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Fe,Co/NPs@GO双金属三维粒子电极电催化氧化卡马西平

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中国环境科学 2024年第8期44卷 4632-4640页

作者：周紫璇卓琼芳 Ghulam Yasin 谢水波南华大学土木工程学院湖南衡阳421001 东莞理工学院生态环境与建筑工程学院东莞市新污染物重点实验室广东东莞523808

采用冷冻/碳化法制备了铁钴双金属粒子电极(Fe,Co/NPs@GO),并通过改善铁钴的前驱体比例优化了Fe,Co/NPs@GO双金属三维粒子电极体系对CBZ的降解性能,探讨电流密度和PMS投加量对CBZ降解的影响结果表明:0.15g/L的Fe,Co/NPs@GO(Fe:Co=1:1),3... 详细信息

采用冷冻/碳化法制备了铁钴双金属粒子电极(Fe,Co/NPs@GO),并通过改善铁钴的前驱体比例优化了Fe,Co/NPs@GO双金属三维粒子电极体系对CBZ的降解性能,探讨电流密度和PMS投加量对CBZ降解的影响结果表明:0.15g/L的Fe,Co/NPs@GO(Fe:Co=1:1),3mmol/L PMS,在20mA/cm^(2)的电流密度下,CBZ(1mg/L)在30min内的去除率达99.5%.与单纯的催化剂活化PMS体系相比,加入电催化条件后,CBZ的去除率提升了约37%.通过自由基淬灭实验及电子顺磁共振(EPR)证实,羟基自由基和单线态氧是降解CBZ的主导活性物种,并推测出CBZ在电催化耦合三维粒子电极活化过一硫酸盐(PMS)体系的降解机理.同时,粒子电极的循环利用实验表明,Fe,Co/NPs@GO粒子电极具有较好的催化稳定性和重复利用性.

关键词：三维粒子电极电化学氧化卡马西平过一硫酸盐铁钴双金属粒子电极

二硫化钼掺杂改性FOX⁃7含能复合材料的热分解特性

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含能材料 2024年第1期32卷 31-37页

作者：许紫岚蔚明辉赵煦聂福德中国工程物理研究院化工材料研究所四川绵阳621999

为了提高1,1‐二氨基‐2,2‐二硝基乙烯(FOX‐7)的热分解特性,在较低分解活化能下实现能量的快速释放,采用溶剂‐反溶剂的方法制备了掺杂改性的FOX‐7/MoS2含能复合材料。采用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X射线粉末衍射(XRD)、X... 详细信息

为了提高1,1‐二氨基‐2,2‐二硝基乙烯(FOX‐7)的热分解特性,在较低分解活化能下实现能量的快速释放,采用溶剂‐反溶剂的方法制备了掺杂改性的FOX‐7/MoS2含能复合材料。采用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X射线粉末衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、热重‐差示扫描量热仪(TG‐DSC)等分析测试手段对复合材料的形貌结构、物相组成、热分解特性、分解活化能进行了表征和测试。结果表明,掺杂改性的FOX‐7/MoS2含能复合材料既可以提高低温阶段的分解温度,又可以催化高温下的分解放热。其中,与原料相比,FOX‐7/MoS2‐5%的低温阶段的分解温度和分解活化能分别提高了6.8℃和78.6 kJ·mol^(-1);高温阶段的分解温度和分解活化能分别降低了23.4℃和340.4 kJ·mol^(-1)。热重‐质谱结果表明,高温阶段FOX‐7/MoS2‐5%产物中CO_(2)的比例从7.3%增加到16.8%,表明MoS_(2)的掺杂改性又促进了高温阶段的分解,使分解更加完全和充分。

关键词： 1,1‐二氨基‐2,2‐二硝基乙烯(FOX‐7) 二硫化钼(MoS_(2)) 热反应特性分解动力学催化分解

混合协同过滤算法及其在图书推荐中的应用研究

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混合协同过滤算法及其在图书推荐中的应用研究

作者：祁紫冉河北经贸大学

学位级别：硕士

随着出版业的繁荣和文学的进步,图书市场呈现出图书更新速度快、覆盖领域广的特点,这为读者提供了丰富的阅读素材,但也增加了读者挑选感兴趣图书的难度。另外,互联网技术的发展改变了人们的阅读方式,传统的纸质阅读逐渐被便捷的线上阅... 详细信息

