基于无损检测的动车组高压线缆探伤方法研究

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近年来,区块链项目变得越来越流行,尤其是随着其技术的不断完善及相关应用场景的落地,受到的关注度也越来越高。据相关研究统计,2020年全球企业区块链支出规模达到40亿美金,相较2019年接近翻倍。2015年以来,我国区块链行业市场规模也一直处于持续增长阶段,从2015年的0.06亿元快速增长至2020年的54.46亿元,且被作为新一轮产业革命技术纳入了国家级发展规划。然而目前作为区块链领域基础设施的
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矩阵半张量积(STP,Semi-Tensor Product)是我国中科院程代展教授的一项重大理论创新成果,该理论打破了传统矩阵乘法Cm×n=Am×p·Bp×n对乘积矩阵维数的限制,不对参与乘法的矩阵做要求,而且保留了传统矩阵乘法的绝大多数性质,例如矩阵乘法的分配律、结合律,因此可以看成是传统矩阵乘法的一种理论推广。这种跨越维数的特点,使的矩阵半张量积成为刻画有限集之间相互关系及有限维空间多线性映
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中国加入互联网大家庭已近30年,社会资产分配方式种类增加,新型财产的种类呈倍数增长。随着5G时代的到来,人们的消费方式风云变换,微信、淘宝和抖音等app和我们的日常生产和生活融合为一,账号价值日益凸显。虚拟财产作为新兴事物,借助网络空间环境发展较快,其交易的数量和金额的增长速度不断加快,但是在虚拟财产的税收征管方面,存在着消息隐匿、信息的查询处理上有困难、服务水平不高、电子发票管理混乱和人们纳税意
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大力发展普惠金融,不仅有利于金融业可持续发展,也能助力经济发展增进社会公平,是我国全面建设小康社会的必然要求。商业银行需发挥金融服务职能,加大对“小企业”和“小行业”的金融支持,从而弥补金融服务不均衡和地方金融基础设施有待加强的问题。但目前我国的普惠金融发展水平不高,农户和金融信贷机构之间信息不对称、农村信用评估体系不完善等问题导致金融信贷机构不能准确客观对农户的信贷授信能力做出准确评估,从而导致
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随着信息社会的快速发展,文本数据的数量呈现指数级增长,这催生出了自动文本摘要生成的需求。自动文本摘要旨在快速且准确地抽取文本的关键信息,生成文本摘要,有效提高用户阅读效率。目前,许多学者提出了基于图神经网络模型的文本摘要方法。然而,大多数模型面临以下问题:1)不能有效地编码除句子之外的语义节点;2)不能获取多种跨语句的元路径。另外,如何保证摘要的话题覆盖度和多样性也是文本摘要任务的一大挑战。针对以
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细粒度实体分类(Fine-grained Entity Typing,FET)旨在识别纯文本中实体的语义类型,该任务是自然语言处理领域中的一项基础任务。实体的类型分类是包括知识图谱补全、关系抽取和共指消解等更上层自然语言处理任务的重要基石。现有的细粒度实体分类研究主要集中在处理远程监督带来的噪声标签、优化实体提及的特征表示和利用类型标签之间的依赖关系这三个方面。但是,大部分模型仍然存在以下两个问题
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自上世纪90年代资产定价理论CAPM建立以来,国内外学者纷纷对定价模型展开研究,最著名的有Fama-French因子模型,但由于其假设条件严苛,对资本市场出现的异象缺乏解释力,学者继而放宽假设,对投资者非理性行为展开研究。随着行为金融学发展,投资者情绪成为热门研究领域,学者尝试从投资者情绪角度分析资本市场股市变动原因和走向。从现有的文献看,部分文献研究投资者情绪指数构建方法,也有学者研究投资者情绪
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近年来,为提升金融领域反洗钱工作效率,金融监管机构对于商业银行客观评价自身洗钱风险的要求日益提高。然而,长期以来,商业银行依赖专家评分等主观方法,在洗钱风险自评估中客观方法的应用不足。面对2021年中国人民银行提出的,在2022年底前完成新的洗钱风险自评估制度建设与实施的要求,各家商业银行迫切需要寻找客观方法应用的突破口。在此背景下,本研究旨在寻找当前商业银行在洗钱风险自评估工作中可以应用客观方法
学位
金融市场对于国家经济体系的建设有着重要的影响,可靠和准确地预测金融市场的变动趋势非常重要,尤其是在最近的疫情影响下,全球的经济都面临着前所未有的挑战。金融时间序列是一种可以反映金融市场变化的可量化的数据,但是由于金融时间序列具有非线性、不确定性和动态性,往往很难从数据中找到有效的规律,也很难开发出一个能够直接利用的预测模型去准确判断金融时间序列的变化趋势。单一的预测模型在某些情况下可以取得良好的效
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随着市场经济的发展,会计师事务所的业务领域也在扩大,而且近年来,一些新兴的事物和行业的涌现,使得会计师事务所的审计工作变得更加困难。在会计师事务所进行审计时,一个不可避免的问题就是审计风险。近年来,由于审计失误,很多事务所受到了证券监督管理委员会的处罚,有的还被报告的用户提起了诉讼,并且随着监督的不断加强,被处罚和警告的事务所也在不断增加。本文重点对会计师事务所的审计风险及其防范策略进行了简单的剖
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