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宇宙中的“朋友”

十几岁 2024年第16期 16-16页

作者：沈紫鸢桂阳玲鄢茂锦长沙市雨花区育新第三小学三年级2102班长沙市雨花区育新第三小学

奶奶告诉我，她小时候，夜空中可以看到满天繁星，美丽极了。其实宇宙中存在各种天体，有的会发光，有的只能反射光，有的还在生长，有的已经成熟，甚至衰老、慢慢消失。而我们熟知的月亮、太阳、地球，还有那些叫得出名字的星星，只是...

奶奶告诉我，她小时候，夜空中可以看到满天繁星，美丽极了。其实宇宙中存在各种天体，有的会发光，有的只能反射光，有的还在生长，有的已经成熟，甚至衰老、慢慢消失。而我们熟知的月亮、太阳、地球，还有那些叫得出名字的星星，只是宇宙中很小的一部分。那些广阔的未知，就由我们来探索吧！

关键词：

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非虚构时刻

作家 2024年第3期 91-96页

作者：李知鸢不详

前阵子,我在微信上收到一条消息,我没有给那个人备注名字,所以不知道她和我是什么关系。她的网名是一串英文,头像是一只鹿,所在地显示圣诞岛。她的朋友圈里什么也没有——不是只显示三天之内的朋友圈,而是自始至终什么也没有。我怀疑它... 详细信息

前阵子,我在微信上收到一条消息,我没有给那个人备注名字,所以不知道她和我是什么关系。她的网名是一串英文,头像是一只鹿,所在地显示圣诞岛。她的朋友圈里什么也没有——不是只显示三天之内的朋友圈,而是自始至终什么也没有。我怀疑它是我认识的哪个人的小号,但我想了一圈也想不出有谁会这样神秘兮兮地捉弄我。

关键词：神秘兮兮非虚构小号朋友圈圣诞岛

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陕西省月用水量预测方法研究与分析

水利水电科技进展 2024年

作者：陈星沈紫菡许钦刘睿佳蔡晶河海大学水文水资源学院水灾害防御全国重点实验室长江保护与绿色发展研究院南京水利科学研究院水文水资源研究所

在水利高质量发展的背景下，更精细时间尺度的用水量预测对于优化水资源管理、缓解水资源短缺问题具有重要意义。在月尺度上研究兼具适用性与智能化的用水量预测模型，有助于更加有效地规划和管理供水系统，为制定科学合理的水资源管理... 详细信息

在水利高质量发展的背景下，更精细时间尺度的用水量预测对于优化水资源管理、缓解水资源短缺问题具有重要意义。在月尺度上研究兼具适用性与智能化的用水量预测模型，有助于更加有效地规划和管理供水系统，为制定科学合理的水资源管理策略提供有力支持，从而实现经济、社会和环境的可持续发展。本文以陕西省为研究区，结合大数据分析方法，采用时间序列模型（ARIMA）和基于相关分析法的BP神经网络模型开展月用水量预测，其中针对BP神经网络模型进行影响因子筛选优化和遗传算法优化（GA-BP）。分析在新的数据源支撑下模型模拟月用水量的适用性。结果表明，ARIMA模型、BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型预测的月用水量平均相对误差分别为2.45%、5.36%和1.97%，均能达到较好的模拟精度；其中，GA-BP神经网络模型预测具有更好的拟合效果和更高的预测精度。通过消融实验对比，经筛选优化后的影响因子更具有代表性，有效提升了预测模型的精度。这表明选用的模型在月用水量预测中具有推广应用价值，能够为水资源精细化管理提供重要参考。

关键词：月用水量预测 ARIMA模型遗传算法神经网络模型因子筛选

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钇掺杂二氧化铱用于高效酸性电化学析氧反应

化工进展 2024年

作者：刘振宇沈紫晨曹东郭晓燕中国石油化工股份有限公司茂名分公司研究院北京化工大学化学工程学院

酸性质子交换膜电解水(PEMWE)是一种电流密度高，动态响应快，产氢纯度高的电解水工艺，为实现其高效工业级应用，开发廉价、高效、稳定的析氧催化剂尤为关键。本文通过两步合成法将稀土元素钇(Y)掺杂到无定形的碳载体中从而修饰其表面... 详细信息

酸性质子交换膜电解水(PEMWE)是一种电流密度高，动态响应快，产氢纯度高的电解水工艺，为实现其高效工业级应用，开发廉价、高效、稳定的析氧催化剂尤为关键。本文通过两步合成法将稀土元素钇(Y)掺杂到无定形的碳载体中从而修饰其表面的二氧化铱(IrO2)颗粒。制备得到的IrO2/YxC具有优异的酸性析氧反应催化活性，在10mA/cm2的电流密度下所需过电位仅为270mV，低于未掺杂Y的IrO2/C(300mV)以及商用IrO2(310mV)。本文的创新点在于Y的掺杂强化了碳载体与其表面二氧化铱颗粒之间的金属-载体相互作用，这导致了Ir活性位点周围电子密度的变化，从而有利于调节反应中间体的吸附，优化反应速率。这一研究成果为PEMWE中析氧过程提供了新的催化剂设计思路，有望推动PEMWE技术在清洁能源领域的更广泛应用。

