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社会信任、商业信用融资与企业创新 被引量:48
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作者 李双建 李俊青 张云 《南开经济研究》 CSSCI 北大核心 2020年第3期81-102,共22页
创新是经济发展的动力源泉,作为市场经济最重要的道德基础,社会信任对企业创新的影响并没有得到应有的重视。本文尝试将社会信任引入一般均衡分析框架,理论上研究了社会信任对企业创新的影响机理。接着,通过网路爬虫数据采集技术手工收... 创新是经济发展的动力源泉,作为市场经济最重要的道德基础,社会信任对企业创新的影响并没有得到应有的重视。本文尝试将社会信任引入一般均衡分析框架,理论上研究了社会信任对企业创新的影响机理。接着,通过网路爬虫数据采集技术手工收集上市公司及其子公司发明专利申请数据并以此刻画企业创新,以2008-2018年沪深A股上市公司为研究样本,实证检验了社会信任对企业创新的影响。研究发现,社会信任水平的提高能显著促进企业创新,并且该结论得到各种稳健性检验结果的支持。进一步通过细分样本分析,发现社会信任对企业创新的影响表现出较强的异质性,对小规模企业、民营企业以及非高科技企业的创新具有显著促进作用,而对大规模企业、国有企业以及高科技企业的创新并无显著影响。此外,本文基于中介效应检验方法探究了社会信任对企业创新的影响渠道,发现商业信用融资在社会信任与企业创新之间存在显著的中介效应,存在社会信任→商业信用融资→企业创新的传导路径。本文认为加强社会信任体系建设,塑造良好的社会信任环境,能在更广泛的意义上激励企业创新,这为相关部门思考如何提升企业创新动力和建设创新型国家提供新的视野。 展开更多
关键词 社会信任 商业信用融资 企业创新 中介效应
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基于多源信息融合的同步发电机转子绕组匝间短路故障识别 被引量:34
2
作者 李永刚 王罗 +1 位作者 李俊卿 马明晗 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第16期162-170,191,共10页
转子绕组匝间短路是同步发电机中一种较为常见的故障,随着故障的发展会对发电机的安全运行造成威胁。针对该故障在早期时不易检测的情况,将多源信息融合理论应用到同步发电机的转子绕组匝间短路故障识别中。根据同步发电机特点及传感器... 转子绕组匝间短路是同步发电机中一种较为常见的故障,随着故障的发展会对发电机的安全运行造成威胁。针对该故障在早期时不易检测的情况,将多源信息融合理论应用到同步发电机的转子绕组匝间短路故障识别中。根据同步发电机特点及传感器情况,分析并选择合适的短路故障特征量作为证据体。将发电机中的多组故障特征证据体依据证据理论进行融合,得到高置信度的故障判定结论。同时进行同步发电机故障实验,与单特征量作对比验证了多源信息融合在发电机转子绕组匝间故障识别中的有效性。实验结果表明,该方法减少了单一传感器不确定性的影响,提高了故障识别准确性。 展开更多
关键词 同步发电机 匝间短路 多源信息融合 故障识别
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在公共服务中感知国家——论铸牢中华民族共同体意识的公共服务路径 被引量:32
3
作者 李俊清 付秋梅 《公共管理与政策评论》 CSSCI 北大核心 2022年第3期3-15,共13页
中华民族共同体意识的核心是由国家、公民和制度构成的国家认同。国家在公共服务供给过程中内在地表达国家的存在并强化合法性,成为形塑“积极的公民身份”的基本方式,并为培育与铸牢中华民族共同体意识提供现实路径。从公共服务的工具... 中华民族共同体意识的核心是由国家、公民和制度构成的国家认同。国家在公共服务供给过程中内在地表达国家的存在并强化合法性,成为形塑“积极的公民身份”的基本方式,并为培育与铸牢中华民族共同体意识提供现实路径。从公共服务的工具理性与价值理性解构中华民族共同体意识的建构过程,发现其存在从感知到满意再到认同的情感递进逻辑。在推动中华民族共同体建设的新时代,提出建立可容纳多元诉求的公共服务需求体系、精准高效的公共服务供给体系、完善的公共服务内容体系,以强化公共服务纽带,进而铸牢各族群众的中华民族共同体意识。 展开更多
关键词 公共服务 中华民族共同体意识 国家建构 国家认同
