“国际中文教育学术理论构建与实践创新”大家谈

国际中文教育要抓好五个“必须”国际中文教育是一项桥梁工程——为世界各国建造通向中国、起交流互鉴作用的中文桥,为世界各国民众学习中文从而深度感知中国、了解中国提供帮助。国际中文教育要高效率不断发展,我认为首先要抓好五个“必须”——第一,必须明确认识国际中文教育的使命是要为世界各国培养他们国家所需要的两种中文人才:一是懂中文、会中文的“双语或多语人才”。

融合注意力机制与多尺度信息的葡萄种植区变化检测

为准确获取葡萄空间变化信息,实现产业规划和可持续发展,针对葡萄种植区布局分散、面积不一,地物类型复杂,相应不同时相影像异质性较大,严重影响变化区域检测精度的问题,提出了一种融合注意力机制和多尺度信息的变化检测模型(Multiscale difference feature capture net,MDFCNet)。在ResNet101主干网络的基础上融合SE(Squeeze and excitation)注意力机制,提升网络对遥感影像中变化特征提取的能力,抑制无关像素干扰。并且设计了交叉差异特征捕获(Cross difference feature capture,CDFC)模块,捕获具有密集上下文信息的差异特征来提升地物类型复杂情况下的变化检测精度,同时设计了监督集成注意力(Supervised ensemble attention,SEA)模块,逐层融合低层细节纹理特征和高层抽象语义特征来丰富多尺度特征,以此增强网络对布局分散、面积不一的种植区的检测能力。在构建的宁夏葡萄种植区变化数据集上进行实验,结果表明,相较于目前主流的SNUNet、A2Net、DSIFN和ResNet-CD变化检测模型,本文MDFCNet方法检测结果最优,相较于性能第2的模型,评价指标中交并比、召回率、F1值和精确率分别提高5.42、5.62、3.48、0.95个百分点。通过消融实验也证明了融合各模块的有效性,相较于基础网络,增加3个模块使得交并比、召回率、F1值和精确率分别提高12.9、5.63、8.64、11.75个百分点。本文模型提取出感受野更大的差异特征可为变化检测提供丰富的推断信息,融合的多尺度特征可以有效避免结果中误检测和漏检测问题,提高了变化区域的完整性和边缘细节保留,为背景复杂的大范围葡萄种植区的变化检测任务提供了解决思路。

习近平总书记青年思想政治教育观的逻辑理路

新时代以来,习近平总书记非常重视青年的成长与发展,尤其是青年的思想政治教育,习近平总书记从知情信意行五个方面,形成了系统完善的青年思想政治教育观。以“知”化人,重视青年对科学知识的掌握;以“情”化人,关心青年的心理健康;以“信”化人,要求青年树立崇高的理想信念;以“意”化人,要求青年锤炼坚定的意志;以“行”化人,重视青年的亲身实践。从这五个方面来分析习近平总书记丰富的青年思想政治教育观,以探索青年思想政治教育的有效途径。

基于轻量化MLCE-RTMDet的人工去雄后玉米雄穗检测算法

玉米制种田遗漏雄穗检测是实现人工去雄质量评估的关键。针对现有玉米雄穗检测模型面临的参数量大、检测效率低和精度差等问题,提出一种基于RTMDet-tiny的轻量级雄穗检测模型MLCE-RTMDet。模型采用轻量级的MobileNetv3作为主干特征提取网络,有效降低模型参数量;在特征提取网络中引入CBAM注意力模块,增强对雄穗目标的多尺度特征提取能力,克服引入轻量化网络可能带来的性能损失。同时,使用EIOU Loss替代GIOU Loss,进一步提高雄穗检测精度。在自建数据集上的试验表明,改进的MLCE-RTMDet模型参数量缩减至3.9×10^(6),浮点运算数降至5.3×10^(9),参数量和浮点运算数分别比原模型减少20.4%和34.6%。测试集上模型平均精度均值增至92.2%,较原模型提高1.2个百分点;同时,推理速度达到41.9 f/s,增幅达12.6%。与YOLO v6、YOLO v8、YOLO X等当前主流模型相比,MLCE-RTMDet表现出更好的综合检测性能。改进后的高精度轻量化模型可为实现玉米制种田人工去雄后的遗漏雄穗检测提供技术支撑。

