排土场不同培肥模式团聚体有机碳的累积效应

[目的]研究不同培肥模式对沙棘林下的植被多样性,土壤团聚体的发育、稳定性及有机碳库恢复的影响,为矿区露天矿植被重建,土壤质量改善及团聚体碳库恢复提供依据。[方法]基于内蒙古黑岱沟露天矿内排土场沙棘示范基地,通过调查植被种群并采集土壤团聚体样品,分析丛枝菌根真菌(AMF)及其他因素(风化煤、绿肥)联合的培肥模式对于露天矿排土场植被恢复区前期土壤团聚体稳定性及有机碳恢复的影响。[结果]在6种培肥模式下,对林下植被丰富度及多样性提高效果最好的是施用绿肥并添加风化煤(沙绿风)处理;对团聚体发育及稳定性影响效果最显著的是接种AMF并施用绿肥(沙接绿)的试验组。对团聚体有机碳及全氮作用效果的分析表明,沙接绿处理下宏观团聚体有机碳和全氮显著高于仅接种AMF(沙接)处理。[结论]不同培肥模式对沙棘林下的植被多样性、土壤团聚体的发育、稳定性及有机碳库恢复具有积极作用。在露天矿植被重建时,应采用接种AMF、施用绿肥及风化煤等方式,提高土壤有机碳含量,促进团聚体发育。

水工混凝土材料不可编辑文本智能解译方法研究

在水电工程建设过程中,产生了大量不可编辑的水工混凝土材料文档,采用人工解译的方法获取文本费时费力且精度不可控,难以满足材料数据信息化管理的需求。为此,本文提出了面向水工混凝土材料不可编辑文本的智能解译方法。首先,构建了基于像素级分割的文本检测模型HC-PSENet,融合PP-HGNet主干网络实现文本行的精确检测。进一步,基于领域知识创建专业语料库以获取字符的准确映射,以检测文本框和专业语料库为输入,建立了水工混凝土材料文本识别模型HC-CRNN,采用ResNet主干网络和改进损失函数C-CTC Loss提高字符分类准确性。最后,以自制数据集为例,引入迁移学习策略训练模型,通过消融、对比实验验证了方法的有效性和优越性。结果表明,本文提出的方法检测文本区域的调和平均数为0.985,识别文本的准确率达到90.62%,综合性能均优于经典方法,以期为混凝土材料不可编辑资源的自动化再利用提供新的技术手段。

论核心素养导向的小学语文儿童诗阅读教学

当下的小学语文儿童诗阅读教学存在价值窄化、审美淡化、情感浅化、表达弱化、效能减化等问题,其根源在于儿童诗阅读教学目标、教学内容、教学实施的交错失位。研究认为,解决这些问题宜以核心素养为导向,立足儿童诗文体特质炼制教学内容,进而重构多维语文教育价值:浸润诗韵,提升语言直觉;感受诗境,丰富审美体验;体会诗情,深化文本理解;涵泳诗意,促进创意表达;汲取诗趣,推动生命成长;建构起“双线一体化”的核心素养教学路径。

温经活血外治法通过抑制NGF/TrKA信号通路改善膝骨关节炎外周痛敏的机制研究

目的基于NGF/TrKA信号通路探讨温经活血外治法减轻膝骨关节炎(Knee osteoarthritis,KOA)外周痛敏的效应及机制。方法30只SD大鼠随机分为正常组、KOA组和易层组,通过前交叉韧带切断术(ACLT)进行KOA造模,造模后14 d,易层组大鼠予以易层贴敷治疗。不同时间点测定大鼠外周痛敏阈值,对大鼠软骨切片进行HE、Aggrecan、Ⅱ型胶原染色;滑膜切片进行HE、天狼星红、镀银染色及免疫染色;Western blot法测定滑膜及复合体经神经末梢逆转运至背根神经节(Dorsal root ganglia,DRG)组织中NGF/TrKA信号通路的关键分子NGF、TrKA,炎症指标IL-1β,疼痛介质TRPV1,泛神经标记物PGP9.5、S100等蛋白表达,qPCR测定相应基因表达,ELISA法测定大鼠外周血中NGF、SP含量。结果与KOA组相比较,易层组大鼠冷痛敏和机械痛敏阈值增加(P<0.05,P<0.01);滑膜组织中NGF、TrKA、TRPV1、IL-1β、PGP9.5等蛋白和基因表达下降(P<0.05,P<0.01);DRG组织中TRPV1、PGP9.5、S100等蛋白和基因表达下调(P<0.05,P<0.01)。结论温经活血外治法可抑制NGF/TrKA信号通路,下调NGF、TrKA、TRPV1、IL-1β、PGP9.5的基因和蛋白表达,并可能抑制感觉神经纤维萌发,改善大鼠KOA外周痛敏状态。

