城市初老人群智能生活信息障碍分析框架——基于扎根理论的探索

文章考察城市初老人群这一典型群体在面对新时代智能生活时的信息障碍产生与传导,从产生-演化的前因后果视角构建系统性信息障碍分析框架。对20名城市初老人群进行半结构化访谈,通过扎根理论梳理出城市初老人群智能生活信息障碍的34个子范畴和11个主范畴,从障碍类型、障碍产生机理、障碍传导三个方面构建该群体智能生活信息障碍的系统分析框架。该框架兼顾城市初老人群智能生活信息障碍的外在表征、内在原因以及后续行为选择,使得对该群体的智能生活信息障碍分析更具系统性和可解释性。

双系统理论视角下用户数字囤积行为的形成机理与演化路径研究

过度获取和无法丢弃无价值或价值有限的数字信息的严重囤积行为会干扰个体的学习、生活和工作,甚至对信息资源管理、数字治理、数据要素市场培育等产生不利影响。对21个访谈文本和3个社交媒体平台中爬取的有关数字囤积现象的3568条有效评论的混合数据进行扎根理论分析,以厘清大数据和社交媒体环境下个体的数字囤积行为的形成与演化路径。研究结果表明,数字囤积行为的形成与演化路径呈非线性,主要是个体在数字积累过程中“寻求不确定性掌控感”的驱动与“自我调节与控制”的抑制之间逐渐失衡的对峙导致的结果。同时,研究识别了寻求不确定性掌控感的3种表现类型与过程,确定了影响数字囤积行为的情境因素,考察了在非理性信息行为中容易被忽视但却普遍存在的反思性过程,即自我调节与控制,以深入挖掘应对措施下个体仍旧发生或沉迷数字囤积的原因。本文基于双系统理论建构了一个解释数字囤积行为形成与演化的实质性理论模型,研究结果不仅能为信息服务平台以及数字信息服务机构的管理决策提供新洞见,也对个体、数字企业和组织乃至数字社会的信息资源管理和可持续发展具有重要的启示意义。

失真健康信息预先干预对个体感知与行为意愿影响的实证研究

本研究旨在分析预先干预对个体感知与行为意愿两个维度的相关变量的作用机制,并比较不同预先干预方式的效果差异。借助双盲实验法,构建对照组VS.事实接种VS.逻辑接种的组间对照实验,共回收182份有效数据,并通过问卷采集用户感知与行为意愿数据。通过单因素方差分析检验预先干预的影响机制,以及多重比较分析不同干预方式的作用效果。研究结果表明,失真健康信息的预先干预对个体感知和行为意愿有显著影响。在感知维度,预先干预能够显著降低个体的感知威胁、失真健康信息的感知共识、感知可信度;在行为维度,预先干预能够有效降低个体的失真健康信息分享意愿,但对新冠疫苗的接种意愿影响不大。此外,事实接种与逻辑接种的作用效果无显著差异。本研究拓展了预先干预的应用场景与作用机制,可为确定预先干预在失真健康信息治理中的可行性与有效性提供依据。

Reaction视频中用户弹幕信息交互行为的情感反应生成机理研究

深入挖掘Reaction视频中弹幕信息交互行为的情感反应机理有助于理解用户弹幕创作背后的情感生成原因及情感变化过程。本文基于情感反应模型,利用定向内容分析法对哔哩哔哩网站中11个热门视频的弹幕信息资源、视频内容以及reactor反应情况展开编码研究,构建了Reaction视频中用户弹幕信息交互行为的情感反应生成机理模型。研究发现,Reaction视频弹幕信息交互行为中的情感反应生成机理总体上遵循“信息刺激-情感反应”的路径,信息刺激有时会独立唤醒情绪或特定情感态度,有时也会通过唤醒特定情感态度进而影响情绪或内化情感态度的生成。该模型有助于提升情感反应理论在计算机协助交流中的情境化探索,也将为社交媒体中用户与信息交互提供优化建议。

