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基于多任务学习和单任务学习组合模型的综合能源系统多元负荷预测

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电网技术 2024年第4期48卷 1510-1518,I0038,I0040-I0042页

作者：秦烁赵健徐剑魏敏捷上海电力大学电气工程学院上海市杨浦区200090 大航有能电气有限公司江苏省镇江市212200

针对气象因素对多元负荷变化的灵敏度差异及多元负荷间耦合强度的差异导致多任务学习(multi-tasklearning,MTL)预测模型精度受限的问题,该文提出一种MTL和单任务学习(single-tasklearning,STL)组合的多元负荷预测方法。首先使用基于长... 详细信息

针对气象因素对多元负荷变化的灵敏度差异及多元负荷间耦合强度的差异导致多任务学习(multi-tasklearning,MTL)预测模型精度受限的问题,该文提出一种MTL和单任务学习(single-tasklearning,STL)组合的多元负荷预测方法。首先使用基于长短期记忆(long and short-term memory,LSTM)网络的MTL模型提取多元负荷间的耦合信息进行初步预测;然后采用基于前置双重注意力长短期记忆(dual attention before LSTM,DABLSTM)网络的STL模型减少输入噪声进行二次预测;同时将初步的预测值输入STL模型,使得STL模型可以考虑未来的时序信息;最后,通过全连接层对两个模型的预测结果进行融合得到最终的预测结果。实验结果表明,所提组合模型相比单一的MTL和STL模型具有更高的预测精度。

关键词：综合能源系统多任务学习单任务学习长短时记忆网络注意力机制负荷预测

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现实转译与互渗传播:当代话题电影研究

中国文艺评论 2024年第4期 104-113,I0004页

作者：尹敏捷南京艺术学院戏剧与影视学院

作为大众文化景观,话题电影在近年所取得的亮眼票房成绩与所引发的广泛社会讨论,是当前社会文化的产物,亦是中国电影产业化进程中的阶段性表征。话题电影通过对社会现实的话题性与情绪性转译建构起影像世界,并在当前的媒介生态下实现了... 详细信息

作为大众文化景观,话题电影在近年所取得的亮眼票房成绩与所引发的广泛社会讨论,是当前社会文化的产物,亦是中国电影产业化进程中的阶段性表征。话题电影通过对社会现实的话题性与情绪性转译建构起影像世界,并在当前的媒介生态下实现了多元循环的传播效果,但其生产者模式并不稳定,作品也存在商业性体制生产压倒艺术性作者表达的问题。基于这一现象,探索电影“中国性”表达的高效实现方式,并建立互联网传播时代电影品牌化营销策略,是完善我国电影产业体系的一种可能性路径。

关键词：话题电影大众文化电影“中国性” 电影品牌化

卡格列净预处理对2型糖尿病大鼠心脏骤停和心肺复苏后心肌功能障碍的保护作用

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卡格列净预处理对2型糖尿病大鼠心脏骤停和心肺复苏后心肌功能障...

作者：汪敏捷安徽医科大学

学位级别：硕士

中国林业第一产业全要素生产率测算及影响因素研究

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中国林业第一产业全要素生产率测算及影响因素研究

作者：黄敏捷中南林业科技大学

学位级别：硕士

林业作为生态环境建设的中坚力量,在促进地区经济增长和保护生态环境中肩负重要职责。党的二十大报告强调:“牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念”,这就要求我们要以人与自然和谐共生的理念寻求发展。改革开放以来,我国的森林覆... 详细信息

