刘星【钢笔淡彩作品】

刘星（1984-）,女，汉，湖北武汉人，北京大学工学硕士，芬兰赫尔辛基大学交换生，中南民族大学美术学院讲师。单位：中南民族大学美术学院,地址：湖北省武汉市洪山区民族大道182号中,邮编：430074。

刘星画作欣赏

刘星，陕西师范大学美术学院副院长，1993年考入西安美术学院国画系研究生班，1996年毕业并获硕士学位。

高校信息工作要巧用“加减乘除法”

信息工作是高校党委了解、掌握各类情况的重要途径,也是党委指导全局工作、联系基层群众的重要渠道,更是高校办公室发挥参谋助手作用的重要抓手。高校开展信息工作要善于抓住时代脉搏,巧用“加减乘除法”,为服务领导决策发挥更大作用。提升速度做加法大数据时代信息流动速度越来越快,信息处理也从批量处理转向即时处理,带来了更丰富的信息、更及时的通讯、更方便的应用,而这些都指向了一个“快”字。高校信息工作也要在“快”字上下功夫,在提升速度上做加法,全面加快工作节奏,迅速反应,讲求效率,力争做到三个“第一”。

基于移动雾计算的线上订单任务资源优化分配

在物联网环境下,线上订单处理的可移动设备存在计算能力有限、内存限制和计算延迟等缺点。通过引入移动雾计算(Mobile Fog Computing)优化线上订单任务,运用模糊聚类算法对雾节点进行聚类,运用贪心算法对聚类后的任务资源进行优化调度,使用Visual Studio工具对贪心算法进行调节和运行,得出任务调度匹配结果,提高平台运营效率。结合丹尼斯某超市线上订单的实际数据,对雾节点任务资源调度执行时间进行分析,结果表明该算法具有可行性和实用性。

高质量发展背景下小学全科师范生从教准备度提升:内在逻辑、时代特征、路径探索

在我国建设教育强国的时代背景下,建设一批高质量的乡村教师队伍,是解决乡村教育难点、痛点的关键所在。小学全科师范生作为乡村教师队伍的重要补充渠道,提升其从教准备度尤为重要。通过调研发现,当前小学全科师范生的从教准备度亟待提升。提升其从教准备度不仅合乎其师生发展的目标逻辑,更合乎乡村教育发展的价值逻辑乃至国家政策逻辑。因此,可通过职前培养学校赋能、小学全科师范生自主自觉两方面提升从教准备度。

支持新型电力系统的5G/6G高可靠低时延电力物联网通信设计与分析

新型电力系统中“源-网-荷-储”协同控制具有大规模节点接入、双向可靠和广域低时延的信息传输需求,是5G通信重要垂直应用场景。然而,现有民用5G通信无法完全满足电力业务互动控制对高可靠和低时延的信息传输需求。该文在5G标准基础上,将子载波跳频技术(frequency hopping,FH)应用于可配置正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex,OFDM)系统中,形成OFDM/FH传输新体制,为新型电力系统提供多业务接入和高可靠的信号传输方案;同时,考虑控制业务短包和突发特性,将OFDM/FH信号传输与5G/6G微时隙(mini-slot)调度策略融合,以mini-slot为基本单位的资源调度和重传机制能有效降低时延。随后,通过理论分析,揭示该电力物联网(Internet-of-things,IoT)通信系统传输可靠性与重传时延的内在折中关系。通过对无线通信物理层信号处理和媒介接入层时隙调度联合设计,该文提出的基于mini-slot调度架构OFDM/FH的电力物联网5G/6G通信方案,可支持“源-网-荷-储”多业务泛在接入、高达99.999%传输可靠性和毫秒级低时延要求,实现了5G/6G高可靠低时延通信(ultrareliability and low-latency communications,uRLLC)与泛在电力控制业务的深度融合。

资源块间跳频的高可靠SCMA系统设计与分析

传统稀疏码分多址(Sparse Code Division Multiple Access,SCMA)系统在固定时频资源块(Resource Block,RB)上传输信息,系统性能易受到信道污染(外在干扰和信道衰落)的影响。为了解决这一问题,提出一种基于资源块间跳频(Frequency Hopping,FH)的SCMA系统(FH-SCMA系统)。借助跳频技术实现动态SCMA码字复用,使得各用户能够均匀、随机地使用所有资源块。同时,基于素数序列设计了一种动态码字正交复用的跳频策略(跳频码),提升了FH-SCMA系统容量以及抗干扰能力。该系统接收端采用对数域消息传递(MAX-log-MPA)多用户检测算法,推导了该FH-SCMA系统的理论误码率上界。对比传统的SCMA系统,该资源块间FH-SCMA系统能均匀化资源块被污染对用户性能的影响,使得每个用户的传输误码率达到可接受的程度;相比传统SCMA系统和采用完全随机跳频策略的FH-SCMA系统(干扰时频资源占比η=25%时),设计的跳频策略及FH-SCMA系统在误码平层处分别获得4 dB和8 dB的信噪比增益。

