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双向FDI对企业绿色转型的影响:促进或抑制

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财会月刊 2024年第3期45卷 33-40页

作者：李国兰周裕欣陈静重庆理工大学会计学院重庆400054

利用2012~2021年A股上市企业数据,从绿色生产和绿色治理两方面综合量化企业绿色转型,实证检验了双向FDI对企业绿色转型的影响及作用机制。研究发现:双向FDI抑制企业绿色转型,并呈现出“OFDI推动,IFDI阻滞”的竞争对抗表征;双向FDI的抑... 详细信息

利用2012~2021年A股上市企业数据,从绿色生产和绿色治理两方面综合量化企业绿色转型,实证检验了双向FDI对企业绿色转型的影响及作用机制。研究发现:双向FDI抑制企业绿色转型,并呈现出“OFDI推动,IFDI阻滞”的竞争对抗表征;双向FDI的抑制作用在东部地区、小规模企业中显著存在;双向FDI对重污染企业绿色治理、绿色生产的抑制程度呈现异质性;管理者短视和资源挤占是双向FDI抑制企业绿色转型的中介路径。该结论深化了有关双向FDI与企业绿色转型间复杂关系的认识和理解,为协调“引进来”与“走出去”有序发展、推动经济高质量发展提供了经验数据与政策启示。

关键词：绿色转型双向FDI 协同效应管理者短视资源挤占

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基于区块链技术的公共资源配置审计流程设计

重庆理工大学学报（社会科学） 2024年第2期38卷 88-95页

作者：黎明陈桂利重庆理工大学会计学院重庆400054

公共资源配置规范化透明化成为一项关乎中国特色社会主义市场经济阳光化发展的重大课题,使得公共资源配置审计也逐渐成为重点审计工作之一。然而,我国当前的公共资源配置审计流程存在诸多困境,如公共资源配置审计流程效率低、审计证据... 详细信息

公共资源配置规范化透明化成为一项关乎中国特色社会主义市场经济阳光化发展的重大课题,使得公共资源配置审计也逐渐成为重点审计工作之一。然而,我国当前的公共资源配置审计流程存在诸多困境,如公共资源配置审计流程效率低、审计证据质量低、审计监督局部化等。这些问题亟需改善。深入研究当前公共资源配置审计流程缺陷的改善路径,发现区块链技术的智能合约机制、密码学基础、梅克尔树结构等,能够解决公共资源配置审计流程存在的诸多问题。因此,研究设计基于区块链技术的公共资源配置审计流程,探索公共资源配置审计智能化的实现方法,将为我国推进公共资源配置审计智能化转变提供核心理论支撑。

关键词：区块链技术公共资源配置审计流程设计

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减税降费、财务柔性与企业高质量发展

财会通讯 2024年第10期 39-44页

作者：欧理平巫慧琳重庆理工大学会计学院重庆400054

文章选取2011—2021年中国全部A股上市公司数据为样本,研究了减税降费对企业高质量发展的影响以及财务柔性对两者关系的调节作用。经研究发现,减税降费与企业高质量发展呈现显著正相关关系,在大规模企业中更为显著;企业保持财务柔性会... 详细信息

文章选取2011—2021年中国全部A股上市公司数据为样本,研究了减税降费对企业高质量发展的影响以及财务柔性对两者关系的调节作用。经研究发现,减税降费与企业高质量发展呈现显著正相关关系,在大规模企业中更为显著;企业保持财务柔性会显著抑制减税降费对企业高质量发展的正向影响,相较于负债柔性,现金柔性的负向调节效应更为显著。

关键词：减税降费财务柔性企业高质量发展

基于SNA-SUPER-SBM的环境保护税政策绩效评价

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财会月刊 2024年第14期45卷 18-24页

作者：夏会张怡肖雅程平重庆理工大学会计学院重庆400054

长江经济带作为国家发展战略的重要组成部分,对其加强污染治理和生态修复,全力推进环境保护建设,能够全面推进我国经济社会的可持续发展。对长江经济带环境保护税实施情况进行科学合理的评价,能为改善和优化环境保护税政策的实施提供参... 详细信息

