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腐蚀与荷载共同作用下高强钢筋活性粉末混凝土梁抗弯性能试验研究

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工程力学 2024年

作者：苏俊省娄策翔喻志然赵辉李忠献天津大学滨海土木工程结构与安全教育部重点实验室天津大学建筑工程学院广东省交通规划设计研究院集团股份有限公司

活性粉末混凝土（RPC）与高强钢筋匹配使用可以充分发挥两种材料强度，降低材料用量，且RPC材料的使用可提高结构的耐久性。钢筋混凝土梁在服役下多为负载甚至带裂缝工作，为研究高强钢筋RPC梁在荷载下的耐久性，本文以钢筋强度（HRB400... 详细信息

活性粉末混凝土（RPC）与高强钢筋匹配使用可以充分发挥两种材料强度，降低材料用量，且RPC材料的使用可提高结构的耐久性。钢筋混凝土梁在服役下多为负载甚至带裂缝工作，为研究高强钢筋RPC梁在荷载下的耐久性，本文以钢筋强度（HRB400和HTRB600）、混凝土类型（C60和RPC）和锈蚀时间（0天、30天、60天、90天、120天）为变量，设计了20根钢筋混凝土梁试件，研究了氯离子侵蚀和开裂荷载共同作用下高强钢筋RPC梁抗弯性能劣化规律，揭示了高强钢筋和RPC材料对钢筋混凝土梁腐蚀劣化性能的影响。研究结果表明，在开裂荷载与相同腐蚀条件下，高强钢筋RPC梁中钢筋的锈蚀率以及梁构件承载力退化速度略低于普通钢筋RPC梁；相较于采用普通混凝土的梁构件，采用RPC材料时，梁构件中的钢筋锈蚀率及承载力退化速度大幅度降低。因此，高强钢筋和RPC材料均可提高钢筋混凝土梁在开裂荷载下的耐腐蚀性能，且RPC材料对梁构件耐腐蚀性能的提高幅度远大于高强钢筋。

关键词：高强钢筋活性粉末混凝土抗弯性能耐久性承载力

中学生道德敏感性的类别特征:基于个体中心的潜在类别分析

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社会科学前沿 2024年第2期13卷 1290-1296页

作者：喻志翔西南大学心理学部重庆

为了解中学生道德敏感性的类别特征情况,采用道德敏感性问卷对3114名中学生被试施测,并通过潜在类别分析方法对中学生的道德敏感性类别特征进行划分,使用Logistics回归考察了中学生道德敏感性的性别、学段、独生状况的特点。结果:依据... 详细信息

为了解中学生道德敏感性的类别特征情况,采用道德敏感性问卷对3114名中学生被试施测,并通过潜在类别分析方法对中学生的道德敏感性类别特征进行划分,使用Logistics回归考察了中学生道德敏感性的性别、学段、独生状况的特点。结果:依据潜在类别分析的统计指标,中学生道德敏感性可以划分为“高道德敏感性组”(45%)、“中等道德敏感性组”(44%)、“低道德敏感性组”(11%)。进一步分析发现,与“低道德敏感性组”相比,“中等道德敏感性组”和“高道德敏感性组”中女生占的比例更大,并且独生子女所占比例更高,且“高道德敏感性组”的初中生所占比例更大。表明,中学生道德敏感性有明显分类特征。

关键词：中学生道德敏感性潜在类别分析

时空融合的堆石坝变形预测模型及在安全监测中的应用

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水利学报 2024年第5期55卷 564-576页

作者：吴继业马刚艾志涛杨启贵周伟武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室湖北武汉430072 武汉大学水工程科学研究院湖北武汉430072 武汉大学水工岩石力学教育部重点实验室湖北武汉430072 长江设计集团有限公司湖北武汉430010

变形预测是堆石坝安全监测与健康诊断的重要手段,现有研究多根据堆石坝监测数据建立单测点预测模型,未充分考虑测点之间相关性进行整体建模,且现有模型难以对漂移数据进行长期精准预测。本文考虑堆石坝变形序列的时序依赖性和测点之间... 详细信息

变形预测是堆石坝安全监测与健康诊断的重要手段,现有研究多根据堆石坝监测数据建立单测点预测模型,未充分考虑测点之间相关性进行整体建模,且现有模型难以对漂移数据进行长期精准预测。本文考虑堆石坝变形序列的时序依赖性和测点之间的协同相关性,提出了基于图卷积和循环神经网络、引入概率预测与全过程训练的时空融合变形预测模型。该模型首先采用图卷积网络对多测点特征进行自适应汇聚,然后利用循环神经网络中细胞状态与隐层记忆沿时间轴的传递性,实现对时空信息的挖掘与融合,最后通过线性层得到概率预测参数,提高了模型对监测数据噪声的鲁棒性。采用全过程训练方式,提高模型对影响因子与累积变形量内在关系的学习能力,实现对漂移数据的长期精准预测。最后以水布垭面板堆石坝为例,进行了模型对比实验与消融实验,介绍了该模型在堆石坝安全监测和健康诊断中的三种具体应用。结果表明,本文模型有效融合了时空信息,在预测精度方面显著高于现有模型,解决了现有模型对大坝整体变形规律学习能力差、漂移数据预测精度低的问题,可用于堆石坝变形长期预测、测点异常检测与缺损数据补全。

关键词：堆石坝变形预测时空融合图卷积网络长短期记忆网络概率预测

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马鞍山地区早期共产党员曹重堪

党史纵览 2024年第7期 39-41页

作者：喻长志

中国共产党成立之初，就有不少忧国忧民的觉醒者，为了追求真理、寻求光明，毅然加入党组织，历尽苦难、初心不改，曹重堪就是其中之一。他为党的事业作出了重要贡献，值得后人敬佩和怀念。接受马克思主义，加入党组织曹重堪，1901年10...