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基于数据挖掘的风电功率预测特征选择方法 被引量:29
4
作者 李俊卿 李秋佳 +1 位作者 石天宇 郭晋才 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期87-92,共6页
输入特征向量的选择是建立风电功率预测模型中至关重要的第一步,但由于风电机组的待选监测量项目过多、部分监测量与风电功率的相关性不明显甚至不相关、信息冗余量大等因素造成输入向量集的选取不够合理,进一步影响功率预测模型的准确... 输入特征向量的选择是建立风电功率预测模型中至关重要的第一步,但由于风电机组的待选监测量项目过多、部分监测量与风电功率的相关性不明显甚至不相关、信息冗余量大等因素造成输入向量集的选取不够合理,进一步影响功率预测模型的准确性。针对这一问题,在综合对比研究了邻域粗糙集、随机森林和互信息这三种较为有效的用于特征选择的数据挖掘算法的基础上,提出了一种综合性能较好的基于随机森林筛选风电功率预测模型输入向量的方法,并分析了另两种方法的特点和适用范围,最后使用风机的实际运行数据,基于最小二乘支持向量回归算法对文中所提出的方法进行了验证。仿真结果表明,该方法能够通过减少功率预测模型的输入向量有效地降低模型复杂度,不仅加快了模型的预测速度而且提高了预测的精度。 展开更多
关键词 特征选择 邻域粗糙集 随机森林 互信息 风电功率预测
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双重金融摩擦、企业目标转换与中国经济波动 被引量:29
5
作者 张云 李俊青 张四灿 《经济研究》 CSSCI 北大核心 2020年第1期17-32,共16页
本文构建了一个真实经济周期模型,首次将企业目标转换和双重金融摩擦因素融合为统一研究框架,并以此考察经济周期波动中信贷的需求和供给因素,进而分析双重金融摩擦因素在塑造经济周期波动态势中的作用。研究表明:(1)当银行与企业、银... 本文构建了一个真实经济周期模型,首次将企业目标转换和双重金融摩擦因素融合为统一研究框架,并以此考察经济周期波动中信贷的需求和供给因素,进而分析双重金融摩擦因素在塑造经济周期波动态势中的作用。研究表明:(1)当银行与企业、银行与家庭间均存在金融摩擦时,顺周期的企业和银行资产负债表均会导致逆周期的企业外部融资溢价,对投资和产出产生双重加速效应,而缓解金融摩擦能够减弱上述加速效应进而有助于经济波动的平稳化;(2)由于家庭资产主要采取储蓄方式并且企业自有资金起到平滑信贷波动作用,信贷供给端摩擦产生的加速效应比需求端摩擦要弱;(3)企业目标转换通过经济结构渠道对金融摩擦的加速效应起到增强或弱化效果。因此,宏观调控政策应加强对企业和银行资产负债表周期性的关注,平抑由双重金融摩擦所带来的经济波动;合理界定政府与市场作用边界,国有企业非经济目标需要依据经济周期波动状况把握适度原则,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,更好发挥政府作用。 展开更多
关键词 经济波动 双重金融摩擦 企业目标转换
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基于自适应暂态下垂控制的光伏频率快速响应方案 被引量:27
6
作者 孙钢虎 王恩南 +8 位作者 贺婷 杨沛豪 陈济颖 寇水潮 王小辉 李军庆 郭霞 高峰 薛磊 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第8期94-100,共7页
为了提高光伏发电系统快速频率响应效果,解决传统下垂控制中的功率分配误差和功率震荡问题,本文提出一种自适应暂态下垂控制方案。该方案根据输出功率自动调节有功功率下垂系数,并引入暂态因子,降低功率产生的波动。在自适应暂态下垂控... 为了提高光伏发电系统快速频率响应效果,解决传统下垂控制中的功率分配误差和功率震荡问题,本文提出一种自适应暂态下垂控制方案。该方案根据输出功率自动调节有功功率下垂系数,并引入暂态因子,降低功率产生的波动。在自适应暂态下垂控制中,暂态分量的引入减小了动态响应时间,降低了输出功率的震荡幅值,改善了下垂控制的动态性能。通过MATLAB/Simulink仿真表明:本文方案可以有效减少输出功率的调节量,避免光伏逆变器的大范围调节,实现功率的最优分配。 展开更多
关键词 光伏发电 逆变器 低次谐波 谐波注入 电能质量 谐波畸变率
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环境规制与中国生产率的动态变化:基于异质性企业视角 被引量:25
