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潮汕海岸带河-海交互区沉积环境及小型底栖动物群落结构研究

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海洋与湖沼 2024年第1期55卷 155-170页

作者：俞越王嫣贝范魏丰董建玮王红兵袁振威耿乐杜永芬李玉凤南京师范大学海洋科学与工程学院江苏南京210046 中国地质调查局海口海洋调查中心海南海口571127

河口三角洲是人类活动最为剧烈的区域,陆海作用复杂,生态环境脆弱。2021年6月以潮汕韩江三角洲河口群为研究区,开展了河-海交互区沉积环境和小型底栖动物群落综合研究。结果表明,研究区沉积物以黏土质粉砂为主,中值粒径为6.66~1301.34... 详细信息

河口三角洲是人类活动最为剧烈的区域,陆海作用复杂,生态环境脆弱。2021年6月以潮汕韩江三角洲河口群为研究区,开展了河-海交互区沉积环境和小型底栖动物群落综合研究。结果表明,研究区沉积物以黏土质粉砂为主,中值粒径为6.66~1301.34μm;盐度为15.91~35.11,具有典型的河-海交互区特征;有机碳(TOC)、叶绿素a(chl a)、脱镁叶绿酸含量(Phaeo)均呈现由陆向海减少趋势。重金属Cu和Zn、Phaeo、透明度和砂含量是造成沉积环境差异的主要因素。共鉴定出13个小型底栖动物主要类群,其中自由生活海洋线虫在丰度和生物量上均为最优势类群(90%和38%),桡足类和多毛类居次。小型底栖动物的平均丰度和生物量(干重)分别为(295±195)inds./10 cm^(2)和(277.8±202.8)μg/10 cm^(2),整体上从陆向海呈增加趋势,在不同河口断面间差异显著。盐度和河口也是控制小型底栖动物群落空间分布的主要因素,真盐区(盐度>30)的群落相似性较高。小型底栖动物丰度、生物量和物种数与Phaeo和重金属(Cu、Zn、Pb、Cd)呈负相关关系;解释小型底栖动物群落结构差异的最佳环境组合是盐度和重金属Cd含量。基于重金属、有机污染指数及海洋线虫与桡足类比值三种环境评价方法,其结果均显示污染较严重的区域位于河口入海口门处。研究结果可为海岸带资源保护、生态监测以及基于生态系统实施综合管理提供基础数据支撑。

关键词：潮汕河口区沉积环境小型底栖动物群落生态评价

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无监督机器学习揭示金属表面本征反应性

Science Bulletin 2024年第6期69卷 756-762页

作者：魏丰源庄林 College of Chemistry and Molecular Sciences Wuhan UniversityWuhan 430072China

The reactivity of metal surfaces is a cornerstone concept in chemistry,as metals have long been used as catalysts to accelerate chemical *** fundamentally important,the reactivity of metal surfaces has hitherto not been explicitly *** example,in order to compare the activity of two metal surfaces,a particular probe adsorbate,such as O,H,or CO,has to be specified,as comparisons may vary from probe to *** we report that the metal surfaces actually have their own intrinsic/eigen reactivity,independent of any probe *** employing unsupervised machine learning algorithms,specifically,principal component analysis(PCA),two dominant eigenvectors emerged from the binding strength dataset formed by 10 commonly used probes on 48 typical metal *** to their chemical characteristics revealed by vector decomposition,these two eigenvectors can be defined as the covalent reactivity and the ionic reactivity,*** the ionic reactivity turns out to be related to the work function of the metal surface,the covalent reactivity cannot be indexed by simple physical properties,but appears to be roughly connected with the valence-electron number normalized density of states at the Fermi *** findings expose that the metal surface reactivity is essentially a two-dimensional vector rather than a scalar,opening new horizons for understanding interactions at the metal surface.

关键词： Metal surface reactivity Binding energy Density functional calculations Principal component analysis Covalent reactivity Ionic reactivity

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新形势下业财融合在企业中的运用

中国经贸 2024年第25期 113-115页

作者：魏丰良北京国富德宝私募基金管理有限公司

在当今快速变化的商业环境中,企业需要不断创新和改进管理模式,以应对市场的挑战。业财融合作为一种有效的管理手段,融合了业务管理和财务管理的理念,有利于提高企业的运营效率、业绩表现和利润增长。业财融合的定义业财融合是指将企业... 详细信息

在当今快速变化的商业环境中,企业需要不断创新和改进管理模式,以应对市场的挑战。业财融合作为一种有效的管理手段,融合了业务管理和财务管理的理念,有利于提高企业的运营效率、业绩表现和利润增长。业财融合的定义业财融合是指将企业的业务经营与财务管理紧密结合起来,通过有效地协同和整合,实现业务目标和财务目标的统一。

关键词：业财融合财务管理财务目标业绩表现管理模式业务管理业务经营运营效率

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高血压并发心脑血管疾病临床分析

中国科技期刊数据库医药 2024年第9期 0013-0017页

作者：魏丰广保定市阜平县医院急诊科河北保定073200

探讨个体化强化降压联合阿托伐他汀钙治疗对高血压并发心脑血管疾病患者的血压控制、心脑血管事件发生风险及炎症反应的影响。方法前瞻性随机对照临床试验,纳入100例高血压并发心脑血管疾病患者,按1:1比例随机分为对照组(n=50,常规降... 详细信息

