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新媒体在文旅融合中的应用——以铁人纪念馆为例

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艺术研究（哈尔滨师范大学艺术学报） 2022年第4期 139-141页

作者：周柏希隋欣哈尔滨师范大学

新媒体,作为一种当今社会获取信息、实现沟通互动、丰富生活内容的主要方式,从科技层面上保证了信息传播的便捷性、时效性,也因此使得受众的群体非常之多。于此同时,新媒体还能够针对受众年龄段、地区、消费习惯等,实现精准传播。所以,... 详细信息

新媒体,作为一种当今社会获取信息、实现沟通互动、丰富生活内容的主要方式,从科技层面上保证了信息传播的便捷性、时效性,也因此使得受众的群体非常之多。于此同时,新媒体还能够针对受众年龄段、地区、消费习惯等,实现精准传播。所以,任何一个产业都不能忽略新媒体的影响。新媒体改善了每个人之间的联系,也极大地影响着文旅业的发展趋势。本文根据新媒体的特性,在对新媒体和文旅融合作出大致介绍后,以铁人纪念馆为例,从新媒体在文旅融合中的应用开始进行分析。

关键词：新媒体文旅融合应用铁人纪念馆

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文旅融合背景下铁人精神的传承与发展

艺术研究（哈尔滨师范大学艺术学报） 2022年第2期 132-134页

作者：周柏希隋欣哈尔滨师范大学

随着生活节奏的加快,现代人们的精神压力越来越大,旅游逐渐成为缓解压力的一种方式,但单纯的自然风光很难调动起大众的口味,人们更加需要精神层面的追求。2017年,中共中央办公厅、国务院办公厅发布了“十三五”期间国家文化发展和改革... 详细信息

随着生活节奏的加快,现代人们的精神压力越来越大,旅游逐渐成为缓解压力的一种方式,但单纯的自然风光很难调动起大众的口味,人们更加需要精神层面的追求。2017年,中共中央办公厅、国务院办公厅发布了“十三五”期间国家文化发展和改革规划纲要,规定各地区各部门要把文化发展和改革的目标任务落实到国家全面建设中去,使国家现代文化产业体制和现代文化市场体制较为健全,将文化事业作为国民经济的支柱性产业。在这个背景下,铁人精神的传承与发展来到了新的路口,本文通过文旅结合的视角,梳理了铁人精神的发展历史及文化价值,并探讨在新时期铁人精神将如何发展。

关键词：文旅融合铁人精神传承发展

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ChatGPT智能处理器使用我们的语言吗?

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哲学分析 2024年第4期15卷 3-16,196页

作者：周柏乔香港公开大学中国香港

有人说ChatGPT智能处理器只会吐出话语,不(会)说话。尽管它的话有意思,而且可以被理解,但理解它的话真的在于挖掘它的“心思”或“心意”吗?假定与其对话的自然人都认为ChatGPT没有“心思”或“心意”,却发现对话有意思,起码有助于一般... 详细信息

有人说ChatGPT智能处理器只会吐出话语,不(会)说话。尽管它的话有意思,而且可以被理解,但理解它的话真的在于挖掘它的“心思”或“心意”吗?假定与其对话的自然人都认为ChatGPT没有“心思”或“心意”,却发现对话有意思,起码有助于一般人通过ChatGPT的话语进一步认识自己的“心思”或“心意”,这是否意味着ChatGPT是个语言使用者,和人类的语言使用者一样,可通过与人们的对话帮助自然人认识自己的想法?如果是这样,就会出现矛盾:它不(会)说话却成为语言使用者。借用蒯因的翻译理论、戴维森的诠释理论以及维特根斯坦的后期论述,可以说明自然人有哪些语言本领,AI工程当予以实现,ChatGPT智能处理器方可媲美自然人的语言使用能力。

关键词： ChatGPT 蒯因戴维森维特根斯坦

从公共道德到公民道德:江苏近代公园设计中的“公德”实践与观念演进

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艺术百家 2024年第3期40卷 146-153页

作者：周予希上海大学上海美术学院上海200444

有关游园道德的晚清辩论,触发了中国近代思想界与造园领域公德观念的觉醒。20世纪初,江苏(含今上海部分区域)营建了大量公园,其设计实践始终和公德观念的变迁协同演进。通过图、文、物的互证解读发现,江苏近代的公园设计,其公德实践经... 详细信息

有关游园道德的晚清辩论,触发了中国近代思想界与造园领域公德观念的觉醒。20世纪初,江苏(含今上海部分区域)营建了大量公园,其设计实践始终和公德观念的变迁协同演进。通过图、文、物的互证解读发现,江苏近代的公园设计,其公德实践经历了从制定游园规章到植入社会教育空间,再到景观空间与游览体验共同营造政治教化场所的转变。这源于同时期的公德观念发生了从“公共道德”(社会公德)到“公民道德”(政治公德)的本土化转向,并延续至今。因此,这为中国近代园林转型的本土化特征提供了有力注脚。

关键词：公园设计公德观念近代江苏公共道德公民道德

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基于MPI的压电陶瓷作动器动态建模与控制

基于MPI的压电陶瓷作动器动态建模与控制

作者：周子希太原科技大学

学位级别：硕士

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压电陶瓷作动器的MPI动态迟滞建模与控制

振动与冲击 2024年第18期43卷 131-136页

作者：周子希王贞艳太原科技大学电子信息工程学院太原030024

压电陶瓷是一种具有迟滞非线性的智能材料。为了实现系统的精密跟踪控制,提出一种基于MPI(modified Prandtl-Ishlinskii)的Hammerstein动态迟滞模型,并基于该模型设计了滑模跟踪控制方案。在play算子的上升边沿和下降边沿阈值处引入了... 详细信息

