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Relationship between R&D Investment and Enterprise Performance of Pharmaceutical Enterprises in China: Research on 45 Domestic Listed Pharmaceutical Companies Based on Panel Data
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作者 Fu Shuyong Chen Shuyu Zhang Qing 《Asian Journal of Social Pharmacy》 2025年第2期175-183,共9页
Objective To study the causal relationship between R&D investment and enterprise performance of domestic pharmaceutical enterprises.Methods Panel data model was adopted for empirical analysis.Results and Conclusio... Objective To study the causal relationship between R&D investment and enterprise performance of domestic pharmaceutical enterprises.Methods Panel data model was adopted for empirical analysis.Results and Conclusion Increasing the R&D investment intensity of pharmaceutical enterprises in the Yangtze River Delta and Zhejiang by 1%will increase their profit margins by 0.79%and 0.46%.On the contrary,if the profit margin increases by 1%,the R&D investment intensity will increase by 0.25%and 0.19%.If the profit margin of pharmaceutical enterprises in Beijing,Tianjin,Hebei,Chengdu,Chongqing and other regions increases by 1%,the R&D investment intensity will increase by 0.14%,0.07%and 0.1%,respectively,which are lower than those in the Yangtze River Delta and Zhejiang.The relationship between R&D investment and enterprise performance of pharmaceutical enterprises in the Yangtze River Delta and Zhejiang Province is Granger causality,showing a two-way positive effect.Profits and R&D investment of pharmaceutical enterprises in Beijing,Tianjin,Hebei,Chengdu,Chongqing and other regions are also Granger causality.But in the Pearl River Delta,profits and R&D investment have not passed the stability test,it is impossible to determine the causality between them. 展开更多
关键词 R&D investment enterprise performance panel data model
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A Potential Vicious Cycle between School Refusal and Depression among Chinese Adolescents:A Cross-Lagged PanelModel Analysis
