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计及预案式失配冲击的响应驱动频率稳定紧急切负荷策略
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作者 孙正龙 刘勇 +5 位作者 陈威翰 章锐 刘铖 华文 张程铭 蔡国伟 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第1期117-129,共13页
在新型电力系统复杂工况下,以策略表为主体、通过“离线仿真、在线匹配”的预案式频率稳定控制方案存在较高失配风险,甚至因调控失当引发二次冲击,严重威胁电力系统的安全稳定运行。提出一种计及预案式失配冲击的响应驱动频率稳定紧急... 在新型电力系统复杂工况下,以策略表为主体、通过“离线仿真、在线匹配”的预案式频率稳定控制方案存在较高失配风险,甚至因调控失当引发二次冲击,严重威胁电力系统的安全稳定运行。提出一种计及预案式失配冲击的响应驱动频率稳定紧急切负荷策略。该策略动作在预案式控制之后,是对预案式控制的有益补充,能够有效提升系统频率稳定性。首先建立了基于系统频率响应(system frequency response,SFR)模型辨识的频率稳定切负荷量计算方法。提出了基于频率稀疏量测的SFR模型辨识方法,在此基础上建立了含稳定控制的SFR模型,根据频率稳定控制目标迭代求解切负荷量。其次,建立了基于Transformer网络的频率控制敏感点挖掘模型,通过分析关键发电机母线节点频率时序值和频率控制敏感点的映射关系,实现响应驱动的频率控制敏感点在线挖掘。最后,按照敏感点排序快速分配控制措施总量,构建频率稳定紧急控制方案。在某实际交直流混联万节点仿真系统验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 预案式控制 频率稳定 紧急控制 频率响应模型 TRANSFORMER
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基于图像匹配的高空大斜视无源目标定位
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作者 贾平 李昌灏 +3 位作者 孙辉 宋悦铭 祃卓荦 徐芳 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期124-138,共15页
提出一种基于图像匹配的无源定位方法,通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略,减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似... 提出一种基于图像匹配的无源定位方法,通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略,减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似正射变换,并截取对应区域的卫星图像。采用RepVGG提取图像粗特征,通过互最近邻实现初步匹配,并结合MiHo与归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)筛选匹配点对。最后,借助Transformer模块完成精细化匹配,再根据精匹配结果构建角度误差修正矩阵,多次迭代修正系统误差。实验结果表明,所提方法的定位精度较传统方法有较大幅度提升,在典型应用场景下提升约70%,在斜距90 km的情况下,定位精度可维持在120 m左右。该方法突破了传统无源定位对角度精度的高度依赖,验证了基于图像匹配的无源定位路径的可行性与有效性。 展开更多
关键词 图像匹配 目标定位 航空光电系统 无源定位 大斜视 TRANSFORMER
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基于BSimilar优化PTransformer的光伏功率短期预测
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作者 张文广 蔡浩 +1 位作者 刘科 孙盼荣 《动力工程学报》 北大核心 2026年第1期77-84,102,共9页
为提高光伏功率短期预测的精度,提出了考虑光伏设备性能退化因素的相似日算法优化的分时段多通道独立光伏功率短期预测方法。首先,在PTransformer模型中用分时段与通道独立的方法来处理光伏输入数据,以降低空间复杂度及提高长时间数据... 为提高光伏功率短期预测的精度,提出了考虑光伏设备性能退化因素的相似日算法优化的分时段多通道独立光伏功率短期预测方法。首先,在PTransformer模型中用分时段与通道独立的方法来处理光伏输入数据,以降低空间复杂度及提高长时间数据序列的关注度。其次,运用Transformer的编码器模型,通过自身注意力机制捕捉光伏序列特征之间的依赖关系,进行光伏功率的短期预测。最后,运用夹角余弦距离计算相似度并考虑光伏设备性能退化因素确定相似日,利用其功率数据优化PTransformer模型,以改善功率数据的滞后性。结果表明:相比典型的光伏功率短期预测方法,所提方法训练速度更快,预测精准度更高,并且对复杂天气状况下的光伏功率也有较好的预测结果。 展开更多
