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多声部训练教学法在横峰中学的实际运用

多声部训练教学法在横峰中学的实际运用

作者：艾妮南昌航空大学

学位级别：硕士

柴可夫斯基钢琴套曲《四季》的创作风格及演奏技法分析

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柴可夫斯基钢琴套曲《四季》的创作风格及演奏技法分析

作者：艾莎西安音乐学院

学位级别：硕士

基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法

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自动化学报 2024年

作者：谢刚韩秦聂晓音石慧张晓红田娟太原科技大学电子信息工程学院先进控制与工业智能山西省重点实验室(太原)

设备在实际运行过程中工况复杂多变,导致振动信号分布存在较大差异.现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程,提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题.然而,实际运行过程往往包含多个源域数据,且目标... 详细信息

设备在实际运行过程中工况复杂多变,导致振动信号分布存在较大差异.现有的多数方法通过添加度量指标来约束特征提取过程,提取源域和目标域的相似特征以解决从单一源域到目标域的诊断问题.然而,实际运行过程往往包含多个源域数据,且目标域信息在不同源域中存在较大差异,难以有效学习不同域之间的域不变特征.针对上述问题,提出了一种基于两阶段域泛化学习框架的轴承故障诊断方法.在第一阶段,利用大尺寸卷积特征提取模型对多视图振动信号进行预训练,提取多个源域数据之间的初级故障特征.在第二阶段,将初级故障特征输入动静双态融合的时空图卷积模型中,捕捉随时间变化的动态特征和全局时空特征.通过两阶段的学习,将多个源域的数据映射到一个共有特征空间,提取判别性和泛化性特征.实验结果表明,该方法在多源域轴承故障诊断任务中具有较高的诊断精度和较强的泛化能力.

关键词：故障诊断域泛化多源域多视图时空关系

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改进YOLOv8表格行列单元格结构检测

中国科技论文 2024年第5期19卷 607-614页

作者：任强玛依热·依布拉音艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学计算机科学与技术学院乌鲁木齐830017 信号检测与处理重点实验室(新疆大学) 乌鲁木齐830017 新疆大学未来技术学院乌鲁木齐830017

当前数字办公文档中涵盖了大量的表格数据,因此智能化表格结构识别需求日益剧增,但表格结构紧密相连且表格结构类型复杂多变,从而导致表格结构检测难度极大。针对该问题,在YOLOv8的基础上,以ICDAR19-cTDaR表格单元格结构和TabStructDB... 详细信息

当前数字办公文档中涵盖了大量的表格数据,因此智能化表格结构识别需求日益剧增,但表格结构紧密相连且表格结构类型复杂多变,从而导致表格结构检测难度极大。针对该问题,在YOLOv8的基础上,以ICDAR19-cTDaR表格单元格结构和TabStructDB表格行列结构为实验对象,提出了一种新型表格行列单元格结构检测方法。首先,为了增强表格单元格及行列特征提取能力,引入了可变形卷积网络(deformable convolution network,DCN)。其次,引入了空间通道重构卷积(spatial and channel reconstruction convolution,SCConv),该卷积不仅特征提取能力强而且能够减少冗余特征从而降低复杂性和计算成本。根据以上引入的卷积设计了一个新的模块——DSC模块以替代C2f中的Bottlenck模块,并命名为C2fDSC模块。此外,为了进一步加强表格结构的角落局部特征提取,在YOLOv8的骨干网络上加入了显示中心特征调节(explicit visual center feature adjustment,EVC)模块。最后,将原模型的损失函数替换为MPDIoU,在解决密集目标回归精度问题时,相较于原始模型损失函数,MPDIoU损失函数边界框回归的准确性和效率更高。实验结果表明,该表格结构检测算法在数据集ICDAR19-cTDaR上取得了目前最佳的实验效果(SOTA),单元格查准率、查全率和F1值分别为91.7%、82.3%和86.7%,在数据集TabStructDB表格行列检测中也取得了非常实用的性能结果。

关键词： YOLOv8 EVC模块 C2fDSC模块 MPDIoU损失函数最佳性能

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高中语文苏轼作品教学的美育实施研究

高中语文苏轼作品教学的美育实施研究

作者：艾智超闽南师范大学

学位级别：硕士

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自动驾驶汽车侵权责任研究

自动驾驶汽车侵权责任研究

作者：艾家青海师范大学

学位级别：硕士

自动驾驶汽车的快速发展给人们日常生活带来了巨大的便利,虽然自动驾驶汽车可以降低交通事故发生的概率,但并不能完全避免交通事故的发生,近几年不断出现的自动驾驶汽车事故给我们带来了许多法律思考。自动驾驶汽车作为人工智能领域在... 详细信息

