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数据交易对企业数字创新的影响研究

科研管理 2025年

作者：程中华韩乐乐李廉水南京信息工程大学管理工程学院南京信息工程大学中国制造业发展研究院

数字创新对强化企业竞争力、驱动价值链升级极为关键，数据交易则在加速数据高价值转化、助力数字创新突破中发挥重要作用。本文基于2010—2022年上市公司数据，使用爬虫技术、文本分析以及人工识别等方法识别数据交易企业，并构建双重... 详细信息

数字创新对强化企业竞争力、驱动价值链升级极为关键，数据交易则在加速数据高价值转化、助力数字创新突破中发挥重要作用。本文基于2010—2022年上市公司数据，使用爬虫技术、文本分析以及人工识别等方法识别数据交易企业，并构建双重机器学习模型实证分析数据交易对企业数字创新的影响，进一步拓展了数据交易影响数字创新的微观效应和作用机制。研究结果表明：数据交易对企业数字创新具有显著正向影响，且这种正向影响在非国有企业、大规模企业、知识产权保护程度高以及数字基础设施强的企业中更强。机制分析显示数据交易通过知识溢出效应、要素配置效应和公司治理效应促进了企业数字创新。此外，供应方数据交易、数据服务交易以及直接数据交易方式促进企业数字创新更明显，且数据交易能够提高企业数字创新的质量。本研究对激励企业参与数据交易、做大做强数据要素市场、利用数据市场化推动企业数字创新具有重要启示。

关键词：数据交易企业数字创新知识溢出效应要素配置效应公司治理效应

基于改进ResNet50和迁移学习的竹片表面缺陷检测方法

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控制与决策 2025年第2期40卷 432-440页

作者：常青郑世祺邓宇书唐小琦中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 邵阳先进制造技术研究院湖南邵阳422100 华中科技大学机械科学与工程学院武汉430074

在竹片表面缺陷检测中,竹片表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低;竹片来源复杂且有其他条件限制,例如不同季节成色各异等限制,无法采集所有类型的数据,导致竹片... 详细信息

在竹片表面缺陷检测中,竹片表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测方法面对这样特定的数据时检测准确率较低;竹片来源复杂且有其他条件限制,例如不同季节成色各异等限制,无法采集所有类型的数据,导致竹片表面缺陷数据量少,以至于CNN不能充分学习.针对以上问题,提出一种改进的ResNet50网络与迁移学习结合的竹片缺陷识别方法.首先,将获得的正负样本数据按照一定比例分为训练集、验证集和测试集;其次,利用OTSU算法和LBP算法对竹片图像进行二值化处理和特征提取,以减少噪音影响;最后,将ResNet50作为骨干网络加入L_(2)正则化和标签平滑与迁移学习结合,得到适应于竹片缺陷检测识别的优化模型.将所提检测网络与VGG16、DenseNet121、ResNet50以及目前常用于工业检测的YOLOv3分别在相同比例训练测试集上进行训练和测试.实验结果表明,在竹片数据集上所提检测网络的平均精度均值(mAP)比VGG16、DenseNet121、YOLOv3和ResNet50分别提高了23.45%、18.6%、19.51%和2.76%.所提方法能够针对形状各异的竹片表面缺陷进行有效检测,且降低时间消耗,在实际工业运用中具有很好的效果.

关键词：缺陷检测竹片 OTSU算法 LBP算法 ResNet50 迁移学习

基于数据驱动的应急血液供应网络配置分布式鲁棒优化方案研究

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中国管理科学 2025年第2期 131-140页

作者：张玲李锦棚陈圣群福州大学经济与管理学院福建商学院信息工程学院

地震等突发事件发生后，需要血液等应急医疗资源对伤员进行救治，合理的血液配置是开展医疗救治工作的前提和保障。在血液供应网络配置中，不仅要提高日常供血效率，避免过量采血，还需要考虑灾后突发事件的影响，减少人员因供血不足而... 详细信息

