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几类带结构变化的整数值自回归模型的统计推断

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几类带结构变化的整数值自回归模型的统计推断

作者：陈晓曼长春工业大学

学位级别：硕士

整数值时间序列数据在现实生活中广泛存在。这类数据往往呈现出不同的结构特征,有平稳的、非平稳的、线性的、非线性的、一元的、多元的等等,针对不同结构特征的数据学者们提出了不同结构的整数值时间序列模型,但当一个时间序列数据含... 详细信息

整数值时间序列数据在现实生活中广泛存在。这类数据往往呈现出不同的结构特征,有平稳的、非平稳的、线性的、非线性的、一元的、多元的等等,针对不同结构特征的数据学者们提出了不同结构的整数值时间序列模型,但当一个时间序列数据含有多种结构特征时,简单的整数值时间序列模型预测结果会变得很差,因此需要提出新的模型来拟合这类数据。为此,本文提出几类带结构变化的整数值时间序列模型来解决这种问题,从而更有效地处理现实生活中复杂多变的数据情况。本文内容主要分为以下两个部分。第一部分,为了处理具有分段特征的非平稳整数值时间序列,我们提出了一阶自激励整数值门限自回归模型。首先,我们在分布自由的假设下研究模型的基本概率和统计特性。然后,指定模型的新息项服从Skellam分布,并给出模型的条件极大似然估计。同时,使用条件最小二乘估计和改进的拟似然估计来估计参数,运用最小平方搜索算法估计门限值,运用似然比检验方法、Wald检验方法和一种基于参数相合估计量渐近正态性质的正态性检验方法,检验模型非线性。运用数值模拟对几种估计方法和非线性检验方法进行对比。最后,将一组精神分裂症患者数据用于模型拟合,通过BIC准则与其他模型进行对比,验证所提出的模型有很好的拟合效果。第二部分,为了刻画具有时间滞后结构的二元整数值时间序列,我们提出一阶二元自激励整数值滞后自回归模型。首先研究了该模型的基本性质,使用条件最小二乘估计和条件最大似然估计对模型参数进行估计,同时提出一种三角形网格搜索算法用于估计两个边界参数。然后,进行了一些模拟研究,来评估模型参数估计方法以及边界参数估计方法的效果。最后将模型应用于一组澳大利亚犯罪数据,通过AIC准则与不同模型进行比较,我们所提出的模型拟合效果优于其他模型。我们可以根据整数值时间序列数据结构的变化情况,提出带结构变化的整数值时间序列模型,可以更好地适应现实中结构复杂的整数值时间序列数据,从而提高模型的拟合效果,实用性也更加的广泛。

关键词：整数值时间序列门限自回归模型时滞自回归模型符号二项稀疏算子非线性检验

基于上下文特征的弱光图像增强方法研究与实现

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基于上下文特征的弱光图像增强方法研究与实现

作者：汪曼玉西安理工大学

学位级别：硕士

低照图像指成像设备在夜间、阴霾天等光照条件较差的环境下采集到的图像,通常存在严重的图像降质问题,如可见度低、信噪比低、色彩失真等,严重影响后续视觉分析和理解。因此,利用图像处理技术对弱光环境下采集图像进行增强处理,具有重... 详细信息

