生成逻辑、思想意涵与价值澄明:全过程人民民主的三维向度

发展全过程人民民主是充分体现“两个结合”的原创性理论阐释,是革命、建设、改革各个历史时期民主实践探索的思想升华,是新时代中国特色社会主义民主政治发展的创新定义。全过程人民民主具备完整的制度链条、真实有效的参与实践。通过畅通民主程序环节“全链条”、开拓民主领域范围“全方位”、落实民主主体内容“全覆盖”,不断彰显人民民主原则信念、展现人民民主真实价值、激活人民群众参与意识。全过程人民民主是马克思主义民主理论中国化时代化的最新成果,是构建新时代中国特色民主话语体系的重要基石,是实现国家治理体系和治理能力现代化的必然要求,是引领人类政治文明发展的中国智慧和中国方案。

面向工业过程的图像生成及其应用研究综述

在面向工业过程的计算机视觉研究中,智能感知模型能否实际应用取决于其对复杂工业环境的适应能力.由于可利用的工业图像数据集存在分布不均、多样性不足和干扰严重等问题,如何生成符合多工况分布的期望训练集是提高感知模型性能的关键.为解决上述问题,以城市固废焚烧(Municipal solid wastes incineration, MSWI)过程为背景,综述目前面向工业过程的图像生成及其应用研究,为进行面向工业图像的感知建模提供支撑.首先,梳理面向工业过程的图像生成定义和流程以及其应用需求;随后,分析在工业领域中具有潜在应用价值的图像生成算法;接着,从工业过程图像生成、生成图像评估和应用等视角进行现状综述;然后,对下一步研究方向进行讨论与分析;最后,对全文进行总结并指出未来挑战.

面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述

用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战.

算法时代用户何以信息偏食:驱动因素、生成过程及纠偏策略

文章以网络有关信息偏食的公开语料为数据源,采用归纳式内容分析法和MAXQDA质性分析软件进行编码分析,共识别出848个代码,归纳为驱动因素、群体分布、类型分布、影响结果和纠偏策略五大内容,就此构建和阐述信息偏食的生成过程逻辑。研究发现,信息偏食可分为主动型、被动型、社交型和焦虑型四种类型,且受到主观因素(自身特性、认知偏差、心理状态和选择性接触)和客观因素(算法操纵、信息路径固化和信息资本双重裹挟)的共同影响;具有促进反茧性、推动专业细化和技术具身性反思等正向作用,但负向影响更大,易造成信息孤岛、信息结构失衡,思维固化、同质信息疲劳,群体极化、共情偏离等问题。基于此,提出主体自觉——培育用户多元素养,平台自控——建立逆向推荐工程,法律规范——引导技术算法向善的纠偏策略。

泰州市一次典型臭氧污染过程及生成机制研究

基于2022年8月6—18日一次典型臭氧(O_(3))污染过程监测的数据,从时间、空间维度开展挥发性有机物(VOCs)浓度水平、臭氧生成潜势(OFP)分析,并运用正定矩阵因子分解(PMF)模型和基于观测的箱体模型(OBM)识别VOCs的主要来源和O_(3)生成机制。结果表明:本次O_(3)污染过程中,受不利气象条件的影响,泰州市VOCs体积分数和NO_(2)浓度在污染中阶段比污染前阶段分别升高了8.2%、24.2%,是O_(3)污染加重的主要原因。对OFP贡献较高的是烯/炔烃、芳香烃,间/对二甲苯是3个监测站点污染前阶段OFP贡献最高的物种,异戊二烯、乙苯、间/对二甲苯分别是兴化市、姜堰区、海陵区监测站点污染中和污染后阶段OFP贡献最高物种。源解析结果显示,溶剂使用源(26.5%)、工业源(20.9%)、移动源(20.5%)是泰州市污染期间VOCs的主要污染源。此次O_(3)污染过程中泰州市的O_(3)生成机制存在显著的时空差异性。时间上,由于各监测站点大气中氮氧化物(NO_x)比例递减,O_(3)生成对于NO_x的敏感性递增,整体呈现出由VOCs控制区转变为协同控制区,再转变为NO_x控制区的趋势;空间上,泰州北部区域和城区主要处于VOCs控制区,近城区处于协同控制区。基于以上结果,建议在NO_x排放量较大的北部及城区,应侧重于VOCs减排;在VOCs排放量较大的近城区,实行NO_x和VOCs协同减排,以实现O_(3)污染的精准防治。

