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美国政治中的代际差异与矛盾——表现、原因及影响

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美国研究 2024年第3期38卷 137-160,8页

作者：周顺上海政法学院

代际差异与矛盾已经构成21世纪20年代美国政治中的主要裂痕之一。代际差异主要表现为政治意识形态差异、政党偏好差异与公共政策偏好差异。社会保障与社会正义领域的代际矛盾也呈现出美国独有的“交叉性”特征。美国政治中的代际差异与... 详细信息

代际差异与矛盾已经构成21世纪20年代美国政治中的主要裂痕之一。代际差异主要表现为政治意识形态差异、政党偏好差异与公共政策偏好差异。社会保障与社会正义领域的代际矛盾也呈现出美国独有的“交叉性”特征。美国政治中的代际差异与矛盾既预示着冲突与分裂,也预示着新力量的生成与新变化的发生。代际矛盾或将进一步阻断青年世代的“美国梦”。代际更替或将深刻改变美国未来的政治力量对比。美国对华认知的代际差异或将对未来的中美关系产生影响。

关键词：美国政治代际政治青年世代老年世代差异矛盾

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微生物纳米导线的结构与功能:争议及进展

土壤学报 2024年第2期61卷 297-307页

作者：叶银周顺桂刘星福建农林大学资源与环境学院福州350002

土壤胞外呼吸是驱动元素生物地球化学循环的引擎,而微生物纳米导线是实现土壤胞外呼吸的重要途径。微生物纳米导线是一类生长于微生物表面,可长达数十微米的具有导电性的纤维状结构。它直接作用于微生物与土壤矿物、产甲烷与甲烷氧化微... 详细信息

土壤胞外呼吸是驱动元素生物地球化学循环的引擎,而微生物纳米导线是实现土壤胞外呼吸的重要途径。微生物纳米导线是一类生长于微生物表面,可长达数十微米的具有导电性的纤维状结构。它直接作用于微生物与土壤矿物、产甲烷与甲烷氧化微生物间的电子传递,从而影响了土壤矿物的迁移转化及温室气体减排。Geobacter sulfurreducens是研究微生物纳米导线的模式微生物。长久以来,基于分子生物学实验证据表明,G.sulfurreducens纳米导线是PilA-N菌毛。而最近基于冷冻电镜技术的纳米导线结构分析发现,G.sulfurreducens实际上表达着各种形式的细胞色素c纳米导线。自此,关于“纳米导线本质”的问题成为学术界争论的焦点。以G.sulfurreducens纳米导线理论发展为主线,综述了不同时期对纳米导线结构与功能的认识,并系统分析了作为“纳米导线本质”争议的证据基础,将推动该争议的早日解决,并助力土壤胞外呼吸理论的成熟及微生物纳米导线的应用研究。

关键词：胞外电子传递胞外呼吸微生物纳米导线 Geobacter

市域列车牵引变压器声辐射特性与降噪措施分析

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振动与冲击 2024年第2期43卷 334-342页

作者：黄佳程肖新标王奇杜星周顺元都业林西南交通大学牵引动力国家重点实验室成都610031 西南交通大学电气工程学院成都610031 中车大连机车车辆有限公司城铁开发部辽宁大连116022

为了研究牵引变压器对市域列车车内噪声的影响,建立了牵引变压器电磁场-结构力场-压力声场的多物理场耦合模型和车内噪声仿真模型,分别通过变压器辐射试验和车内噪声试验验证了牵引变压器和车内噪声仿真模型的有效性。牵引变压器噪声仿... 详细信息

