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马吉·普伊格绘画研究

马吉·普伊格绘画研究

作者：詹祥琛中国艺术研究院

学位级别：硕士

马吉·普伊格是一位风格鲜明的西班牙当代画家,他在画坛初有影响力是在1980年后,他的具象油画作品以新颖的构图和浓郁的色彩著称,题材涉猎广泛,大多紧紧围绕着他的家庭生活,以及旅居的风土人情进行描绘。在坚持具象油画语言的同时,马吉... 详细信息

马吉·普伊格是一位风格鲜明的西班牙当代画家,他在画坛初有影响力是在1980年后,他的具象油画作品以新颖的构图和浓郁的色彩著称,题材涉猎广泛,大多紧紧围绕着他的家庭生活,以及旅居的风土人情进行描绘。在坚持具象油画语言的同时,马吉·普伊格整体的画面常常拥有裁切般地构成方式,这种非传统的构成方式使得颜色和素描关系达到了一种微妙的平衡,直接而深入地传达了他的情绪和创作意图,表达清新而自然,且富有情绪和意味性。马吉·普伊格在欧洲以“炼金术士”的别称而闻名,其作品在新媒体平台得到了相对更广泛的传播,本文从他的作品风格来源、创作面貌、创作方法三个角度具体到若干的画作进行分析,对马吉·普伊格整体的绘画风貌展现一个广泛的归纳,从而更好地汲取关于当代油画创作的宝贵经验和知识。

关键词：马吉·普伊格具象油画油画创作

桔梗素D通过下调成纤维细胞TRPC6表达改善肺纤维化

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桔梗素D通过下调成纤维细胞TRPC6表达改善肺纤维化

作者：梁梓琛南方医科大学

学位级别：硕士

多维视角下企业网络舆情多平台传播及应对策略研究

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多维视角下企业网络舆情多平台传播及应对策略研究

作者：尹玉琛哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

习近平总书记在中国网络安全和信息化工作的重要指示中明确指出,网信事业在我国实现高质量发展进程中占据举足轻重的地位。信息化时代的到来,催化了各类社交媒体平台的蓬勃发展,营造出了碎片化、多元化的舆论场域,社交媒体成为人们轻松... 详细信息

习近平总书记在中国网络安全和信息化工作的重要指示中明确指出,网信事业在我国实现高质量发展进程中占据举足轻重的地位。信息化时代的到来,催化了各类社交媒体平台的蓬勃发展,营造出了碎片化、多元化的舆论场域,社交媒体成为人们轻松获取和自由传播信息的主要渠道,多平台并行互动引发舆情信息总量呈现指数级增长态势。尤其当企业遭遇危机事件时,负面舆情能够在短时间内迅速扩散,对其品牌形象和声誉造成深远冲击。当企业网络舆情演化升级为社会普遍关注的问题时,政府部门及相关机构在监测和管控此类舆情动态方面所面临的挑战也随之加剧。企业网络舆情的应对与引导需要适应当今时代的特点与需求。广大消费者和网民对于企业的信任程度和品牌认知很大程度取决于企业应对网络舆情的方式和态度。如果企业不采取合理的应对措施,容易形成舆论混乱,影响品牌与消费者之间的关系,造成品牌形象和声誉受损,甚至导致企业经济损失。然而,通过对现有研究发现,一些时候企业对于负面舆情的回应不仅没能解决问题、安抚网民情绪、平息舆情,反而再度引起舆论热议。本文深入研究企业网络舆情、社交媒体平台、主题图谱的相关概念和基础理论,综合运用机器学习、知识图谱、实证研究等科学方法,以多平台舆论场域中形成的企业舆情为研究对象,基于事件主题、情感、用户和事理四个维度,构建企业网络舆情多维特征演化模型,并提出企业网络舆情应对与引导策略。以“宝马MINI冰淇淋事件”为实证研究案例,通过python语言获取抖音短视频、哔哩哔哩和新浪微博三个社交平台的数据并处理,构建主题挖掘模型、情感分类模型、用户主题图谱和事理图谱,分析、归纳并总结企业网络舆情多平台传播特征,提出针对性的企业应对与引导策略。实证结果表明,本文构建的企业网络舆情传播模型可以有效发现舆情事件在不同平台上网民关注的话题焦点及情感极性,洞察舆情传播过程中的关键用户、负面舆情的生成逻辑、舆情事件之间的因果关系,本研究为企业应对网络舆情提供理论参考,同时为企业舆情领域的研究提供了新的视角和思路。