7
作者 李俊青 高瑜 李响 《世界经济》 CSSCI 北大核心 2022年第1期82-109,共28页
本文基于异质性企业分析框架,研究了环境规制如何通过要素替代、创新补偿以及资源重置3种渠道塑造中国企业和行业生产率的静态与动态变化过程。研究发现,在企业层面上,环境规制会提升高效企业生产率,降低低效企业生产率。在行业层面上,... 本文基于异质性企业分析框架,研究了环境规制如何通过要素替代、创新补偿以及资源重置3种渠道塑造中国企业和行业生产率的静态与动态变化过程。研究发现,在企业层面上,环境规制会提升高效企业生产率,降低低效企业生产率。在行业层面上,环境规制强度提高将不利于资源错配严重行业的加总生产率增长。我们基于1998-2007年中国微观企业数据验证了上述结论和3种渠道各自的作用。因此要实现环境改善型的技术进步不仅需要各级政府坚定不移地执行环境保护政策,更重要的是减少要素在行业内和行业间流动的摩擦以及各种制度性障碍,降低行业资源错配程度。 展开更多
关键词 环境规制 企业异质性 行业资源错配 全要素生产率
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基于大数据分析的风机轴承故障预警 被引量:21
8
作者 李俊卿 王焕仲 +1 位作者 季刚 马阳硕 《智慧电力》 北大核心 2020年第2期25-30,共6页
将大数据分析应用到风机轴承故障预警中,使用栈式自动编码器(SAE)为基本结构,通过逐层提取风机轴承监视控制与数据采集系统(SCADA)数据深层特征,将散乱的SCADA大数据转化成能够深度刻画风机轴承运行状态的内在特征。利用预训练、微调的... 将大数据分析应用到风机轴承故障预警中,使用栈式自动编码器(SAE)为基本结构,通过逐层提取风机轴承监视控制与数据采集系统(SCADA)数据深层特征,将散乱的SCADA大数据转化成能够深度刻画风机轴承运行状态的内在特征。利用预训练、微调的方法并结合误差反向传播算法(BP)构建SAE故障预警模型,通过SAE模型对大数据处理得到反映风机轴承运行状态的重构误差平均值,以均值漂移聚类算法动态地计算出风机轴承稳定运行状态重构误差基准值为预警的标准。最后利用某风电场机组的SCADA数据进行工程实例仿真分析,验证了基于大数据分析用于风机轴承故障预警的可行性。 展开更多
关键词 大数据 故障预警 风机轴承 SAE
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一种基于CGAN-CNN的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法 被引量:20
9
作者 李俊卿 李斯璇 +2 位作者 陈雅婷 王振兴 何玉灵 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期169-174,共6页
由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法。首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正... 由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法。首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正常样本和故障样本分别添加标签后输入CGAN中生成大量新样本,将生成的新样本与原始样本混合并划分训练集和测试集;然后,利用CNN训练平衡后的数据集,充分、精准地提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果。通过实验证明,与非平衡数据集相比,利用平衡数据集后的故障识别准确率十分稳定且达到99.5%以上,同时与平衡的原始样本数据相比,生成样本避免了噪声和其他干扰,故障诊断的准确率也更高。 展开更多
关键词 同步电机 条件生成式对抗网络 卷积神经网络 生成样本 转子绕组匝间短路故障 故障诊断
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基于Kriging和长短期记忆网络的风电功率预测方法 被引量:19
10
作者 李俊卿 李秋佳 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期241-247,共7页
