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新时代宣传思想文化工作网络阵地建设探析

思想理论教育导刊 2024年第1期 145-151页

作者：周伯伟中宣部文明创建局

加强宣传思想文化工作网络阵地建设是汲取中国共产党不断创新宣传阵地历史经验的实践要求,是维护国家意识形态安全的内在要求,是新时代宣传思想文化工作强基固本的基本要求,是应对世界百年未有之大变局、为实现中华民族伟大复兴提供舆... 详细信息

加强宣传思想文化工作网络阵地建设是汲取中国共产党不断创新宣传阵地历史经验的实践要求,是维护国家意识形态安全的内在要求,是新时代宣传思想文化工作强基固本的基本要求,是应对世界百年未有之大变局、为实现中华民族伟大复兴提供舆论支持的现实需要。互联网技术契合人民群众的理论获取需求,丰富了党的创新理论的传播样态;契合人民群众的理论表达偏好,重塑了社会主义意识形态理论话语;契合人民群众的理论学习方式,全方位提升了理论武装实效,给宣传思想文化工作阵地建设带来新增量。新时代新征程,应树立系统思维、辩证思维、创新思维、法治思维,以科学思维推进宣传思想文化工作网络阵地建设,不断开创宣传思想文化工作的新局面。

关键词：宣传思想文化工作网络阵地建设科学思维

(111)取向纳米孪晶Cu的抗氧化性能及焊料润湿性

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金属学报 2024年第7期60卷 957-967页

作者：许增光周士祺李晓刘志权中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 中国科学院大学深圳先进技术学院深圳518055 深圳先进电子材料国际创新研究院深圳518103

在先进封装产业中,(111)取向纳米孪晶Cu ((111)nt-Cu)与一般随机取向多晶组织Cu (C-Cu)相比具有多种优势,包括高强度、出色的延伸率和良好的导电性。近年来,3D封装以及器件小型化的趋势对先进封装中电镀Cu材料理化性能提出了更加严苛的... 详细信息

在先进封装产业中,(111)取向纳米孪晶Cu ((111)nt-Cu)与一般随机取向多晶组织Cu (C-Cu)相比具有多种优势,包括高强度、出色的延伸率和良好的导电性。近年来,3D封装以及器件小型化的趋势对先进封装中电镀Cu材料理化性能提出了更加严苛的要求,C-Cu直接暴露在空气中容易氧化是先进封装制程中亟待解决的问题,(111)nt-Cu成为代替C-Cu的潜在方案。本工作从Cu基体的氧化层厚度和焊料在Cu基体上的润湿性2个方面,对电镀(111)nt-Cu和C-Cu的抗氧化性能进行了深入分析研究。运用TEM、XPS表征方法,对氧化层成分与厚度进行了测量;采用EBSD和FIB等手段对Cu基体表面的晶界以及晶粒尺寸进行了测量和分析;使用SEM对2种Cu基体/氧化层界面形貌进行了精细表征。结果表明,在250℃空气气氛下,(111)nt-Cu具有比C-Cu更好的抗氧化性能。氧化时间为9 min时,(111)nt-Cu氧化层厚度仅为C-Cu氧化层厚度的43.2%。氧化12 min后,(111)nt-Cu与纯Sn反应制作的焊点的接触角比C-Cu的小26.7%,且焊料铺展面积比C-Cu的大24.6%。2种Cu基体上都生成了含有纳米晶CuO和Cu2O两相混合结构氧化层。(111)nt-Cu具有更好的抗氧化性能,原因是(111)晶面和内部的孪晶界具有更低的表面能,并且其基体表面有更小的大角度晶界面积分数,有效地限制了Cu原子向外的扩散速率。

关键词： (111)取向纳米孪晶Cu 随机取向多晶Cu 抗氧化性焊料润湿性晶界扩散

鲍曼不动杆菌双组份系统bfmRS相关生物学特性研究

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鲍曼不动杆菌双组份系统bfmRS相关生物学特性研究

作者：周子严扬州大学

学位级别：硕士

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磁性碳复合材料制备与吸波性能研究

磁性碳复合材料制备与吸波性能研究

作者：张伯健南京信息工程大学

学位级别：硕士

沙湖环境中无机氮、硫元素大气干湿沉降特征及通量评估

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沙湖环境中无机氮、硫元素大气干湿沉降特征及通量评估

作者：周士科湖北大学

学位级别：硕士

移动治超模式下超载超限检测站布局规划方法研究

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移动治超模式下超载超限检测站布局规划方法研究

作者：周士博吉林大学

学位级别：硕士

公路超载超限运输带来极大的交通资产损失及事故安全风险,解决目前超载超限治理面临问题,有必要思考在新治超模式下合理布设超载超限检测站,以尽可能小的成本代价实现最佳治超效果。论文分析了超载超限检测站的布设需求,以移动治超的工... 详细信息

