多技术场景支持下的初中英语读写课实践研究——以Module 10 A holiday journeyUnit 2 This morning we took a walk为例

以外研版初中《英语》七年级(下)Module 10 A holiday journey Unit 2 This morning we took a walk为例,通过课前精准备课,课中采用“三为主,五环节”的教学模式与任务型教学方法,课后同步资源拓展的形式实施课堂教学,对多技术场景支持下的初中英语教学措施进行分析。

国家治理的技术场景:理论反思和话语重构

在行政场景中,技术理性是国家治理结构的主体方面和生产力基础。公共管理在政治行政二分背景下,移植了管理工程的技术叙事,以技术效能实现既有格局的意志和利益,并通过科层组织基础、公共性粉饰和制度主义进一步强化和美化了技术的神话。公共管理对技术认知和实践有诸多偏差,应当从系统工程和复合时空的视野建构行政的技术理解框架。行政、政治和社会之间的互动和角力构成了国家治理的外部格局,政治性、统治性、公共性、技术性、责任、秩序和治理方式等复合理性构成了内部格局。行政技术是国家共同体和社会共同体的建构方式,是政治和公共性等价值的实现途径,是制度形式的文明基础和实践途径,也是国家事务的管理工具和公共事务的服务手段。总体说来,行政的技术是实现行政、政治和社会连接的作为空间,也是国家治理结构的实现途径。

移动互联时代青年媒介化交往的技术场景

在青年媒介化交往的场景建构中,技术场景既是交往实践得以发生的基本支持,又是型构社交关系的动力机制。在技术场景的话语建构中,移动设备以一种物质载体的形式提供了最基本的保障;社交媒体成为青年社交关系的结构化表现场域;大数据在智能化的意义推送中连接了青年的社交关系网络;传感器借由技术的感知传输将青年、媒介以及社会进行了关系组接;全球定位系统在虚拟空间位置的动态勾连中诠释了青年交往的近距离感知。

基于深度学习的场景文字识别技术研究

基于深度学习的场景文字识别技术(Scene Text Recognition,STR)应用广泛但性能尚需提升。针对现有的STR技术对小目标文字识别不准确和中文、中英文混合准确率低的问题,通过改进模型增加104×104的特征尺度,用Focal Loss和GIOU Loss作为损失函数来优化目标检测框,将卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)嵌入到卷积层中,使网络在特定位置和通道上更加关注目标,抑制其余复杂背景信息以此来提高模型的文字检测能力;分析中文的文字特征,对CRNN的特征提取网络改进优化,提高了原有模型对中文、中英文混合识别的准确性。实验结果表明,通过对文字检测与识别模型和算法的改进优化,大大提高了场景文字识别技术的准确性和鲁棒性。

基于数字孪生的智能掘进工作面三维场景再现技术的组建与应用

随着煤矿资源被大量发掘,浅层煤矿资源大都开采殆尽,而我国经济发展对煤矿资源的需求仍然有增无减。因此,为确保我国社会经济的稳定发展和煤矿产业的持续发展,需要对深层煤矿进行发掘开发。而深层煤矿指的是埋藏深度超过400 m的煤矿资源,相较于浅层煤矿,其支护结构更为复杂,因此针对深层煤矿的开采亟须新的采掘方法。文章通过建立基于数字孪生的井下掘进操作系统,使用三维场景再现技术将复杂井下环境进行建模,为煤矿开展工作提供参考,为井下开采工作提供数据支持,推动深层煤矿的开采,满足社会经济进步对资源的需求,促进煤矿掘进工作的开展。

支撑新能源电力系统灵活性需求的用户侧资源应用与关键技术

伴随着传统电力系统向以新能源为主体的新型电力系统转型升级,高比例新能源的接入和传统机组占比下降导致电力系统灵活性产生缺额。电动汽车、数据中心、P2X(power-to-X)等需求侧资源可以在多时间尺度为电力系统提供灵活性,是新型电力系统灵活性的重要组成部分。该文首先描述高比例新能源背景下输电网和配电网在不同时间尺度的灵活性需求,然后对比总结了典型需求侧资源的调节特性与应用实践,研究了需求侧资源在支撑高比例新能源输电网和配电网中运行、规划2个层面多时间尺度灵活性需求的应用场景。最后针对未来需求侧资源的研究重点,从聚合技术、电碳协同优化调控策略、可信调节能力量化和通信与信息交换标准等角度,对支撑新型电力系统需求侧资源应用的关键技术进行了总结与展望。

