检索结果-内蒙古大学图书馆

现代管理科学 2025年第1期 24-36页

作者：陈抗孙锦繁南京信息工程大学商学院

数字普惠金融可以突破研发资源配置时空边界,为制造业企业提供更加广泛、高效和便捷的金融服务,但潜在的数字鸿沟和地区金融发展不平衡等问题也可能会加剧企业创新的不确定性。选取A股制造业上市公司的微观数据进行实证分析,以地区金融... 详细信息

数字普惠金融可以突破研发资源配置时空边界,为制造业企业提供更加广泛、高效和便捷的金融服务,但潜在的数字鸿沟和地区金融发展不平衡等问题也可能会加剧企业创新的不确定性。选取A股制造业上市公司的微观数据进行实证分析,以地区金融发展水平为门槛,探究数字普惠金融对制造业企业创新效率的影响,进一步分析东中西部地区和产权性质的异质性。最终得出结论:在不同金融发展水平下,数字普惠金融对制造业企业创新效率的影响具有显著的双门槛效应。在不同的门槛区间内,影响效果均为正向,且在第一门槛值和第二门槛值之间时影响效果最为明显;就地区异质性而言,数字普惠金融对不同地区的制造业企业创新效率均存在门槛效应。东部地区存在双门槛效应,中部和西部地区存在单门槛效应,数字普惠金融在西部地区的影响效果最为显著;就产权异质性而言,国有企业存在单门槛效应,民营企业存在双门槛效应,且数字普惠金融对国有企业创新效率影响的功效更强。基于以上结论,建议持续深化数字普惠金融应用,优化金融服务,强化风险防控,以全面促进制造业企业创新效率的提升。

关键词：数字普惠金融创新效率制造业企业

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车联网产业创新应用型人才培养模式探索

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高等工程教育研究 2025年第1期 27-33页

作者：张永宏王泉王骥无锡学院无锡学院车联网产业学院南京信息工程大学

培养车联网产业创新应用型人才,对于推动车联网发展、加速产业转型升级及提升国家创新能力具有深远意义。现有人才培养模式存在专业体系与市场需求不匹配、人才培养与产业发展脱节、产教协同育人合力不强等问题。“一群双动·三化&#... 详细信息

培养车联网产业创新应用型人才,对于推动车联网发展、加速产业转型升级及提升国家创新能力具有深远意义。现有人才培养模式存在专业体系与市场需求不匹配、人才培养与产业发展脱节、产教协同育人合力不强等问题。“一群双动·三化·三元”人才培养模式实施以专业集群为载体、以教师动态聘任与学生动态进出为抓手的教育教学机制,重构模块化、项目化、企业化课程与实践体系,创新高校、企业、园区三元协同育人机制。取得了较好实践成效,为培养契合车联网产业需求的创新应用型人才提供了有效路径。

关键词：车联网创新应用型人才人才培养产业发展

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多尺度密集交互注意力残差真实图像去噪网络

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图学学报 2025年第2期46卷 279-287页

作者：郭业才胡晓伟 AMITAVE Saha 毛湘南南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低,导致生成图像不够清晰的问题,提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先,通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征,以确保图像特征的多样性;然后,多尺度级... 详细信息

针对图像去噪特征提取不全面以及特征利用率低,导致生成图像不够清晰的问题,提出一种多尺度密集交互注意力残差去噪网络(MDIARN)。首先,通过多尺度非对称特征提取模块(MAFM)初步提取浅层信息特征,以确保图像特征的多样性;然后,多尺度级联模块(MSCM)利用多维密集交互残差单元(MDIU)对图像特征进行多维映射,并逐步级联以增强模型之间的信息传递和交互性,充分拟合训练数据;引入双路全局注意力模块(DGAM)对多级特征进行全局联合学习,获取更具有判别性的特征信息;跳跃连接促进结构之间的参数共享,使不同维度的特征充分融合,保证信息的完整性;最后,采用残差学习构建出清晰的去噪图像。结果表明,该算法在真实噪声数据集(DND和SIDD)上峰值信噪比分别为39.80 dB和39.62 dB,结构相似性分别为95.4%和95.8%,均优于主流去噪算法。此外,该算法在低光度场景下应用也能保留更多细节,从而显著提升图像质量。

关键词：图像去噪多尺度特征提取多维密集交互卷积神经网络注意力

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基于长序列遥感降水融合数据集的黄河源气象干旱特征研究

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大气科学学报 2025年第1期48卷 49-61页

作者：成硕黄曼捷余文君庄稼成星寅聪严海文李艳忠赵林南京信息工程大学水文与水资源工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学地理科学学院江苏南京210044

