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“强基薄面”结构在浑江地区的应用前景

吉林交通科技 1994年第1期 36-39页

作者：关士林孔祥明张文刚刘世建浑江市公路工程质监站浑江市公路处浑江市公路勘测设计处

文章论述了在交通量不大的情况下减薄路面面层厚度的一些具体意见,以达到保证路面使用功能,降低工程造价的目的,并提出了在浑江地区应用的可能性及前景。

关键词：应用公路沥青路面薄面层基层强度

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未来城市的基本原理与中国经验

南京社会科学 2024年第10期 30-37页

作者：刘士林上海交通大学媒体与传播学院上海交通大学城市科学研究院

在今天讨论未来城市，就是讨论人类的未来。未来城市是以“真-未来产业-新型经济城市”——“善-未来社会-新型政治城市”——“美-未来文化-新型人文城市”为基本原理和实践机制的城市发展理念和模式。未来城市的理念、模式、形态、功... 详细信息

在今天讨论未来城市，就是讨论人类的未来。未来城市是以“真-未来产业-新型经济城市”——“善-未来社会-新型政治城市”——“美-未来文化-新型人文城市”为基本原理和实践机制的城市发展理念和模式。未来城市的理念、模式、形态、功能、本质特征和发展规律等，不仅与其历史形成的空间结构、建筑布局、产业形态、生活方式、文化传统密切相关，也深受当今世界在地理、政治、经济、技术、社会、人文等方面的变革影响。只有深入了解过去和现在的城市，才能更好地认知和把握未来城市。未来城市是宜居城市、韧性城市、创新城市、智慧城市、绿色城市、高品质生活城市。要强调“未来产业”与“未来城市”的协调发展，在更高的历史阶段实现更高水平的“产城融合”。

关键词：基本原理中国经验新型城镇化未来城市

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中国古代消费中心城市的历史变迁

江西社会科学 2024年第1期44卷 196-205页

作者：姜薇刘士林上海交通大学媒体与传播学院上海200240 上海交通大学城市科学研究院上海200240

从城市发展史的角度看,消费与城市的产生、发展存在着明显的互动关系,消费是促进城市与乡村进一步分化的重要动力。中国古代消费中心城市历史演化可分为前期(公元前770—公元220年)、中期(220—1279年)、后期(1279—1840年)三个阶段。其... 详细信息

从城市发展史的角度看,消费与城市的产生、发展存在着明显的互动关系,消费是促进城市与乡村进一步分化的重要动力。中国古代消费中心城市历史演化可分为前期(公元前770—公元220年)、中期(220—1279年)、后期(1279—1840年)三个阶段。其中,唐代的开放性政策、宋代“重文抑武”政策等促进了消费城市世界化、文化消费市场平民化趋势,元朝的民族歧视政策则带来都市经济的崩溃。从古代经济史的角度来说,中国古代城市的消费具有周期性波动的特点,受历代朝廷“重农抑商”政策的影响,自给自足的小农经济与商品经济发展产生剧烈冲突,限制了消费城市的发展。中国古代消费城市深受等级消费思想的影响,消费成为维护封建统治的工具。中国古代南北地区的文化结构差异进一步影响了消费城市的发展。

关键词：消费中心城市消费城市文化消费

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低电磁雷诺数MHD问题的局部并行有限元算法研究

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低电磁雷诺数MHD问题的局部并行有限元算法研究

作者：米士林山东师范大学

学位级别：硕士

本文利用局部并行有限元算法研究低电磁雷诺数磁流体力学(RMHD)问题.RMHD问题刻画电磁雷诺数8)较小的MHD问题,即忽略移动的导电流体产生感应磁场对原磁场影响.由于RMHD问题是流体动力学和磁流体力学的耦合方程,所以直接求解会造成计算... 详细信息

本文利用局部并行有限元算法研究低电磁雷诺数磁流体力学(RMHD)问题.RMHD问题刻画电磁雷诺数8)较小的MHD问题,即忽略移动的导电流体产生感应磁场对原磁场影响.由于RMHD问题是流体动力学和磁流体力学的耦合方程,所以直接求解会造成计算量大、耗时长等问题.为实现更快的计算效率,我们给出局部并行有限元算法.算法基于双重网格思想,在较粗网格求解耦合问题得到低频分量,在较细网格并行求解局部子问题得到高频分量.对于定常RMHD问题提出并研究了改进的局部并行算法.首先在全局粗网格求粗解,并在局部并行细网格上修正残差.其次利用单位分解技术,得到全局连续解.再次利用回溯技术,在全局粗网格上校正,得到最优解.最后算法的误差和收敛阶数证明了该算法不仅能够提高计算效率,还能够优化计算结果.对于非定常RMHD问题提出了全离散局部并行算法.基于双重网格技术,先是利用有限元方法离散空间,得到半离散局部有限元算法.再利用欧拉方法离散时间得到全离散局部方法和全离散局部并行方法,并给出理论分析.最后数值算例的误差与收敛阶数证明了全离散算法的准确性.

关键词： RMHD问题单位分解技术回溯技术欧拉方法全离散格式

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中医药大语言模型的关键技术与构建策略

中草药 2024年第17期55卷 5747-5756页

作者：萧文科宋驰陈士林陈伟成都中医药大学中医药创新研究院/交叉学科研究院成都中医药大学本草基因组学研究院

大语言模型（large language model,LLM）通过处理和理解自然语言数据，实现高质量的信息检索、知识提取等功能，为中医药研究提供了新机遇。基于中医药大模型发展现状，梳理了LLM开发过程中的数据存储与处理方法，概述了检索增强生成... 详细信息

大语言模型（large language model,LLM）通过处理和理解自然语言数据，实现高质量的信息检索、知识提取等功能，为中医药研究提供了新机遇。基于中医药大模型发展现状，梳理了LLM开发过程中的数据存储与处理方法，概述了检索增强生成、混合专家模型、人类反馈强化学习、知识蒸馏等人工智能方法，归纳了LLM训练微调与性能评价方法。针对中医药数据的特点，从高质量数据集构建、多领域专家系统融合、信息快速提取、训练与调优等方面入手，提出了中医药LLM的构建策略，并分析了LLM在中医药领域的具体应用场景，为中医药领域LLM的构建和应用提供参考，推动中医药现代化和智能化发展。

关键词：中医药大语言模型混合专家系统检索增强生成人类反馈强化学习知识蒸馏