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污染地块修复工程效果评估的研究

能源与环境 2024年第1期 90-93页

作者：边归国谢殿荣卢卫林林福建省生态环境厅福建福州350003 福建省闽东南地质大队福建泉州360021 福建省生态环境监测中心站福建福州350000

通过对福建省13个污染地块修复工程效果评估的综合分析,发现在修复方案、工程性能指标、水泥窑协同处置、土壤修复变更和环境监理等方面存在不足。根据国家相关标准和研究报道,对进一步规范效果评估报告提出对策措施。

关键词：污染地块修复工程效果评估

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《三言》连动句式研究

《三言》连动句式研究

作者：卢卫华中师范大学

学位级别：硕士

文章主要以晚明作家冯梦龙作品——《三言》为主要的研究对象,从特定的历史时期出发,对《三言》中连动句式进行穷尽性的系统研究。文章共分为六部分,其中主体部分为第二至五章。具体如下:第一章主要回顾汉语连动句式研究现状,在此基础... 详细信息

文章主要以晚明作家冯梦龙作品——《三言》为主要的研究对象,从特定的历史时期出发,对《三言》中连动句式进行穷尽性的系统研究。文章共分为六部分,其中主体部分为第二至五章。具体如下:第一章主要回顾汉语连动句式研究现状,在此基础上对文中连动句式范围进行了界定,将其与连谓式、重动式等句式进行区分。此外,进一步确定文章的研究目标,并对语料来源、研究方法以及理论基础做出必要说明。第二章对《三言》中连动句式,进行语表形式全面系统的分析,包括连动句式主语、谓语等构成成分分析。并指出《三言》连动句式在句法结构上可以大致分为四大类,其中双动式占据《三言》连动句式数量的绝大部分,占比为超八成,多动式占比则不足两成。第三章以《三言》连动句谓语核心的动词为中心,考察动词类型及语义特征并将其分成七类,指出不同位置动词语义类型的倾向性;其次分别考察双动式与多动式动词与动词之间几种不同的语义关系,最后指出连动句中动词与主语、宾语之间的语义关系并做出详细分析。第四章从语用角度出发,考察连动句中辅助词“来”“去”的指示意义和强化作用,及辅助连词“而”“以”“则”的调节音节韵律、增强语力语势作用;进而指明《三言》连动句具有消除歧义、反映情感态度的人际功能,形式上衔接、内容上连贯的篇章功能及连动句所遵循的连动时序性、语言经济与整体一致性的语用特点。第五章从历时角度以《三国志》等三部中古时期作品为参照对象,考察汉语连动句式从中古时期发展到近代汉语时期的整体使用规模、句法结构、语里意义等方面的发展变化情况及规律,并探究出汉语连动句式演化和呈现趋势规律的因素。第六章对文章主要内容和结论进行总述并指出文章的创新和不足。

关键词：近代汉语三言连动句式小三角历时比较

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不同冲击载荷下典型路面结构的动态弯沉响应

兵工学报 2024年第1期45卷 299-311页

作者：吉新博卢卫建吕琛王玺廉政何丽北京航天发射技术研究所北京100076 96963部队北京100192

为研究不同冲击载荷下典型路面结构的动态弯沉响应数值规律,开展试验勘测等级公路信息,分析实测数据并归纳出等级公路承载能力与路面结构的相关关系,基于统计规律构建了承载力维度下的典型路面结构。建立包含塑性损伤的多层连续道路结... 详细信息

为研究不同冲击载荷下典型路面结构的动态弯沉响应数值规律,开展试验勘测等级公路信息,分析实测数据并归纳出等级公路承载能力与路面结构的相关关系,基于统计规律构建了承载力维度下的典型路面结构。建立包含塑性损伤的多层连续道路结构模型,通过比对仿真结果与试验数据验证模型的有效性,研究模型大小对不同冲击载荷作用下路面弯沉仿真结果的影响。开展不同冲击载荷下典型路面结构的弯沉响应规律研究,计算出冲击载荷作用下路面峰值沉降与残余沉降数值,揭示不同冲击载荷下典型路面结构弯沉响应内在规律。研究结果表明:包含塑性损伤的多层连续道路结构模型能够准确反映冲击载荷下路面真实动态弯沉响应;不同冲击载荷下,路面沉降中塑性沉降量占比与冲击载荷幅值满足双指数方程;百吨级范围内,路面沉降中弹性回弹部分随冲击载荷幅值增大而增大,塑性沉降部分与载荷幅值呈指数正相关关系;百吨级以上,路面沉降中弹性回弹量达到上限1.2~1.3 mm,路面塑性沉降量与载荷幅值呈线性关系。开展的不同冲击载荷下模型大小对仿真结果的影响规律研究可为有限元仿真中确定合适的仿真模型尺度提供参考。

关键词：等级公路冲击载荷动态弯沉响应有限元模拟

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从地理视角看元阳哈尼梯田

中学地理教学参考 2023年第6期 78-80页

作者：卢卫宋晓宇广西幼儿师范高等专科学校广西南宁

元阳哈尼梯田具有较高的文化价值和旅游价值,不仅视觉惊艳,其低碳的梯田农业生态系统、"稻禽""稻鱼"共生系统,以及各族人民守望相助的民族感情都体现着生态视角的人地和谐之美.随着时代发展,元阳哈尼梯田面临无人耕种的困境.