中能段电子束离子阱真空控制系统研制

电子束离子阱(Electron Beam Ion Trap,EBIT)是一种用于研究高电离态离子物理过程的实验装置。中能段紧凑型EBIT实验平台能够产生30 keV的电子束能量,电子束流达到20 mA,对于研究未来聚变堆杂质离子输运行为研究具有重要意义。为了产生单一高电荷态离子,中能段EBIT装置阱区需要工作在超高真空(10−8 Pa)环境下。低温超导磁体需工作在10^(−5)Pa真空环境下以维持超导状态,因此真空度直接影响着中能段EBIT的工作性能,有必要研制一套稳定高效的真空控制系统以提升中能段EBIT装置稳定性与可靠性。文章基于RS485总线结构和Python编程语言开发了一套中能段EBIT真空控制系统,实现了对中能段EBIT真空系统的远程控制、数据采集和系统联锁保护。可为中能段EBIT装置提供稳定可靠的超高真空的实验环境,对中能段EBIT装置的稳态运行具有重要意义。

复杂温度环境下苯基硅橡胶减震垫服役寿命评估技术

目的评估某型苯基硅橡胶减震垫在库房贮存-户外值班交替复杂温度环境下的服役寿命。方法开展苯基硅橡胶减震垫在不同温度下的热空气加速老化试验,测试压缩刚度性能数据,计算库房贮存-户外值班环境下多个等效温度反应速率,评估苯基硅橡胶减震垫服役寿命。结果在置信度为99%时,苯基硅橡胶减震垫的压缩刚度保持率均随老化时间延长呈修正指数型变化规律,初期变化速率快,后期变化速率减缓;随着温度增加,交联密度增加,减震能力降低。结论基于范霍夫近似规则,计算苯基硅橡胶减震垫在库房贮存-户外值班交替环境下的服役寿命为28年,为类似产品的使用寿命预测提供方法支撑。

基于FPGA的极紫外光谱图像处理系统

东方超环(Experimental Advanced Superconducting Tokamak,EAST)全超导托卡马克装置上极紫外(Extreme Ultraviolet,EUV)光谱诊断系统采用电荷耦合器件(Charge Coupling Device,CCD)探测器集光谱图像数据,硬X射线对CCD产生的干扰造成光谱数据中存在大量的单像素噪声,这为准确分析聚变等离子体杂质辐射带来极大的困难。针对这一问题,设计了一套基于可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的EUV光谱图像处理系统,来快速去除硬X射线产生的噪声干扰。该系统基于限幅滤波算法,并引入标准差和离均差替代固定限幅阈值和样本偏差;通过融合限幅滤波算法和数据判别法,外加设置算法工作区间来分阶段对光谱图像数据进行相应处理。同时设计了仿真测试模块,使用EUV光谱图像转化的视频数据模仿采集流程进行系统的功能测试。最后,为了检验该系统对有效光谱数据的保护能力,将图像数据转换成更加直观的谱线图进行对比分析。实验测试结果表明:该系统能够有效去除光谱图像中的噪声点,并较好地保持了光谱数据的完整性,从而提升了光谱数据的可观测性。

贵州石阡县汤山滑坡体特征与变形破坏机制研究

研究区位于扬子准地台之黔北台隆遵义断拱凤冈北北东向构造变形区,区域构造发育,有利于滑坡灾害的形成。文章在总结汤山滑坡体特征的基础上,分析破坏变形机制,研究认为:研究区为一老滑坡堆积体滑坡,属于顺向坡滑坡体,易受大气降水影响而发生蠕变现象,潜在危险性极大,可能造成石阡河堵塞;滑面位置为岩土的接触面,该泥化层处于饱水状态时呈软塑状,有利于滑坡体的滑动。大气降水垂直入渗补给及斜坡顶部基岩裂隙水、碳酸盐岩溶蚀裂隙水顺层补给是滑坡体滑动的主要诱因;降雨和人类工程活动是该滑坡体再次滑动破坏的主要原因。

黔北地区红黏土大气影响急剧层深度探讨

贵州黔北地区红黏土广泛分布。红黏土具有失水收缩、裂隙发育、上硬下软的特点。对于荷载不大的低层建筑,为充分利用红黏土上硬下软的特性、充分发挥浅部硬层的承载能力,采用天然地基时基础宜浅埋,充分利用上部坚硬、硬塑土层作持力层,但为避免地面不利因素的影响,红黏土地基基础埋深又必须大于大气影响急剧层的深度,该深度目前无相关规范数据可查。本文收集黔北地区仁怀、桐梓、湄潭、汇川等4个气象站最近较长一段时间内的气象资料,依据《膨胀土地区建筑技术规范》(GB 50112—2013)相关规定,对黔北地区红黏土大气影响急剧层深度进行计算,确定红黏土地基基础最小埋置深度,以供参考使用。