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作者 Xiaojun Xu Hui Lu +10 位作者 Mengni Du Yang Wang Mingyan Liu Lei Qian Chunyan Shan Jianan Xu Yanqiu Yu Guohua Zhang Anise M.S.Wu Joseph T.F.Lau Deborah Baofeng Wang 《International Journal of Mental Health Promotion》 2025年第10期1423-1437,共15页
Background:Adolescent depression and school refusal(SR)are prevalent and important global concerns that need to be understood and addressed.Cross-sectional associations have been reported but prospective relationships... Background:Adolescent depression and school refusal(SR)are prevalent and important global concerns that need to be understood and addressed.Cross-sectional associations have been reported but prospective relationships between them remain unclear.This longitudinal study investigated the bidirectional relationships between these two problems among Chinese adolescents.Methods:A longitudinal study was conducted in Taizhou,China,surveying students of three junior high schools,three senior high schools,and one vocational high school.A total of 3882 students completed the questionnaire at baseline(T1);3167 of them completed an identical follow-up questionnaire after 6 months(T2).Depression was assessed via the Patient Health Questionnaire(PHQ-9)and SR via the modified Chinese version of The School Refusal Assessment Scale-Revised(SRAS-R).Cross-lagged panel modeling(CLPM)analysis was conducted to test the reciprocal relationships,adjusting for socio-demographic factors.Multiple group analysis was conducted to test whether the CLPM differed by gender and grade.Results:Statistically significant bidirectional relationships were found.A higher level of SR assessed at T1 is prospectively associated with a higher level of depression at T2(β=0.07,p=0.006);a higher level of depression at T1 also is prospectively associated with a higher level of SR at T2(β=0.14,p<0.001).Such models differed significantly by neither gender nor grade.Conclusion:SR and depression should be seen as each other’s mutually reinforcing association.The bidirectional relationships potentially result in a vicious cycle.Early interventions may target both problems concurrently.Future studies may involve more time points and test some mediators. 展开更多
关键词 Adolescent depression school refusal cross-lagged panel model bidirectional effects Chinese adolescents