自动驾驶汽车的快速发展给人们日常生活带来了巨大的便利,虽然自动驾驶汽车可以降低交通事故发生的概率,但并不能完全避免交通事故的发生,近几年不断出现的自动驾驶汽车事故给我们带来了许多法律思考。自动驾驶汽车作为人工智能领域在传统汽车上的具体应用,如果坚持使用传统的法律规定难免会产生各种问题。对此,本文将分为四个部分对自动驾驶汽车的侵权责任问题进行研究。第一部分,该部分通过对自动驾驶汽车的侵权责任进行概述,旨在明确自动驾驶汽车研究的前提性问题,为后续探讨其可能产生的法律问题提供理论基础。首先,明确自动驾驶汽车的概念和特征,以便对其有一个较为清晰的认识,避免在后续研究中出现概念错误。其次,根据自动驾驶汽车的技术水平和应用范围,明确自动驾驶汽车的技术分级,如部分自动驾驶、有条件自动驾驶和完全自动驾驶等。此外,自动驾驶汽车作为一种新型交通工具,在现行法律体系中尚未有明确的定位,通过研究和探讨,明确自动驾驶汽车在法律上的地位和权益,为其合法上路和广泛应用提供法律保障。第二部分,该部分通过对自动驾驶汽车在现行侵权责任体系下所面临的困境进行探讨。一方面,在传统的汽车事故责任划分中,驾驶员通常是主要责任方,但随着自动驾驶汽车的出现,这一局面将彻底改变。自动驾驶汽车由于涉及复杂的软件和传感器技术,以及高级算法的应用,使得责任划分变得错综复杂、难以明确。因此,当自动驾驶汽车发生交通事故时,确定责任主体、证明因果关系及判定过错程度都变得异常困难,如果继续按照传统的机动车交通事故责任规则,将会显得捉襟见肘,难以有效应对。另一方面,自动驾驶汽车作为人工智能技术在汽车领域的具体实践,其高度的智能化和设计的复杂性进一步加剧了责任界定的难度。与此同时,因自动驾驶程序编写者的价值观判断、因数据运算导致的“算法黑箱”和自动驾驶系统的自主学习性等问题的存在也增加了归责原则的适用难度,进而导致产品缺陷难以认定、举证责任难以分配等问题频繁出现。这些挑战对现行的产品责任制度提出了更高的要求,迫使我们不得不重新审视和完善现有的侵权责任体系,以适应自动驾驶汽车的快速发展和应用需求。第三部分,该部分主要针对国外自动驾驶汽车侵权责任相关法律制度的考察。德国、美国和英国等发达国家已经率先进行了立法实践,尝试为自动驾驶汽车引发的侵权责任问题提供法律上的解决方案。尽管目前这些国家的相关立法仍处于摸索阶段,法制体系尚不够完善,但其中一些立法例仍然对我国具有一定的参考价值。通过深入研究这些国家的立法实践,我们可以从中汲取有益的经验,为我国自动驾驶汽车侵权责任法律制度的构建提供有益的借鉴和启示。第四部分,该部分致力于探索我国自动驾驶汽车侵权责任的完善之道。这一部分将从构建自动驾驶汽车交通事故与产品责任侵权体系的角度出发,根据不同等级的自动驾驶汽车行驶状态,明确责任主体、适用的归责原则以及免责事由等核心要素。在自动驾驶汽车侵权责任相关配套措施方面,通过加强行政监管,从源头进行治理,确保自动驾驶汽车的安全性和可靠性,建立强制保险制度,保障被害人可以得到及时救济,引入“黑匣子”技术提高事故认定的效率和准确性,为公正、公平地处理自动驾驶汽车侵权问题提供有力支持。通过这一系列举措的综合运用,期望能够真正地解决自动驾驶车辆的侵权问题。本文旨在从机动车交通事故和产品责任规则两个层面出发,对自动驾驶技术下的责任构成与分配机制进行详尽而深入的剖析,在既有的法律制度可能无法完全适应其带来的新挑战和新问题的情况下,运用法律解释等方法,对当下的法律规定进行科学合理的解释,以确保既有法律制度能够更好地适应自动驾驶技术的实际应用需求,从而有效应对技术发展所带来的新挑战。

关键词：自动驾驶汽车侵权责任交通事故产品责任

Ni@Ln（OH）3（Pr,Ce）纳米线的制备及电催化分解水性能研究

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Ni@Ln（OH）3（Pr,Ce）纳米线的制备及电催化分解水性能研究

