等离子体环境中相对论效应对类氢离子光电离过程的影响

本文在偶极近似下计算了Debye等离子体环境中C^(5+),Al^(12+)和W^(73+)离子的光电离截面,重点研究了相对论效应对势形共振、Cooper极小和虚态效应的影响.研究结果表明,相对论效应随核电荷数的增大而增大,使得精细结构劈裂越来越显著,在光电离截面中出现了双共振结构的现象,并且共振峰的大小、宽度和位置的差异都随着核电荷数的增加而越来越大;分截面出现Cooper极小位置的差异也越来越大,在总截面中叠加的极小值越来越浅;出现虚态效应的等离子体屏蔽长度以及低能区光电离截面虚态增强的截面值也存在明显差异.

Hydrogen Therapy Reduces Oxidative Stress-associated Risks Following Acute and Chronic Exposure to High-altitude Environment

Low pressure,low oxygen concentration,and intense ultraviolet（UV）radiation in high-altitude environments,can cause oxidative stress which can trigger mountain sickness.A recent study demonstrated that hydrogen gas with a good permeability in biological membranes can treat various disorders by exerting its selective anti-oxidation and anti-inflammatory effects,indicating that hydrogen therapy plays a role in scavenging free radicals and in balancing oxidation and anti-oxidation systems of ceils. Therefore, we hypothesize that inhaling low-dose hydrogen or drinking hydrogen-saturated water is a novel and simple method to prevent and treat oxidative stress injury caused by low pressure, low oxygen concentration and intense UV radiation in plateaus, thus reducing the risk of mountain sickness.

低成本自进化的学习者画像模型研究

复杂教学交互环境下,针对学习者画像模型所面临的维数灾难和更新高数据成本问题,提出了一种新的模型——大规模数据下低成本自进化学习者画像,该方法改进了传统的深度非负矩阵分解算法,以此来对原始数据从双空间进行特征结构保留并有效降维,抑制维数灾难;以图神经网络为信息捕获媒介,结合深度神经网络对元属性状态值进行量化,引导设计了一种自适应的特征抽取与动态更新策略来辅助学习者画像模型不断自进化;在斯坦福EDX平台数据集上设计了四项实验以验证该模型的性能。实验结果表明,该模型在93.13%的下游教学推荐任务精度下,可减少45%的更新数据成本。

融合语义增强的用户兴趣度预测方法研究

基于图神经网络的社会化推荐是现有模型中性能较好的一类方法,通过挖掘图结构信息缓解数据稀疏问题.然而现有大多数模型仅考虑浅层的语义上下文信息,导致模型难以学习到高质量的用户/项目向量.为此,本文提出了一种融合语义增强的用户兴趣度预测方法.该模型通过学习用户-项目二部图中的语义关系构建语义增强的用户/物品网络,将其与社交网络送入关系感知图神经网络中进行深层上下文信息的聚合,利用多层感知机对生成的用户兴趣和物品嵌入进行拼接,最终预测用户和物品的交互得分.对Ciao和Epinions两个公开数据集进行仿真实验,实验结果显示,模型在Recall@K(召回率)和NDCG@K(归一化折损累计增益)两个方面相较于最优基线平均提升了3.55%和2.21%,从而验证在进行语义增强和上下文感知聚合后,算法的有效性得到了提升.

知识内化层次视角下的结构化互动作业设计

作业设计历来是教学研究领域的焦点问题,在信息化教学环境下衍生出了新的内涵与标准。针对作业设计缺乏层次性与系统性的现状,通过梳理国内外作业设计及知识内化相关文献,界定引导学习者的多层次知识内化设计理念,归纳结构化作业的设计架构,并对作业的特征要素进行详细阐述。在此基础上,以教学交互理论为指导构建基础落实、积累沉淀、巩固反思、拓展探究结构化互动作业4层模型,论述随内化层次递进的知识表征形式。最后,选取编程教学中的排序算法开展单元作业教学实例。结果表明,结构化互动作业能有效提升学习者不同层次的知识内化程度,可为整体连贯的在线作业设计提供参考与借鉴。

多模态数据下的学习投入特征画像研究

学习投入是教师研判学习活动的重要指标,为后续教学诊断奠定了基础。随着AI与教学深度融合不断推进,各种教学数据媒介日益增长,使多模态数据表征学习投入画像逐步成为教学领域的技术趋势。针对以往研究中数据高低特征互补性不足的现状,提出一种融合文本数据与图像数据的多模态学习投入特征画像构建方法,提升了多维学习投入的表征效果。具体的,采用transformer模型提取文本语义特征,联合FasterRCNN模型提取视觉特征,通过Attention特征融合得到不同维度学习投入的预测分类结果,最后借助可视化技术呈现学习投入画像。研究表明,该模型有效表征了学习群体在各维度的不均衡投入状态,有助于开展教学诊断与协作分组,有效辅助教师教学诊断,提高了协作分组活动的教学效率。

