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关键词： 机械臂   深度学习   抓取检测   特征融合   深度图像   抓取表示  

摘要： 针对4DoF抓取检测的性能，改进了抓取表示方法，并提出了基于深度值引导的机械臂多尺度抓取检测框架（DGM-Grasp）。在编解码网络的基础上，融入多尺度跨空间注意力下采样模块，以更好的聚焦抓取特征；为了提取多尺度语义信息，设计了渐进式多尺度特征融合-解码模块；通过提出的深度值引导的抓取筛选模块解决抓取过程中的碰撞问题。DGM-Grasp在Cornell和Jacquard两个单目标数据集上准确率分别达到98.6%和95.25%，检测用时可降低至21?ms；在多目标数据集上也取得了良好的效果；消融实验和真实抓取实验成功率达到96%。实验充分验证了DGM-Grasp的泛化能力和性能。

关键词： 海洋   渔业资源养护   标准体系的构建   实践应用  

摘要： 随着海洋渔业资源的日益重要,其养护已成为全球关注的焦点。中国作为海洋大国,构建海洋渔业资源养护标准体系,对于推动渔业资源的可持续发展具有重要意义。基于此,本文在分析海洋渔业资源养护现状和挑战的基础上,探讨了海洋渔业资源养护标准体系的构建及其在实践中的应用,旨在为实现渔业资源的长期可持续健康发展提供科学依据。

关键词： 新能源电源   故障等值模型   短路电流计算   非光滑特性   迭代算法  

摘要： 随着新能源电源接入规模增大，电网短路电流计算方程组出现新特点，导致传统算法出现不收敛问题，需要研究提高算法性能的方法。本文首先分析新能源典型低电压穿越控制策略的故障等值模型，其具有明显的控制策略切换和非线性限幅特点，导致故障等值模型为非光滑的分段函数。然后，建立新能源电网短路电流计算方程，也具有非光滑非线性特点，在求解短路电流计算方程组时不动点算法收敛性较差，牛顿-拉夫逊算法会出现数值振荡的现象，控制策略切换的非光滑特性是导致牛顿-拉夫逊算法不收敛的根本原因。提出了拟牛顿更新梯度的信赖域算法，应用拟牛顿的割线近似代替梯度，结合信赖域解决非光滑特性方程组的求解问题，能够保证高比例新能源电网短路电流计算具有全局收敛性，并给出了其在短路计算的具体应用方法。最后，基于IEEE118及大电网算例，通过与牛顿-拉夫逊法、自适应Levenberg-Marquardt等算法对比，验证了所提算法在解决非光滑特性短路电流方程计算中具有更好的性能。

关键词： 日本鲭   单位捕捞努力量渔获量   广义加性模型   海洋环境因子   西北太平洋  

摘要： 日本鲭(Scomber japonicus)是西北太平洋重要经济鱼类，其资源分布易受海洋环境及气候变化影响，近年来资源量呈下降趋势。基于2014—2021年6—11月西北太平洋日本鲭的捕捞数据，系统分析了该物种时空分布特征及其与关键海洋环境因子的响应关系，为其资源管理和可持续利用提供科学依据。研究发现，日本鲭单位捕捞努力量渔获量(Catch per unit effort, CPUE)的高值区呈显著季节性迁徙规律：夏季从西南向东北方向移动，秋季则回迁至西南海域。在空间格局上，年际分布主要集中在145°E—160°E、35°N—45°N海域内，月际分布主要集中在145°E—155°E、37°N—44°N海域内；时间序列分析表明，年际CPUE呈下降趋势，但9—11月维持较高水平。采用广义加性模型(Generalized Additive Model, GAM)量化评估了海表面温度(SST)、100～200 m水层温度(T100、T150、T200)、0～200 m水层溶解氧(DO、DO100、DO150、DO200)、表层盐度(SSS)及叶绿素a浓度(Chl-a)等环境因子对CPUE的协同影响。结果表明，温度相关因子对CPUE的非线性效应贡献率占主导地位，其中SST的贡献率最高(累积偏差解释率为6.69%,p<0.001)，而SSS与Chl-a的偏差解释率相对较低。研究表明，西北太平洋日本鲭的时空分布具有显著季节性迁移和年际波动特征，呈由西向东、由南向北扩展趋势；海洋变暖可能对该资源造成新的生态压力。

关键词： 大数据时代   小学语文   信息化教学   课堂改革   个性化学习  

摘要： 当下信息技术的快速发展为小学语文课堂教学赋予了新的可能性。信息化教学可以提升课堂的效率,达成个性化的教学模式,提升学生的学习兴趣以及自主学习能力。本文以小学语文课堂信息化教学的概述为起点,剖析当前教学过程中存在的问题,如信息技术与教学内容的融合度不够好、教师信息素养需要提高、学生对信息化学习方式适应情况不佳等。基于此,本文提出优化教学资源整合、提升教师信息素养、构建多元化课堂评价体系这类策略,借此探索契合小学语文教学的信息化渠道。合理运用信息技术可显著提高课堂教学质量,提高学生的语文核心素养水平,为未来智慧教育的发展铺就基石。

