基于机器学习的声表面波温度传感器快速优化设计

目的为提高声表面波谐振器(SAWR)性能,制造高性能声表面波(SAW)温度传感器。方法通过FEM/BEM理论,建立SAW温度传感器精确仿真优化模型,基于此模型对敏感基片的欧拉角进行大步长优化;同时,结合仿真数据并利用多项式回归模型对敏感基片的欧拉角进行小步长快速优化。结果文中提出的FEM/BEM仿真模型与机器学习相结合优化设计方法不仅能够实现SAWR的精确模拟,而且可大幅提高优化效率。优化结果与实际器件的中心频率相对误差为0.4%,Q值相对误差为1.2%。文中提出的FEM/BEM仿真模型与机器学习相结合优化设计方法与纯FEM/BEM方法相比,单个切型计算速度提高了2000多倍。结论所设计的优化系统可用于谐振器敏感基片切型的快速优化设计,可缩短高性能SAW温度传感器的开发周期。

对女性“情感劳动”的再审视

情感劳动既指某些特定性质的劳动,也指一切劳动中可能附着的情感支出,是美国马克思主义女性主义对马克思劳动概念的创造性阐释。情感劳动的价值要么被低估,要么被无视,体现了资本主义制度对女性特别的剥削方式。哈特和奈格里非物质劳动理论的提出明显受到女性主义情感劳动理论的影响。新冠疫情造成情感劳动分工的新的不平等,这种状况既可能造成女性主义的倒退,也可能使得性别分工不平等的支撑结构发生变化,从而带来性别平等新路径的发展契机。因此有必要在新的时代背景下重新审视情感劳动理论。

等级和非等级的正义及其辩证统一

每个理性的人都秉持某种"应该",即一组关乎价值判断和行为规范的道德信念,也就是某种正义观。正义不是先验的,它体现在社会关系之中,因此必然与行动及其结果相关。理论上存在两种不可化约的应该和正义,一种可称为结果论,认为人们应该得到与其社会地位或行为的现实结果相称的报偿,对应等级正义;一种可称为人本论,主张不论社会地位和行为结果,每个人都应该得到平等的或所欲的报偿,对应非等级正义。马克思基于不同的历史发展考察正义问题,认为等级正义在人类"史前时期"不可避免,但终将被共产主义非等级正义所超越。马克思把两种正义放置在历史的进程中辩证地统一起来,为"理性与现实的和解"开辟了道路。

在《道德与法治》课程教学中培育学生的社会主义核心价值观

公民具有的强烈的民族自豪感、强大的民族凝聚力、崇高的道德素养和坚定的理想信念,是增强综合国力的巨大力量,也是构建和谐社会、加强创新型国家建设的在重要条件。因此,加强道德与法治教育,进而培育社会主义核心价值观,就要以社会主义核心价值观为引领,根据小学生的年龄特点,以课程资源为依托,以课堂教学为平台,以小学生的生活经验、家庭生活实际和社区生活为基础,通过强化认知、丰富情感体验和道德实践,潜移默化的培育和弘扬学生的社会主义核心价值观。

正义的概念推演和日常语言分析

从“应得正义论”出发推演正义的概念,可以发现两种不同的“应该”得到,从而就有两种不同的正义:一种认为人们应该得到与其社会地位或行为的现实结果相称的报偿,可称结果论和等级正义;一种主张不论社会地位和行为结果,每个人仅因和其他人同样是人,就应该得到平等或所欲的报偿,可称人本论和非等级正义。通过日常语言分析,在几种代表性的正义语境中,等级正义和非等级正义呈现出区别显著的特征,从而丰富和加深了我们对正义的认知。

马克思的等级正义论批判

正义是“应该”得到了实现的状态柏拉图对正义有两种不同角度的说法,用今天的标准看来,讨论的都是分配正义。一个是谈社会善品的分配,即人们应该得到多少:“正义是给每个人以适如其分的报答。”意思是说,每个人所能实际得到的社会善品,正好就是他应该得到的。