信息补贴与信息偶遇:复杂公共议题中科学传播框架嵌入研究

[研究目的]科学议题的复杂性表现在多重框架共存于同一文本信息。研究复杂公共议题中科学传播框架与其他框架之间互动与嵌入关系,从框架建构和传播角度探析科学传播效果提升路径,具有必要性。[研究方法]以“新冠疫苗”议题为研究对象,引入“信息补贴”与“信息偶遇”概念,将框架嵌入元素区分为以科学知识为轴心,将其他框架元素纳入其中的“科学+”模式和以所在议题为轴心,将科学框架元素作为补充进入到其他框架的“+科学”模式。通过二元Logit回归、卡方(交叉)与相关分析不同元素对框架嵌入影响,评估传播效果。[研究结论]复杂公共议题中包含“科学+”的信息补贴元素使科学框架与其他框架的嵌入程度更高;包含“+科学”的信息偶遇元素有利于增加公众对科学信息的获取与关注,实现传播范围层面的效果突破。研究据此提出了科学传播框架嵌入理论模型和实践建议。

乡村公共数字文化服务可及性实现路径——一个“嵌入式”分析框架

[目的/意义]城乡基本公共服务可及性水平是乡村振兴战略落实和乡村公共数字文化服务建设中的重点问题,本文旨在深入研究乡村公共数字文化服务可及性的实现路径。[方法/过程]引入“嵌入式理论”,构建“嵌入式”框架,审视用户主体的文化服务需求,重建文化服务供给主体和用户主体之间的协同关系。[结果/结论]从接近、搜寻、享用三个层次出发,结合政策制定、系统配置、服务供给三个作用工具,将设备可及、空间可及、成本可及、方式可及、信息可及和服务可及六个可及性分析维度完整嵌入,系统推动我国乡村公共数字文化服务可及性的实现。

嵌入型框架下公共文化服务可及性研究

将可及性概念引入公共文化服务领域来测评供需行为主体之间的双向影响,分析受众参与、共享公共文化服务成果的可实现程度,剖析精神文化需求嵌入公共文化服务供给的互动过程,衡量公共文化服务体系与人民群众的文化需求是否适配、人民群众文化权利能否得到切实保障,确定公共文化服务是否到位、是否恰当。构建公共文化服务可及性嵌入型框架,在供给层面和需求层面提出提高可获得和可接近维度服务质量、提升可接受和可适应维度群众满意度的切实路径,以此促进公共文化服务可及性提升。

基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测

电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法。首先,将电力系统中电力负荷变量、气象变量等各种状态变量的延迟变量视为独立的影响因素,采用BP神经网络算法针对不同组延迟变量分别进行训练和预测,得到多个预测值。然后,采用核密度估计法拟合多个预测值形成分布的概率密度函数。最后,通过期望估计法或聚合估计法计算得出电力负荷的最终预测值。选取实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法适用于训练数据较少的超短期负荷预测,且相较于几种常规预测算法具有更高的预测精度以及较强的稳定性。

嵌入式Linux驱动程序框架研究综述

嵌入式Linux的驱动框架能缩短开发周期,因此构建框架对驱动开发有着很重要的意义.介绍了目前驱动研究现状,阐述了构建嵌入式Linux驱动框架的方式并进行了评价,探析了未来基于Linux内核的Android操作系统的驱动框架实现.

一种嵌入式网络协议栈框架的研究与应用

提出了一种嵌入式网络协议栈框架。其中,系统抽象层用于提高协议栈的可移植性;连接层用于实现协议栈的多连接管理及其访问控制管理;通信接口层改进了目前嵌入式协议栈与网络应用程序的交互方式;而SocketLib用于兼容BSD socket API,使网络应用程序可以直接应用于该嵌入式协议栈框架中。

移动GIS的嵌入式空间索引框架的构建

针对移动GIS平台的特点,设计并构建了一种嵌入式空间索引框架——ESIL体系结构。采用访问者设计模式设计了空间索引接口,基于R-tree的数据结构与算法实现了空间索引,基于适配器设计模式实现了对空间数据的一体化存储。在国土资源外业调查数据采集系统中的实际应用表明,ESIL提高了移动GIS的空间查询效率与存储能力,且具有较好的可扩展性和灵活性。