为了研究牵引变压器对市域列车车内噪声的影响,建立了牵引变压器电磁场-结构力场-压力声场的多物理场耦合模型和车内噪声仿真模型,分别通过变压器辐射试验和车内噪声试验验证了牵引变压器和车内噪声仿真模型的有效性。牵引变压器噪声仿真模型考虑了铁心材料的各向异性与磁致伸缩的非线性,车内噪声仿真模型考虑了车体结构特征。为了降低变压器对车内噪声的影响,根据牵引变压器辐射噪声产生机理与现场试验结果,从变压器的结构与电磁参数两方面提出了降噪措施。基于所建立的变压器和车内噪声仿真模型,对降噪措施进行了仿真分析。研究结果表明:铁心刚度增加60%与磁通密度降低10%的降噪方案,降噪效果最明显,车内噪声总值分别降低了8.2 dB(A)与4.4 dB(A),且降低铁心磁通密度在50~5000 Hz内对噪声均存在抑制作用;夹件垂向刚度与夹件横向刚度分别增加80%与60%的降噪方案,也可有效降低牵引变压器辐射噪声总值,但仅能抑制一定频率范围内的噪声。

关键词：市域列车牵引变压器声辐射车内噪声降噪

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基于浮动映射法的动力电池包散热结构设计

汽车技术 2024年第7期 37-43页

作者：黄登峰周顺顺闫晓磊查云飞福建理工大学福建省汽车电子与电驱动重点实验室

针对电动汽车运行过程中，电池温度呈现中间高、四周低的分布，从而影响电池使用寿命的问题，以几何平均温度为目标函数，提出基于浮动映射拓扑优化的稳态热传导结构设计方法，通过算例对比分析了单工况和多工况动力电池包的最高温度及... 详细信息

针对电动汽车运行过程中，电池温度呈现中间高、四周低的分布，从而影响电池使用寿命的问题，以几何平均温度为目标函数，提出基于浮动映射拓扑优化的稳态热传导结构设计方法，通过算例对比分析了单工况和多工况动力电池包的最高温度及温差。分析结果表明，所得到的拓扑构型在多工况时可以有效降低散热过程中的最高温度和温差，使温度分布均匀。最后将该方法运用到动力电池包支撑结构中，结果表明，该方法在有效降低温度的同时，不增加电池包结构的体积，优化了材料的分布，实现了电池包整体结构的轻量化。

关键词：浮动映射法拓扑优化动力电池包散热轻量化

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社会主义核心价值观的结构分层初探

求实 2013年第A1期 94-97页

作者：周顺玲上海师范大学哲学学院上海200234

当代中国社会,正处于经济体制变革不断、社会结构分化变动、利益格局调整复杂、思想观念多元变化的历史新时期,人们道德生活的独立性、选择性、多变性、差异性也日益增强。与此同时,全球化的浪潮也使人们的价值选择面临着前所未有的冲... 详细信息

当代中国社会,正处于经济体制变革不断、社会结构分化变动、利益格局调整复杂、思想观念多元变化的历史新时期,人们道德生活的独立性、选择性、多变性、差异性也日益增强。与此同时,全球化的浪潮也使人们的价值选择面临着前所未有的冲击。随着各种社会问题的不断出现,关切着中华民族整体面貌、人民社会生活要求、道德和价值选择的文化道德建设提上日程,尤其是社会主义核心价值观建设的重要性受到了广泛的关注和讨论。

关键词：社会主义核心价值观社会结构分化经济体制变革利益格局调整道德生活价值选择价值观建设中国社会

以“三个务必”涵育新时代青年的核心要义及路径

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广西青年干部学院学报 2024年第1期34卷 50-55页

作者：周顺洁山东大学马克思主义学院山东济南250100

习近平总书记着眼于国内国际两个大局,在党的二十大报告中提出具有深刻内涵的“三个务必”重要论断,是宝贵的思想政治教育资源,对涵育新时代青年具有重要意义。集中体现为以“务必不忘初心、牢记使命”涵育新时代青年的理想担当,以“务... 详细信息

习近平总书记着眼于国内国际两个大局,在党的二十大报告中提出具有深刻内涵的“三个务必”重要论断,是宝贵的思想政治教育资源,对涵育新时代青年具有重要意义。集中体现为以“务必不忘初心、牢记使命”涵育新时代青年的理想担当,以“务必谦虚谨慎、艰苦奋斗”涵育新时代青年的意志品质,以“务必敢于斗争、善于斗争”涵育新时代青年的本领才干。以“三个务必”涵育新时代青年,要坚持教育、宣传、实践同向发力,推动培育堪当民族复兴大任的时代新人。