山西朔城区方言构式“ 还”的生成过程及互动机制

朔城区方言构式“还”,根植于人们日常的口语对话。其中,待嵌成分“”可以是名词性成分,也可以是谓词性成分。当说话者A提出一个话题,说话者B使用“还”句表达自己对说话者A所提到对象的轻视、不满和无奈等情绪。这种独特的语言现象体现了互动构式的语法理念,符合语用学的“礼貌原则”和“适量准则”。在日常交际中,构式“还”具有4个话语功能:传递主观小量、传递消极情感、传递态度(多为消极)和强化功能。朔城区方言构式“还”是在多重界面的互动下生成的,生成过程包含三个步骤:构建背景图式、构建前景图式和构建舞台图式。

过程性微课课堂生成方法探究

文章从初中信息科技课堂教学实践出发,以过程性微课课堂生成策略为主题展开探究,分析过程性微课的优势,提出在课堂中通过有目的性地备课、有针对性地创设微课生成环境、有计划地生成过程性微课主体以及有规划地完成后期编辑等方式,探索课堂中生成过程性微课的方法。同时,剖析过程性微课生成过程中可能遇到的问题,得出若干注意事项,进一步提高微课质量。

全麦面包烘焙过程中抗性淀粉生成机制与营养强化策略

随着公众健康饮食意识的提高及慢性疾病预防需求的增长,富含膳食纤维、微量元素及生物活性成分的全麦面包日益受到关注。其中,抗性淀粉作为一种具有独特生理功能的碳水化合物,其在烘焙过程中的生成机制及其对全麦面包营养价值与功能特性的影响成为食品科学领域的重要研究课题。抗性淀粉不仅改变全麦面包的消化特性,还与多项健康益处相关,如改善肠道微生态、调节血糖反应及增强饱腹感等。本文重点探讨了全麦面包烘焙过程中抗性淀粉的生成机制,并据此提出针对性的营养强化策略,以提升其作为健康食品的价值,并为全麦面包的生产和研发提供有价值的参考,以满足消费者对营养均衡、功能性强的食品的诉求。

生成式人工智能在学生学习过程中的监测与调整研究

人工智能(AI)技术的深度发展已然深入到人类日常生活的各领域,教育也不例外。为满足教学的个性化需求,教育界对人工智能技术应用进行了深度探索,生成式人工智能作为新型技术,颠覆了传统AI的局限。本论文对此进行了详细研究,更具体的是,重点研究了生成式AI在学生学习过程的监控与调节功能。此研究通过系统性和实质性的步骤,搭建模型、训练并实践应用,全面探讨教育中的生成式AI应用。基于学生学习数据,生成式AI设计出个性化模型,实时发现并早期介入到学生的学习问题之中,以此对学生学习过程进行有效的监控与调整。研究结果显示,这种方式能够提升学生的学习效率,提高学生对知识的理解程度,能够较好地应对复杂和多变的教育环境,有意义地提高了教育教学的效果。这一发现为我们如何理解和应用生成式AI提供了新的思路,有助于推动教育领域的人工智能化发展。

讲授观的嬗变:从注入到“过程→生成”——基于高等数学教学探讨

培养科学技术发明创造人才,数学教育至关重要.然而尽管新教法的研究如火如荼,但在实际教学中却很难实施,尤其是高数教学,仍然继续着传统的"定义→性质→定理→例题"的注入方法,如此下去非常危险,所以改革传统的数学讲授观念是急中之急.展望科学发展的诉求,基于过程哲学、意会哲学理论解读新课改的三维目标,提出了"过程→生成"讲授观,并论述了实施要点.