全流程智能化成套设备的纺纱方案设计及技术特点

为呈现一个纺纱项目设计方案的基本过程和理念,以10万锭纺纱项目为例,详细介绍了环锭纺纱项目的工艺路径、设备配台方案、工程设计方案。基于项目运营智能化、制造数字化、装备智联化的总体要求,重点阐述了智能化纺纱工艺流程及主机设备的基本特点,以及全流程关键设备的技术与应用。认为:高度融合国产最新的先进智能棉纺成套装备、管理和控制系统,有助于提升纺纱全过程的自动化、信息化、智能化水平,实现工艺流、信息流、物流的全面集成。

基于集成量子神经网络的大地构造环境判别与分析

量子地球科学是一门崭新的跨学科前缘专业,量子计算和量子机器学习算法为地学大数据的深度挖掘与分析带来了新的契机。其中,量子神经网络是目前最具代表性的研究方向之一,在复杂多源数据处理方面的效率与准确率尤为突出。本文以大地构造环境判别这一关键问题为切入点,利用堆叠集成算法对量子神经网络(Stacking Quantum Neural Network,S-QNN)进行了改进,并分别实现了玄武岩、辉长岩和尖晶石的构造环境智能判别;同时与四种传统算法(SVM、RF、KNN和NB)、经典神经网络(ANN)和传统量子神经网络(QNN)进行对比。结果表明,集成后的S-QNN模型在3类情况下的准确率较最优的传统算法分别提升5.67%、6.19%和13.34%,较普通的QNN模型提升3.11%、4.99%和3.84%,且更具鲁棒性和通用性。该研究反映了所提出的S-QNN在数据处理中的优势,更证实了量子机器学习算法在地球科学研究中的适用性与潜力,为量子科学与地球科学的交叉融合提供了新思路。

小学语文德育内容的百年嬗变与未来展望——基于“课程标准”的探赜索隐

小学语文课程德育内容是践行“立德树人”的坚实依托。百年间,其经历了清末民初的继承与布新、抗战阶段的集中与凝聚、中华人民共和国成立初期的转型与徘徊等阶段。从演进脉络来看,德育内容的构成要素趋于多维均衡、具化形态走向文化育人、组织方式强化道德叙事、价值建构实现自主驱动,而演进的根本原因在于德育旨归由“客体物象化”回归“主体生命化”。当前,小学语文德育内容坚持“以文化人”,但尚需完善:应践行生成逻辑,拓展道德视域;应关注学生精神底色,建构文化空间;应溯源儿童生命存在,提升具身水平;应关照学生思维品质,打造情感共同体。

Recent Advances in Interface Modification of Cu/graphite Composites and Layered Ternary Carbides of Modified Layer Candidate

We review the fundamental properties and significant issues related to Cu/graphite composites.In particular,recent research on the interfacial modification of Cu/graphite composites is addressed,including the metal-modified layer,carbide-modified layer,and combined modified layer.Additionally,we propose the use of ternary layered carbide as an interface modification layer for Cu/graphite composites.

