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作者：蔡宏越贵州大学

学位级别：硕士

格洛丽亚·内勒小说《戴妈妈》中的空间美学研究

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格洛丽亚·内勒小说《戴妈妈》中的空间美学研究

作者：亓越曲阜师范大学

学位级别：硕士

当代美国非裔小说家格洛丽亚·内勒(1950-2016)将空间美学与小说创作相结合,力图构建一种以和谐与包容为核心的黑人空间美学。在前期创作中,内勒运用空间表征分别揭示了城市黑人的生存困境与精神迷失。在小说《戴妈妈》中,内勒借助空间... 详细信息

当代美国非裔小说家格洛丽亚·内勒(1950-2016)将空间美学与小说创作相结合,力图构建一种以和谐与包容为核心的黑人空间美学。在前期创作中,内勒运用空间表征分别揭示了城市黑人的生存困境与精神迷失。在小说《戴妈妈》中,内勒借助空间隐喻绘制了以美国北部城市纽约为起点,以美国南部乡村柳泉岛为终点的反向中间航道路线图,以此呼吁更为包容的社会空间关系,并强调追寻文化记忆的重要性。纽约与柳泉岛不仅呈现出深刻的景观内涵,而且凸显了地方与主人公的情感互动关系。本文以空间美学为研究视角,从向外的空间建构与向内的空间审美体验两个维度出发,分别对纽约和柳泉岛的空间景观文化内涵与两个主人公的空间审美体验进行深入挖掘。由空间美学的“向外”视角考察纽约和柳泉岛发现,异质的现代都市景观与同质的传统乡村景观看似处于对立面,实则具有互补和谐的可能性。女主人公可可最终的定居地查尔斯顿则是纽约与柳泉岛完美结合的缩影。从空间美学的“向内”视角梳理可可与乔治的空间审美体验及情感变化则可以发现,两人分别在两地经历了复杂的情感变化,最终走向情感趋同。两个主人公重新审视成长之地,拥有了全新的地方体验,并在异乡获得了归属感,从而拥有了完整的文化身份。本文认为,内勒在《戴妈妈》中借助空间隐喻呼吁黑人文化传统和当代美国黑人城市生活的有机结合,将城市黑人的出路定义在一个更为包容与和谐的社会空间关系中,充分彰显了黑人作家的职责,同时构建了一种以和谐与包容为核心的黑人空间美学。

关键词：格洛丽亚·内勒《戴妈妈》地方景观空间美学

A互联网公司数据分析人员绩效考核体系优化研究

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A互联网公司数据分析人员绩效考核体系优化研究

作者：张兴越山东财经大学

学位级别：硕士

在当今信息时代,互联网行业蓬勃发展,众多企业积极参与数字化浪潮。数据分析人员作为互联网公司关键职业群体,在数据挖掘、分析和解释方面的角色变得愈发重要,直接关系到企业的业务决策和发展方向。与传统生产性岗位不同,数据分析人员... 详细信息

在当今信息时代,互联网行业蓬勃发展,众多企业积极参与数字化浪潮。数据分析人员作为互联网公司关键职业群体,在数据挖掘、分析和解释方面的角色变得愈发重要,直接关系到企业的业务决策和发展方向。与传统生产性岗位不同,数据分析人员的工作主要集中在信息处理和解释上,难以通过传统的劳动成果直接呈现。因此,如何准确、科学地评价数据分析人员的工作表现成为互联网公司绩效考核体系中的一个重要挑战。本研究以A公司为例,基于A公司数据分析人员的规模、组织结构、薪酬体系和工作内容,结合MBO、KPI、BSC与360度绩效考核法四种理论,对A公司的绩效考核体系进行了全面优化设计。本研究通过文献分析和调查研究等方法,了解了A公司数据分析员工对绩效考核的真实反馈,并深入分析了A公司数据分析人员绩效考核现状,发现了绩效考核体系所存在的指标设定不明确、与战略目标不相关、考核结果不透明、无申诉渠道,以及绩效考核结果与薪酬关联较大、与晋升机会关联较少等方面的问题。基于A公司绩效考核体系的问题,本研究在明确优化原则与思路的基础上,对绩效考核指标体系的权重、主体和过程进行了全面优化设计,并深入探讨了绩效考核体系的实施与应用、给出了组织、制度和技术上的保障措施。本研究对A公司绩效考核体系的优化设计不仅有助于提高A公司数据分析人员的工作积极性和创造力,为业务决策提供更为可靠的支持,也为互联网行业其他企业的员工绩效考核提供了理论基础和实践依据。