关键词 光伏功率 短期预测 性能退化 贝叶斯分析 TRANSFORMER 相似日
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基于多方位感知深度融合检测头的目标检测算法
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作者 包晓安 彭书友 +3 位作者 张娜 涂小妹 张庆琪 吴彪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期32-42,共11页
针对传统目标检测头难以有效捕捉全局信息的问题,提出基于多方位感知深度融合检测头的目标检测算法.通过在检测头部分设计高效双轴窗口注意力编码器(EDWE)模块,使网络能够深度融合捕获到的全局信息与局部信息;在特征金字塔结构之后使用... 针对传统目标检测头难以有效捕捉全局信息的问题,提出基于多方位感知深度融合检测头的目标检测算法.通过在检测头部分设计高效双轴窗口注意力编码器(EDWE)模块,使网络能够深度融合捕获到的全局信息与局部信息;在特征金字塔结构之后使用重参化大核卷积(RLK)模块,减小来自主干网络的特征空间差异,增强网络对中小型数据集的适应性;引入编码器选择保留模块(ESM),选择性地累积来自EDWE模块的输出,优化反向传播.实验结果表明,在规模较大的MS-COCO2017数据集上,所提算法应用于常见模型RetinaNet、FCOS、ATSS时使AP分别提升了2.9、2.6、3.4个百分点;在规模较小的PASCAL VOC2007数据集上,所提算法使3种模型的AP分别实现了1.3、1.0和1.1个百分点的提升.通过EDWE、RLK和ESM模块的协同作用,所提算法有效提升了目标检测精度,在不同规模的数据集上均展现了显著的性能优势. 展开更多
关键词 检测头 目标检测 Transformer编码器 深度融合 大核卷积
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面向视觉算法的知识蒸馏研究综述
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作者 潘海为 于丰铭 +3 位作者 张可佳 兰海燕 孟庆宇 李哲 《计算机研究与发展》 北大核心 2026年第1期90-122,共33页
知识蒸馏作为深度学习中的关键技术,通过将大型教师模型的知识传递给较小的学生模型,实现了模型的压缩与加速。在保证性能的前提下,显著减少了计算资源和存储需求,促进了高性能模型在资源受限的边缘设备上的部署。围绕知识蒸馏的最新研... 知识蒸馏作为深度学习中的关键技术,通过将大型教师模型的知识传递给较小的学生模型,实现了模型的压缩与加速。在保证性能的前提下,显著减少了计算资源和存储需求,促进了高性能模型在资源受限的边缘设备上的部署。围绕知识蒸馏的最新研究进展进行了系统性的综述,从知识类型和师生模型架构2个角度对知识蒸馏进行分类,详细汇总了输出特征知识、中间特征知识、关系特征知识3种典型知识类型的蒸馏方法,以及卷积架构到卷积架构、卷积架构到ViT(vision Transformer)架构、ViT架构到卷积架构和ViT架构到ViT架构的蒸馏方法;探讨了离线蒸馏、在线蒸馏、自蒸馏、无数据蒸馏、多教师蒸馏和助理蒸馏的学习方式;归纳了基于蒸馏过程、知识结构、温度系数及损失函数的蒸馏优化方法,分析了对抗性技术、自动机器学习、强化学习和扩散模型对蒸馏的改进,并总结了蒸馏技术在常见应用中的实现。尽管知识蒸馏取得了显著进展,但在实际应用和理论研究中仍面临诸多挑战。最后,对这些问题进行了深入分析,并对未来发展方向提出了见解。 展开更多
关键词 知识蒸馏 模型压缩 深度学习 卷积神经网络 视觉Transformer
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基于Swin-PIDNet的纸质工程制图线型识别方法
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作者 朱文博 陈龙飞 迟玉伦 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期313-320,共8页
