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技术进步和结构调整对行业能源回弹效应的估算 被引量：4
1
作者 刘洪 姜娇阳 王宇飞 《税务与经济》 CSSCI 北大核心 2023年第2期52-59,共8页
能源回弹效应的大小在很大程度上决定着能效改善对降低能源消费的有效程度。我国经济总体的能源回弹效应并不高,能效改善能够有效节约能源消费量。能源回弹效应具有行业异质性,细分行业的技术进步回弹效应的最大值为39.82%、最小值为1.6... 能源回弹效应的大小在很大程度上决定着能效改善对降低能源消费的有效程度。我国经济总体的能源回弹效应并不高,能效改善能够有效节约能源消费量。能源回弹效应具有行业异质性,细分行业的技术进步回弹效应的最大值为39.82%、最小值为1.64%;细分行业的结构调整回弹效应的最大值为38.68%、最小值为4.14%。能源回弹效应具有阶段性特征,2012~2017年发生能源回弹效应的行业数量明显低于2002~2007年和2007~2012年。因此,我国应着力提高水的生产与供应业等行业的科技创新水平,提升能源利用效率。提高非金属矿物制品业等高能源回弹行业的准入标准,淘汰科技水平落后的企业。顺应行业结构演进的客观规律,积极培育低耗能高附加值的绿色服务业和战略性新兴产业。 展开更多
关键词 能源效率 回弹效应 技术进步 结构调整 行业异质性
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玉米叶部病害识别模型的建立与APP开发 被引量：4
2
作者 张建华 赵洪凯 +3 位作者 姜雷 韩应欣 姜娇阳 张海涛 《农业与技术》 2022年第13期38-44,共7页
本文以玉米叶部病变作为研究对象,通过采集内蒙古自治区扎兰屯市玉米叶部主要病虫害3种,连同正常玉米叶片共计4种样本送入卷积神经网络中进行模型训练。通过对比试验,找出识别效果最佳的模型。使用Tensorflow lite提供的转换工具,把效... 本文以玉米叶部病变作为研究对象,通过采集内蒙古自治区扎兰屯市玉米叶部主要病虫害3种,连同正常玉米叶片共计4种样本送入卷积神经网络中进行模型训练。通过对比试验,找出识别效果最佳的模型。使用Tensorflow lite提供的转换工具,把效果最好的玉米叶片病虫害识别模型转换成Android系统终端适用的格式,终端上的APP通过调用模型就能以离线的形式进行玉米叶片病虫害的实时识别。根据今年扎兰屯地区玉米叶部病变的实际,采集的病虫害样本为玉米大斑病(真菌病)、玉米叶斑病(真菌病)及双斑萤叶甲病变(虫害)3类样本。 展开更多
关键词 卷积神经网络 模型训练 玉米病虫害 数据集 APP开发
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人工智能技术在植物叶片病虫害识别中的研究进展 被引量：3
3
作者 张建华 陈申宽 +2 位作者 张晓振 韩应欣 姜娇阳 《种子科技》 2023年第16期124-126,共3页
文章概述了当前国内外关于植物病理诊断领域的最新成果及研究方向,重点介绍了基于深度学习网络的植物病理病征特征提取、分类器设计等方面的工作原理及其关键技术,并结合具体实例阐述了利用大数据分析技术构建植物病理病害数据库实现疾... 文章概述了当前国内外关于植物病理诊断领域的最新成果及研究方向,重点介绍了基于深度学习网络的植物病理病征特征提取、分类器设计等方面的工作原理及其关键技术,并结合具体实例阐述了利用大数据分析技术构建植物病理病害数据库实现疾病诊断预测的主要思路,以期为后续深入研究奠定基础.同时,文章还分析了现有植物病害识别方法存在的不足之处,包括无法获取完整的植物病害样本信息、缺乏针对性强的病害识别模型、数据挖掘能力较差等问题,希望能为今后进一步开展植物病害识别理论指导提供参考依据. 展开更多
关键词 人工智能 植物叶片 病虫害识别
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数字普惠金融对相对贫困的减缓效应研究 被引量：3
4
作者 游士兵 刘多晨曦 +1 位作者 覃文 姜娇阳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2023年第14期142-146,共5页
文章基于2010—2018年中国家庭追踪调查数据和北京大学数字金融研究中心调查数据,实证分析了数字普惠金融发展对相对贫困的减缓效应、异质性及其作用机制。研究结果表明:首先,数字普惠金融发展能够显著减缓家庭相对贫困。这一结论在内... 文章基于2010—2018年中国家庭追踪调查数据和北京大学数字金融研究中心调查数据,实证分析了数字普惠金融发展对相对贫困的减缓效应、异质性及其作用机制。研究结果表明:首先,数字普惠金融发展能够显著减缓家庭相对贫困。这一结论在内生性处理和稳健性检验后依旧成立。其次,数字普惠金融发展对家庭相对贫困的减缓效应存在异质性,减缓效应在中部地区和教育水平相对较低的地区更为突出。最后,居民金融市场参与意愿的提升是数字普惠金融减缓家庭相对贫困的重要机制。 展开更多
关键词 数字普惠金融 相对贫困 金融市场参与意愿
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科技创新对长江经济带低碳发展的驱动效应研究
5
作者 刘洪 姜娇阳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第11期179-183,共5页