作者：艾拼南昌大学

学位级别：硕士

日益增长的能源需求和化石燃料的过度消耗加速了环境的恶化,这就需要可持续和环境友好的能源。氢（H2）被认为是最有前途的清洁能源之一,但在我们的星球上缺乏储存。氢的能量密度极高,且燃烧焓是最高的,可持续发展。在许多制氢方法中,... 详细信息

日益增长的能源需求和化石燃料的过度消耗加速了环境的恶化,这就需要可持续和环境友好的能源。氢（H2）被认为是最有前途的清洁能源之一,但在我们的星球上缺乏储存。氢的能量密度极高,且燃烧焓是最高的,可持续发展。在许多制氢方法中,蒸汽甲烷重整和煤气化导致烃氢裂化产氢产生有毒气体和废水,造成环境污染。电解水制氢具有零温室气体排放量、能量转换效率高的独特优势,引起了研究者的关注。电解水包括两个半反应,即发生在阴极的析氢反应（HER）和发生在阳极的析氧反应（OER）,其电化学反应动力学可以通过使用催化剂达到加速的目的。然而使用贵金属催化剂比如,铂（Pt）可以用来催化析氢反应（HER）,氧化钌（RuO2）可以用来催化析氧反应（OER）,因其稀缺性和高成本极大地阻止了在工业上的应用。所以有必要设计出价格低、储备充足、活性优异、稳定性优良且制备简单的无贵金属电催化剂,使电解水有了实际应用的可能。过渡金属铁、钴、镍因其含量丰富,其单质及化合物容易制备,且活性优异及具有良好的稳定性,被认为是最理想的电催化材料。特别是镍基催化剂有着优良的电催化性能,但与贵金属Pt等催化剂相比,性能还有待提高。这是因为镍与氢具有较高的吸附吉布斯自由能,易发生氢吸附而不利于氢脱附,由此造成活性位点堵塞,因此非常有必要对Ni基催化剂进行改性,从而提高其催化性能。稀土的电子和催化性能与众不同十分独特,这些独特的特性来自于外部5s和5p亚壳中的电子,有效地屏蔽了4f亚壳中的电子。因此通过加入稀土La、Ce、Pr,可以有效调控过渡金属的吸附位点,电催化全解水活性的提升可以通过减小氢吸附吉布斯自由能来解决。此外3D核壳结构等催化剂的这些比表面大的微观结构可以加快电荷传输,有利于传质扩散,有效提高气体的析出效率。基于此,本文通过原位生长的方法在泡沫铜（CF）上制备得到了Cu纳米线（Cu NWs）,并控制Pr/Ni比例电沉积得到了一系列Ni@Ln（OH）3,其中以Cu NWs为核,Ni@Ln（OH）3为壳的三维核壳结构。本论文将从以下两个部分展开:（一）通过一步法电沉积并调变Pr和Ni的比例得到一系列Ni@Pr（OH）3电极（其中x代表Pr和Ni的摩尔比）,使电催化全解水的活性在碱性介质中大幅度提升。通过XRD表征对催化剂的组成结构、SEM和TEM等表征对催化剂的形貌和组成进行了研究,并证明了Ni@Pr（OH）3电极呈现出了纳米线的形貌以及整体的3D核壳结构。此外,通过XPS发现Ni、Pr、O间存在相互电子间作用。同时还对电极进行了LSV、CV、ECSA及相对应的Cd l值、i-t等电化学活性表征和稳定性探究。相较于Ni与Pr（OH）3这两个对照样,在同样的电流密度下有着更小的过电位和塔菲尔值以及更大的电化学活性比表面积,显示出Ni和Pr的协同效应。Pr和Ni的比例也能影响催化剂的性能,当Pr、Ni比为7.5%时该电极有着最优异的性能和稳定性,在100 mA cm-2时的OER和HER过电位分别为242 mV和266 mV,并具有96 h的超长稳定性。这一切可归因于该比例时有最大的Cdl值,最小的阻抗。此外,Ni作为析氢活性位点,Pr（OH）3作为促进OER吸附Volmer反应的重要因素,Ni和Pr（OH）3之间的协同作用促进水的离解和氧气与氢气的生成,生成的气体快速扩散可归应于3D特殊形貌。同时所制备的催化剂还可以用在全解水领域作为双功能电催化剂,100 mA cm-2时所需电位为1.70 V,优于目前的商用电极。这在指导开发新型三维电催化剂上有着重大意义。（二）基于我们第一部分的工作将稀土Ce代替Pr,从而验证该方法的普适性。通过调变Ce和Ni的比例制备了Ni@Ce（OH）3,通过XRD表征对催化剂的组成结构、SEM和TEM等表征对催化剂的形貌和组成进行了研究,发现该系列电极同样具有以Cu NWs为核,Ni@Ce（OH）3为壳的3D结构。通过XPS发现Ce的加入调节了Ni的电子结构,相较于Ni与Ce（OH）3这两个对照样,在同样的电流密度下有着更小的过电位和塔菲尔值以及更大的电化学活性比表面积。通过调变加入Ce（OH）3含量改变催化剂的性能,当Ce、Ni比为0.5%,此比例下的电极电化学活性比表面积最大,阻抗值最小,表现出了最优异的电化学性能。过电位达到210mV时需提供的电流密度仅为100 mA cm-2,并具有500 h的超长稳定性,优异的电化学活性远超过目前文献报道的催化剂。