关键词： 大数据   企业财务   应用研究  

摘要： 本文围绕大数据技术在财务分析中的核心优势、应用场景、现实挑战及优化策略展开探讨。大数据技术借助数据采集处理、分析方法创新及多维数据整合,让财务分析具备实时性、预测性与全面性。在预算管理、成本控制、风险预警及绩效评估等场景中,该技术的应用有效提升了企业决策的精准性与前瞻性。不过,企业在构建大数据财务分析体系时,数据安全、人才短缺及技术整合等问题仍需应对。针对上述问题,研究提出加强数据安全管理、培养复合型人才、分阶段推进系统整合等优化策略。这些策略不仅为企业数字化转型指明方向,还推动财务分析从传统模式向智能化、动态化方向发展。

关键词： 数字化转型   绿色低碳发展   能源消耗强度   技术创新能力   能源消费结构  

摘要： 统计测度我国2011～2021年数字化转型程度和制造业绿色低碳发展水平，理论阐释并实证检验数字化转型对后者的作用机理与效应。研究发现：数字化转型能够显著推动制造业绿色低碳发展，具体为“规模上降低能源消耗强度”、“技术上提升创新能力”和“结构上优化能源消费结构”三大作用路径。进一步分析显示，区域上，促进作用呈现“西部>中部>东北>东部”的梯度特征；类别上，数字化转型对传统制造业的推动作用更为突出，其中先进制造业侧重能源结构优化，传统制造业更依赖创新能力提升；阶段上，随数字化转型进程的深化，其对各阶段促进作用日益增强。

关键词： 智能制造   企业绩效   企业家精神   新“索洛悖论”   长期效应  

摘要： 智能制造被视为产业结构升级和经济转型的重要技术路径。然而，智能制造在微观企业层面的效应仍不明确，表现出新“索洛悖论”困境。本文以企业最关注的财务绩效为着眼点，基于智能制造试点示范行动，采用交错双重差分（Staggered DID）模型系统考察智能制造对企业绩效的影响及企业家精神这一互补行为动因层面的边界作用。研究发现：智能制造在短期内主要表现为挤占效应，抑制企业绩效的提升，但从长期来看，能够显著促进企业绩效改善；调节机制分析显示，企业家精神显著缓解了智能制造对企业绩效的短期抑制效应；异质性分析发现，智能制造的短期抑制效应在装备制造业、规模较大、非常规技能员工占比较少及信息基础设施较弱的企业中更为显著，且企业家精神的作用也有异同。拓展分析说明，与协同型智能制造相比，生产型智能制造对企业绩效的抑制作用相对更强；智能制造对企业数字创新的促进作用显著，部分抵消了其对绩效的负面影响。本研究对企业通过弘扬企业家精神应对短期绩效挑战、破解微观层面的新“索洛悖论”以及推动“中国式管理理论”的构建具有重要启示意义。

关键词： 战略柔性   新质生产力   环境动态性  

摘要： 在中国制造业转型升级背景下，如何提升企业新质生产力成为关键议题。本研究以中国制造业A股上市公司面板数据，构建包含资源柔性与协调柔性的战略柔性指标体系与制造企业新质生产力指标体系，深入研究战略柔性对制造企业新质生产力的作用机制。研究发现：战略柔性与制造业企业新质生产力呈“U”型关系。深入的机制分析揭示，企业资源配置效率在战略柔性影响新质生产力过程中起到关键中介作用，适度的战略柔性能够提升资源配置效率，进而推动新质生产力发展。此外，环境动态性在战略柔性对制造业企业新质生产力的影响中发挥调节作用，在环境动态性较高的情况下，战略柔性对新质生产力的促进作用更为显著。

关键词： 故障诊断   旋转机械   卷积神经网络   迁移学习   注意力机制  

摘要： 针对旋转机械故障诊断过程中复杂工况导致旋转机械故障诊断准确率低和泛化性差，以及难以获得大量带标签数据的问题，提出一种基于高效通道注意力机制（Efficient Channel Attention,ECA）与局部最大均值差异（Local Maximum Mean Discrepancy,LMMD）的深度子域自适应卷积网络。首先构建嵌入高效通道注意力机制的卷积神经网络完成对振动信号关键特征的提取，接着在领域自适应层引入LMMD以对齐源域与目标域之间同一类别的分布，最后采用Softmax分类层对目标域样本数据进行分类。使用轴承与齿轮两种开源数据集对所提模型性能进行验证，结果证明所提方法能够达到较高的故障诊断精度，并具有较强的泛化性能。