压电陶瓷是一种具有迟滞非线性的智能材料。为了实现系统的精密跟踪控制,提出一种基于MPI(modified Prandtl-Ishlinskii)的Hammerstein动态迟滞模型,并基于该模型设计了滑模跟踪控制方案。在play算子的上升边沿和下降边沿阈值处引入了延时系数,并串联死区算子构成改进的非对称PI(Prandtl-Ishlinskii)模型,基于MPI的Hammerstein动态迟滞非线性模型可以描述压电陶瓷作动器的率相关迟滞特性。通过采集在单频率10 Hz,40 Hz,80 Hz和复合频率10~90 Hz正弦输入电压信号下的压电陶瓷作动器的位移数据,并采用粒子群算法和最小二乘递推方法辨识MPI模型参数和ARX(auto regressive model with exogenous input)模型参数,验证了模型的可行性,相较于基于经典PI的Hammerstein动态迟滞模型,模型误差分别降低了37%,42%,35%和24%。最后,构建迟滞补偿器,利用Hammerstein模型的模块化特点,提出一种可以实现对系统动态跟踪控制的滑模控制方案,并搭建了滑模控制压电系统试验平台,对单频率1 Hz,40 Hz,80 Hz和复合频率10~90 Hz的正弦输入电压信号进行了微位移实时跟踪控制试验,试验中的相对误差在7.62%以内,均方根最大误差为1.8573μm,表明所提出的滑模控制器有较强的跟踪性能。

关键词：压电陶瓷作动器迟滞非线性 Hammerstein动态迟滞模型 MPI模型滑模跟踪控制

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融合LoG特征的凸焊螺母检测算法

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 332-340页

作者：罗柏槐李扬林熙烨周梓斌广东工业大学机电工程学院广州510006

针对目前汽车曲面零部件的紧固连接中常用的凸焊工艺中出现凸焊螺母的漏焊、错焊,以及主要依赖人工目测的低效检测方法等问题,提出了一种基于Faster-RCNN的凸焊螺母检测算法。以Faster-RCNN作为基础模型,针对模型在不同角度下螺母特征... 详细信息

针对目前汽车曲面零部件的紧固连接中常用的凸焊工艺中出现凸焊螺母的漏焊、错焊,以及主要依赖人工目测的低效检测方法等问题,提出了一种基于Faster-RCNN的凸焊螺母检测算法。以Faster-RCNN作为基础模型,针对模型在不同角度下螺母特征各异且难以提取的问题,提出提取LoG特征和原图像自适应融合的方法,以增强模型对螺母特征的提取能力;引入特征金字塔(feature pyramid network,FPN)解决小目标难以被精确检测的问题;为了提升网络在复杂背景中的检测鲁棒性,在FPN中嵌入坐标注意力机制来提升网络对重点目标的关注;设计损失函数,提升训练效果,增强回归框中心点的回归精确度。实验结果表明,所提算法相比原算法,在IoU=0.75时凸焊螺母的检测精确率上升了8.65个百分点,达到90.11%,召回率上升了5.87个百分点,达到79.23%,相比原算法具有明显改善。

关键词：目标检测特征金字塔网络(FPN) 坐标注意力 LoG特征区域建议网络(RPN)

基于CNN-GRU-LightGBM模型的单井产量预测方法

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科学技术与工程 2024年第18期 7606-7614页

作者：杨莉周子希王婷婷王艳铠东北石油大学电气信息工程学院

单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂，难以准确预测日产量，建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit, CNN-GRU)提取深层特... 详细信息

单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂，难以准确预测日产量，建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit, CNN-GRU)提取深层特征进行时序预测，基于梯度提升框架的集成模型(light gradient boosting machine, LightGBM)从回归预测角度进行预测，两者结果相互融合，进一步提高产量预测精度。同时，提出了一种可以实现多变量时序预测或回归预测模型在未知输入特征情况下准确预测产量的方法—超前参数递归预测策略。采用该方法对影响产量的重要特征进行超前预测，并将预测到的重要特征应用于预测产量的仿真测试中。仿真结果表明：本文模型与超前参数递归策略配合最好，在测试集上的预测准确度最高。相比单变量时序预测和回归预测模型，可显著提高预测精度。

关键词：单井产量预测超前参数预测 CNN-GRU LightGBM

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基于图神经网络和句法结构的因果事件检测

现代计算机 2024年第13期30卷 21-26页

作者：周柏吏西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 可持续城市交通智能化教育工程研究中心成都611756

事件因果关系识别(ECI)旨在识别非结构化文本中事件之间的因果关系。这是一项非常具有挑战性的任务,因为因果关系通常通过事件之间的隐性关联来表达。现有的方法通常是直接使用预训练语言模型对文本建模来捕获这种关联,而这种方法难以... 详细信息

事件因果关系识别(ECI)旨在识别非结构化文本中事件之间的因果关系。这是一项非常具有挑战性的任务,因为因果关系通常通过事件之间的隐性关联来表达。现有的方法通常是直接使用预训练语言模型对文本建模来捕获这种关联,而这种方法难以捕获文本中长间隔事件对的语义关系。随着文本中事件对间隔的增加,模型对于事件对的语义关系捕捉能力下降。通过对文本的语义结构建模来研究事件之间的隐式因果关联。利用基于图神经网络的事件聚合器集成事件对的结构信息,以及利用文本的句法结构信息对模型提取的事件对表征进行语义增强。在两个广泛使用的数据集上的实验结果表明,模型性能比基线方法有显著的提升。

关键词：事件因果关系识别图神经网络语义增强句法结构