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自旋转液压支架稳定性及力学特性分析

自旋转液压支架稳定性及力学特性分析

作者：华任安徽理工大学

学位级别：硕士

含有机π-共轭基元非线性光学和双折射晶体的设计合成与性能研究

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含有机π-共轭基元非线性光学和双折射晶体的设计合成与性能研究

作者：任朦朦安徽师范大学

学位级别：硕士

非线性光学晶体是一类重要的光电功能材料,在通讯、医疗、光学计算机和激光等领域有着广泛的应用,是高新技术和现代化军事技术中不可或缺的关键材料。双折射材料可以调制偏振光在光学器件领域也有着重要的应用。但目前已有的非线性光学... 详细信息

非线性光学晶体是一类重要的光电功能材料,在通讯、医疗、光学计算机和激光等领域有着广泛的应用,是高新技术和现代化军事技术中不可或缺的关键材料。双折射材料可以调制偏振光在光学器件领域也有着重要的应用。但目前已有的非线性光学晶体和双折射晶体的综合性能并不能满足实际应用的需求,因此合成具有优良综合性能的晶体仍是一个巨大的挑战。本论文以有机平面π-共轭基团为基础,合成了一系列新型非线性光学晶体和双折射晶体,主要的研究内容如下:（1）通过水热法将有机π-共轭阳离子基团[C（NH2）3]+引入到碘酸盐体系中,得到了四种有机-无机杂化碘酸盐,即C（NH2）3（I3O8）(HI3O8)（H2I2O6）(HIO3)4·3H2O（1）、C（NH2）3Li2（IO3）3（2）、[C（NH2）3]6（Mo O4）4（HIO4）2（H2IO4）2·5H2O（3）和[C（NH2）3]5IMo6O24（4）。化合物1结晶于手性空间群P1,三维框架由2D[（I3O8）(HI3O8)（H2I2O6）(HIO3)4（H2O）3]∞-层组成,通过氢键相互连接;其SHG响应为2.1×KDP,具有3.89 e V的宽带隙和适中的双折射率0.06@550 nm。化合物2结晶于六方晶系P63/m空间群,具有4.15 e V的宽带隙和较大的双折射率0.117@550 nm。化合物3和4结晶于三斜晶系空间群P~1,具有3.39 e V和3.45 e V的宽带隙。上述研究为合成具有优良光学性质的碘酸盐晶体提供了一条新的途径。（2）将两个有机阳离子基团[(C（NH2）2NHNO2]+和[C（NH2）3]+与无机阴离子基团（NO3）-通过简单的两步挥发法结合,得到了一种新型的混合有机阳离子杂化硝酸盐,即[C（NH2）2NHNO2][C（NH2）3]（NO3）2（5）。化合物5结晶于非中心对称空间群Cc,在1064 nm激光下的SHG响应约为1.5×KDP且具有3.89 e V的宽带隙;在550 nm处具有0.071适中的双折射率。理论计算表明,有机阳离子基团[(C（NH2）2NHNO2]+和[C（NH2）3]+的协同效应主导了SHG过程。此外,还通过水热法将有机平面π-共轭胞嘧啶阳离子（C4H6N3O）+与无机阴离子基团（NO3）-结合,得到化合物（C4H6N3O）NO3（6）。该化合物具有3.78 e V的宽带隙且在1064 nm处具有较大的双折射率为0.38。理论计算表明,其光学性质主要来源于（C4H6N3O）+阳离子。这项工作中新型有机NLO活性单元的发现为合成设计新颖的有机-无机杂化非线性光学晶体提供了研究思路。（3）通过水热法将两种有机π-共轭阳离子基团[C（NH2）3]+和（C4H6N3O）+分别与金属卤素多面体结合,得到了三种有机-无机杂化金属卤化物,即C（NH2）3Cd2Cl5（7）、（C4H6N3O）Sb Cl6（8）和（C4H6N3O）2Sb Cl5·2H2O（9）晶体。化合物7结晶于单斜晶系P21/m空间群,具有短的紫外截止边为219 nm和5.20 e V的宽带隙。理论计算表明其光学性质源于[C（NH2）3]+阳离子和Cd Cl6八面体的协同作用。化合物8和9结晶于三斜晶系P~1空间群。通过理论计算得到化合物8在1064 nm处的双折射率为0.19,其光学性质主要由（C4H6N3O）+阳离子决定;通过双折射测试结果表明化合物9在550nm处具有较大的双折射率为0.306。这一工作为探索新型紫外有机-无机杂化双折射材料提供研究思路。

