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催化过程参数控制对氢气纯化的影响研究

中国石油和化工标准与质量 2024年第15期44卷 120-122页

作者：申娟胡蓉陈静黎迎晖北京航天试验技术研究所北京100074

本文以氢气中硫杂质的净化过程为研究基础,对氢气成分进行纯化及过程控制,通过开展氢气深度纯化技术研究,完成大规模富氢工业尾气深度纯化工艺流程设计,开展氢气深度脱硫缩比实验,通过精脱硫剂选型、反应器设计和实验流程设计,基于出口... 详细信息

本文以氢气中硫杂质的净化过程为研究基础,对氢气成分进行纯化及过程控制,通过开展氢气深度纯化技术研究,完成大规模富氢工业尾气深度纯化工艺流程设计,开展氢气深度脱硫缩比实验,通过精脱硫剂选型、反应器设计和实验流程设计,基于出口气体中硫化物的色谱检测结果,分析了不同活化和反应条件对脱硫剂活性和脱硫效率的影响,获得了符合GB/T 37244—2018指标要求的超低硫含量氢气,对微量硫化物进行深度脱除,获取超低硫含量氢气产品,达到质子交换膜燃料电池的用氢品质要求。

关键词：氢气除硫活化反应

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汉代经学传注的口传传统

东北师大学报（哲学社会科学版） 2025年第1期 91-98页

作者：李若晖中国人民大学国学院北京100872

汉代经学中,存在着经书传注的口传传统。通过对几则经学史文献的意义澄清,可以重现汉代经学传注口头传统。再由汉代口传传注文献的梳理,可以进而考察汉代学术两大公案:一为西汉孔安国确曾注《论语》《孝经》,但在后世只有口传,因而引起... 详细信息

汉代经学中,存在着经书传注的口传传统。通过对几则经学史文献的意义澄清,可以重现汉代经学传注口头传统。再由汉代口传传注文献的梳理,可以进而考察汉代学术两大公案:一为西汉孔安国确曾注《论语》《孝经》,但在后世只有口传,因而引起误解;一为向歆父子校书仅针对书面文献,而未致力于将口传文献著于竹帛。与此同时,有必要强调,汉代经学传注的口传传统,是以书面经书为中心,并围绕书面经书而形成与发展的。

关键词：经学经书书面口传孔安国向歆校书

数字科技创新引领数字经济产业高质量发展的机制、路径及建议

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当代经济管理 2025年

作者：汪旭晖张涛嘉东北财经大学工商管理学院

数字经济产业高质量发展既是遵循数字经济发展规律的必然要求，亦是适应我国主要矛盾转变的必然选择。数字科技创新通过驱动生产力、经济结构发生革命性变革，打造新场景、新业态、新模式等新动能，引领数字经济产业“创新、协调、绿色... 详细信息

数字经济产业高质量发展既是遵循数字经济发展规律的必然要求，亦是适应我国主要矛盾转变的必然选择。数字科技创新通过驱动生产力、经济结构发生革命性变革，打造新场景、新业态、新模式等新动能，引领数字经济产业“创新、协调、绿色、开放、共享、安全”发展。当前，我国数字经济产业仍面临产业科技创新动力不足，部分产业核心技术受制于人，产业数字化转型程度不深，以及产业协同发展力度不够等问题。数字科技创新引领数字经济产业高质量发展过程中，要以强化数字科技基础研究为引领、以加快数字核心技术开发和加强数字技术创新应用为核心、以发挥数字平台资源配置为支撑。具体建议包括完善数字科技创新体制、强化数字科技人才要素、培育数据要素市场主体，以及健全数字科技服务体制。

关键词：数字科技创新数字经济产业高质量发展

ESG表现与智力资本积累——基于A股上市公司的研究

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会计之友 2025年第2期 65-72页

作者：宫兴国刘星晖王贤龙河北工业大学经济管理学院

党的二十大提出要加快经济发展方式的绿色转型。作为绿色发展的重要衡量标准,企业ESG表现对履行低碳环保发展理念、承担社会责任及提高绿色治理透明度非常重要,而智力资本是公司价值的源泉,研究ESG表现对智力资本的影响有助于理解和践... 详细信息

