检索结果-南通市图书馆

机车车辆工艺 1989年第3期 39-42页

作者：蔡芳岳北京二七机车工厂

本文对东风7型调车内燃机车牵引电动机抱轴瓦存在的质量问题作了初步分析,并提出了相应的改进措施。

关键词：牵引电机抱轴瓦故障质量

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中国陆生蓝藻新记录属——拟鞘丝藻属(Coleofasciculales,Cyanobacteria)

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水生生物学报 2025年

作者：陈嘉欣蔡芳芳武汉轻工大学动物科学与营养工程学院

拟鞘丝藻属(Allocoleopsis)是于2021年成立的新属。本研究从中国湖北省武汉市的生物土壤结皮中成功分离到一株丝状蓝藻,通过以形态学、生态学和分子系统发育学数据相结合的多相分析方法对藻株进行了系统研究和分类界定。形态学上,该藻... 详细信息

拟鞘丝藻属(Allocoleopsis)是于2021年成立的新属。本研究从中国湖北省武汉市的生物土壤结皮中成功分离到一株丝状蓝藻,通过以形态学、生态学和分子系统发育学数据相结合的多相分析方法对藻株进行了系统研究和分类界定。形态学上,该藻株藻丝体为圆柱形,具无色透明的胶鞘,单个胶鞘可包裹多个藻丝体,顶端细胞为圆锥形、细长或圆形,与拟鞘丝藻属形态特征极其相似。基于16S rRNA基因序列相似性表明,该藻株与拟鞘丝藻属的物种16S rRNA基因序列相似性为99.3%。基于16S rRNA基因系统发育分析表明,该藻株与旧金山拟鞘丝藻形成支持度良好的进化分支,具有很高的步展值(100/100/1.00)。以上结果共同支持了本研究分离的藻株属于模式种旧金山拟鞘丝藻Allocoleopsis franciscana,该属是中国首次发现的新记录属。

关键词：新记录属系统发育分类蓝藻

南唐钦陵墓室腐蚀壁画丝状蓝藻的形态分析与分子鉴定

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河南师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：郑凌凌张琪李天丽邢伟蔡芳芳虞功亮宋立荣中国科学院水生生物研究所中国科学院大学生命科学学院武汉轻工大学动物科学与营养工程学院

从南京市南唐钦陵墓室腐蚀壁画采集的样本中分离了一株丝状蓝藻,该藻株与细点丝藻目(Oculatellales)细点丝藻科(Oculatellaceae)阿尔伯塔(Albertania)属的藻种具有相似的生境.通过形态观察和分子系统发育分析,结果表明:(1)该藻株藻丝体... 详细信息

从南京市南唐钦陵墓室腐蚀壁画采集的样本中分离了一株丝状蓝藻,该藻株与细点丝藻目(Oculatellales)细点丝藻科(Oculatellaceae)阿尔伯塔(Albertania)属的藻种具有相似的生境.通过形态观察和分子系统发育分析,结果表明:(1)该藻株藻丝体直,或弯曲盘绕,无明显收缢,具鞘.鞘无色,紧贴着丝状体,细胞长短于宽,不产生异形胞和厚壁孢子.胞内具8～14条的侧生类囊体,与阿尔伯塔(Albertania)属具有相似的形态特征;(2)通过16S rDNA序列的分析,发现该藻株与阿尔伯塔(Albertania)属相似性达98.06%,在进化上聚为一支;这是国内首次对墓穴特殊生境中的蓝藻进行分离,并采用形态和分子系统发育并结合生态学特征分析,鉴定的蓝藻新记录属,对于文物保护研究及丰富蓝藻的多样性具有重要意义.

关键词：壁画阿尔伯塔蓝藻分类新记录

建设博物文化：基于具身理论的学校教育生态重构

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中小学管理 2025年第1期 21-24页

作者：楚江亭陈凌岳北京师范大学教育学部

中小学生负担过重是当前基础教育面临的突出问题。基于具身理论透视当前学校文化，发现存在教育内容离身、教育方式离身和人际关系离身等突出问题，由此弱化了学生的主体地位，强化了学业的负担属性，阻碍了减负工作的深入践行。为此，... 详细信息