关键词：企业网络舆情多维特征多平台传播规律应对策略

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铋层状基铁电陶瓷结构调控和压电性能研究

铋层状基铁电陶瓷结构调控和压电性能研究

作者：寻宝琛西安工业大学

学位级别：硕士

目前,高温下稳定工作的铁电材料的研发具有越来越重要的应用价值。相较于其他铁电陶瓷,铋层状基铁电陶瓷因其独特的微观结构,使得其具有较高的居里温度以及在高温状态下的疲劳稳定性。此外,其具有制备成本相对较低,且成分和工艺的可控... 详细信息

目前,高温下稳定工作的铁电材料的研发具有越来越重要的应用价值。相较于其他铁电陶瓷,铋层状基铁电陶瓷因其独特的微观结构,使得其具有较高的居里温度以及在高温状态下的疲劳稳定性。此外,其具有制备成本相对较低,且成分和工艺的可控性较高等优点。然而,由于其特殊的结构,所有的自发极化均局限于a-b平面上,从而导致了宏观压电性能较低。因此,本文选择两层铋层状结构化合物Sr Bi2Nb2O9（SBN）作为研究对象,尝试通过在晶格结构中A位、B位进行掺杂离子取代改性以及掺杂稀土离子补偿掺杂,通过研究物相结构、晶格常数等与之宏观电学性能相互联系,探寻离子本征特性对陶瓷内部晶格结构产生畸变对宏观性能影响。固相烧结制备W6+与不同离子半径的三价Al3+、Cr3+、Sc3+、In3+双离子复合取代B位Nb5+（SBN-XW,X=Al、Cr、Sc、In）的陶瓷。物相分析得出晶胞体积随着离子半径的变大而增加,陶瓷在三维方向上都有不同程度的畸变,晶粒排列更加致密;居里温度受到掺杂离子尺寸减小而有所下降,但同时介电损耗从基体3.68%可减小至1.68%与2.07%;压电性能SBN-Al W与SBN-Cr W表现良好,分别为17 p C/N与19 p C/N。固相烧结制备W6+与Al3+和Cr3+不同含量双离子复合取代的SBN-Al Wx陶瓷,物相结构均为单相结构,而SBN-Cr Wx陶瓷在高掺杂含量时会产生第二相;Al W的取代会使得正交相逐渐向伪四方相相界靠近,正交度减小,而Cr W的取代会使得c轴方向降低导致,c/a逐渐减小,正方度加强。两种不同的复合离子均会使陶瓷产生弛豫现象,且均有效降低了介电损耗,居里温度均会逐渐下降,分别为392℃与396℃。Sr Bi2Nb1.94(Al1/3W2/3)0.06O9与Sr Bi2Nb1.96(Cr1/3W2/3)0.04O9两种陶瓷综合性能较好,压电常数达到20 p C/N和22 p C/N。固相烧结制备A位Bi3+和Li+复合离子取代SBNCW基体,物相检测分析所有陶瓷均为单相铋层状结构,在高含量时陶瓷晶粒具有取向生长状态;晶体结构正交度有所增加,晶粒尺寸由于高活性离子引入而变大,孔隙变多;居里温度逐渐增加,与正交畸变度变化关系相对应。低取代含量电阻抗增大,而高取代含量减小,可能与晶粒长大孔隙增多有关。当x=0.4时压电性能d33、介电损耗均与机电性能均有所提升,分别为26 p C/N、0.55%、9.3%（kp）与3192（Qm）。固相烧结制备Ce补偿SBLBNCW陶瓷,物相检测分析所有陶瓷均为单相铋层状结构,晶体结构的四方度有所增强;随掺杂含量增加,陶瓷晶粒尺寸逐渐减小;居里温度的变化与正交畸变度变化关系相对应。补偿含量增加会使得电阻下降,可能是由于不匹配价态导致氧空位的产生。在x=0.6时综合电学性能较好,压电性能d33为32 pC/N较最初SBN基体提高近三倍。