中国共产党成立之初，就有不少忧国忧民的觉醒者，为了追求真理、寻求光明，毅然加入党组织，历尽苦难、初心不改，曹重堪就是其中之一。他为党的事业作出了重要贡献，值得后人敬佩和怀念。接受马克思主义，加入党组织曹重堪，1901年10月出生于马鞍山市和县绰镇曹碾村（现马鞍山市和县石杨镇绰庙社区）。

关键词：

来源：博看期刊

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混合式教学模式在大学体育教学中的应用路径

中文科技期刊数据库（文摘版）教育 2024年第5期 0185-0188页

作者：喻志智武汉东湖学院湖北武汉430212

现阶段,在进行大学体育教学的过程中,合理运用混合式教学模式,不仅可以在学生的主体地位充分发挥出来,还可以积极调动学生的积极性,为学习的效果带来一定的提升,最后推动教育事业落实可持续发展的目标。随着时代的不断进步,信息技术越... 详细信息

现阶段,在进行大学体育教学的过程中,合理运用混合式教学模式,不仅可以在学生的主体地位充分发挥出来,还可以积极调动学生的积极性,为学习的效果带来一定的提升,最后推动教育事业落实可持续发展的目标。随着时代的不断进步,信息技术越来越成熟,被运用到了人们的日常生活以及工作当中,特别是教育事业当中,在进行大学体育教学的过程中混合式教学模式被广泛应用,该模式属于新型模式,不仅可以在一定程度上提升体育教学的效率和质量,还可以起到强身健体的作用。教师在进行体育教学的过程中,要跟随时代发展的脚步合理应用混合式教学模式,以此为教学的质量带来一定的提升。

关键词：混合式教学模式大学体育教学应用

基于16S rDNA测序的慢性牙髓炎及根尖周炎感染根管内菌群多样性研究

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安徽医科大学学报 2024年 1669-1674+1687页

作者：李昱志苏旭陈晓涛徐洁赵莉石河子大学医学院口腔医学系新疆维吾尔自治区人民医院口腔科

目的采用16S rDNA测序技术比较慢性牙髓炎和慢性根尖周炎患牙根管内微生物群落的构成差异,了解微生物与牙髓疾病的关系。方法临床采集需要进行根管治疗的慢性牙髓炎患牙和慢性根尖周炎患牙根管内微生物群落样本。提取样本中的细菌总DN... 详细信息

目的采用16S rDNA测序技术比较慢性牙髓炎和慢性根尖周炎患牙根管内微生物群落的构成差异,了解微生物与牙髓疾病的关系。方法临床采集需要进行根管治疗的慢性牙髓炎患牙和慢性根尖周炎患牙根管内微生物群落样本。提取样本中的细菌总DNA,PCR扩增其16S rDNA片段上的V3-V4高变区基因片段,经NovaSeq测序后进行统计分析和生物信息学分析,包括种系发育分析、多样性分析及组间差异分析。结果总计收集到慢性牙髓炎患牙6颗,慢性根尖周炎7颗,经高通量测序后共得到8 510个操作分类单元(OTU),菌群多样性分析显示慢性牙髓炎和慢性根尖周炎在菌群构成的差异有统计学意义(P <0.05)。其中,变形菌门、酸杆菌门及放线菌门在慢性牙髓炎患牙根内相对丰度显著高于慢性根尖周炎。拟杆菌门和互养菌门的相对丰度在慢性根尖周炎患牙根管中显著增加。结论牙髓疾病患牙根管中感染微生物存在复杂多样性。慢性牙髓炎和慢性根尖周炎感染根管内的微生物群落构成上具有一定差异,根管内微生物组成的变化可能与牙髓疾病发生发展相关。

关键词：牙髓炎根尖周炎微生物组口腔菌群 16S rDNA 测序

ChatGPT时代下基于深度自编码网络的企业内部审计智能预警——以往来款项审计为例

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 316-337页

作者：程平喻畅王健俊重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆400054 浙江吉利汽车有限公司财务中心余姚315400 余姚领克汽车部件有限公司财务部管理会计科余姚315400

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内... 详细信息

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术被誉为第二次信息革命,其强大的数据深入分析能力为企业智能化内部审计提供了新思路.针对现有审计风险预警中传统机器学习泛化能力提升有限以及特征分析维度不足等问题,提出一种基于ChatGPT技术内核的深度自编码网络方法,来对往来款项这一重要会计活动中的风险做出事前判别.首先,根据影响因素从业务匹配、期限结构、减值损失、关联交易、单体统计和文本信息多个角度筛选提取审计特征;随后,考虑到风险样本的不平衡性以及业财指标在经营周期下的前后时变特性,基于无监督和深度学习思想,构建了以添加注意力机制双向长短期记忆(Bi-LSTM)作为神经网络的深度自编码器(DAE)预训练模型,并借鉴多任务学习思想,利用融合模型迁移的集成框架量化审计风险概率以保证预警的稳定性;最后,通过大数据技术采集企业往来业务和财务的真实数据对上述方法进行了多方面对比验证.试验结果表明,该方法有助于不同预警时间窗口下审计特征的高效精准挖掘,相较常用的监督学习和迭代聚类法能显著提升审计风险预警的精度和鲁棒性,同时能识别出导致风险产生的关键因素以快速定位审计疑点,为企业改善内部审计的质量和效率提供智能化决策支持.

关键词：深度自编码器内部审计风险预警应收及应付账款智能审计

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