面向课程思政和工程教育认证的“非织造纤维基础”课程建设探索与实践

课程思政是实现立德树人的重要举措,而工程教育认证是提升工科专业人才培养质量,促进人才培养适应产业发展,提升国际竞争力的有效手段。本文以“非织造纤维基础”课程为例,结合课程思政和工程教育认证的要求,探索与实践其思政素养与工程能力的培养目标、教学方法等,以期为工科类专业基础课程建设提供参考。

研究性教学方法在非全日制公共卫生硕士流行病学教学中的效果评价

目的:探讨研究性教学方法在非全日制公共卫生硕士流行病学教学中的应用效果。方法:将复旦大学公共卫生学院2017级、2018级非全日制公共卫生硕士研究生作为对照组,采用传统教学方法;2019级、2020级非全日制公共卫生硕士研究生作为试验组,采用研究性教学方法,即知识讲授结合案例讨论。比较两组学生的教学效果。结果:试验组学生的理论成绩和科研成绩均显著高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:在流行病学教学中应用研究性教学方法能显著提高教学效果,并增强学生的科研实践能力。

大别山五针松濒危机理及种群保护研究进展

大别山五针松作为国家I级重点保护野生植物,其分布日益狭窄,为了更好地保护这一珍稀濒危树种,通过梳理近年来大别山五针松在生长环境、生长发育规律、地理分布、种群地位、繁殖技术等方面的研究,以期探讨其濒危机理,明确其快速繁殖的关键技术,为促进这一濒危树种的种群恢复和野外回归提供参考。

基于AM-CNN-LSTM模型的柴油机NO_(x)排放预测

为精确控制选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统的尿素喷射,提出一种基于注意力机制(attention mechanism,AM)的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)-长短时记忆网络(long shortterm memory,LSTM)模型预测柴油机NO_(x)排放的方法,根据柴油机NO_(x)生成机理和车辆实际道路测试采集的数据选取相关变量;使用AM-CNN模型提取特征,利用LSTM模型对提取的特征进行分析预测NO_(x)排放。结果表明:该混合模型对NO_(x)排放的预测精度较高,计算时间较少,平均绝对误差为5.307×10^(-6),决定系数为0.932。根据预测模型中输入参数权重分析影响NO_(x)生成的关键因素,可以为优化柴油机燃烧过程提供参考。

基于岩体结构面识别技术的边坡稳定性分析

结构面是影响岩体边坡稳定性的最重要因素。利用无人机倾斜摄影技术获取某露天采场边坡的三维实景模型,结合边坡岩体结构三维识别系统(RMV~(3D)),对岩体结构面进行快速准确地识别。通过对边坡的结构面统计分析,识别出3组优势结构面,其中以J1和J2为主。基于结构面分析结果,建立了边坡岩体结构面二维网络模型。结合有限元模拟,探讨了不同结构面组合模式对边坡稳定性的影响。结果表明,结构面的存在导致边坡底部水平应力增大,位移明显增加,对边坡稳定性有不利影响,顺层结构面的存在更易引起滑移变形;2种结构面组合模式下,边坡应力应变特性与单一顺层结构面边坡基本一致。

基于ABAQUS的某水电站厂房楼板改造加固有限元分析

粘贴钢板加固技术因其施工快速、加固效果好、适应性强、经济效益高等优势,在水利、电力等行业内的结构改造和加固补强等方面被广泛应用。基于有限元分析,针对某水电站厂房楼板局部开挖后所采用的粘贴钢板加固措施进行探讨,结果表明,楼板开挖后,开挖孔洞周边出现明显应力集中现象,孔洞交界处应力最大值增大了57.89%;粘刚加固措施显著提升了楼板结构的稳定性,相较于未加固情况下,楼板最大变形降低幅度可达50%,对于该水电站的楼板改建计划提供了安全保障,亦可为后续相关工程建设起到一定借鉴意义。