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基于专业学习共同体的教研组赋权增能路径研究

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中小学外语教学 2024年第11期47卷 7-12页

作者：洪琳莫勤勤浙江省杭州外国语学校

本文以杭州外国语学校高中外文教研组的建设为例,探讨了基于专业学习共同体的教研组赋权增能路径。研究内容聚焦如何通过提升专业自主空间、加强结构性关联和打造支持性文化三个关键路径改进教研组运作过程,使其真正发挥专业学习共同体... 详细信息

本文以杭州外国语学校高中外文教研组的建设为例,探讨了基于专业学习共同体的教研组赋权增能路径。研究内容聚焦如何通过提升专业自主空间、加强结构性关联和打造支持性文化三个关键路径改进教研组运作过程,使其真正发挥专业学习共同体的作用,实现有效发展。

关键词：专业学习共同体赋权增能教研组建设

围长为8的较大列重准循环低密度奇偶校验码的行重普适代数构造

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 3019-3025页

作者：张国华秦煜娄蒙娟方毅西安邮电大学西安710121 广东工业大学广州510006

适合于任意行重(即行重普适(RWU))的无小环准循环(QC)低密度奇偶校验(LDPC)短码,对于LDPC码的理论研究和工程应用具有重要意义。具有行重普适特性且消除4环6环的现有构造方法,只能针对列重为3和4的情况提供QC-LDPC短码。该文在最大公约... 详细信息

适合于任意行重(即行重普适(RWU))的无小环准循环(QC)低密度奇偶校验(LDPC)短码,对于LDPC码的理论研究和工程应用具有重要意义。具有行重普适特性且消除4环6环的现有构造方法,只能针对列重为3和4的情况提供QC-LDPC短码。该文在最大公约数(GCD)框架的基础上,对于列重为5和6的情况,提出了3种具有行重普适特性且消除4环6环的构造方法。与现有的行重普适方法相比,新方法提供的码长从目前的与行重呈4次方关系锐减至与行重呈3次方关系,因而可以为QC-LDPC码的复合构造和高级优化等需要较大列重基础码的场合提供行重普适的无4环无6环短码。此外,与基于计算机搜索的对称结构QC-LDPC码相比,新码不仅无需搜索、描述复杂度更低,而且具有更好的译码性能。

关键词：低密度奇偶校验码准循环围长最大公约数

档案数据协同共享实现路径的多维阐释:意愿·机制·能力

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北京档案 2024年第9期 17-21页

作者：娄海婷河南警察学院警察管理系

档案数据作为新型生产要素,对于破除数据孤岛、促进行业融合、提升数智水平等具有重要作用。论文通过对共享激励政策、数据安全维护、共享平台建设、数据要素价值等档案数据协同共享的影响因素进行识别,分别从意愿、机制和能力多个维度... 详细信息

档案数据作为新型生产要素,对于破除数据孤岛、促进行业融合、提升数智水平等具有重要作用。论文通过对共享激励政策、数据安全维护、共享平台建设、数据要素价值等档案数据协同共享的影响因素进行识别,分别从意愿、机制和能力多个维度对实现路径进行阐释,提出维护数据安全、建立标准规范、激活数据价值等档案数据协同共享的实现路径。

关键词：档案数据协同共享数字时代

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黄河宁夏段河道治理工程设计

人民长江 2024年第S1期55卷 121-124页

作者：娄森元华北水利水电大学水利学院河南郑州450046

为进一步控制黄河宁夏段游荡性河势,规顺分汊型河段中水河槽,使其逐步稳定,工程设计中结合河道治理现状,采用了“微弯型整治+就岸防护”的综合整治方案。在设计实践中,根据每处工程所处地理位置、地形条件、河势变化、迎送流情况,考虑... 详细信息

为进一步控制黄河宁夏段游荡性河势,规顺分汊型河段中水河槽,使其逐步稳定,工程设计中结合河道治理现状,采用了“微弯型整治+就岸防护”的综合整治方案。在设计实践中,根据每处工程所处地理位置、地形条件、河势变化、迎送流情况,考虑新建、续建、改建工程与己建工程的一致性,确定了工程的布置方案及结构型式。随后采用三维有限元模型对河道整治工程进行稳定性分析,确定该工程护根内坡坡比采用1∶1.2,外坡坡比采用1∶1.5较为合理。研究成果对游荡性河道治理工程设计具有较强的借鉴作用。

关键词：河道治理游荡性河道就岸防护黄河宁夏段

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基于矩阵轮廓的多维遥测数据模式挖掘方法

电讯技术 2024年

作者：娄乐柳震航天科工海鹰集团有限公司中国星网网络创新研究院有限公司

多维遥测数据模式挖掘对卫星状态监测具有重要意义，但遥测参数多，数据量大，很难在短时间内得到精确解。针对这一问题，本文提出了一种基于矩阵轮廓的模式挖掘方法，该方法利用随机思想搜索近似解，在误差允许的范围内替代精确解。首... 详细信息