关键词：铋层状结构离子掺杂晶格畸变压电性能

基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法研究

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基于双阈值筛选与特征相似一致性的半监督学习方法研究

作者：梁泽琛广州大学

学位级别：硕士

在少量有标签数据和大量无标签数据的情况下进行有效学习是深度学习中的一个突出问题。现有的半监督学习方法通常考虑预测值超过固定阈值(0.95)的无标签数据,并丢弃小于固定阈值的数据。本文认为这些被丢弃的数据占较大的比例,并属于较... 详细信息

在少量有标签数据和大量无标签数据的情况下进行有效学习是深度学习中的一个突出问题。现有的半监督学习方法通常考虑预测值超过固定阈值(0.95)的无标签数据,并丢弃小于固定阈值的数据。本文认为这些被丢弃的数据占较大的比例,并属于较难学习的样本,如果使用得当,将有利于模型训练。并且这些半监督学习方法往往忽略了有标签数据与无标签数据之间分布不匹配的问题,或是没有充分利用到特征层的有效信息。本学位论文正是为处理以上问题来展开的研究,具体工作如下:(1)提出了基于双阈值筛选与相似学习的半监督学习(Boosting Semi-supervised Learning with Dual-Threshold Screening and Similarity Learning,DTS-Sim L),它包括两个核心设计:双阈值筛选策略和相似学习。除了固定阈值外,DTS-Sim L从有标签数据中提取了类自适应阈值。类自适应阈值可以对预测值低于固定阈值但高于类自适应阈值的无标签数据进行重新筛选,并用于模型训练。另一方面,本文设计了一种新的相似学习算法,对所有高度相似的无标签数据进行相似学习,从而进一步从无标签数据中挖掘出有价值的信息。最后,为了更加有效地训练模型,本文通过对四种不同类型的数据分配四种不同的损失来构建一个整体损失函数。并在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、MiniImage Net和Domain Net-Real五个基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明,该方法可达到优异的分类精度。(2)提出了称为特征相似一致性与分布不匹配的半监督学习(Mismatched Semisupervised Learning with Feature Similarity Consistency,FSim C),该方法有效地利用了来自无标签数据语义层和特征层上的信息,并成功地应用于有标签数据与无标签数据分布不匹配的场景。在语义层,FSim C由两个分类器组成,分别用于预测无标签数据的伪标签和互补标签。通过交互对齐两个分类器预测的信息,使模型可以预测出更准确的伪标签和互补标签。然后,对两个分类器分别执行一致性正则化操作。在特征层,创建一个缓存来存储有标签数据的特征向量。接下来,分别在弱增强和强增强无标签数据的特征向量与缓存中的特征向量之间求得特征相似度向量。最后,在弱增强和强增强无标签数据所得到的特征相似度向量之间执行特征相似一致性。本文在各种基准数据集上进行了大量的实验,结果表明FSim C在分布匹配和不匹配的场景下都取得了出色的性能。

关键词：半监督学习双阈值筛选特征相似一致性

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组织化经营:家庭农场经营的动力机制建构

周口师范学院学报 2024年第1期41卷 42-47页

作者：高旭旭刘甲玉广西民族大学马克思主义学院广西南宁530006 河南交通职业技术学院河南郑州450000

农业组织化经营是农业家庭农场经营的动力机制。家庭农场经营需要实施农业组织化市场主体培育,核心环节是调整农业经营层面政府与市场关系,以实现农业市场主体从小农向大农转变。具体表现为政府与市场关系格局推进农民与市场关系变迁,... 详细信息

农业组织化经营是农业家庭农场经营的动力机制。家庭农场经营需要实施农业组织化市场主体培育,核心环节是调整农业经营层面政府与市场关系,以实现农业市场主体从小农向大农转变。具体表现为政府与市场关系格局推进农民与市场关系变迁,农民与市场关系转型推进农业组织化市场主体地位提升和农民社会身份转变。农业组织化是农业适度规模经营表现形式,农民与市场关系转型是家庭农场实现组织化市场主体经营农业的内在动力。

关键词：组织化经营家庭农场动力机制内在逻辑

济南市主城区空间形态对地表温度影响的交互关系及空间效应

维普期刊数据库

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干旱区资源与环境 2024年第3期38卷 65-74页

作者：沈中健赵亚琛山东大学土建与水利学院济南250061 山东大学城乡人居环境研究中心济南250061

基于济南市主城区的三维建筑数据、Landsat遥感影像等多源数据,运用地理探测器、空间杜宾模型等方法,分析空间形态对地表温度影响的作用关系及空间效应。结果表明:1)研究区域地表温度呈显著的空间正相关性,高值区主要位于城市中心区域,... 详细信息