遥感降水产品可为气象干旱精准监测提供近实时、多时空分辨率的降水数据,但其性能易受复杂地形和极端气候的影响,基于机器学习的多源数据融合方法为提高复杂地形和偏远地区遥感降水产品精度和干旱监测能力提供了新思路。基于此,本研究... 详细信息

遥感降水产品可为气象干旱精准监测提供近实时、多时空分辨率的降水数据,但其性能易受复杂地形和极端气候的影响,基于机器学习的多源数据融合方法为提高复杂地形和偏远地区遥感降水产品精度和干旱监测能力提供了新思路。基于此,本研究以资料稀缺的黄河源为研究区,利用随机森林(random forest,简称RF)方法生成了黄河源区长序列(1983—2018年)高精度的格网降水数据集,并基于该数据集利用标准化降水指数(standardized precipitation index,简称SPI)和游程理论方法识别气象干旱事件,阐明融合降水产品数据集对气象干旱事件特征的捕获能力。结果表明:1)基于机器学习的降水融合数据集在站点尺度性能方面优于3套原始遥感降水产品,能较理想地捕获降水的年内和年际波动;2)黄河源降水和4个时间尺度的SPI(SPI1、SPI3、SPI6和SPI12)均呈显著增加趋势(通过0.05信度的显著性检验),表明近36年黄河源区降水增加,气象干旱趋缓;3)降水突变点发生在2006年,2006年前的平均干旱事件历时长、烈度强和极值大,但2006年后干旱事件特征趋缓;空间分布上,源区西北部干旱历时和烈度较高,东南部干旱强度和极值较高。

关键词：标准化降水指数气象干旱融合降水黄河源区

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基于轻量化卷积神经网络车载雷达图像目标识别方法

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雷达科学与技术 2025年第1期23卷 82-91,100页

作者：李家强汪星宇陈金立姚昌华南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对车载毫米波雷达距离-方位图像细节模糊、目标占比小,卷积神经网络模型复杂难以在端侧部署的问题,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络YOLOv5s的车载雷达图像目标识别方法。首先结合Ghost卷积设计轻量化解耦头,并行处理检测与分类... 详细信息

针对车载毫米波雷达距离-方位图像细节模糊、目标占比小,卷积神经网络模型复杂难以在端侧部署的问题,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络YOLOv5s的车载雷达图像目标识别方法。首先结合Ghost卷积设计轻量化解耦头,并行处理检测与分类问题;其次设计融合注意力机制的Concat_att模块并引入更具边界框定位敏感性的网络损失函数EIoU Loss,充分提取特征图中小目标细节信息,加速网络收敛,提升网络精度;最后通过Slim剪枝进一步压缩模型存储空间和计算量。实验结果表明,当模型大小缩减至原始YOLOv5s网络的76.8%时,mAP@0.5与mAP@0.5:0.95较原始网络分别提升了2.7%和2.8%,适用于小目标检测,并能同时满足目标识别精度与实时性要求,适合部署至车载嵌入式系统中。

关键词：雷达图像 YOLOv5s 轻量化注意力机制模型剪枝

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基于重复码不同质重传的URLLC最小化带宽方法

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计算机工程与设计 2025年第1期46卷 74-80页

作者：曹丽媛张治中冯姣程方南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

为实现5G超可靠低延迟通信(URLLC)应用场景在高服务质量(QoS)要求下的最小带宽资源分配问题,提出一种基于混合自动重传请求(HARQ)的重复码不同质传输的带宽最小化方案HTRCBM-HARQ。通过提出一种重传方式,即重复码不同质传输的HARQ,提高... 详细信息

为实现5G超可靠低延迟通信(URLLC)应用场景在高服务质量(QoS)要求下的最小带宽资源分配问题,提出一种基于混合自动重传请求(HARQ)的重复码不同质传输的带宽最小化方案HTRCBM-HARQ。通过提出一种重传方式,即重复码不同质传输的HARQ,提高可靠性;通过建立时延与可靠性分析的框架,导出系统所需最小带宽公式。仿真结果表明,该算法有效提高了有限带宽资源的利用率,与现有算法对比可以节省10%~30%的带宽资源。

关键词： 5G 超可靠低时延通信服务质量混合自动重传请求带宽资源可靠性时延

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基于当前统计模型改进的机动目标自适应跟踪算法

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现代雷达 2025年第2期47卷 45-51页

作者：滕康周勇南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对当前统计模型算法对加速度极限值和机动频率需要预先设置成固定值,在机动目标跟踪过程中无法自适应调整算法参数带来的跟踪精度不高的问题,文中在分析传统当前统计模型适用范围与局限性的基础上,提出了一种改进的当前统计模型自适... 详细信息

