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混合等离子体改性氟化碳及其复合材料制备与应用

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混合等离子体改性氟化碳及其复合材料制备与应用

作者：邹大为电子科技大学

学位级别：硕士

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基于层次分析法的高校档案网站评价研究

基于层次分析法的高校档案网站评价研究

作者：应智超黑龙江大学

学位级别：硕士

高校档案网站作为高校档案部门在互联网上建立的重要窗口,不仅承载着档案信息的发布与利用服务等功能,还兼具宣传、教育、学术研究与交流等职责。对高校档案网站进行评价,不仅有利于揭示网站在建设和服务过程中存在的问题,更能推动高校... 详细信息

高校档案网站作为高校档案部门在互联网上建立的重要窗口,不仅承载着档案信息的发布与利用服务等功能,还兼具宣传、教育、学术研究与交流等职责。对高校档案网站进行评价,不仅有利于揭示网站在建设和服务过程中存在的问题,更能推动高校档案网站的规范化发展。本文首先全面审视了高校档案网站的建设现状,系统梳理了高校档案网站的栏目构成及各项功能,在此基础上选取了国内三十所高校档案网站作为研究对象,通过深入剖析进一步凸显了对高校档案网站进行评价的重要性。其次,本文详细阐述了构建高校档案网站评价指标体系时应遵循的原则与依据,确立了以资源服务、业务建设、网站设计为主要内容的高校档案网站评价框架,并利用层次分析法对各项指标进行科学的权重计算,从而构建了科学的评价指标体系。最后,依托这一评价指标体系对高校档案网站进行深入评价,并通过对评价结果的细致分析,揭示了高校档案网站在资源服务、业务建设、网站设计方面存在的不足并提出优化策略,以期为高校档案网站的持续健康发展提供有益的参考与借鉴。

关键词：高校档案网站评价指标层次分析法

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A家政公司O2O管理模式的优化研究

A家政公司O2O管理模式的优化研究

作者：邹连飞广州大学

学位级别：硕士

随着中国城市化和工业化的加速,越来越多的人口流入城市工作,家政服务业满足了忙碌的都市人群对于居家清洁、照顾老人和儿童等需求,从而支持了城市家庭的日常生活和社会稳定。随着中国经济的持续发展和社会需求的多样化,家政服务业将继... 详细信息

随着中国城市化和工业化的加速,越来越多的人口流入城市工作,家政服务业满足了忙碌的都市人群对于居家清洁、照顾老人和儿童等需求,从而支持了城市家庭的日常生活和社会稳定。随着中国经济的持续发展和社会需求的多样化,家政服务业将继续扩大其在中国经济中的角色和影响。在中国,以移动互联网为重点之一的互联网技术近年来迅猛发展,惠及了各行各业的O2O管理模式,为其提供了坚实的技术基础和庞大的潜在用户群。在这一背景下,国内家政服务行业巧借O2O兴起之势,打开了一条新的、更为有效的发展道路,逐渐探索行业未来的发展趋势。家政020在当下“互联网+”的背景趋势下呈现了爆发式增长的态势,同时在迅速发展的情况下也出现了管理模式与公司实际情况不匹配、客户黏性低、有效客户转化率低等不足,约束公司和行业的壮大发展。本研究以实施O2O管理模式的A家政公司为研究案例,该公司在近年来快速扩张的过程之中遭遇了若干挑战。本文根据现有国内外专家学者对家政服务领域中O2O管理模式的研究成果进行综述。明确了家政服务以及O2O管理模式等关键概念,对其进行了整理与规划,以海口市家政服务的供需关系为研究起点,采用实证数据分析该地区家政服务行业的整体态势及存在的问题。通过问卷调查和访谈法,详尽分析了A家政公司实行的O2O管理模式,进而构建了一个以O2O管理为核心要素的效能评估模型,用以评价A家政公司O2O管理模式的成效,结果一般,在实施成果方面仍需进一步优化。在进一步对问卷进行细致分析后,研究发现该公司在O2O平台的运作、人力资源管理及市场营销策略上存在的问题。据此,本研究参考了国内领先家政服务企业的成功O2O管理模式,借鉴其管理经验,为A家政公司提出了针对性的具体改进措施。这些建议措施包括实施有效政策、强化企业文化、增强品牌实力和稳固员工团队,旨在提升公司的管理效能,通过以上建议A公司在近一年的管理方面得到了较大的改善,员工留任率明显提升,综合服务能力得到客户的认可,品牌知誉度明显提高。同时希望研究成果可以为国内家政服务行业在O2O模式上的应用实践与创新发展上指明方向。