用于电力沟道通信光缆的智能防火装置设计

针对通信光缆对电力系统可靠运行的重要性日益凸显和其与电缆同沟敷设时防火手段匮乏的现状,设计了一种适用于电力沟道通信光缆的智能防火装置。首先设计了该装置具有的功能和整体架构;其次为了解决沟道内设备供电难的问题设计了利用可充电锂离子电池作为电源为该装置和其他防火信息采集设备供电;最后设计了该智能防火装置与前端防火信息采集设备采用有线通信、与后端监控系统采用目前应用最广的4G通信的通信方案,并与已有防火方案进行了对比。设计的智能防火装置不依赖外部电源,可随时随地采集线缆沟道内防火信息,通过边缘计算快速对火灾级别做出研判预警,能够大大提高火灾处理效率,在实际工程中具有较大的应用价值。

基于LoRa技术的无线地磁传感器车辆检测系统

车辆信息采集是智能交通核心技术之一。现行的无线地磁传感器系统多采用ZigBee技术作为低功耗局域网技术、GPRS作为广域网技术。针对现行无线传输技术的功耗与距离不能兼顾问题,本文设计了一种基于LoRa技术的无线地磁传感器车辆检测系统。在网关节点上直接添加LoRa模块,釆用LoRa传输技术建立的交通信息系统在城市道路的有效传输距离可达公里级,可以组建无线地磁传感器网络,保证远距离和低功耗的兼顾,取消额外的中继。本文所述系统具有结构简单、成本低、检测精度高、传输距离远等优势。如分组建网,可以将道路交通车辆信息采集网络扩大到整个城市,保证大面积覆盖、全方位发挥作用,是精准、实时、高效的智能交通管理系统。

基于SA组网的5GC网络信令数据采集方法探讨

随着网络的发展,基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程,三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代,数据表现出了更大的价值,电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会服务能力等多方面提供了无法替代的数据能力。由于5G网络的虚拟化演进、软硬件解耦、VNF大规模应用及部署模式的改变,传统的信令采集方法已经不适用于5G网络,介绍了实现基于SA组网的5GC网络的信令数据采集方法,分析了软采和硬采的区别与联系,并对相关信令采集组网进行了详细阐述。

基于BIM技术下的医院基建管理初探

BIM技术在建筑领域的引入,实现了对传统设计理念与施工理念的彻底变革,强化了项目施工在整个生命周期的精细化与高效化管控,在确保项目保质保量完成的基础上,节省了项目建设的总成本,应用意义与价值重大。文章先对BIM技术及其在医院基建管理中应用的重要性进行了阐述,然后重点对其应用要点进行了探究,希望可以利用BIM技术提升医院基建管理的有效性。

从黏滞阻力型最速降线看古建筑凹曲屋面成因

本文采用变分法进行分析并通过matlab数值求解一组非线性积分方程,研究含黏滞阻力的最速降线问题,得出含黏滞阻力的最速降线图像。通过matlab将《营造法式》与工程做法则例_中凹曲屋面的做法编程并绘制成图,与无阻力的最速降线及优化后含黏滞阻力的最速降线图像进行对比,《法式》与则例中的凹曲线对比理论最速降线的曲率相对小,但更接近于存在黏滞阻力的最速降线。同时将无阻力的最速降线及优化后含黏滞阻力的最速降线图像与宋、清建筑实例进行对比,发现优化后含黏滞阻力的最速降线图像与建筑实例吻合度较高。

应变率对岩石裂隙扩展规律的影响

为分析一种奥陶系沉积岩在单轴压缩条件下岩石的裂隙扩展规律,利用应力加载系统和VIC-3D观测系统等试验系统,并采用数字图像相关方法研究了单轴压缩下岩石表面裂隙扩展过程中应变场的变化特征。试验结果表明:在加载过程中,通过VIC-3D观测系统可得到整个加载过程中的全场应变演化规律,其中岩石表面数字散斑云图的高应变区不断增加,相应地岩石在弹塑性阶段就开始出现了轴向的微裂纹,当达到应力峰值为18.02 MPa时,主裂纹和周围出现的次生裂纹不断扩展延伸导致了试样的完全破坏;考虑到应变率对岩石力学特性的影响,结合单轴压缩下岩石试样表面裂隙周围应变场的变化特征,分析出了主裂纹Ⅰ和次生裂纹Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ周围的应变率和裂纹扩展速率的关系,发现裂隙扩展速率和轴向应变率呈现较强的指数函数关系。研究结果揭示了这种沉积岩的裂隙扩展与延伸规律,可为防治煤矿动力灾害的发生提供参考。

黄芩饮片质量控制方法研究

目的以产地炮制加工工艺制备的黄芩饮片为研究对象,对其质量标准的提高进行研究。方法采用HPLC法建立黄芩苷、汉黄芩苷、黄芩素、汉黄芩素和千层纸素A的测定方法,对10批样品的含量进行测定,并进一步测定水分、总灰分和浸出物的含量。结果所建立的含量测定方法简单、准确、重现性好,不同批次的样品在水分、浸出物和灰分含量方面略有差异。结论建立了较为完善的黄芩饮片质量标准,较《中华人民共和国药典(2015年版)》标准有了较大提高,可以有效地用于控制黄芩饮片的质量。

