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题名数字普惠金融、研发资源错配与中小企业新质生产力
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作者
赖妍
温美琪
谢洋秀
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机构
江西理工大学经济管理学院
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出处
《金融理论与实践》
北大核心
2025年第5期84-96,共13页
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基金
江西省教育科学“十四五”规划2024高等教育管理改革研究专项课题“数字时代江西省本科高校教师数字素养的培育研究”(24GJZX027)
江西省高校人文社会科学研究一般项目“企业ESG信息披露的同群效应研究:驱动机制及经济后果”(GL23107)
+1 种基金
江西理工大学高层次人才科研启动项目(205200100662)
江西理工大学经济管理学院博士科研启动基金(JGBS202308)的阶段性成果。
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文摘
数字普惠金融凭借其技术创新与模式变革,为新质生产力培育注入了全新活力与发展契机。选取2011—2023年我国A股中小企业板块及创业板公司为样本,实证考察数字普惠金融对中小企业新质生产力的影响,并探讨研发资本错配和研发人力错配在数字普惠金融与中小企业新质生产力之间发挥的中介作用。经过理论分析和实证检验得出以下结论:第一,数字普惠金融在推动中小企业新质生产力方面具有显著效果;第二,数字普惠金融通过缓解研发资本错配和研发人力错配,进一步促进了中小企业的新质生产力;第三,企业的生命周期和股权制衡度在数字普惠金融和新质生产力之间存在调节效应,处于成熟期和强势制衡的中小企业,更有利于数字普惠金融发挥其对新质生产力水平的提升作用;第四,相比之下,数字普惠金融对处于高科技行业的中小企业新质生产力提升效果更为显著。
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关键词
数字普惠金融
研发资本错配
研发人力错配
企业新质生产力
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Keywords
digital inclusive finance
r&d capital mismatch
r&d personnel mismatch
new-type productivity of enterprises
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名基于自适应链接优化的井下行人抗遮挡跟踪方法研究
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作者
路洋
董立红
叶鸥
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第2期65-75,137,共12页
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基金
国家自然科学基金青年项目(62303375)。
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文摘
针对煤矿井下行人因遮挡频繁和外观混淆导致轨迹匹配不准确的问题,提出了一种基于自适应链接优化的井下行人抗遮挡跟踪方法。首先,根据目标置信度变化率和交并比计算,对目标进行遮挡判定,筛选出潜在遮挡目标。然后,在匹配级联阶段,引入潜在遮挡目标的非线性动态特征,并结合历史轨迹信息扩展轨迹链接优化模块的轨迹对输入,同时在轨迹对输入进行时域块处理后添加通道先验卷积注意力机制,增强时域表征能力。轨迹对输入向量经压缩与融合处理后,由多层感知器输出轨迹相似性得分,与原有匹配级联阶段中卡尔曼滤波器的总成本函数相结合,优化匹配决策,有效缓解轨迹匹配过程中的错误匹配问题。最后,在交并比匹配阶段,通过计算断裂率和ID切换率的变化量,引入自适应RB因子,构建反馈机制,动态调整匹配决策中的交并比阈值,以适应因长时间遮挡导致的轨迹断裂问题。采用所提方法与DeepSORT,YOLOv7−SAM,OSNet,FuCoLoT对煤矿井下典型视频序列进行对比实验,结果表明,所提方法的跟踪准确度(MOTA),跟踪精度(MOTP)和身份F1(IDF1)分别为76.17%,84.13%,74.9%,较DeepSORT分别提升了14.9%,1.83%和10.93%,较YOLOv7−SAM分别提升了1.57%,0.4%和0.37%,较OSNet分别提升了2.83%,0.77%和1.27%,较FuCoLoT分别提升了2.5%,0.08%和1.8%,说明所提方法能够有效解决煤矿井下目标在遮挡情形下的跟踪误匹配问题。
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关键词
井下人员跟踪
多目标跟踪
目标遮挡
跟踪误匹配
轨迹链接优化
轨迹断裂
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Keywords
underground mine personnel tracking
multiple target tracking
target occlusion
tracking mismatch
trajectory link optimization
trajectory fragmentation
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名人工智能时代的职业技能失配：特征解析与应对策略
被引量：17
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作者
谢青松
许玲
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机构
重庆广播电视大学
重庆工商职业学院
北京师范大学
江苏开放大学互联网教育智能技术研究院
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出处
《职业技术教育》
北大核心
2019年第28期6-11,共6页
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基金
2018年度重庆市高等教育教学改革研究项目“‘3+3’职业教育大数据生态圈构建与实践探索”(182094)
重庆广播电视大学2017年度重点科研项目“重庆电大在囚远程学习者的调查研究”(WT2017-08)，主持人：谢青松
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文摘
教育的首要目标是使受教育者能够找到与个人性格和能力匹配的职业,实现个人职业生涯成功和人的生命价值,从而推动社会经济繁荣与人类社会可持续发展。但在人工智能时代,新兴技术的广泛应用加剧了职业技能的过时、不足、过度等为特征的职业供给和需求之间的失衡,其直接负面后果是职业技能失配,从而导致失业率增加、失业周期延长、招聘困难、技能过时、低技能就业等职业匹配异化现象。因此,应正视教育的本质和目的,强调教育的职业贡献价值;倡导终身职业教育与培训,重视政策导向和职业技能失配宏观监控;规范标准制定和认证过程,强调质量保证和新的数字化领域证书联通;重构课程内容和知识体系,推行机器人共融教育和数字化能力意识。
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关键词
人工智能
职业技能
技能失配
人职匹配
资历框架
工业4.0
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Keywords
artificial intelligence
professional skills
skill mismatch
personnel match
qualifications framework
industry 4.0
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分类号
G712
[文化科学—职业技术教育学]
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