低照图像指成像设备在夜间、阴霾天等光照条件较差的环境下采集到的图像,通常存在严重的图像降质问题,如可见度低、信噪比低、色彩失真等,严重影响后续视觉分析和理解。因此,利用图像处理技术对弱光环境下采集图像进行增强处理,具有重要意义。本文对弱光图像增强方法进行了深入研究,所开展主要工作及取得成果如下:(1)针对基于深度学习的弱光图像增强方法大多较难在图像增强效果和算法运行效率间取得平衡,导致无法实际部署到移动终端设备的问题。本文提出一个基于上下文感知的轻量级低照图像增强模型。通过构建上下文感知控制模块,聚合全局空间上或相邻像素域的特征,挖掘不同像素在整个图像空间的关键互补线索,弥补卷积有限感受域的不足,并指导方法模型对图像的局部信息进行调整,同时引入高斯函数重新建立通道间光照分布映射来避免增强图像曝光过度。设计了一种下采样模块将一个分支上提取的特征图聚合后进行半实例归一化处理,旨在自适应地保留其上下文信息的同时提升通道内的像素的表达能力。最后利用对比度特征融合模块,在选择关键特征进行非线性融合的基础上,通过嵌入对比度增强的组件,使特征图自适应调整图像的颜色与亮度。在六个公共数据集的定性以及定量实验证明,该方法在保持优秀增强效果的同时,仅仅只需69k的参数量,并且进行了潜在价值实验,证明了该方法对后续高级视觉任务研究的应用价值。(2)针对实际场景中获取成对弱光与正常光配对图像数据集困难且成本高昂,以及大多数模型忽视多种光照条件的影响极大地限制了神经网络的学习能力,使得模型的鲁棒性较差,容易导致图像过度曝光或欠曝光问题。基于上述挑战,本文提出了一种基于Retinex分解的弱光图像增强方法。该方法采用新颖的训练模式,利用Retinex相关理论约束图像的反射分量,使得在一轮训练中即可有效地利用两张不同亮度水平的弱光图像学习多样的光照条件,提升模型的自适应性。本文首先设计了特征编码预处理网络,充分挖掘掩码图像的上下文特征,并一定程度上去噪并避免过拟合。该模型还包括基于Retinex理论设计的三个子网络,分别用于光照分量、反射分量和噪声的估计。在光照估计子网络中,本文构建了多尺度的退化光照恢复器,通过聚合上下文特征以建模像素的非局部关系。经过全面的定量和定性实验验证,该方法可以在现实复杂场景下恢复更精细的细节,并在PSNR和SSIM指标上显著优于目前大多数无监督学习方法。(3)针对用户对弱光图像增强的需求,基于研究的理论成果,进行可行性分析和功能设计,研发了一个基于深度学习的弱光图像增强系统,包括用户管理模块、弱光图像增强模块意见备注管理模块等,为研究者的实验提供便利的同时也使非专业用户便捷地满足弱光图像增强的需求。

关键词：弱光图像增强深度学习卷积神经网络无监督学习多尺度融合

双阳离子功能化聚芳基靛红阴离子交换膜的制备及性能研究

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双阳离子功能化聚芳基靛红阴离子交换膜的制备及性能研究

作者：谷一曼长春工业大学

学位级别：硕士

化工和石油能源的过度使用造成的能源短缺问题,让新能源的开发迫在眉睫。氢能因其来源广泛、燃烧值高、安全性好、利用形式多、可储能、清洁无污染成为当今世界热门的应用能源。燃料电池是将氢能转换为电能的中枢装置,普遍应用在汽车领... 详细信息

化工和石油能源的过度使用造成的能源短缺问题,让新能源的开发迫在眉睫。氢能因其来源广泛、燃烧值高、安全性好、利用形式多、可储能、清洁无污染成为当今世界热门的应用能源。燃料电池是将氢能转换为电能的中枢装置,普遍应用在汽车领域。阴离子交换膜燃料电池（AEMFCs）依靠在碱性条件下具有更高的氧化还原能力和使用非贵金属催化剂等优势代替质子交换膜燃料电池成为科研人员的研究热点。阴离子交换膜（AEM）在AEMFCs中强碱性环境下运行的耐久性和离子传导率是影响其发展的关键问题。因此高化学稳定性、高机械稳定性和高离子导电性聚合物膜的形成策略得到高度关注。本文针对上述问题通过分子设计选用更稳定的主链骨干以及两种优势不同的阳离子协同发挥作用制备了两种阴离子交换膜,主要研究工作及成果如下:（1）为了有效诱导微相分离的形成,基于简单的超酸催化反应制备聚（对三联苯靛红）(PTI)主链,随后又接枝不同比例的具有季铵和哌啶环双阳离子侧链,得到了长侧链型的PTI-N-n阴离子交换膜。通过长程有序的侧链构建了微相分离结构,通过控制侧链比例实现对膜内离子通道的调控。经TEM显示离子域清晰地分布在膜中,证实了相分离结构地成功搭建。另外,AFM测试结果表明侧链比例的增加促进了离子域的聚集,提高了离子传导率。PTI-N-100的离子传导率可达到96.83 m S/cm。碱稳定性测试表明,在80℃、2 M KOH浸泡792小时后,PTI-N-100的电导率剩余初始的65.46%。（2）为了探索季铵阳离子和哌啶环阳离子在耐碱性能方面更显著的协同效果,在聚（对三联苯靛红）骨架的基础上引入了3-溴-1,1,1-三氟丙酮制备了PTI-PTF-X主链。消除部分β-H存在,并且引入亲水侧链制备了双阳离子协同功能化的侧链型AEM。展开了双阳离子分开作用对以含氟PTI为骨架的AEM性能研究。通过控制主链上含氟单体的添加量,发现当加入50%的3-溴-1,1,1-三氟丙酮时具有最高的OH电导率,AFM测试中也显示出最明显的相分离结构。碱稳定性测试表明,在80℃、3 M KOH浸泡1056小时后,PTI-PTF-50-NOH的OH离子传导率保留率在90%以上。结果证实了阳离子分开作用会分担OH的攻击,提高了膜的耐碱性能。