基于B/S结构的通用嵌入式系统测试平台框架开发

目前,人们在嵌入式系统测试平台的基础上,已经逐步实现了基于B/S结构的通用嵌入式系统测试平台框架,进而大大提高了嵌入式系统测试速度和准确性,在很大程度上提高了工作人员的工作效率,基于B/S结构的通用嵌入式系统测试平台是在服务器端开集成的一种测试工具,主要是在浏览器端设置测试环境,它的存在有效地实现了系统的实时性,本文探讨基于B/S结构的通用嵌入式系统测试平台框架的开发与实践,为相关工作提供参考。

设计技巧大放送——滚动的嵌入框架页面

嵌入框架是现在比较实用的一个效果，可是嵌入框架一般都不能完全显示页面的内容，这里我们用Javascript让页面能够自动滚动，效果代码如下：

物流产业集群企业间信任的影响因素分析——基于网络嵌入视角

为了促进物流产业集群中企业间形成良好的信任关系,从而保障我国物流产业健康发展,本文基于网络嵌入视角分析物流产业集群企业间信任的影响因素。结果表明:物流产业集群企业的关系嵌入对企业之间的信任关系构建具有正面影响,物流产业集群内的企业依托家族关系、校友关系、师生关系、同乡关系和朋友关系有助于与其他企业构建信任关系;关系嵌入对物流产业集群企业之间建立信任关系具有正面影响,框架嵌入对物流产业集群企业之间建立信任关系具有正面影响,节点嵌入对物流产业集群企业之间建立信任关系的影响不显著。

基于设计样式的ZigBee嵌入式软件架构

在ZigBee工业应用中,影响产品快速投放市场的因素并非价格因素,而是多变的应用环境及设计需求。本文通过对开源嵌入式软件框架与标准ZigBee程序库的整合,开发出一套ZigBee嵌入式软件框架。具有样式提取与转换,代码自动生成等功能。最后,通过智能购物车应用的开发和测试,证明本文所开发的软件架构功能是完善的,为ZigBee应用开发人员提供了一个快速开发工具。

嵌入式汽轮发电机基础动力分析研究

我国某燃机项目机岛设备采用国产成套供货的引进技术,即F级改进型燃气—蒸汽联合循环机组。该联合循环机组配置为"一拖一"多轴形式,采用全新开发的三压、双缸、再热、抽汽、轴排型式汽轮机。该项目汽轮发电机基础属于规范中提到的新型汽轮发电机基础,对该款基座进行新方案设计,采用空间杆系为主的计算模型对其进行详细的动力分析及动力特性评估。研究过程中重点突出该款基础与传统基础在动力特性方面的联系与区别,采用刚性连接、提取振动位移等新的编程技术。研究表明,该款基础的动力特性良好,满足规范要求。

框架-嵌入式墙体结构抗震性能试验研究与有限元分析

对框架-嵌入式墙体结构进行了拟静力试验和有限元分析,研究了其承载力和耗能能力,探讨了墙板与柱间摩擦系数、轴压比以及墙板分割块数对结构抗震性能的影响。研究结果表明:框架-嵌入式墙体结构滞回曲线形状较为饱满,表现出良好的延性和耗能能力,且嵌入墙体后明显提高了框架结构的抗侧刚度和承载力;在结构屈服前(正常使用状态),墙板间无明显通缝,屈服后,墙板错动现象明显,墙板与墙板、墙板与底梁间均出现明显的通缝,增加墙板与柱间的摩擦系数,可减小通缝宽度;在一定范围内,增大柱轴压比,可提高框架-嵌入式墙体结构的承载力;由于嵌入墙板与柱轴线不在一直线上,框架柱承受了一定的扭矩,在实际工程设计中,应增加柱的抗扭构造配筋或进行柱抗扭配筋设计。