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集装箱板低中频模态调整设计及动态响应研究
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作者 管华超 王强 祝志芳 《包装工程》 北大核心 2026年第1期270-276,共7页
目的对比分析不同加筋集装箱板结构的模态特性,总结集装箱板的低中频模态调控规律,为相关集装箱结构设计及优化提供借鉴与参考。方法建立常规无筋集装箱板结构模型,对其模态特性进行求解,随后基于模态叠加法,利用ANSYS软件,求解得到不... 目的对比分析不同加筋集装箱板结构的模态特性,总结集装箱板的低中频模态调控规律,为相关集装箱结构设计及优化提供借鉴与参考。方法建立常规无筋集装箱板结构模型,对其模态特性进行求解,随后基于模态叠加法,利用ANSYS软件,求解得到不同结构模型的动态响应结果,在此基础上,提出X型加筋集装箱板结构模型,归纳集装箱板结构的低中频模态调整规律。结果通过对比不同集装箱板结构的动态响应结果可知,在无筋集装箱板基础上,通过加筋结构设计可最大提升固有频率增幅为22.2%以及降低振动传递量级的最大降幅为13.3%,有效优化了集装箱板的动力学性能,实现了集装箱板低中频模态调整的目标。结论通过上述结构设计优化思想,结合板振动理论中明确筋条与板固有频率呈正相关,板在增加筋条情况下,可通过提升板弯曲刚度来提高板模态频率,实现集装箱板低中频模态调整的目标,为集装箱结构在复杂海洋物资运输环境下的高稳定性和优异振动抑制奠定了良好的基础。 展开更多
关键词 集装箱板 结构动力学 模态 固有频率
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我国海洋科技投入产出效率及影响因素研究——基于Malmquist指数和变系数面板模型
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作者 彭建交 邓昭 +1 位作者 刘璐 刘若彤 《地域研究与开发》 北大核心 2026年第1期12-20,共9页
以2016—2022年我国11个沿海省份的面板数据为基础,通过Malmquist指数模型和变系数面板模型对我国海洋科技投入产出的效率和影响因素进行实证分析。结果表明:我国海洋科技投入产出效率总体呈现增长态势,空间差异趋于缩小,但仍存在较大差... 以2016—2022年我国11个沿海省份的面板数据为基础,通过Malmquist指数模型和变系数面板模型对我国海洋科技投入产出的效率和影响因素进行实证分析。结果表明:我国海洋科技投入产出效率总体呈现增长态势,空间差异趋于缩小,但仍存在较大差距;海洋科技创新全要素生产率驱动因素的空间分布由低水平不均衡向高水平均衡演进,技术进步是推动全要素生产率增长的主要原因;海洋产业结构、海洋经济发展水平等外部因素对海洋科技投入产出效率的推动作用更为显著。最后从推动产业结构优化升级、完善海洋科技管理机制、加强区域间海洋科研机构协同合作三方面提出对策建议。 展开更多
关键词 海洋科技 创新效率 MALMQUIST指数 变系数面板模型
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地球表层系统科学数据挖掘与知识发现关键技术研究进展与发展趋势
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作者 王卷乐 谢忠 +6 位作者 宋佳 宋春桥 陈旻 余卓渊 邱芹军 李凯 段博文 《地球信息科学学报》 北大核心 2026年第3期545-555,共11页
【意义】在开放科学背景下,不断涌现的开放数据增加了可用的资源,但也同时因为数据的分散、异构、多语义等特征,为数据的深度挖掘和知识发现带来挑战。地球表层系统圈层交互强烈且人类活动活跃,由此产生的科学数据尤其丰富,围绕该领域... 【意义】在开放科学背景下,不断涌现的开放数据增加了可用的资源,但也同时因为数据的分散、异构、多语义等特征,为数据的深度挖掘和知识发现带来挑战。地球表层系统圈层交互强烈且人类活动活跃,由此产生的科学数据尤其丰富,围绕该领域的数据挖掘与知识发现是全球科学前沿和竞争焦点。【进展】本文围绕地球表层系统科学数据的发现、管理、挖掘、模型共享与集成应用,开展了系统深入的全链条关键技术研究。通过本体更新与对齐方法,构建了可动态更新、规模庞大的地球表层系统科学数据目录和关联网络,提升了数据共享评估的准确性与效率;结合云计算、容器虚拟化等前沿技术研发的智能服务工具,实现了对海量遥感数据的高效处理与信息提取,探索了多源数据管理的标准化路径;研发了融合遥感大数据与智能算法的高精度地球表层系统参数数据产品,并实现了时空演变规律的高效挖掘分析;通过创新性的异构模型容器化服务技术,解决了地表系统科学模型共享与计算的难题;建立了可在线计算的协同分析环境,并在蒙古高原生态屏障建设和长三角城市群可持续发展评估等应用场景中示范。【展望】在以上技术进展基础上,指出地球表层系统科学数据挖掘与知识发现研究面向FAIR化、智能化、产品化、模型化以及场景化的未来发展趋势。 展开更多
关键词 地球系统科学 数据共享 模型共享 数据挖掘 在线计算 协同分析
