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*ST深天锁定A股首例市值退市

*ST深天锁定A股首例市值退市

北京商报

作者：马换换王蔓蕾

A股首只市值退市股来了!7月23日，*ST深天股价再度跌停，总市值为2.51亿元，这已是公司连续19个交易日收盘市值低于3亿元，即便后一交易日股价涨停，公司总市值也难回3亿元以上，已提前锁定市值退市，也是A股首例。首只市值退市股的出... 详细信息

A股首只市值退市股来了!7月23日，*ST深天股价再度跌停，总市值为2.51亿元，这已是公司连续19个交易日收盘市值低于3亿元，即便后一交易日股价涨停，公司总市值也难回3亿元以上，已提前锁定市值退市，也是A股首例。首只市值退市股的出现也引发市场对低市值个股的关注，经同花顺......

关键词：市值个股退市市股

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创正电气上演“家族式”IPO

创正电气上演“家族式”IPO

北京商报

作者：马换换王蔓蕾

“家族式”IPO一直是监管关注的重点。近期，创正电气股份有限公司（以下简称“创正电气”）IPO获得受理，公司拟冲击北交所上市。闯关北交所上市背后，创正电气业绩表现亮眼，但与此同时，公司也存在着不少疑点。据悉，创正电气系一家... 详细信息

“家族式”IPO一直是监管关注的重点。近期，创正电气股份有限公司（以下简称“创正电气”）IPO获得受理，公司拟冲击北交所上市。闯关北交所上市背后，创正电气业绩表现亮眼，但与此同时，公司也存在着不少疑点。据悉，创正电气系一家家族式企业，公司实控人黄建锋一家四口合......

关键词： IPO 招股书家族式企业实际控制人

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南海小叶海蛞蝓线粒体基因组特征与系统进化

热带海洋学报 2024年

作者：刘慧张辉贤刘馨蔓林强沈萍萍烟台大学海洋学院中国科学院热带海洋生物资源与生态重点实验室(LMB)广东省应用海洋生物重点实验室中国科学院南海海洋研究所珠海科技学院

南海小叶海蛞蝓发现于南海海域，其形态特征与叶海牛科物种极为相似，呈修长的卵圆形，背部呈深灰色且具不规则乳白色瘤状突起，其中央两排较大橙色突起并行分布。本文利用线粒体全基因组测序对其进行鉴定，并根据蛋白编码基因（protein... 详细信息

南海小叶海蛞蝓发现于南海海域，其形态特征与叶海牛科物种极为相似，呈修长的卵圆形，背部呈深灰色且具不规则乳白色瘤状突起，其中央两排较大橙色突起并行分布。本文利用线粒体全基因组测序对其进行鉴定，并根据蛋白编码基因（protein-coding genes,PCGs）序列分析其系统进化关系。结果表明，该物种线粒体基因组全长为14677 bp，包含37个基因，分别为13个PCGs、2个rRNA和22个t RNA。线粒体基因组的碱基组成为：A占30.4%、T占37.3%、C占15.0%、G占17.3%,A+T含量为67.7%。在13个PCGs中，除了ND5和ND6使用TTG作为起始密码子外，其他11个PCGs的起始密码子均符合ATN的形式。最大似然法进化树分析结果表明，该物种与突丘小叶海蛞蝓（Phyllidiella pustulosa）亲缘关系极为密切，并与媚眼叶海牛（Phyllidia ocellata）聚为一支。Blast分析发现，该物种与P. pustulosa线粒体全基因组序列相似度为94.6%,COX1基因序列相似度为98.8%。结合形态特征与分子鉴定结果表明，该物种为Phyllidiella属新种，将之命名为南海小叶海蛞蝓（Phyllidiella nanhaiense sp. nov.(Zhang,Liu&Shen, 2018)）。南海小叶海蛞蝓的发现及其线粒体基因组数据为Phyllidiella属的深入研究提供参考，对海蛞蝓的物种多样性和系统发育研究具有重要意义。

关键词：南海小叶海蛞蝓线粒体基因组进化分析物种鉴定

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OMC框架下的行人多目标跟踪算法研究

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 172-182页

作者：贺愉婷车进吴金蔓马鹏森宁夏大学物理与电子电气工程学院银川750021 宁夏沙漠信息智能感知重点实验室银川750021

多目标跟踪是计算机视觉领域被广泛研究的重要方向,但是在实际应用中,目标的快速移动、光照变化、遮挡等问题会导致跟踪性能变差,因此以多目标跟踪模型OMC为基础框架展开研究,以实现跟踪性能的进一步提升。针对多目标跟踪过程中存在的... 详细信息

多目标跟踪是计算机视觉领域被广泛研究的重要方向,但是在实际应用中,目标的快速移动、光照变化、遮挡等问题会导致跟踪性能变差,因此以多目标跟踪模型OMC为基础框架展开研究,以实现跟踪性能的进一步提升。针对多目标跟踪过程中存在的目标特征质量层次不齐的问题,对特征提取器进行优化,在主干网络集成了GAM注意力机制并在Neck网络部分更换了上采样方式;针对现有方法中存在的检测任务和重识别任务之间的“竞争问题”,构建了递归交叉相关网络,使得模型可以学习不同任务的特性和共性。此处针对两个子任务分别进行了优化,一是设计了新的通道注意力HS-CAM优化了重识别网络;二是更换了检测部分的边界回归损失函数,采用EIoU损失函数。实验表明,在MOT16数据集上MOTA指标可达73.5%,IDF1可达70.4%,MLgt为11.7%,相比较OMC算法减少了1.5个百分点。