过程化:三维目标视野中讲授法的诉求

教育改革中，如何看待与使用讲授法是十分重要的，责而弃之，可能吗？课时紧缺，班级容量过人、教学资源不足等迫使我们不得不讲；继而用之？不合适!传统的讲授方法的确不符合当代教育改革的要求。

基于创新生成过程(IGP)的研究型大学创新空间类型解析

在创新体系建设的时代背景下,我国对于研究型大学创新人才的需求日益增加,这对研究型大学的创新型建设提出了更高要求。研究从创新需求出发,回顾创新、创新空间及其分类的文献研究,分析创新生成过程(IGP),解析研究型大学环境中创新生成过程各阶段任务要求,并基于IGP对研究型大学创新空间进行分类,解析能满足创新生成过程(IGP)需求的创新空间特征。

影响网在作战行动过程优选中的应用

影响网(IN)作为一种典型的概率网络建模方法,广泛应用于作战行动过程(COA)优选。首先,分析了IN相比于其他概率网络方法的优势,概述了基本IN在COA建模与生成中的应用;其次,从机制拓展和功能拓展两个角度出发,综述了拓展IN的研究现状;然后,分析了不确定性下的COA优选问题以保证其鲁棒性和适应性;最后,对基于IN的作战COA优选研究进行了展望。

失当与适当:价值认同视域下高职学生德育行为的生成逻辑

“立德树人”是高职院校应当秉持的本质使命和历史重任,核心是促进高职学生核心价值观的认同与内化。德育行为借助于高职学生的价值认同来内发生成,其生成机制较为侧重于德育规律的内在生成逻辑,凸显着德育本体论意涵,发挥着德育的价值关切和高职学生发展的意义诉求。高职学生德育行为的生成境遇价值悬置、功能遮蔽、过程偏移和行为失范等失当表现,引发德育工作“失语”风险,造成学生主体出现价值认同危机倾向。高职学生德育行为生成需要从价值复归、功能凸显、过程凝聚和行为内生等方面进行适当调适,最终形成理性僭越、隐而不彰的行为生成图景,建立兼具德育价值认同和行为生成导向的境脉勾勒时空。

复杂产品系统研发过程风险研究综述

复杂产品系统(CoPS)的研发过程具有高度的不确定性和复杂性,涉及诸多风险因素,众多学者针对相关风险进行研究、提供对CoPS研发风险管理的深刻洞见,以期提高CoPS研发成功率。因此,梳理89篇来自Web of Science、中国知网等数据库1998年至2023年间国内外CoPS研发过程风险研究相关文献,从风险管理、风险生成和风险传播3个视角,对CoPS研发过程的风险研究工作进行归纳。结果显示在CoPS风险研究领域,风险管理的相关研究最广泛,文献数量从1998年开始逐渐增加,数量占比为78%,是领域内主要研究方向;风险生成相关研究受关注较少,文献数量占比为11%且在发表时间上较为分散,除2015年与2018年外每年不多于1篇;风险传播相关研究首篇文献发表于2013年,近年来受到持续关注,文献数量占比为11%。其中,风险管理相关研究主要从风险识别、风险评估、风险应对及风险控制4个核心环节进行展开,揭示在CoPS研发过程中如何通过多种方法有效识别并应对潜在风险;风险生成相关研究主要针对利益相关者的违约风险、技术风险等探究相关风险生成路径,并对风险因素间的相互作用进行初步探索;风险传播相关研究则分析揭示有关风险是如何在项目的不同阶段和部门间传播。同时可见,当前风险管理研究主要聚焦于单一风险因素的探讨,缺少系统地对CoPS研发过程中的流程或生命周期的风险识别、控制与应对的研究;风险生成研究缺乏对风险耦合产生风险事件机制的深入研究;风险传播研究在一定程度上忽视了风险因素间的动态影响,且相关案例数据的支撑不足。基于此,从研究内容、研究方法角度以及考虑当前及未来的外部宏观环境影响等方面,提出未来可进一步探讨的研究方向。

