福建省绿色创新驱动发展的综合评价研究

来源 :延边大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:YouZiTou
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以福建省2015—2019年绿色创新发展投入和产出指标数值为研究数据,采用基于全局均值化处理的改进型主成分分析法和系统聚类分析法分别对福建省绿色创新驱动发展过程中的动态演进规律和集聚驱动特征进行了实证研究.研究结果显示,福建省绿色创新驱动发展水平总体上呈现不断上升的趋势,同时也表现出了较为显著的集聚驱动效应,但是不同地区发展水平的内部差异有所扩大.该研究结果可为福建省绿色创新驱动发展提供良好参考.
其他文献
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混合学习是线上学习与面对面教学的有效整合,体现了教学过程中教师与学生的双主体地位.文章以《Java Web开发基础》课程为例,实践基于混合学习理念的教学模式,结合三段式的设计给出了完整的实践方案.在该方案中,教学的中心由传统的知识讲解转变为学生的自主学习.
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基于非参数局部线性估计方法,建立了一种固定效应非参数Panel data模型,并利用2001—2019年山西省11个地市的农村居民消费与收入数据进行了实证检验.结果显示:非参数Panel data模型的拟合误差显著小于参数Panel data模型的拟合误差,同时非参数模型变化的边际消费比固定的参数模型的边际消费更为合理.该研究结果可为政府相关部门制定不同区域的消费政策提供参考.
学位
提出了一个在耦合腔磁系统中制备磁子压缩态的方案.该系统由两个内部分别嵌入钇铁石榴石球的微波腔通过超导传输线相互耦合组成,磁子与微波腔之间存在磁偶极相互作用.利用弱压缩真空场驱动其中一个微波腔能够产生磁子压缩态.数值计算结果表明,相比于克尔非线性机制的方案,该方案产生的磁子压缩度更高.该方案可为研究多个磁子的压缩提供参考.
为解决少样本朝鲜语古籍文字识别精度低的问题,提出了一种基于迁移学习的少样本文字识别方法.首先提出了一种结合传统数据增强和条件深度卷积生成对抗网络的数据增强方法,以此扩充朝鲜语古籍文字图像的训练样本数.其次,将富样本集预训练得到的模型迁移到少样本数据集的学习任务中,以此实现少样本的朝鲜语古籍文字识别.实验结果表明,提出的数据增强方法能够满足模型预训练和少样本的学习要求,且VGG16、ResNet18和ResNet503种网络模型在测试集上均获得良好的识别性能,其中ResNet50的识别准确率最高(99.72
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