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1.
构建了一个制造商和一个零售商所组成的两级供应链模型,研究增值税税率下调对供应链决策和社会福利的影响.结果表明,下调制造商、零售商增值税税率都会使产品零售价降低,提高零售商和制造商的利润.下调增值税税率给制造商带来的利润增量大于给零售商带来的利润增量.制造商税率下调导致批发价降低,零售商税率下调反而提高批发价.社会福利的变化趋势与潜在需求规模有关.当潜在需求规模较高时,社会福利总是随降税幅度的增大而增大,且税率降低后的社会福利大于税率降低前;当潜在需求规模中等时,社会福利随降税幅度的增大而减小,但税率降低后的社会福利仍大于税率降低前;当潜在需求规模较小时,社会福利随降税幅度的增大而减小,增值税税率下调损害了社会福利. 相似文献
2.
弛豫铁电单晶Pb(In1/2Nb1/2)O3-PbTiO3(PIN-PT)相较于常用的Pb(Mg1/3Nb2/3)O3-PbTiO3(PMN-PT)具有更高的居里温度,在高稳定性、高性能的传感器、换能器方面具有应用前景。本工作采用谐振法研究了[001]方向极化的0.66PIN-0.34PT铁电单晶的全矩阵机电性能参数。0.66PIN-0.34PT 单晶的三方-四方相变温度(TRT)约为160 ℃,居里温度(TC)约为260 ℃,室温压电系数d33、d31、d15分别为1 340 pC/N、-780 pC/N、321 pC/N,介电常数εT33、εS33、εT11、εS11分别为2 700、905、2 210、1 927,机电耦合系数 k33、k31、k15、kt分别为 87%、58%、38%、61%。其纵向压电常数(d33)和纵向机电耦合系数(k33)小于 PMN-PT 单晶,但是横向压电性能(d31)和剪切压电性能(d15)都略高于PMN-PT单晶。另外,研究了机电耦合性能随温度的变化趋势,发现0.66PIN-0.34PT单晶在150 ℃以下有较好的温度稳定性。 相似文献
3.
杨雪英肖水晶 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(5):409
研究高维多项式理想实根的计算。对于给定的高维多项式理想,首先通过一个典范同态映射将其转化为扩张多项式环中的零维理想。基于零维实根是实极大理想的交集的结论,该扩张理想的实根可以在新的多项式环中计算。最后,通过理想的收缩,把实根收缩回原多项式环,便可得到高维多项式理想的实根。 相似文献
4.
鉴于纤维增强复合材料(Fiber Reinforced Polymer, FRP)已在混凝土结构加固中普遍应用, 能有效提高结构的承载和变形能力. 为揭示动载作用下FRP-混凝土界面的剥离机理, 本文基于ABAQUS平台, 采用内聚力模型模拟CFRP-混凝土界面层, 实现了快速荷载下CFRP-混凝土界面剥离的高效模拟. 结果表明: CFRP表面应变在加载过程中由加载端向自由端方向传递, 随着加载速率的提高, 界面承载能力也随之提高; 界面峰值剪应力也存在显著的应变率效应; 模拟结果与试验结果基本吻合, 说明了新方法的有效性. 相似文献
5.
利用不含有机相的简单水热法制备了Co^2+∶ZnS纳米晶,纳米晶具有立方闪锌矿结构,平均晶粒尺寸约为8.3 nm,在808 nm激光泵浦下具有2~5μm波段的中红外荧光发射,中心波长位于3400 nm和4700 nm,分别对应Co^2+离子的4T2(F)→4 A 1(F)和4T1(F)→4T2(F)的能级跃迁.进一步将制备的纳米晶在还原气氛下进行800℃热处理,获得立方闪锌矿和纤锌矿混合晶型的纳米晶,平均晶粒尺寸增大到22.5 nm左右,热处理后的纳米晶表面羟基含量更低,中红外荧光发射强度显著提高.该Co^2+∶ZnS纳米晶的制备方法简单、在制备过程中不引入有机相等荧光淬灭中心,同时证明通过后热处理过程可以进一步减少表面缺陷及羟基含量,使荧光强度得到大幅提升. 相似文献
6.
恶意服务常利用域名生成算法(DGA)逃避域名检测,针对DGA域名隐蔽性强、现有检测方法检测速度较慢、实用性不强等问题,采用深度学习技术,提出了一种基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法。方法运用词袋模型(BoW)将域名向量化,然后通过Deep-IndRNN提取域名字符间特征,并使用Sigmoid函数对域名分类检测。其主要特点在于:通过将Deep-IndRNN的多序列输入拼接为单向量输入,以单步处理代替循环处理,同时结合Deep-IndRNN能保存更长时间记忆的特点,可有效释放深度学习时占用的GPU、CPU等系统资源,且在保证高准确率和精确度的前提下提高训练、检测速度。实验结果表明,基于Deep-IndRNN的DGA域名检测方法在检测任务中具有较高的准确率和精确度,相比于DNN、CNN、LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM-Concat等同类检测方法,能显著提高训练、检测速度,是有效可行的。 相似文献
7.
8.
高分子玻璃的物理性质与其结构和动力学密切相关.揭示高分子玻璃化的微观物理图像对高分子玻璃材料的结构调控和分子设计至关重要.然而,高分子的长链结构和复杂单体结构特征致使目前仍然缺乏普适的理论或者模型来定量解释高分子玻璃化的物理机制.因此,亟需发展更为先进的研究方法从而更深入地理解高分子玻璃化.近年来,国内外学者利用基于数据驱动的信息学方法(例如机器学习)对高分子玻璃化开展了研究,并取得了丰富成果.本综述首先介绍了常用的高分子信息学数据库和机器学习算法.之后,从高分子玻璃化转变温度的预测、新型高分子玻璃材料的研发、过冷液体的结构-动力学关系和玻璃体系相变的确定四个方面总结和评述了机器学习应用在玻璃化研究中的代表性进展.最后,探讨了机器学习方法在高分子玻璃化研究中面临的主要挑战,并对玻璃信息学这一领域的发展进行了展望. 相似文献
9.
10.