文章基于长江经济带11个省份2001-2021年的面板数据,在测算科技创新水平和碳排放量的基础上,探讨科技创新对长江经济带低碳发展的驱动效应及其机制。结果表明:第一,长江经济带的科技创新水平不断提高,碳排放量稳中有降,基本实现了生态... 文章基于长江经济带11个省份2001-2021年的面板数据,在测算科技创新水平和碳排放量的基础上,探讨科技创新对长江经济带低碳发展的驱动效应及其机制。结果表明:第一,长江经济带的科技创新水平不断提高,碳排放量稳中有降,基本实现了生态保护与经济社会发展的辩证统一;第二,科技创新能够驱动长江经济带低碳发展,产业结构升级是其重要路径;第三,在不同区域和不同环境规制强度下,科技创新对长江经济带低碳发展的驱动效应存在异质性,在长江经济带上游和中游以及环境规制强度较高的情况下,科技创新对长江经济带低碳发展的促进效果更显著。 展开更多
关键词 科技创新 碳排放 产业结构升级 长江经济带
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高职院校专业课课程思政探讨——以《办公软件》课程为例 被引量：2
6
作者 张建华 韩应欣 +2 位作者 王春艳 姜娇阳 张海涛 《办公自动化》 2020年第14期16-19,共4页
高职教育作为我国高等教育的重要组成部分,高职院校肩负着为中国特色社会主义事业培养高素质技能型人才的时代使命。各高职院校按照新时代"立德树人"要求,落实全国高校思想政治工作会议精神,以理想信念教育为核心,把思想价值... 高职教育作为我国高等教育的重要组成部分,高职院校肩负着为中国特色社会主义事业培养高素质技能型人才的时代使命。各高职院校按照新时代"立德树人"要求,落实全国高校思想政治工作会议精神,以理想信念教育为核心,把思想价值引领贯穿教育教学全过程和各环节。我院也在积极进行课程思政的探讨,结合计算机应用技术专业《办公软件》这一课程的"课程思政"实践,探究高职专业课"课程思政"建设方法,这对于加强和改进高职院校思想政治工作,提升高职院校内涵发展,具有十分重要的理论意义和现实价值。 展开更多
关键词 课程思政 高职教育 《办公软件》课程
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人工智能技术在大豆叶斑病诊断中的应用研究
7
作者 姜娇阳 张建华 +2 位作者 魏兴伟 姜雷 韩应欣 《河北农业》 2023年第12期72-73,共2页
近年来,科研工作者开始利用人工智能技术正确识别大豆病害,降低大豆疾病蔓延并提高产量。为此,本文整理了当前农业科技发展的几个热点和难点,并对这些问题进行了讨论和评论。提出了一种基于人工智能技术的大豆叶片病害诊断技术,以期为... 近年来,科研工作者开始利用人工智能技术正确识别大豆病害,降低大豆疾病蔓延并提高产量。为此,本文整理了当前农业科技发展的几个热点和难点,并对这些问题进行了讨论和评论。提出了一种基于人工智能技术的大豆叶片病害诊断技术,以期为后续大豆叶斑病防治工作提供重要参考。 展开更多
关键词 人工智能技术 大豆叶斑病诊断 机器学习
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不变价格能源投入产出表的编制与应用 被引量：1
8
作者 李国荣 姜娇阳 夏千卉 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2021年第5期14-22,共9页
能源投入产出表是用来客观把握行业间能源投入产出关系及其变化规律的主要工具。为保证不同年度的可比性,编制了以2010年为基期的2002年、2007年、2012年、2017年不变价格实物价值型能源投入产出序列表。该表与原有的能源投入产出表相比... 能源投入产出表是用来客观把握行业间能源投入产出关系及其变化规律的主要工具。为保证不同年度的可比性,编制了以2010年为基期的2002年、2007年、2012年、2017年不变价格实物价值型能源投入产出序列表。该表与原有的能源投入产出表相比,将实物量和价值量综合考虑,并尝试在初始投入中纳入能源服务报酬。利用本文编制的能源投入产出表,通过测算综合能耗系数,对各行业单位产出能耗及其变动情况进行实证分析,结果表明:2002—2017年,其他制造业、化学工业、非金属矿物制品业的直接综合能耗显著下降;化学工业、非金属矿物制品业、金属冶炼及压延加工业、水的生产及供应业是高能耗行业;建筑业、交通运输设备制造业是大幅拉动能源消费的间接能耗行业,其完全综合能耗是直接综合能耗的10余倍。 展开更多
关键词 能源投入产出表 编制方法 不变价格 综合能耗系数
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基于YOLOv5模型的大豆叶部斑病识别方法
9
作者 张建华 赵洪凯 +2 位作者 周彦斌 姜娇阳 魏兴伟 《信息与电脑》 2023年第4期163-165,共3页
针对目前大豆叶部病害识别方法存在的准确率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进型的YOLOv5-卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的大豆叶片斑病图像识别方法。首先,对采集的大豆叶部病害图像进行预处理;其次,采用改进... 针对目前大豆叶部病害识别方法存在的准确率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进型的YOLOv5-卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的大豆叶片斑病图像识别方法。首先,对采集的大豆叶部病害图像进行预处理;其次,采用改进型深度学习网络提取特征,并训练分类模型,实现对大豆叶部斑病的快速识别;最后,通过和传统机器视觉系统相结合,完成了对大豆叶片斑病的智能化识别。实验结果表明,该研究方法能够有效提高大豆叶部斑病图像的识别精度和稳定性,在实际生产过程中,可根据田间条件选择不同光照强度下的大豆叶片,以验证所提算法的实用性和适用范围。 展开更多
关键词 YOLOv5 大豆叶部 斑病检测 算法设计
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