党的二十大提出要加快经济发展方式的绿色转型。作为绿色发展的重要衡量标准,企业ESG表现对履行低碳环保发展理念、承担社会责任及提高绿色治理透明度非常重要,而智力资本是公司价值的源泉,研究ESG表现对智力资本的影响有助于理解和践行高质量发展。文章选取2016—2022年A股上市公司为样本,研究上市公司ESG表现对智力资本的影响。研究发现,ESG表现对智力资本积累具有显著促进作用,其中对人力资本和结构资本影响显著,而对关系资本的积累作用不明显。进一步,员工离职率、企业家精神以及客户和供应商集中度在不同影响路径中均起到正向调节作用。研究结论为促进公司优化智力资本投资、提升市场竞争优势提供了有益的参考。

关键词： ESG表现智力资本人力资本结构资本关系资本

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江苏省公共图书馆古籍宣传推广现状调查与思考

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古籍保护研究 2025年第1期 262-271页

作者：李铭晖天津师范大学历史文化学院天津师范大学古籍保护研究院

近年,古籍活化利用的重要性被社会所认识。本文以江苏省的公共图书馆为研究对象,主要从古籍展览、体验活动、新媒体宣传、文创产品等方面出发调查江苏省古籍宣传推广工作的现状,了解江苏省各公共图书馆在古籍宣传推广工作中所面临的挑... 详细信息

近年,古籍活化利用的重要性被社会所认识。本文以江苏省的公共图书馆为研究对象,主要从古籍展览、体验活动、新媒体宣传、文创产品等方面出发调查江苏省古籍宣传推广工作的现状,了解江苏省各公共图书馆在古籍宣传推广工作中所面临的挑战以及自身的发展优化,旨在展现江苏省的公共图书馆在古籍的宣传推广工作上做出的努力。

关键词：江苏公共图书馆古籍宣传推广

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太原地区近地面风场和大气输送特征分析

北京大学学报(自然科学版) 2025年

作者：刘书同曹之炯蔡旭晖胡洵宋宇康凌北京大学环境科学与工程学院

使用太原地区2017年57个地面常规气象站的观测数据和NCEP/FNL资料，分析该地区近地面风场和大气输送特征。使用CALMET风场诊断模式和轨迹计算方法，获取当地逐时近地面风场和逐日大气输送轨迹，并根据风场和轨迹分布特征，将当地风... 详细信息

使用太原地区2017年57个地面常规气象站的观测数据和NCEP/FNL资料，分析该地区近地面风场和大气输送特征。使用CALMET风场诊断模式和轨迹计算方法，获取当地逐时近地面风场和逐日大气输送轨迹，并根据风场和轨迹分布特征，将当地风场分为天气背景型和局地环流型两大类，其中天气背景型全年出现频率达66.3%，局地环流型全年出现频率为33.7%。局地环流型风场具有明显的山谷风日夜更替特征，而天气背景型风场在一天之内风速、风向都有较大的变化。以太原城区为源点的大气输送轨迹显示，天气背景型的轨迹分布季节变化较大，主要有偏东的寿阳以南山谷方向、偏西南的沿盆地走势方向和偏西北的山地方向。局地环流型的轨迹集中在太原市区及附近山地，影响范围小，不利于当地大气污染物的扩散，容易引发污染事件。

关键词：太原地区天气背景局地环流风场大气输送轨迹

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气固多相催化剂内扩散和反应研究进展

石油炼制与化工 2025年第1期56卷 30-39页

作者：李昕晖李成祥葛蔚沈阳化工大学沈阳110142 中国科学院过程工程研究所介科学与工程全国重点实验室中国科学院大学化学工程学院

化工过程中化学反应通常与传递过程共存,气固多相催化剂一般具有复杂多级孔道结构,其催化性能更是取决于其孔道内反应与扩散过程的耦合。揭示反应和扩散耦合规律,准确获得催化剂颗粒尺度上的反应动力学,对新型催化剂优化设计和制备具有... 详细信息

