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配网无人机与数字化建设的应用

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2022年第11期 82-84页

作者：丁倩影国网湖北省电力有限公司南漳县供电公司湖北襄阳441000

多旋翼无人机是配网最理想的巡检工具。现有的多旋翼无人机可以安装光学摄像机、红外摄像机和激光雷达等吊舱,对杆塔本体、绝缘子串组、接地线、辅助设施和其他配网络设备进行巡检和检测。同时,可以进行分销网络渠道环境的二维地图建模... 详细信息

多旋翼无人机是配网最理想的巡检工具。现有的多旋翼无人机可以安装光学摄像机、红外摄像机和激光雷达等吊舱,对杆塔本体、绝缘子串组、接地线、辅助设施和其他配网络设备进行巡检和检测。同时,可以进行分销网络渠道环境的二维地图建模、全景照片采集和点云建模。本文就无人机在数字化城市建设中的应用领域、应用原理以及应用前景作了进一步的分析和探讨。

关键词：配网无人机数字化建设供电系统

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多结构直流配电网可靠性分析

电工材料 2020年第6期 35-36页

作者：丁倩影三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443000

介绍了直流配电网的拓扑结构,阐述了基于最小割集法的可靠性评估方法,运用最小割集法仿真计算分析了不同结构下的可靠性指标以及关键设备冗余配置影响。

关键词：直流配电网可靠性最小割集法

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优秀班集体的要素探析

科教导刊 2016年第4期 162-163页

作者：丁倩影渤海大学辽宁锦州121000

班集体作为学生学习的基本单位,它对学生的发展具有潜移默化的作用,在优秀班集体中有助于培养他们成为有理想、有道德、有纪律、有文化的四有新人,适应新社会对人才的发展要求。另外,作为学校的基本组织单位,班级对学校的办学质量也有... 详细信息

班集体作为学生学习的基本单位,它对学生的发展具有潜移默化的作用,在优秀班集体中有助于培养他们成为有理想、有道德、有纪律、有文化的四有新人,适应新社会对人才的发展要求。另外,作为学校的基本组织单位,班级对学校的办学质量也有很大的影响。因此,建设优秀班集体具有很强的必要性。下面本文就优秀班集体的形成要素如班风、班级文化、办干部队伍、评价机制等作简要探析。

关键词：班级优秀班集体形成要素

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浅析小学生非正式科学学习

新课程研究（下旬） 2015年第10期 14-15页

作者：丁倩影王淑娟渤海大学教育与体育学院

全国第八次公民科学素养调查结果显示,我国具备基本科学素养的公民比例占3.27%,仅仅是发达国家20世纪70年代的水平.据调查,我国公民科学素养低,一个重要原因是未重视非正式科学学习.文章就非正式学习的概念、分类、特点、重要性进行了介绍.

关键词：非正式科学意义

基于游记语义的喀纳斯景区游客情绪空间特征研究

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旅游纵览 2023年第11期 21-24页

作者：赵四成成杨雪丁倩影张闫龙古丽达娜·沙哈提别克新疆大学旅游学院新疆乌鲁木齐830046

情绪是一种以个体的愿望和需要为中介的心理活动。本研究从喀纳斯网络游记出发,分析游记语义并构建情绪表达度和情绪积极度两个维度,来分析游客情绪的空间特征。本研究对旅游者选择最佳旅游线路和景区运营规划有重要意义。利用地理信息... 详细信息

情绪是一种以个体的愿望和需要为中介的心理活动。本研究从喀纳斯网络游记出发,分析游记语义并构建情绪表达度和情绪积极度两个维度,来分析游客情绪的空间特征。本研究对旅游者选择最佳旅游线路和景区运营规划有重要意义。利用地理信息系统(Geographic Information System,GIS)空间分析法和文本分析法对游客旅游感知进行空间分析,挖掘其中的时空关联特征,并结合全局莫兰指数探究游客情绪在空间上的聚集特征。结果表明:游客对喀纳斯景区的情绪表达度总体较低、情绪积极度总体较高,且节点数量与情绪等级之间呈现倒金字塔结构,即情绪等级越高,对应的节点数量也越多;情绪表达度和情绪积极度的莫兰指数都接近于0,表明各个节点上的情绪表达度和情绪积极度不存在明显的空间自相关性。

