检索结果-南通市图书馆

基于DOPBL模式的数学跨学科学习活动设计研究

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基础教育课程 2024年第2期 70-76页

作者：张瑾范黛青河南师范大学数学与信息科学学院河南师范大学

数学跨学科学习活动是推动义务教育阶段课程综合化实施和学生核心素养落实的重要途径,但在活动实施过程中仍存在着活动目标模糊化、活动流程娱乐化、活动评价表面化等问题。基于此,本文研究了面向设计的产生式学习模式(DOPBL),并从选定... 详细信息

数学跨学科学习活动是推动义务教育阶段课程综合化实施和学生核心素养落实的重要途径,但在活动实施过程中仍存在着活动目标模糊化、活动流程娱乐化、活动评价表面化等问题。基于此,本文研究了面向设计的产生式学习模式(DOPBL),并从选定问题/项目、制定方案/计划、设计活动探究、生成方案/作品、进行成果交流、开展活动评价等方面进行具体案例应用分析,以期为一线数学教师实施跨学科学习活动提供指引。

关键词：高中数学跨学科学习 DOPBL模式高中物理

“探索”视角下的书目关联数据化与图书馆服务创新研究

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图书馆杂志 2024年第7期 37-44页

作者：吴诺曼四川大学图书馆

《IFLA图书馆参考模型》(IFLA-LRM)概念模型取代FRBR，以此为统领，RDA、BIBFRAME和MARC21的一系列元数据标准的革新，体现了关联数据时代图书馆资源数据突破平台限制、提升在互联网的可见度、实现复用与共享的意图。新增的“探索”用... 详细信息

《IFLA图书馆参考模型》(IFLA-LRM)概念模型取代FRBR，以此为统领，RDA、BIBFRAME和MARC21的一系列元数据标准的革新，体现了关联数据时代图书馆资源数据突破平台限制、提升在互联网的可见度、实现复用与共享的意图。新增的“探索”用户任务是理解多个元数据标准文件不断更新迭代的关键线索，把握书目关联数据化这一趋势，并且不受限于以文献为中心的思维定式，将“探索”思维贯穿在图书馆工作的各个方面，将为转型时期的图书馆事业创新带来启发，更好地服务于智慧图书馆时代的用户群体。

关键词：《IFLA图书馆参考模型》 RDA BIBFRAME2.0 MARC21 关联数据智慧图书馆

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适用于户外低温作业服的防寒技术研究进展

上海纺织科技 2019年第11期47卷 1-6,18页

作者：李红彦吴黛唯陈涛苏云高阳刘跟生国网吉林省电力有限公司电力科学研究院吉林长春130021 东华大学服装与艺术设计学院上海200051 东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室上海200051 国网山东省电力公司电力科学研究院山东济南250001

为探究户外低温作业条件下服装实现防寒性能的通用设计模式,基于服装的防寒原理,分别从防寒材料、防寒结构和面料组合设计等方面对目前国内外学者在该领域的研究进展进行了详细的梳理和归纳,得到以下结论:低温环境下,作业服主要通过抑... 详细信息

为探究户外低温作业条件下服装实现防寒性能的通用设计模式,基于服装的防寒原理,分别从防寒材料、防寒结构和面料组合设计等方面对目前国内外学者在该领域的研究进展进行了详细的梳理和归纳,得到以下结论:低温环境下,作业服主要通过抑制人体内热传递,促进服装产热与吸热来提高保暖效果,同时需考虑人体出汗情况下的适当散热;主要技术手段包括使用具有温度智能响应型、纤维结构改良型的特殊材料,采取有效的结构设计手段,采用面料组合设计方法等,以实现户外低温作业服以防寒为主的防护性、工效性和舒适性的多功能集合。最后提出在未来户外低温作业服的开发中,应以防寒为首要目标,最大程度地提高作业效率,提升舒适感,以平衡服装各项性能之间的关系。

关键词：低温环境户外作业服防寒原理防寒技术技术手段

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抗生素、重金属和杀生剂抗性共选择机制

生态毒理学报 2020年第2期15卷 1-10页

作者：陈帅邹海燕高方舟吴黛灵张敏何良英应光国华南师范大学环境研究院广东省化学品污染与环境安全重点实验室&环境理论化学教育部重点实验室广州510006 华南师范大学环境学院广州510006

细菌抗生素抗性已被世界卫生组织认定为对公众健康的重要威胁。细菌抗性除了受到抗生素的直接选择压力,也受到其他物质如重金属和杀生剂的共同影响。研究发现,细菌可以通过外排泵系统、细胞膜通透性改变、作用靶标点的改变、酶修饰或降... 详细信息

细菌抗生素抗性已被世界卫生组织认定为对公众健康的重要威胁。细菌抗性除了受到抗生素的直接选择压力,也受到其他物质如重金属和杀生剂的共同影响。研究发现,细菌可以通过外排泵系统、细胞膜通透性改变、作用靶标点的改变、酶修饰或降解作用、应激反应改变生理特性、金属螯合和生物转化等抗性机制对这些选择压力产生抗性,或者通过协同抗性、交叉抗性和共调控抗性的机制产生多重抗性。本文综述了细菌对抗生素、重金属和杀生剂的单一抗性机制、多重抗性机制,以及重金属和杀生剂对细菌抗生素抗性的影响机制,并分析了目前研究的不足之处。

