空间挤压与认同重塑:邻避抗争的发生逻辑及治理改善

本研究以"空间、空间的表征、权力符号、行动者"为分析背景,从"价值-利益-风险"角度阐释了政府、开发商、居民不同的空间定义,提出了空间挤压的分析思路,并以此为框架对10个典型邻避事件的发生机理进行案例实证分析。本研究认为:政府对公共生活的制度性安排面临着多主体价值导向、利益识别、风险分配等内在差异的结构性张力,应当从价值融和、利益补偿、风险化解三个维度建构政策共识,通过重塑居民的政策认同提升公共项目的合法性并化解邻避抗争的社会稳定风险。

城市化进程中的空间挤压与行动者策略--关于城管执法研究的文献综述

过去10年的城管执法研究,在城市化进程与社会结构变迁的大背景下,呈现了城市街头空间一幅生动的行动者策略互动场景,揭示了其背后隐藏的行为机制与深层原因,展现了“空间矛盾——行动者策略——策略效应——秩序建构”的研究脉络。综合来看,城管执法行为体现了空间维度的多层次性。从微观情景来看,街头官僚使用信息权力形成执法行为差序格局,与被执法者之间博弈演进,通过试错空间形成场域转换的默契互动,以执法吸纳政治、模糊性治理等策略平衡议题争议性;从中观情景来看,城管摊贩冲突发生在过渡型边界与灰色空间;从宏观情景来看,城管执法行为的空间矛盾本质上则是城市化进程中的空间挤压。

小补偿空间挤压爆破在大红山铜矿一期的应用研究

通过中深孔小补偿空间挤压爆破的研究,找出大红山铜矿一期大块产出的原因,改进爆破工艺,降低大块率,提高爆破质量。

空间挤压与行为选择：儿童手游流行的空间视角分析

随着生产力水平的提升和物质的丰富,空间成为资本逐利的对象,城市及社区内公共空间日益景观化,对儿童产生了隔离和阻碍作用。现代化带来了空间内容分异的结果,空间碎片产生的缝隙为儿童抗拒性认同的形成提供了必要条件。手游进入门槛低、行为随意、进出自由的特性,使其成为儿童在公共活动空间缺乏背景下寻求认同和拓展情感体验的主要选择。

基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别

针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸,同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合,通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果。实验结果表明,该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78%,较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优。

规划视角下的都市新文化与空间冲突

研究城市新文化活动所带来的空间矛盾,针对这些矛盾从规划角度对城市休闲空间进行合理优化。以南充市城区为例,运用ArcGIS软件,采用最邻近法、核密度估计法、缓冲区分析法等分析了南充市广场舞的空间分布特征及其引起的城市空间问题。研究发现,广场舞的空间聚集特征造成空间挤压,广场舞聚集点易出现空间竞争,公共休闲空间存在功能盲区,以及广场舞活动空间不足造成空间功能错位,引发空间冲突。以广场舞为代表的都市新文化的兴起与扩展,引起城市空间矛盾问题,包括空间挤压、空间竞争、空间冲突等,这对城市公共休闲空间的规划与设计提出了新的要求。

挤压爆破崩落采矿法及其应用

采用挤压爆破崩落的方法能够显著提升地下矿山采矿效率。采用挤压爆破崩落采矿法,需疏通穿脉运输巷道,并且清理矿石溜井,保证采场行人天井的整体通风。在天井联络道和分段凿岩巷道中,可以安装电耙巷道运送矿物原料。矿山负责人应该优化采场条件,保障采矿活动的安全性。本文从挤压爆破崩落采矿法进行分析,提出几点利于提高采矿效率的可行性建议。

澜沧老厂铅矿残矿回采实践

残矿是老矿山普遍存在的,如何能回收利用是老矿山都面临的问题。本文结合澜沧老厂铅矿的实际情况,分析了残矿产生的原因及残矿回采时会遇到的困难,提出了回采时需要解决的主要技术方案,并针对澜沧老厂铅矿1900中段Ⅰ_(1+2)矿体的残矿体回采进行了总结,采用浅孔小补偿空间挤压爆破小分段采矿法进行回采,共采出残矿32 432 t,获经济效益1 059.26万元,回采经验对类似矿山有一定的参考意义。

Multipartite State Representations in Multi-mode Fock Space and Their Squeezing Transformations

We present the continuous state vector of the total coordinate of multi-partlcle and the state vector of their total momentum, respectively, which possess completeness relation in multi-mode Fock space by virtue of the integration within an order product （IWOP） technique. We also calculate the transition from classical transformation of variables in the states to quantum unitary operator, deduce a new multi-mode squeezing operator, and discuss its squeezing effect. In progress, it indicates that the IWOP technique provides a convenient way to construct new representation in quantum mechanics.