关键词：数据分析人员互联网公司绩效考核

基于电磁式惯性作动器的迟滞补偿振动控制研究

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基于电磁式惯性作动器的迟滞补偿振动控制研究

作者：祝越扬州大学

学位级别：硕士

面向疾病亚型诊断的拉曼光谱数据分类方法研究

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面向疾病亚型诊断的拉曼光谱数据分类方法研究

作者：危越吉林大学

学位级别：硕士

拉曼光谱是一种利用光的频移探测分子的振动信息的物质分子结构分析技术。通过机器学习方法对拉曼光谱进行分类,可以识别出特定疾病的代谢产物或生物标志物,从而实现疾病的智能诊断。然而,目前基于机器学习的拉曼光谱分析方法中主要存... 详细信息

拉曼光谱是一种利用光的频移探测分子的振动信息的物质分子结构分析技术。通过机器学习方法对拉曼光谱进行分类,可以识别出特定疾病的代谢产物或生物标志物,从而实现疾病的智能诊断。然而,目前基于机器学习的拉曼光谱分析方法中主要存在两方面问题:1)特征提取难:光谱分析模型存在数据利用率较低的问题,拉曼光谱的全局序列性和局部光强峰值特征的提取难度导致了信息丢失和识别精度降低,而这两种特征对于精确识别不同疾病至关重要,需要特别关注以提高分类效果;2)数据噪声高:光谱分析模型存在数据信噪比要求较高的问题,拉曼光谱测量中遭受的噪声干扰和微弱信号检测难题显著影响光谱的特征提取和解析,尤其是对未经特殊预处理的光谱。因此,有效的降噪处理成为保证测量结果可靠性和提升分类精度的关键步骤,同时也是拉曼光谱研究中的一大挑战。基于上述问题,本文的主要工作如下:(1)提出了融合多尺度拉曼光谱特征的疾病亚型分类方法:M3S(MultiScale Sequential feature Selection model)。首先,算法引入全局特征提取模块:LSTM,利用LSTM网络捕获拉曼光谱数据中的序列特性。全局性特征提取模块的引入使得模型能够有效处理光谱数据的连续性和长距离依赖问题,从而提取出全局的序列特征。其次,算法进一步融入局部特征提取模块:注意力机制,以专注于光谱数据中的关键局部特征,如特定疾病标志性的光谱峰值。这种机制能够动态地调整模型对数据中重要特征的关注程度,提高了特征提取的准确性和模型的诊断性能。M3S模型设计了一种多尺度特征融合策略,通过结合不同层次的特征,包括从全局和局部模块提取的特征,来增强模型对复杂光谱数据的理解能力。这种策略不仅提升了模型的表现力,还增强了其泛化能力。一系列实验证明M3S模型在多个疾病诊断任务中相比现有方法具有明显的优势,在医学诊断领域具有应用潜力。(2)提出了面向高噪声拉曼光谱数据的疾病亚型分类方法:SGA(Savitzky-Golay-Average)。算法通过引入加权均值滤波的平滑特性和SG滤波器的局部保持特性,通过自融合权重策略灵活调整两种滤波方法的贡献,以最佳方式保留拉曼光谱的关键特征。首先,该算法引入双重降噪处理:对拉曼光谱数据分别应用SG滤波器和加权均值滤波器进行预处理,以获得两种不同的降噪结果。其次,该算法通过提出的SFW机制将降噪后的结果分为三个部分,分别反映拉曼光谱在不同区段的特性差异。每个部分根据其在整体光谱中的重要性和特性被赋予不同的融合权重。这些权重是通过自学习过程确定的,旨在最大化保留拉曼光谱的重要特征,如峰值等,同时最小化噪声影响。最后综合融合,将加权的部分结果相加,形成最终的降噪拉曼光谱。通过动态调整各部分权重,实现了对拉曼光谱关键信息的有效保留和噪声的有效抑制。通过SFW机制,SGA滤波方法不仅优化了降噪效果,还增强了对拉曼光谱数据中关键生物标记的识别能力,为后续的疾病分类提供了更高质量的数据输入。此外,自融合权重的引入,增加了处理过程的灵活性和适应性,能够根据不同拉曼光谱的特性调整降噪策略,进一步提高了降噪方法的通用性和有效性。实验结果表明,SGA方法的表现效果优于其它对比算法。