关键词：重金属杀生剂协同抗性交叉抗性共调控抗性抗生素抗性机制

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基于残差网络的轻量级图卷积推荐方法

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 205-212页

作者：唐宇吴贞东四川师范大学计算机科学学院成都610101

针对现有基于图卷积网络的推荐模型存在消息传播链路不完善、最终节点表示冗余的问题,提出了一种基于残差网络的轻量级图卷积推荐方法(ResLightGCN)。引入残差结构建立同一节点相邻层之间的消息传播网络,扩充了信息传播路径;从语义角度... 详细信息

针对现有基于图卷积网络的推荐模型存在消息传播链路不完善、最终节点表示冗余的问题,提出了一种基于残差网络的轻量级图卷积推荐方法(ResLightGCN)。引入残差结构建立同一节点相邻层之间的消息传播网络,扩充了信息传播路径;从语义角度上优化最终节点的表示,即不考虑没有消息传播的图卷积层;在四个公开数据集上对ResLightGCN进行评价,实验结果表明提出的模型优于现有的几种基线模型,特别是在Yelp和Amazon_Books数据集上,ResLightGCN模型的NDCG@10评价指标比最佳基线模型分别提升了16.2%和15.8%。

关键词：推荐系统图神经网络协同过滤残差网络消息传播

犯罪治理模式数智化转型的制度因应——以隐私保护为视角

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中国人民公安大学学报（社会科学版） 2024年第1期40卷 25-34页

作者：吴何奇上海政法学院上海201701 中国浦东干部学院上海201204

随着信息的海量积聚和数智技术的兴起,数字化犯罪治理正迈向数智化犯罪治理。我国的隐私规制通过知情同意原则、数据最小化原则保证隐私让渡的自主性与正当性,但上述原则在隐私保护方面仍有短板。域外隐私监管采用合理隐私期待标准划分... 详细信息

随着信息的海量积聚和数智技术的兴起,数字化犯罪治理正迈向数智化犯罪治理。我国的隐私规制通过知情同意原则、数据最小化原则保证隐私让渡的自主性与正当性,但上述原则在隐私保护方面仍有短板。域外隐私监管采用合理隐私期待标准划分公/私界限,通过对第三方原则的灵活阐释与令状制度协调隐私保护与数智赋能,通过相关权利义务的设定不断强化数据使用的透明可控。犯罪治理模式数智化转型中隐私监管的中国方案应包括三个方面的内容:对数智化犯罪治理应实行全过程隐私监管;通过场景导向的规则构造提升隐私监管的动态性;数智化犯罪治理应遵循数据最小化原则。

关键词：犯罪治理数智化隐私保护制度因应

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乡村振兴下乡村园林景观设计

中国住宅设施 2024年第3期 73-75页

作者：董黛璐瑞安市城乡规划设计研究院浙江瑞安325200

作为当代中国的发展战略,乡村园林景观设计的方向和目标受到了深刻的影响。通过对乡村振兴背景的深入分析,乡村园林景观设计的重要性得以凸显。本文提出了创新设计的发展对策、生态保护的发展对策、地域文化特色的发展对策、乡村旅游以... 详细信息

作为当代中国的发展战略,乡村园林景观设计的方向和目标受到了深刻的影响。通过对乡村振兴背景的深入分析,乡村园林景观设计的重要性得以凸显。本文提出了创新设计的发展对策、生态保护的发展对策、地域文化特色的发展对策、乡村旅游以及旅游线路的合理布局。这一系列对策旨在促进乡村园林景观设计从传统走向现代,实现与乡村振兴战略的有机融合。这些对策的提出都是为了促进乡村振兴。

关键词：乡村振兴乡村园林景观设计

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羽绒服隔热性能测评方法剖析及优化路径探讨

纺织导报 2019年第8期 92-96页

作者：黄家成吴黛唯刘钰王云仪东华大学服装与艺术设计学院同济大学上海国际设计创新研究院东华大学现代服装设计与技术教育部重点实验室

基于羽绒服特定的隔热机制以及影响其隔热性能的因素,对现行羽绒服隔热性能测评方法、测评条件进行分析。从羽绒、织物系统以及羽绒服装整体3个层面指出现行羽绒服隔热性能测评方法、测评条件的局限性,并展望未来羽绒服隔热性能的研究方... 详细信息

基于羽绒服特定的隔热机制以及影响其隔热性能的因素,对现行羽绒服隔热性能测评方法、测评条件进行分析。从羽绒、织物系统以及羽绒服装整体3个层面指出现行羽绒服隔热性能测评方法、测评条件的局限性,并展望未来羽绒服隔热性能的研究方向,为制订科学、系统、全面的羽绒服测评体系提供参考。

关键词：羽绒服热传递保暖因素隔热机制羽绒服测评标准

双路特征提取与度量的少样本细粒度图像分类方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第2期57卷 137-146页

作者：冀中吴伊兵王轩天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与... 详细信息

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与方向双重度量的神经网络,分别利用欧氏距离衡量特征间的绝对距离差异和余弦相似度衡量特征间的相对方向差异,以提升度量信息多样性和样本特征的判别性.同时,为了与当前先进的少样本细粒度图像分类方法对比,将特征提取器在不增加深度的前提下设置为双路形式,以适应不同度量方法对嵌入特征信息的需要.此外,设计了彼此分离的通道和空间注意力机制,分别通过自适应通道注意力和空间信息交叉注意力对不同阶段的提取特征进行增强,从而挖掘重要分类信息.最后,通过双相似度模块分别计算两种差异信息的度量结果,并选取一定权重融合得到最终的相似度分数,实现绝对差异与相对差异在度量空间中的协调补充.在4个主流细粒度图像分类数据集上进行实验对比与分析,最终结果表明了所提方法在相同设置下最多实现了7.0%左右的分类准确率提升.

关键词：细粒度图像少样本欧氏距离余弦相似度