关键词：计算机视觉多目标跟踪 GAM注意力机制转置卷积 EIoU损失函数

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增长超九成上半年北京昌平落地首店105家

增长超九成上半年北京昌平落地首店105家

北京商报

作者：卢扬王蔓蕾

9月5日，北京商报记者从“迎接新中国成立75周年”系列主题新闻发布会昌平区专场获悉，今年上半年，昌平区GDP同比增长6.8%，排名全市第一。近年来，昌平区加速培育新质生产力，以科技创新引领现代化产业体系建设，抢占合成生物制造、... 详细信息

9月5日，北京商报记者从“迎接新中国成立75周年”系列主题新闻发布会昌平区专场获悉，今年上半年，昌平区GDP同比增长6.8%，排名全市第一。近年来，昌平区加速培育新质生产力，以科技创新引领现代化产业体系建设，抢占合成生物制造、机器人等发展先机，三大千亿级产业集聚态势......

关键词：昌平区生产力未来产业北京昌平增长极生物制造高教园

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互联网+演出保利文化打造“智慧剧院”

互联网+演出保利文化打造“智慧剧院”

北京商报

作者：卢扬王蔓蕾

2024北京文化论坛将于9月19日—21日在京举办。本届论坛将继续广泛开展文明交流互鉴，展示中华文化精华、博览世界文化精粹，引领先进文化潮流、聚合文化创新力量，积极搭建促进文化交流、深化文明互鉴的一流平台。近年来，北京文化产... 详细信息

2024北京文化论坛将于9月19日—21日在京举办。本届论坛将继续广泛开展文明交流互鉴，展示中华文化精华、博览世界文化精粹，引领先进文化潮流、聚合文化创新力量，积极搭建促进文化交流、深化文明互鉴的一流平台。近年来，北京文化产业的发展持续聚焦新质生产力，作为十余次荣......

关键词：东城区

比较视域下《国际中文教育中文水平等级标准》的教学应用研究

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新疆师范大学学报（哲学社会科学版） 2024年第3期45卷 117-124页

作者：余佳蔓叶军沈佳晨华东师范大学国际汉语文化学院上海200062 华东师范大学国家语委全球中文发展研究中心上海200062

通过与《ACTFL语言水平指南》《欧洲语言共同参考框架》进行比较,文本确定了《国际中文教育中文水平等级标准》的基本定位;从教学观念、课程、课型、教学资源和教学法等方面探讨了《国际中文教育中文水平等级标准》中的教学应用问题,并... 详细信息

通过与《ACTFL语言水平指南》《欧洲语言共同参考框架》进行比较,文本确定了《国际中文教育中文水平等级标准》的基本定位;从教学观念、课程、课型、教学资源和教学法等方面探讨了《国际中文教育中文水平等级标准》中的教学应用问题,并就教学应用可能出现的误区提出了相应的教学建议。文本认为,教学中不能将语言能力标准等同于语言学习标准和语言课程标准,要重视标准体现的结构与功能并重以及知识、技能、交际三位一体的语言观,避免学生走为考而学的歧路。

关键词：国际中文教育语言水平标准语言教学

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“无言之教”的审美阐释及实践策略

当代教育科学 2024年第6期 42-48页

作者：李如密孙嘉蔓南京师范大学课程与教学研究所南京210097

“无言之教”来源于儒道两家的教育思想,是以“自然”为核心的感悟式教学,强调教学的顺其自然和无为而教。从审美角度来看,“无言之教”具有审美开放性、审美导向性、审美建构性和审美超功利性的特征,需要师生基于自身经验对审美对象顺... 详细信息

“无言之教”来源于儒道两家的教育思想,是以“自然”为核心的感悟式教学,强调教学的顺其自然和无为而教。从审美角度来看,“无言之教”具有审美开放性、审美导向性、审美建构性和审美超功利性的特征,需要师生基于自身经验对审美对象顺其自然地意会、欣赏和创造。“无言之教”意涵丰富,包括“有言”和“不言”的交互相生、互相融合。教师需要借助审美意象,营造审美情境,使教学以“有”生“无”;重视审美意会,通过审美欣赏,实现教学“无”中生“有”;依托师生对话,重视言语与非言语的含蓄作用;整体把握课堂态势,实施“无言之教”的择宜艺术等方式,促进教学有效实施。

关键词： “无言” “无言之教” 审美体验审美想象

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基于粒子群优化和卷积神经网络的电力系统运行状态辨识

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电网技术 2024年第1期48卷 315-324页

作者：杨晶赵津蔓孟润泉张东霞李柏堉武宇翔电力系统运行与控制山西省重点实验室(太原理工大学) 山西省太原市030024 中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192

随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm ... 详细信息

随着“双碳”目标的提出,高比例可再生能源和高比例电力电子设备正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征,其间歇性、不确定性使电力系统实时运行状态辨识面临严峻挑战。为此,该文提出一种基于粒子群优化和卷积神经网络(particle swarm optimization and convolutional neural network,PSO-CNN)的高精度电力系统实时运行状态辨识方法。首先,该方法同时考虑电力系统安全域与稳定域下的暂态问题,适用于暂态稳定故障前、故障中及故障后多场景的电力系统运行状态辨识。其次,为确保样本数据中新能源机组出力方式的全面性,采用拉丁超立方抽样方法对精细化仿真数据采样,考虑到实际电力系统中存在状态类别极端不平衡问题,引入PSO算法调节模型不同类别损失函数权重以提高模型对极端不均衡样本的辨识效果。最后,分别在IEEE39节点系统及某省级电网系统中对所提方法进行评估,实验结果证明了所提状态辨识方法的有效性及鲁棒性。

关键词：电力系统运行状态辨识粒子群优化算法深度学习