关键词：拉曼光谱机器学习多尺度特征提取高噪声数据滤波注意力机制自融合权重

基于城市公铁线路重合性分析的公交线网优化研究

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基于城市公铁线路重合性分析的公交线网优化研究

作者：毕越西安工业大学

学位级别：硕士

在城市已建设轨道交通的背景下,基于城市公铁线路的重合性进行常规公交线网的优化研究,具有十分重要的理论意义和研究价值。现有相关研究一类是重点关注接驳公交为轨道交通的输入输出客流作用,而不考虑常规公交线网与轨道交通联合城市... 详细信息

在城市已建设轨道交通的背景下,基于城市公铁线路的重合性进行常规公交线网的优化研究,具有十分重要的理论意义和研究价值。现有相关研究一类是重点关注接驳公交为轨道交通的输入输出客流作用,而不考虑常规公交线网与轨道交通联合城市公共交通路网的统筹规划,另一类是基于轨道公交协同性对公交线网的优化进行研究,却少有关注公交线路与轨道交通线路存在重合性的情形。然而现实中,公交线路与轨道交通线路线路站点服务范围重复,出现客流不合理竞争、运营效益减少等问题,公交线网亟待优化研究。本文在基于公铁线路重合性分析的情形下。首先,收集公共交通系统数据对公铁线路的重合性进行分析,量化公铁线路重合度,其次,以城市公铁线路重合度最小为目标,考虑乘客出行需求约束,构建公交线网优化模型,设计遗传算法求解优化模型。最后,以西安市公铁线路为算例进行实例分析,检验模型有效性。本文的主要内容和创新性成果如下。基于复杂网络的城市公铁线路重合性分析。针对以往复杂网络理论仅应用于公交系统或轨道交通系统单一研究的不足,首先对公铁线路的一体化和重合性特征进行分析,明确公铁线路重合的空间拓扑关系与特征,并基于此,将公铁线路的重合空间关系分为共线关系和平行关系,作为本文的重点研究内容。其次,应用复杂网络理论,分别构建复杂网络L-Space模型和C-Space模型,对与地铁线路重合的常规公交线路的特征进行分析,基于此,从公铁重合线路、公铁重合站点和公交线网连通性三个方面,选取衡量公铁线路重合度的指标,共有平行线路长度、共线线路长度、平行站点数量、共线站点数量、接近度中心性、聚类系数以及度七个指标,最后采用AHP-EWM法计算指标权重,量化公铁线路重合度,得到公铁线路重合度的计算公式。考虑公铁线路重合性的公交线网优化模型设计与求解。在公铁线路重合的情形下,以城市公铁线路重合度最小为目标,在满足乘客出行需求的约束条件下,建立考虑公铁线路重合性的公交线网优化模型,并依据模型特点,设计遗传算法进行求解优化,定义适应度函数包括重合度最小和站点客流需求满足,得到公交线网优化模型的全局最优解。基于上文的研究,结合西安市地铁2号线及与其重合的公交线网局部路网进行实例分析,得到公交线网优化方案,检验重合度计算公式、模型以及算法的有效性。

