现——评余党绪《读写活动中的“破我执”》课例

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语文建设 2024年第7期 48-50页

作者：吴欣歆北京师范大学文学院

认知心理学认为:发展是个体与环境相互作用过程中的构建,在发展过程中个体的心理结构不断变化。认知图式是个体为应对某一特定情境而形成的认知结构,会根据情境变化而发展,外界干预可以实现认知图式的优化。余党绪老师《读写活动中的“... 详细信息

认知心理学认为:发展是个体与环境相互作用过程中的构建,在发展过程中个体的心理结构不断变化。认知图式是个体为应对某一特定情境而形成的认知结构,会根据情境变化而发展,外界干预可以实现认知图式的优化。余党绪老师《读写活动中的“破我执”》课例可视为利用课堂教学实现学生认知图式优化的典范。

关键词：认知图式特定情境课例认知心理学认知结构课堂教学读写活动教学实现

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基于短视频增强青年主流价值认同的思考

青年学报 2023年第4期 63-69页

作者：彭小兰陈赟歆华南理工大学马克思主义学院

当前,短视频已经成为青年“触网”的首选媒介。短视频具有生活化、沉浸性和共鸣性特征,能够助力提升主流价值传播的影响力、吸引力和感染力,但短视频传播的泛娱乐化、情绪化、物本化等也成为青年价值观建构的严峻挑战,阻碍着青年对主流... 详细信息

当前,短视频已经成为青年“触网”的首选媒介。短视频具有生活化、沉浸性和共鸣性特征,能够助力提升主流价值传播的影响力、吸引力和感染力,但短视频传播的泛娱乐化、情绪化、物本化等也成为青年价值观建构的严峻挑战,阻碍着青年对主流价值的认同。因此,需要在内涵和规律的精准把握中创作饱含正能量的短视频,在坚持合理合度原则中创新传播话语,在环境营造和有效供给中提升传播渗透力,在使用融媒体、培养人才和用好政策中增强传播引导力,在识别空白区、空窗期和技术特性中抓住价值接受时机,在紧跟媒介变革趋势中善用科技创新短视频传播,促进青年对主流价值的认同与践行。

关键词：短视频青年主流价值价值认同

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网络隐私权保护问题探究

网络隐私权保护问题探究

作者：张歆吉林财经大学

学位级别：硕士

基调·女性·母题越剧《新龙门客栈》的“非典型”创作

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中国戏剧 2024年第2期 13-15页

作者：李歆宁浙江大学传媒与国际文化学院

2023年是女子越剧100周年,100年前初出茅庐的女孩子唱着尚不成熟的曲调走进了大众的视野。1930年年末,杭州拱宸桥边的荣华茶园迎来了一群长相清秀的姑娘,听口音有几分熟悉,听曲调又有几分新鲜,不久就围满了看客。但事情远没有想象中那... 详细信息

2023年是女子越剧100周年,100年前初出茅庐的女孩子唱着尚不成熟的曲调走进了大众的视野。1930年年末,杭州拱宸桥边的荣华茶园迎来了一群长相清秀的姑娘,听口音有几分熟悉,听曲调又有几分新鲜,不久就围满了看客。但事情远没有想象中那么顺利,不足一月,这群姑娘就带着遗憾离开了杭州。初来乍到的她们乘兴而来、败兴而归,只留下一张被时光之雨打湿的合照。

关键词：女子越剧《新龙门客栈》曲调拱宸桥非典型

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地面雷达天线罩疲劳特性研究

地面雷达天线罩疲劳特性研究

作者：杜歆哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

在土木建筑行业中,复合材料夹层结构由于其优异性能,质量轻、弯曲刚度与强度大、抗失稳力强、不易腐蚀、隔热等,逐步被广泛应用。地面雷达天线罩罩体主要选取复合材料夹层结构,天线罩也作为保护雷达天线的一种围护结构。然而,天线罩多... 详细信息

