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基于合成孔径聚焦法的金属板状构件缺陷重构研究

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基于合成孔径聚焦法的金属板状构件缺陷重构研究

作者：鲍远超安徽理工大学

学位级别：硕士

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对外直接投资对中国绿色技术创新的影响研究

对外直接投资对中国绿色技术创新的影响研究

作者：鲍芙蓉河北大学

学位级别：硕士

伴随着全球化的汹涌浪潮,国际经济格局正经历前所未有的深刻变革,新兴市场的迅速崛起为世界经济增长注入了新活力。中国对外直接投资势头强劲、活力四溢,不仅深刻促进了国内经济的转型升级,也为全球经济的发展产生了深远而广泛的影响。... 详细信息

伴随着全球化的汹涌浪潮,国际经济格局正经历前所未有的深刻变革,新兴市场的迅速崛起为世界经济增长注入了新活力。中国对外直接投资势头强劲、活力四溢,不仅深刻促进了国内经济的转型升级,也为全球经济的发展产生了深远而广泛的影响。然而,随着全球环境问题日趋凸显,绿色技术创新作为兼顾经济发展与生态保护双重效益的有效工具,成为实现可持续发展的关键着力点,在中国未来发展道路上的重要价值正日益凸显。因此,研究对外直接投资对中国绿色技术创新的影响,对于引领中国经济实现绿色转型、推动全球可持续发展具有不可估量的重要意义。然而,对外直接投资与绿色技术创新之间的关系并非仅简单线性,受多种复杂因素的交织和调节影响。知识产权保护强度和创新型人力资本作为对外直接投资外部制度环境与内部吸收能力的两个关键要素,其质量与数量均直接影响绿色技术创新的水平和速度;产业集聚与金融发展在对外直接投资与绿色技术创新的关系中同样发挥着重要的调节作用,共同构成了影响对外直接投资与绿色技术创新关系的复杂网络,对其内在机制的揭示不容忽视。文章基于上述背景,以对外直接投资对中国绿色技术创新的影响为核心议题,选取2010-2021年间中国30个省份及直辖市的省际面板数据,首先对我国对外直接投资(OFDI)和绿色技术创新的现状进行梳理分析,在利用EBM-GML法测算出省域绿色技术创新效率的基础上,从新经济地理学角度运用趋势面分析、地图色彩分级与标准差椭圆分析从全局角度直观刻画中国省域绿色技术创新的空间变化特征;其次分析对外直接投资对中国绿色技术创新的综合效应,并明晰该效应在时间维度、政策红利维度、区位分布维度的异质性特征,继而统筹外部制度环境与内部吸收能力两个层面,构建以知识产权保护强度和创新型人力资本为门槛变量的门槛模型、以金融效率与产业集聚为调节变量的调节效应模型,厘清四者与对外直接投资、绿色技术创新之间的复杂机制,深入剖析对外直接投资与绿色技术创新之间的线性与非线性关系。结果显示:(1)中国省域绿色技术创新仍有攀升空间,伴随“东部领先、西部追赶、中部崛起”的演变速度,呈现出明显的东部沿海地区“高聚类”、西部地区“低聚类”特点;(2)中国省域绿色技术创新发展始终沿着“东北-西南”向的分布格局,并以东南方向为路径动态演化;(3)OFDI对中国绿色技术创新具有显著的正向驱动作用,并且这一效应在时间维度、政策红利维度、区位分布维度具有三重异质性特征;(4)知识产权保护强度与创新型人力资本在该效应中均发挥单一门槛效应,呈现边际效率递增的非线性演化特征;(5)产业集聚与金融发展在该效应均发挥正向调节作用,助推省域绿色技术创新水平提质升级。最后根据实证结论提出针对性的政策建议:(1)持续优化对外直接投资结构,促进绿色技术创新量质齐升;(2)制定动态差异化投资策略,激发绿色技术创新最佳驱动;(3)优化投资外部制度环境,撬动绿色技术创新溢出;(4)提高投资内部吸收能力,助力绿色技术创新转化。