关键词： “三个务必” 中国共产党新时代青年涵育

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基于CGDNN的低信噪比自动调制识别方法

计算机应用研究 2024年

作者：周顺勇陆欢胡琴彭梓洋张航领四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川轻化工大学自动化与信息工程学院

针对非协作通信环境中，自动调制识别(AMR,automatic modulation recognition)在低信噪比下其泛化能力有限，分类精度不高的问题，提出一种由卷积神经网络、门控循环单元和深度神经网络组成的模型—CGDNN(convolutional gated recurrent... 详细信息

针对非协作通信环境中，自动调制识别(AMR,automatic modulation recognition)在低信噪比下其泛化能力有限，分类精度不高的问题，提出一种由卷积神经网络、门控循环单元和深度神经网络组成的模型—CGDNN(convolutional gated recurrent units deep neural networks)。首先对I/Q采样信号进行小波阈值去噪，降低噪声对信号调制识别的影响。然后用CNN和GRU提取信号空间和时间特征，最后，通过全连接层进行识别分类。与其他模型对比，验证CGDNN模型在提高AMR性能的同时，显著降低了计算复杂度。实验结果显示，CGDNN模型在RML2016.10b数据集上的平均识别准确率达到了64.32%，提高了-12dB至0dB间的信号分类精度，该模型大幅减少了16QAM与64QAM的混淆程度，在18dB时达到了93.9%的最高识别准确率。该CGDNN模型既提高了低信噪比下AMR的识别准确率，也提高了模型训练的效率。

关键词：自动调制识别小波阈值去噪卷积神经网络门控循环单元深度神经网络

基于多尺度1D-CNN和注意力机制的汇率多步预测研究

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系统工程理论与实践 2024年第6期44卷 1934-1949页

作者：王刚陈红马敬玲王珏合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室中国科学院数学与系统科学研究院

深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由... 详细信息

深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由于汇率时间序列呈现出非平稳、复杂度高等特点,直接利用传统深度学习方法进行预测无法充分挖掘汇率序列的特征及规律.为此,本研究提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(1D-CNN)和注意力机制的汇率多步预测方法,该方法在自适应的融合多尺度特征的同时,差异化的融合汇率不同时刻的时间序列特征,实现汇率的多步预测.通过实验发现,所提方法相较于基准方法,如差分整合移动平均自回归模型、支持向量回归、随机游走、极限梯度提升算法、长短期记忆网络等具有更高的预测精度,表明该方法能够为外汇市场投资者提供决策支持.

关键词：汇率多步预测深度学习多尺度1D-CNN 注意力机制

健康生活方式宣教在高血压高危人群体检护理中的应用

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中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2024年第5期 127-130页

作者：周顺菊浙江省杭州市余杭区瓶窑社区卫生服务中心浙江杭州311100

探究在高血压(HTN)高危人群体检护理中应用健康生活方式宣教的效果。方法选取2022.11-2023.11于本院接受体检的68例HTN高危病患,通过编号、奇偶数划分方式,将其设定为对比组(34例、常规护理)、探究组(34例、健康生活方式宣教)。对比应... 详细信息

探究在高血压(HTN)高危人群体检护理中应用健康生活方式宣教的效果。方法选取2022.11-2023.11于本院接受体检的68例HTN高危病患,通过编号、奇偶数划分方式,将其设定为对比组(34例、常规护理)、探究组(34例、健康生活方式宣教)。对比应用效果。结果探究组血压水平更低,生活质量、健康知识掌握情况及健康行为依从情况评分均更高,病患满意度(97.06%)相较于对比组(82.35%)更高,(P<0.05)。结论在HTN高危人群接受体检时,针对健康生活方式开展宣教,能够有利于病患深入了解健康知识,同时改善其健康行为的落实情况,进而实现对血压水平的控制及生活质量的优化,促进满意度提升。

关键词：高血压高危人群健康生活方式宣教体检护理满意度