信息弱势群体算法素养的形成机理与影响因素——以短视频平台为例

[目的/意义]结合当前个性化推荐算法的广泛应用,梳理信息弱势群体在使用短视频平台过程中算法素养的形成机理,识别信息弱势群体算法素养的影响因素,为信息弱势群体算法素养培育工作提供依据。[研究设计/方法]采用扎根理论,利用Nvivo12对访谈资料进行三阶段编码,最终构建信息弱势群体与短视频内容推荐算法交互中算法素养的形成机理与影响因素模型,对信息弱势群体的算法素养展开探索性研究。[结论/发现]信息弱势群体在短视频平台的使用过程中对内容推荐算法的感知主要由与算法的交互、用户兴趣点的变化、使用平台的更换、与他人的比较所触发,同时受用户使用短视频平台的目的以及自主权意识的影响。此外,算法素养的各组成部分之间并不独立:用户对内容推荐算法逻辑的理解水平受其对算法的感知程度影响。理解内容推荐算法较深的用户在使用短视频平台时会保持较为批判的态度,并采取积极的算法调控行为。[创新/价值]深化了短视频平台交互中算法素养的形成机理并提炼了相关影响因素,为信息弱势群体算法素养培育工作提供对策。

有限元法分析腓骨瓣重建完全缺失跟骨的生物力学

背景:跟骨缺损在临床中屡见不鲜,因足跟复杂的解剖结构与运动功能使外科医生评估跟骨重建效果较为困难,而有限元分析已成为生物力学行为模拟和数值分析的有效方法之一。目的:比较Ⅱ字、V字排列腓骨瓣重建缺失跟骨的临床效果及生物力学特征。方法:采集1名50岁健康男性左足CT图像,用Mimics软件获取初步三维模型,导入Geomagic软件对模型进行修整和曲面化从而优化模型。再将模型通过Solidworks软件模拟跟骨重建并完成有限元计算前处理,最后进入Ansys软件求解。将仿真结果与既往文献结果进行对比,验证模型的有效性,再根据仿真得到的应力结果对手术效果和不同姿态下生物力学特性进行分析。结果与结论:①模型直观展现出腓骨瓣Ⅱ字、V字排列,均可以用来重建完全缺失的跟骨,能够一定程度恢复正常跟骨的长、宽、高,填补跟骨缺失的骨量;②两种重建跟骨相较正常跟骨在施加载荷后都表现出应力过于集中的趋势,正常跟骨应力多集中于跟骨结节、载距突及跟骨沟周围,而两种腓骨瓣应力多集中于骨瓣与距骨和骰骨衔接处;③两种重建跟骨与正常跟骨在不同模拟状态下最大应力值均不相同,差异有显著性意义(P<0.05);Ⅱ字相较V字腓骨瓣在不同状态下应力变化较小,更接近在相同状态时的正常跟骨;V字腓骨瓣在推离期出现局部应力过大,骨材料可能在此模拟状态下屈服,提示存在骨折的风险。

微调卷积神经网络在建筑外立面裂缝检测中的应用研究

深度学习技术用于建筑外立面裂缝检测,具有效率高、客观性强的特点,但建筑外立面背景的多样性导致使用大量样本堆砌训练的时间较长,难以取得良好的识别效果。为提高检测的查准率、查全率与训练效率,提出了基于迁移学习的微调训练方法:使用大量来自其他建筑的已有样本进行预训练之后,使用来自待检测建筑的少量样本进行微调训练;然后,使用微调训练后的模型对待检测建筑的其他部分进行检测。通过对比不同训练方法的测试结果与训练时间,证明了微调卷积神经网络在建筑外立面裂缝检测中的优越性,并研究了冻结层数对微调训练模型的影响。

