音乐干预对心理健康影响的研究进展

世界卫生组织的统计数据显示,由焦虑、抑郁等负面情绪引发的心理问题病患数量呈逐年上升趋势。与此同时,音乐干预作为一种具有无创性、高安全性、良好依从性等特点的心理治疗方式,正逐渐受到公众关注。然而,在应用过程中,音乐干预也面临着许多问题与挑战。因此,本文将对音乐干预的概念、类别及其对心理健康的影响进行综述,总结音乐干预影响个体心理健康的研究进展,为开展后续研究提供依据。

CO和H_(2)协同非催化还原NO反应特性研究

研究氮氧化物(NOx)的非催化还原反应行为对控制其排放具有重大意义。在反应温度为800~1400℃、气氛条件为VCO∶VH_(2)=3∶1~1∶3的体积比、还原气体的体积比为VNO∶VCO+H_(2)=1∶1~1∶6、停留时间为2.7~7.2 s条件下,在高温固定床反应器中考察了氮氧化物非催化还原反应行为,并使用Chemkin软件进行了动力学模拟。研究表明,在800~1400℃温度范围内,NO还原率随着温度的升高而提高,尤其在1300~1400℃提升率更为明显;增加还原气体的用量,有利于提高NO还原率;延长还原气的停留时间,亦可提升NO的还原率;通过对照CO和H_(2)各自还原NO反应可知,H_(2)较CO的还原能力更强。在混合气体中增加H_(2)浓度有助于提高NO还原率。通过对动力学计算中单独CO、H_(2)气氛以及CO和H_(2)混合气氛还原效果的比较,发现CO和H_(2)具有协同还原NO的效果,混合气氛可提升NO的还原率约6%。通过对NO还原过程的基元反应进行动力学分析确定了CO和H_(2)的还原NO的反应路径。结果证明H_(2)的还原能力比CO更强的原因在于其参与所有基元反应的速率均高。经过进一步路径分析可知,CO和H_(2)协同还原NO的关键反应步骤在于HONO中间产物的生成。

溶血磷脂复合乳化剂对肉鸡生长性能和脂类代谢的影响

试验旨在研究日粮中添加溶血磷脂复合乳化剂对AA肉鸡生长性能、肉品质和脂类代谢的影响。采用2×2双因素试验设计,将312只1日龄健康AA肉鸡,随机分为4个处理组,即正常组、低能组(代谢能水平降低0.23 MJ/kg)、正常+乳化剂组(额外添加300 mg/kg乳化剂)、低能+乳化剂组,每组6个重复,每个重复13只鸡。试验共42 d。结果表明:与正常组相比,低能组肉鸡1~21、1~42 d的耗料增重比均增加(P<0.05);乳化剂具有提高1~21 d肉鸡平均体重和平均日增重、降低1~21 d肉鸡耗料增重比的趋势(P<0.1);日粮中添加乳化剂可降低22~42、1~42 d肉鸡的耗料增重比(P<0.05),有降低胸肌剪切力的趋势(P=0.099);此外,日粮中添加乳化剂可降低AA肉鸡血清中谷丙转氨酶和谷草转氨酶含量(P<0.05),减少脂滴面积占肝脏细胞总面积比例。由此可见,添加乳化剂并降低日粮能量水平,不影响肉鸡的生长性能,经济效益有所改善;日粮中添加300 mg/kg乳化剂可以提高胸肌嫩度,减轻肝脏脂质积累,改善肉鸡肝脏健康。

基于Attention-GRU的SHDoS攻击检测研究

针对SHDoS发起变频攻击导致阈值检测方案失效的问题,文章提出一种基于Attention-GRU的深度学习模型。该模型首先利用改进的Borderline-SMOTE进行数据平衡处理,然后引入自注意力机制构建双层GRU分类网络,对预处理后的数据进行学习训练,最后对SHDoS攻击流量进行检测。在CICIDS2018数据集和SHDo S自制数据集上进行验证,实验结果表明,文章所提模型的精确率分别为98.73%和97.64%,召回率分别为96.57%和96.27%,相较于未采用自注意力机制的模型,在精确率和召回率上有显著提升,相较于以往采用SMOTE或Borderline-SMOTE进行数据预处理的模型,文章所提模型的性能也是最佳的。