为提高风电功率预测的精确度,提出一种基于Kriging和长短期记忆网络的风电功率组合预测模型。首先,将风速、风向、空气密度、转速、偏航角和桨距角作为输入向量,并利用偏互信息理论对这些向量进行加权处理,建立基于Kriging的风电功率线... 为提高风电功率预测的精确度,提出一种基于Kriging和长短期记忆网络的风电功率组合预测模型。首先,将风速、风向、空气密度、转速、偏航角和桨距角作为输入向量,并利用偏互信息理论对这些向量进行加权处理,建立基于Kriging的风电功率线性分量预测模型。然后,将预测出的线性分量加前述加权监测量作为输入,使用长短期记忆网络预测出功率的非线性分量。最后,将两者的预测结果相结合,得出风电功率的最终预测值。实例结果表明,该模型能够利用Kriging和长短期记忆网络的优势,预测性能指标得到提高。 展开更多
关键词 风电功率 预测分析 数据处理 长短期记忆 KRIGING模型 偏互信息
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LSTM-CNN网络在同步电机励磁绕组匝间短路故障预警中的应用 被引量:18
11
作者 李俊卿 陈雅婷 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期61-70,共10页
人工智能与电力系统的结合日渐紧密,深度学习在实现电网智能化中起到了重要的作用。为了实现隐极同步电机励磁绕组匝间短路早期故障的在线预警,提出一种基于LSTM-CNN的神经网络预测模型。模型以同步电机正常运行时多个可测量物理量和励... 人工智能与电力系统的结合日渐紧密,深度学习在实现电网智能化中起到了重要的作用。为了实现隐极同步电机励磁绕组匝间短路早期故障的在线预警,提出一种基于LSTM-CNN的神经网络预测模型。模型以同步电机正常运行时多个可测量物理量和励磁电流为网络输入、输出,利用历史数据进行网络训练,并根据拟合输入量与输出量之间的函数关系确定故障预警阈值。以相同的实验数据训练相同层数的LSTM网络、CNN网络与LSTM-CNN网络,结果证明LSTM-CNN网络在训练速度和拟合精度上的综合表现最佳。 展开更多
关键词 深度学习 同步电机 励磁绕组匝间短路 故障预警 LSTM-CNN网络
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颈动脉粥样硬化与冠心病关系的研究进展 被引量:17
12
作者 李俊清 刘丽君 +1 位作者 鲍海龙 李洁琪 《中国医药》 2022年第9期1418-1422,共5页
冠状动脉和颈动脉粥样硬化机制相似,已有大量研究肯定了颈动脉粥样硬化程度在冠心病(冠状动脉粥样硬化性心脏病)诊断及心血管事件预测方面的优势。而超声是探查颈动脉状况的常用无创工具,可经济、快速地提供颈动脉粥样硬化指标。因此通... 冠状动脉和颈动脉粥样硬化机制相似,已有大量研究肯定了颈动脉粥样硬化程度在冠心病(冠状动脉粥样硬化性心脏病)诊断及心血管事件预测方面的优势。而超声是探查颈动脉状况的常用无创工具,可经济、快速地提供颈动脉粥样硬化指标。因此通过颈动脉超声检测颈动脉粥样硬化相关指标,可间接预测冠状动脉有无病变及病变的严重程度,从而对冠心病的存在和发展进行预测。本文就颈动脉超声探查的颈动脉粥样硬化指标与冠心病相关方面的研究进展作一综述。 展开更多
关键词 冠心病(冠状动脉粥样硬化性心脏病) 颈动脉内膜中层厚度 颈动脉斑块
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大型光伏电站无功补偿装置经济运行研究 被引量:16
13
作者 张彦昌 刘刚 +3 位作者 石巍 袁晨 李俊卿 潘露 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2019年第3期41-46,58,共7页
光伏电站无功补偿装置的型式一般为 SVG+FC 或全 SVG。针对北方大型光伏电站,依据站址光强辐射强度分布曲线,通过全寿命周期的经济及技术方面的对比,对无功补偿装置形式 SVG+FC 和全 SVG 两种型式进行比较。通过比较分析可知:对于所建北... 光伏电站无功补偿装置的型式一般为 SVG+FC 或全 SVG。针对北方大型光伏电站,依据站址光强辐射强度分布曲线,通过全寿命周期的经济及技术方面的对比,对无功补偿装置形式 SVG+FC 和全 SVG 两种型式进行比较。通过比较分析可知:对于所建北方 100 MW 光伏电站模型,由于夜间无辐照度所占时间比例较大,无功补偿宜采用 SVG+FC,其中 FC 容量选择为整个光伏电站无功补偿固定容量。从技术角度讲,由于 SVG 故障率略高,采用 SVG+FC 对光伏电站来说更为可靠。研究结果可供光伏电站设计相关同行及有关研究部门参考。 展开更多