识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模... 识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模型长程建模能力;提出一种逐阶段解冻的迁移学习方法,提升模型对线型识别的训练效率和精度,平滑模型训练过程;针对工程制图线型的细长特征,嵌入注意力模块EMA到PAHDC模块中,从而改善背景信息淹没线型特征信息的问题;为处理线型类别不平衡问题,将Focal loss和Dice loss通过加权结合构建Swin-PIDNet的训练损失函数。实验证明该模型的评价指标MIoU为87.02%、MPA为95.42%、F 1分数为96.57%,相较于其他模型,该模型具有较强的线型识别能力,对纸质工程制图图像识别具有理论研究意义和实际应用价值。 展开更多
关键词 PIDNet Swin Transformer 线型识别 纸质工程制图 迁移学习 混合空洞卷积
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融合群分解与Transformer-KAN的短期风速预测
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作者 史加荣 张思怡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期60-68,共9页
针对风速固有的不稳定性,通过融合群分解(Swarm Decomposition,SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold网络(KAN),提出一种SWD-Transformer-KAN预测模型.首先,利用SWD对原始风速数据进行分解,以提取关键特征.其次,针对每个被分解的子序列... 针对风速固有的不稳定性,通过融合群分解(Swarm Decomposition,SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold网络(KAN),提出一种SWD-Transformer-KAN预测模型.首先,利用SWD对原始风速数据进行分解,以提取关键特征.其次,针对每个被分解的子序列,建立Transformer-KAN模型,所建模型充分利用了Transformer的时序处理能力和KAN的非线性逼近能力.最后,对所有子序列的预测结果进行叠加,得到最终的风速预测值.为了验证所提出模型的有效性,将其与其他模型进行实验对比,结果表明,SWD-Transformer-KAN模型具有最优的预测性能,其决定系数(R2)高达99.91%. 展开更多
关键词 风速预测 群分解 TRANSFORMER Kolmogorov-Arnold网络
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一种基于时域融合Transformer的4D航迹预测方法
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作者 孔建国 马珂昕 +2 位作者 梁海军 张向伟 常瀚文 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期21-29,共9页
针对传统4D航迹预测方法在数据单一和特征选择上的局限,提出了一种基于时域融合Transformer(Temporal Fusion Transformer,TFT)模型的4D航迹预测方法。引入下降率、时序分量等多元特征,并将数据按是否随时间变化及数值属性进行分类,以... 针对传统4D航迹预测方法在数据单一和特征选择上的局限,提出了一种基于时域融合Transformer(Temporal Fusion Transformer,TFT)模型的4D航迹预测方法。引入下降率、时序分量等多元特征,并将数据按是否随时间变化及数值属性进行分类,以体现飞行过程中不同阶段的差异;采用TFT模型有效捕捉各特征之间的隐式相关性,从而提高了预测精度;同时,结合分位数回归实现不确定性量化,提供了具有置信区间的航迹预测结果。实验表明,所提方法在真实数据上优于传统模型:与CNNLSTM模型和LSTM模型相比,平均距离误差分别减少了22.7%和50.9%,纵向、横向和垂直误差分别为305.01 m、177.91 m和25.23 m,验证了模型在解决航迹预测问题上的有效性,能够为管制精细化调控提供有效支持。 展开更多
关键词 空中交通管制 4D航迹预测 自动相关监视系统数据 时域融合Transformer 时间序列预测
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基于近红外光谱与Transformer的烟叶感官指标预测方法
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作者 张云伟 张健涛 +3 位作者 张海 周渭皓 李斌 陶成金 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期386-396,共11页