随着出版业的繁荣和文学的进步,图书市场呈现出图书更新速度快、覆盖领域广的特点,这为读者提供了丰富的阅读素材,但也增加了读者挑选感兴趣图书的难度。另外,互联网技术的发展改变了人们的阅读方式,传统的纸质阅读逐渐被便捷的线上阅读所替代。因此,对于在线读书平台而言,如何盘活现有图书资源,为用户提供快速精准的推荐,是当前亟待解决的问题。协同过滤是目前应用最为广泛的推荐方法,其依据用户历史行为数据,计算相似度,预测用户可能喜欢的物品,从而进行推荐。但其完全依赖用户历史行为数据,故存在以下不足:用户历史行为数据稀疏带来的相似度计算不准确问题;新用户、新物品无历史数据,无法为新加入用户提供个性化推荐服务或无法将新加入物品推荐给用户问题。因此,在协同过滤算法的研究中,如何降低相似度计算误差、如何处理新加入的用户和物品成为了研究热点。本文从缓解用户历史行为数据稀疏的角度出发,首先综合利用图书语义信息和图书评论中包含的关键词信息计算图书内容相似度。其中包括:利用知识表示Compl Ex模型表示图书知识图谱中的图书实体和关系,并计算图书间语义相似度;采用改进的Text Rank算法抽取图书关键词,并结合Word2Vec和Jaccard系数计算图书关键词相似度;将图书语义相似度和关键词相似度进行加权,获得最终的图书内容相似度。其次,在获得图书内容相似度的基础上,通过设置阈值筛选相似图书,预测评分空缺值,实现对初始用户-图书评分矩阵的填充优化,最终将用户-图书评分矩阵的稀疏度由原始的98.94%降至58.2%,极大的缓解了数据稀疏性。最后,依据优化后的用户-图书评分矩阵,展开混合协同过滤推荐算法研究,采用前后端分离方式设计并实现图书推荐系统。实验表明,本文所提算法与基于优化后评分矩阵的单一算法、基于优化前评分矩阵的混合算法相比RMSE值最小,证明本文所提算法误差最小,能提供更加精确的个性化推荐服务。图书推荐系统在运行过程中状态良好,满足预期需求。

关键词：混合协同过滤内容相似度评分矩阵优化图书推荐系统

中国对RCEP伙伴国数字服务贸易出口效率与潜力——基于随机前沿引力模型

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中国流通经济 2024年第2期38卷 105-116页

作者：潘紫燕新疆大学经济与管理学院新疆乌鲁木齐830046

数字服务贸易是我国经济恢复与增长的新引擎,但我国数字服务贸易长期存在逆差,行业结构不合理。加强我国与RCEP伙伴国双边数字服务贸易合作,对推动我国数字服务贸易高质量发展、扭转贸易逆差意义重大。基于2005—2021年我国与13个RCEP... 详细信息

数字服务贸易是我国经济恢复与增长的新引擎,但我国数字服务贸易长期存在逆差,行业结构不合理。加强我国与RCEP伙伴国双边数字服务贸易合作,对推动我国数字服务贸易高质量发展、扭转贸易逆差意义重大。基于2005—2021年我国与13个RCEP伙伴国数字服务贸易面板数据,分析我国与RCEP伙伴国数字服务贸易现状,进而利用随机前沿引力模型分析其出口效率与潜力及影响因素。研究发现,从自然因素看,人均GDP、人口规模、共同语言对数字服务贸易出口促进作用显著,地理距离、共同边界对数字服务贸易出口阻碍作用显著;从人为因素看,贸易开放度、数字基础设施水平、自由贸易协定、东盟“10+3”机制、区域贸易协定对我国数字服务贸易出口促进作用显著,利用外资水平、金融发展水平对我国数字服务贸易出口有阻碍作用但不显著;从出口效率看,我国对RCEP伙伴国数字服务贸易出口效率整体偏低,且市场异质性明显,提升空间很大;从出口潜力和拓展空间看,数字服务贸易RCEP伙伴国大多数是冰山型市场,极少数是扩张型市场,没有发展型和饱和型市场,我国数字服务贸易出口潜力和拓展空间巨大。为进一步提高我国对RCEP伙伴国数字服务贸易出口效率、深度挖掘出口潜力,应加快我国和RCEP伙伴国数字基础设施建设,推动中日韩自由贸易协定谈判进程,加强我国与RCEP伙伴国的政治互信和经济合作,因地制宜与RCEP伙伴国开展数字服务贸易合作等。

关键词：数字服务贸易出口效率出口潜力 RCEP 随机前沿引力模型

体教融合视域下网球传统特色学校绩效评价指标体系构建 ——以湖北省（京山）网球学校为例

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体教融合视域下网球传统特色学校绩效评价指标体系构建 ——以湖...