基于Grey-DEMATEL-ISM法的化学化工类专业学生实验不安全行为的影响因素研究

为预防和减少化学化工类专业学生实验安全事故,综合分析了2012—2022年间发生的66起高校实验室安全事故致因,并参照人因分析和分类系统模型,共提取出实验不安全行为的17个影响因素;应用基于灰色理论的决策试验评价与解释结构模型(Grey-DEMATEL-ISM)法对影响因素及其相互关系进行了评估和判断,构建了影响因素的多层递阶解释结构模型,并分析了各因素对实验不安全行为的影响情况。结果表明:高校实验室的组织制度和组织过程是影响学生实验不安全行为的本质因素;物理环境、监督检查、技术环境、精神状态、实验指导、资源管理、管理计划、问题纠正和生理状态是造成学生实验不安全行为的过渡因素;学生的偶然性违规、认知偏差、习惯性违规、机体活动能力、决策偏差和技能偏差是导致实验不安全行为的表层因素,对不安全行为有直接影响。各种影响因素的属性分类可为有效防控高校实验室安全事故提供参考。

基于FY-33D/MERSI-Ⅱ和Terra/MODIS数据的森林火点提取算法——以我国西南地区为例

中国西南地区森林覆盖率高,土地利用类型多样,人类活动频繁,森林火灾风险较高,防火任务十分艰巨。遥感技术具有覆盖范围广和周期性监测等优势,被广泛应用于森林火灾监测。气象卫星搭载了对火灾敏感的红外谱段传感器且时间分辨率较高,已成为森林火灾监测的重要遥感数据源。物理阈值法是遥感数据火点提取中比较成熟的算法,但其精度受所选阈值的影响较大,导致不同区域的火点提取精度存在差异。以中国西南地区的重庆市为例,提出了一种采用FY-3D/MERSI-Ⅱ和Terra/MODIS极轨卫星数据作为数据源进行森林火点监测的算法。首先,通过分析前一年MOD14监测产品的历史数据,确定该地区的初定火点阈值;随后,消除云层、水体和太阳耀斑的干扰;最后,采用上下文背景阈值法进行火点提取。对2022年8月重庆市山火的分析表明,该算法的火点提取平均准确率超过了90%。研究结果表明,根据区域特点调整阈值可以提高该地区火点监测的准确率。

基于气体黏度锂离子电池热失控在线探测实验验证

根据泊肃叶定律基本原理,提出基于气体黏度变化的锂离子电池热失控实时在线探测方法并开展实验验证。研究构建外部加热条件下锂离子电池热失控气体探测试验平台,监测并记录锂离子电池热失控典型过程,获取外部加热条件下电池热失控外表面温度变化。利用气体黏度测量系统测量采集热失控释放气体压差响应,60%SOC和20%SOC电池试验结果均表明,在锂离子电池热失控初期有气体释放时,无论气体是否发生燃烧,都可以利用混合气体黏度变化这一特征量监测其组分变化,从而实现对电池热失控行为在线监测。相关试验结果验证了将气体黏度这一特征参量用于锂离子电池火灾早期探测与预警的可行性。

m6A甲基化修饰在前列腺癌中的研究进展

N6甲基腺苷修饰(m6A)甲基化修饰是一种常见的表观遗传学修饰,可改变RNA的结构和功能,影响RNA的翻译与结构的稳定性,在基因的表达调控、恶性肿瘤的发生及发展中起重要作用,已成为肿瘤领域的研究热点。该文从m6A甲基化修饰的分子调节机制及生物效应出发,重点叙述了甲基转移酶复合体、去甲基化酶、甲基化阅读器这3类m6A调节因子在前列腺癌中的研究进展。越来越多的m6A调节因子被发现其异常表达与前列腺癌的发生、发展密切相关,有助于临床从分子层面进一步了解前列腺癌的发生、发展机制。但如何将这些m6A调节因子应用于前列腺癌的诊疗还有待做进一步的研究和探索。