基于SSMFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类

为了研究高光谱影像数据的维数约简和分类问题,提出了一种基于半监督边际费希尔分析（SSMFA）和kNNS的高光谱遥感影像数据分类算法.该方法利用有标记数据和无标记数据的信息获得数据的内在流形结构,通过SSMFA将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形空间,然后利用邻域内多个近邻点的信息通过kNNS分类器对低维空间中的数据进行分类.在Urban、Washington和Indian Pine数据集上的分类识别实验表明,该方法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,在每类随机选取4,6,8个有类别标记的样本10个无类别标记的样本的情况下,该方法的总体分类精度能够比MFA＋kNNS提高0.8%~2.5%,比MFA＋kNN提高2.8%~4.5%,比其他算法提高4.0%~7.0%,分类精度有了明显的提高.

基于MFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类

为了研究高光谱影像数据的维数约简和分类问题,提出了一种基于边际费希尔分析(MFA)和kNNS的高光谱遥感影像数据分类算法。该方法利用数据的类别信息,通过MFA将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形空间,然后利用邻域内多个近邻点的信息通过kNNS分类器对低维空间中的数据进行分类。在Urban、Washington和Indian Pine数据集上的分类识别实验表明,该方法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,在每类随机选取4,6,8个训练样本的情况下,该方法的总体分类精度能够比其他算法提高3.7%～8.5%,分类精度有了明显的提高。

网页源码抓取方法的设计与实现

分析了嵌入式框架在实际应用中存在的不足,设计并实现了一种基于正则表达式的抓取网页源码方法。并在asp.net环境下,用C#语言实现了该方法。这种方法有生成页面简单、快速的优点,提高了网页的可读性、安全性,生成的页面也更利于设计者使用。

一种新的隐写分析方法:IKLDA

如何降低高维数据的维数而不损失原有数据的内在信息是机器学习和数据挖掘领域中的热点问题.本文在图嵌入框架的基础上提出一种新的降维分析算法IKLDA(improved kernel Linear discriminant analysis),不仅使得隐藏在图像的信息能被区分出来,而且大大降低了数据的维数,理论分析及实验结果表明IKLDA的降维隐写分析是有效的,比其它传统降维方法效果要好,并且进一步推进了数据挖掘可视化方法在隐写分析的应用.

基于MicroPython的物联网热成像智能终端

在新冠疫情影响下,非接触式测温需求激增,随着社会的发展,其在电力、制造、养殖等场景中也有大量的应用,而热成像技术正是目前非接触式测温的最佳选择。基于意法半导体的STM32F407ZGT6微控制器和专用外设硬件组成嵌入式物联网平台,使用ST-HAL外设库底层驱动框架,并移植MicroPython标准库到Keil MDK5环境,通过匹配USB-OTG和定制外设API,组成1套基于Python的开发方法和嵌入式软件框架,结合热成像传感器及相关功能接口,设计封装热成像特定库,实现使用Python开发非接触式测温等相关应用。

数字影视特技点播网站的构建

本文首先就数字影视特技进行了系统分析和归类。在此基础上依据其分类特性,结合多级交互菜单、嵌入式框架和媒体播放器等网页与视频服务技术,构建了数字影视特技的交互点播网站,其具有的系统性、指导性和自学性能有效地满足影视创作与设计的从业人员和业余爱好者的学习、查询与借鉴的需求。

基于卷积神经网络的固定群体中目标人物分类

卷积神经网络作为深度学习的重要分支,在图像识别、图像分类等方面有广泛的应用,其中快速特征嵌入卷积神经网络框架(convolutional architecture for fast feature embedding,Caffe)是目前炙手可热的深度学习工具.针对固定群体中的目标人物,提出一种基于卷积神经网络的分类方法,该方法不依赖于人脸图像集,而是通过摄像头采集视频,并利用直方图的归一化互相关方法从视频中截取训练图片,再通过Caffe产生训练模型,并将个体目标图片在模型中进行匹配,达到在固定人物群体中对个体目标进行分类的目的.实验结果表明,利用前期的训练模型可对固定群体中的个体目标进行准确匹配.