中小学生负担过重是当前基础教育面临的突出问题。基于具身理论透视当前学校文化，发现存在教育内容离身、教育方式离身和人际关系离身等突出问题，由此弱化了学生的主体地位，强化了学业的负担属性，阻碍了减负工作的深入践行。为此，中小学应借鉴包含主体性、情境性和关系性三大具身特征的博物学方法，从重拾博物知识、革新课堂模式和构建学习共同体等方面入手，推动学校文化在知识、课程和师生关系上的具身转变，由此重构学校教育生态，实现学生身心一体的全面发展。

关键词：学校文化具身理论减负博物学学习共同体

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多模态场景下AIGC的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 79-96页

作者：岳颀张晨康西安邮电大学自动化学院西安710121

虽然生成式人工智能(AIGC)已经能够在单一模态应用领域取得优异成果,可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容,但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力,学者们提出将多模态信... 详细信息

虽然生成式人工智能(AIGC)已经能够在单一模态应用领域取得优异成果,可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容,但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力,学者们提出将多模态信息应用在AIGC中。AIGC能够对输入的多模态信息进行融合,获取更丰富的上下文信息,帮助模型更好地理解和生成内容。深入探讨了AIGC处理多模态问题的基本架构、工作原理和挑战,并对近年来与多模态信息结合的AIGC模型进行了分类和归纳。总结了AIGC在多模态图像生成、视频生成、三维形状生成等方面的应用、挑战和发展方向。在图像生成方面,讨论了生成对抗网络(GAN)模型、扩散模型等技术的应用和局限性。在视频生成方面,分析了基于扩散模型的视频生成技术,并探讨了音视频联合生成的方法。在三维形状生成方面,探讨了扩散模型和神经网络指导下的三维形状生成方法。最后提出了AIGC面临的挑战与未来潜在的研究方法。

关键词：生成式人工智能(AIGC) 多模态大语言模型

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色氨酸系统的保稳定性非凸优化模型与几何规划算法

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数学的实践与认识 2025年

作者：岳美伯徐恭贤冯爽渤海大学数学科学学院

研究了色氨酸系统的优化问题.给出了色氨酸系统的非线性数学模型,并论述了模型的数学性质.以最大化色氨酸产率为优化目标构建了色氨酸系统的非凸保稳定性优化模型,该模型能够保证色氨酸系统在最优且稳定的稳态下工作.基于等价变换与单... 详细信息

研究了色氨酸系统的优化问题.给出了色氨酸系统的非线性数学模型,并论述了模型的数学性质.以最大化色氨酸产率为优化目标构建了色氨酸系统的非凸保稳定性优化模型,该模型能够保证色氨酸系统在最优且稳定的稳态下工作.基于等价变换与单项式补偿策略提出了一种可以快速求解非凸保稳定性优化模型的几何规划算法,并给出了算法的收敛性分析.计算结果表明本文所提几何规划算法是有效的.

关键词：色氨酸系统几何规划优化算法保稳定性

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基于神经网络和稳健估计的风电机组状态监测

中国机械工程 2025年

作者：岳子桐李艳婷赵宇上海交通大学机械与动力工程学院

在风力发电机组的状态监测中，温度时序数据作为评估其运行是否稳定的关键指标，通常由SCADA(数据采集与监视控制)系统进行收集。本文提出了一种利用温度数据来实现更加稳健的风电机组状态监测的新方法。为了解决传统预测模型存在的收... 详细信息

在风力发电机组的状态监测中，温度时序数据作为评估其运行是否稳定的关键指标，通常由SCADA(数据采集与监视控制)系统进行收集。本文提出了一种利用温度数据来实现更加稳健的风电机组状态监测的新方法。为了解决传统预测模型存在的收敛速度慢的问题，本研究采用了卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的网络结构，并引入了一种新颖的优化算法——长鼻浣熊优化算法(COA)，以改善温度预测模型的训练效果。此外，考虑到在实际操作环境中传统控制图存在较高的假警报率这一问题，本文提出了一种结合中位数估计(MED)与最小正则化加权协方差行列式估计(MRWCD)的策略，用于残差向量的稳健性监测。基于这些改进，本文建立了一个多元指数加权移动平均控制图。该方法在中国华东地区某一风电场的应用案例表明，相较于传统的监测手段，本文提出的新方法能够显著减少误报的情况，并且在风电机组的状态监测过程中提供了更高的可靠性与稳定性。

关键词：风电机组状态监测卷积神经网络-双向门控循环单元长鼻浣熊优化算法稳健检验统计量

极早或超早产儿应用氢化可的松治疗的临床研究进展

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中华儿科杂志 2025年第1期63卷 92-95页

作者：胡廷岳刘慧强童笑梅北京大学第三医院儿科北京

随着医疗技术的不断进步, 小出生胎龄极限早产儿救治成功率逐年提高, 极早或超早产儿氢化可的松的临床应用呈增多趋势。本文综述氢化可的松在极早或超早产儿中的使用时机、剂量及其与地塞米松的对比, 探讨其对极早或超早产儿临床结局的...