化工过程中化学反应通常与传递过程共存,气固多相催化剂一般具有复杂多级孔道结构,其催化性能更是取决于其孔道内反应与扩散过程的耦合。揭示反应和扩散耦合规律,准确获得催化剂颗粒尺度上的反应动力学,对新型催化剂优化设计和制备具有重要的科学研究意义和工业应用价值。综述了气固多相催化剂孔道内扩散和反应过程的最新研究进展和反应-扩散耦合的机制,重点介绍反应-扩散耦合模拟研究中的不同模型和方法及其在气固催化反应中的应用。指出将机器学习等人工智能方法和多尺度模拟相结合将会成为研究复杂催化反应体系的一种强大工具。

关键词：反应传递耦合拟颗粒多尺度介尺度分子模拟

企业数实技术融合与新质生产力发展——来自企业专利信息的经验证据

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华东经济管理 2025年第1期39卷 1-9页

作者：郭娜陈东晖胡丽宁天津财经大学金融学院天津300222

文章以2013—2023年我国上市企业为研究对象,通过手工整理208万条企业专利信息,借助深度学习算法测算专利文本语义以构建企业数实技术融合指数与新质生产力指标。实证检验发现,企业数实技术融合能够有效促进新质生产力发展,且对创新突... 详细信息

文章以2013—2023年我国上市企业为研究对象,通过手工整理208万条企业专利信息,借助深度学习算法测算专利文本语义以构建企业数实技术融合指数与新质生产力指标。实证检验发现,企业数实技术融合能够有效促进新质生产力发展,且对创新突破和绿色转型两类新质生产力均有促进作用,两者存在显著的杠杆效应。机制分析表明,数实技术融合通过降低企业生产成本、提高管理能力、抑制研发操纵以推动企业新质生产力发展。异质性分析发现,在大型国有企业和管理层创新意识、数字化思维较强的企业,数实技术融合的赋能效果更明显。经济后果检验显示,数实技术融合对企业新质生产力的赋能作用是实现经济高质量发展的关键路径。

关键词：企业数实技术融合新质生产力深度学习专利文本语义高质量发展

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结合二值化神经网络与知识蒸馏的轻量型水声目标识别算法

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控制与决策 2025年第1期 128-136页

作者：崔翰林褚晓晖徐立军祁兵兵胡润泽北京理工大学信息与电子学院

基于深度学习的水下声学目标识别算法在水下平台部署时,通常面临计算资源短缺和水下声学环境复杂多变的挑战,提出一种结合二值化神经网络与知识蒸馏的轻量型水声目标识别算法(DSBNN＿KD),旨在通过深度可分离卷积和权重参数二值化等手段... 详细信息

基于深度学习的水下声学目标识别算法在水下平台部署时,通常面临计算资源短缺和水下声学环境复杂多变的挑战,提出一种结合二值化神经网络与知识蒸馏的轻量型水声目标识别算法(DSBNN＿KD),旨在通过深度可分离卷积和权重参数二值化等手段实现模型的压缩和优化加速.同时,利用知识蒸馏技术将高性能高复杂度的教师模型的知识转移到轻量级学生模型上,从而缓解极端量化带来的性能损失,并确保模型的泛化性能.对DSBNN＿KD的表现在两个实测水声数据集上进行全面评估,实验结果表明,相比当前主流的全精度轻量化模型,所提出DSBNN＿KD在模型参数量、模型部署尺寸和计算量等方面均展现出显著的优势,同时在知识蒸馏技术的辅助下,量化后的模型依然可以保持与全精度模型接近的性能.

关键词：水声目标识别知识蒸馏二值神经网络轻量型模型深度学习

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