基于济南市主城区的三维建筑数据、Landsat遥感影像等多源数据,运用地理探测器、空间杜宾模型等方法,分析空间形态对地表温度影响的作用关系及空间效应。结果表明:1)研究区域地表温度呈显著的空间正相关性,高值区主要位于城市中心区域,低值区多位于南、北边缘地带。2)局部区域地表温度同时受到该区域形态因子的交互作用及邻近区域空间形态的影响。绿地比例、水域比例、农田比例对地表温度呈负向影响,不透水面比例、建筑均匀指数普遍呈正向影响。局部地区至道路、工业区、蓝绿空间的距离对本地区地表温度的影响显著,而对邻近区域的影响较弱。3)各形态因子对地表温度的影响在不同空间形态分区中存在空间分异。在空间开敞的建成区,地表温度易受周边道路、工业区、蓝绿空间及建筑格局的影响。在建筑密集区域,不透水面比例与建筑形态因子的交互作用较强,建筑密度、建筑高度的负向作用凸显。在自然地表密集区域,绿地比例、水域比例、农田比例、至工业区距离对地表温度的影响显著。根据研究结论,建议采取多维形态因子协同优化及空间联动的策略,并因地制宜、分类施策,以减缓热岛效应。

关键词：地表温度空间形态城市热岛地理探测器空间杜宾模型济南

算法自动化决策招聘下平等就业权保障制度研究

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算法自动化决策招聘下平等就业权保障制度研究

作者：罗熠琛南京信息工程大学

学位级别：硕士

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云边端环境下任务调度与卸载优化研究

云边端环境下任务调度与卸载优化研究

作者：邓勇琛河北经贸大学

学位级别：硕士

近年来,网络前端出现了大量网联异构设备,随着设备规模的不断增加,产生的数据规模呈现指数级增长,给传统的云计算模式带来了严重挑战。目前边缘计算与云中心协同技术能够提供较好的解决方案。本文在云边端三层系统架构下,开展终端任务... 详细信息

近年来,网络前端出现了大量网联异构设备,随着设备规模的不断增加,产生的数据规模呈现指数级增长,给传统的云计算模式带来了严重挑战。目前边缘计算与云中心协同技术能够提供较好的解决方案。本文在云边端三层系统架构下,开展终端任务卸载与云边资源智能分配优化研究,主要研究内容和创新点如下:(1)提出一种基于云边端三层架构的任务调度优化方法,此方法以最小化任务调度时延为优化目标,研究粗粒度计算任务的智能调度问题。首先将边缘服务器进行分组,采用基于临界价格的竞价方法对拍卖算法进行优化,并使用优化后的算法将终端产生的计算任务调度至边缘服务器组,然后采用优化后的灰狼算法,将任务进一步调度至组内边缘服务器。实验表明,优化后的粗粒度任务调度方法可以降低算法的时间复杂度,提高任务调度的并行性,有效降低任务执行时延,且随着终端任务和边缘服务器数量的增多,效果更加明显。(2)基于Serverless架构,引入Web Assembly(WASM)技术,给出一种边缘计算系统冷启动问题改进方法。目前无服务器计算(Serverless)是边缘计算的架构之一,其关键技术是利用容器实现对终端任务处理程序的托管,但存在容器冷启动时间长的问题。本文引入WASM技术对该问题进行改进,通过将WASM与Docker结合,可以实现更高度的隔离和更轻量级的容器。实验表明,在WASM技术支持下的Serverless架构有效缩短了容器的冷启动时间,提升了系统执行效率。(3)基于Serverless+WASM架构,提出了一种细粒度任务卸载和资源分配优化方法。以最小化系统时延和能耗加权和为优化目标构建模型,并将其定义为马尔科夫决策过程(MDP)问题,使用改进后的深度强化学习算法—基于熵的近端策略优化算法(E-PPO2),云中心使每个边缘节点共享一个全局奖励(调优参数),通过不断地更新全局奖励能够使边缘节点给出最佳响应策略,从而提升边缘节点资源的使用效率。实验证明,在Serverless+WASM架构下,E-PPO2算法可以有效地降低任务执行时延和能耗的加权和,有效提升边缘设备的使用效能。

关键词：边缘计算云协同任务卸载资源分配