高职学生身份认同的困境及化解

作为文凭社会中接受较低学历教育的高职学生容易陷入身份认同的困境和焦虑中。高职学生的身份认同困境主要表现为标签规训下的身份焦虑、价值遭遇贬抑的身份歧视以及圈层边界难以跨越的身份固化。从教育社会学角度看,高职学生的身份认同困境实质上是学历符号逻辑支配下的产物,教育成层是引发高职学生身份认同困境的隐秘机制,群体性自我认同较低与自我价值迷失导致了身份焦虑,上升流动渠道受限导致个体意义价值贬损以及文凭社会对学历身份的强化制造了圈层和流动壁垒。为此,化解身份认同危机,需要优化职业教育生态,激发高职学生内生发展潜能;需要加强心理健康教育,提升高职学生自我价值认同;需要重构教育成层逻辑,加快建设技能型社会。

基于多维信号特征的无人机探测识别方法

如今,无人机(UAVs)在军用民用领域得到大规模应用,在无人机带来便利的同时也带来了巨大的安全隐患。针对无人机的探测识别技术逐渐成为研究热点,传统的无人机探测方法主要是通过获取雷达回波信号、无人机声音信号和光电信号的方式对无人机进行探测。然而,这类方法往往容易受到环境影响具有一定的局限性,无法对无人机进行精确的定位和识别。该文提出一种基于多维信号特征的无人机识别方法,该方法首先通过自适应三角阈值法从接收到的无线信号中探测并筛选出无人机信号,同时解析获取的无线信号的信道状态信息(CSI)。然后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行参数估计来获取无人机的位置信息对无人机进行定位。最后,提取无人机信号中的盒维数和径向积分双谱(RIB)来对无人机进行分类识别。通过实验,该方法对无人机的3维定位精度小于1 m,对无人机的分类识别精度最高能达到100%。

电子商务课程中的思政教育教学研究

近年来,我国教育事业发展中对课程思政教育的理念高度重视。在专业课程中融入思政教育内容,实现两者的协同育人对促进学生全面发展至关重要。电子商务在我国得到了长时间飞速发展,与人们日常生活关系密切。本文从高校教学的角度出发,在分析电子商务课程进行思政教育教学改革必要性的基础上,对电子商务课程可融入思政元素进行了总结和设计。

促进抑或削弱:互联网使用与城市居民的政治获得感

在数字社会下,厘清互联网使用与城市居民政治获得感的关系是增强城市治理效能、提升民主政治发展质量的重要环节。基于2019年中国综合社会调查数据,实证分析互联网使用对城市居民政治获得感的影响及作用机制。研究发现,互联网接触和工具型使用显著提升城市居民的政治获得感,但娱乐型使用无关政治获得感提升;引入工具变量控制潜在内生性问题后,该结论依然稳健。社会信任和社会公平在互联网接触与政治获得感之间发挥遮掩效应,而社会公平则在工具型使用与政治获得感之间发挥部分中介效应。因此,全面提升城市居民在数字社会下的政治获得感,既需要重视互联网的政治价值、审视互联网泛娱乐化的去政治化后果,也有赖于通过营造清朗网络空间促进社会信任和社会公平,同时还需要提升居民数字素养,培育积极的互联网使用行为。

加快推动办学条件达标,实现残疾人职业教育高质量发展

中国残联、教育部、中央编办等七部门联合修订印发的《残疾人中等职业学校设置标准》,突出了职业教育的类型特征,凸显了残疾人教育的特殊需求,彰显了新时代的新要求,将有力规范残疾人中等职业学校建设,加快学校办学条件达标的步伐,助力残疾人职业教育高质量发展。

“双一流”目标引导下的学科高质量发展建设研究

本文通过对新晋“双一流”高校学科的定量定性分析,确定“双一流”建设高校入选要素,从战略需求、重点指标、支撑框架和发展理念上总结分析,提出针对性建设思路,作为拟冲击入选“双一流”的高校实现学科高质量建设发展的重要策略参考,也可作为教育主管部门重要的决策依据,从而尽快突破“双一流”,实现学科高质量发展走在前,构建教育发展新格局。