地震等突发事件发生后，需要血液等应急医疗资源对伤员进行救治，合理的血液配置是开展医疗救治工作的前提和保障。在血液供应网络配置中，不仅要提高日常供血效率，避免过量采血，还需要考虑灾后突发事件的影响，减少人员因供血不足而导致的伤亡。为了保障灾前运营成本最小化和灾后安全救援能够顺利进行，本文在考虑灾前和灾后具有两种不同血液需求特性的情况下，建立基于数据驱动的应急血液供应网络与配置的多周期分布式鲁棒优化模型。寻找过去灾害发生时需求的历史数据，将突发事件中的血液需求表示成模糊集形式，并利用python中基于数据驱动的Rsome鲁棒优化第三方库求解模型。最终通过实际案例分析，验证了该决策模式的适用性，表明所建立的模型能够为决策者在考虑突发事件的应急血液供应网络与配置过程中提供决策支持。

关键词：应急医疗资源血液供应网络分布式鲁棒优化不确定需求

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弱电网下电网阻抗与PLL耦合效应对并网MMC系统稳定性的影响分析

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电工技术学报 2025年第4期40卷 1236-1253页

作者：吴向阳何梨梨李杨帅智康湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

在弱电网条件下,电网阻抗与锁相环(PLL)耦合效应会引起并网模块化多电平换流器(MMC)系统失稳,对电力系统的安全运行产生威胁。该文提出结合系统等效环路增益零极点和频域特性的稳定性分析方法,揭示弱电网下并网MMC系统失稳的根本原因。... 详细信息

在弱电网条件下,电网阻抗与锁相环(PLL)耦合效应会引起并网模块化多电平换流器(MMC)系统失稳,对电力系统的安全运行产生威胁。该文提出结合系统等效环路增益零极点和频域特性的稳定性分析方法,揭示弱电网下并网MMC系统失稳的根本原因。首先,构建包含MMC内部动态特性的等效环路增益模型,该模型刻画了电网阻抗与PLL耦合效应和复杂控制系统之间的交互作用。其次,提出结合系统等效环路增益零极点和频域特性的稳定性分析方法,分析结果表明,电网阻抗与PLL耦合效应在系统等效环路增益中引入右半平面极点,这将破坏系统的稳定性;通过增加基频电流控制的增益可以缓解这种潜在的失稳问题,但要彻底消除电网阻抗与PLL耦合效应引起的失稳问题,需要设计相应的环路补偿方案。最后,实验结果验证了理论分析的正确性以及消除电网阻抗与PLL耦合效应从而改善并网MMC系统稳定性方法的有效性。

关键词：弱电网模块化多电平换流器(MMC) 电网阻抗锁相环(PLL) 耦合效应稳定性

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基于转移矩阵的大凉山区土地利用变化研究

西北地质 2025年第1期58卷 270-281页

作者：高文龙张景华刘洪欧阳渊吴君毅苏悦邵璐宋雯洁刘小念中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院湖北武汉430079 中国地质调查局成都地质调查中心四川成都610081 成都理工大学地球科学学院四川成都610059 中国地质科学院研究生院北京100037 中国地质大学(北京)研究生院北京100083 防灾科技学院地质工程学院河北廊坊065201 湖北省地质局地球物理勘探大队湖北武汉430056

笔者通过遥感解译得到1990年、2000年、2010年、2022年4期大凉山区土地利用/覆盖图,利用转移矩阵的方法,分析4期大凉山区土地利用动态变化情况,并探讨了政策变化对土地利用的影响。结果表明,1990~2022年,大凉山区耕地面积由11153 km^(2... 详细信息

笔者通过遥感解译得到1990年、2000年、2010年、2022年4期大凉山区土地利用/覆盖图,利用转移矩阵的方法,分析4期大凉山区土地利用动态变化情况,并探讨了政策变化对土地利用的影响。结果表明,1990~2022年,大凉山区耕地面积由11153 km^(2)减少到4090 km^(2),减少了63%;林地面积由11713 km^(2)增长到18658 km^(2),增长了59%;草地面积1990~2000年由7708 km^(2)增长到10160 km^(2),2000~2010年下降到5128 km^(2),2010~2022年增长到6907 km^(2),整体面积下降10%;水域湿地与建设用地1990~2022年分别从254 km^(2)和92 km^(2)增长到了520 km^(2)和748 km^(2),增幅分别为104%与713%,增幅明显。这与大凉山区社会经济发展以及“天保工程”、退耕还林还草等政策的预期结果相对应。再结合土地利用空间变化分析,林地面积的增长主要由耕地转化而来,草地面积初期增长来自林地被砍伐后的逆向演替,在“天保工程”等政策进行保护后,草地面积的增长主要来自耕地。2010年后,大凉山区林地保护政策从种植人工林地转为维护现有成果,因此林地增长速度放缓。总览1990~2022年,尤其是1998年“天保工程”等政策实施后,大凉山区生态环境持续向好,但在实地考察中,仍有部分林地被砍伐后形成草地,且大面积人工针叶林也存在生态系统单一、易发生火灾的问题。笔者通过对大凉山区土地利用变化及其背后驱动因素的探讨分析,旨在为大凉山区生态保护相关政策法规的制定提供支持。

