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汉代陶灯与青铜灯的造型设计研究

汉代陶灯与青铜灯的造型设计研究

作者：周和花景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

汉代陶灯与青铜灯是我国古代灯具发展的高峰期,不仅形式多样而且造型优美。自战国时期青铜工艺铸造水平的迅速提升和后汉时期陶瓷工艺的普遍发展,青铜灯与陶灯在汉代迎来了它的鼎盛时期,促成了中国古代灯具史上的辉煌。陶灯与青铜灯的... 详细信息

汉代陶灯与青铜灯是我国古代灯具发展的高峰期,不仅形式多样而且造型优美。自战国时期青铜工艺铸造水平的迅速提升和后汉时期陶瓷工艺的普遍发展,青铜灯与陶灯在汉代迎来了它的鼎盛时期,促成了中国古代灯具史上的辉煌。陶灯与青铜灯的造型设计融合了汉文化背景下所形成的审美观,通过对灯具的造型进行表现,赋予了汉代灯具深厚的天人合一精神和浓郁的生命气息。从汉代陶灯与青铜灯中可以看到汉代社会的历史文明、古代灯具的造型艺术和现代设计的灵感来源。本文从汉代陶灯与青铜灯的造型设计这一角度进行阐述,以分析陶灯与青铜灯中所蕴涵的某种生命力或文化性,具体反映在灯具的造型取象、动态、质感、风格、结构、手法和寓意等方面,并分析造成这种现象的根本原因,从而得知无论是汉代陶灯还是青铜灯都具有某种与时代相符的特殊灵性,承载了汉人祈求通过灯具与万物沟通的愿望,其造型本质上是汉代社会羽化升仙思想的物质载体。

关键词：汉代陶灯青铜灯造型设计

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小学数学具身作业设计研究

小学数学具身作业设计研究

作者：纪锦华洛阳师范学院

学位级别：硕士

作业是学生巩固课堂知识、形成学习能力、培养素质的重要途径,在反馈学习成效、促进家校合作等方面也具有重要意义。2021年,国家先后出台了《关于加强义务教育学校作业管理的通知》、《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培... 详细信息

作业是学生巩固课堂知识、形成学习能力、培养素质的重要途径,在反馈学习成效、促进家校合作等方面也具有重要意义。2021年,国家先后出台了《关于加强义务教育学校作业管理的通知》、《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》,均明确提出作业设计要“减负增效”。如何减轻学生作业负担,提高作业设计质量成为教育领域关注的热点话题。鉴于此,本研究以认知发展阶段理论、具身认知理论等作为理论依据,通过文献研究法、问卷法等多种方法来搜集与整理资料,探究具身学习对小学数学作业设计的适切性,旨在促进作业设计理念的转变,进而推动教学实践中作业质量的提升。第一部分绪论对选题缘由及国内外研究现状、研究意义、核心概念、理论基础等进行铺垫式介绍,理清了论文的研究思路和方法。第二部分为小学数学具身作业概述,包括小学数学具身作业的基本理念、适切性及价值分析。第三部分采用问卷调查法、访谈法等多种研究方法综合开展调研,探究当前小学数学具身作业的现状,研究发现小学数学具身作业存在以下问题:作业目标重心智训练,忽视全面发展;作业内容重知识传授,远离生活情境;作业类型单一,忽视学生多感官参与;片面强调作业结果,忽视学生体悟。第四部分提出了小学数学具身作业设计的优化策略,建构了小学数学具身作业的具体设计路径,对设计要素和设计流程进行了分析,设计流程包括对学习者、作业内容、作业情境的前期分析、作业目标的制定、作业内容的组织、作业方法的选择、作业评价的实施。第五部分在设计路径的基础上,结合具体案例分析小学数学具身作业设计流程。

关键词：具身学习具身作业作业设计小学数学

Mask R-CNN改进模型在苹果叶片褐斑病中的识别研究

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Mask R-CNN改进模型在苹果叶片褐斑病中的识别研究

作者：陈芳花塔里木大学

学位级别：硕士

褐斑病是苹果树生长中常见的病害,发病会导致叶片早期脱落削弱光合作用使树势衰弱,使的苹果果实缩小果肉出现褐色干腐,不仅损害了果实的品质,也降低了果农的经济收益。为了有效识别和防治褐斑病,本文采用了改进的Mask R-CNN模型,对苹果... 详细信息

