检索结果-内蒙古大学图书馆

贫困脆弱性研究评述

引用

农村经济与科技 2021年第12期32卷 184-186页

作者：杜宜展林萍萍闽南师范大学教育科学学院、福建省应用认知与人格重点实验室、应用认知与人格心理福建省高校重点实验室福建漳州363000

贫困脆弱性(VP)的研究已经发展成为贫困研究的一个重要领域。本文基于众多中西方贫困脆弱性的相关研究,旨在对贫困脆弱性的定义、影响因素及其相关研究进行整理,并在此基础上提出贫困脆弱性研究需要加强的方面,以期为后续研究提供方向。

关键词：贫困脆弱性贫困风险概念辨析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于AuNP/PEI/MWCNTs构筑的双酚A电化学传感器

引用

化学研究与应用 2021年第2期33卷 258-268页

作者：黄迪惠黄小洲陈锦阳叶瑞洪福建师范大学福清分校海洋与生化工程学院近海流域环境测控治理福建省高校重点实验室福建福清350300 福建师范大学生命科学学院福建福州350117

制备了一种基于AuNP/PEI/MWCNTs纳米复合材料的电化学传感器,并通过循环伏安法(CV)测定痕量的双酚A(BPA)。AuNP紧密地锚固在管状交联的聚乙烯亚胺均匀包裹的多壁碳纳米管(MWCNTs)的空隙中形成AuNP/PEI/MWCNTs。利用场发射扫描电子显微... 详细信息

制备了一种基于AuNP/PEI/MWCNTs纳米复合材料的电化学传感器,并通过循环伏安法(CV)测定痕量的双酚A(BPA)。AuNP紧密地锚固在管状交联的聚乙烯亚胺均匀包裹的多壁碳纳米管(MWCNTs)的空隙中形成AuNP/PEI/MWCNTs。利用场发射扫描电子显微镜和粉末X射线衍射对AuNP/PEI/MWCNTs纳米复合材料进行了形貌结构的表征。本实验利用循环伏安法测定的线性范围为0.1μmol·L^(-1)~100μmol·L^(-1),根据S/N=3计算BPA的检出限(LOD)为10.5 nmol·L^(-1),并且该电化学传感器用于测定包装饮用水样品中BPA的迁移,回收率为95.6%~106.6%。

关键词： AuNPs 聚乙烯亚胺 MWCNTs 双酚A 电化学传感器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中国森林资源发展质量测度与时空差异研究

引用

林业经济问题 2021年第2期41卷 188-196页

作者：刘秋金杨思崟林镇江余向群张瑞琛福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学福建省资源环境空间信息统计研究中心福州350002 福建农林大学生态与资源统计福建省高校重点实验室福州350002 福建农林大学经济管理学院福州350002

从森林资源效益、科技创新效益、人力资本效益3方面出发,构建中国森林资源发展质量评价指标体系,然后基于熵权法与空间自相关分析法测算中国森林资源发展质量的驱动力指数并分析其区域间的时空差异。结果发现:中国省域森林资源发展质量... 详细信息

从森林资源效益、科技创新效益、人力资本效益3方面出发,构建中国森林资源发展质量评价指标体系,然后基于熵权法与空间自相关分析法测算中国森林资源发展质量的驱动力指数并分析其区域间的时空差异。结果发现:中国省域森林资源发展质量处于中等水平,空间异质性突出,其中林业科技水平普遍较低,且人力资本效益主要集中于东南地区。为此,政府部门要加强森林资源发展质量监督,重视林业科技创新和人力资本的培养,形成以局部带动总体的发展模式消除区域间森林资源发展质量不平衡问题。

关键词：森林资源发展质量驱动力指数时空差异

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

政府换届周期对城市空间扩张的影响

引用

世界经济 2021年第4期44卷 178-200页

作者：石光岳阳张过国务院发展研究中心金融研究所计量经济学教育部重点实验室(厦门大学) 厦门大学经济学院经济研究所厦门大学王亚南经济研究院福建省统计科学重点实验室(厦门大学) 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

本文研究了地方官员换届周期对城市蔓延的长期影响。动态公共品投资模型分析的结果表明,换届周期影响了政府在公共品投资决策中对长短期收益和成本的权衡,造成公共品投入和地方债务的周期性变化,并导致均衡条件下过高的公共品投入及较... 详细信息

本文研究了地方官员换届周期对城市蔓延的长期影响。动态公共品投资模型分析的结果表明,换届周期影响了政府在公共品投资决策中对长短期收益和成本的权衡,造成公共品投入和地方债务的周期性变化,并导致均衡条件下过高的公共品投入及较低的总产出。本文基于卫星夜间灯光遥感影像,构造了1992-2012年279个城市的空间扩张速度和跳跃性指标,并结合政府债务数据,度量了换届周期对城市扩张的影响。结果表明,新市委书记上任后,城市夜光面积年均增长率达到1%,官员换届使得城市跳跃式扩张概率提高15%-36%,而任期的不确定性会增强城市扩张跳跃性,其代价是推动了地方债务增长,降低了城市未来增长的可持续性,挤出了科技教育等财政支出。中央政府应重视完善官员任期制度,引导合理预期,减少行为短视化和政策不延续。