舰船消磁绕组优化调整算法研究

舰船消磁绕组调整是消磁工作的重要内容。为提高消磁绕组对舰船磁场的补偿质量与作业效率,提出了一种消磁绕组调整优化算法。该算法综合考虑了不同绕组的补偿特点,确立了舰船消绕组调整的优化目标和约束条件,并结合自适应遗传算法提高了算法的有效性。实验结果表明:所提算法具有显著的优化效果和鲁棒性,极大地提高了消磁绕组调整的精度和速度,能够实现消磁绕组调整的计算机算法替代,为舰船消磁智能化提供可靠支持。

USTER Quantum 4型电子清纱器使用实践

探讨USTER Quantum 4型电子清纱器D/CD清纱功能和交叉清纱功能的应用效果。介绍了USTER Quantum 4型电子清纱器的主要清纱功能,对其D/CD清纱功能进行验证测试,并利用其交叉清纱功能对用户反映的布面纱疵进行监测。生产实践表明:通过合理设置该电子清纱器D/CD清纱功能,能够有效监控纱线密度差异疵点;而交叉清纱功能的应用可有效加强对纱疵的监控。认为:利用USTER Quantum 4型电子清纱系统监测控制数据,可有效控制纱线疵点,指导优化和提升纺纱生产中的质量管理。

水工洞室基础地质现象多模型智能分类方法

水工洞室内基础地质现象在一定程度上可以反映地质灾害的发生,其分类与识别对于了解洞室内结构面分布状况、围岩性质以及指导下一步洞室勘探有重要意义。对水工洞室内地质现象和地质结构的分类识别分析通常采用手动作业的方式,但传统分析方法费时费力,难以实现分析过程的自动化。因此,采用多种深度学习模型和机器学习模型对水工洞室内基础地质现象图像进行分析,通过运用不同深度学习模型,并将Softmax分类器、随机森林及支持向量机应用于基础地质现象分类,对比并选择性能较好的模型进行耦合,可建立较优的水工洞室基础地质现象图像智能识别模型,在一定程度上实现了洞室内基础地质现象的自动识别分析,减少了地质工程师的工作量。

耦合多源勘察信息的水工岩体完整性智能评价方法

岩体完整性是评价水工岩体质量等级的重要参数,传统方法往往采用的单一指标难以全面反映结构面、地下水、卸荷等地质条件对评判结果的综合影响。提出了一种耦合多源勘察信息的水工岩体完整性智能评价方法。首先利用合成少数类过采样算法对勘察信息数据进行均衡处理,改善数据集结构;进而采用随机森林算法分别对原始岩体完整性数据和预处理后的数据进行预测,结合实际工程数据进行有效性及适用性验证,并针对影响岩体完整性的不同因素对预测结果进行了讨论分析。结果表明,所提出的方法对数据集的均衡处理可有效改善少数类岩体样本完整性的评价准确率,通过耦合并挖掘不同完整性指标中的深层信息,实现岩体完整性的智能评价,为进一步辅助岩体质量评价提供新的方法。

从教学“难为”到目标“可为”——试论小学语文童话阅读教学的困境与出路

童话是小学语文学科的重要课程资源。然而,目前小学语文教学盛行的“语言工具”旨向导致童话极其丰富的语文教育价值被埋没。教师应立足童话文体特性,重构童话教学内容,并在此基础上确立童话阅读教学的多维目标:浸润语音,提升语言直觉;感知语境,深化情感体验;积累语识,促进思维发展;品赏语象,拓展文本理解;阐释语意,推动创意表达。通过对多维、分层教学目标的优化,可从理论和实践两个方面为小学语文课程教学改革提供借鉴。

从社区到片区:城市基层治理单元的拓展与提升——基于杭州市武林街道的个案研究

基层是社会治理现代化和城市治理现代化的基本单元,基层治理单元重构是创新基层社会治理机制、实现城市治理现代化的重要举措。杭州市武林街道作为地处城市核心区的基层管理单位,探索通过从社区到片区的治理单元改革,积极应对基层治理单元的行政化和现有社区治理的碎片化困境,通过完善协调机制、整合机制以及信任机制推进城市基层治理范围拓展、治理能级提升以及治理效能延伸。片区治理可以尝试通过协调、整合、信任等手段拓展片区治理单元的辐射能级,推进片区治理改革的要素重组,提高片区治理人员的责任意识,基本实现从“分”到“统”、从“面”到“片”的改革目标,缓解城市基层治理单元的过载化、一般化、碎片化难题。该做法的核心要义是综合提升城市片区治理单元的管理水平和服务效能,以达到城市治理融入城市发展进程、城市治理巩固城市发展成效的双效逻辑。