关键词：移动互联网家政公司家政服务 O2O管理模式

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基于半监督学习的内镜手术图像场景分割

基于半监督学习的内镜手术图像场景分割

作者：邹宝胜电子科技大学

学位级别：硕士

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统编版初中文言文词类活用教学策略研究

统编版初中文言文词类活用教学策略研究

作者：邹婵广东技术师范大学

学位级别：硕士

《知识永不消亡—冲破平成时代的阴霾》（节选）日汉翻译实践报告

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《知识永不消亡—冲破平成时代的阴霾》（节选）日汉翻译实践报告

作者：邹馨黑龙江大学

学位级别：硕士

本次翻译实践选自历史学家与那霸润所著的『知性は死なない----平成の鬱を超えて』(《知识永不消亡—冲破平成时代的阴霾》)一书。本次翻译实践的翻译文本为所选文本第二章,主要描述了作者基于自身患抑郁症的经历,以精神病学的专业文献... 详细信息

本次翻译实践选自历史学家与那霸润所著的『知性は死なない----平成の鬱を超えて』(《知识永不消亡—冲破平成时代的阴霾》)一书。本次翻译实践的翻译文本为所选文本第二章,主要描述了作者基于自身患抑郁症的经历,以精神病学的专业文献为依据,通过纠正误解的形式,对社会上人们普遍存在的对抑郁症的10个误解进行了阐述。期望通过本次翻译实践,可以让更多人正确了解抑郁症,从而提高对心理健康的关注。本次翻译实践报告以认知语言学的翻译观为指导理论,基于认知语言学翻译观的特点进行翻译分析,由翻译文本简介、翻译指导理论介绍、翻译过程简述、翻译案例分析以及翻译实践总结五个章节构成。主要集中于含引号句子的翻译、词汇翻译、句子翻译、语境下的翻译四个难点。以含引号句子的翻译为例,分析其在句子中的作用,在准确传达信息的基础上,按照目标语言的表达习惯进行翻译和调整。在词汇翻译中,由于原文本与精神病学等专业领域相关,在翻译过程中需要通过参考专业书籍进行比较和确认,对词语进行合理解释或转换,并制作术语表。句子的翻译则以逻辑关系和主语为中心,通过使用代词及调整句子结构的方法进行翻译。语境下的翻译中着重补充原文本中省略的信息,以确保上下文的语义一致性及和谐性。最后根据翻译所得作出本次翻译实践报告的总结。

关键词：抑郁症信息型文本认知语言学翻译观

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多智能体强化学习协同编队算法与实验研究

多智能体强化学习协同编队算法与实验研究

作者：邹沅江电子科技大学

学位级别：硕士

恒定流量灌浆下土工管袋侧边界编织布表层滤饼形成与脱水过程

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恒定流量灌浆下土工管袋侧边界编织布表层滤饼形成与脱水过程

作者：邹淳南昌大学

学位级别：硕士

土工管袋技术自引入尾矿坝工程领域以来建设成效显著,对实现尾矿的综合治理大有裨益。但目前对于超细尾矿充填管袋表层滤饼的形成过程、分布形态和反滤机理等一系列关键问题尚未有过相关研究,导致管袋边界条件不明确,仍然处于理论缺失... 详细信息