1+X证书制度的认同困境:分析框架、现实表征及破解路径——基于组织社会学新制度主义的检视

1+X证书制度试点是我国推进职业教育高质量发展的重要政策举措,目前已在各级各类职业院校以及应用型本科院校中组织实施。虽然整体而言,证书试点工作开展有序、推行范围和培训考核人数稳步提升,但其专业性和权威性尚未得到学界、业界和社会的广泛认同。基于组织社会学新制度主义理论,构建了分别包含三种合法性认同和合理性认同维度在内的1+X证书制度认同困境的分析框架,并据此剖析了1+X证书制度合法性和合理性认同困境的现实表征,即规制、规范和实效合法性的缺位以及效率、计算和增长合理性的异位,最后从建立、维持和修复合法性三个层面论述破解合法性认同困境的赋权路径,从责任伦理和发展伦理两个维度提出破解合理性认同困境的赋能策略。

元标准视域下职业教育质量标准的审视和改进

科学有效的质量标准是引领职业教育高质量发展的前提。根据全面质量管理理论和全生命周期管理理论,元标准视域下职业教育质量标准的审视宜围绕标准主体权威性、标准内容科学性、标准制定规范性、标准实施有效性和标准功能发展性进行系统分析。针对当前质量标准权威性不强、引领性不够、制定实施规范性不足、贯彻标准行动协同乏力、优化迭代机制不完善等问题,职业教育质量标准应通过主体互动推进标准多元化,通过内容融合推动标准科学化,通过过程链接实现标准形式规范化,通过行动协同强化标准本土化,通过优化迭代实现标准价值最大化,以形成主体多元、内容科学、形式规范、有效实现、不断迭代的质量标准和标准体系。

风力机翼型后缘射流及功率载荷影响分析

通过数值计算方法,对风力机翼型DU91-W2-250建立有限元模型,采用适合翼型仿真的SST k-ω湍流模型,研究原始翼型与添加后缘射流口翼型,得到不同攻角、不同射流速度下的升力系数、阻力系数并分析了其流场,最后通过动量-叶素理论计算射流翼型对功率和载荷的影响。结果表明:在0°~8°攻角范围内,升力系数和阻力系数上升呈现线性,升阻比保持不变,大于8°攻角阻力系数上升明显,射流不能改善翼型气动特性。添加射流翼型在8°攻角范围内可以增加翼型单位功率,但增加了叶片的载荷。

纳肾降肺平喘汤联合无创呼吸机治疗慢性阻塞性肺疾病合并呼吸衰竭的临床观察

目的观察纳肾降肺平喘汤联合无创呼吸机治疗慢性阻塞性肺疾病合并呼吸衰竭(痰浊阻肺、肾不纳气证)的临床疗效及治疗期间不良反应发生率。方法64例患者随机分为两组各32例。对照组采用西医常规治疗,治疗组在对照组基础上加用纳肾降肺平喘汤治疗。治疗7 d后,比较两组临床疗效、治疗前后中医主症状积分并观察两组动脉血气氧分压(PO_(2))、二氧化碳分压(PCO_(2))、氧合指数(PO_(2)/FiO_(2))、急性生理与慢性健康状况Ⅱ(APACHEⅡ)评分、机械通气时间、撤机失败率、入住ICU时间等指标及治疗期间腹胀、纳差、不寐不良反应发生率。结果治疗组总有效率为93.75%,高于对照组的81.25%(P<0.05);两组治疗前后比较,治疗后中医主症状积分、动脉血气PCO_(2)、APACHEⅡ评分均明显下降,血气分析PO_(2)、PO_(2)/FiO_(2)均明显升高,且治疗组优于对照组(P<0.05);治疗组使用呼吸机通气时间、入住ICU时间、撤机失败率均较对照组减少(P<0.05);治疗期间腹胀、纳差、不寐不良反应发生率:治疗组为15.62%,低于对照组的40.62%(P<0.05)。结论纳肾降肺平喘汤联合无创呼吸机治疗慢性阻塞性肺疾病合并呼吸衰竭(痰浊阻肺、肾不纳气证),可有效改善患者临床症状及肺氧合指标、缩短呼吸机使用时间及入住ICU时间,安全性高。