考虑多场景下自动化设备故障的主动配电网可靠性评估

针对“双碳”目标将推动电力系统清洁能源接入与智能化配电网设备发展的情况,提出在多场景下考虑配电网自动化设备故障的主动配电网可靠性评估方法。首先,采用拉丁超立方抽样法与时间序列分割聚类算法生成场景。再基于设备健康指数理论建立多场景下的自动化设备故障模型,以及综合考虑多场景下的源-荷模型,计算孤岛的实时形成概率与该时段下自动化设备运行情况,进而对配电网可靠性进行评估,计算系统可靠性指标。最后,通过IEEE-RBTS BUS6 F4算例证明该方法与模型的有效性。

数字孪生技术人才培养探索

数字孪生是具有巨大颠覆性和快速突破性的数字化技术,正从新兴状态变得影响更广泛、更有深度,也对人才培养带来深刻的影响。数字孪生人才培养要以产业实际需求为导向,研究以制造业数字孪生技术应用场景为核心内容进行数字孪生课程设计与实训教育,从学科导向转变为产业需求导向,促进教育链、人才链与产业链的有机衔接。

生成式人工智能技术在智慧图书馆中的应用研究

随着信息技术的发展,智慧图书馆建设迫在眉睫,生成式人工智能技术作为一种新型人工智能技术,可为图书馆的智慧服务提供新思路和新方向。文章基于生成式人工智能技术,从资源建设、服务方式、服务效能三个方面探讨了生成式人工智能技术对智慧图书馆的影响,分析了生成式人工智能技术在智慧图书馆中的应用场景,如阅读推广服务、学科服务、信息素养教育服务、科研服务、参考咨询服务等,提出了未来的应用策略,以期为智慧图书馆建设提供参考和借鉴。

浅谈场景数字化技媒体艺术设计的影响

随着数字媒体艺术设计的不断发展,场景数字化技术在其中扮演着重要角色。本文以解决数字媒体艺术设计中的互动性、创新性和实时性等问题为背景,以场景数字化技术为例展开研究。通过对互动性提升、虚拟现实与增强现实融合、算法艺术与生成艺术、全球化与数字展览、数据可视化和艺术科技等方面的探讨,提出了一系列解决方案,旨在为数字媒体艺术设计相关人员提供参考。

三维高精度场景搭建技术在虚拟现实交互设计研发中的应用

由于传统场景搭建技术对真实场景的还原度较低,文章针对三维高精度场景搭建技术在虚拟现实交互设计研发中的应用展开分析。本研究采集真实场景矢量数据并进行预处理,通过建模与渲染技术搭建三维高精度场景,基于语音识别技术实现虚拟现实交互方式。通过本文所提技术搭建的虚拟手术室场景模拟手术过程,该场景下手术器械的移动轨迹一直处于平滑稳定状态,对语音文件的音素识别错误率为1.29%、词汇识别错误率为1.02%,验证三维高精度场景搭建技术在虚拟现实交互设计研发中具有较好的应用效果。

考虑间歇性电源与负荷不确定性情况下基于多场景技术的主动配电系统两步优化调度

针对主动配电系统(active distribution system,ADS)中间歇性电源和负荷的不确定性问题,基于多场景技术提出一种两步优化调度模型。首先分析了ADS中各单元的概率模型,其次采用拉丁超立方抽样及样本缩减技术得到各单元的样本,进而构建了研究场景。在此基础上兼顾供电公司利益、污染物排放等目标,引入可中断负荷等相关约束,提出一种包含日前调度和实时调度的主动配电系统两步优化调度模型,并分别利用基于动态交换和密度距离的混沌粒子群算法和二进制粒子群算法求解日前调度和实时调度模型,算例结果表明所提模型和算法的有效性和正确性。

基于多场景和模糊技术的综合无功规划

无功规划问题涉及大量不确定因素,文中分析了多场景技术和模糊技术在电力系统不确定规划应用中只能分别考虑单一类型不确定因素的不足,结合两者的优势,提出了基于这2种规划思想的综合无功规划模型。模型中的多场景和模糊方法分别对应工程中典型的网络结构和负荷水平这2类不确定因素,以无功设备投资期望收益为目标函数,使得优化结果达到概率上的最优。多场景计算采用多种群遗传算法,并通过国内某地区实际电网算例证明了该模型和算法的有效性。

动态红外场景生成新技术

总结了目前用于半实物仿真的红外场景生成技术的新进展,介绍了几种典型的新技术,例如:超大阵列规模的薄膜镜光调制器场景生成技术、中波红外LED阵列红外场景生成技术、基于聚合液晶的红外液晶光阀红外场景生成技术、一种新型的用于半实物仿真场景生成投影系统的电子束寻址反射型空间光调制器、一种基于微型发射器的红外场景生成技术、基于MEMS技术的单层锗化硅红外宽波段微发射器阵列红外场景生成技术等。最后对红外场景生成技术的未来发展方向和趋势作了分析和展望。