关键词：对外直接投资绿色技术创新外部制度环境内部吸收能力

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基于电磁飞环的目标定位理论和技术研究

基于电磁飞环的目标定位理论和技术研究

作者：鲍潘毅电子科技大学

学位级别：硕士

基于轨迹大数据的相似轨迹查询系统的设计与实现

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基于轨迹大数据的相似轨迹查询系统的设计与实现

作者：鲍越北方工业大学

学位级别：硕士

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象的轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景而提出了不同的轨迹相似性度量方法。但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和... 详细信息

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象的轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景而提出了不同的轨迹相似性度量方法。但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和应用需求的发展,在轨迹相似性计算方面却缺少一个统一的框架以支持多样化轨迹数据下的相似轨迹分析。为此,本文通过对现有相似轨迹度量方法的特征归纳,采用参数化特征配置方法,提出一个兼容多种轨迹相似度度量方法的集成计算框架,并针对集成计算中的性能优化共性需求设计了相应的轨迹数据索引和基于深度学习模型的查询优化方法,最终开发了一个以轨迹大数据为依托的相似轨迹查询原型系统。本文的主要工作包括以下几点:(1)针对原始轨迹数据普遍存在的数据质量问题以及相似轨迹计算对基础数据的质量需求,提出一种大规模数据集上面向轨迹相似度量的轨迹数据统一预处理流程。在该预处理流程中将轨迹数据异常分为两大类,并进行相应处理:首先,对轨迹数据进行时空范围筛选,排除超出范围的轨迹数据;其次,对轨迹中存在的漂移点,采用设定阈值的方法进行筛选。该预处理流程可更好地处理多样化的轨迹数据,为后续的相似轨迹查询工作提供便利。(2)在综合分析已有相似轨迹度量方法共性特征基础上,提出了一个兼容多种轨迹相似度度量方法的集成计算框架MSSTJ(Multiple Scenarios Similarity Trajectory Framework),并分别从索引和查询优化角度提出了相应的方法。一是通过一种统一的轨迹数据分区索引方法来优化不同相似轨迹度量方法的计算效率,从而使得用户可以通过参数化配置的简单方式来实现不同场景下的轨迹相似度高效计算的需求;二是提出了一个新的相似轨迹深度学习模型,有效地提高了轨迹相似性计算的性能。通过基于不同类型轨迹数据集的实验表明,MSSTJ框架可以帮助用户快速实现不同的轨迹相似度计算算法,并且实现的算法具有较好的性能表现。(3)在上述工作基础上,利用Hadoop平台设计并开发了基于轨迹大数据的相似轨迹查询原型系统。该系统具备轨迹导入、轨迹数据预处理、索引存储和相似度查询等功能,且结合了适用于多场景的相似轨迹计算框架,并可以方便地作为独立模块集成到其他轨迹大数据平台中。通过对系统在不同类型轨迹数据场景下的实验,体现了系统通过配置不同的相似轨迹查询算法都有良好的查询响应,表明了本系统的可行性以及在实际场景中的应用价值。

关键词：轨迹数据相似轨迹查询集成计算框架分区索引大数据处理

中空CdS/ZnIn2S4基复合光催化剂的制备及光催化性能研究

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中空CdS/ZnIn2S4基复合光催化剂的制备及光催化性能研究

作者：鲍腾飞吉林大学

学位级别：硕士

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大数据税收征管对公司治理水平的影响研究

大数据税收征管对公司治理水平的影响研究

作者：鲍晗山东财经大学

学位级别：硕士

近年来,数字经济蓬勃发展,尤其是以大数据为代表的科技创新,不断催生着新型的企业经营模式和政府治理模式。在此背景下,推进大数据的应用,成为了提升税收治理能力的有力抓手。随着与大数据分析新兴技术深度融合的税收征管系统的上线运行... 详细信息