在土木建筑行业中,复合材料夹层结构由于其优异性能,质量轻、弯曲刚度与强度大、抗失稳力强、不易腐蚀、隔热等,逐步被广泛应用。地面雷达天线罩罩体主要选取复合材料夹层结构,天线罩也作为保护雷达天线的一种围护结构。然而,天线罩多存在于海岛、戈壁沙漠等特殊天气地理条件下,天线罩服役过程中容易遭遇特大风等极端情况,影响天线罩的使用寿命,威胁雷达天线的安全,严重影响其安全性与可靠性。本文以风载工况为疲劳载荷主线,围绕剩余强度模型对地面雷达天线罩进行疲劳特性分析。本文通过风洞试验,得到天线罩表明平均风压系数,罩体风压剖面图,并整理各测点风压值;基于格子波尔兹曼-大涡模拟方法,运用Xflow流体仿真软件对天线罩的风载进行流场计算,得到表面压力云图;根据旋转壳顶的风载体型系数,通过建筑规范,计算得到表面风压。对三种方法进行对比分析,结果表明,建筑规范结果偏于理想化,与实际情况不符;数值模拟与风洞试验结果能较好吻合,风压曲线趋势一致,验证了数值模拟方法的可行性。基于一阶剪切变形理论得到天线罩的位移云图与应力云图,确定结构的薄弱位置,结果表明,薄弱位置大约位于底部30°至80°区间内;把应力结果导入FE-SAFE疲劳分析软件中,通过剩余强度模型确定材料的S-N曲线,基于平均应力修正模型-Goodman模型,Miner损伤理论,名义应力法进行疲劳分析,得到天线罩的疲劳特性。结果表明,正交织物复合材料天线罩的疲劳寿命约为190万次;外层损伤起始位于底部36°,内层损伤起始位置位于底部72°,内外损伤起始不一致;截球比增加0.5,疲劳寿命性能约降低67%;蒙皮厚度增加0.1mm,疲劳寿命性能约提高130%;直经增加1m,疲劳寿命约缩小1倍。根据最大应力准则,分析各单向板的危险系数,得到天线罩经向、纬向上,各单向板的损伤破坏方式。通过文献试验所得层合板S-N曲线数据,基于正态函数、Weibull函数的剩余强度模型,以及经典层合板理论,确定层合板疲劳寿命经验模型,得到四种经典层合板S-N曲线。结合疲劳分析步骤,得到天线罩的疲劳特性。结果表明,层合板[0/90/0]天线罩疲劳性能最好,寿命约415万次,正交铺层结构优于其他铺层;层合板[45/-45/45]天线罩的疲劳性能最差,寿命约为36万次;层合板含0°单向板越多,层合板的静强度越高,层合板天线罩寿命越长;层合板结构天线罩薄弱位置位于底部0°至90°,最危险位置在63°附近,位于载荷交变处;四种层合板的损伤规律,扩展趋势不一致,层合板[0/90/0]损伤趋势由90°单向板决定,层合板[45/0/-45]、[45/0/-45/90]、[45/-45/45]损伤趋势由45°与-45°单向板决定;改善天线罩疲劳特性,应在天线罩迎风面底部危险位置(0°至90°)采取加固措施。

关键词：纤维增强复合材料剩余强度疲劳载荷寿命预测疲劳损伤

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基于自监督学习的图数据特征提取和利用

基于自监督学习的图数据特征提取和利用

作者：隽歆吉林大学

学位级别：硕士

目前,神经网络极大推动了各个领域的研究,越来越多的神经网络模型被研究人员设计并提出,如卷积神经网络、循环神经网络等等。深度学习在许多领域的成功很大部分依赖于大量可用的训练数据,深度学习模型可以从这些欧几里得数据中提取到数... 详细信息