关键词：夜间灯光遥感换届周期城市蔓延政府债务

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

密度峰值聚类算法综述

引用

计算机研究与发展 2020年第2期57卷 378-394页

作者：陈叶旺申莲莲钟才明王田陈谊杜吉祥华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 福建省大数据智能与安全重点实验室(华侨大学) 福建厦门361021 宁波大学信息学院浙江宁波315211

密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高、且与其他密度更高区域相隔较远的数据点.这些点被称为密度... 详细信息

密度峰值聚类(density peak,DPeak)算法是一种简单有效的聚类算法,它可将任意维度数据映射成2维,在降维后的空间中建构出数据之间的层次关系,可以非常容易地从中挑选出密度高、且与其他密度更高区域相隔较远的数据点.这些点被称为密度峰值点,可以用来作为聚类中心.根据建构好的层次关系,该算法提供了2种不同的方式完成最后聚类:一种是与用户交互的决策图,另一种是自动化方式.跟踪了DPeak近年来的发展与应用动态,对该算法的各种改进或变种从以下3方面进行了总结和梳理:首先,介绍了DPeak算法原理,对其在聚类算法分类体系中的位置进行了讨论.将其与5个主要的聚类算法做了比较之后,发现DPeak与均值漂移聚类算法(mean shift)有诸多相似之处,因而认为其可能为mean shift的一个特殊变种.其次,讨论了DPeak的几个不足之处,如复杂度较高、自适应性不足、精度低和高维数据适用性差等,将针对这些缺点进行改进的相关算法做了分类讨论.此外,梳理了DPeak算法在不同领域中的应用,如自然语言处理、生物医学应用、光学应用等.最后,探讨了密度峰值聚类算法所存在的问题及挑战,同时对进一步的工作进行展望.

关键词：聚类算法密度峰值大数据数据挖掘密度聚类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

厦门市工业源VOCs治理技术及区域性治理效果评估

引用

环境工程学报 2021年第6期15卷 1956-1965页

作者：金月正金磊吴义诚高攀峰刘建福苏国新庄马展傅海燕厦门理工学院环境科学与工程学院环境生物技术福建省高校重点实验室厦门361024 厦门海洋职业技术学院厦门361100 厦门市环境科学研究院厦门361006

选取厦门市8大重点监测行业370家企业的439套废气处理系统进行了调研,对不同VOCs治理技术在不同行业的应用情况及实际净化效果进行分析,并结合GIS平台,对厦门市的VOCs治理效果进行了区域性评估。结果表明:活性炭吸附、UV光解、UV光解+... 详细信息

选取厦门市8大重点监测行业370家企业的439套废气处理系统进行了调研,对不同VOCs治理技术在不同行业的应用情况及实际净化效果进行分析,并结合GIS平台,对厦门市的VOCs治理效果进行了区域性评估。结果表明:活性炭吸附、UV光解、UV光解+活性炭、等离子+UV光解、燃烧类工艺及其他类(低温等离子法、冷凝回收法、生物法)等6类治理技术对VOCs的平均去除率分别为79.6%、73.7%、71.9%、69.2%、82.1%、68.6%;燃烧类工艺对苯系物去除率最高,其次是活性炭吸附工艺,UV光解及其组合工艺对苯系物的去除率较低;UV光解及其组合工艺在设备管理及企业工艺选取方面尚存在问题,整体处理效果较差,但该工艺适用于低浓度有机废气的处理,例如在汽修行业的去除率较高(80%左右);燃烧类工艺及活性炭吸附工艺处理效果较好,燃烧类工艺的去除率较高,且对工况的适应性较强,可用于高浓度VOCs(>1000 kg·d^(-1))和高进口风量(>20000 m^(3)·h^(-1))条件下的废气治理;其他类相关工艺由于成本较低,虽处理效率不高,但可根据实际情况选择应用。厦门市域各二级行政区对VOCs 8大重点监测行业区域治理效果排序为:思明区>湖里区>海沧区>翔安区>集美区>同安区。

关键词：挥发性有机物(VOCs) 治理工艺去除率地理信息系统效果评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

国内湿地时空研究可视化分析——基于CiteSpace知识图谱

引用

赤峰学院学报（自然科学版） 2021年第11期37卷 34-39页

作者：陈奕连海峰林夏莹陈双梅福建农林大学计算机与信息学院福建农林大学生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002

以1996-2020年中国知网(CNKI)数据库收录的1748篇文献为样本,借助CiteSpace可视化分析软件,利用共现词分析、聚类分析、突现词分析、时间线图谱等方法,系统梳理国内湿地时空研究的发展脉络及前沿热点。研究表明:(1)湿地时空研究发文数... 详细信息