关键词 光伏电站 全寿命周期 光强辐射强度分布曲线 无功补偿装置
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人体测量学指标预测心血管疾病危险因素的研究进展 被引量:15
14
作者 李俊晴 雷梦媛 +1 位作者 杨艳艳 李博 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2020年第35期4524-4529,共6页
心血管疾病(CVD)的危险因素主要包括高血压、吸烟、血脂异常、糖尿病、超重/肥胖、身体活动不足和不合理膳食等方面。在临床实践中,人体测量学指标可应用于预测CVD的危险因素和评估诊治疗效。这些指标包括体质指数(BMI)、腰围(WC)、腰臀... 心血管疾病(CVD)的危险因素主要包括高血压、吸烟、血脂异常、糖尿病、超重/肥胖、身体活动不足和不合理膳食等方面。在临床实践中,人体测量学指标可应用于预测CVD的危险因素和评估诊治疗效。这些指标包括体质指数(BMI)、腰围(WC)、腰臀比(WHR)、腰高比(WHtR)等。每种测量学指标所针对的侧重点各不相同。BMI多用于评价全身性肥胖,WC侧重于评价腹部肥胖,WHR对CVD危险因素的预测能力较弱,WHtR校正了身高因素、人群间差异度小,预测CVD危险因素更具优越性。 展开更多
关键词 心血管疾病 人体测量术 危险因素 预测 综述
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基于深度置信网络的同步发电机励磁绕组匝间短路故障预警 被引量:14
15
作者 李俊卿 陈雅婷 李斯璇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期153-158,共6页
针对励磁绕组轻度匝间短路故障难以及时诊断的问题,提出一种基于深度置信网络(DBN)的同步发电机励磁绕组匝间短路早期故障在线预警方法。构建由2个DBN子网络组成的模型,分别以励磁电流、定子径向振动作加速度作为对应子网络的输出量;利... 针对励磁绕组轻度匝间短路故障难以及时诊断的问题,提出一种基于深度置信网络(DBN)的同步发电机励磁绕组匝间短路早期故障在线预警方法。构建由2个DBN子网络组成的模型,分别以励磁电流、定子径向振动作加速度作为对应子网络的输出量;利用随机森林(RF)算法对特征的重要性进行排序,以此确定网络输出量的关联物理量,并将其作为对应子网络的输入量。通过改进粒子群优化(IPSO)算法选择网络参数,利用机组正常情况下的运行数据训练2个子网络。结合层次分析法(AHP)和反熵值法分配2个子网络的训练结果的权重,确定最终的故障预警阈值。将发电机故障情况下的数据输入训练好的网络,若总偏移距离大于故障预警阈值则判定为故障。以MJF-30-6型同步发电机为实验对象,证明所提方法可以实现同步发电机励磁绕组匝间短路早期故障预警。 展开更多
关键词 深度置信网络 同步发电机 励磁绕组匝间短路 故障预警 IPSO算法
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煤炭产业经济走势及煤炭企业对策研究 被引量:13
16
作者 李君清 李寅琪 《中国煤炭》 2023年第3期16-22,共7页
以保障能源安全和实现碳达峰碳中和目标为背景,梳理并分析了2022年煤炭经济运行稳中有进、隐忧初现的总体形势;通过系统评估煤炭产业内外部多重因素的影响,预判2023年我国煤炭产业机遇和挑战并存、不确定性增强。指出,煤炭企业应该保持... 以保障能源安全和实现碳达峰碳中和目标为背景,梳理并分析了2022年煤炭经济运行稳中有进、隐忧初现的总体形势;通过系统评估煤炭产业内外部多重因素的影响,预判2023年我国煤炭产业机遇和挑战并存、不确定性增强。指出,煤炭企业应该保持清醒头脑,做好应对不确定性准备;中长期来看,煤炭产业经济的发展危大于机,煤炭企业必须危中寻机,抓住煤炭增量发展战略窗口期,树立“煤基与非煤基并重”发展理念,推进煤炭产业转型升级,优化煤基产业,拓展新能源新材料产业,实现煤基产业与新能源、新材料等相关非煤基新兴产业的有机融合发展。 展开更多
关键词 煤炭产业经济运行 煤基产业 转型升级 绿色低碳 新能源 新材料 碳达峰碳中和 能源安全
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结合卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法 被引量:13
17