针对当前统计模型算法对加速度极限值和机动频率需要预先设置成固定值,在机动目标跟踪过程中无法自适应调整算法参数带来的跟踪精度不高的问题,文中在分析传统当前统计模型适用范围与局限性的基础上,提出了一种改进的当前统计模型自适应滤波算法来实现对传统当前统计模型的改进。算法通过位置估计量差值与加速度扰动量的关系以及当前时刻加速度估计值的均值,在机动目标跟踪过程中对加速度方差和机动频率进行自适应调整,进而自适应调整过程噪声方差。蒙特卡洛模拟仿真实验的结果表明:改进后的算法能持续稳定地跟踪目标,并且对弱机动目标、强机动目标的跟踪较传统算法均具有更好的效果,提高了跟踪精度。

关键词：当前统计模型自适应滤波噪声方差蒙特卡洛机动目标跟踪

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基于非凸稀疏与低秩分解的车载雷达抗干扰方法

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现代雷达 2025年第2期47卷 58-65页

作者：李家强危雨萱任梦豪陈金立南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

车载及道路设备毫米波雷达的广泛应用,使得雷达之间的相互干扰引起了诸多交通安全隐患。为此,文中提出了一种基于非凸正则化稀疏和低秩分解的信号分离方法来抑制雷达间的相互干扰。首先,利用雷达回波信号中目标分量和干扰分量的低秩和... 详细信息

车载及道路设备毫米波雷达的广泛应用,使得雷达之间的相互干扰引起了诸多交通安全隐患。为此,文中提出了一种基于非凸正则化稀疏和低秩分解的信号分离方法来抑制雷达间的相互干扰。首先,利用雷达回波信号中目标分量和干扰分量的低秩和稀疏特性构建优化模型,将干扰抑制问题转化为了优化问题;然后,在使用极大极小非凸稀疏惩罚作为稀疏惩罚的情况下,借助交替方向乘子法进行迭代优化;最后,在指定误差范围内结束迭代,分别求解出目标分量和干扰分量,实现了有用信号和干扰信号的精准分离。与现有的信号处理方法相比,所提方法跳过了繁琐的干扰检测步骤,且干扰抑制后的信号与纯净参考信号的相关系数达到了0.9997。仿真模拟以及后续的实验结果表明该方法对雷达间干扰的抑制具有优异的性能。

关键词：毫米波雷达干扰抑制低秩稀疏极大极小非凸稀疏惩罚

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结合贝叶斯优化和时域卷积网络的海面微弱信号检测方法

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探测与控制学报 2025年第2期47卷 55-63页

作者：周星行鸿彦叶如南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(P... 详细信息

针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)评估优化算法的效果,将预测误差信号进行傅里叶变换,在频域分析检测性能。采用IPIX雷达数据集进行实验,结果表明,该方法能够从误差频谱中有效检测出海面微弱信号并适用于不同海情,实测海杂波在HH和VV极化下的平均均方误差分别为2.28×10^(-4)和2.32×10^(-4),相比于现有方法具有更高的预测精度,增强了海面微弱信号的可检测性。

关键词：海杂波相空间重构贝叶斯优化算法时域卷积网络

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一种融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法

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电光与控制 2025年第3期32卷 62-68页

作者：郭业才阳刚毛湘南南京信息工程大学电子信息与工程学院南京210000

针对现有图像去模糊模型对于全局特征信息学习的不足以及感受野受限的问题,提出一种改进的融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法。首先,为了提高模型对全局特征学习以及远程像素捕获的能力,设计了一个多特征多尺度融合模块,该模... 详细信息

针对现有图像去模糊模型对于全局特征信息学习的不足以及感受野受限的问题,提出一种改进的融合Transformer的多尺度结构图像去模糊方法。首先,为了提高模型对全局特征学习以及远程像素捕获的能力,设计了一个多特征多尺度融合模块,该模块利用双旁路结构将局部特征信息和全局特征信息有效地结合起来,同时简化Transformer以提升计算效率;其次,为了缓解卷积操作缺乏输入内容自适应的缺点,将通道注意力引入到特征融合模块中来动态地学习有用信息;最后,在基准数据集GoPro上,所提方法取得的峰值信噪比为31.87 dB,结构相似度为0.952。实验结果表明,所提方法与主流方法相比能够有效地复原图像细节特征,并且能够提升后续计算机视觉任务的鲁棒性。

关键词：图像去模糊多尺度结构 Transformer 卷积神经网络注意力机制

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