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数字邻近度对工业企业创新韧性的赋能效应研究
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作者 赵巧芝 张春雨 《技术经济》 北大核心 2026年第2期76-90,共15页
提升工业企业创新韧性是高质量发展阶段中国增强创新可持续发展能力的重要课题。以2013—2023年中国A股上市工业企业为样本,基于多维邻近性理论与产品空间理论构建企业数字邻近度指标,采用面板回归模型探究数字邻近度对创新韧性的影响... 提升工业企业创新韧性是高质量发展阶段中国增强创新可持续发展能力的重要课题。以2013—2023年中国A股上市工业企业为样本,基于多维邻近性理论与产品空间理论构建企业数字邻近度指标,采用面板回归模型探究数字邻近度对创新韧性的影响机理与中介效应。研究发现:①数字邻近度对工业企业创新韧性的影响表现为“先下降后上升”的U型曲线,且该曲线拐点位置的数字邻近度水平为0.551,研究结论具有优良的稳健性。②数字邻近度的赋能效应具有明显的异质性。其中,东部与中部企业表现为显著的U型关系,西部企业则表现微弱;国有与非国有企业均表现为U型曲线,且国有企业的拐点位置略高于非国有企业;大型企业的拐点位置略低于中小型企业;高融资约束型企业拐点略低于低融资约束型。企业内部控制质量的调节作用不容忽视。③中介机制表明,企业动态能力的四条中介路径中,信息开放共享和市场需求扩展表现为正向中介机制,生产效能提升与知识溢出表现为负向的中介机制。因此,重视工业企业数字化进程中的数字邻近机制完善,以及数字邻近度通过动态能力提升的正向赋能路径,为增强中国工业企业的技术创新韧性能力提供新动能。研究从理论与实证两个维度,深入探析数字邻近度对工业企业创新韧性的影响机制、调节路径和异质性特征,为政府提升工业企业创新韧性、加速数字化引导政策设计提供参考。 展开更多
关键词 数字邻近度 创新韧性 赋能效应 面板回归模型 动态能力理论
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新质生产力培育对饲料企业投资决策的影响
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作者 刘奎汝 《中国饲料》 北大核心 2026年第2期105-108,共4页
文章立足饲料行业全产业链特性,运用产业经济理论与面板数据模型,剖析新质生产力培育对饲料企业投资决策的作用路径与影响效应。选取2020—2024年中国30家重点饲料企业数据,从投资方向、规模、风险构建3个维度分析框架。结果显示,新质... 文章立足饲料行业全产业链特性,运用产业经济理论与面板数据模型,剖析新质生产力培育对饲料企业投资决策的作用路径与影响效应。选取2020—2024年中国30家重点饲料企业数据,从投资方向、规模、风险构建3个维度分析框架。结果显示,新质生产力培育显著推动饲料企业向生物饲料研发、智能化生产、绿色供应链领域倾斜投资;针对新质生产力培育对饲料企业投资决策产生的核心影响,政策环保要求与养殖端需求变化具有正向调节作用。研究结果为饲料企业优化投资结构、农业领域新质生产力落地提供理论支撑与行业参考。 展开更多
关键词 新质生产力 饲料企业 投资决策 面板数据模型 绿色转型
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教育大模型数据治理与共享标准框架构建研究
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作者 吴永和 陈圆圆 +1 位作者 吴慧娜 马晓玲 《开放教育研究》 北大核心 2026年第1期54-66,共13页
智能范式背景下,教育数据呈现来源异构、授权不清、依赖情境、高敏感性等特征,带来协作治理、隐私保护、跨域共享等挑战。本研究以高质量教育数据为核心,提出“安全—质量—语境”的内涵特性,明确教育数据规范管理与高效利用的核心目标... 智能范式背景下,教育数据呈现来源异构、授权不清、依赖情境、高敏感性等特征,带来协作治理、隐私保护、跨域共享等挑战。本研究以高质量教育数据为核心,提出“安全—质量—语境”的内涵特性,明确教育数据规范管理与高效利用的核心目标与价值导向;构建了教育大模型数据治理和共享标准框架,并从释放数据价值、规范生成数据、强化知识支撑和构建协同机制四方面展望其未来发展。这一框架有助于为教育大模型的预训练和测评提供数据支撑,促进其安全、高效、可信地应用。 展开更多
关键词 教育大模型 数据治理 数据共享 高质量教育数据 标准框架
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生成式人工智能赋能职业教育大模型建设:功能逻辑与路径策略 被引量:1
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作者 谢青松 白然 郭冬梅 《职业技术教育》 北大核心 2026年第1期59-66,共8页