关键词：土地利用土地利用转移矩阵生态环境驱动因素大凉山区

基于大内核卷积和Transformer并行的三维医学图像配准模型

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中国激光 2025年第03期 71-81页

作者：彭静闫佳荣沈瑜刘佳英魏子易白珊李江柽马煜堃王若暄兰州交通大学电子与信息工程学院

医学图像配准在手术引导和病灶检测等方面具有重要意义。然而，现有的基于深度学习的配准模型通常采用单一编码架构，不能充分结合卷积神经网络（CNN）和Transformer各自的优势，导致配准精度不足且难以保持图像的原始拓扑结构。针对以... 详细信息

医学图像配准在手术引导和病灶检测等方面具有重要意义。然而，现有的基于深度学习的配准模型通常采用单一编码架构，不能充分结合卷积神经网络（CNN）和Transformer各自的优势，导致配准精度不足且难以保持图像的原始拓扑结构。针对以上问题，本研究提出了一种基于大内核卷积（LKC）和Transformer并行的配准模型PLKCT-UNet。首先，设计大内核卷积并将其与Swin Transformer作为双编码器，以增强局部信息和全局信息的捕获能力。其次，通过大内核卷积模块增强全局感受野，并引入核分解技术以减小模型的计算开销。最后，为实现CNN和Transformer的优势互补，提出了多尺度注意力聚合（MSAA）模块，该模块使得模型既能保持局部细粒度信息又能有效捕捉全局语义信息。实验结果表明，PLKCT-UNet在OASIS数据集上的Dice得分为0.824，豪斯多夫距离为2.46，相比于TransMorph模型的参数量减少了21.30×106，整体配准效果更优。

关键词：图像配准大内核卷积 3D Swin Transformer 多尺度注意力聚合脑部磁共振成像

西准噶尔谢米斯台辉绿岩锆石U-Pb年代学及其构造意义

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现代地质 2025年

作者：杨伟邱亮木红旭颜丹平童英刘章鹏张海华张蕊成橙中国地质大学(北京)地球科学与资源学院核工业北京地质研究院中国地质科学院地质研究所中国地质调查局沈阳地质调查中心中国地质大学(北京)地球物理与信息技术学院

谢米斯台增生杂岩带位于西准噶尔造山带西南缘，记录了晚石炭世至早二叠世的岩浆活动，反映了古亚洲洋的俯冲和闭合过程，但是该地区俯冲开始的时间仍存在诸多争议。谢米斯台地区广泛分布的辉绿岩墙，为追索俯冲的开始时间提供了重要线... 详细信息

谢米斯台增生杂岩带位于西准噶尔造山带西南缘，记录了晚石炭世至早二叠世的岩浆活动，反映了古亚洲洋的俯冲和闭合过程，但是该地区俯冲开始的时间仍存在诸多争议。谢米斯台地区广泛分布的辉绿岩墙，为追索俯冲的开始时间提供了重要线索。本研究对谢米斯台地区的辉绿岩墙进行了U-Pb定年，获得了343 Ma、314 Ma、221 Ma和198 Ma的岩浆结晶年龄。进一步分析西准噶尔地区基性岩的测年结果，发现岩浆活动的高峰期在310～300 Ma，而基性岩的侵位年龄自南西向北东逐渐变年轻。同时，该地区还发育有大量组分复杂的花岗岩类，其同位素特征显示了巨量的新生物质的加入，符合洋脊俯冲的地球化学特征。综合分析已发表的辉绿岩锆石U-Pb年龄显示西准噶尔地区南西—北东有逐渐变年轻的趋势，可能指示了西准噶尔地区在晚石炭世开始发生古亚洲洋岩石圈的俯冲。