作者 李俊卿 刘静 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期76-83,91,共9页
针对轴承故障在变工况下有效数据样本不足时故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法。首先,将采集到的原始振动信号进行小波变换,得到有利于卷积神经网络训练的彩色二维时频图;其次,构建... 针对轴承故障在变工况下有效数据样本不足时故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法。首先,将采集到的原始振动信号进行小波变换,得到有利于卷积神经网络训练的彩色二维时频图;其次,构建卷积神经网络,通过训练确定结构和参数,利用数据增强和Dropout机制抑制过拟合;最后,引进迁移学习,冻结训练好后的网络底层结构,用不同工况的小样本数据对网络的顶层结构进行微调。实例分析证明,小波变换和卷积神经网络结合的方式能实现特征自动提取并高度有效地利用样本,迁移学习的引入能实现其他工况下小样本的准确分类,解决实际工程应用中样本不足时故障诊断效果不佳的问题。 展开更多
关键词 故障诊断 深度学习 电机轴承 卷积神经网络 迁移学习
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基于虚拟惯量的DC换流器并联直流配电网控制策略 被引量:13
18
作者 聂永刚 李俊青 +4 位作者 韩爽 郑鑫 张文涛 李霞林 郭力 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第15期19-26,共8页
直流配电系统中电源或者负荷大多通过DC变换器接入系统,其负阻尼特性会导致系统振荡甚至诱发失稳,直流配电系统的稳定性面临着越来越多的挑战。基于动态导纳建模方法,建立了含多台DC换流器的直流配电系统小扰动稳定模型。基于奈奎斯特... 直流配电系统中电源或者负荷大多通过DC变换器接入系统,其负阻尼特性会导致系统振荡甚至诱发失稳,直流配电系统的稳定性面临着越来越多的挑战。基于动态导纳建模方法,建立了含多台DC换流器的直流配电系统小扰动稳定模型。基于奈奎斯特稳定判据,分析了并联DC台数、直流配电线路等因素对稳定性的影响。提出了基于虚拟惯量的DC换流器分散控制策略,在不改变平衡运行点的基础上,有效提高了多DC换流器并联的稳定性。最后通过时域仿真验证了所提策略的有效性和正确性。 展开更多
关键词 海岛微电网 蓄电池 柴油发电机 协同控制
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民族地区贫困成因及其治理 被引量:14
19
作者 李俊清 向娟 《中国行政管理》 CSSCI 北大核心 2018年第10期57-61,共5页
民族地区贫困治理是全面建成小康社会的关键议题。基于特殊的自然环境和社会因素,现阶段民族地区贫困问题仍然突出,并具有点多、面广、程度深等特点。新时代的扶贫攻坚需要着眼于民族地区特殊性,以培育脱贫的内生动力为出发点,进一步加... 民族地区贫困治理是全面建成小康社会的关键议题。基于特殊的自然环境和社会因素,现阶段民族地区贫困问题仍然突出,并具有点多、面广、程度深等特点。新时代的扶贫攻坚需要着眼于民族地区特殊性,以培育脱贫的内生动力为出发点,进一步加大政策扶持力度,利用西部大开发、对口支援、兴边富民等国家战略和一带一路倡议提升民族地区公共服务水平,构建全领域多主体协同治理扶贫体系。 展开更多
关键词 民族地区 贫困 公共服务 协同治理
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大数据背景下农业数据资源分类及应用前景浅析 被引量:13
20
作者 李俊清 宋长青 周虎 《农业图书情报学刊》 2018年第4期23-27,共5页
农业数据资源是国家基础战略资源,是发展农业大数据的基础。农业数据资源是复杂而庞大的数据集,大数据背景下对其统筹分类意义重大。文章对农业数据资源的重要意义进行了分析,并基于大数据理念从数据生产和应用角度对农业数据资源分类,... 农业数据资源是国家基础战略资源,是发展农业大数据的基础。农业数据资源是复杂而庞大的数据集,大数据背景下对其统筹分类意义重大。文章对农业数据资源的重要意义进行了分析,并基于大数据理念从数据生产和应用角度对农业数据资源分类,最后对农业数据资源的应用前景进行思考。 展开更多
关键词 农业大数据 农业数据资源 农业数据资源分类 农业数据资源应用
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