关键词：非线性光学晶体双折射晶体有机-无机杂化有机平面π-共轭基团

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“双减”背景下家校社联动育人机制构建研究

“双减”背景下家校社联动育人机制构建研究

作者：任妙语山东师范大学

学位级别：硕士

2021年7月,中共中央办公厅、国务院办公室印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(以下简称“双减”政策)。其文件中,第21条明确提出:完善家校社协同育人机制。这一细则明确了在家庭中,家长需承担起育人责... 详细信息

2021年7月,中共中央办公厅、国务院办公室印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(以下简称“双减”政策)。其文件中,第21条明确提出:完善家校社协同育人机制。这一细则明确了在家庭中,家长需承担起育人责任,教育部门要联合妇联等政府部门、联合社区家长学校等基层部门、充分利用网上家庭教育指导平台等网络平台,推动社区家庭指导中心建设和服务站点建设,利用社区力量帮助家长树立科学育儿理念,在家庭、学校、社区共同搭建起家校社共育机制体系,达成减负共识。论文主要以文献研究、问卷调查法和访谈法为研究辅助方法,梳理淄博D校现存有关家校社联动共育工作开展状况,分别设计了家长卷、教师卷、学生卷、社区卷四套调查问卷和访谈提纲,就家校社共育关注度、深度对话沟通机制、共育工作参与度、主要关心问题、共育参与情况、参与者自身感受和期待等方面进行初步调研,进一步对家校社共育现状进行初步分析。总结出家校社联动育人现存问题、问题原因,从理念到落实各个环节分别进行分析,给出较为实际可靠的数据支持。论文根据交叠影响域理论和怀特海过程育人模式以及人本主义教育理论,提出了当下可适用于D校及推广家校社共育理念实际意义和实践助手的“水车轮”模型,为家校社共育理论提供可视化、可操作、可推广、可拓展的本土化家校社共育理论模型。在一定程度上丰富和填补了当下家校社共育理论研究、机制研究、策略研究的空缺。论文主要结论涵盖了“双减”背景下家校社联动育人机制构建的问题呈现、原因分析、改进策略、“水车轮”模型以及保障措施。较全面的展现和分析了现存问题、现实策略、模型拓展和保障体系。论文特别贯穿理论与实践、求实与创新、精准与宏观、数据与模型四条主线,逐一分析,逐点突破,较为全面和准确的阐述了“双减”背景下家校社联动共育机制构建这一主题。

关键词：家校社联动育人双减 “水车轮”模型

基于CGA-YOLO的智慧社区绿地异常检测方法研究

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基于CGA-YOLO的智慧社区绿地异常检测方法研究

作者：任微寒北方工业大学

学位级别：硕士

随着城市化加快,公众对环境质量的期望日益提高。因此,有效监测和管理城市绿地对维护生态平衡至关重要。现有的检测方法通过遥感图像提取大范围绿地的纹理和颜色特征进行识别。对于社区小范围绿地的智能化管理,受限于数据集缺少、特征... 详细信息

随着城市化加快,公众对环境质量的期望日益提高。因此,有效监测和管理城市绿地对维护生态平衡至关重要。现有的检测方法通过遥感图像提取大范围绿地的纹理和颜色特征进行识别。对于社区小范围绿地的智能化管理,受限于数据集缺少、特征难提取等困难,目前缺乏相关研究。为解决这些问题,本研究针对全局检测的干湿浇水任务,和局部检测的绿地斑秃任务,利用基于CGA-YOLO的智慧社区绿地异常检测算法,围绕以下三个内容进行系统的研究和实验验证:(1)数据集的构建与增强:针对训练样本数量不足的问题,本文构建了实际社区环境下的绿地数据集。通过应用几何变换、颜色变换和马赛克效果等多种数据增强技术,增加了图像的多样性。随后进行了精确的图像标注和数据划分工作。由此,得到了一个含有干湿绿地的干湿数据集和一个涵盖斑秃绿地和健康绿地的斑秃数据集,这些多样化的样本为模型训练奠定了坚实的数据基础。(2)基于YOLOv5模型的改进与优化:考虑到背景和噪声的影响,在主干网络中融入了多头注意力机制,该机制结合了CSP瓶颈结构与Transformer技术,显著增强了模型捕捉图像全局信息和提取关键局部特征的能力。其次,在颈部网络中引入了空间和通道相结合的混合注意力模块,以更准确地突出和识别关键目标区域。此外,还改进了损失函数,使其能够在训练的不同阶段动态调整,更加注重对小目标的精确定位。(3)智慧社区绿地异常情况检测:本文提出的改进CGA-YOLO网络,可以有效地对绿地干湿(是否缺水)情况,以及绿地的斑秃(小范围的绿地土壤裸露)情况进行检测。通过与现有的先进算法如YOLOv3、YOLOv8s、SSD和DETR进行比较,实验结果表明新算法在m AP和精确率等多个评价指标上取得了显著提升,尤其在小尺寸目标和特征不明显目标的检测方面表现出色,从而证明了新模型对于绿地异常情况这个应用场景具有较好的适应性。