关键词：质子交换膜电解水析氧反应二氧化铱催化剂稀土元素钇金属-载体相互作用

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基于卷积网络注意力机制的人脸表情识别

吉林大学学报（工学版） 2024年第8期54卷 2319-2328页

作者：郭昕刚程超沈紫琪长春工业大学医学图像处理吉林省校企联合技术创新实验室长春130012 长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012

针对表情识别时出现参数量大和识别能力弱等问题,提出一种基于卷积网络人脸表情识别方法。引入改进型残差模块,在减少参数量的同时增强对表情区域的关注;利用通道-空间注意力机制对网络提取的表情区域实现不同维度和位置上的权重分配,... 详细信息

针对表情识别时出现参数量大和识别能力弱等问题,提出一种基于卷积网络人脸表情识别方法。引入改进型残差模块,在减少参数量的同时增强对表情区域的关注;利用通道-空间注意力机制对网络提取的表情区域实现不同维度和位置上的权重分配,专注于表情关键点中细微差别特征信息;利用细节模块进一步提取深度特征信息。为得到更高准确度,引入联合损失函数延长类外距离,缩短类内距离以提高表情识别准确度。本文将此网络运用到数据集FER2013、CK+中,实验结果表明:本算法平均识别率分别为63.91%、97.98%,参数量为11.34 M。与VGG网络、残差网络等对比,该模型不仅提高了识别率,还减少了冗余参数量。

关键词：面部表情识别残差模块通道-空间注意力机制细化模块

基于CNN-LSTM-Attention的月生活需水预测研究

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三峡大学学报（自然科学版） 2024年第5期46卷 1-6页

作者：陈星沈紫菡许钦蔡晶河海大学水文水资源学院南京210098 水灾害防御全国重点实验室南京210098 长江保护与绿色发展研究院南京210098 南京水利科学研究院水文水资源研究所南京210098

需水预测是进行水资源配置的重要部分,对于水资源合理开发利用和社会可持续发展有重要指导意义.本文以陕西省为研究区,结合大数据分析法,提出一种基于CNN-LSTM-Attention的月生活需水预测模型.首先,通过卷积神经网络(convolutional neur... 详细信息

需水预测是进行水资源配置的重要部分,对于水资源合理开发利用和社会可持续发展有重要指导意义.本文以陕西省为研究区,结合大数据分析法,提出一种基于CNN-LSTM-Attention的月生活需水预测模型.首先,通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取数据动态变化特征,然后利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络对提取的特征进行学习训练,最后使用注意力(attention)机制分配LSTM隐含层不同权重,预测月生活需水量并对比实际数据.结果表明,CNN-LSTM-Attention模型的相对平均误差值和决定系数(R2)分别为2.54%、0.95,满足预测精度需求,相比于LSTM模型预测精度更高.进一步证明了模型预测的合理性,可为陕西省水资源规划提供指导.

关键词：月尺度需水预测卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制因子筛选

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新时代工匠精神融入高职院校校园文化建设的价值、现状与路径

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新传奇 2024年第16期 89-91页

作者：沈紫晴浙江机电职业技术学院

高职院校是新时代工匠的重要培养基地，校园文化是塑造学生价值观的重要载体。新时代工匠精神融入高职院校校园文化建设，是培养高素质技术技能人才的迫切需要，是促进高职院校内涵式发展的重要途径，是弘扬中华优秀传统文化的有效方式... 详细信息

高职院校是新时代工匠的重要培养基地，校园文化是塑造学生价值观的重要载体。新时代工匠精神融入高职院校校园文化建设，是培养高素质技术技能人才的迫切需要，是促进高职院校内涵式发展的重要途径，是弘扬中华优秀传统文化的有效方式。但当前工匠精神融入校园文化建设中，课程内容体系有待完善，“三教”功能有待提升，各类载体的力度有待加强。因此，要以课程建设培育“匠规”，以师资建设培育“匠德”，以校园文化培育“匠心”，以校企合作培育“匠技”，进而实现工匠精神有效融入高职院校校园文化建设。

关键词：高职院校工匠精神校园文化

轨道交通全自动运行线路的车站运营需求分析及实践

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隧道与轨道交通 2024年第1期 55-57,82页

作者：沈紫馨上海申通轨道交通研究咨询有限公司

针对国内全自动轨道交通运行线路的车站运营需求进行了研究,在剖析现状的基础上阐明其研究意义和目标。使用KANO模型分析全自动运行线路的车站运营需求;从用户对象、需求分类等方面对车站运营需求进行梳理,并提出全自动运行线路车站运... 详细信息

针对国内全自动轨道交通运行线路的车站运营需求进行了研究,在剖析现状的基础上阐明其研究意义和目标。使用KANO模型分析全自动运行线路的车站运营需求;从用户对象、需求分类等方面对车站运营需求进行梳理,并提出全自动运行线路车站运营目标的实现思路,最后以车站需求实践为例进行说明。旨在为全自动运行线路的设计、建设、运营提供更为全面的需求输入。

关键词：轨道交通全自动运行运营场景车站运营需求

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