生成式人工智能的全球兴起与应用推动着职业教育体系和职业技能人才培养结构的深层变革。生成式人工智能的强大数据分析与处理能力对职业教育专业设置和就业面向岗位产生直接影响,驱动职业教育核心要素重组与生态演进,重塑职业教育技能... 生成式人工智能的全球兴起与应用推动着职业教育体系和职业技能人才培养结构的深层变革。生成式人工智能的强大数据分析与处理能力对职业教育专业设置和就业面向岗位产生直接影响,驱动职业教育核心要素重组与生态演进,重塑职业教育技能人才培养范式。基于设计研究范式,构建职业教育大模型的路径框架,具体包括需求对齐、数据工程、模型选型、场景微调、落地闭环等五个步骤。职业教育大模型的具体建设策略是:加强顶层设计与政策规划,优化资源整合与共享;聚焦数据治理与成效监测,立足服务师生教学与实践;重视全面推广与具体落地实施,保持持续优化与改进。 展开更多
关键词 生成式人工智能 职业教育 大模型 教育强国 大数据
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生物数据与知识的双向转化进展与趋势 被引量:1
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作者 李荣 葛佳莹 +3 位作者 张学博 张永娟 陈大明 陶诚 《生命科学》 2026年第2期236-247,共12页
生命科学研究范式正经历从单向数据挖掘向“数据-模型-知识-数据”闭环协同的深刻变革。人工智能技术的全面渗透,推动生物数据从静态资源向可编程、可设计的智能对象演进,而“学习-设计-构建-测试”循环则构成了这一转型的核心引擎。在... 生命科学研究范式正经历从单向数据挖掘向“数据-模型-知识-数据”闭环协同的深刻变革。人工智能技术的全面渗透,推动生物数据从静态资源向可编程、可设计的智能对象演进,而“学习-设计-构建-测试”循环则构成了这一转型的核心引擎。在数据向知识的转化路径中,符合人工智能就绪标准的生物数据通过机器学习模型实现跨模态融合与深度表征,从海量异构信息中提炼可计算、可演绎的生物学模型,进而转化为可解释、可推理的“知识实体”;在知识向数据的转化路径中,数字孪生、虚拟细胞等计算模型将机制性知识编码为可执行的系统架构,通过仿真模拟主动生成预测性数据并指导实验设计。数据、模型与知识在此框架中构成螺旋上升的循环关系:数据驱动模型学习,模型提炼并深化知识,知识又反哺并生成新数据,进而训练更优模型。这一以人工智能赋能为基础、以系统化闭环为核心的整合范式,正成为生命科学迈向智能化、可预测与可设计时代的重要路径。 展开更多
关键词 生物数据 智能模型 生物知识 双向赋能 学习-设计-构建-测试
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数字经济对河北省高质量就业的影响及对策研究
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作者 李娟 魏佳 +1 位作者 张珊珊 周树功 《商业经济》 2026年第3期10-15,共6页
本研究立足京津冀协同发展战略,基于河北省11个地级市2013—2022年面板数据,构建三维数字经济指标及四维评价体系。构建双向固定效应模型揭示核心作用机制,运用工具变量法处理内生性问题。实证结果表明:数字经济显著提升就业质量,内生... 本研究立足京津冀协同发展战略,基于河北省11个地级市2013—2022年面板数据,构建三维数字经济指标及四维评价体系。构建双向固定效应模型揭示核心作用机制,运用工具变量法处理内生性问题。实证结果表明:数字经济显著提升就业质量,内生性修正后效应强度显著提升,验证内生性导致的低估问题;就业质量存在空间异质性,石家庄与邢台差距达5.76倍,两极分化明显;人力资本储备与城镇化水平是关键驱动因素。经稳健性检验,模型对变量测度、极端值及交互效应稳健。据此提出差异化数字基建投资、创新薪酬协同机制等政策建议,为京津冀高质量就业协同提供决策依据。 展开更多
关键词 数字经济 就业质量 面板数据 固定效应模型 空间异质性
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公共数据安全管理关键影响因素分析——基于ISM-MICMAC模型
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作者 吴宁博 李金燕 +1 位作者 杨帆 丁红发 《情报杂志》 北大核心 2026年第1期128-135,144,共9页
[目的]为提高公共数据安全管理效果,本文通过研究公共数据安全管理关键影响因素,提出相适应的安全管理策略,以期为组织机构提供有效的决策建议。[方法]首先利用扎根理论编码分析文本资料,凝练出公共数据安全管理的影响因素,借助IPDRR框... [目的]为提高公共数据安全管理效果,本文通过研究公共数据安全管理关键影响因素,提出相适应的安全管理策略,以期为组织机构提供有效的决策建议。[方法]首先利用扎根理论编码分析文本资料,凝练出公共数据安全管理的影响因素,借助IPDRR框架构建指标体系;然后使用解释结构模型研究各影响因素间的关联路径,借用交叉影响矩阵相乘法分析各因素间的驱动力与依赖性,挖掘关键影响因素集合。[结果/结论]研究发现数据资源梳理、数据安全监测预警机制、应急预案与演练等7个关键影响因素,进而以制度规范、技术应用与素养提升相结合的思路,有针对性地提出公共数据的安全管理策略,为公共数据安全管理实践提供新思路。 展开更多