近年来,数字经济蓬勃发展,尤其是以大数据为代表的科技创新,不断催生着新型的企业经营模式和政府治理模式。在此背景下,推进大数据的应用,成为了提升税收治理能力的有力抓手。随着与大数据分析新兴技术深度融合的税收征管系统的上线运行,政府部门之间的信息实现共享,工作效率进一步提升,纳税服务进一步优化,也帮助企业规避了部分财务风险。其中,公司治理水平也在此过程中得到提高,委托代理问题和信息不对称问题是影响公司治理水平的核心因素,而公司治理的核心便是降低代理成本。因此,研究大数据税收征管对公司治理水平的作用和影响机制兼具理论和实践意义。本文从大数据税收征管和公司治理水平的相关概念入手,结合两者的现状分析,针对大数据税收征管对公司治理水平的影响进行了初步判断。基于此,选取2011—2018年的中国A股上市公司作为研究对象,由于大数据税收征管主要以金税工程为基础,而“金税三期”系统是大数据应用于税收征管的典范,所以本文利用“金税三期”这一准自然实验检验大数据税收征管提高了公司治理水平,进一步引入两类代理成本和信息不对称程度作为代理变量,在不同样本中分组回归检验大数据税收征管提高企业公司治理水平的影响机制。最后,在不同情境下针对两者的关系进行异质性分析,探究大数据税收征管对公司治理水平的作用效果。本文研究结果表明,大数据税收征管显著提高了公司治理水平,并通过缓解代理成本和降低信息不对称程度发挥其作用,且大数据税收征管在企业规模大、企业发生亏损、资产密集度高和国有企业样本中发挥了较大的作用。最后本文认为,企业在金税四期的持续推进中,要转变治理观念,构建内外部相结合的公司治理体系,要完善企业人才引进制度,强化大数据税收征管的专业化人才保障;相关部门要完善税收征管立法,健全税收大数据管理的体制机制,尤其是税务机关,更要培养大数据思维,加强税务人员梯队建设。本文的研究不仅对理论发展具有推动作用,同时也具有显著的实践价值。随着数字经济的快速发展,大数据技术在税收征管领域的应用日益广泛,这为提升税收治理能力提供了新的途径。金税四期的推进将进一步深化大数据在税收征管中的应用,这对于企业而言,既是挑战也是机遇。企业需要适应这一变化,充分利用大数据技术优化公司治理,提高经营效率。同时,政府部门也应持续推进税收征管改革,完善相关法律法规,加强大数据思维的培养和税务人员的梯队建设。未来研究可以进一步探讨大数据税收征管在不同行业、不同规模企业中的差异性,以及在大数据税收征管下的企业竞争策略和创新发展。在此基础上,政府部门和企业应加强合作,共同推动税收征管和公司治理的创新发展。大数据税收征管对公司治理水平的影响研究具有重要的理论和实践意义。本文的研究成果期待能为相关政策制定和企业发展提供有益的参考,并推动我国税收征管和公司治理水平的持续进步。随着大数据技术的不断发展和应用,相信税收征管和公司治理将更加智能化、高效化,为经济社会的发展做出更大的贡献。

关键词：公司治理大数据税收征管

多重滚动式非线性能量阱减震性能振动台试验研究

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多重滚动式非线性能量阱减震性能振动台试验研究

作者：鲍天正上海师范大学

学位级别：硕士

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钢丝绳外包裹层表面缺陷可视化检测方法研究

钢丝绳外包裹层表面缺陷可视化检测方法研究

作者：鲍正西安理工大学

学位级别：硕士

钢丝绳作为工业中的重要构件,需要满足复杂恶劣环境中的使用条件,通过对钢丝绳表面注塑处理,形成塑料外包裹层,实现其在恶劣环境中的长期安全使用。因此,外包裹层的质量将直接决定钢丝绳的使用安全,因此,设计一套钢丝绳外包裹层表面缺... 详细信息