关键词： Ni 稀土氢氧化物异质结 HER OER 协同效应

应用数据基线模型的重燃叶片制造质量异常溯源路径搜索方法

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西安交通大学学报 2024年第2期58卷 136-145页

作者：朱铜艾松陈琨李明雪西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 清洁高效透平动力装备全国重点实验室四川德阳618000

针对重型燃气轮机高温透平叶片(以下简称重燃叶片)质量异常溯源时质量因素的改进难度大、质量异常溯源路径不清晰的问题,提出一种应用国家质量基础设施(NQI)数据基线模型的质量异常溯源路径搜索方法。该方法构建重燃叶片全域的NQI数据... 详细信息

针对重型燃气轮机高温透平叶片(以下简称重燃叶片)质量异常溯源时质量因素的改进难度大、质量异常溯源路径不清晰的问题,提出一种应用国家质量基础设施(NQI)数据基线模型的质量异常溯源路径搜索方法。该方法构建重燃叶片全域的NQI数据基线模型,提供重燃叶片制造全域的制造逻辑标准与NQI质量控制逻辑标准;根据质量事件间复杂逻辑关系,构建T-S质量风险树,引入超椭球模型进行计算分析,求解基本事件的后验概率和关键重要度;考虑后验概率、关键重要度及启发式信息值等属性,采用改进VIKOR算法求取各方案的区间折衷值,结合二元联系数可能度函数的区间数排序方法得到质量异常溯源的最优方案,考虑属性值随搜索进程的更新,得到最优的质量异常溯源搜索路径。以NQI数据基线模型的某工艺过程为例进行应用验证,结果表明,利用该溯源路径搜索与随机搜索诱因相比,溯源效率提升38%,能在更短的时间内找到引发型壳质量异常的原因,为质量改进提供了参考。

关键词：重型燃气轮机叶片国家质量基础设施数据基线制造质量异常溯源

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考虑代价敏感的高速公路偷逃费行为识别模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 10-19页

作者：赵建东许慧玲吕行李平安黄诗音北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 中公华通(北京)科技发展有限公司北京100088

为有效提升高速公路车辆偷逃通行费稽查效率,基于电子不停车收费(ETC)数据,结合K最近邻(KNN)和集成学习(Adaboost)算法及代价敏感学习机制,提出一种高速公路车辆偷逃费行为识别模型。针对原始ETC收费流水数据量大且冗余的特点,制定数据... 详细信息

为有效提升高速公路车辆偷逃通行费稽查效率,基于电子不停车收费(ETC)数据,结合K最近邻(KNN)和集成学习(Adaboost)算法及代价敏感学习机制,提出一种高速公路车辆偷逃费行为识别模型。针对原始ETC收费流水数据量大且冗余的特点,制定数据离散化和标准化处理规则,修复并规范数据形态后,提取两类逃费特征。通过分析ETC数据集遴选大车小标等7种逃费类型作为主要研究对象。针对逃费数据“高维”特点导致的模型分类效率低问题,通过Pearson与Spearman相关性分析和ReliefF重要性分析选取表现逃费特性的最佳特征子集。针对逃费车辆与正常车辆的类别“不平衡”现象所引发的模型过拟合问题,构建组合分类模型,在Adaboost算法中将KNN作为基分类器,先通过TomekLinks欠采样缓解不同类边界模糊问题,再引入代价敏感学习机制,提高模型对少数类(逃费车)的重视程度来缓解对多数类(正常车)的判别倾向。最后,对比不同分类模型对各类逃费事件的识别效果,验证融合代价敏感学习机制的KNN-Adaboost模型的性能。结果表明,该研究提出的模型识别精确率达0.98,召回率达0.96,F1系数达0.97,Kappa系数达0.95,较其他模型能更好地解决样本类不均衡问题,对少数类样本具有较高识别精度,可为提升高速公路收费稽查效率提供参考。

关键词：公路运输集成学习机器学习代价敏感特征选择