长江经济带作为国家发展战略的重要组成部分,对其加强污染治理和生态修复,全力推进环境保护建设,能够全面推进我国经济社会的可持续发展。对长江经济带环境保护税实施情况进行科学合理的评价,能为改善和优化环境保护税政策的实施提供参考,有效助力经济社会的高质量发展。基于此,本研究运用大数据技术和方法对环境保护税相关政策进行分析,提取政策关注要点,构建一套系统、客观且科学的环境保护税政策绩效评价体系,并对长江经济带各省市的环保效果进行评价。结果表明:长江经济带环境保护税政策的实施初步呈现协同性,虽区域间存在一定差异,但空间溢出效应明显;政府的投入与保障类措施和手段是提升环境保护税实施效果的重要因素,会产生累积效应。针对上述结果,提出建议如下:聚焦投入与保障,促短期保长远;强化环保资金管理,优化资源分配使用机制;强化区域政策协同性,推动长江经济带环境保护税实施一体化合作机制等。

关键词：环境保护税长江经济带绩效评价社会网络分析

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一种建立在GPT-2模型上的数据增强方法

智能系统学报 2024年第1期19卷 209-216页

作者：张小川陈盼盼邢欣来杨昌萌滕达重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

针对句子分类任务常面临着训练数据不足,而且文本语言具有离散性,在语义保留的条件下进行数据增强具有一定困难,语义一致性和多样性难以平衡的问题,本文提出一种惩罚生成式预训练语言模型的数据增强方法(punishing generative pre-train... 详细信息

针对句子分类任务常面临着训练数据不足,而且文本语言具有离散性,在语义保留的条件下进行数据增强具有一定困难,语义一致性和多样性难以平衡的问题,本文提出一种惩罚生成式预训练语言模型的数据增强方法(punishing generative pre-trained transformer for data augmentation,PunishGPT-DA)。设计了惩罚项和超参数α,与负对数似然损失函数共同作用微调GPT-2(generative pre-training 2.0),鼓励模型关注那些预测概率较小但仍然合理的输出;使用基于双向编码器表征模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的过滤器过滤语义偏差较大的生成样本。本文方法实现了对训练集16倍扩充,与GPT-2相比,在意图识别、问题分类以及情感分析3个任务上的准确率分别提升了1.1%、4.9%和8.7%。实验结果表明,本文提出的方法能够同时有效地控制一致性和多样性需求,提升下游任务模型的训练性能。

关键词：自然语言处理人工智能数据增强句子分类少样本序列到序列生成式预训练语言模型双向编码器表征模型

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基于多层级精细特征融合的步态识别算法

计算机应用 2024年第7期44卷 2250-2257页

作者：刘瑞华郝子赫邹洋杨重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

随着深度学习的引入,步态识别算法取得了很大的突破,但是仍存在忽略了浅层网络提取的细节信息,以及对不限时长的步态视频时空信息难以融合的问题。为了有效利用浅层特征和融合时空特征,提出一种基于多层级精细特征融合的跨视角步态识别... 详细信息

随着深度学习的引入,步态识别算法取得了很大的突破,但是仍存在忽略了浅层网络提取的细节信息,以及对不限时长的步态视频时空信息难以融合的问题。为了有效利用浅层特征和融合时空特征,提出一种基于多层级精细特征融合的跨视角步态识别算法。所提算法由两个部分组成:边缘运动捕捉模块(EMCM)用于提取包含时间信息的边缘运动特征;多层级特征提取模块(MFEM)用于提取包含不同粒度全局和局部信息的多层级精细特征。首先,使用EMCM和MFEM分别提取多层级精细特征和边缘运动特征;然后,将两个模块提取的特征融合得到具有鉴别性的步态特征;最后,在公开数据集CASIA-B上和OU-MVLP上进行多种情况下的对比实验。在CASIA-B上平均识别准确率可达89.9%,与GaitPart相比,所提算法的平均识别准确率提升了1.1个百分点;在OU-MVLP上90°视角下比GaitSet识别准确率提升了3.0个百分点。所提算法能够有效地提升多种情况下的步态识别的准确率。

关键词：生物特征识别步态识别特征提取步态轮廓序列时空特征融合

一种结合词汇信息特征的中文命名实体识别方法

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小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1622-1628页

作者：闫河李尧雷秋霞王旭重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

在中文命名实体识别任务中,基于字符级嵌入的模型通常仅采用BiLSTM网络获取序列中字符的上下文特征进行实体识别,并没有考虑到词汇信息特征能够在识别实体边界时提供更优的约束.针对此问题,该文提出了一种结合词汇信息特征的中文命名实... 详细信息

在中文命名实体识别任务中,基于字符级嵌入的模型通常仅采用BiLSTM网络获取序列中字符的上下文特征进行实体识别,并没有考虑到词汇信息特征能够在识别实体边界时提供更优的约束.针对此问题,该文提出了一种结合词汇信息特征的中文命名实体识别方法.首先,采用带有残差连接的门控空洞卷积网络提取序列局部特征来表示词汇信息特征,以及采用BiGRU提取序列全局上下文信息特征,并添加句子级注意力机制来增强网络的长序列建模能力;其次,利用稀疏注意力机制对特征进行动态融合,获得包含词汇信息的文本特征;最后,运用CRF学习序列中的约束条件,得到最佳的实体标注结果.对比实验结果表明,该文方法在Resume和CLUENER2020数据集上优于主流的中文命名实体识别方法.