关键词：地理视角元阳哈尼梯田人地关系

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植物课

诗刊 2024年第5期 83-85页

作者：卢卫平珠海市作家协会

中国互联网协会理事长邬贺铨、秘书长卢卫新春贺词

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互联网天地 2018年第2期 2-3页

作者：邬贺铨卢卫中国互联网协会

辞旧迎春日,万象更新时。值此新春佳节即将来临之际,中国互联网协会向一直以来关心和支持中国互联网行业发展的各界人士致以亲切的问候和美好的祝福!过去的一年,是中国互联网产业蓬勃发展、加速融合的一年。

关键词：中国互联网协会理事长秘书长互联网行业互联网产业

面向列语义识别的共现属性交互模型构建与优化

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软件学报 2023年第3期34卷 1010-1026页

作者：高珊袁宛竹卢卫王兰张静杜小勇数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 北京100872 中国人民大学信息学院北京100872

政务数据治理正在经历从“物理数据汇聚”到“逻辑语义汇通”的新阶段.逻辑语义汇通是指针对各孤岛政务系统因长期“自治”而形成的元数据缺失、元数据同名不同义以及同义不同名等问题,在不重建或修改原系统代码以及不物理汇聚各政务数... 详细信息

政务数据治理正在经历从“物理数据汇聚”到“逻辑语义汇通”的新阶段.逻辑语义汇通是指针对各孤岛政务系统因长期“自治”而形成的元数据缺失、元数据同名不同义以及同义不同名等问题,在不重建或修改原系统代码以及不物理汇聚各政务数据的前提下,通过技术手段,统一各孤岛信息系统元数据的语义表达,实现元数据的语义互联互通.该工作是将各孤岛信息系统的元数据语义对齐到已有的标准元数据上,具体地,将标准元数据名称看作语义标签,对孤岛关系数据的列投影进行语义识别,从而建立列名和标准元数据的语义对齐,实现孤岛元数据标准化治理.已有基于列投影的语义识别技术无法捕捉到关系数据的列顺序无关性特征以及属性语义标签之间的相关性特征,针对这一问题,提出了基于预测阶段和纠错阶段的两阶段模型:在预测阶段,提出了共现属性交互的CAI模型(co-occurrence-attribute-interactionmodel),利用并行化的自注意力机制保证列顺序无关的共现属性交互;在纠错阶段,结合语义标签之间的共现性,通过引入纠错机制(correction mechanism),优化CAI模型预测结果.在政务基准数据和Magellan等多组公开英文数据集上进行了实验,结果表明,引入纠错机制的两阶段模型,在宏平均和加权平均两个指标上,比已有最优模型最多可分别提高20.03%, 13.36%.

关键词：孤岛政务逻辑语义汇通列语义识别共现交互注意力机制

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中小企业财务数字化转型建设研究

中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 2024年第4期 68-71页

作者：卢卫华哈尔滨广厦学院黑龙江哈尔滨150000

文章针对中小企业的财务数字化转型工作进行了研究,研究首先对数字化转型的起源、发展、定义进行了具体的介绍;然后对企业财务数字化转型的目标进行了阐述;接下来对企业数字化转型中面临的问题从信息化建设整体性、核算体系建设、管理... 详细信息

文章针对中小企业的财务数字化转型工作进行了研究,研究首先对数字化转型的起源、发展、定义进行了具体的介绍;然后对企业财务数字化转型的目标进行了阐述;接下来对企业数字化转型中面临的问题从信息化建设整体性、核算体系建设、管理体系建设、财税体系建设四个方面进行阐述,最后从着四个方面提出了中小企业财务数字化转型对策。

关键词：数字化转型财务数字化转型中小企业

基于自监督预训练与时序注意力机制的变压器顶层油温预测

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中国电机工程学报 2024年

作者：李启明李彬刘浩甘津瑞石富岭卢卫疆杨春萍国网智能电网研究院有限公司华北电力大学电气与电子工程学院

变压器故障预警依赖于更精确可信的变压器顶层油温预测。应用自监督预训练方法将预测模型训练过程中的油温预测任务转变为油温重建任务，泛化了模型训练方式的同时提升了模型对历史油温态势信息的抽取能力。该文提出双通道预训练时序注... 详细信息

变压器故障预警依赖于更精确可信的变压器顶层油温预测。应用自监督预训练方法将预测模型训练过程中的油温预测任务转变为油温重建任务，泛化了模型训练方式的同时提升了模型对历史油温态势信息的抽取能力。该文提出双通道预训练时序注意力网络(dual-channel pre-trained time-series attention network，DPAnet)模型，模型是采用时序注意力机制和趋势周期分支的深度神经网络，分别针对油温数据的趋势规律和周期规律实现了单时间步级别的建模，从而加强了在多时间步上的预测能力。算例分析表明，在以小时为颗粒度的1～72h短期预测场景下，本文所提出的顶层油温预测模型平均预测损失为1.847，平均确定性系数为0.862，相比其它模型提升了预测精度，且具有较强的泛化能力和鲁棒性，有效支撑了变压器顶层油温变化趋势分析。

关键词：顶层油温自监督预训练时序注意力深度神经网络