关键词：哌啶环阳离子聚(对三联苯靛红) 阴离子交换膜协同作用燃料电池

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深度学习背景下高中思政课情境教学策略研究

深度学习背景下高中思政课情境教学策略研究

作者：李曼曼洛阳师范学院

学位级别：硕士

2020年,教育部颁布的《普通高中思想政治课程标准(2017年版2020年修订)》明确指出高中思想政治课程是落实立德树人根本任务的关键课程,要注重培养学生学科核心素养,并在教学和评价的建议中提出“优化案例,采用情境创设的综合性教学形式... 详细信息

2020年,教育部颁布的《普通高中思想政治课程标准(2017年版2020年修订)》明确指出高中思想政治课程是落实立德树人根本任务的关键课程,要注重培养学生学科核心素养,并在教学和评价的建议中提出“优化案例,采用情境创设的综合性教学形式”。但在当前高中政治课堂中情境教学的运用存在着一定的误区,而深度学习是能够优化情境教学策略、培育学生核心素养、满足新时代对高质量人才需求的有效途径。在此背景下,将深度学习与情境教学相结合运用于高中思政课中,通过创设真实具有感染性的情境,引导学生在情境中合作探究,建构知识体系,养成高阶思维,并且能够将所学知识迁移运用到现实生活中去。有利于提高思想政治课教学质量,培育学生核心素养。因此,研究深度学习背景下的高中思政课教学策略优化具有重要意义。针对调研中发现深度学习背景下高中思政课情境教学中存在的教师积极性不高和能力欠缺等问题,本文探索了深度学习背景下高中思政课情境教学的应用原则,即主体性、迁移性、高阶性、德育性原则。并根据调查中发现的问题提出优化策略,即强化使用意识,促进教师专业发展;基于课程标准,充分了解学生情况;凝练教材内容,助力学生构建知识;巧妙利用情境,引导学生掌握知识;创新情境活动,强化学生迁移知识;深化有效评估,优化教学评价体系;深度反思回顾,培养师生反思习惯。最后,根据提出的教学优化策略,以必修二《经济与社会》第一单元第一课第二框《坚持“两个毫不动摇”》一课为例,展示深度学习背景下高中思政课情境教学运用的教学设计框架。

关键词：高中思政课深度学习情境教学

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基于跨模态行人重识别的村民检测追踪系统

基于跨模态行人重识别的村民检测追踪系统

作者：林曼曼重庆三峡学院

学位级别：硕士

近年来,农村社会治安问题引起人们的广泛关注。传统的监控方式是通过人力监控检测追踪,然后出现摄像头监控检测追踪技术,它能捕获可见光(RGB)图像和红外(Infrared,IR)图像。但是,靠人力一帧帧翻阅图像,工作量大,十分不便。因此,出现了... 详细信息