林业作为生态环境建设的中坚力量,在促进地区经济增长和保护生态环境中肩负重要职责。党的二十大报告强调:“牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念”,这就要求我们要以人与自然和谐共生的理念寻求发展。改革开放以来,我国的森林覆盖面积越来越广,林业产值呈现高速增长的态势,林业经济发展取得了巨大成就,但是经济在高速发展的过程中无法避免地付出了巨大的资源和环境代价。因此,林业第一产业亟须向高质量集约型增长模式转变。在这一背景下,积极探索如何在推进发展的同时注重保护,又在保护的基础上推动发展,从而实现经济、生态环境与资源协调和谐发展,并在发展过程中产生巨大的生态效益、经济效益、社会效益,达到林业第一产业全要素生产率最大化是目前研究的热点。本研究以柯布-道格拉斯生产函数理论、可持续发展理论等为指导选取林业第一产业全要素生产率的投入指标与产出指标,基于2004～2021年中国30个省级面板数据,运用含非期望产出超效率SBM模型测算林业第一产业全要素生产率,分析其总体演变特征;其次利用莫兰指数模型对结果进行总结,分析各区域之间是否存在空间关联性;最后SDM模型测算分析各影响因素,以深入了解并把握其转型过程中的关键因素和机制。结果表明:(1)2004～2021年中国林业第一产业全要素生产率整体发展水平不高,均值为0.73,未达到有效水平,仍存在较大的提升空间;总体呈波动上升的趋势,表现为东部沿海地区较高、中部及西部地区较低的区域差异特征。(2)2004～2021年第一产业全要素生产率的莫兰指数值均大于零,且均通过了显著性检验,总体呈现“高～高”和“低～低”聚集的状态,表明各区域经济发展存在较强的空间依赖性。(3)中国第一产业全要素生产率受政策因素方面影响较大,且不同的影响因素对林业全要素生产率的影响存在明显差异,政策因素政府干预水平、森林病虫鼠害防治率对我国各省域林业第一产业经济发展起着主要推动作用,自然因素年均降水量对林业第一产业经济发展存在抑制作用,而人均地区生产总值、林业工作站长期职工人数、城镇化水平、森林资源覆盖率目前对我国林业第一产业经济增长作用比较微弱。以上结论表明,实现林业第一产业绿色、高质量发展需关注林业第一产业全要素生产率时空分异的主导因素,从完善体制机制、加强区域合作提供政策建议。

关键词：林业第一产业全要素生产率影响因素

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面向智能车间的动态过道布置问题建模与优化

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 17-23,101页

作者：张则强赵敏捷刘思璐计丹西南交通大学机械工程学院四川成都610031 轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室四川成都610031 西南交通大学唐山研究院河北唐山063000 西南交通大学创新创业学院四川成都611756 西南交通大学经济管理学院四川成都610031

针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足,构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型.通过调整不同阶段的设施位置,以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的.由于双目标动态... 详细信息

针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足,构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型.通过调整不同阶段的设施位置,以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的.由于双目标动态过道布置问题具有多项式复杂程度的非确定性问题(NP-hard)的特征,因此又提出了一种基于帕累托(Pareto)占优的多目标改进猫群算法.首先将基本猫群算法离散化;然后引入帕累托占优思想和拥挤距离机制处理双目标结果,并嵌入变邻域搜索结构加快算法寻优;最后采用所提算法测试大量不同规模算例,并与其他算法结果进行对比,验证了该算法的有效性和优越性.

关键词：过道布置问题动态布局猫群优化算法多目标优化混合整数规划模型

国际田联少儿趣味田径项目在贵阳市观山湖区小学的推广研究

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国际田联少儿趣味田径项目在贵阳市观山湖区小学的推广研究

作者：王敏捷贵州师范大学

学位级别：硕士

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基于多组学的尘肺病标志物研究进展

中华劳动卫生职业病杂志 2024年第5期42卷 384-395页

作者：陈琼陈卫红褚敏捷南通大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系南通226019 华中科技大学同济医学院公共卫生学院劳动卫生与环境卫生学系武汉430030

尘肺病病因较明确,致病机制尚不完全清楚,尚无有效治愈尘肺病方法。明确尘肺的发病机制并探寻相关标志物,有助粉尘接触高危人群的筛选,相关标志物也可作为干预肺纤维化进程的靶点参考。基因组学、转录组学及蛋白质组学等研究的深入发展... 详细信息

