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“怀着崇敬接纳孩子，带着爱教育他们，护送他们迈上自由之旅。”每每念起奥地利哲学家鲁道夫·斯坦纳的这首小诗，我的眼眶总是不禁湿润起来。从事教育工作30余载，从一名普通教师成长为正高级教师、特级教师和特级校长，我的所有思绪和情感、我的心、我的爱始终深深扎根于学校这片沃土。这些年来，我先后走过6所学校，其中担任校长19年。我当校长，最想做的事情就是办好一所学校，守护好、激励好、发展好学校里每一位师生，办一所在北京市乃至全国都叫得响的学校。多年来，我带领我的团队一步一个脚印，用心血、汗水、智慧，努力构筑着我们心中的教育理想国。

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贵州省民族院校古籍保护学科建设的实践与探索

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古籍保护研究 2025年第1期 23-31页

作者：罗利曼刘汝诺贵州民族大学贵州民族大学图书馆

古籍保护学科定位与归属问题极为重要。在新时代的背景下,贵州省民族院校应结合地方古籍保护工作的特点,加快“古籍保护”学科的构建。古籍保护学科建设应朝着优化古籍相关学科专业布局、深化民族古籍保护学科理论构建、加强学科交叉融... 详细信息

古籍保护学科定位与归属问题极为重要。在新时代的背景下,贵州省民族院校应结合地方古籍保护工作的特点,加快“古籍保护”学科的构建。古籍保护学科建设应朝着优化古籍相关学科专业布局、深化民族古籍保护学科理论构建、加强学科交叉融合以及多单位联合培养模式等方向发展,以培养出适应时代发展的古籍专业人才队伍,切实推进贵州民族古籍事业高质量发展。

关键词：古籍保护学科建设民族

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基于Power Bus总线技术的智能灌溉系统

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农机化研究 2025年第4期47卷 203-207页

作者：李耀波王宇楠纪诗诺辽宁对外经贸学院经济学院辽宁大连116052

以进一步提升智能灌溉系统的运行作业效率为目标,选取Power Bus总线技术作为优化原理,针对灌溉系统的通信控制展开设计。考虑灌溉系统的核心组成与功能配置,搭建网络通信能耗控制模型,对灌溉系统的网络节点进行最优化布局,形成以Power ... 详细信息

以进一步提升智能灌溉系统的运行作业效率为目标,选取Power Bus总线技术作为优化原理,针对灌溉系统的通信控制展开设计。考虑灌溉系统的核心组成与功能配置,搭建网络通信能耗控制模型,对灌溉系统的网络节点进行最优化布局,形成以Power Bus总线为控制主线的系统运行模式,展开灌溉作业通信控制试验。结果表明:基于Power Bus总线技术的灌溉系统设计方案正确可行,有效降低了数据丢包率,系统通信成功率相对可提升6.75%,整体系统的综合灌溉效率可达96.61%,满足智能灌溉的设计指标要求;系统运行稳定率保持在95%以上,系统各组件响应及时稳定,具有高度的可用性与可靠性,且灌溉水资源得到最大化与均匀化的运用。

关键词：智能灌溉系统总线技术能耗控制模型网络节点通信成功率

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“双减”背景下实现学习增值的实践探索--以“分数的意义”的教学为例

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小学教学研究 2025年第2期 74-76页

作者：郝瑞亚江苏省南京市永泰路小学

学习增值是对“双减”政策的有效回应,在教学过程中,教师要厘清知识序列、探寻进阶路径、巧作教学设计,实现学生知识、结构、思维及素养的全面增值。文章以苏教版数学五年级下册“分数的意义”一课的教学为例,具体阐述如何在小学数学教... 详细信息

学习增值是对“双减”政策的有效回应,在教学过程中,教师要厘清知识序列、探寻进阶路径、巧作教学设计,实现学生知识、结构、思维及素养的全面增值。文章以苏教版数学五年级下册“分数的意义”一课的教学为例,具体阐述如何在小学数学教学中实现学习增值。

关键词： “双减”背景学习增值学习进阶结构化知识

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面向自动语音识别系统的对抗样本生成方法

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 253-263页

作者：于振华苏玉璠叶鸥丛旭亚西安科技大学计算机科学与技术学院

通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞，进而提高系统鲁棒性。然而，对抗攻击前往往需要系统的参数信息，这使得攻击条件受限。为此，结合一种新的量子粒子群优化算法，提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加... 详细信息

通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞，进而提高系统鲁棒性。然而，对抗攻击前往往需要系统的参数信息，这使得攻击条件受限。为此，结合一种新的量子粒子群优化算法，提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪声，构造差异化粒子群，作为初始对抗样本种群；基于记忆搜索的领域重分布策略得到当前种群的全局最优粒子，从而生成初始对抗样本；融入扩维和自适应权重位置更新，使得种群更接近目标；根据对抗样本与目标语句的编辑距离，继续优化初始对抗样本，生成最终对抗样本。为了验证方法的攻击效果，在GoogleSpeech、LibriSpeech以及CommonVoice数据集上，对语音识别模型DeepSpeech进行实验，将目标语句设置为不同场景中的常见语音指令。实验结果表明，提出的方法在三个数据集上成功率都优于对比方法，其中在Common Voice数据集上的成功率比对比方法提升了10个百分点。同时，召集志愿者对生成的对抗样本噪声强度进行主观评估，其中82.4%的对抗样本被志愿者判断为没有噪声或噪声很小。

关键词：对抗攻击语音识别黑盒攻击样本生成量子粒子群算法梯度评估方法

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