近年来,农村社会治安问题引起人们的广泛关注。传统的监控方式是通过人力监控检测追踪,然后出现摄像头监控检测追踪技术,它能捕获可见光(RGB)图像和红外(Infrared,IR)图像。但是,靠人力一帧帧翻阅图像,工作量大,十分不便。因此,出现了行人重识别技术。行人重识别是判断不同监控摄像头下出现的行人图像是否属于同一行人的技术。而跨模态行人重识别,即识别的行人图像包括可见光图像和红外图像。在现实的生活场景中,传统的行人重识别方法难以满足复杂的识别要求,光照、角度、遮挡,可见光与红外图像的模态鸿沟等因素都会影响识别的准确性。为此,本文提出一种基于残差网络,融合注意力机制并进行迁移学习的跨模态行人重识别网络模型,旨在提高跨模态行人重识别的准确性。具体工作包括以下几个方面:(1)采集和预处理村民图像数据集。收集村民的RGB和IR图像,对其进行分类标签及归一化处理,并进行数据增强操作扩充村民图像数量,提高模型的泛化能力。另外,将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。(2)提出一种以Res Net50为骨干网络,融合注意力机制并进行迁移学习的跨模态行人重识别网络模型。首先,图像经过信道交换网络来实现跨模态数据的信息交换和融合,这个过程是自适应的和动态的,且不引入额外的参数。其次,引入SENet注意力机制,提取不同通道不同区域的权重信息,调整权重来关注重点信息。最后,通过分类损失和权重正则化三元组损失函数优化模型,最小化模型损失。使用基于模型的迁移学习来初始化参数和偏置信息,提高学习效率,加速模型的训练。通过对比实验,该模型的rank-1和m AP值均高于其他网络模型,验证改进方法的有效性。(3)开发村民检测追踪系统。基于改进后的模型,经过系统需求分析,系统设计,实现基于跨模态行人重识别的村民检测追踪系统。用户可以通过上传其他村民的图像来检索识别目标图像中行人的信息。该系统识别准确度高,页面友好,功能清晰,操作简单。

关键词：村民跨模态行人重识别残差网络注意力机制迁移学习

股权激励对企业融资约束的影响研究 ——基于我国A股上市公司的实证分析

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股权激励对企业融资约束的影响研究 ——基于我国A股上市公司的实...

作者：左曼菲陕西理工大学

学位级别：硕士

进入21世纪以来,伴随着我国经济持续发展和市场竞争不断加剧,越来越多的企业通过引入股权激励来调动员工积极性,以谋求企业长期持续稳定发展。作为一种长期激励方式,股权激励本身具有两种功能,它不仅可以起到激励作用,还可以约束员工的... 详细信息

进入21世纪以来,伴随着我国经济持续发展和市场竞争不断加剧,越来越多的企业通过引入股权激励来调动员工积极性,以谋求企业长期持续稳定发展。作为一种长期激励方式,股权激励本身具有两种功能,它不仅可以起到激励作用,还可以约束员工的一些行为,使企业内部管理和各方面水平得到提升,从而为企业长期发展奠定良好的基础。融资难是企业发展过程中经常遇到的主要瓶颈。由于自身内部管理问题,投资者和企业内部信息不对称,导致投资者不能充分了解企业内部具体情况,加之相关法律、融资、信用担保体系不完善,市场风险、经济政策不确定性因素不断变化,企业面临的融资约束越来越多。在这种背景下,如何通过实施科学合理的股权激励来激发企业内部管理活力,创新管理模式,缓解企业融资中的信息不对称、委托代理成本高、资金管理效率低等问题,帮助企业破解融资约束是当前企业面临的一个重要现实问题。本文研究着眼于股权激励与企业融资约束的关系,深入而系统地分析两者之间存在的相互制约、相互作用关系,明确股权激励对企业融资约束的影响机理,并结合股权激励实施问题,提出改进的措施和建议。本文主要运用企业信息不对称、股权激励、融资约束等相关理论,采用文献分析法、理论与实证相结合、回归模型分析法,在考察我国实施股权激励总体情况的基础上,结合融资约束的现状,深入分析了股权激励影响融资约束的内在机理,并以东方财富数据库中我国A股上市公司作为研究对象,建立模型、提出假设,通过实证验证假设。最后,结合二者之间的影响机理和新时代企业高质量发展要求,从多个角度提出了有效发挥股权激励对融资约束影响的建议。本文的研究主要包括五个部分。第一部分是绪论,介绍了本文的研究背景及意义、研究的方法与内容和可能的创新点。第二部分是文献综述和理论基础,介绍了与股权激励相关的国内外研究现状并对相关的理论基础进行了阐述。第三部分首先介绍了股权激励与融资约束的现状,其次深入分析了股权激励影响融资约束的内在机理。在此基础上,本文提出本文的研究假设,H1a:股权激励的实施有助于缓解企业的融资约束;H1b:股权激励的实施不利于企业的融资约束。本文第四部分以我国A股上市公司2007-2022年财务数据为样本建立模型,通过实证分析证明了假设H1a成立,得出最终结论:上市公司股权激励的实施有助于缓解企业融资约束;为了验证股权激励对企业融资约束的影响是否存在产权性质的异质性,本文将样本分为国企和非国企两个样本进行异质性分析,结果表明在非国企样本中,股权激励对企业融资约束的抑制性作用更强。第五部分针对研究结论和理论分析分别从企业自身和外部金融机构提出建议,期望能最大限度地缓解企业的融资约束问题。