关键词：城市交通公铁线路重合公交线网遗传算法轨道交通

白族人群阿尔茨海默症与血浆同型半胱氨酸水平相关性研究

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白族人群阿尔茨海默症与血浆同型半胱氨酸水平相关性研究

作者：郭佳越大理大学

学位级别：硕士

长江经济带科技金融赋能高新技术产业发展研究

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长江经济带科技金融赋能高新技术产业发展研究

作者：黄越越合肥大学

学位级别：硕士

基于轨迹大数据的相似轨迹查询系统的设计与实现

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基于轨迹大数据的相似轨迹查询系统的设计与实现

作者：鲍越北方工业大学

学位级别：硕士

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象的轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景而提出了不同的轨迹相似性度量方法。但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和... 详细信息

轨迹相似度计算作为轨迹数据分析中的一个研究热点,主要用来衡量两个移动对象的轨迹相似程度。已有的轨迹相似度计算工作主要根据不同类型的轨迹数据和应用场景而提出了不同的轨迹相似性度量方法。但随着轨迹数据采集手段的逐渐丰富和应用需求的发展,在轨迹相似性计算方面却缺少一个统一的框架以支持多样化轨迹数据下的相似轨迹分析。为此,本文通过对现有相似轨迹度量方法的特征归纳,采用参数化特征配置方法,提出一个兼容多种轨迹相似度度量方法的集成计算框架,并针对集成计算中的性能优化共性需求设计了相应的轨迹数据索引和基于深度学习模型的查询优化方法,最终开发了一个以轨迹大数据为依托的相似轨迹查询原型系统。本文的主要工作包括以下几点:(1)针对原始轨迹数据普遍存在的数据质量问题以及相似轨迹计算对基础数据的质量需求,提出一种大规模数据集上面向轨迹相似度量的轨迹数据统一预处理流程。在该预处理流程中将轨迹数据异常分为两大类,并进行相应处理:首先,对轨迹数据进行时空范围筛选,排除超出范围的轨迹数据;其次,对轨迹中存在的漂移点,采用设定阈值的方法进行筛选。该预处理流程可更好地处理多样化的轨迹数据,为后续的相似轨迹查询工作提供便利。(2)在综合分析已有相似轨迹度量方法共性特征基础上,提出了一个兼容多种轨迹相似度度量方法的集成计算框架MSSTJ(Multiple Scenarios Similarity Trajectory Framework),并分别从索引和查询优化角度提出了相应的方法。一是通过一种统一的轨迹数据分区索引方法来优化不同相似轨迹度量方法的计算效率,从而使得用户可以通过参数化配置的简单方式来实现不同场景下的轨迹相似度高效计算的需求;二是提出了一个新的相似轨迹深度学习模型,有效地提高了轨迹相似性计算的性能。通过基于不同类型轨迹数据集的实验表明,MSSTJ框架可以帮助用户快速实现不同的轨迹相似度计算算法,并且实现的算法具有较好的性能表现。(3)在上述工作基础上,利用Hadoop平台设计并开发了基于轨迹大数据的相似轨迹查询原型系统。该系统具备轨迹导入、轨迹数据预处理、索引存储和相似度查询等功能,且结合了适用于多场景的相似轨迹计算框架,并可以方便地作为独立模块集成到其他轨迹大数据平台中。通过对系统在不同类型轨迹数据场景下的实验,体现了系统通过配置不同的相似轨迹查询算法都有良好的查询响应,表明了本系统的可行性以及在实际场景中的应用价值。

关键词：轨迹数据相似轨迹查询集成计算框架分区索引大数据处理

假禾谷镰孢转录因子Fp487基因功能探究及应用

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假禾谷镰孢转录因子Fp487基因功能探究及应用

作者：杨骁越长江大学

学位级别：硕士