关键词：中文命名实体识别门控空洞卷积稀疏注意力机制词汇信息特征

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转甲状腺素蛋白抑制β淀粉样蛋白聚集的分子机制研究

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生物化学与生物物理进展 2024年第3期51卷 633-646页

作者：周双艳黄垚心李鑫白佳慧袁帅重庆邮电大学生物信息学院大数据生物智能重庆市重点实验室重庆400065

目的转甲状腺素蛋白(transthyretin,TTR)对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)具有神经保护作用,这种保护作用表现在TTR能抑制β淀粉样蛋白(amyloid beta protein,Aβ)的病理性聚集。本工作将从分子层面上探究TTR与Aβ的作用机制,揭... 详细信息

目的转甲状腺素蛋白(transthyretin,TTR)对阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)具有神经保护作用,这种保护作用表现在TTR能抑制β淀粉样蛋白(amyloid beta protein,Aβ)的病理性聚集。本工作将从分子层面上探究TTR与Aβ的作用机制,揭示TTR对AD的神经保护作用。方法蛋白质-蛋白质对接用于探究不同结构形式的TTR与Aβ的作用模式,并运用分子动力学模拟方法来探究二者相互作用的动态过程。结果TTR四聚体及单体均能与Aβ单体作用,TTR四聚体的甲状腺素结合通道是Aβ单体的主要结合部位。此外,TTR四聚体的EF螺旋、EF loop同样能够结合Aβ单体。当TTR四聚体解离后,TTR单体的内部片层疏水部位暴露,该部位对Aβ单体具有较强的亲和力。TTR与Aβ聚集体作用,由于TTR单体与Aβ聚集体均为富含β折叠的结构,使得二者能够共聚集形成聚合度更高的聚集体,从而降低Aβ聚集体的细胞毒性。结论TTR四聚体和单体通过“扣押”Aβ单体来抑制Aβ的聚集,TTR单体与Aβ聚集体形成高聚合度复合物来降低Aβ聚集体的细胞毒性。本工作为基于TTR神经保护作用的抗AD药物设计和发现提供了重要的理论依据。

关键词：阿尔茨海默病转甲状腺素蛋白神经保护作用 β淀粉样蛋白分子动力学模拟

移动边缘计算中基于图到序列深度强化学习的复杂任务部署策略

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通信学报 2024年第3期45卷 244-257页

作者：陈卓操民涛周致圆黄欣李彦重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054 重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135 重庆凯瑞机器人技术有限公司重庆400799 中国移动通信集团重庆有限公司重庆401120

借助于移动边缘计算(MEC)和网络虚拟化技术,可使移动端将执行各类复杂应用所需的算力、存储和传输等资源需求就近卸载至边缘服务节点,从而获得更高效的服务体验。面向边缘服务商,研究其在进行复杂任务部署时所面临的能耗优化决策问题。... 详细信息

借助于移动边缘计算(MEC)和网络虚拟化技术,可使移动端将执行各类复杂应用所需的算力、存储和传输等资源需求就近卸载至边缘服务节点,从而获得更高效的服务体验。面向边缘服务商,研究其在进行复杂任务部署时所面临的能耗优化决策问题。首先将复杂任务部署于多个边缘服务节点的问题建模为混合整数规划(MIP)模型,然后提出了一种融合图到序列的深度强化学习(DRL)求解策略。该策略通过基于图的编码器设计提取并学习子任务间潜在的依赖关系,从而根据边缘服务节点的可用资源状态及使用率自动发现任务部署的通用模式,最终快速获得能耗优化的部署策略。在不同的网络规模中,将所提策略与具代表性的基准策略进行了全面对比。实验结果表明,所提策略在任务部署错误率、MEC系统总功耗和算法求解效率等方面均显著优于基准策略。

关键词：移动边缘计算任务部署深度强化学习图神经网络