关键词 公共数据安全 数据安全管理 扎根理论 IPDRR框架 解释结构模型-交叉影响矩阵相乘分析模型
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具身智能数据采集与处理综述
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作者 丁贵广 朱晨 +1 位作者 王潇婉 陈辉 《数据采集与处理》 北大核心 2026年第2期332-346,共15页
近年来,视觉-语言-动作(Vision-language-action,VLA)模型在具身智能领域受到广泛关注。随着模型规模不断扩大,其在复杂任务中的泛化能力持续提升,而模型性能的提升在很大程度上依赖于高质量、大规模训练数据。然而,与自然语言处理和计... 近年来,视觉-语言-动作(Vision-language-action,VLA)模型在具身智能领域受到广泛关注。随着模型规模不断扩大,其在复杂任务中的泛化能力持续提升,而模型性能的提升在很大程度上依赖于高质量、大规模训练数据。然而,与自然语言处理和计算机视觉领域可以直接利用互联网海量数据不同,具身智能数据通常涉及真实机器人与环境之间的物理交互,数据采集成本高、获取过程复杂。如何高效获取、处理并组织这些数据,已成为制约具身智能发展的关键问题。针对上述问题,本文对具身智能领域的数据采集与处理方法进行了系统梳理。首先,从数据来源与采集方式角度总结了当前主流的数据获取范式,并分析了不同范式在数据质量、规模潜力和采集成本等方面的特点与局限。其次,进一步总结了具身智能数据的标准化处理流程,重点分析了动作表示对齐、多模态时序同步、语言语义标准化以及数据质量控制等关键技术环节。最后,讨论了具身智能数据生态的发展趋势,指出目前遇到的困难以及未来可能的发展路径。本文的总结与分析可为具身智能领域数据集构建以及大规模机器人学习研究发展提供帮助。 展开更多
关键词 具身智能 视觉-语言-动作模型 机器人学习 大规模数据采集 数据处理
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基于长短期记忆网络和卡尔曼滤波的快速存取记录器数据降噪研究
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作者 杨军利 杨沛达 +1 位作者 钱宇 肖毅 《兵工自动化》 北大核心 2026年第3期92-96,107,共6页
为解决快速存取记录器(quick access recorder,QAR)数据包含大量噪声影响飞行数据分析的问题,提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的组合降噪方法。运用拉依达准则对数据进行预... 为解决快速存取记录器(quick access recorder,QAR)数据包含大量噪声影响飞行数据分析的问题,提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的组合降噪方法。运用拉依达准则对数据进行预处理,基于LSTM建立模型中的状态方程,结合KF对QAR数据进行实时在线估计,并采用国产ARJ21飞机飞行数据进行仿真实验。结果表明:该方法对实时数据的适应性优于单纯采用LSTM方法,对动力学模型的依赖小于传统滤波法,对QAR数据降噪处理的精度更高、降噪效果更好。 展开更多
关键词 长短期记忆网络 KF QAR数据 数据降噪 ARJ21飞机
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EdEval:面向大语言模型评估中数据污染问题的动态解决方法
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作者 仲宝才 杨帆 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第6期214-224,共11页
随着大型语言模型(LLMs)在超大规模语料库上开展预训练,数据污染问题逐渐凸显,这对模型性能评估的准确性构成了直接威胁。提出了一种创新的动态数据评估方法EdEval(equal distribution dynamic evaluation),旨在降低数据污染对评估准确... 随着大型语言模型(LLMs)在超大规模语料库上开展预训练,数据污染问题逐渐凸显,这对模型性能评估的准确性构成了直接威胁。提出了一种创新的动态数据评估方法EdEval(equal distribution dynamic evaluation),旨在降低数据污染对评估准确性的影响。EdEval通过提取核心知识点与主旨,确保生成的评估问题在本质上与静态数据一致,并结合联网检索对知识点进行深入阐述,生成具有高质量知识支撑的评估样本。此外,EdEval通过控制问题数量和复杂度,实现动态对齐与灵活调节,以匹配静态数据的难度水平并满足不同复杂度的需求。采用布鲁姆分类法,EdEval从记忆、理解、应用、分析、评价和创造六个维度对LLMs进行综合评估。实验结果表明,EdEval在多个数据集上有效减轻了数据污染的影响,显著提高了评估的公正性和准确性。 展开更多