面向新工科人才培养的AI双师教学设计

由于AI教师在知识调取、数据存储、智能计算、交互反馈等方面具有的优势,其在新工科人才培养中的应用研究成为热点。AI教师一方面能够减轻教师压力,拓展教师的教学能力,另一方面能够辅助学生开展自主学习与探究,激发学生的创新能动意识。为此,首先对应用AI双师教学模式开展新工科人才培养进行可行性分析,然后搭建其关键技术框架,最后以人工智能导论课程为例,针对课前、课中、课后3个阶段进行教学活动设计,验证了其对新工科教学的促进作用,并基于以上研究对应用AI双师开展新工科人才培养给出一些建议。

基于配电网接纳能力的分布式电源并网案例库架构设计

分布式电源的容量大小及接入方式影响配电网的安全稳定运行,尤其是在未来高渗透率分布式电源接入局部配电网时,地市供电公司将面临确定分布式电源并网方案的挑战。分析分布式电源并网运行的制约条件和关键影响因素,从优化分布式电源并网运行方式的角度出发,提出一种基于配电网接纳能力的分布式电源并网案例库架构,以期为开展系统性的案例研究、支撑分布式电源并网方案快速制定和优化提供理论指导。

新高考改革对浙江学生物理学习态度的影响

本文通过科罗拉多物理学习态度问卷调查,发现新高考改革对浙江省学生的物理学习态度造成了很大的影响,学考、选考两组学生在各个维度的物理学习态度上都存在着很大的差异性.而"大学物理预修"课程的开展对改善这种差异性有一定的效果,并提高了学考学生的物理成绩,同时也加强了对学生物理思维的训练,在一定程度上抵消了新高考改革带来的影响.

αB-Crystallin在非小细胞肺癌增殖迁移中的作用及其临床意义

目的探讨αB-Crystallin在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)及癌旁组织中的表达情况,分析其与患者临床病理特征及预后的关系,以及其与NSCLC细胞增殖和迁移能力的相关性。方法应用RNA干扰技术,下调NSCLC细胞系A549中αB-Crystallin的表达水平,通过CCK-8与Transwell实验分别检测细胞增殖与迁移能力的变化。选择2005年在复旦大学附属中山医院胸外科行肺癌根治术,术后病理为NSCLC的手术切除标本共208例,利用免疫组织化学染色方法检测αB-Crystallin的表达情况,Kaplan-Meier和Cox回归分析αB-Crystallin表达水平与患者临床病理特征及预后的关系。结果下调A549中αB-Crystallin表达水平后,细胞增殖与迁移能力均显著降低(P<0.05),组织芯片结果显示αB-Crystallin在肿瘤组织中表达明显高于正常癌旁组织。αB-Crystallin表达水平与淋巴结转移显著相关(P<0.05),多因素分析结果显示αB-Crystallin表达水平为NSCLC独立不良预后因素。结论αB-Crystallin在NSCLC中高表达,促进肿瘤的增殖和迁移,αB-Crystallin表达水平与NSCLC患者预后密切相关,αB-Crystallin参与了NSCLC的进展,有可能成为治疗NSCLC的新的潜在靶点。

新高考改革区大学生学习动机的测量与分析

本研究对新高考改革试点区(浙江、上海)两所大学学生的学习动机进行了测量,这两所大学分别代表了一本、二本学校学生的实际情况。研究发现,内生动机总体上大于外生动机,而二本学生在外生动机的选择简单任务和追求回报两个维度上和一本学生有着显著差异;同时,通过对学习动机和物理学习态度的相关性分析,给出一本、二本学校在物理教学上的改革意见。

基于UPLC-HR-MS/MS技术的养血安胎颗粒化学成分研究

目的为系统研究养血安胎颗粒的化学成分,采用超高液相色谱串联高分辨质谱(UPLC-HR-MS/MS)法建立一种快速、准确识别中药复方主要化学成分的定性分析方法。方法通过UPLC-HR-MS/MS获取样品的精确相对分子质量以及高能碰撞下产生的碎片离子信息,与对照品的质谱信息进行比对,结合相关文献实现对主要化学成分的快速、准确定性。结果从养血安胎颗粒颗粒中共鉴定出18种化学成分,主要包括有机酸类、黄酮类、苷类、酯类和其他类。结论建立的方法可以快速、准确地对养血安胎颗粒中的主要成分进行识别,为养血安胎颗粒的有效化学成分化学谱探索提供前期基础。

高速传送带上的工业元件瑕疵检测分类系统

采用高速工业相机捕获传送带上的工业元件瑕疵图像,利用开源机器视觉OpenCV对工业元件瑕疵提取多维特征向量并进行检测分类。在目标识别过程中,优化特征参数,组建多维特征向量用于所设计Real AdaBoost-SVM分类器进行训练学习,将元件瑕疵进行分类并将结果与用户可视化交互。最后结合FPGA和OpenCL,利用算法处理后的图像数据对硬件进行加速处理。测试数据表明,在满足92%瑕疵识别率的情况下,与传统的识别检测算法相比,优化的算法可以将工业传送带的速度由0.5 m/s提升至2.5 m/s,大幅提高了工作效率,具有良好的鲁棒性和广阔的应用场景。