关键词：网络游记情绪指数空间特征喀纳斯

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阻燃腈纶/酚醛树脂纤维织物的制备及其性能

纺织学报 2024年第4期45卷 83-88页

作者：丁倩吴俊霖江慧汪军东华大学纺织学院上海201620 东华大学纺织面料技术教育部重点实验室上海201620

为解决酚醛树脂纤维因强力低、纯纺难度大等限制其在服用领域发展的问题,以20∶80、40∶60、60∶40和80∶20的4种比例将酚醛树脂纤维与阻燃腈纶混纺,以平纹组织结构进行织物的开发与制备,并表征织物的阻燃性能及服用性能。结果表明:所... 详细信息

为解决酚醛树脂纤维因强力低、纯纺难度大等限制其在服用领域发展的问题,以20∶80、40∶60、60∶40和80∶20的4种比例将酚醛树脂纤维与阻燃腈纶混纺,以平纹组织结构进行织物的开发与制备,并表征织物的阻燃性能及服用性能。结果表明:所开发的4种混纺比例织物的损毁长度均小于10 cm,无阴燃和熔融滴落现象;随着酚醛树脂纤维比例的增加,织物续燃时间逐渐减少,拉伸断裂强力逐渐下降,透气性能逐渐降低;且混纺比为40∶60、60∶40和80∶20的酚醛树脂纤维与阻燃腈纶混纺织物的热阻、导湿性和耐磨性并无显著性差异;酚醛树脂纤维与阻燃腈纶混纺比为40∶60和60∶40织物满足阻燃纺织品的需求,且服用性能好,制备的织物可为后续开发酚醛树脂服用产品提供参考和借鉴。

关键词：酚醛树脂阻燃腈纶混纺织物服用性能阻燃纺织品

基于BERTopic算法的引文主题实证分析——以一篇高被引诺贝尔生理学或医学奖论文为例

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情报理论与实践 2024年

作者：郭倩影赵丹群北京大学信息管理系

[目的/意义]引文主题识别/分析（CTR/CTA）是引文内容分析（CCA）的一项重要研究议题，通过对引文语料中蕴涵主题信息的识别和提取，可望为论文学术贡献评价、知识扩散及演化分析等问题的解决提供新的研究思路。[过程/方法]以一篇高被... 详细信息

[目的/意义]引文主题识别/分析（CTR/CTA）是引文内容分析（CCA）的一项重要研究议题，通过对引文语料中蕴涵主题信息的识别和提取，可望为论文学术贡献评价、知识扩散及演化分析等问题的解决提供新的研究思路。[过程/方法]以一篇高被引诺贝尔生理学或医学获奖关键论文为例，采用BERTopic算法对其引文句语料进行主题识别，并对识别出的引文主题展开多个维度的分析与讨论。[结果/结论]对高被引论文开展引文主题识别分析，有助于更全面细致地揭示其学术贡献内容及演化趋势；BERTopic算法能较好识别案例文献的多个引文主题，且不同引文主题的施引文献特征分布不尽相同；对引文主题重要性、演化趋势及其与原文主题差异性的分析，能多维度刻画研究同行对案例文献学术贡献的认识，表明CTR/CTA研究对学术论文评价具有深入探索价值。

关键词： BERTopic算法引文主题识别引文主题分析引文内容分析学术论文评价

巴基斯坦留学生习得现代汉语撮口呼韵母偏误分析

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巴基斯坦留学生习得现代汉语撮口呼韵母偏误分析

作者：宋倩影南昌大学

学位级别：硕士

第二语言学习者的语音能力不仅直接影响交际,还密切影响着学习者读写等语言能力的发展,因此语音教学在汉语教学中发挥着重要的作用,语音学习应贯穿语言学习始终,尤其在语音学习初期的拼音学习阶段需要打下坚实的基础以追求语音输出的准... 详细信息

