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关键词： 地铁   风水电施工   信息化   标准化   规范化  

摘要： 随着城市化进程的加速,地铁作为城市交通的重要组成部分,其建设和运营效率日益受到关注。地铁风水电施工信息化作为提升施工质量和效率的关键手段,其标准化与规范化研究至关重要。聚焦地铁风水电施工信息化的现状,梳理现行标准与规范的不足之处,并在此基础上提出标准化建设的理论基础及施工信息化的规范化路径。通过建立一套科学、系统、可操作的标准化与规范化体系,有效指导地铁风水电施工的信息化建设,最终实现提升施工效率、保障工程质量和促进地铁可持续发展的目标。

关键词： 信息反馈   传播模型   社交网络   复杂网络  

摘要： 为应对虚假信息传播的动态性与治理挑战，本研究旨在构建融合信任机制的信息传播全流程模型。基于热度算法与个性化推送机制模拟信息传播路径，结合认知科学定义信息和用户的多维属性，构建信任驱动的状态转移函数；引入权威机构介入的反馈机制，形成"发布-传播-纠偏"闭环框架。实验显示：模型预测传播趋势的动态时间规整（DTW）距离较基线模型降低1.1，单轮纠偏准确率综合提升50%以上；多轮传播中，与真实数据的余弦相似度达0.96，纠偏效率较对比模型提升0.14。属性赋予了计算过程拟人的推理效果，反馈机制完善了人获知信息后的状态变化，传播机制使得模型更加贴合现实世界。

关键词： 现代信息技术   初中历史教学   教学策略   人教版初一教材  

摘要： 将现代信息技术与初中历史教学深度融合,不仅能突破传统教学的束缚,还能引入丰富多样的学习资源,通过多样化的展示方式,显著提升学生的学习兴趣和积极性。本研究深入剖析了现代信息技术在初中历史教学中的实际应用,结合相关教育理论,提出了一系列创新且实用的融合策略,旨在探究如何有效利用信息技术推动初中历史教学的进步,切实提升教学质量,全面提高学生的综合素质,助力他们在历史知识的海洋中更好地学习和成长。

关键词： 云计算   机电工程   信息化平台  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,云计算技术已成为推动机电工程设计信息化转型的关键力量。本文围绕基于云计算的机电工程设计信息化平台,探讨其构建方法与应用价值,重点分析该平台在提升设计效率、降低运营成本和促进资源共享等方面的显著优势。首先,概述云计算的基本概念及其在机电工程设计领域的应用背景,其次,详细论述平台构建的关键环节,涵盖硬件资源配置、软件系统开发与数据管理策略制定等内容。在此基础上,进一步结合实际应用案例,说明平台在优化设计流程、强化协同工作与提升数据安全性方面的具体成效。最后,对云计算在机电工程设计信息化中的未来发展进行展望,并提出相应建议。

关键词： 制造业数字化   碳绩效   绿色创新   全要素生产率   碳排放权交易政策  

摘要： 基于数字化战略与“双碳”目标，选取2007—2022年上市企业匹配数据，实证分析制造业数字化对企业碳绩效的影响及其内在机制。结果表明：(1)制造业数字化对企业碳绩效具有显著的正向影响；机制检验发现，制造业数字化通过提高绿色创新水平和全要素生产率可促进企业碳绩效提升；碳排放权交易政策对制造业企业数字化与碳绩效有正向调节作用。(2)异质性分析发现，制造业数字化对企业碳绩效的促进作用在非重污染行业和东中部地区的企业中更明显。

关键词： 空气污染监测   传感器网络   卫星遥感   大数据分析  

摘要： 工业化与城市化进程中,空气污染成为现代社会亟待解决的严峻挑战,对监测技术提出更高要求,高精度传感器网络通过分布式布局实现污染物浓度实时动态监测,提高了应急响应效率;卫星遥感依托广域覆盖能力,实现大范围空气质量监测及污染源快速识别;大数据分析挖掘污染背后隐藏的模式与趋势,优化空气质量管理决策辅助体系,信息化技术应用显著提升空气质量监测精确程度与管理效能,助力城市实现可持续发展,技术革新与跨领域合作将在改善全球空气质量中发挥关键作用。

关键词： 企业创新   动态能力   企业高质量发展   先进制造业  

摘要： 本文基于2011-2023年先进制造业企业上市公司面板数据，探讨企业创新如何影响企业高质量发展以及动态能力在两者之间的作用。研究发现：企业创新对企业高质量发展具有显著正向影响；企业创新通过提升三维动态能力，促进先进制造业企业高质量发展；2011-2019年，企业三维动态能力均存在正向部分中介效应，且整合重置能力中介效应最强；2020-2023年受新冠疫情冲击影响，企业整合重置动态能力中介效应消失。鉴于此，本文提出增加创新资本投入，重视企业动态能力，加强企业内部资源整合的针对性建议。

关键词： 深度学习   图神经网络   特征提取   双尺度卷积  

摘要： 图像超分辨率重建旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，在医学影像、视频监控等多个领域中发挥着重要作用。随着深度学习的不断发展，许多卷积神经网络模型被应用于图像超分辨率任务并取得了显著成果。然而，现有卷积神经网络模型由于依赖固定大小的卷积核，仅能提取单一尺度下的图像特征，且其局部特性限制了全局信息建模。为此，本文提出了一种双分支图像超分辨率网络。该网络包括两个分支：一支用于提取图像的局部细节、纹理和边缘信息，另一支用于捕捉图像的全局轮廓和结构信息。具体地，网络的局部分支主要由双尺度通道图卷积模块构成。该模块首先使用两种不同尺度的卷积核进行特征提取，以捕捉特征的多样性。随后，通过图卷积神经网络增强通道间的相关性。此外，本文引入了一种堆叠式Swin Transformer模块，用于从低分辨率图像中提取全局信息。与现有方法相比，本文提出的方法在量化指标和视觉质量评估两个方面均展现出更优性能。以Manga109数据集为例，在4倍上采样结果中，本文方法相较于次优方法，在指标PSNR和SSIM分别提升了0.14 dB和0.0019。此外，本文方法在视觉效果上也表现出更为明显的细节还原能力和更自然的纹理结构。

关键词： 综合需求响应   用户互动   观察学习行为   口碑学习行为   有限异常信息  

摘要： 综合需求响应(integrated demand response，IDR)是保障新型电力系统供需平衡的有效手段，但现有IDR模型尚未考虑用户间响应行为的耦合效应，并且难以在有限异常信息下实现对用户特征参数的精准估计。针对上述问题，该文考虑了表征用户间耦合效应的观察学习行为和口碑学习行为，并对传统基于极大似然原理的参数估计方法进行了改进。首先，基于同伴效应理论构建表征用户观察学习行为的解析模型。其次，提出面向IDR业务的用户口碑评价指标，并构建表征用户口碑学习行为的量化模型。此外，提出了基于L2正则化与残差平方和最小化的参数估计方法。仿真结果表明，一方面，该文所提模型不仅能够有效提升综合能源系统服务商激励策略的有效性和经济性、降低供需双侧不平衡风险，还能够提升用户参与IDR的效益，另一方面，该文所提参数估计方法提升了传统方法在有限异常信息下的估计性能。