目前,神经网络极大推动了各个领域的研究,越来越多的神经网络模型被研究人员设计并提出,如卷积神经网络、循环神经网络等等。深度学习在许多领域的成功很大部分依赖于大量可用的训练数据,深度学习模型可以从这些欧几里得数据中提取到数据本身隐藏的信息。然而,越来越多的数据以非结构化的形式存在。因此,在过去几年中,研究人员不断提出能适用于处理复杂图数据的模型并使其迅速发展。图神经网络是一种处理非欧几里得空间数据的神经网络方法,近年来受到越来越多的关注。图神经网络通过消息传递机制,不断迭代聚合近邻节点的特诊信息来捕获中心节点邻域内的结构和特征信息,同时结合中心节点自身的节点表示来更新获得中心节点的新的节点表示。目前,图神经网络在节点分类、链接预测和图分类等各种应用中取得了巨大成功。然而,在许多现实世界场景中,图结构数据通常是类别不平衡的。当在类别不平衡的数据集上进行训练时,图神经网络在节点分类任务中对于少样本类别节点的表现并不令人满意。由于少样本类别节点数量较少,导致这些少样本类别节点在训练目标函数中的参与度较少,同时,图神经网络背后的消息传递机制进一步加剧了这个问题,因为在消息传递过程中,来自少样本类别节点的信息可能会被多样本类别节点的信息所淹没。为了解决基于图神经网络的节点分类不平衡问题,最有效的方法是在传播过程中促进少样本类别节点的参与。同时,增强少样本类别节点在训练目标函数中的参与度。因此,受自监督学习从无标签数据样本中探索有用信息的启发,本文提出了两种新的基于自监督学习的框架,来解决图数据类别不平衡节点分类问题,分别为利用自监督学习改善图类别不平衡学习算法和利用自监督学习的不确定性感知动态自训练算法。具体而言,利用自监督学习改善图类别不平衡学习算法首先利用自监督学习设计对图结构数据的拓扑信息预测借口训练任务,有效缓解模型在引入标签信息训练时引入的标签偏见,帮助模型获得能够更好适配下游任务的初始化参数。然后对有标签训练集进行数据增强,利用自训练任务为无标签节点数据分配伪标签,将分配了伪标签的节点和本身带有真实人工标注信息的节点共同作为分类损失的训练样本。由于训练数据存在类别不平衡,自然导致训练数据存在拓扑不平衡,通过设计自监督边增强任务为少样本类别数据增强其在消息传递过程中的参与度。利用自监督学习的不确定性感知动态自训练算法考虑了使用自训练过程引入的噪声问题,通过最大化减小自训练过程引入的噪声,从而获得具有高置信度的伪标签是少样本类别的无标签节点,从而能够更有效的解决图类别不平衡节点分类问题。具体而言,首先利用贝叶斯图神经网络获得针对无标签节点的标签预测,应用贝叶斯不一致主动学习方法来降低贝叶斯图神经网络预测的不确定性。同时,提出标签一致性筛选出属于少样本类别且具有高置信度的无标签节点扩增训练集。针对自训练框架提出动态类别平衡规则,在每个类中选取具有高置信度伪标签的少样本类别节点来扩充有标签训练集的同时,统计当前有标签训练集中每一个类别所占的数量。每一次有标签训练集的扩增将意味着有标签训练集中每一个类别属于少样本类别还是多样本类别的重新估计。为了避免在前期训练过程中引入的噪声标签信息,在每一次有标签训练集更新的同时会重新预测当前有标签训练集中包含的所有无标签节点的伪标签信息,进一步减小引入的噪声。将提出的模型在三个常用现实数据集上的实验结果与其他基线算法进行比较,提出的模型在准确度和AUC以及F-Score评价指标上都有显著的提升,且更能真实的提升图神经网络在少样本类别节点上的表现。

关键词：自监督学习自训练图神经网络不平衡节点分类预训练

基于产出导向法的文化回应教学模式在高中英语教学中运用的行动研究

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基于产出导向法的文化回应教学模式在高中英语教学中运用的行动研...

作者：吕歆福建师范大学

学位级别：硕士

《普通高中英语课程标准》(2017版2020年修订)提出了英语教育应不断发展学生的语言能力、文化意识、思维品质和学习能力等英语学科核心素养,倡导用英语讲好中国故事,培养具有中国情怀和跨文化交流能力的社会主义建设者。跨文化敏感度不... 详细信息