作者：易紫俊武汉体育学院

学位级别：硕士

早在2017年,《全国青少年校园网球试点工作的通知》明确提出要推动网球项目在学校体育的发展。后随着我国体教融合进程的不断深化,体育特色传统学校在整个国民教育中的战略地位进一步提升,预期以网球为核心项目的体育传统特色学校遴选... 详细信息

早在2017年,《全国青少年校园网球试点工作的通知》明确提出要推动网球项目在学校体育的发展。后随着我国体教融合进程的不断深化,体育特色传统学校在整个国民教育中的战略地位进一步提升,预期以网球为核心项目的体育传统特色学校遴选建设数量也与日俱增。但至今为止,针对网球传统特色学校的全面且完善的评价机制尚未形成。这一缺失可能导致学校在工作执行上出现松懈,进而影响建设成效提升,出现名实不符的问题。鉴于此,本研究以网球传统特色学校为切入点,采用文献资料、问卷调查、德尔菲、层次分析、数理统计等研究方法,参照绩效评估方式及逻辑,构建了网球传统特色学校绩效评价指标体系,继而以湖北省(京山)网球学校为实证对象,对该评价指标体系进行了应用与检验。研究得出以下结论:(1)网球传统特色学校绩效评价指标体系由三维指标构成。其中涵盖4个核心一级指标、13个细化二级指标以及57个具体三级指标,并初步确定了各评价指标权重。(2)绩效评价体系中组织管理维度的核心地位不可置疑,其他维度同样至关重要。这体现出管理主体是建设网球传统特色学校的主要载体与方向把控,是建立与维护所有工作得以实施的系统工程,决定学校将网球项目建设工作融入学校整体发展的态度及基本能力。资源投入则是学校建设网球项目工作的前提与基础,打造名副其实的网球传统特色学校,必将在网球项目各方面投入大量资源,也直接影响着学校建设成果。过程推进是整个学校评价的具体展现,它是一个动态的、不确定的过程,不仅要考虑错综复杂的内部因素,还要考虑实际情况的可操作性。结果产出是网球传统特色学校绩效的特征性符号,是对学校管理机制与资源转换效率的直观体现。(3)网球传统特色学校绩效评价指标体系有一定的合理性与有效性。将本文构建的绩效评价指标体系投入应用,得出湖北省(京山)网球学校的绩效得分为80.5分,此绩效评价结果与学校当前建设成效客观情况基本相符,表明本研究所构建的网球传统特色学校绩效评价指标体系具有一定的合理性与有效性。

关键词：体教融合网球传统特色学校绩效评价体系构建

“红色传承”-遵义中小学音乐课程思政教学实践研究

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“红色传承”-遵义中小学音乐课程思政教学实践研究

作者：程紫雨中国音乐学院

学位级别：硕士

超高效液相色谱-串联质谱法测定调节三高类保健食品中59种非法添加药物

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食品科学 2024年第9期45卷 232-242页

作者：邵瑞婷丁学妍姜洁北京市食品检验研究院(北京市食品安全监控和风险评估中心) 国家市场监管重点实验室(食品安全重大综合保障关键技术)北京100041

本实验建立了调节三高类保健食品中59种非法添加药物的超高效液相色谱-串联质谱检测方法。样品经甲醇提取,QuEChERS净化,氮吹至近干,1 mL 40%甲醇溶液(体积分数)复溶,以乙腈和0.1%甲酸溶液(5 mmol/L乙酸铵)为流动相,经ACQUITY UPLC HSS... 详细信息

本实验建立了调节三高类保健食品中59种非法添加药物的超高效液相色谱-串联质谱检测方法。样品经甲醇提取,QuEChERS净化,氮吹至近干,1 mL 40%甲醇溶液(体积分数)复溶,以乙腈和0.1%甲酸溶液(5 mmol/L乙酸铵)为流动相,经ACQUITY UPLC HSS T3反相柱梯度分离,超高效液相色谱-串联质谱在正、负离子模式下多反应监测,采用基质外标法定量。结果表明:59种非法添加药物在线性范围内,决定系数(R^(2))均大于0.980,回收率在60.2%~119.5%之间,相对标准偏差在1.2%~15.0%之间。该方法具有前处理较简单、分析时间较短、灵敏度好、准确度高、杂质干扰小等特点,可以用于调节三高类保健食品中多种非法添加药物的检测。

关键词：调节三高类保健食品 QuEChERS净化超高效液相色谱-串联质谱非法添加药物

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钢纤维类型对玄武岩纤维混凝土力学性能的影响

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排灌机械工程学报 2024年第6期42卷 598-604页

作者：张紫键姚占全马快乐广西职业师范学院土木建筑工程学院广西南宁530000 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院内蒙古呼和浩特010018

为探究钢纤维类型及掺量对玄武岩纤维混凝土(BFRC)力学性能产生的影响,在BFRC中加入3种类型的钢纤维(端钩型、波浪型、镀铜型),钢纤维体积掺量分别为0,0.8%,1.0%,1.2%.通过建立灰色理论GM(1,9)和BP神经网络2种模型预测混凝土抗压强度并... 详细信息