关键词：洋脊俯冲中亚造山带西准噶尔谢米斯台锆石U-Pb年代学

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基于复杂网络的全球铜产业持股结构研究

中国矿业 2025年第2期34卷 346-359,2页

作者：孟子钰李华姣任帅刘妍心管青安鹏丽中国地质大学(北京)经济管理学院北京100083 自然资源部资源环境承载力评价重点实验室北京100083 首都经济贸易大学管理工程学院北京100070 中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083 中国地质大学(武汉)管理科学与工程系湖北武汉430074

随着铜资源在全球经济中的战略重要性不断上升,各国通过投资和并购来强化自身在铜资源领域的地位。传统上,直接持有上市公司的股份是增强影响力的主要方式。然而近年来,间接持股形式逐渐兴起,使得利益分配和实际控制权变得更为复杂且不... 详细信息

随着铜资源在全球经济中的战略重要性不断上升,各国通过投资和并购来强化自身在铜资源领域的地位。传统上,直接持有上市公司的股份是增强影响力的主要方式。然而近年来,间接持股形式逐渐兴起,使得利益分配和实际控制权变得更为复杂且不透明。因此,本文研究旨在解析这种转变,并识别出在全球铜产业中占据关键位置的国家。本文研究采用了复杂网络分析的方法论,对来自OSIRIS数据库的主要股东持股信息进行了系统性分析。这不仅包括直接持股比例的数据,还涵盖了间接持股路径的追踪,从而全面了解不同国家在全球铜产业中的角色。研究结果表明,间接持股关系的增长削弱了地理因素和政治因素的传统影响,使股东背景更加国际化。美国在直接持股方面保持领先地位,而意大利和新加坡则在间接持股领域显示出了显著的影响力。资源丰富的国家倾向于通过直接持股巩固其矿产所有权,而非资源国更多地采用间接持股策略以提升其市场地位。本文研究揭示了全球铜产业内部隐含的所有权动态,即非资源国通过间接持股增强了在全球市场的影响力,而资源国则继续依赖于直接持股来维持其优势。这一发现对于理解国际资本流动的新模式具有重要意义,并为政策制定者提供了宝贵的视角,鼓励其采取措施促进对铜产业的投资,进而提升各自国家在全球铜市场上的竞争力。此外,研究突出了复杂网络分析方法在探索跨国企业间隐蔽联系方面的应用潜力,为未来类似研究提供了一个新框架。

关键词：铜产业持股关系复杂网络直接持股间接持股

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基于组合网络优化的延迟深度确定性策略梯度

控制与决策 2025年第3期40卷 1015-1023页

作者：程玉虎安冰清孔毅中国矿业大学信息与控制工程学院

值函数估计偏差修正已成为深度强化学习领域的一个重要研究方向.现有大多数研究工作均聚焦于如何缓解高估偏差,却忽略了缓解高估偏差过程中引入的低估偏差问题.为此,通过在Actor-Critic框架中灵活设置多个Actor和Critic网络来缓解值函... 详细信息

值函数估计偏差修正已成为深度强化学习领域的一个重要研究方向.现有大多数研究工作均聚焦于如何缓解高估偏差,却忽略了缓解高估偏差过程中引入的低估偏差问题.为此,通过在Actor-Critic框架中灵活设置多个Actor和Critic网络来缓解值函数低估偏差,提出一种基于组合网络优化的延迟深度确定性策略梯度(D3PGCNO). D3PG-CNO的主要思路为:在经验收集阶段用一个Critic网络对多个Actor网络的输出动作进行评估,并选择最优的动作存入经验池.在经验训练阶段,从多个Critic网络中选出在当前状态-动作对下估计结果最小的Critic网络,并用其对多个Actor网络的输出动作进行评估,选择评估最大值进行目标值的计算. MuJoCo平台上的实验结果显示,相比于现有的确定性策略梯度算法, D3PG-CNO显著降低了估计偏差,提高了算法的稳定性和收敛速度,并在多个任务中表现出更好的性能.

关键词：深度强化学习低估偏差确定性策略梯度 Actor-Critic框架值函数