随着医疗技术的不断进步, 小出生胎龄极限早产儿救治成功率逐年提高, 极早或超早产儿氢化可的松的临床应用呈增多趋势。本文综述氢化可的松在极早或超早产儿中的使用时机、剂量及其与地塞米松的对比, 探讨其对极早或超早产儿临床结局的影响。临床应用氢化可的松需权衡利弊风险, 慎重选择使用时机和剂量。

关键词：

改进YOLOv8n的轻量化交通标志检测算法

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激光与光电子学进展 2025年

作者：罗向龙吕温馨石镇岳刘若辰长安大学信息工程学院首钢集团有限公司技术研究院

针对复杂场景下交通标志小目标检测精度下降和模型复杂度过高问题，本文提出一种改进YOLOv8n的轻量化交通标志检测方法。在YOLOv8n的主干网络中引入全维动态卷积和EMA注意力机制以精准获取标志特征和上下文信息；增设160×160小目标检... 详细信息

针对复杂场景下交通标志小目标检测精度下降和模型复杂度过高问题，本文提出一种改进YOLOv8n的轻量化交通标志检测方法。在YOLOv8n的主干网络中引入全维动态卷积和EMA注意力机制以精准获取标志特征和上下文信息；增设160×160小目标检测层，有效结合不同尺度的特征，保留更多细节信息，提升对小目标检测的准确率；引入GhostBottleneckv2进行轻量化处理，并设计GSConv模块，降低模型复杂度提升收敛速度；采用Wise-IoUv3损失函数提高模型定位目标的能力。实验结果表明本文算法在TT100K数据集和CCTSDB2021数据集上与原始YOLOv8n相比平均精度分别提升了7.6%和2.4%，参数量分别降低了7.6%和7.9%，不仅保持了YOLOv8n模型的轻量性，同时具备更高的检测性能。

关键词：交通标志检测深度学习 YOLOv8 注意力机制轻量化

基于改进DTW算法的车辆操纵一致性评价方法

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兵工学报 2025年

作者：钟岳徐峰闫猛飞刘义乐 32184部队陆军装甲兵学院

时间序列匹配技术广泛应用于车辆操纵一致性评价，针对某型教练车在协同驾驶过程中的动作匹配度评判问题，提出一种基于分段式动态时间弯曲距离的车辆油门操纵动作一致性评估方法。在有效解决教练车协同操控试验过程中样本数据点数量不... 详细信息

时间序列匹配技术广泛应用于车辆操纵一致性评价，针对某型教练车在协同驾驶过程中的动作匹配度评判问题，提出一种基于分段式动态时间弯曲距离的车辆油门操纵动作一致性评估方法。在有效解决教练车协同操控试验过程中样本数据点数量不一致问题的基础上，根据动态弯曲路径的斜率约束条件，将传统的动态时间弯曲距离(Dynamic Time Warping，DTW)矩形搜索区域通过改变路径搜索斜率方式转变为平行四边形搜索区域，以缩小搜索区域面积，从而极大程度地减小计算量。选取4组典型的油门动作曲线组进行50轮迭代实验进行验证，通过分段式DTW方法计算得到实车A、教练车B动作曲线之间的DTW距离矩阵，利用最小离差平方法对A、B两车动作进行聚类对象合并，从而完成油门动作数据的一致性评判。实验结果表明，改进后的动态时间弯曲算法在各油门动作的平均匹配精度可达89.2%，相较于单一的DTW算法提升约3.2%，平均匹配时间约为92.45 s，降低约12.6%，从而验证了分段式DTW算法在油门动作一致性评判的可行性和优越性。

关键词：车辆协同驾驶油门动作一致性评价分段式DTW