第二语言学习者的语音能力不仅直接影响交际,还密切影响着学习者读写等语言能力的发展,因此语音教学在汉语教学中发挥着重要的作用,语音学习应贯穿语言学习始终,尤其在语音学习初期的拼音学习阶段需要打下坚实的基础以追求语音输出的准确性。在拼音教学阶段,笔者观察到巴基斯坦留学生习得撮口呼韵母,即ü、üe、üɑn、ün、ionɡ时存在较高偏误,本文基于这一问题展开研究。本文先从对比分析的角度考察乌尔都语与汉语韵母系统的异同,以便了解学习者母语与第二语言间的区别所带来的影响。再通过听辨实验和发声实验的探究,全面考察初级、中级和高级水平学习者关于撮口呼韵母在单独读韵母、零声母、声韵拼合、前一韵尾影响等方面的发音偏误情况,找到撮口呼韵母出现的语言环境中所产生的规律性偏误。并通过实验语音学的方式,对比巴基斯坦留学生与中国学生在宽带语图、共振峰平均值和元音V值图方面的不同,找出声学发音方面的差距。之后本文从偏误分析的角度归类偏误成因,并根据偏误成因设置对应的教学策略。希望本文可以对教授巴基斯坦学生的汉语教师在撮口呼韵母语音教学难点预测、偏误类型、偏误成因和教学策略上提供一些思路,为巴基斯坦学生学习撮口呼韵母提供帮助。

关键词：巴基斯坦撮口呼韵母偏误分析语音教学

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基于深度学习的音频内容关系抽取方法研究

基于深度学习的音频内容关系抽取方法研究

作者：丁倩倩北方工业大学

学位级别：硕士

在当今时代,随着多媒体内容的爆炸式增长,尤其是音频数据的大量涌现,急需一种能够高效、准确地解析这些内容的技术,特别是在包含大量专业术语和知识的专有领域,例如生物医学领域、法学专业领域等。传统方法在处理这种非结构化数据时面... 详细信息

在当今时代,随着多媒体内容的爆炸式增长,尤其是音频数据的大量涌现,急需一种能够高效、准确地解析这些内容的技术,特别是在包含大量专业术语和知识的专有领域,例如生物医学领域、法学专业领域等。传统方法在处理这种非结构化数据时面临诸多挑战,而人工智能,特别是自然语言处理技术的进步,为此问题提供了新的解决方案。本文旨在探讨一种音频关系识别方法,通过结合语音识别技术的算法改进和大模型实体关系识别技术,专门针对生物医学领域的音频数据进行高效、准确的语义理解。首先,本研究提出了一个基于领域特定数据集语音网络和置信度决策网络的高精度语音识别方法。基于领域特定数据集语音网络侧重于利用生物医学领域的特定数据集进行训练,以提高系统对专业术语的识别能力;置信度决策网络则通过置信度评估机制优化识别结果,减少误识率。此外,本研究采用了Spark-NLP工具,并且对生物医学领域的大型命名实体识别模型进行优化,它能够准确地识别和分类音频内容中的关键实体,如疾病、药物和治疗方法等,利用分布式运行提升算力以适应大模型。最后通过将这一技术框架与Chat GPT结合,构建了一个针对初步医疗问诊的应用场景,这种综合性的应用不仅能够提高音频内容解析的效率和准确性,而且通过引入领域特定的数据集和先进的命名实体识别技术,增强了对非结构化信息的处理能力。为了验证所提出方法的有效性和实用性,本文设计了一系列实验,实验首先在特定的生物医学领域音频数据集上测试了该模型,然后将其识别性能与其他在大规模通用数据集上训练的自动语音识别系统进行了比较分析,实验结果显示,本研究在专有领域的音频识别和语义理解方面展现出了优势。另外,通过构建命名实体识别大模型,能够实现对这些信息更加深入的语义理解,这些成果不仅证实了此方法的高效性和实用性,也展示了其在医疗健康领域应用的潜力,为利用人工智能技术推动医疗健康行业的发展提供了新的思路和工具。

关键词：语音识别神经网络命名实体识别生物医学