尘肺病病因较明确,致病机制尚不完全清楚,尚无有效治愈尘肺病方法。明确尘肺的发病机制并探寻相关标志物,有助粉尘接触高危人群的筛选,相关标志物也可作为干预肺纤维化进程的靶点参考。基因组学、转录组学及蛋白质组学等研究的深入发展为发现更多尘肺病潜在标志物提供了新的途径。未来多组学多阶段交互式分析相结合的技术可系统全面鉴定尘肺病发生发展过程中的关键基因(蛋白)、代谢物及代谢通路,构建核心调控网络,进而筛选出与尘肺病早期诊断及治疗干预相关的敏感标志物。本文从多组学的视角总结尘肺病标志物的研究进展,希望为尘肺病早期预防诊断、发病机制研究以及治疗干预等提供更多基础数据。

关键词：尘肺矽肺核糖核酸标志物基因组学联系组学蛋白质组学代谢组学单核苷酸多态性

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基于图像序列分析的城市道路交通事故预测

交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 91-102页

作者：胡正华周继彪毛新华张敏捷宁波工程学院网络空间安全学院浙江宁波315211 同济大学交通运输工程学院上海201804 宁波市高等级公路建设管理中心浙江宁波315199 长安大学运输工程学院西安710064

为进一步提高路网交通事故预测的准确性,本文提出一种基于图像序列分析的短时交通事故预测方法。首先,使用过采样方法对微信小程序采集的交通事故数据进行插值处理,来消除事故数据内部大范围零值对模型训练准确性的影响;并将其与路网的... 详细信息

为进一步提高路网交通事故预测的准确性,本文提出一种基于图像序列分析的短时交通事故预测方法。首先,使用过采样方法对微信小程序采集的交通事故数据进行插值处理,来消除事故数据内部大范围零值对模型训练准确性的影响;并将其与路网的流量数据及与引发事故相关的属性数据进行融合,得到稳定的时间序列作为模型的输入数据。然后,构建一个具有密集连接卷积的双向ConvLSTM U-Net(BCDU-Net)模型。该模型结合了一组双向ConvLSTM结构,将编码层和解码层的特征进行融合,以更全面地捕捉序列数据中的时空相关性。同时,模型还采用密集连接卷积结构,使特征图在深度方向上相互拼接,确保每一层都能够直接从损失函数中访问梯度。最后,通过将预测结果与实际交通事故数据的比较评价了模型的性能。结果表明,本文模型的预测结果相比全连接长短期记忆网络(FC-LSTM)模型,卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)模型和U-Net模型,交叉熵损失函数分别降低了65.96%、15.70%和3.47%,均方根误差分别降低了21.48%、3.13%和1.71%,精确度分别增加了75.06%、11.82%和3.08%。说明本文所提出的方法在预测城市道路交通事故时具有更好的性能。

关键词：智能交通交通事故预测深度学习交通安全 BCDU-Net模型

中英主流媒体关于联合国气候变化大会新闻报道的“能源”话语研究——以《中国日报》和《独立报》为例

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现代语言学 2024年第9期12卷 43-50页

作者：马敏捷浙江工商大学外国语学院浙江杭州

联合国气候变化大会是各国联合召开的全球性会议,旨在应对日益加剧的能源危机、创历史新高的温室气体浓度以及日益频繁发生的极端气候现象。近年来,关于该会议的报道在各国新闻媒体中频繁出现,尤其是与能源问题有关的内容,令人深思。文... 详细信息

联合国气候变化大会是各国联合召开的全球性会议,旨在应对日益加剧的能源危机、创历史新高的温室气体浓度以及日益频繁发生的极端气候现象。近年来,关于该会议的报道在各国新闻媒体中频繁出现,尤其是与能源问题有关的内容,令人深思。文章针对中英主流媒体对联合国气候变化大会的新闻报道进行研究,利用语料库工具,从高频词、关键词和搭配等方面深入探讨两国在气候和能源问题报道上的相似之处和差异。The United Nations Climate Change Conference is a global meeting convened by countries to address the increasingly severe energy crisis, record greenhouse gas concentrations, and the rising frequency of extreme weather events. Recently, news reports on the conference have frequently appeared in the media of various countries, particularly those relating to energy issues, prompting much reflection. This paper focuses on the news reports of the United Nations Climate Change Conference (COP) by Chinese and British mainstream media, using corpus tools to investigate the similarities and distinctiveness between the two countries reporting on climate and energy issues in terms of high-frequency words, keywords, and collocations.

关键词：能源新闻报道语料库联合国气候变化大会