关键词： YOLOv5 目标检测注意力机制智慧社区绿化异常检测

创伤性脑损伤通过释放FGF20激活Wnt信号通路促进大鼠成骨的研究

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创伤性脑损伤通过释放FGF20激活Wnt信号通路促进大鼠成骨的研究

作者：李怀任济宁医学院

学位级别：硕士

基于岗位分类管理的高校实验教师编制核定方法分析与探讨

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实验室研究与探索 2024年第4期43卷 199-202页

作者：任升中国民航大学人事处天津300300

随着国家对于高校教师队伍的改革,高校教师编制核定的重要依据由“身份管理”向“岗位管理”发生转变;同时国家明确要求加快高校重点实验室建设,实验教师不仅是高校教师队伍的一员,更是实验室建设不可或缺的重要组成部分,因此有必要制... 详细信息

随着国家对于高校教师队伍的改革,高校教师编制核定的重要依据由“身份管理”向“岗位管理”发生转变;同时国家明确要求加快高校重点实验室建设,实验教师不仅是高校教师队伍的一员,更是实验室建设不可或缺的重要组成部分,因此有必要制定合理有效的实验教师岗位编制核定方法,加强实验教师队伍建设。为此,根据学校实际情况,基于岗位分类管理,明确岗位职责,分别设立“实验教学岗、实验技术服务岗、实验室建设与管理岗、机动岗”,同时构建工作负荷模型并通过科学合理地设置各种参数及权重,采用定性与定量相结合的方法,对实验教师队伍的人员编制进行核定。为实验教师队伍的聘岗、职称评审、考核等工作奠定良好基础,保障实验室顺畅运行。

关键词：编制核定实验教师岗位分类管理

从冯桂芬测绘方法看中国近代地图绘制的转型问题

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历史地理研究 2024年第1期44卷 123-136,159页

作者：任桂磊郑州大学历史学院河南郑州450001

晚清思想家冯桂芬在其代表作《校邠庐抗议》中设计了一套地图测绘方法。该法以计里画方为基础,融角度、距离、高差测绘为一体,在川沙厅丈田绘图工作中进行了有效实践,也部分施用于同治《江苏全省舆图》的实测工作中。冯桂芬的地图测绘... 详细信息

晚清思想家冯桂芬在其代表作《校邠庐抗议》中设计了一套地图测绘方法。该法以计里画方为基础,融角度、距离、高差测绘为一体,在川沙厅丈田绘图工作中进行了有效实践,也部分施用于同治《江苏全省舆图》的实测工作中。冯桂芬的地图测绘方法继承了中国传统的测绘技术,又适应现实需要进行了改良与创新,不仅折射出当时社会对准确地图的追求与渴望,亦透视出时人对先进测绘技术的探索与关注。它为研究中国近代地图绘制的转型问题提供了一个切入视角,而隐藏其中的是中西知识碰撞交融的复杂进程。

