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中国音超：权威下的娱乐

现代广告 2014年第4期 78-79页

作者：陈袆凡

深圳卫视《金钟奖冲国音超》终于在2013年最后时刻，获得唱歌类节目最后一张“准生证”。为更好地呈现这一国家级别的赛事，深圳卫视将比赛升级为中国音乐超级联赛，将体育联赛竞技模式引入音乐领域，并集合了多档节目制作优势，极力在... 详细信息

深圳卫视《金钟奖冲国音超》终于在2013年最后时刻，获得唱歌类节目最后一张“准生证”。为更好地呈现这一国家级别的赛事，深圳卫视将比赛升级为中国音乐超级联赛，将体育联赛竞技模式引入音乐领域，并集合了多档节目制作优势，极力在专业、权威的基调上增强娱乐性，满足市场受众需求。

关键词：中国音乐娱乐性权威深圳卫视超级联赛节目制作竞技模式受众需求

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创意才是最初的梦想

现代广告 2014年第4期 70-71页

作者：陈袆凡

“创意”这件事，从来都不知从何谈起，好灵感一言不发地摆声那儿就够了，这或许就是广告最初的梦想。而@乱雨哥哥（CBMG越橘整合传播策略总监刘润霖）就像最初梦想的坚守考，用最基础的文案、景贴近的内容，默默传递着品牌，触达着受众。

关键词：梦想创意整合传播策略广告文案品牌

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福特翼搏：FUN手趣过年

现代广告 2014年第4期 63-64页

作者：陈袆凡

春节回家抢到票了吗？年终奖发了多少、准备怎么花？回家被逼婚怎么办呢？除夕还要上班年夜饭怎么办？这些每年春节都会被热议的话题，今年也不例外。借此契机，福特翼搏结合凤凰网春运专题，围绕热点话题整合视频图文等新闻资源，进行... 详细信息

春节回家抢到票了吗？年终奖发了多少、准备怎么花？回家被逼婚怎么办呢？除夕还要上班年夜饭怎么办？这些每年春节都会被热议的话题，今年也不例外。借此契机，福特翼搏结合凤凰网春运专题，围绕热点话题整合视频图文等新闻资源，进行了一次春节新闻事件营销，希望通过新闻热点深入触达目标用户，并与其产生互动。

关键词：福特过年新闻资源热点话题事件营销目标用户春节年终奖

基于关联位错机制的纳米孪晶金属非对称循环塑性模型研究

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中国科学：物理学、力学、天文学 2024年第5期54卷 216-223页

作者：陈无凡周昊飞同济大学航空航天与力学学院上海200092 浙江大学交叉力学中心杭州310027 浙江大学工程力学系杭州310027

纳米孪晶金属在强度、韧性和抗疲劳性能等方面存在优势,具有显著的工程应用价值.纳米孪晶金属的塑性变形机制与传统立方晶系多晶金属材料截然不同,经典力学理论难以精准描述其力学行为,迫切需要针对性地建立力学本构理论.本文基于择优... 详细信息

纳米孪晶金属在强度、韧性和抗疲劳性能等方面存在优势,具有显著的工程应用价值.纳米孪晶金属的塑性变形机制与传统立方晶系多晶金属材料截然不同,经典力学理论难以精准描述其力学行为,迫切需要针对性地建立力学本构理论.本文基于择优取向纳米孪晶金属塑性变形特有的关联位错机制,结合离散单元模型和位错塞积长程作用效应,提出可描述纳米孪晶金属非对称循环塑性行为的本构模型,并捕捉与历史无关循环塑性行为和Masing现象,描述预加载下长程背应力导致的随动强化现象.进一步根据热力学理论,考虑关联位错与位错长程作用机制,推导了可用于预测疲劳寿命的耗散能量率计算式.本文结果对择优取向纳米孪晶金属的工程应用具有理论参考意义.

关键词：纳米孪晶关联位错位错塞积耗散能疲劳寿命

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万神殿:罗马帝国昔日的荣光

世界博览 2024年第10期 46-50页

作者：陈袆宁不详

创造万神殿的罗马帝国在奴起义和蛮族冲击的战火中崩塌了,中世纪教会的权威随着启蒙时代的降临也黯淡下去,而万神殿的历史价值,却随着时间的流逝愈发鲜明.

关键词：启蒙时代罗马帝国万神殿蛮族中世纪

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茶黄素-3，3'-双没食子酸酯对α-葡萄糖苷酶的抑制机制

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食品科学 2024年

作者：曹宇凡黄伟陈取明蔡为荣安徽工程大学生物与食品工程学院

抑制α-葡萄糖苷酶活性可以控制餐后血糖水平，是治疗糖尿病的有效方法之一。利用酶抑制动力学、多光谱、分子对接分析了茶黄素-3，3'-双没食子酸酯（theaflavin-3，3'-digallate，TFDG）对α-葡萄糖苷酶的抑制机制，结果表明抑制是可... 详细信息

抑制α-葡萄糖苷酶活性可以控制餐后血糖水平，是治疗糖尿病的有效方法之一。利用酶抑制动力学、多光谱、分子对接分析了茶黄素-3，3'-双没食子酸酯（theaflavin-3，3'-digallate，TFDG）对α-葡萄糖苷酶的抑制机制，结果表明抑制是可逆的，并呈现竞争型和非竞争型混合抑制；TFDG与α-葡萄糖苷酶形成复合物来猝灭其固有荧光；热力学参数表明结合是自发吸热熵增的，且疏水相互作用是主要驱动力；结合增强了酪氨酸残基附近的疏水性和色氨酸残基周围的极性，降低了α-螺旋、β-折叠和β-转折的含量。分子对接显示TFDG结合在酶活性位点附近，并与附近氨基酸残基Phe450、Trp406之间存在两种疏水相互作用，且与Asp203、Phe450、Gln603形成三个氢键。本研究揭示了TFDG抑制α-葡萄糖苷酶的分子机理，为治疗糖尿病提供一种可行的候选功能因子。