为克服传统卷烟配方设计与维护过程中存在的主观性强、过度依赖人工经验及感官评吸等技术瓶颈,利用“近红外光谱-化学成分-感官指标”的间接关联,提出了一种基于近红外光谱与Transformer架构的端到端烟叶感官质量指标预测方法。首先采用... 为克服传统卷烟配方设计与维护过程中存在的主观性强、过度依赖人工经验及感官评吸等技术瓶颈,利用“近红外光谱-化学成分-感官指标”的间接关联,提出了一种基于近红外光谱与Transformer架构的端到端烟叶感官质量指标预测方法。首先采用Savitzky-Golay卷积平滑法(SG)、一阶导数法(D1)、多元散射校正(MSC)3种光谱预处理技术有效消除基线漂移和散射干扰;进而设计了一种面向光谱数据特征的Transformer预测模型,实现了烟叶感官质量三维评价体系(风格特征:清香、甜香、焦香;烟气特征:浓度、劲头;质量特征:香气质、香气量、杂气、刺激、余味)的精准预测,并采用了SHAP方法对模型进行分析,增强了模型的可解释性。结果表明,模型对各感官指标测试集预测的平均绝对误差均不高于0.56,具有较好可用性;针对不同感官指标,模型表现出对不同光谱特征波段的捕捉,有效挖掘了光谱特征的协同作用机制,具有较好可解释性。在此基础上,进一步结合多维相似度分析设计了一种辅助烟叶替代方法,可为烟叶替代与配方优化提供量化决策支持。 展开更多
关键词 烟叶感官指标 近红外光谱 TRANSFORMER 预测模型 烟叶替代
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基于Transformer模型堤坝渗漏入口精准识别方法研究
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作者 梁越 赵硕 +4 位作者 喻金桃 许彬 张斌 龚胜勇 舒云林 《岩土工程学报》 北大核心 2026年第1期187-195,共9页
渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型... 渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型试验验证该模型的可靠性。研究表明:①当迭代次数达600次时,模型预测的流速最大值相对误差最小,且最大流速值坐标与真实渗漏入口坐标最为接近,预测效果最佳;在此条件下,当数据采集时长为50 s时,模型预测的流速最大值相对偏差最小,预测效果最优。②在最佳迭代次数和数据采集时长条件下,模型预测精度超过95%,渗漏入口大小和渗漏流量的预测值与真实值差异极小,且流速和位置预测相对误差均较低,其中位置预测相对误差低于5%。③将电导率试验采集数据转换为示踪剂浓度并输入至该模型进行流速分布预测,可知该模型能准确定位渗漏入口位置,且流速和渗漏入口坐标的预测平均相对误差均低于10%,进而验证了该模型在渗漏入口定位中的有效性与准确性。相关研究成果可为堤坝渗漏入口精确识别奠定理论基础和提供技术支撑。 展开更多
关键词 堤坝 渗漏入口 Transformer模型 精准识别 室内模型试验
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基于线性注意和类别关联特征学习的在线动作检测
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作者 詹永照 孙慧敏 +1 位作者 夏惠芬 任晓鹏 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期39-47,63,共10页
为了在在线动作检测中充分合理利用动作的上下文特征、与类别关联的特征和预测的未来特征快速检测相应动作,提出基于线性注意和类别关联特征学习的在线动作检测方法.该方法改进了Transformer构架,采用哈达玛积的轻型线性自注意实现Trans... 为了在在线动作检测中充分合理利用动作的上下文特征、与类别关联的特征和预测的未来特征快速检测相应动作,提出基于线性注意和类别关联特征学习的在线动作检测方法.该方法改进了Transformer构架,采用哈达玛积的轻型线性自注意实现Transformer视频上下文特征学习,以减少计算开销;其次对训练样本动作特征进行聚类,将视频序列上下文特征与动作类别特征进行关联学习,有效获得与类别关联的特征表达;最后融合动作的上下文特征、与类别关联的特征和预测的未来特征检测相应时刻动作,以提升动作鉴别性.在典型数据集上进行性能试验,完成了超参取值分析,对比了不同方法的工作精度和运行效率.给出了消融试验和可视化分析.结果表明:在Thumos14(TSN-Anet)、Thumos14(TSN-Kinetics)和HDD数据集上,所提出方法的mAP比Colar方法分别提高了0.2、0.5、0.2百分点,可见新方法优于目前较先进的Colar方法. 展开更多