公路超载超限运输带来极大的交通资产损失及事故安全风险,解决目前超载超限治理面临问题,有必要思考在新治超模式下合理布设超载超限检测站,以尽可能小的成本代价实现最佳治超效果。论文分析了超载超限检测站的布设需求,以移动治超的工作模式为前提,通过数据挖掘分析超载超限检测站布设影响因素,包括重点路段、道路等级、源头企业分布等,设计了超载超限检测站点布设思路,根据有否设置固定治超站,分两类情况研究检测站布设规划方法。未设置固定治超站条件下的固定和流动超载超限检测站联合布设方法,是根据路网节点的拓扑结构和超限率选取备选点,在备选点集中联合布设固定治超站和流动治超站。构建的治超站联合布设模型考虑了备选点的货车流量时间分布特征,以最少成本为目标同时布设两类检测站,使用蚁群算法求解。利用松原地区实际数据进行案例分析,结果表明该联合布设方法可得到有效的布设方案,验证了联合布设方法的可行性。在固定治超站已布设完成的条件下,研究流动超载超限检测站巡游路径动态更新问题。结合区域路段超限率变化情况,动态更新治超备选点,构建流动超限检测站路径的动态规划模型。模型以巡逻成本和时间窗惩罚成本最小为目标实现覆盖所有治超站备选点,使用蚁群算法求解。以松原地区某治超站附近区域进行案例分析,计算结果表明动态更新的流动超载超限检测站巡游方案具有较高的效率。论文研究成果为科技治超模式下的超载超限检测站合理布局规划提供了论证方法和决策参考。

关键词：超载超限固定治超站流动检测站联合布设路径规划

氧化钼@硫化钼杂化材料光致抗菌和降甲醛性能研究

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氧化钼@硫化钼杂化材料光致抗菌和降甲醛性能研究

作者：周伯济湖北大学

学位级别：硕士

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分布式数据的最优子抽样算法研究

分布式数据的最优子抽样算法研究

作者：周士婷长春工业大学

学位级别：硕士

随着科学技术的快速发展,社会各领域广泛出现分布式大数据,对传统的统计分析带来了巨大挑战,降低分布式大数据的计算负担迫在眉睫。在这个基础上,本文研究了分布式大数据下复合分位数回归和Expectile回归的最优子抽样算法。本文第一部... 详细信息

随着科学技术的快速发展,社会各领域广泛出现分布式大数据,对传统的统计分析带来了巨大挑战,降低分布式大数据的计算负担迫在眉睫。在这个基础上,本文研究了分布式大数据下复合分位数回归和Expectile回归的最优子抽样算法。本文第一部分主要研究了分布式数据下复合分位数回归(CQR)的最优子抽样算法。通过推导一般子抽样算法中的复合分位数回归估计量的渐近性质,得到在L-最优准则下的最优子抽样概率和最优子样本分配量,提出了一种近似最优子抽样过程的两步算法进行参数估计,并推导其渐近性质。通过设置大量模拟验证了分布式大数据下,复合分位数回归基于L-最优准则的两步子抽样算法在不同场景时的性能,同时比较了分布式数据下基于线性模型和复合分位数回归的最优子抽样的估计性能。结果表明,分布式数据下,基于复合分位数回归的两步子抽样算法效率更高,此外,与全样本相比,该方法在保证估计效率的基础上,节约了CPU运行时间。最后,将该方法应用于样本量为115,257,291的美国境内航空公司航班数据集进行实证分析,数据显示基于复合分位数回归提出的两步算法估计性能更高。本文第二部分主要研究分布式大数据下Expectile回归的最优子抽样算法。首先在单一大数据下推导出了一般子抽样算法中Expectile估计的渐近性质,基于L-最优准则得到最优泊松子抽样概率,并推导出了所得估计的渐近性质。同时,考虑到数据存储在多个位置的情况,将Expectile回归的泊松子抽样推广到分布式数据下,在数据的较小分区上同时进行估计,再进行有效聚合,推导出聚合估计的渐近性质。大量数值模拟结果表明最优泊松子抽样算法估计效果明显优于均匀子抽样估计。与全样本相比,该方法在保证估计效率基础上,节约了CPU运行时间,提高了计算效率。最后,将该方法应用于燃气轮机数据集和美国航空公司航班数据集,结果表明,本文提出的方法能够适用于大数据分析中的普遍场景。