以1996-2020年中国知网(CNKI)数据库收录的1748篇文献为样本,借助CiteSpace可视化分析软件,利用共现词分析、聚类分析、突现词分析、时间线图谱等方法,系统梳理国内湿地时空研究的发展脉络及前沿热点。研究表明:(1)湿地时空研究发文数量呈“J”型增长趋势,分为萌芽探索、稳步发展和快速发展三个阶段,研究内容逐渐多元丰富。(2)研究热点集中在土地利用/土地覆盖、驱动因素、景观格局、生态系统服务价值方面。(3)GIS在湿地时空领域突现强度最大且时间最长,生态系统服务价值的研究是近期研究前沿热点。后续应关注湿地修复工程,加强湿地领域治理成效的研究。

关键词：湿地时空前沿热点 CiteSpace 可视化分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

第21届足球世界杯比赛的技战术特征及确立策略

引用

福建师范大学学报（自然科学版） 2020年第2期36卷 101-116页

作者：李荣陈亮福建师范大学体育科学学院运动与健康福建省高校重点实验室福建福州350117

采用数理统计法、社会网络分析法、PLS回归法.对第21届足球世界杯参赛队的技战术特征进行划分,并分析球队技战术特征形成的原因.依据传控表现、进攻方式、阵型保持和守门员传球等相关指标判定,32支参赛队可分为均衡型、传控型、防反型... 详细信息

采用数理统计法、社会网络分析法、PLS回归法.对第21届足球世界杯参赛队的技战术特征进行划分,并分析球队技战术特征形成的原因.依据传控表现、进攻方式、阵型保持和守门员传球等相关指标判定,32支参赛队可分为均衡型、传控型、防反型、保守型4类.均衡型球队各类指标表现均衡,进攻形式多样;传控型球队具有传控球能力突出,进攻威胁性大,阵型宽度利用充分,守门员传球参与度高的特点;防反型球队不求控球和传球优势,多利用增加防守宽度获得球权后的快速进攻完成反击;保守型球队放弃对比赛局面的控制,以消极防守后的快攻为主要进攻形式.不同类型球队技战术特征的确立方式存在差异,均衡型球队运动员实力突出,教练员相对稳定并善于启用新人;传控型球队坚持教练员的风格传承;防反型球队教练员的稳定有利于球队表现;保守型球队运动员个人能力有限.

关键词：第21届足球世界杯参赛球队技战术特征比赛成绩确立策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

线性编码联邦学习

引用

计算机应用研究 2023年第4期40卷 1113-1118页

作者：史洪玮王志超施连敏杨迎尧宿迁学院信息工程学院江苏宿迁223800 宿迁学院产业技术研究院江苏宿迁223800 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215031 武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山354300

联邦学习能够在边缘设备的协作训练中,保护边缘设备的数据隐私。而在通用联邦学习场景中,联邦学习的参与者通常由异构边缘设备构成,其中资源受限的设备会占用更长的时间,导致联邦学习系统的训练速度下降。现有方案或忽略掉队者,或根据... 详细信息

联邦学习能够在边缘设备的协作训练中,保护边缘设备的数据隐私。而在通用联邦学习场景中,联邦学习的参与者通常由异构边缘设备构成,其中资源受限的设备会占用更长的时间,导致联邦学习系统的训练速度下降。现有方案或忽略掉队者,或根据分布式思想将计算任务进行分发,但是分发过程中涉及到原始数据的传递,无法保证数据隐私。为了缓解中小型规模的多异构设备协作训练场景下的掉队者问题,提出了编码联邦学习方案,结合线性编码的数学特性设计了高效调度算法,在确保数据隐私的同时,加速异构系统中联邦学习系统速度。同时,在实际实验平台中完成的实验结果表明,当异构设备之间性能差异较大时,编码联邦学习方案能将掉队者训练时间缩短92.85%。

关键词：联邦学习线性编码边缘计算调度策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

深度神经模糊系统算法及其回归应用

引用

自动化学报 2020年第11期46卷 2350-2358页

作者：赵文迪陈德旺卓永强黄允浒福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福州350108 广州航海学院海运学院广州510725

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy... 详细信息

深度神经网络是人工智能的热点,可以很好处理高维大数据,却有可解释性差的不足.通过IF-THEN规则构建的模糊系统,具有可解释性强的优点,但在处理高维大数据时会遇到“维数灾难”问题.本文提出一种基于ANFIS(Adaptive network based fuzzy inference system)的深度神经模糊系统(Deep neural fuzzy system,DNFS)及两种基于分块和分层的启发式实现算法:DNFS1和DNFS2.通过四个面向回归应用的数据集的测试,我们发现:1)采用分块、分层学习的DNFS在准确度与可解释性上优于BP、RBF、GRNN等传统浅层神经网络算法,也优于LSTM和DBN等深度神经网络算法;2)在低维问题中,DNFS1具有一定优势;3)在面对高维问题时,DNFS2表现更为突出.本文的研究结果表明DNFS是一种新型深度学习方法,不仅可解释性好,而且能有效解决处理高维数据时模糊规则数目爆炸的问题,具有很好的发展前景.

关键词：高维大数据深度神经模糊系统自适应神经模糊系统分层结构可解释性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：