关键词 在线动作检测 深度学习 注意力机制 编码 上下文特征 TRANSFORMER 类别关联特征学习
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基于长短期记忆网络-Transformer模型参数优化的锂离子电池剩余使用寿命预测
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作者 高建树 郝世宇 党一诺 《汽车工程师》 2026年第1期32-39,共8页
为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络-Transformer模型参数优化的RUL预测方法,采用网格搜索法选取模型的超参数,利用LSTM网络提取锂离子电池时间序列中的长短期依赖关系,使用Transforme... 为提高锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测的准确性,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)网络-Transformer模型参数优化的RUL预测方法,采用网格搜索法选取模型的超参数,利用LSTM网络提取锂离子电池时间序列中的长短期依赖关系,使用Transformer的自注意力机制处理全局信息并对超参数进行优化,通过全连接层进行最终的寿命预测。基于美国国家航空航天局(NASA)数据集和先进生命周期工程中心(CALCE)数据集的试验验证结果表明,模型在更短的序列长度、更少的隐藏层数量和训练次数等条件下,在多种评价指标上均优于LSTM网络模型、Transformer模型及其他神经网络模型,具有更高的预测精度和鲁棒性。最后,通过不同电池的对比试验进一步验证了模型在不同电池数据上的泛化能力。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命预测 参数优化 长短期记忆神经网络 TRANSFORMER 混合模型
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预应变对GCr15SiMo轴承钢贝氏体相变及组织性能的影响
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作者 付薛洁 于惠玲 +2 位作者 姚建刚 赵政 曹善鹏 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第1期190-197,共8页
基于轴承服役过程对综合力学性能的需求,分别从组织构成对力学性能的影响、贝氏体相变过程残留奥氏体的热稳定性、贝氏体相变动力学及预应变对精细组织的影响等多个角度对GCr15SiMo轴承钢进行了系统的研究和分析。测试了GCr15SiMo轴承... 基于轴承服役过程对综合力学性能的需求,分别从组织构成对力学性能的影响、贝氏体相变过程残留奥氏体的热稳定性、贝氏体相变动力学及预应变对精细组织的影响等多个角度对GCr15SiMo轴承钢进行了系统的研究和分析。测试了GCr15SiMo轴承钢的力学性能,采用X射线衍射、扫描电子显微镜和高分辨率透射电镜表征了微观组织,并利用Gleeble-3500热模拟试验机测试了施加预应变对等温贝氏体相变过程的影响。实验结果表明:贝氏体等温处理后,抗拉强度达到2425 MPa、伸长率为6.5%。贝氏体相变过程中,过饱和的碳原子以两种形式存在:一是在贝氏体板条内析出,形成纳米级的棒状碳化物,与贝氏体板条呈45°取向;二是扩散到未转变过冷奥氏体基体内,影响其热稳定性。1200 s后过冷奥氏体热稳定性高,冷却至室温时稳定保留下来。低的预应变温度和0%~2%内较高的应变量有利于缩短贝氏体相变孕育期,提高碳的扩散驱动力,加速贝氏体相变过程。 展开更多
关键词 预应变 轴承钢 贝氏体 微观组织 相变动力学
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FEC-PVT:基于PVT架构的甲骨钻凿图像分割网络
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作者 刘国奇 李文格 +3 位作者 茹琳媛 宋黎明 刘杰 韩燕彪 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期8-16,I0003,共10页