面向质量检测的混凝土坝施工规范智能检索

管控混凝土坝施工质量需要准确定位规范条文以获取规范知识,依靠管理人员经验手动查找规范条文低效且易出错,本文采用自然语言处理技术,结合质量管理文本特征,从句子语义角度出发克服仅考虑关键词查询的不足,提出一种由语义推断驱动的施工规范深度检索方法。该方法结合Bi-GRU结构与Transformer机制,改进基于MLP的双塔模型,并耦合基于统计的BM25模型,实现了对施工规范的智能检索,通过语义分析对质量检测项目是否响应规范进行了评价。实例工程应用结果表明,耦合模型召回的前三条规范条文精确度达到82.31%,明显优于普通检索方法,验证了所提方法的工程适用性;最后开发了相应的工具为推进混凝土坝施工质量合规性检测智能化提供了操作平台。

基于增量动力分析与多层感知机的混凝土坝地震易损性评估

传统坝体地震易损性评估所采用的非线性数值模拟手段的计算量很大,为兼顾大坝地震易损性评估的高效性与准确性,提出基于增量动力分析(incremental dynamic analysis,IDA)与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)的混凝土坝地震易损性评估方法。以我国西北地区某混凝土重力坝为例,建立三维坝体-库水-地基有限元模型并开展多组地震响应计算。利用等步长调幅处理所选地震动记录,并采用三向地震进行幅值输入;选取峰值[地面]加速度(peak ground acceleration,PGA)为地震动强度指标,坝顶顺河向位移为大坝损伤指标,初步进行混凝土坝易损性分析。提取各地震动特性参数作为输入,坝顶顺河向位移为输出,训练并测试MLP模型;扩充地震动以获取各地震动特性参数,利用MLP模型进行坝顶顺河向位移的快速预测,实现有限元结果的扩充,进行混凝土坝易损性分析,并绘制易损性曲线。结果表明,将MLP模型引入分析可有效扩充数据量,利用IDA-MLP耦合方法建立的大坝地震易损性曲线符合实际规律,验证了采用MLP模型预测混凝土坝损伤指标进而扩充数据的可行性,在保证精度的情况下大幅提高计算效率,为同类型水工建筑物的抗震安全评价和防震减灾提供科学依据。

MPP/EG阻燃改性PP/EPDM发泡复合材料

高填充量的阻燃剂会对聚丙烯(PP)发泡材料的力学性能和泡孔结构造成影响。为制备兼具力学性能、阻燃性能和发泡效果良好的PP发泡复合材料,使用三聚氰胺聚磷酸盐(MPP)和膨胀石墨(EG)共同作用提高PP/三元乙丙橡胶(EPDM)发泡复合材料的阻燃性能。研究发现MPP/EG总添加量为20份且MPP和EG的质量比为1∶1时,材料垂直燃烧等级达到V-0级,极限氧指数为29.9%。并且通过热重分析和锥形量热分析可知,该配比下800℃的残炭率为13.59%,且炭层非常致密,材料的热释放速率峰值降至178.00 kW/m^(2),比未阻燃改性前低了81.54%。同时利用扫描电子显微镜对阻燃改性后的试样断面进行分析,观察材料内部泡孔结构,结果发现阻燃效果最佳(MPP和EG的质量比为1∶1,总添量为20份)的试样,其泡孔平均直径为64.51μm。为减少阻燃剂对材料发泡性能的影响,进一步按照MPP和EG的质量比为1∶1的配比降低MPP/EG总添加量至15份时,泡孔平均直径下降至56.47μm,泡孔密度达到了3.917×10^(6)个/cm^(3)。而微小密集的泡孔同样能够扩大受力面积,使材料的力学性能得到提升。

