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关于相思寸寸灰--再论《玉梨魂》的文学史属性

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中国民族博览 2021年第23期 187-189页

作者：罗玮伦遵义师范学院文学与传媒学院贵州遵义563003

关键词：《玉梨魂》白梨影文学史属性

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多模态视阈下现代汉语的网络化表达研究

教育学术月刊 2024年第5期 20-26页

作者：罗玮江西开放大学江西南昌330046

至今为止的网络语言研究基本都是以文本为基础,而实际上网络语言的表达方式越来越接近现实生活,呈现多模态的表现方式。本研究从多模态视角出发,利用多模态话语分析框架,从模态选择、结构配置、模态关系三个方面研究现代汉语网络化进程... 详细信息

至今为止的网络语言研究基本都是以文本为基础,而实际上网络语言的表达方式越来越接近现实生活,呈现多模态的表现方式。本研究从多模态视角出发,利用多模态话语分析框架,从模态选择、结构配置、模态关系三个方面研究现代汉语网络化进程。研究表明,网络语言被广泛使用的原因之一是其符号性显著,这一特点实质上反映出语言学正逐渐回归于符号学,除语言文字外其他符号资源的选择与使用是网络语言多模态化的有力验证。而模态的确定需要结合不同语境进行具体分析,其中非语言模态正发挥着越来越重要的作用。从结构配置来看,语言模态仍是网络语言的主体,在内容上凸显情绪化特点。但随着网络技术的发展,人们的视觉感官得到进一步刺激,一种“图像+”的形式正成为网络表达的新兴配置,承载着愈来愈多的意义。最后在模态关系上,网络化表达的各种模态之间主要呈现为互补关系,不同模态的形式虽然各有差异,但都是为了体现交际者整体意义,实现更加有效的信息交流。

关键词：现代汉语网络语言多模态符号系统视觉语法

重症急性胰腺炎骨骼肌源性Myonectin调控铁蓄积加剧腺泡细胞坏死的作用及机制研究

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重症急性胰腺炎骨骼肌源性Myonectin调控铁蓄积加剧腺泡细胞坏死...

作者：罗玮玮扬州大学

学位级别：硕士

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环境税“双重红利”效应研析

税务研究 2024年第8期 120-126页

作者：刘建徽罗玮盛田婷西南大学经济管理学院厦门大学嘉庚学院

有关环境税“双重红利”假说的研究从理论分析到实证检验,为各国的环境税改革提供了有力理论支撑。梳理环境税“双重红利”假说研究相关文献发现,学术界对环境税“双重红利”假说存在争议。从可计算一般均衡(CGE)模型的实证文献的计量... 详细信息

有关环境税“双重红利”假说的研究从理论分析到实证检验,为各国的环境税改革提供了有力理论支撑。梳理环境税“双重红利”假说研究相关文献发现,学术界对环境税“双重红利”假说存在争议。从可计算一般均衡(CGE)模型的实证文献的计量分析中发现,环境税有助于促进经济增长、刺激投资、拉动进口,同时有助于消费者价格指数下降,但对出口没有影响。有鉴于此,在认知观念层面,应摒弃环境税“双重红利”效应执念,理性回归环境税改善生态环境的初心使命;在制度和实践层面,应立足实际,科学设计并论证环境税改革方案,提高改革的可行性和接受度,确保环境税制度在实践中行得通、运行好、受欢迎。

关键词：环境税 “双重红利” 绿色税制税制改革

MOOCDR-VSI:一种融合视频字幕信息的MOOC资源动态推荐模型

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计算机研究与发展 2024年第2期61卷 470-480页

作者：吴水秀罗贤增钟茂生吴如萍罗玮江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 江西师范大学江西教育数字化转型研究中心南昌330022

学习者在面对浩如烟海的在线学习课程资源时往往存在“信息过载”和“信息迷航”等问题,基于学习者的学习记录,向学习者推荐与其知识偏好和学习需求相符的MOOC资源变得愈加重要.针对现有MOOC推荐方法没有充分利用MOOC视频中所蕴含的隐... 详细信息