由于长时间埋藏于地下和风化腐蚀,造成甲骨片破损和甲骨钻凿边界模糊不易分辨,给甲骨钻凿分割带来极大挑战.从甲骨数据库及著录书中系统收集并标注甲骨钻凿图像.基于该数据集,提出一种以Transformer为编码器的甲骨钻凿分割网络FEC-PVT(f... 由于长时间埋藏于地下和风化腐蚀,造成甲骨片破损和甲骨钻凿边界模糊不易分辨,给甲骨钻凿分割带来极大挑战.从甲骨数据库及著录书中系统收集并标注甲骨钻凿图像.基于该数据集,提出一种以Transformer为编码器的甲骨钻凿分割网络FEC-PVT(feature extraction and connection pyramid vision transformer).首先,FEC-PVT利用FE_C和FE_D模块分别补充低层和高层特征,以获取细节和全局特征;其次,FCOM模块用交叉注意力让不同层特征交互,获取有效细节;最后,FFDM模块逐层解码并整合多层次特征,提升解码精度,避免特征丢失.实验验证,所提FEC-PVT优于其他的方法,与次优的DuAT方法相比,IoU提高5.18%. 展开更多
关键词 图像分割 甲骨钻凿 金字塔视觉变换器 卷积神经网络
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数字化转型视域下高职院校培养数字工匠的价值、困境与路径
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作者 唐明军 郭广帅 杨志杰 《教育与职业》 北大核心 2026年第1期19-26,共8页
数字化转型要求高职院校加快数字工匠培养。针对当前高职院校数字工匠培养面临的生源结构异质性与培养目标同质化之间的结构性矛盾、教师数字化素养提升与能力体系重塑之间的代际性发展矛盾、人才培养模式创新与教育供给适应性不足之间... 数字化转型要求高职院校加快数字工匠培养。针对当前高职院校数字工匠培养面临的生源结构异质性与培养目标同质化之间的结构性矛盾、教师数字化素养提升与能力体系重塑之间的代际性发展矛盾、人才培养模式创新与教育供给适应性不足之间的范式性适配矛盾等突出问题,建议从构建生源异质化干预体系机制、优化教师数字化素养发展生态、增强数字工匠培养模式适应性等维度创新人才培养路径。 展开更多
关键词 数字化转型 高职院校 数字工匠 培养路径
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伸展盆地中的变换走滑构造及其油气地质意义
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作者 刘晓林 景安语 +1 位作者 武云云 李伟 《海洋地质前沿》 北大核心 2026年第1期11-24,共14页
变换构造在伸展盆地内普遍发育,变换走滑构造作为其中的一种特殊类型,是为保持区域或局部应变守恒、传递伸展断层之间的位移,发育在不同伸展断层域之间的具有明显水平位移的被动走滑构造,形成于非走滑应力体制下。变换走滑构造在中国东... 变换构造在伸展盆地内普遍发育,变换走滑构造作为其中的一种特殊类型,是为保持区域或局部应变守恒、传递伸展断层之间的位移,发育在不同伸展断层域之间的具有明显水平位移的被动走滑构造,形成于非走滑应力体制下。变换走滑构造在中国东部伸展盆地中普遍发育、类型多样,依据是否形成明显的走滑断裂可划分为变换走滑断层和变换走滑带,其类型与两侧断层伸展差异大小有关,进一步依据两侧断层的倾向,每类又可划分为倾向相反型、倾向相同型和倾向复杂型3个亚类。变换走滑构造对油气成藏具有重要的控制作用,可以为伸展盆地内构造圈闭解释判识提供依据,变换走滑构造导致局部地层的弯曲变形,控制了古地貌或微古地貌的分布,进而对沉积储层的发育展布具有一定的控制作用;变换走滑构造可以作为有利的油气聚集区带,也可以对油气分布起到分隔作用。 展开更多
关键词 变换走滑构造 类型划分 控藏作用 伸展盆地
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NOMA-UFMC中基于DFT信道估计的改进算法
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作者 田晓燕 贾苗艺 +1 位作者 姜雨脉 陈雷 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期87-92,共6页
针对基于非正交多址接入的通用滤波多载波(Non-orthogonal Multiple Access Combined with a Universal Filtered Multi-carrier,NOMA-UFMC)系统应用传统离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计算法的局限性展开研究,... 针对基于非正交多址接入的通用滤波多载波(Non-orthogonal Multiple Access Combined with a Universal Filtered Multi-carrier,NOMA-UFMC)系统应用传统离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计算法的局限性展开研究,系统分析了其在噪声抑制方面存在的两个关键问题:噪声区间不连续性和信道长度内噪声残留现象。基于最小二乘(Least Square,LS)估计方法,提出一种改进型DFT信道估计算法。该算法通过时域阈值门限设计实现样本内噪声抑制,同时采用矩形窗与汉明窗的时域不对称复合加窗方法,构建了具有双重降噪机制的优化方案。仿真结果表明,改进算法显著增强了系统噪声抑制能力,相较于传统DFT算法,远端用户1与近端用户2可分别获得约5 dB和6 dB的误码性能增益。 展开更多