关键词 大语言模型 数据污染 动态数据评估 布鲁姆分类法
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稀缺试验数据场景下的岩土颗粒材料力学特性智能预测
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作者 马刚 汪泾周 +3 位作者 张大任 贺志涵 张佳 常晓林 《力学学报》 北大核心 2026年第3期782-796,共15页
数据驱动方法为岩土颗粒材料的力学行为建模提供了新思路.由于岩土材料物理试验耗时费力、成本高昂,现有研究多依赖于人工合成数据进行模型训练.然而,依赖算法或模型生成的合成数据保真度较低,难以反映岩土颗粒材料的复杂性和多样性,构... 数据驱动方法为岩土颗粒材料的力学行为建模提供了新思路.由于岩土材料物理试验耗时费力、成本高昂,现有研究多依赖于人工合成数据进行模型训练.然而,依赖算法或模型生成的合成数据保真度较低,难以反映岩土颗粒材料的复杂性和多样性,构建的数据驱动模型鲜有用于实际问题.本文创新性地提出了一种基于顺序迁移学习的多保真度数据驱动方法,用于岩土颗粒材料的力学特性智能预测.该方法采用多保真度数据融合策略,通过迁移学习逐步提升模型的预测性能.首先,利用基于宏观本构模型生成大量低成本的低保真度数据,构建具备良好泛化能力的基础模型.其次,引入考虑颗粒形状的连续离散耦合方法细观数值试验,获取中保真度数据,作为从低保真度向高保真度迁移的衔接桥梁.最后,借助少量高保真度的物理试验数据,进一步优化模型,显著提升其预测精度.该流程通过顺序迁移学习,实现了从低保真度模拟到高保真度试验场景的逐步过渡与模型增强.验证结果表明,所建模型能够再现岩土颗粒材料在多种加载路径下的应力变形响应,预测精度与泛化能力均优于利用单一数据训练的模型,显著降低了数据驱动模型对大量物理试验数据的依赖.该方法为基于稀缺试验数据构建鲁棒、低成本的数据驱动本构模型提供了有益参考. 展开更多
关键词 岩土颗粒材料 数据驱动 多保真度建模 顺序迁移学习 本构建模
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大运河文化带文旅产业融合效率测度及影响因素研究
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作者 张丽峰 周立斌 《北京联合大学学报》 2026年第2期59-67,共9页
国家非常重视大运河文化带的文旅融合发展。为促进文旅产业高质量发展,应提高文旅产业融合效率。本文利用超效率SBM模型、收敛模型和面板数据模型,测度了大运河文化带沿线省市的文旅产业融合效率,分析了集中发展趋势与主要影响因素,结... 国家非常重视大运河文化带的文旅融合发展。为促进文旅产业高质量发展,应提高文旅产业融合效率。本文利用超效率SBM模型、收敛模型和面板数据模型,测度了大运河文化带沿线省市的文旅产业融合效率,分析了集中发展趋势与主要影响因素,结果表明:文旅产业融合整体效率不高,旅游业对文化产业的促进效率大于文化产业对旅游业的促进效率;大运河文化带沿线地区文旅产业融合效率的差异逐步缩小,呈现出集聚发展态势;居民收入水平对文旅产业融合效率的影响最显著,交通条件、信息化水平与城镇化水平具有正向推动作用,政府公共服务水平则产生抑制效应。根据研究结果,本研究提出提升文旅产业融合效率的建议。 展开更多
关键词 文旅产业融合效率 超效率SBM模型 面板数据模型 大运河文化带
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锂离子电池早期剩余寿命预测方法综述
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作者 陈勇 王俊磊 +2 位作者 王鹏 王岩松 范国栋 《电池》 北大核心 2026年第1期222-230,共9页
锂离子电池由于内部老化机制复杂、外部工况多变,在早期数据不足的情况下,准确预测寿命仍比较困难。系统综述锂离子电池早期寿命预测的关键技术与研究进展,重点从基于模型、基于数据驱动和基于融合模型等3类方法展开讨论。在模型方法中... 锂离子电池由于内部老化机制复杂、外部工况多变,在早期数据不足的情况下,准确预测寿命仍比较困难。系统综述锂离子电池早期寿命预测的关键技术与研究进展,重点从基于模型、基于数据驱动和基于融合模型等3类方法展开讨论。在模型方法中,分析经验模型、等效电路模型与电化学模型在寿命预测中的应用能力与局限性;在数据驱动方法中,探讨健康因子的构建与选择在特征工程中的关键作用,以及面向数据稀缺与跨域泛化的深度学习算法;在融合模型方法中,介绍模型与滤波算法的融合、物理约束神经网络等兼顾可解释性与预测精度的研究。评估各类方法的优缺点,并针对不同技术路线,提出未来的研究方向与发展建议。 展开更多
关键词 锂离子电池 早期寿命预测 模型 数据驱动算法 融合模型