关键词：分布式数据复合分位回归 Expectile回归分布式子抽样最优抽样概率

基于判别信息与矩阵分解的无监督特征选择方法研究

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基于判别信息与矩阵分解的无监督特征选择方法研究

作者：周士璇烟台大学

学位级别：硕士

在现实世界的应用中,高维数据无处不在,这些数据的内部通常包括基本特征、噪声、异常值和冗余特征。通常,这些数据的特征中只有一小部分是有价值的。因此,如何从原始数据中挖掘出有价值的信息是一个有趣且有意义的问题。此外,无监督学... 详细信息

在现实世界的应用中,高维数据无处不在,这些数据的内部通常包括基本特征、噪声、异常值和冗余特征。通常,这些数据的特征中只有一小部分是有价值的。因此,如何从原始数据中挖掘出有价值的信息是一个有趣且有意义的问题。此外,无监督学习不需要大型注释数据集,从而有效缓解了注释瓶颈,因此受到了广泛的关注。近年来,基于无监督学习方法发展迅速,在各种数据模式(包括图像、视频、声音、文本和图形)中得到广泛应用。这些方法的效果接近甚至有时超过了完全监督的预训练替代方案。为此,基于无监督学习和特征选择,制定了如下的研究思路:(1)传统的基于伪标签学习的特征选择方法通常忽略了数据所具有的模糊性,这可能导致性能的下降和信息的丢失。此外,这些方法生成的标签容易受到噪声、冗余和不相关特征的影响,并且其性能与生成的初始标签的质量高度相关。对此,提出了一种用于无监督特征选择任务的软标签引导的非负矩阵分解方法。该方法基于数据样本与聚类中心之间的局部距离来学习具有稀疏约束的隶属度矩阵,并将学习到的隶属度矩阵作为符合数据模糊性的伪标签来提供监督信息。(2)与单视图数据相比,多视图数据往往包含着更加丰富的内在信息。为了直接对多视图数据执行特征选择,提出了一种一致性和多样性引导的无监督多视图特征选择方法。该方法同时采用非负矩阵分解和耦合矩阵分解来充分探索多视图数据中的一致性和多样性。此外,还采用希尔伯特-施密特独立性准则进一步考虑不同视图之间的多样性,并对共识系数矩阵施加核范数正则化来保证高类内同质性和低秩性。(3)先前的特征选择方法通常利用图正则来保持几何结构,这将不可避免地增加参数调整的难度。同时,这些方法通常未能充分考虑到多视图数据中的判别信息。对此,提出了一种基于结构正则化的判别无监督多视图特征选择方法。该方法首先通过潜在表示学习来获得伪标签矩阵,以提供监督信息来指导特征选择过程。之后,设计了一种图嵌入策略,以便在不引入额外参数的前提下保持数据的几何结构。(4)先前的特征选择方法通常忽略了可能由噪音或视图特定特性引起的不一致性。此外,这些方法仅利用了数据的成对关系来提高性能,而忽略了高阶关系的重要性。对此,提出了一种用于多视图无监督特征选择任务的纯净亲和矩阵引导的超图正则化方法。该方法首先将学习到的亲和矩阵分解为一致因子和不一致因子,并引入一个多样性惩罚项,以增强每个视图中不一致因子的稀疏性,从而使学习到的一致因子比初始亲和矩阵更加纯净。之后,设计了一种自适应共识图学习策略来学习一致因子的共识表示,并基于学习到的共识表示来构造超图,以考虑数据的高阶相关性。最后,设计了一个基于几何结构保持的损失函数,来学习用于特征选择的最佳映射。

关键词：无监督学习多视图学习特征选择矩阵分解伪标签