土工管袋技术自引入尾矿坝工程领域以来建设成效显著,对实现尾矿的综合治理大有裨益。但目前对于超细尾矿充填管袋表层滤饼的形成过程、分布形态和反滤机理等一系列关键问题尚未有过相关研究,导致管袋边界条件不明确,仍然处于理论缺失的状态,增加了管袋脱水数值和理论模型建立的难度,阻碍了管袋技术的进一步应用。而且充填管袋时的边界条件也存在显著差异,充灌前期脱水边界主要分布在管袋的侧边界。因此,本文以土工管袋侧边界为研究对象,通过运用模型试验和数值模拟相结合的方法在宏、细观层面研究了超细尾矿充灌管袋侧边界编织布表层滤饼形成情况和反滤性能,具体内容如下:(1)通过查阅文献,对管袋脱水固结中的几个阶段和排水边界问题进行阐述与分析,据此选取主要排水阶段(充灌阶段)和特殊排水边界(侧边界)进行研究,自主设计试验装置,选取试验材料测定相关参数后确定最终试验方案进行充灌超细尾矿浆体的脱水试验。(2)分析了充灌流量分别为30 m L/s、45 m L/s、60 m L/s对管袋侧边界淤堵的影响,结果表明在矿浆质量浓度不变的情况下,更大的充灌流量会促进滤饼的形成,导致侧边界编织布表层产生更严重的淤堵,降低了脱水效率,不利于充灌阶段脱水的进行。(3)分析了浆体质量浓度分别为2%、5%、10%对管袋侧边界淤堵的影响,结果表明浆体浓度越大,生成的滤饼更厚、结构更致密,编织布表层淤堵明显加重,脱水速度与效率显著下降;当浓度降低时,虽然淤堵减弱,但超细尾矿颗粒流失会加剧,若浓度过低会导致滤层截留颗粒能力明显减弱,超细尾矿颗粒流失量将激增。(4)运用CFD-DEM方法进行流体与颗粒双向耦合的数值模拟研究,对超细尾矿在土工管袋侧向排水边界堆积形成滤饼的过程进行了分析,结果表明:入口速度越大,侧边界编织布表层滤饼形成更完整,滤饼结构密实度有一定提升,尾矿流失更少;颗粒浓度越大,侧边界编织布表层滤饼形成更厚,滤饼结构密实度显著提升,尾矿总体流失率明显降低。数值模拟中入口速度与颗粒浓度变化对侧边界编织布表层滤饼形成的影响与物理模型试验中的结果规律一致,尾矿流失趋势也与之相符,由此说明利用CFD-DEM耦合方法在细观层面对模型试验进行接续与补充研究具有一定的可靠性和有效性。本文对超细尾矿充填管袋侧边界表层淤堵的研究成果,有助于探索加快管袋内超细尾矿脱水固结的方法,可为推进管袋筑坝技术在矿山行业的进一步应用奠定基础,对我国矿山行业的可持续性发展具有重要意义。

关键词：超细尾矿土工管袋侧边界模型试验滤饼形成数值模拟

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基于对抗样本的双通道文本分类研究

基于对抗样本的双通道文本分类研究

作者：邹锟安徽建筑大学

学位级别：硕士

自然语言处理领域中,文本分类是一个备受瞩目的研究方向,吸引了大量研究者的关注。尽管诸如Chat GPT、Sora等大型模型在功能展示上表现出色,但它们却是依赖于复杂的算法、海量的计算资源以及庞大的训练数据,通过“暴力美学”的方式来实... 详细信息

自然语言处理领域中,文本分类是一个备受瞩目的研究方向,吸引了大量研究者的关注。尽管诸如Chat GPT、Sora等大型模型在功能展示上表现出色,但它们却是依赖于复杂的算法、海量的计算资源以及庞大的训练数据,通过“暴力美学”的方式来实现其功能。然而,对于大多数科研人员而言,改进这些大型模型并不具备现实可行性。本文首先分析了目前文本分类模型倾向于关注二分类任务,而对于多分类问题的研究相对不足。针对此现象,本文提出了一种结合BERT和BiLSTM-Softmax的单通道文本分类模型,该模型在对比实验中展现了较好的分类性能。继而,本文对BiLSTM架构进行深入分析,并探究了如何优化其结构以增强模型的性能。然而,以上单通道特征提取方式单一,且对噪声处理较弱。因此,在单通道文本分类特征提取方案的基础上,本文对当前文本分类模型进行了改进,提出了一种基于对抗性样本的双通道文本分类模型(TCAS)。首先,模型采用生成对抗网络生成对抗样本,增加样本的“噪声”,促使模型加强对噪声的“关注”,提高训练样本的质量。其次,为了确保特征的日面性,本文借鉴以往研究中双通道方法的成功经验,设计了不同特征提取技术的双通道结构,并引入了DeBERTa-MLP和RoBERTaBiLSTM特征提取模型对生成的对抗样本和原始样本分别进行特征提取,从而增强模型的特征提取能力。最后,模型对这两个通道的特征进行加权融合运算,以获得分类输出结果。经过实验验证,基于对抗样本的双通道文本分类模型(TCAS)在MR、SST-Binary数据集上的准确度达到了90.38%和95.66%,比基线模型分别提高了4.15%和4.12%。为了将研究成果从理论转化为实践,本文设计了一个基于情感分析的文本分类软件,该软件采用Flask框架,具有广泛的应用范围和便捷的操作。针对传统情感分析系统只能分析文本积极和消极两种情感类别的局限性,本系统将情感进行更细致的划分,包括积极、悲伤、中立、愤怒、恐惧和惊讶六个类别,实现了更精确的情感类别判断。用户可以直接输入文本,通过系统获得情感分类判别结果。该软件交互界面友好,为针对情感的文本分类算法的应用提供了一种新的解决方案。图[28]表[18]参[61]

关键词：生成对抗样本文本分类双通道加权融合文本情感分类