关键词 NOMA-UFMC 信道估计 离散傅里叶变换 不对称加窗
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以学部制赋能学科交叉融合:现实图景、问题审思与因应路径
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作者 吴洪富 关胜男 《黑龙江高教研究》 北大核心 2026年第2期51-58,共8页
学部制是推进学科交叉融合的关键组织载体。基于对45所“双一流”高校政策文件的分析发现,学科交叉融合是学部制建设的核心目标与主要职能。尽管在学科专业布局调整、科学研究范式转型、人才培养模式变革等方面获得较大进展,但学部仍然... 学部制是推进学科交叉融合的关键组织载体。基于对45所“双一流”高校政策文件的分析发现,学科交叉融合是学部制建设的核心目标与主要职能。尽管在学科专业布局调整、科学研究范式转型、人才培养模式变革等方面获得较大进展,但学部仍然面临评价体系滞后、自主权力受限、分科理念桎梏等三大核心问题,严重制约学部制应有效能的发挥。更好地实现以学部制赋能学科交叉融合的组织目标,需要进一步完善学科交叉评价机制、优化治理结构权责配置、强化学科文化生态重塑。 展开更多
关键词 学部制 学科交叉融合 组织变革
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数智战略研究的现有版图与未来疆域
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作者 戴维奇 孟伊铭 +1 位作者 李炜文 魏江 《外国经济与管理》 北大核心 2026年第1期3-17,共15页
“数智战略”专刊旨在推动数智战略研究的深化与发展,为学者提供清晰的研究地图,为实践者提供系统的行动思考框架。数字技术的演进发展使企业战略范式发生了根本性的变革,“数智战略”已成为融合多学科视角的核心研究领域与实践焦点。... “数智战略”专刊旨在推动数智战略研究的深化与发展,为学者提供清晰的研究地图,为实践者提供系统的行动思考框架。数字技术的演进发展使企业战略范式发生了根本性的变革,“数智战略”已成为融合多学科视角的核心研究领域与实践焦点。本文首先系统梳理了数智战略的知识版图,将其归纳为概念内涵演进、核心构成维度、组织与领导力基础、制定与实施过程、绩效影响机制及情境化路径六大主题,并概括了主要的研究进展。接着,介绍了专刊接受的七篇论文的核心发现与理论贡献,揭示数智战略的微观动因、过程机制与差异化路径。最后,批判性分析当前研究在理论构建、议题分布、情境覆盖、方法论应用及前沿伦理探索等方面的缺口,提出未来研究亟须拓展的五大领域。 展开更多
关键词 数智战略 数字技术 数字化转型 战略管理 生态系统
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商业银行数字化转型与流动性缓冲顺周期性
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作者 蒋海 朱云帆 《现代金融研究》 北大核心 2026年第1期46-59,共14页
本文以2010年至2021年我国167家商业银行为研究样本,检验了商业银行数字化转型对流动性缓冲顺周期性的影响。研究发现,流动性缓冲与经济周期负相关,呈现顺周期性。数字化转型通过降低流动性风险,挤出流动性缓冲;数字化转型通过动态调整... 本文以2010年至2021年我国167家商业银行为研究样本,检验了商业银行数字化转型对流动性缓冲顺周期性的影响。研究发现,流动性缓冲与经济周期负相关,呈现顺周期性。数字化转型通过降低流动性风险,挤出流动性缓冲;数字化转型通过动态调整银行的风险资产、提高风险管理前瞻性、分流零售存款,缓和流动性缓冲的顺周期性。战略和业务数字化转型是主要作用维度,数字化转型能够和金融监管发挥协同作用。流动性缓冲的顺周期性在高盈利、一级交易商、属地同业竞争高的银行中更显著;数字化转型对高盈利银行流动性缓冲的逆周期调节作用更显著,对属地同业竞争高的银行的流动性缓冲挤出作用更显著。 展开更多
关键词 数字化转型 流动性缓冲 经济周期 顺周期性
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