过程记录式讲授法在单片机一体化课程中的应用

单片机原理与应用课程多采用一体化教学,在教学中合理使用虚拟仿真软件可以减少实验室建设经费,但软件的操作过程对高职学生而言是复杂繁琐的,所以引入了过程记录式讲授法,将教师的软件操作步骤或演示过程记录下来,方便学生回放查看。该方法可以提高教学效果,充实课堂教学内容,在一体化教学中发挥着重要的作用。

基于编码器—解码器的工艺过程生成方法

针对现有工艺过程生成方法对于不同专业适用性较差的问题,提出一种基于深度学习编码器—解码器结构的工艺过程生成方法。该方法利用工艺大纲文件数据,通过编码器提取大纲文件中工艺属性的特征,形成工艺属性文本表征向量,解码器根据表征向量逐步生成工艺过程。在钣金零件制造与装配两个专业工艺大纲文件数据上,比较研究了24种编码器—解码器结构,最高准确率分别达到0.8287和0.6973,即生成的工艺过程有82.87%和69.73%可直接接受,不需要后续修改。这一方面表明所提出方法能够有效地从数据中学习工艺属性与工艺方法间的关系,从而生成工艺过程;另一方面,在两个专业采用相同编码器—解码器结构,表明所提方法对于不同专业的适用性,具有迁移能力。

生成式人工智能驱动产品智能设计的演进路径与前景展望

生成式人工智能(以下简称生成式AI)作为人工智能领域的一项新兴技术,正逐渐成为实现产品智能设计的关键手段,但当前对生成式AI驱动产品智能设计的演进路径和未来发展趋势尚未有完整、系统的讨论。本文采用citespace知识图谱分析软件,对2014年至2023年国内外相关文献进行了全面梳理。一方面,通过时空演进图谱,本文解析了生成式AI从其萌芽期至爆发期的演进路径,并总结了研究热点;另一方面,本文从设计过程的角度出发,重点探讨了需求分析、灵感探索、概念生成和设计评估四个阶段中生成式AI的研究现状和面临的挑战。最后,本文从设计师在产品智能设计中的新角色和关键创新设计思维,以及生成式AI技术应用于产品智能设计的趋势两个维度探讨了生成式AI驱动产品智能设计的前景展望。

教学过程智能化发展评估新方向——《2023人工智能促进教育发展报告》节选三

智能技术的快速发展深刻影响着教育的理念重塑和形态变革。教学过程智能化对促进人的个性化发展,培养创新型人才,形成人才竞争力具有重要意义。通过检索国内外文献发现,目前尚未形成科学完善的教学过程智能化发展评价指标体系。该研究采用调查研究、专家访谈等方法,系统构建了教学过程智能化发展评价框架体系,并通过专家调查法和层次分析法对各项指标体系进行权重计算,最终形成包括人机协同与具体教学过程应用2个二级指标、13个3级指标的教学过程智能化发展评价指标体系,完善人工智能促进教育发展的评估体系,明确教学过程研究的未来指向,有助于推动智能技术全面融入教学全过程,为数字教学改革发展与评价提供参照。

生成式内容生产崛起环境下社会协同治理的一项重要举措——试论全过程式AIGC标识的重要性与必要性

AIGC正在成为继PGC和UGC之后,一种更为高效、便捷的新型内容创作方式,但AIGC下的内容生成与图像及视频的深度合成在各种应用场景下可能会出现错误信息、虚假信息以及信息客观真实性与内容安全性等问题。本文探讨了促进AIGC下深度合成产品发展的元问题,并提出了以“信息助推”范式下的内容标记技术来解决认知失序现象的有效思路。文章认为,对AIGC下深度合成产品进行规范化标注是内容生产的供给侧与消费侧一项兴利除弊的重要举措。