多维遥测数据模式挖掘对卫星状态监测具有重要意义，但遥测参数多，数据量大，很难在短时间内得到精确解。针对这一问题，本文提出了一种基于矩阵轮廓的模式挖掘方法，该方法利用随机思想搜索近似解，在误差允许的范围内替代精确解。首先对多维遥测数据进行频谱分析，根据模式特征频率计算得到模板长度。然后按照随机的原则循环使用聚类相似性搜索算法（Mueen’s Algorithm for Similarity Search， MASS）计算距离矩阵中的元素，并对主对角线附近的元素进行归零处理，形成多维距离矩阵。最后按列取最小值，生成多维距离矩阵轮廓曲线（Multi-dimensional Distance Matrix Profile， MDMP）。在该曲线上，极大值和极小值分别对应于挖掘出的稀有模式和频繁模式位置。实验分析显示，在处理包含15万个采样点的三维遥测数据时，通过该方法在1%的挖掘程度下获得的近似解与精确解之间的位置误差控制在400个采样点以内。

关键词：卫星遥测频繁模式挖掘稀有模式挖掘异常检测矩阵轮廓

中国式现代化视域下畜禽养殖业规模化发展的路径研究

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饲料研究 2024年第11期47卷 189-192页

作者：娄银梅天津职业大学马克思主义学院天津300410

畜禽养殖业规模化发展是推动畜牧经济高质量发展的核心所在,也是实现中国式现代化目标的重要基础。文章从健全畜禽养殖发展格局、畜禽养殖政策持续出台方面阐述了全国畜禽养殖业规模化发展机遇。立足中国式现代化,畜禽养殖业规模化发展... 详细信息

畜禽养殖业规模化发展是推动畜牧经济高质量发展的核心所在,也是实现中国式现代化目标的重要基础。文章从健全畜禽养殖发展格局、畜禽养殖政策持续出台方面阐述了全国畜禽养殖业规模化发展机遇。立足中国式现代化,畜禽养殖业规模化发展能够推动畜牧业高质量转型,打造畜禽养殖现代化生态,增强畜禽养殖市场经济稳定性。在此基础上,文章提出完善畜禽养殖业规模化发展机制、建立畜禽养殖现代化发展模式、全面挖掘现代化畜禽养殖资源的创新路径,为推动中国式现代化发展提供助力。

关键词：中国式现代化畜禽养殖业规模化发展供应链体系创新模式

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基于伯努利分布与混合驱动模型的铣削稳定性高精判断方法

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机械工程学报 2024年第11期60卷 318-331页

作者：谭志朴秦国华娄维达吴竹溪南昌航空大学航空制造工程学院南昌330063 西北工业大学机电学院西安710072

铣削颤振严重影响工件表面质量和生产效率,准确识别铣削稳定域对于抑制颤振、提高生产效率具有非常重要的意义。目前一般依据状态转移矩阵特征值的谱半径小于1,来判断铣削系统的稳定性。由于在铣削和锤击实验的不确定性,铣削系统的属性... 详细信息

铣削颤振严重影响工件表面质量和生产效率,准确识别铣削稳定域对于抑制颤振、提高生产效率具有非常重要的意义。目前一般依据状态转移矩阵特征值的谱半径小于1,来判断铣削系统的稳定性。由于在铣削和锤击实验的不确定性,铣削系统的属性参数势必存在误差,极大地影响稳定性的判断结果。为此通过研究铣削过程颤振稳定性的概率特性,建立属性参数优化的SLD(稳定性叶瓣图)修正方法。首先利用Cotes积分法和Floquet理论,建立铣削稳定性的判断模型。其次利用伯努利分布概率函数等效描述稳定性判断模型,根据稳定性判断结果的伯努利分布规律提出属性参数的修正函数。最后提出基于神经网络的黄金分割法和遗传算法的属性参数优化方法,实验结果表明,提出的方法对单个叶瓣的稳定性判断准确率由69.77%提高到93.02%,整个SLD的准确率可由73.73%提升至87.29%。

关键词：颤振 Cotes积分稳定性叶瓣图伯努利分布数据驱动法优化

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基于混合决策的应急避难网络优化

管理工程学报 2024年

作者：耿劭卿侯汉平中国民航大学交通科学与工程学院北京交通大学经济管理学院

地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结... 详细信息

地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结构框架,本文构建了具有递归机制的应急避难网络,包括避难灾民和不同种类物资需求数量预测、应急避难场所选址和人员疏散以及物资分配,还提出了混合决策方法,包括模糊聚类和多目标规划模型,旨在优化应急避难场所位置和开放数量、灾民疏散距离以及物资满足率。以四川省成都市为例,本文分析了灾民疏散和安置过程,结果表明本文所提方法能公平快速地解决灾后初期应急避难场所选址、灾民疏散和物资分配问题,确保应急避难行动有序高效地进行。

关键词：灾害管理需求预测避难场所选址物资分配混合决策

世居藏族膝骨关节炎患者炎性因子水平及足底压力特征研究

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世居藏族膝骨关节炎患者炎性因子水平及足底压力特征研究

作者：娄本敬西藏大学

学位级别：硕士