我国铝制品行业信用风险研究

电解铝行业为强周期性行业,行业景气程度与国内及世界经济变化相关性较大。从上游产业链看,我国对优质铝土矿资源的定价能力较弱,铝土矿价格上涨将制约利润增速。从下游产业链看,汽车行业和保障房建设的平稳增长预示铝制品的消费需求将维持稳定。研究铝行业及企业信用风险对产业结构调整、淘汰落后产能等方面具有前瞻性意义。

谈发挥交警在挤压盗抢犯罪空间中的独特作用

交警部门点多、线长、面广,与人车路打交道最频繁、最直接,在挤压盗抢犯罪空间方面能够更好地发挥警种特点和职能优势。由于主客观原因,交警在挤压盗抢犯罪空间上的优势并未完全发挥出来。对此,交警部门要提高认识,提高专业技能,强化责任心,以充分发挥交警在遏制盗抢犯罪中的独特作用。

多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割

针对视网膜血管分割中有标签图像数据有限、血管结构复杂尺度不一且易受病变区域干扰等问题,提出一种多尺度密集注意力网络用于视网膜血管分割.首先,以U-Net架构为基础,引入并行空间和通道挤压激励注意力密集块(scSE-DB)代替传统卷积层,加强特征传播能力,实现了对特征信息的双重校准,使模型能更好地识别血管像素;其次,在网络底端嵌入级联空洞卷积模块,以捕获多尺度血管特征信息,提升网络获取深层语义特征的能力;最后,在公共数据集DRIVE、CHASE_DB1和STARE上进行实验,所提网络的准确率分别为96.50%、96.62%和96.75%,灵敏度分别为84.17%、83.34%和80.39%,特异性分别为98.22%、97.95%和98.67%.所提网络的整体分割性能优于现有多数先进算法.

基于U-Net网络改进算法的视网膜血管分割研究

针对视网膜图像血管细小,细节特征丢失、梯度下降、爆炸而导致分割效果差的问题,本文提出了一种引入残差块、循环卷积模块和空间通道挤压激励模块的U-Net视网膜血管图像分割模型。首先通过使用一系列随机增强来扩展训练集并对数据集进行预处理,然后在U-Net模型中引入残差块,避免随着网络深度增加,分割准确率达到饱和然后迅速退化以及优化计算成本;并将U-Net网络的底部替换为循环卷积模块,提取图像低层次的特征,并不断的进行特征积累,增强上下文之间的语义信息,获得更有效的分割模型;最后在卷积层之间嵌入空间通道挤压激励模块,通过找到特征较好的通道,强调这一通道,压缩不相关的通道使得网络模型能够加强关键语义特征信息的学习,通过训练过程学习到有效的特征信息,同时增强抗干扰能力。通过在DRIVE数据集上的验证结果可得,本文所提模型的准确率为98.42%,灵敏度达到了82.36%,特异值达到了98.86%。通过和其他网络分割方法比较,本文所提分割方法具有更优的分割效果。

2005中国传媒发展“关键词”

过去的一年对于中国的传媒产业而言不是一个轻松的年份。太多的压力和变数一起堆积在这个年纪尚轻的产业头上,重重叠叠的问题和迷茫挤压着它,让它生平第一次感受到了生命的困惑。造成困惑和困境的原因大抵都是一样的,多数情况下,很可能不是现实的空间挤压了我们,而是我们自己受困于我们手中的那个屡试不爽的运作模式以及我们头脑中曾经行之有效的思维方式。因此,突破困惑的智慧感悟和突破困境的自由发展,缘自对我们现实困惑和困境的深刻认识。