钢丝绳作为工业中的重要构件,需要满足复杂恶劣环境中的使用条件,通过对钢丝绳表面注塑处理,形成塑料外包裹层,实现其在恶劣环境中的长期安全使用。因此,外包裹层的质量将直接决定钢丝绳的使用安全,因此,设计一套钢丝绳外包裹层表面缺陷检测系统以实现对缺陷的自动、智能检测十分必要。为此,本文设计了基于改进Faster RCNN的钢丝绳外包裹层表面缺陷可视化检测系统。具体研究内容如下:（1）分析了钢丝绳外包裹层表面缺陷类型及其检测难点,设计了基于机器视觉的钢丝绳外包裹层表面缺陷图像采集视觉系统。同时,针对所采集到的缺陷图像数量不充分问题,通过图像增强算法扩充了数据集以提高样本的多样性和缺陷检测算法的泛化能力,并通过图像标注完成了对每幅图像的缺陷标注,最终完成了数据集的构建。（2）分析了神经网络的基本框架,通过内部细节选型确定采取基于深度学习的检测算法,和训练的优化方法,依据检测功能分别采取精度与速度的评价指标。对比不同的目标检测算法,进行精度评价指标的对比实验,分析训练效果并进行算法选型,确定算法改进基础。（3）针对Faster RCNN算法对钢丝绳外包裹层表面缺陷识别精度较低这一问题,提出改进方法如下:①设计ResNeXt101-ACFPN特征提取模块,并将其用为Faster RCNN算法的特征提取模块,实验结果证明,改进后的ResNeXt101-ACFPN-Faster RCNN算法对缺陷的精度检测得到提高;②分析损失函数对算法的影响,设计SmoothL1loss损失函数,并通过与BalancedL1loss的交叉实验,为改进后的Faster RCNN算法进行了损失函数配置,再次提高检测精度;③针对算法训练中的超参数设置不当引起的局部最优问题,对比采用BO优化算法,实现超参数的优化配置,最终得到ResNeXt101-ACFPN-Faster RCNN算法,对钢丝绳表面缺陷的检测精度达到95.8%,相比原始算法提升了 7.1%。（4）由于上述改进的算法无法满足实时性检测需求,对Faster RCNN检测算法提出了一种基于改进RPN采样策略和注意力机制的轻量化Faster RCNN方法,实验表明,Faster RCNN算法使用所设计的MobileNetV3-轻量化FPN特征提取模块,其FPS提高到了 89,但准确率下降严重。针对此问题,分析采用引入GAM注意力机制和调整RPN候选框的采样策略对MobileNetV3-轻量化FPN的Faster RCNN算法进行改进,实验结果表明,两种方法均能提高Faster RCNN算法的精度。后将两种方法相结合,改进后的MobileNetV3-轻量化FPN-改进RPN-GAM型Faster RCNN算法检测精度提高到89.1%。（5）为验证所提出的提高算法精度和检测速度所得到的两种改进算法的有效性和正确性,设计了钢丝绳外包裹层表面缺陷可视化检测系统。通过对含缺陷信息的图片和视频数据的检测和对实时视频数据的检测,验证了两种改进的Faster RCNN算法的正确、有效。

关键词：检测系统深度学习 Faster RCNN算法特征金字塔贝叶斯优化算法

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机械剩余使用寿命预测模型的增量学习方法

计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1397-1407页

作者：董家欢邱清盈管成浙江大学机械设计研究所浙江杭州310027

机械剩余使用寿命预测模型依据设备状态监测数据样本进行寿命预测,当样本模式发生变化时,基于原模式样本训练好的模型在新模式样本上的预测表现往往较差。为使模型保留对原模式样本的处理能力,同时拓展出针对新模式样本的处理能力,提出... 详细信息

机械剩余使用寿命预测模型依据设备状态监测数据样本进行寿命预测,当样本模式发生变化时,基于原模式样本训练好的模型在新模式样本上的预测表现往往较差。为使模型保留对原模式样本的处理能力,同时拓展出针对新模式样本的处理能力,提出了3种增量学习方法:第一种方法使用新模式样本与原模式样本的标签值构建损失函数;第二种方法在第一种方法基础上增加了模型参数初始化步骤;第三种方法在第一种方法的损失函数中增加了表示当前模型与原模型参数分布差异的正则化项。在涡扇发动机数据集上进行了不同学习方法的对比实验,结果表明所提方法实现了增量学习的目标,其中第三种方法在模型预测准确度和模型训练时长两方面取得了最优的综合表现。

关键词：剩余使用寿命涡扇发动机深度学习增量学习