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基于数据挖掘分析肺纤维化动物模型的特点及构建药效指标评价体系
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作者 杨帆 谢云云 +3 位作者 彭云鹏 梁莹玉 田燕歌 李建生 《中药新药与临床药理》 北大核心 2026年第3期520-530,共11页
目的采用数据挖掘方法总结肺纤维化动物模型的特点及建立药效指标评价体系。方法通过中国知网(CNKI)、万方数据库(Wangfang)、维普中文科技期刊全文数据库(VIP)、PubMed、Web of Science、Embase数据库检索与肺纤维化动物药效研究相关... 目的采用数据挖掘方法总结肺纤维化动物模型的特点及建立药效指标评价体系。方法通过中国知网(CNKI)、万方数据库(Wangfang)、维普中文科技期刊全文数据库(VIP)、PubMed、Web of Science、Embase数据库检索与肺纤维化动物药效研究相关的文献,归纳整理、分析肺纤维化动物模型的造模方法、干预药物等,并统计检测指标类型、方法等,构建肺纤维化动物药效指标体系。结果共纳入1174篇文献,动物造模常见的诱导因素有肿瘤药物、环境/职业暴露颗粒、物理因素等,以C57 BL/6小鼠、SD大鼠为主要研究对象,其中博来霉素以无创性气管滴注诱导肺纤维化动物模型最常见。肺纤维化动物药效研究中常见的干预药物有化学药、抑制剂/激动剂、天然药物、中药复方等。肺纤维化动物药效研究中检测指标包括一般情况、肺功能、肺组织病理、细胞外基质、上皮间质转化、细胞因子、氧化应激等七类,其中一般情况以体质量、肺系数、生存分析检测为主;肺功能指标主要包括用力肺活量、动态肺顺应性、潮气量等;常见的肺组织病理染色方法有HE染色、Masson染色及天狼猩红染色等;细胞外基质检测指标以Ⅰ型胶原蛋白、羟脯氨酸、纤维连接蛋白等为主;上皮间质转化指标有α-平滑肌肌动蛋白、E-钙黏蛋白、波形蛋白等;细胞因子检测指标主要有转化生长因子β1、肿瘤坏死因子α、白细胞介素6等;氧化应激检测指标主要包括丙二醛、超氧化物歧化酶、谷胱甘肽等。根据检测指标频次≥200次作为肺纤维化动物药效研究检测的强推荐指标,将一般情况(体质量、肺系数)、肺病理(HE染色、Masson染色等)、细胞外基质(羟脯氨酸、Ⅰ型胶原蛋白、Ⅲ型胶原蛋白、纤维连接蛋白)、上皮间质化(α-平滑肌肌动蛋白)、细胞因子(肿瘤坏死因子α、白细胞介素6/1β、转化生长因子β1)作为肺纤维化动物药效研究检测的强推荐指标。结论本研究为肺纤维化动物模型构建及药效指标评价体系的建立提供了更多参考。 展开更多
关键词 肺纤维化 数据挖掘 动物模型 应用分析 药效指标
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基于哨兵数据与特征空间模型的新疆渭库绿洲土壤盐渍化遥感反演
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作者 尼格拉·塔什甫拉提 马莹轩 +1 位作者 阿不都外力·热合曼 杨磊 《干旱区地理》 北大核心 2026年第2期287-300,共14页
新疆作为中国土壤盐渍化典型区域,及时准确地掌握其动态信息对盐渍土治理与可持续土地利用具有重要意义。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲(简称渭库绿洲)为研究区,基于2022年7月的Sentinel-1雷达影像与Sentinel-2光学影像,结合同期野外... 新疆作为中国土壤盐渍化典型区域,及时准确地掌握其动态信息对盐渍土治理与可持续土地利用具有重要意义。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲(简称渭库绿洲)为研究区,基于2022年7月的Sentinel-1雷达影像与Sentinel-2光学影像,结合同期野外实测土壤含盐量数据,提取并优选与土壤盐分显著相关的特征参数;通过构建Sentinel-1极化组合指数[V^(2)-H]-[H]、[V^(2)-H]-[(V^(2)+H2)/V]、[V^(2)-H]-[V-H]与Sentinel-2光谱指数CRSI-COSRI、CRSI-NDWI、CRSI-GARI共6种特征空间模型,对比分析各模型的反演精度,并利用最优模型实现渭库绿洲典型盐渍区土壤盐渍化空间分异制图。结果表明:(1)Sentinel-2光谱指数CRSI-COSRI构建的特征空间模型反演效果最佳,其相关系数达0.639,决定系数为0.670。(2)研究区整体盐渍化程度较高,空间分异明显,盐渍化程度自西向东呈递增趋势。研究结果验证了特征空间模型在干旱区土壤盐渍化遥感监测中的有效性,为区域盐渍土精准监测与治理提供了方法与数据支撑。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 Sentinel-1数据 Sentinel-2数据 特征空间模型 渭干河-库车河三角洲绿洲
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