学习者在面对浩如烟海的在线学习课程资源时往往存在“信息过载”和“信息迷航”等问题,基于学习者的学习记录,向学习者推荐与其知识偏好和学习需求相符的MOOC资源变得愈加重要.针对现有MOOC推荐方法没有充分利用MOOC视频中所蕴含的隐式信息,容易形成“蚕茧效应”以及难以捕获学习者动态变化的学习需求和兴趣等问题,提出了一种融合视频字幕信息的动态MOOC推荐模型MOOCDR-VSI,模型以BERT为编码器,通过融入多头注意力机制深度挖掘MOOC视频字幕文本的语义信息,采用基于LSTM架构的网络动态捕捉学习者随着学习不断变化的知识偏好状态,引入注意力机制挖掘MOOC视频之间的个性信息和共性信息,最后结合学习者的知识偏好状态推荐出召回概率Top N的MOOC视频.实验在真实学习场景下收集的数据集MOOCCube分析了MOOCDR-VSI的性能,结果表明,提出的模型在HR@5,HR@10,NDCG@5,NDCG@10,NDCG@20评价指标上比目前最优方法分别提高了2.35%,2.79%,0.69%,2.2%,3.32%.

关键词： MOOC推荐 BERT 多头注意力机制字幕信息长短期记忆

滨水空间视觉特征的注意力和情绪效应——基于高校在校学生眼动追踪实验的证据

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中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2024年

作者：罗玮菁袁媛王琳婷吴丽娟中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室广州市城市规划勘测设计研究院有限公司

随着社会竞争压力倍增以及城市生活高速运转，高校在校学生心理健康问题日益凸显。大量研究证实蓝绿空间具有多重健康效益。作为一种日常疗愈景观，蓝绿空间是促进心理健康的重要“自然处方”和环境资产。本研究基于视觉景观感知理论，... 详细信息

随着社会竞争压力倍增以及城市生活高速运转，高校在校学生心理健康问题日益凸显。大量研究证实蓝绿空间具有多重健康效益。作为一种日常疗愈景观，蓝绿空间是促进心理健康的重要“自然处方”和环境资产。本研究基于视觉景观感知理论，采用虚拟现实眼动追踪实验，收集51名高校在校学生的眼动行为和情绪数据，探究滨水空间视觉特征对高校在校学生注意力分配和情绪反应的作用。结果显示：公共活动型水岸引起的注视行为和愉悦情绪显著更多，不同观赏视角之间滨水空间感知的瞳孔反应和愉悦情绪存在差异。不同水平植被密度、植被结构层次和水面可视度对注意力和情绪的影响存在显著差异，且在不同空间类型和观赏视角下显示出异质性特征，即滨水空间属性之间具有交互作用。研究有助于丰富蓝绿空间人地感知理论的实验性循证探索和差异化研究，结论可为人本尺度下滨水空间精细化场所营造提供参考，以期为我国青年友好滨水空间建设提供实证支撑。

关键词：滨水空间注意力情绪眼动实验青年友好

IGBT模块特征参数识别精确性对并联动态均流影响的评估分析

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电源学报 2024年

作者：金声超吴文宝黄晓宏罗玮智信能源科技有限公司中国电建集团江西省电力建设有限公司

IGBT模块特征参数差异是导致控制回路参数差异的重要因素，对IGBT并联应用动态均流特性影响至深。在无法更改器件参数的情况下，采用一些驱动补偿控制可以弥补器件差异对动态均流的影响，精确识别IGBT模块特征参数是此类方法的关键。本... 详细信息

IGBT模块特征参数差异是导致控制回路参数差异的重要因素，对IGBT并联应用动态均流特性影响至深。在无法更改器件参数的情况下，采用一些驱动补偿控制可以弥补器件差异对动态均流的影响，精确识别IGBT模块特征参数是此类方法的关键。本文主要研究采用同步脉冲异步驱动方案时，以门电阻为代表的参数识别精度差异对动态均流特性的影响。对IGBT器件本体特征参数的关联特性进行了研究，构建各参数与影响变量的特征模型。建立PSpice器件并联工作模型，结合器件手册数据比对与多工况测试参数校正，拟合出IGBT器件参数与影响因子变化曲线。通过两组模块1200V/200A 和1700V/300A IGBT并联开关特性实验，验证了关于IGBT特征参数差异对并联均流影响的判定。最后总结了特征参数识别精确性差异对动态均流特性的影响。