阿尔茨海默病与铁死亡相关性的研究进展

阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是最常见的痴呆类型,是以进行性认知功能障碍为主要表现的神经系统退行性病变。调节性细胞死亡是基因决定的细胞主动有序的死亡,普遍存在于在生命体发育过程中,对调节生命稳态至关重要。随着调节性细胞死亡在AD的广泛研究,越来越多的证据揭示铁死亡与AD的发生、发展以及转归密切相关。本文将对铁死亡的分子机制及其在AD中的调控作用进行综述,为AD的发病机制和治疗探索潜在治疗靶点。

冈底斯成矿带西段首次发现低硫化型浅成低温热液型矿床——罗布真金银多金属矿床

1研究目 的冈底斯成矿带目前已发现以斯弄多银多金属矿床和弄如日金锑矿床为代表的两期浅成低温热液成矿作用。近年来,在冈底斯成矿带西段新发现了罗布真金银多金属矿床（图1a）。该矿床在地质特征上与典型的浅成低温热液型金矿床相似。如果能够确定该矿床属于浅成低温热液型金银矿床,这将是冈底斯成矿带西段首例浅成低温热液型金银矿床。

基于梯度提升树算法的夏玉米叶面积指数反演

为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种植被指数以及株高作为反演LAI的输入变量,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法建立植被指数及株高与叶面积指数之间的预测模型,并与支持向量机(Support vector machine,SVM)和随机森林(Random forest,RF)算法建立的模型进行预测精度对比。结果表明,GBDT算法在3个样本组中的LAI预测值与实测值R^2分别为0. 571 0、0. 755 8、0. 644 1,均高于SVM算法(0. 547 2、0. 679 1、0. 616 8)和RF算法(0. 550 5、0. 697 3、0. 629 5);对应的RMSE分别为0. 002 7、0. 001 5、0. 001 6,均低于SVM算法(0. 211 7、0. 152 3、0. 159 7)和RF算法(0. 244 7、0. 214 7、0. 208 0)。该研究为快速准确的大田夏玉米LAI遥感监测提供了技术和方法。

关于电容器的电压测量引起的问题研究

人教社新课标教材物理必修第三册第十章第4节“电容器的电容”,教学中涉及观察电容器的充放电实验,在实验中用数字电压表测电容器两端电压.同时在该节的拓展学习部分,涉及探究影响平行板电容器电容大小的因素,在该实验中是通过静电计测量电容器两端的电压.基于对电压表测量电压、静电计测量电压原理的了解,学生会对电容器充放电实验提出问题——电容器充放电结束时为什么可以用电压表测量电压?笔者对此问题作了比较深入的研究,对解决此问题的困惑会有帮助,而且此类问题在物理中很有普遍性,值得教师们在教学中加以关注.

铝土矿矿碴弃土边坡生态修复及治理方案设计

铝土矿作为一种重要的矿产资源,在全球范围内被广泛开采。然而,铝土矿的开采过程中会产生大量的矿碴和弃土,形成铝土矿矿碴弃土边坡。针对这些问题,研究采用基于植被混凝土的生态修复方案,结合挂网加筋技术,对铝土矿矿碴弃土边坡进行治理。试验结果显示,在5个月内,边坡稳定性系数从1.05增至1.28,植被覆盖率从65%升至92%,证明该方案显著提升了边坡稳定性和生态环境质量。研究所提铝土矿边坡治理方案在提升土壤有机物含量、增强边坡稳定性及促进植被恢复方面表现优异,为矿区生态修复提供了有效手段。

基于无人机遥感的玉米株高提取方法

为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取,生成掩膜,与DSM套和,获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比,3种方法的R^2分别为0. 853、0. 877、0. 923,RMSE分别为15. 886、14. 519、11. 493 cm,MAE分别为13. 743、11. 884、8. 927 cm。结果表明:结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比,基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势,且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架,为株高提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。

基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取

为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG 19网络为基础,通过多尺度特征融合的方式实现FCN-8s结构,使用Tensorflow深度学习框架构建FCN渠系提取模型;对数据集进行数据增强,分割后放入FCN模型中训练、测试。实验结果显示,针对不同复杂程度的测试区域,FCN模型的提取准确度、完整度、精度均高于支持向量机方法和改进霍夫变换方法,均值分别为95.78%、92.29%、89.45%。结果表明,该方法能够实现灌区渠系轮廓的高精度提取,具有较好的泛化性和鲁棒性。