褐斑病是苹果树生长中常见的病害,发病会导致叶片早期脱落削弱光合作用使树势衰弱,使的苹果果实缩小果肉出现褐色干腐,不仅损害了果实的品质,也降低了果农的经济收益。为了有效识别和防治褐斑病,本文采用了改进的Mask R-CNN模型,对苹果叶片上的褐斑病进行自动化检测和分级。本文分析了国内外关于深度学习算法模型在农作物病害识别领域的研究,提出了一种改进Mask R-CNN模型对苹果叶片褐斑病病害进行识别,本文主要做了以下几个方面的工作:(1)构建病害特征的筛选模块:为了提升Mask R-CNN模型在苹果叶片褐斑病上识别率,研究引入了特征筛选模块进入Mask R-CNN架构,特征筛选模块工作原理基于评估全卷积层对苹果叶片病害的识别置信度,通过与网络初始设定的病害识别阈值进行比较,目的是专注于对受病害影响的叶片部分进行精确分割进而提取其特征图谱,从而提高了分析的效率和精确度。(2)叶片褐斑病复杂特征提取:本文研究旨在识别和分类苹果褐斑病受影响的叶片,苹果褐斑病的种类繁多,与其他作物病害相比,其识别难度更大,需要更精细的分析和识别技术来确保准确度。Dense Net121网络通过其独特的密集连接机制有效缓解了梯度消失问题,减少了模型参数的数量,显著地提高了特征的利用效率。Dense Net121在CIFAR指标上全面超越了Res Net50和Res Net101,这突显了其在提升效率和效果方面的重要优势。(3)叶片褐斑病实现分级:应用Mask R-CNN模型对预处理后的图像进行分割,模型能够识别出叶片和褐斑病的区域,并为每个分割出的区域生成一个精确的像素级掩码,通过苹果叶片和叶片中存在的褐斑病分割面积比进行褐斑病病害的分级识别。根据分割面积比和国家苹果叶片褐斑病分级标准的定义,将叶片上的褐斑病分为不同的等级。实验结果表明:在Io U等于0.5时,分割的平均错分率为3.25%,可以对不同分割面积比的褐斑病病害进行分级识别。将改进后的Mask R-CNN模型与Faster R-CNN和U-Net进行实验对比,结果表明在复杂背景下对叶片的分割识别精确度达到了92.44%,病斑分级准确率达到91.42%;在简单背景下分割识别精确度达到了96.45%,病斑分级准确率达到93.56%,具有良好的迁移性。

关键词： Mask R-CNN模型苹果叶片褐斑病特征筛选模块 DenseNet121 分级识别

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G机动车质量检验公司数字化转型策略研究

G机动车质量检验公司数字化转型策略研究

作者：王彬花重庆理工大学

学位级别：硕士

机动车质量监督检验检测行业是汽车产业发展壮大的关键支撑服务行业,为主机厂及零部件厂提供整车或系统、零件的检测和试验,涵盖了安全性、耐久性、动力性、排放等多个方面,促进汽车制造企业提高产品质量,推动技术创新和发展,是汽车市... 详细信息