6G网络智慧内生愿景、架构与关键技术

面向2030年及未来,6G网络将与人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术进行深度融合,智慧内生作为6G网络的重要特征已经成为业界共识,6G网络智慧内生已成为当前6G网络探索与研究的焦点之一。结合当前5G网络智能化中的痛点问题,阐述了6G网络智慧内生的驱动力和愿景目标,梳理总结了目前产业界和学术界在智慧内生网络架构和无线网络智慧内生实现方式的研究进展,进一步从架构、组网、网络性能提升和网络服务能力拓展四个方向对实现智慧内生的潜在关键技术进行了分析,对6G智慧内生网络架构和关键技术主要待研究问题点进行总结。

无醇酵母的筛选及其发酵性能研究

以Saccharomycodes ludwigii酵母TTNA-01为对照,从多株酵母中筛选出1株无醇酵母TTNA-005,通过发酵试验,该酵母在原麦汁浓度7°P时,发酵产生酒精浓度≤0.5%vol,符合无醇啤酒的要求。并通过DOE试验对TTNA-01、TTNA-05酵母进行发酵工艺优化,根据优化工艺,使用两株酵母分别生产无醇啤酒,没有麦汁味,TTNA-01具有果香味,TTNA-05具有轻微4-VG味,可用于新口味无醇啤酒的生产。

热风炉空燃比并行协作粒子群滑模控制策略

针对热风炉燃烧控制存在的纯滞后、大惯性和强干扰等问题,提出了一种基于并行协作骨干粒子群(Parallel Cooperative Bare-Bones Particle Swarm Optimization,PCBBPSO)优化全局滑模控制(Global Sliding Mode Control,GSMC)的热风炉空燃比控制策略;为改善热风炉空燃比控制系统动态特性,引入全局滑模策略,对燃烧系统进行优化控制,以提高系统稳定性,同时,基于热风炉燃烧系统存在的强干扰特性,利用并行协作骨干粒子群对干扰补偿进行调节以减小其对系统的影响,并求取最优控制率;仿真结果表明:与普通粒子群优化全局滑模和普通粒子群优化PID相比,该控制方法达到稳定用时分别减少了26.4 s和9.3 s,能够保持没有超调量,拥有良好稳定的跟踪和抗干扰效果;将该控制策略应用于某钢铁有限公司2200 m 3高炉配套热风炉,工程数据表明:在该空燃比策略的控制下,热风炉空燃比上下波动幅度仅为8.20%,拥有波动小、稳定性好和抗干扰性强等特点,动态响应较好,能够满足热风炉工程实际应用的需要。

数字人文视域下文化记忆机构价值共创研究及实践述评

在公共文化服务领域,展览馆、图书馆、档案馆、博物馆(GLAM)等文化记忆机构在数字化转型和升级的进程中存在原始文化资源体量庞大、结构复杂、互操作性弱等问题。为了充分挖掘文化大数据的潜在价值,文化记忆机构开始开放和共享数据,并借助公众智慧实现价值共创和协同创新。本文首先对价值共创的概念演化进行溯源,并对GLAM价值共创的概念进行界定;其次,从资源整合、机构融合、用户服务三个层面,系统梳理数字人文视域下GLAM机构价值共创研究的相关主题;再次,探索当前文化记忆机构价值共创的主要实践模式,包括数据驱动型、平台驱动型、社区驱动型三种;最后,从GLAM价值共创模型的情境化构建、数字人文视域下价值共创的赋能探索以及评价体系构建三个方面对未来研究进行展望,以期为未来数字人文视域下的价值共创相关理论研究与实践创新提供参考。图5。表2。参考文献97。

我国非常规水源利用结构及空间分布研究

非常规水源对于缓解我国水资源供需矛盾,提高区域水资源配置效率和利用效益具有重要作用。基于2003—2021年非常规水源利用统计数据,定性分析了我国各地区非常规水源的利用结构,从时间和空间两个维度对我国非常规水源利用特点进行了定量研究。对我国非常规水源利用趋势在时间和利用结构上的变化趋势进行了分析,可为非常规水源开发管理者提供指导依据。