关键词：股权激励融资约束信息不对称高管行为

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墨西哥大穗小麦穗部相关性状QTL定位

墨西哥大穗小麦穗部相关性状QTL定位

作者：卜文曼河南科技学院

学位级别：硕士

新时代新征程社会主义意识形态引领力的发挥及其提升

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中共福建省委党校（福建行政学院）学报 2024年第2期 143-152页

作者：李虹曼王永友西南大学马克思主义学院

社会主义意识形态引领力能否有效发挥是全党全国各族人民团结奋斗的共同思想基础能否巩固、国家文化软实力和中华文化影响力能否提升的重要因素。身处中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,新时代社会主义意识形态引领力发... 详细信息

社会主义意识形态引领力能否有效发挥是全党全国各族人民团结奋斗的共同思想基础能否巩固、国家文化软实力和中华文化影响力能否提升的重要因素。身处中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,新时代社会主义意识形态引领力发挥必须要满足全面引领的一般性要求、持续引领的隐含性要求以及强大引领的规定性要求,方能有效推进社会主义意识形态引领目标的实现。但在这些要求的实现过程中,信息共享、价值冲突和需求更新分别构成了社会主义意识形态引领力发挥的“技术阻力”“他者阻力”和“自我阻力”,严重影响了当前社会主义意识形态的全面引领、持续引领和强大引领。新时代新征程,必须要聚焦当前引领力发挥的阻力因素,破解当前社会主义意识形态引领力发挥的现实困境,致力社会主义意识形态引领力发挥的对策精进与优化,从而推动社会主义意识形态引领作用更好发挥。

关键词：新时代新征程意识形态社会主义意识形态引领力

情感分析视角下政府注意力配置量化研究——以国务院政府工作报告为例

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图书情报工作 2024年第11期68卷 136-147页

作者：林西董瑜郑新曼中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190

[目的/意义]政府注意力是决策者对特定事务重视程度的体现,其配置变化能够反映政策变动内在规律及决策者政策理念。量化分析政府注意力配置是当前研究趋势,但多基于政策文本主题词的统计,忽略其中所蕴含的情感倾向,影响分析的细粒度。... 详细信息

[目的/意义]政府注意力是决策者对特定事务重视程度的体现,其配置变化能够反映政策变动内在规律及决策者政策理念。量化分析政府注意力配置是当前研究趋势,但多基于政策文本主题词的统计,忽略其中所蕴含的情感倾向,影响分析的细粒度。程度词是中文政策文本中能够反映决策者情感态度的词语,基于程度词构建的LAS政策情感强度分级词典可以从情感角度更为细致地测度政府注意力配置。[方法/过程]政府工作报告是我国政府工作部署的重要载体,也是政府注意力配置的直观呈现。以1978—2022年国务院政府工作报告为研究对象,将情感分析与主题分析相结合,分析改革开放以来我国政府注意力配置的总体特征及其变化趋势。[结果/结论]研究表明,融合LAS政策情感强度分级词典量化政府注意力配置可行且有效,为公共管理、政策研究提供了一个新的视角。研究发现,我国决策者长期关注三农工作、科技教育等工作,同时会依据发展阶段、国际环境、突发事件等调整对特定工作的注意力配置,如生态环境、医疗卫生等。

关键词：情感分析 LAS政策情感强度分级词典程度词注意力配置政府工作报告