关键词： IGBT并联均流同步脉冲异步驱动参数识别误差分析

崩塌地監測與因應措施——以藤枝林道及九份二山崩塌地為例

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崩塌地監測與因應措施——以藤枝林道及九份二山崩塌地為例

2015海峡两岸水土保持学术研讨会

作者：蘇苗彬陳振宇尹孝元林建良羅瑋倫游韋菁武德玲臺灣中興大學臺灣「行政院農業委員會水土保持局」

西元2009年莫拉克颱風帶來超大豪雨,造成高雄市六龜區藤枝林道3.5 k下方邊坡嚴重災害,歷經水土保持局坡地治理工程,西元2013年已整治完成,預防未來豪大雨或颱風來襲時可能造成土砂災害與現地工程破壞,本計畫持續蒐集坡地變化及結構安全... 详细信息

西元2009年莫拉克颱風帶來超大豪雨,造成高雄市六龜區藤枝林道3.5 k下方邊坡嚴重災害,歷經水土保持局坡地治理工程,西元2013年已整治完成,預防未來豪大雨或颱風來襲時可能造成土砂災害與現地工程破壞,本計畫持續蒐集坡地變化及結構安全等相關監測資料,進行後續安全性評估;為完備大型崩塌監測技術與監測設備之運作,於921大地震在南投縣國姓鄉九份二山造成的大型崩塌地,更換五處監測站之舊有監測設備,並新增兩處TDR持續了解地層變化,資料自動接收並與藤枝林道3.5k伺服器統一管理,以進行多元化崩塌監測之研究與現地安全監控。

关键词：崩塌地監測系統通報機制

来源： cnki会议评论

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融合秘密分享技术的双重纵向联邦学习框架

计算机应用 2024年第6期44卷 1872-1879页

作者：罗玮刘金全张铮清华大学水利水电工程系北京100084 国能大渡河大数据服务有限公司成都610016

针对水电行业中的跨媒体数据融合建模和隐私保护的问题,提出一种融合秘密分享技术的双重纵向联邦学习框架。首先,将各参与方节点进行分层,其中底层节点负责预建模,中间层节点负责预模型汇总与优化,中心方节点则生成最终模型;其次,为强... 详细信息

针对水电行业中的跨媒体数据融合建模和隐私保护的问题,提出一种融合秘密分享技术的双重纵向联邦学习框架。首先,将各参与方节点进行分层,其中底层节点负责预建模,中间层节点负责预模型汇总与优化,中心方节点则生成最终模型;其次,为强化数据隐私性保护和防范推理攻击,引入基于秘密分享技术的中间参数保护机制,在该机制中数据拥有者与模型训练方之间的通信数据被碎片化分割,以确保模型参数与训练者的对应关系的隐蔽性,提高攻击者推理攻击的难度;最后,为优化联邦学习的模型聚合过程,引入基于信息量差异的节点评估机制,该机制综合考虑节点的相异度和数据量,精细权衡不同节点在模型聚合中的权重,并剔除疑似的恶意节点的贡献,从而优化模型的性能和收敛速度。实验数据集选取国电大渡河流域水电开发有限公司的真实数据,结果显示:基于秘密分享技术的中间参数保护机制相较于差分隐私保护机制,收敛过程更稳定,收敛速度提升约14.6%;引入基于信息量差异的节点评估机制,相较于联邦平均算法,收敛速度提升约13.5%。可见,所提框架解决了水电数据的跨媒体数据融合建模问题,并具有数据隐私保护和模型收敛加速的优势。

关键词：水电数据数据融合联邦学习推理攻击数据隐私