互联网环境下失真健康信息研究进展

互联网环境下以微博、微信等为代表的社交媒体成为健康信息传播的主要渠道,失真健康信息(health misinformation)现象逐渐引起业内学者的广泛关注。本研究对现有相关研究文献进行综述,旨在推动失真健康信息传播机制与协同治理方案的研究,促进互联网健康信息生态环境的优化。首先,从失真健康信息概念内涵以及研究主题进行研究现状的梳理;其次,从失真健康信息的传播、识别以及干预3个方面进行文献述评;最后,归纳总结互联网环境下失真健康信息研究的不足和未来展望。

医学图书馆参与中国特色新型智库建设研究

医学图书馆是汇集医学信息资源、提供医学信息服务和传播医学知识的中心,可发挥专业优势,在面向健康中国战略、建设中国特色新型健康智库过程中发挥关键作用。目前学界对医学图书馆参与新型智库建设的探索尚在起步阶段,相关理论和实践问题需要系统梳理。首先,本文通过文献分析和案例梳理总结图书馆与智库建设、医学图书馆参与智库建设的现状,并从推动面向健康中国的新型智库建设、赋能医学科技创新与医学科普行动、促进医学图书馆数字化转型与业务创新三个角度阐释医学图书馆参与中国特色新型智库建设的价值前景;其次通过深度访谈,从行动路径和发展过程两个维度分析医学图书馆参与中国特色新型智库建设的主流模式,包括“战略驱动+品牌转型”“机构重组+精准循证”“协同创新+业务拓展”三种,纵向上经历了三个发展阶段,即在智库活动起点发挥信息资源保障作用,在智库活动前端发挥情报支撑作用,参与智库建设全过程中的核心活动。再次,从动机障碍、机会约束、能力瓶颈三个层面剖析医学图书馆参与新型智库建设实践中的挑战。最后,对医学图书馆参与中国特色新型智库建设的未来发展提出若干建议。

西北地景文化空间圈层(二):“与山川同构”的风景营建手法

黄河中上游及丝路沿线地区大山大川自然景观及历史发展中防御戍边的国土空间感知和认知特征,孕育并发展了中国地景文化“形胜”观念。该区域各类人工工程营建在选址、布局及构筑方式上,呈现出以山岳为共同视觉和精神标识的区域集群性的营建特征,形成了“因山而成”的地景文化空间圈层。研究基于风景观念辨析,建立从视觉-精神的知觉空间构成到风景营建手法的分析框架,对6个地景文化空间圈层及典型案例进行辨识,提出3点结论和思考:风景观念是在人类长期的生活生产活动中对山川感知、表达、营建及祭祀、游历、附文活动中不断发展形成的;地景文化空间圈层的风景营建手法呈现出“与山川同构”的空间营构秩序;风景观念及其营建传统转译为空间语言,是将人类在历史发展中形成的知觉空间和营建空间联系在一起,成为今日国土景观具有社会属性的文化内涵。

社交媒体中失真健康信息的传播、识别与纠偏研究

[研究目的]随着互联网信息生态环境日趋复杂,社交媒体涌现的大量失真健康信息为个体健康决策与网络空间治理带来了巨大挑战。该研究旨在通过对社交媒体失真健康信息的传播、识别、纠偏研究进行回顾,为我国互联网健康信息纠偏研究提供理论指导与实践建议。[研究方法]该研究以主题综述方式回顾了社交媒体失真健康信息纠偏的概念内涵、传播特征、识别方法。并在此基础上提出了对若干未来研究方向的展望。[研究结论]现有研究存在失真健康信息的概念化程度不足、对失真健康信息特性探索不足、对纠偏干预机制关注不足等特点。未来研究可在本土概念化建构、失真健康信息偏差扭转机制、识别协同纠偏路径等方面继续探究。

