人工智能对碳排放的影响——基于中国工业行业机器人数据的实证检验

基于中国工业行业机器人数据测算出30个省份的人工智能发展水平，运用多种计量模型实证研究人工智能对碳排放的影响。研究发现：人工智能可以显著抑制区域碳排放，该结论在进行稳健性检验和考虑内生性问题时依然成立；人工智能技术对碳排放的影响存在明显的区域异质性，只有东部地区的人工智能发展能显著抑制碳排放；机制检验表明人工智能通过引领产业结构升级和技术创新两条途径间接影响区域碳排放。为实现“双碳”目标，中国应加速人工智能技术与实体经济的结合，积极推动中部、西部地区的人工智能发展。     

基于神经网络的桥下开挖竖向位移预测

基于BP神经网络方法，对桥下开挖的竖向变形作了预测.从不同土层的土的参数敏感性分析结果可知,竖向位移只对首层土的参数变化很敏感,由此建立了桥下开挖竖向位移预测的神经网络，其控制参数为首层土的粘聚力、内摩擦角、弹性模量、泊松比、开挖深度和开挖长度.选用B-R方法进行迭代计算，并对建立的神经网络进行验证，结果表明该模型的预测准确度较高.     

水热法制备纳米SnO2电极材料及其储锂性能

以SnCl₂·2H₂O、聚乙二醇400(PEG400)和Na₃C₆H₅O₇·2H₂O为主要原料,采用简单的水热法制备了SnO₂负极材料.采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)表征其组成和微观形貌,并采用恒流充放电测试、循环伏安法(CV)对样品进行电化学性能测试.结果表明:添加PEG400可以有效改善SnO₂表面形貌,减少其团聚现象并且使其电化学性能明显提高.当添加量为10 mL时,合成的SnO₂具有良好的循环及倍率性能,首次放电比容量为2 774 mAh/g,循环50次后放电比容量为600 mAh/g,电化学性能较改性前的SnO₂有了明显改善.     

基于熵权法确定病害权重值的桥梁水下桩基安全评估改进方法

基于层次分析法的桥梁水下桩基传统安全评估方法中,用于确定权重的判断矩阵中各数值完全由专家经验确定,导致评估结果主观性过大.为此,在福建省桥梁水下桩基检测数据基础上,提出结合熵权法计算得到客观权重,对传统安全评估方法进行改进.首先,基于现有规范和水下桩基病害特点建立多层次安全评估模型;其次,分别采用层次分析法和熵权法计算各评估指标的主、客观权重值,并将其组合确定指标的综合权重,该方法克服了传统层次分析法单独使用时仅通过主观经验确定病害权重值的局限性.最后,以福州市某桥为例对其水下桩基进行评估,验证了该评估方法的合理性和实用性.     

PVA诱导Ti3C2Tx MXene交联构筑三维结构电极及其储锂性能研究

MXene因其二维层状结构在锂离子电池负极材料研究领域展现出独特的优势,然而MXene片层间有很强的范德瓦尔斯力,导致了其发生堆叠,制约了其储锂性能表现.基于冷冻干燥技术制备了不同PVA含量的Ti3 C2 Tx MXene气凝胶,构筑了具有三维结构的电解液输运通道.借助X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和共聚焦显微拉曼光谱仪(Raman)对气凝胶的微观结构与形貌进行了表征.储锂性能评估表明P400样品具有最高的比容量,其值为252.702 mA·h/g,在200圈充放电循环后,比容量依然能够保持在154.410 mA·h/g.发现随着PVA引入量增加使MXene交联行为增强,Ti3C2Tx MXene气凝胶空隙增大,有序度提高,进而优化了离子输运行为,提高了其储锂性能.该工作为基于二维MXene纳米片构筑三维结构电极提供了基础设计指导,为开发多孔结构电极提供了设计思路.     

基于峰度系数方差的加权自适应引导滤波

针对传统局部窗口方差提取有噪图像边缘困难的问题，本文介绍了峰度系数方差准确感知有噪图像边缘，并基于此提出一种加权自适应引导滤波器.自适应调节引导滤波中固定正则化系数，解决边缘模糊、边缘光晕的问题；基于像素的多邻域窗口边缘权重，实现聚合加权滤波，进一步抑制边缘模糊.实验结果表明:本文方法在不同噪声级别下，PSNR、SSIM均值提升率分别大于65%、78%；滤波结果图像在噪声平滑和边缘保持两方面均有更好性能.      

投资者关注对碳交易市场的影响研究

在“碳中和”“碳达峰”背景下，作为对碳控制减排的重要角色，碳交易市场发挥着不可替代的作用，逐步由试点区域迈向全国性，引来了越来越多的投资者关注。社交网络活动的存在可以提供有用的信息，对股票市场价格的预测有所改善。利用投资者关注度和国内外碳交易指数的每日数据，实证研究投资者关注度与碳交易市场表现之间的联系。研究发现，投资者关注度会影响碳交易市场的回报，这种关系随时间变化而变化。投资者关注不仅可以作为股票市场的信息来源，还可以作为碳交易市场的信息来源。     

企业声誉：木秀于林，风必摧之？——基于市场传闻及澄清的经验证据

作为重要的资产和积极的信号，高声誉对企业而言一定是百利而无害吗？研究基于中国股票市场“传闻满天飞”的场景对此问题进行回答。通过手工收集并整理中国A股上市公司2007~2019年3 845个传闻，研究发现：相比低声誉企业，高声誉企业受到消极传闻的负面冲击更大，受到积极传闻带来的正面提升更小；高声誉企业应对消极传闻更愿意使用强否定，而应对积极传闻更不愿意使用强否定；在澄清之后，传闻带来的影响依然继续存在，高声誉企业受到消极传闻带来的负面影响依然更强，而受到积极传闻带来的正面影响依然更弱。进一步研究还发现，来自新兴媒体的消极传闻会给高声誉企业带来更大的伤害，高声誉企业应对消极传闻使用强否定时澄清效果更好，应对积极传闻滞后时间更长时澄清效果更差。该研究凸显了企业声誉是一把“双刃剑”，企业在关注其优势的同时，不能忽视其可能成为负担的另一面，应积极建立维护企业声誉的长效机制，形成良好声誉与企业发展互动的良性循环。