关键词：冯桂芬《绘地图议》中国测绘史计里画方近代转型

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生长分化因子5与代谢性疾病

生物化学与生物物理进展 2024年第3期51卷 564-574页

作者：王天幕任无竞田振军陕西师范大学体育学院暨运动生物学研究所西安710119

生长分化因子5(growth/differentiation factor-5,GDF-5)属于转化生长因子β(transforming growth factor-β,TGF-β)家族,在骨、软骨、心脏、大脑、肾脏、骨骼肌和肌腱、肝脏以及脂肪等多个器官组织中表达。GDF-5与其受体BMPR-I/BMPR-II结合,激活Smad1/5/8、PI3K/Akt、p38-MAPK等信号,发挥促进细胞增殖分化、减少氧化应激损伤、细胞凋亡和组织纤维化等生物学功能。目前针对GDF-5的研究多聚焦在骨、软骨与肌腱的生长和修复等方面,而在其他器官中的生物学作用鲜有报道。因此,本文通过梳理和总结近年来GDF-5与代谢性疾病的研究进展,为GDF-5在改善代谢性疾病防治提供新的见解和理论依据。

关键词：代谢性疾病生长分化因子5 BMP-14 炎症氧化应激

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基于弱监督特征增强的癌症亚型分类方法研究

基于弱监督特征增强的癌症亚型分类方法研究

作者：周泓任吉林大学

学位级别：硕士

癌症是造成人类死亡的主要原因之一,癌症亚型的分类可以极大地便利特殊诊断。组织病理学在临床诊断和理解特定治疗的根本原因方面发挥着重要的作用。近年来,数字全切片扫描仪的出现促进了深度学习方法在组织病理学领域的广泛应用。然而... 详细信息

癌症是造成人类死亡的主要原因之一,癌症亚型的分类可以极大地便利特殊诊断。组织病理学在临床诊断和理解特定治疗的根本原因方面发挥着重要的作用。近年来,数字全切片扫描仪的出现促进了深度学习方法在组织病理学领域的广泛应用。然而,现有的深度学习方法不能学习到有效的组织学特征并且缺乏探索多尺度特征的能力。例如:根据全切片级的标注生成局部性的标注会引入额外的噪声,简单的加和或拼接等特征融合方式不能够完全利用存在于特征空间中的多尺度特征。针对以上问题,我们提出了基于弱监督特征增强的癌症亚型分类方法,具体解决两个挑战:1)有效的组织学特征较少。高分辨率的组织学切片包含大量赘余特征,并且缺失的局部标注使得学习组织学特征更加困难;2)组织学特征呈现的尺度较多。不同放大倍率下的组织病理学切片包含不同的特征,病理学家也通常需要综合不同尺度下的特征作出诊断。本文的具体工作如下:(1)提出一种面向癌症亚型分类的端到端弱监督学习框架。组织病理学图像分类目前主要存在两个方面的问题:1)高像素的组织病理学切片包含大量的赘余特征,这些赘余的特征并不都有助于组织学特征的学习,并且会导致大量的计算成本;2)病理学专家对切片进行局部标注是极其耗时的,因此,组织病理学切片的局部性标注在大多数情况下是缺失的,仅仅通过全切片级标注来学习到复杂的组织学特征变得更加困难。针对以上问题,本文提出了一种面向癌症亚型分类的端到端弱监督学习框架,首先我们使用局部聚类的方法对组织学特征进一步细化,提取出有效的组织学特征并进一步减少计算成本。其次,我们设计了基于多分支注意力机制的特征融合模块,并基于注意力值产生小切片级伪标签以弥补缺失的局部标注。实验结果表明,我们提出的模型可以减少计算量,并且分类效果优于其他的对比算法。(2)提出基于二进制编码的多尺度端到端弱监督学习框架。组织病理学切片在不同放大倍率下常常会呈现出不同的特征,病理学家也通常需要综合多个尺度的特征来进行诊断。因此,多尺度特征提取是计算病理学的研究热点之一,多尺度特征的探索将有助于提高模型的表现。然而,目前基于多尺度的方法大多仅以简单加和或拼接的方式利用多尺度特征,或者按照尺度的顺序分别对各个尺度的特征加以分析,这些方法没有充分利用存在于特征空间中的多尺度的特征。针对以上问题,本文设计了基于二进制编码的多尺度端到端弱监督学习框架。具体而言,首先我们提取出不同网络深度的特征图并进行规范化,提取不同层次的组织学特征。其次,我们利用特征图的均值和二进制编码来对多尺度特征进一步融合,使模型能够更好地学习和区分不同尺度的组织学特征。实验结果表明,我们设计的多尺度特征提取器在原有模型基础上实现了更好的效果,并且其在多个数据集上的表现优于其他的对比算法。

关键词：癌症亚型分类组织病理学数据注意力机制弱监督学习多尺度特征提取