为探究钢纤维类型及掺量对玄武岩纤维混凝土(BFRC)力学性能产生的影响,在BFRC中加入3种类型的钢纤维(端钩型、波浪型、镀铜型),钢纤维体积掺量分别为0,0.8%,1.0%,1.2%.通过建立灰色理论GM(1,9)和BP神经网络2种模型预测混凝土抗压强度并对比其可靠性,结合核磁共振试验测试混凝土内孔隙变化规律.结果表明:随着钢纤维体积掺量的增加,BFRC抗压强度呈现先增大后减小趋势,其中抗压强度最优组为体积掺量1.0%的端钩型钢纤维组,14 d抗压强度为44.51 MPa.由于钢纤维表面锈蚀,28 d抗压强度减少至43.13 MPa;建立灰色理论GM(1,9)模型和BP神经网络模型,2种模型预测精度均可达到要求.但BP神经网络的预测精度更高、稳定性更好,平均相对误差为3.81%,灰色理论模型平均相对误差为7.55%;随着钢纤维体积掺量增加,混凝土中胶凝孔、毛细孔占比先增加后减小,因此合理加入钢纤维可使BFRC中孔隙结构得到优化,混凝土抗压强度得到提升.

关键词：玄武岩纤维混凝土钢纤维灰色理论 BP神经网络核磁共振

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基于标签指导和论元信息增强的隐式篇章关系识别研究

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基于标签指导和论元信息增强的隐式篇章关系识别研究

作者：窦紫聪重庆理工大学

学位级别：硕士

随着自然语言处理技术从简单的词汇理解迈向深层次的句法和依存关系分析,篇章关系也逐渐成为篇章分析领域的研究重点。隐式篇章关系识别是其中的一项关键任务,旨在识别缺乏连接词的两个论元之间的语义逻辑关系。该任务在自然语言处理应... 详细信息

随着自然语言处理技术从简单的词汇理解迈向深层次的句法和依存关系分析,篇章关系也逐渐成为篇章分析领域的研究重点。隐式篇章关系识别是其中的一项关键任务,旨在识别缺乏连接词的两个论元之间的语义逻辑关系。该任务在自然语言处理应用中扮演着重要角色,影响着机器阅读理解、自动问答等高层任务的性能,极大地推动了自然语言处理领域在篇章层面的研究与应用。由于缺乏连接词作为语义提示,隐式篇章关系识别依赖于复杂的特征,如词汇、句法和篇章上下文信息等。因此,隐式篇章关系识别成为一项极具挑战性的关键任务。近年来,受益于深度学习的发展和预训练模型的大规模使用,最近的方法大多利用神经网络模型或者预训练模型学习篇章论元的语义表示,部分研究还将标签的信息整合到篇章关系表示中。然而存在以下问题:1)标签的全局结构建模不充分,篇章文本中的噪音信息影响分类的准确性。2)由于论元的篇幅有限,模型难以挖掘更多有效信息。本文针对如何更好地学习篇章论元的语义特征,并且利用标签指导和论元信息增强的方式,对隐式篇章关系识别任务展开如下研究:现有的一些方法倾向于将标签的整个层次信息整合到篇章关系表示中,得到融合了标签信息的表示,从而更好地进行多层次关系识别。然而,它们对包含所有标签的全局层次结构建模不充分,并且忽略了篇章论元中与预测标签不相关的噪音信息。为了解决上述问题,本文提出了一种双过滤标签结构感知对比学习模型(DFLa CL)。首先,该模型使用改进的图编码器Graphormer对标签层次结构建模,获得更好的特定层级的标签表示。其次,为了过滤噪音信息,本文提出了标签结构感知对比学习,采用有监督和无监督相结合的过滤策略,对篇章论元进行筛选,学习到更为鲁棒性的篇章关系表征。在公开数据集上的实验结果表明,本文提出的模型与目前最先进的模型相比,在所有层级上均取得了最优的表现。现有的方法大部分侧重于挖掘论元内的信息和论元间的语义交互特征,然而论元上下文的篇幅有限,仅依靠篇章论元自身的语义信息,模型往往难以从少量的注释实例中学习更多有价值的知识。因此,本文提出了一种有效常识知识增强的神经网络模型(ECKAN)。具体来说,本文引入了常识推理模型COMET,帮助模型生成包含不同关系的多个常识推理文本。此外,为了有效地利用高质量常识信息同时排除常识中的噪声干扰,本文利用Gumbel-softmax函数使模型自适应地选择有价值的知识,并进一步挖掘了篇章论元和常识之间的交互融合信息,从而将外部知识有效地融入隐式篇章关系分类任务中。在公开数据集上的实验结果表明,本文提出的模型在分类性能方面比其他基线模型更为准确,同时其度量指标F1分数也比其他基线模型更具竞争力。

关键词：隐式篇章关系识别对比学习图编码器有效常识