探讨个体化强化降压联合阿托伐他汀钙治疗对高血压并发心脑血管疾病患者的血压控制、心脑血管事件发生风险及炎症反应的影响。方法前瞻性随机对照临床试验,纳入100例高血压并发心脑血管疾病患者,按1:1比例随机分为对照组(n=50,常规降压治疗)和观察组(n=50,强化降压联合阿托伐他汀治疗)。比较两组治疗6个月后的血压达标率、心脑血管事件发生率,并检测血清超敏C反应蛋白(hs-CRP)和白细胞介素-6(IL-6)水平。结果观察组血压达标率(92.00%)显著高于对照组(74.00%),心脑血管事件发生率(6.00%)明显低于对照组(20.00%),差异均有统计学意义(P0.05)。结论个体化强化降压联合阿托伐他汀治疗可更有效地控制高血压并发心脑血管疾病患者的血压,降低心脑血管事件发生风险和炎症反应,安全性良好,可作为此类患者二级预防的理想策略。

关键词：高血压心脑血管疾病强化降压他汀类药物炎症因子

高校思政教育与辅导员管理工作的协同发展路径

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世纪桥 2024年第7期 76-78页

作者：张立家魏丰西安航空学院西安医学院

高校思政教育是开展辅导员日常管理工作的基础，而辅导员管理工作是推进高校思政教育工作的重要支撑，二者协同发展既满足理论与实践相结合开展高校思想政治教育工作的基本要求，又符合“三全育人”实践背景下全方位立德树人的价值取向... 详细信息

高校思政教育是开展辅导员日常管理工作的基础，而辅导员管理工作是推进高校思政教育工作的重要支撑，二者协同发展既满足理论与实践相结合开展高校思想政治教育工作的基本要求，又符合“三全育人”实践背景下全方位立德树人的价值取向。从“大思政”视角审视高校思政教育与辅导员管理工作的协同发展，需在厘清其协同发展逻辑理路的基础上，着力化解协同环境缺失、协同机制不健全、协同意识薄弱及协同能力欠缺的内外双重困境，从凝聚共识、搭建平台、健全机制三方面入手擘画高校思政教育与辅导员管理工作协同发展出实绩、双向融通育实效的实践新图景。

关键词：思政教育日常管理协同育人

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文旅元宇宙:概念、关键技术及应用场景

遥感学报 2024年第5期28卷 1161-1176页

作者：范占领陈崇成福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350108

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用... 详细信息

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用场景还处于探索中。首先,本文回顾了元宇宙的演化进程,并基于文旅行业特征,提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征,认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统,是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态,是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。其基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像,并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系,实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合;然后,对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述;最后,展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区(酒店)开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景,提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战,技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升,但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。

关键词：遥感元宇宙文化旅游虚拟地理环境虚实融合虚拟世界扩展现实

基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 171-177页

作者：范杏蕊李元诚华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的... 详细信息

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的内在复杂时序趋势,使得模型具有复杂时间序列的渐进分解能力;提出Nystrom自注意力机制,该机制利用Nystrom方法来逼近标准的自注意力机制。某地电力负荷预测实验结果表明,所提模型比基于标准Autoformer模型的短期电力负荷预测模型的时间复杂度更低,准确率更高。

关键词：短期电力负荷预测时序分解模块 Nystrom自注意力机制 Sdformer模型

基于深度金字塔卷积神经网络的ChatGPT生成文本检测方法

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 14-22页

作者：范志武姚金良杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本... 详细信息

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本长度等维度,找到一种最优的AI生成文本检测方法。【结果】首先,通过多种方法对比,基于深度金字塔卷积神经网络的文本分类方法在测试集上准确率达到0.9655,优于其他方法;其次,经过测试,DPCNN模型具备良好的跨类别能力;最后,不同的文本长度对于模型的准确率具有直接影响。【局限】以Prompt提示方式生成的中文数据集具有类别上的局限性,本文只构建了三种类别的数据集,并在此数据集上进行模型训练,然而现实中的文本类型是多样的。【结论】本文提出一种中文情景下的AI生成文本检测方法,其准确率受到文本类型和文本长度的影响。

关键词： ChatGPT 文本识别 DPCNN 跨类别

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滑窗注意力多尺度均衡的密集行人检测算法

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1286-1300页

作者：于范张菁上海工程技术大学电子电气工程学院上海200335

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。... 详细信息

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。在密集场景中,通常会包含大量的被遮挡或小规模的行人目标,导致模型产生大量的误检和漏检,同时耗费大量的计算资源。此外,当行人目标重叠较为严重时,准确地检出所有目标也会变得极为困难。为了解决上述问题,提出了一种基于滑窗注意力的密集场景多尺度行人检测算法。在Backbone中使用改进Swin block使得网络能够提取到更多的细节特征,同时减少注意力机制带来的繁重计算量。为有效解决特征融合问题,在Neck部分使用DyHead block来统一多个注意力运算,以此提高特征融合效率。针对特征均衡问题,设计了一种基于全连接的特征尺度均衡模块,通过在特征金字塔的各层级之间构造不同的残差结构来进行特征平衡,辅助模型生成更高质量的特征图。在WiderPerson数据集上的实验结果表明,该算法在AP值上提升了1.1个百分点,在最值得关注的小目标和中目标上也分别有1.0和0.7个百分点的提升。

关键词：多尺度行人检测深度学习密集场景滑窗注意力特征融合均衡