关键词：茶黄素-3,3'-双没食子酸酯 α-葡萄糖苷酶抑制机制多光谱分子对接

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面向服务的智能建筑软件框架研究

现代电子技术 2024年第16期47卷 110-116页

作者：张天凡陈惜墨湖北工程学院数学与统计学院湖北孝感432000 浙江安防职业技术学院智能建筑学院浙江温州325000

建筑管理系统(BMS)、能源管理系统(EMS)、物联网设备、建筑信息模型(BIM)、电网及气象服务等多元信息系统是有效支撑由数据驱动的智能建筑软件高效运行的关键。然而,这些由不同开发商提供的系统之间缺乏统一且明确界定的程序接口与标准... 详细信息

建筑管理系统(BMS)、能源管理系统(EMS)、物联网设备、建筑信息模型(BIM)、电网及气象服务等多元信息系统是有效支撑由数据驱动的智能建筑软件高效运行的关键。然而,这些由不同开发商提供的系统之间缺乏统一且明确界定的程序接口与标准,这已成为制约应用程序在模块开发、可扩展性及重用性上进一步发展的主要障碍。为增强云环境下智能建筑系统对需求和技术变化的适应能力,提出一个优化的端到端实现架构。该架构以Zachman框架为基础,通过符合MACH原则的微服务、API和基于云的组件来确保整个系统的高灵活性、可扩展性以及向前兼容能力。为了验证所提优化方法的有效性,以某高校工程实训中心为案例,开发了一套智能建筑应用程序。经过一年多的实际运行,该程序充分展示了传感器数据与BIM模型集成的数字孪生应用、基于事件驱动的实时传感器数据与建模分析等先进功能,不仅证明了所提方法的前瞻性和兼容性,同时也展现了其应对不断变化的需求和挑战的能力。

关键词：智能建筑面向服务的架构(SOA) 建筑软件 Zachman框架 MACH框架微服务架构

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基于机器学习和无人机高光谱遥感的马铃薯SPAD值估算

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河南农业科学 2024年第8期53卷 133-144页

作者：陈圯凡郭发旭冯全甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

为实现大田马铃薯SPAD值的快速、无损检测,采用无人机高光谱成像技术建立马铃薯关键生长时期SPAD值的定量检测模型。在大田条件下获得了马铃薯块茎形成期和彭大期的无人机高光谱影像,并对高光谱数据采用数学变换方法处理;接着,通过竞争... 详细信息

为实现大田马铃薯SPAD值的快速、无损检测,采用无人机高光谱成像技术建立马铃薯关键生长时期SPAD值的定量检测模型。在大田条件下获得了马铃薯块茎形成期和彭大期的无人机高光谱影像,并对高光谱数据采用数学变换方法处理;接着,通过竞争性自适应重加权采样(CARS)、无信息变量去除(UVE)和随机蛙跳(RF)算法筛选与SPAD值相关的特征波段;随后,使用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)3种机器学习算法建立马铃薯SPAD值估算模型。不同算法筛选的特征波段存在差异,CARS算法能有效识别敏感光谱特征,降低特征数量,提升估测精度。基于不同数学变换和特征波段筛选算法建立的马铃薯SPAD值估测模型中,1/R-CARS-SVR模型对马铃薯SPAD值具有较强的估测能力,模型建模集和验证集R~2分别为0.88和0.84,RMSE均为0.39。采用1/R-CARS-SVR模型逐点计算研究区马铃薯SPAD值,绘制了SPAD值反演图,发现块茎膨大期的SPAD值普遍高于块茎形成期。

关键词：马铃薯 SPAD 无人机高光谱竞争性自适应重算法支持向量机

基于时序InSAR与机器学习的大范围地面沉降预测方法

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地球科学 2024年第5期49卷 1736-1745页

作者：罗袆沅许强蒋亚楠孟冉蒲川豪成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 成都理工大学地球科学学院四川成都610059

地面沉降是由自然因素和人为因素综合作用下形成的地面标高损失,为预防这种累进性的缓变地质灾害,高效的大范围地面沉降预测显得尤为重要.现有的预测方法忽略了地面沉降的空间特征,且基于单点循环预测存在高耗时现象.针对上述问题,提出... 详细信息

地面沉降是由自然因素和人为因素综合作用下形成的地面标高损失,为预防这种累进性的缓变地质灾害,高效的大范围地面沉降预测显得尤为重要.现有的预测方法忽略了地面沉降的空间特征,且基于单点循环预测存在高耗时现象.针对上述问题,提出了一种基于时序InSAR与机器学习的大范围地面沉降预测方法.首先,利用SBAS-InSAR技术获取大范围的地面沉降时序信息;其次,采用经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)提取时序信息的空间模态及对应的主成分(principal components,PCs);最后,采用基于误差反馈的岭多项式神经网络(ridge polynomial neural network with error-output feedbacks,RPNN-EOF)模型训练与预测PCs,将预测结果重构回地面沉降时序.以延安新区2018年8月至2021年5月的84景Sentinel-1A数据为例,获取了新区的地面沉降时序.同时,EOF所提取的空间模态能清晰地表达整个新区的空间变化特征.预测结果显示,相较于传统点循环模式以及主流的时间序列预测方法,本文方法的均方根误差至少降低了22.7%,建模耗时至少降低了27.5%,因此该方法具有良好的实用性.

关键词：机器学习时间序列预测经验正交函数空间模态神经网络时序InSAR 地面沉降灾害

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