小规模古书画数字复制系统标准化搭建

故宫博物院文保科技部应用数码打印设备制作古书画复制品在博物馆行业内有着丰富的经验,伴随着数码打印突飞猛进的发展,系统内配套设备已经达到了物理、机械工程学上的某些极限,业内亟需一个关于应用主流技术对古书画文物进行数字复制的标准化规范。为促进古书画复制水平的提高,本文以小型古书画数字复制系统的搭建为例,对其中涉及的仪器设备、输出耗材、软件、工作流程进行了梳理与总结,主要包括:各类古书画文物的数字扫描与编目存储、色彩管理系统的配置、文物数字影像的后期优化、输出设备驱动程序的合理使用、输出耗材选择以及复制品的主观评测维度等内容。

基于UBCF算法在图书馆个性化资源推荐中的应用研究

针对读者对图书馆图书资源无法快速获取的问题,引入基于用户的协同过滤算法,对图书馆历史数据进行分析,构建了读者喜好度矩阵,并根据矩阵使用UBCF算法对数据建立推荐分类模型,进而获取读者的阅读行为和兴趣爱好,借助该算法对读者进行有目的的推荐,提高读者对图书资源信息的有效获取,实现图书馆个性化推荐服务。

王献之《中秋帖》的数字复制

本文从文物《中秋帖》的复制出发,分析比较了当前古书画复制的主流技术,详细阐述了色彩管理技术在图像预处理、跨平台色彩一致性、软硬件操作匹配等方面的实施与应用,列举了在作品最终呈现方式中需要注意的技术难点,讨论了古书画复制的研究现状与存在的问题。

2023职业教育改革与发展报告

2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年,是依照新修订的职业教育法谋划事业发展的开篇之年,也是落实《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》部署的起始之年。在这一年里,职业教育做了许多布局的大事、蓄力的实事和落地的具体事。2023年同样是落实“十四五”规划的半程之年,是数项重点计划实施成效的“中考”之年,也是多个国家级成果和项目评选结果的“亮相”之年。一年来,职业教育以高质量发展为主线,以“一体两翼五重点”现代职业教育体系建设改革为重点,以建设教育强国推进中国式现代化为使命,理清思路再出发,昂首迈上新征程。

电力自动化系统技术在配电网运行管理中的运用探讨

电力行业正经历着快速的数字化转型,而配电网作为电力系统的关键部分,也面临着愈加复杂的运行管理挑战。传统的管理方式由于技术和信息手段的局限性,往往难以满足现代配电网对可靠性和效率的需求。同时,城市化和工业化的推进导致用电需求多样化与峰值负荷增长,对配电网的调度和维护提出了更高的要求。在这种背景下,电力自动化系统技术的应用成为解决配电网运行管理问题的关键。对此,文章叙述电力自动化系统的定义,简要说明配电网运行管理所面临的挑战,并详细阐释电力自动化系统技术在配电网运行管理中的运用策略。

基于改进粒子群算法优化CNN-LSTM神经网络的传染病预测

针对新型传染病发展趋势的预测精度问题,提出一种改进粒子群(PSO)算法优化卷积神经网络(CNN)与长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的预测模型.首先,将原始粒子群优化算法中最优惯性权重的调整方式由迭代次数的线性关系转变为非线性关系,并对学习因子进行线性更新,以寻找最优参数,从而更准确地模拟粒子群的社会学习能力,进而平衡算法的全局优化能力,提高收敛速度;其次,以发酵时间较长的新型冠状肺炎为研究对象,构建CNN-LSTM神经网络预测模型,利用CNN层提取其特征信息后降维作为LSTM层输入,并通过预测模块实现对研究对象的指标训练和预测,从而提高模型的预测精度;最后,与原始LSTM模型的预测误差,如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)等指标进行对比.研究结果表明,在训练集上,与原始LSTM模型相比,经过改进的PSO算法优化CNN-LSTM组合神经网络模型,其在RMSE、MAE和MSE三个指标上分别降低了73.0%、62.3%、92.7%;在测试集上,这3个指标分别降低了23.0%、29.8%、40.7%.这说明该模型具有更小的误差和较好的预测效果.该研究结果可为实现传染病传播趋势的精准预测提供新的思路和方法.