社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索:特征、理论框架与研究展望

[目的/意义] ChatGPT是人工智能生成内容的一种应用升级,能够作为社会行动者帮助用户搜索和生成所需的信息。旨在对AI赋能的替代信息搜索特征和理论框架进行归纳和展望。[研究设计/方法]首先通过对替代信息搜索发展历程的梳理,重点分析AI赋能的替代信息搜索的内涵和特征,然后基于社会技术系统范式探讨AI赋能的替代信息搜索的理论框架。[结论/发现] AI赋能的替代信息搜索基于“信息需求者―AI算法―网络信息资源”的三元关系组,人智协同地实现信息的获取、集成和呈现。尝试从技术、信息、用户和社会文化四个层面构建了AI赋能的替代信息搜索的理论框架。未来可行的研究方向包括信任和信息可信度研究、用户采纳和使用体验研究、信息服务和知识供给场景下的应用研究以及用户算法素养教育研究等。[创新/价值]对AI赋能的替代信息搜索的研究有助于丰富数智时代用户信息行为和信息服务的理论,并能够为未来的研究和实践提供参考。

个体化精准鼻窦激素给药器治疗复发性慢性鼻窦炎伴鼻息肉

目的探讨鼻内镜手术联合个体化精准鼻窦激素给药器治疗复发性慢性鼻窦炎伴鼻息肉(CRSwNP)的临床效果。方法选择60例复发性CRSwNP患者,随机分为对照组与观察组,各30例。2组均予根治性鼻内镜鼻窦手术,术后对照组采用常规鼻喷激素治疗,观察组采用个体化精准鼻窦激素给药器治疗。观察至术后12个月,比较2组临床疗效、内镜Lund-Kennedy评分、嗅觉功能、鼻黏膜功能、鼻腔鼻窦结局测试22量表(SNOT-22)评分及复发率。结果术后12个月,观察组总有效率高于对照组,复发率低于对照组(P<0.05);观察组内镜Lund-Kennedy评分、SNOT22评分低于对照组(P<0.05);观察组气味辨别能力、气味识别能力、气味感觉阈值及总分高于对照组(P<0.05);观察组纤毛清除率、纤毛清除速度高于对照组(P<0.05)。结论鼻内镜手术联合个体化精准鼻窦激素给药器能显著提高复发性CRSwNP的临床治疗效果,减轻术后炎症反应,促进嗅觉功能及鼻黏膜功能恢复,提高生活质量,降低复发风险。

基于BAS-BP模型HMCVT换段液压系统故障的诊断方法

[目的]为了提高液压机械无级变速器(HMCVT)换段液压系统的平稳性和安全性,设计了一种应对换段液压故障的诊断方法。[方法]利用自主研发的液压机械无级变速器试验平台,获得5种油路故障状态模式数据集;通过数据预处理及随机抽取的方法得到120组单一故障样本集和21组组合故障样本集,基于天牛须搜索算法(beetle antennae search,BAS)和BP(back propagation)神经网络,对处理后的120组单一故障样本建立了故障诊断模型;对标准BP神经网络模型和优化型BP神经网络模型进行试验测试和比对研究。[结果]所使用的BAS-BP方法对试验样本实现了5种油路状态模式分类;与标准BP神经网络相比,BAS-BP方法可以更好防止网络受限于局部极小值,且故障诊断正确率提升10%。[结论]与常规优化算法相比较,BAS-BP方法所需训练时间短、收敛速度快,算法运行速率提升85.76%,拥有更好的稳定性和判别精度。特别需要指出的是,该方法对于组合故障的判别仍然有效。

基于AHP-熵权法-TOPSIS的广东省抽水蓄能站点优选评价

基于AHP-熵权法构建评价指标的综合权重,在建立抽水蓄能站址评价指标体系的基础上,结合TOPSIS评价法对广东省内的10个站点进行量化评价。结果显示:抽水蓄能电站选址中平均水头、调节库容、设计移民及耕地数量是站址优劣评价的主要指标。10个站点按照优劣次序排列分别为阳蓄二期、中洞、三江口、梅蓄二期、水源山、新丰、浪江、岑田、走马坪、龙川。