土层重构模式下接种DSE对玉米根系形态及水分利用的影响

干旱半干旱区煤矿露天开采破坏了地表形态,加速水土流失,水资源的缺失严重影响了露天矿排土场植被恢复的效果。土层重构与微生物修复技术为解决露天矿排土场植被缺水困境指明了方向,但目前对土层重构下植物根系形态特征与土壤水分利用的关系以及深色有隔内生真菌(DSE)在其中起到的重要作用缺乏足够的认识,因此,本研究旨在探究土层重构模式下玉米根系生长和水分利用情况以及DSE的作用机制。研究对象为玉米,在温室进行为期4个月的土层重构室内模拟试验。试验布设3组处理,分别为空白对照(N-CK)、土层重构不接种DSE(L-CK)、土层重构且接种DSE(L-DSE)。试验结果表明:①与纯砂土处理相比,土层重构处理的玉米根系总根长度降低了39.7%,根系中小于0.3 mm细根的比例提高了8.86%,深层(50~70 cm)土壤水分的利用率提高了16.1%。②与土层重构不接种DSE处理相比,接种DSE玉米的叶片脯氨酸含量提高了69.8%,30~50 cm土层根系根尖数、比根长分别提高了106.6%、38.5%,且深层水分的利用效率相较于纯砂土处理及土层重构不接种DSE处理分别增加了29.3%、11.1%。③玉米根系的根尖数与比根长是土层重构模式下实现对深层土壤水分高效利用的关键根系特征。综合研究表明,土层重构有助于优化玉米根系结构,提高细根所占比例及根尖数目,改善缺水环境下玉米的水分利用模式,且土层重构模式下接种DSE可以通过提高玉米叶片脯氨酸含量,优化玉米根系结构等途径提高对深层土壤水分的利用率,进而提高作物的长期抗旱能力。

水工地质三维实景编录与内外业一体分析方法

地质勘察是水利水电工程建设中的基础性工作。传统的地质勘察依赖于纸质材料记录地质信息,导致二维图件的直观性较差且极易丢失空间特征,现场分析过程大量依赖主观经验,内外业工作脱节难以保证编录效率及数据的可靠性。本文基于三维实景技术、地理信息系统(Geographic Information System,GIS)、机器学习算法、地质建模等技术方法,提出了以多源数据融合、多平台协同与二三维联动、地质智能编录及快速空间解译为核心的水工地质数字化编录与内外业一体化分析方法,并研发了适用于桌面端和移动端的软件平台,包括三个主要模块:①底图模块:基于多源数据而构建融合的三维实景,实现数据的多平台协同及二三维联动,为内外业工作提供参考场景。②编录模块:基于多平台协同和智能识别方法,实现地质点、地质界线和勘探对象的编录。③分析模块:基于空间解译方法,实现空间产状面的推求和三维空间交线推断等。在具体功能上,移动端侧重外业采集,桌面端侧重内业分析,二者相互配合实现内外业工作的无缝衔接。该系统平台已应用于我国西部一座水利水电工程的地质勘察工作中,与传统工作模式进行对比,大幅提高了地质勘察编录与分析的效率和质量,可为其他类似系统提供可借鉴的方法和模式。

人工智能时代教师的技术隐忧与角色纾解——基于“主体性”教育哲学的视角

人工智能在推动教育变革的同时,其附载的“技术压迫”使教师陷入了职业疲倦、生存消解、自我怀疑。事实上,人工智能具有历史存在性,旨在成为人类解蔽的关键,但尚需人为的适切性。因此,如何弥合“人—技术”之间的悖离成为实现教育高质量发展的基础要义。鉴于此,研究以教育哲学为视域,通过对不同向度的“主体性”阐释,来澄清教师在面对人工智能时角色纾解的可为路径。这既包括认知层面的角色理解,也涵盖实践层面的角色重塑:通过使教师成为与人工智能的对话者、向人工智能的学习者、对人工智能的践行者、促人工智能的创造者,最终实现教师与人工智能共在、共生、共荣,为教师践行教育时代使命奠定根基。