机动车质量监督检验检测行业是汽车产业发展壮大的关键支撑服务行业,为主机厂及零部件厂提供整车或系统、零件的检测和试验,涵盖了安全性、耐久性、动力性、排放等多个方面,促进汽车制造企业提高产品质量,推动技术创新和发展,是汽车市场健康发展的重要保障,同时因为提供了客观、权威的评估结果,帮助消费者选择到质量可靠、安全的机动车,保障他们的合法权益。机动车质量监督检验检测行业在维护社会交通秩序、促进经济发展和保障公共安全方面发挥着重要作用。G机动车质量检验公司作为国家和行业的汽车产品质量监督检验机构,自1984年以来,承担着全国汽车行业的整车、总成、零部件、材料等产品试验、检验和质量监督工作。公司设有职能部门如综合管理部、人力资源部等,业务部门如整车检测中心、部件检测中心、碰撞检测中心、环保与健康检测中心等。结合动态能力理论,企业应及时获取市场信息和竞争态势的变化,将环境变化作为战略思考的重要因素,调整企业战略和运营模式以适应变化保持动态平衡。本文以G机动车质量检验公司作为研究对象,分析了G公司的发展现状,结合战略管理理论的相关分析工具:PEST分析、波特五力分析、SWOT分析,全面深入分析了G公司的外部环境和内部条件,通过层次分析法确定SWOT矩阵中优势、劣势、机遇、威胁里的各个要素权重。访谈了G公司管理层、中干、专家、一线管理者等,调研他们认为的公司面临的主要挑战和机遇,以及自身存在的问题。其中公司面临的主要挑战有:行业影响力不够强,受政策推动,急需推进认证国际化、质量监督检测全生命周期可追溯和一致性,效率和精度函待提高等。遇到的机遇有:国家大力支持汽车产业,扩内需促消费,出口规模持续扩大,市场监管总局等部门引导质量监督检验行业高质量发展,引导开展数字化转型升级,实现数字化、智能化管理。存在的主要问题有:G公司组织机构传统、信息系统孤立、数据采集质量差、利用能力弱,数字化技术落后,客户服务模式单一等。由此分析了G公司数字化转型的必要性和可行性。结合QSPM矩阵,采用专家团队打分得出各个战略方案分值,WO战略的吸引力得分最高,从而选出最优战略:将数字化转型战略作为企业发展战略的关键部分,加速业务优化、升级,完善数字化人才培养措施,克服组织变革的阵痛,加强与国际市场的交流合作。结合MIT Sloan数字化转型要素框架在运营支持、客户体验、员工体验、商业模式、数字化平台等方面提出G公司数字化转型的策略,以及在安全、资金、人才等方面需要提供的保障措施。以此实现G公司核心业务场景的变革和升级,提高工作效能和核心竞争力,提高监管部门监管效率,推动汽车行业健康高质量发展。

关键词：机动车质量检验数字化转型战略管理 QSPM矩阵

青春期小鼠对LPS诱导肺细胞焦亡的适应性反应及自噬调控机制

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青春期小鼠对LPS诱导肺细胞焦亡的适应性反应及自噬调控机制

作者：汪花安徽医科大学

学位级别：硕士

“同意”类易混淆词辨析及其国际中文教学设计

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“同意”类易混淆词辨析及其国际中文教学设计

作者：范海花海南师范大学

学位级别：硕士

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老年冠心病患者内在能力现状及影响因素研究

老年冠心病患者内在能力现状及影响因素研究

作者：纪思齐扬州大学

学位级别：硕士

基于无监督学习的多变量时间序列的状态分类研究

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基于无监督学习的多变量时间序列的状态分类研究

作者：花逸文南京信息工程大学

学位级别：硕士

TSMSE结合IOOA-BiLSTM的水电机组轴系故障诊断方法

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水利学报 2024年第7期55卷 862-873页

作者：张兼博李想曾云唐跨纪昆明理工大学冶金与能源学院云南昆明650093 云南省高校水力机械智能测试工程研究中心云南昆明650093

为提高水电机组轴系振动故障诊断的准确率,本文提出了一种新的诊断方法。首先,基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)进行振动信号预处理;其次,基于时移多尺度思想,引入时移多尺度样本熵(TSMSE)模型,以克服传统多尺度样本熵鲁棒... 详细信息

为提高水电机组轴系振动故障诊断的准确率,本文提出了一种新的诊断方法。首先,基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)进行振动信号预处理;其次,基于时移多尺度思想,引入时移多尺度样本熵(TSMSE)模型,以克服传统多尺度样本熵鲁棒性差以及粗粒化不足的问题;最终,将TSMSE提取的故障特征集输入经过改进鱼鹰算法(IOOA)优化的双向长短时记忆网络(BiLSTM),进行故障特征分类。通过对原始信号添加SNR=5 dB噪声并引入两种特征熵与TSMSE对比,分析TSMSE的抗噪性能。仿真实验表明,在给定数据集下TSMSE特征提取能力明显优于另外两种方法。同时,所提故障诊断模型应用在原始信号和含噪信号两种情况下,分别取得了100%以及97.22%的准确率,验证了所提模型的良好性能,为水电机组故障诊断提供新的科学方法。

关键词：水电机组特征提取时移多尺度样本熵 IOOA-BiLSTM 故障诊断