《普通高中英语课程标准》(2017版2020年修订)提出了英语教育应不断发展学生的语言能力、文化意识、思维品质和学习能力等英语学科核心素养,倡导用英语讲好中国故事,培养具有中国情怀和跨文化交流能力的社会主义建设者。跨文化敏感度不仅是跨文化交际能力的组成要素之一,也是理解文化差异、促进恰当有效交际行为的情感能力。鉴于国内高中学生存在一定程度的文化失语现象,高中英语教师文化回应教学素养有所缺失,本研究尝试以产出导向法为理论指导,在高中英语课程教学中探索和建构一种创新的教学模式——基于产出导向法的文化回应教学模式,致力于搭建理论与实践的桥梁,推进文化回应性教学在我国英语学科中的具体运用。本研究的研究对象是90名来自泉州的高一学生,并利用测试、学生作文和跨文化敏感度量表等手段围绕以下两个问题开展为期10周的行动研究:(1)基于产出导向法的文化回应教学模式对学生的跨文化敏感度有何影响?(2)基于产出导向法的文化回应教学模式能否提高学生用英语表达中国文化的能力?两轮行动研究遵循驱动-促成-评价的教学流程,运用数据统计软件SPSS进行数据分析,确保研究的科学性和严谨性。在第一轮行动研究中,通过学生访谈和观察学生课堂表现,发现学生的满意度、交际参与度及用英语表达中国文化的能力受到交际场景熟悉度、个人语言能力、输入材料的恰当性等因素制约。通过分析学生作文找到了部分在应用过程中存在的问题,例如目标语言的使用率不高、语法错误等问题。在第二轮行动研究中,根据经验丰富的教师的修改意见和第一轮出现的问题,优化教学流程,分层设计教学任务,分析学生在作文内容、目标语言、写作技巧上等变化。最终得出以下结论:(1)基于产出导向法的文化回应教学模式对提高学生的跨文化敏感度有一定的积极作用,尤其在“交际参与感”、“交际自信”和“交际愉悦”等方面有显著提高。(2)产出导向法对高中生用英语表达中国文化的能力有促进作用,尤其体现在写作方面。最后,基于行动研究结果,本研究总结提高跨文化敏感度及用英语表达中国文化的能力的相关策略,为文化回应性教学提供新思路,以期帮助教师较好地利用学生的母语文化开展适合学生发展的教学,提高学生的语用能力,树立中国文化自信。

关键词：文化回应性教学模式产出导向法跨文化敏感度中国文化行动研究

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姿态迁移的图像生成技术研究

姿态迁移的图像生成技术研究

作者：殷歆苏州科技大学

学位级别：硕士

姿势迁移的图像生成技术旨在将给定的源人物姿势转换为设定的目标姿势,同时,保持生成人物图像的外观及服装纹理与源人物的尽可能一致。人物姿势的表示是姿势迁移研究中的核心问题。目前使用较为广泛的是基于人体关键点的二维姿势表示,... 详细信息

姿势迁移的图像生成技术旨在将给定的源人物姿势转换为设定的目标姿势,同时,保持生成人物图像的外观及服装纹理与源人物的尽可能一致。人物姿势的表示是姿势迁移研究中的核心问题。目前使用较为广泛的是基于人体关键点的二维姿势表示,该方式的优点在于获取方便,可通过已经成熟的姿势估计算法直接通过对源人物图像计算得到准确的姿势关键点。其他方法如基于3D表示的人物姿势由于获取困难,使其应用场景十分受限。然而,使用二维人体姿势关键点的生成模型存在一定的缺陷:由于姿势关键点过于稀疏,本身携带信息较少等问题,导致在转换姿势变化较大的人物图像时效果不佳,并且在图像转换任务的过程中,过于稀疏的姿势表示也无法保证源图像与生成图像间的对齐,生成人物图像的外观纹理难以保持一致等。因此,本文从模型的约束条件着手改进人物姿势迁移的效果,分别在有监督模型和无监督模型两种情况下开展了研究,提高了模型生成人物图像姿势以及外观纹理与源人物图像的一致性,主要研究工作如下:(1)提出有监督的基于姿势引导的属性分解人物图像生成对抗网络。该网络从ADGAN的基础上加以改进,在ADGAN中,分解组件编码器各组件的编码缺乏关联性导致人物纹理生成出现偏差,网络难以收敛。因此,在分解组件编码器的输入中加入姿势信息,在计算时全局姿势信息与每一个分解组件相关联,使网络可以学习到各组件之间的关联关系;对于生成人物的姿势和纹理分别使用循环一致性损失加以约束,进一步提高姿势与纹理的准确性。(2)提出无监督的基于图像隐空间交换的人物姿势迁移算法,该网络在Swapping GAN的基础上做了改进,在原网络中,由于普通图像的结构难以直接表达,编码器输出的结构编码缺乏相应的约束,可能会导致结构编码不准确,但是在该研究中只针对人物图像,因此加入姿势回归约束结构编码的生成;针对人物图像中人物区域占比偏小导致的补丁共现鉴别器约束失效问题,添加了人体目标检测模块对生成人物图像和纹理图像进行了前景和背景的分割,分别针对前景和背景做纹理约束。本文模型均使用Deep Fashion数据集进行测试,定性结果和定量结果表明本文所做的改进是有效的,模型生成人物图像达到了较好的视觉效果。

关键词：姿势转换人物图像生成生成对抗网络深度学习