基于场景技术的嵌入式软件测试用例生成方法

软件测试自动化是当前软件测试的发展趋势。场景技术的引入可以更有效地进行测试用例的描述,从而有助于实现软件测试自动化,提高测试效率和测试的可维护性、可重复性。从被测系统的文档分析入手,将场景技术运用于测试用例生成过程中,提出了嵌入式软件测试用例生成方法,并将该方法运用到实际的软件测试中,验证了该方法的正确性和有效性。

生成风电功率时间序列场景的双向优化技术

用少量的代表性风电功率序列场景来准确刻画风电随机特征,对含有风电电力系统的规划和运行具有重要意义。然而,代表性风电功率序列场景的生成,目前方法难以实现从庞大的发生空间中选择有效的代表场景,场景模拟的质量有待提高。为此,提出一种纵横双向优化的方法以生成日风电功率序列场景。纵轴方向,基于历史的日风电功率序列数据,采用最优消减技术,产生每个时段的代表场景;横轴方向,采用禁忌搜索方法,有选择地连接每个时段的代表场景从而形成所需的日风电功率序列代表场景。该方法无需预先知道风电功率的解析概率分布函数,仅需基于已有的历史序列数据,通过纵横双向优化,自动生成满足风电随机概率特征的日序列代表场景。以爱尔兰风电场数据为例,对所产生的单时段代表场景,在均值、方差、偏态和峰度4个指标上具有与历史数据相近的统计特性;将这些场景应用于含有风电电力系统的多时段最优潮流问题,从稳定性和准确性两个方面,验证了所提出的双向优化算法的有效性。

多场景技术与盲数相结合的配电系统可靠性评估

为了提高考虑可靠性原始参数不确定性的配电系统可靠性评估效率,提出了多场景技术与盲数理论相结合的可靠性评估算法。该算法首先分析配电网元件可靠性参数的变化过程,提出了通过浴盆形曲线函数获得可靠性参数初始盲数区间和可信度的方法。为降低可靠性评估的复杂性,采用后向场景缩减法对盲数场景进行缩减,利用最少的场景最大程度地拟合可靠性参数的不确定性。最后提出了一种新的可靠性评估算法,采用顺向层级矩阵传递元件块故障对下游负荷可靠性指标的影响,采用逆向层级矩阵传递隔离开关块故障对上游负荷可靠性指标的影响。算例仿真结果表明,上述方法有效可行。

基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模

微电网并网等效建模是含大规模微电网并网电力系统仿真分析的基础,但分布式电源的随机性和波动性导致微电网并网模型参数的不确定性和结构的多样性。提出一种基于数据驱动和多场景技术的微电网并网等效建模方法,利用马尔可夫链建立基于分布式电源随机概率特性的微电网运行场景,明晰微电网场景间的时间关联性。在传统k-means聚类算法的基础上增加马尔可夫影响因子,加速微电网运行场景向聚类中心聚集以及场景消减,从而获得微电网典型运行场景。针对每个典型运行场景建立基于长短期记忆(LSTM)神经网络的微电网并网等效模型,利用LSTM神经网络的时序逻辑特性和内部非线性映射特性描述微电网并网点整体动态运行特性。仿真结果验证了所提方法的合理性和有效性。

采用马尔可夫链—多场景技术的交直流主动配电网优化调度

针对含有柔性直流装置的交直流混合主动配电网,构建基于场景分析的随机优化调度模型。计及时间轴线上各点误差相关性,利用基于马尔可夫链的多场景技术模拟风电、光伏与负荷随时间变化的间歇性和波动性;通过模糊C均值聚类思想进行场景削减得到典型场景。提出多时间尺度的协调优化调度策略:长时间尺度计及不确定性,以电网期望成本最小为目标,优化联络线出力和柔性直流装置出力;短时间尺度调整可控单元,使两级优化结果偏差最小。算例验证了采用马尔可夫链的多场景抽样能有效描述原始问题的不确定性,修正随时间推移逐渐增大的预测偏差,减轻短时间尺度调度压力;验证了所述调度策略能有效应对间歇式能源的不确定波动,提高分布式能源消纳能力。

虚拟校园建模与场景漫游技术研究

虚拟漫游技术是VR技术的一个分支,当前已被广泛应用在我国的航空、建筑、医学以及旅游等行业,由于其具有构想性、交互性以及沉浸性等优势,所以在漫游技术中是其他技术无法比拟的。虚拟校园指的是为学生提供一个三维的虚拟环境,支持环境规划、学校发展、资源管理以及远程访问等,成为了校园数字化管理的重要发展方向。笔者主要对虚拟校园漫游系统的场景、贴图、交互功能以及漫游等技术进行分析,进而构建虚拟校园漫游系统框架。