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完整体验,戏剧乐心——记杭州市颜瑶卿名师工作室“指向人格培养的幼儿园主题式戏剧游戏”研修活动

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动漫界（幼教365） 2024年第28期 66-69页

作者：颜瑶卿姜黛余文婕彭喆黄文彦陈妍琳史丽蓉郑碧芸林仙杭州市颜瑶卿多彩和音名师工作室杭州胜利吟潮学前教育集团教科室杭州市胜利幼儿园杭州市五星幼儿园杭州市胜利小学附属幼儿园杭州市近江幼儿园杭州市阳光幼儿园杭州始版桥幼儿园杭州市胜利吟潮幼儿园教研组杭州市东城幼儿园

对话背景:戏剧主题活动是围绕某一主题,师幼共同建构一系列戏剧活动,从戏剧导入出发,经过戏剧表达,到戏剧创作,最终形成完整的戏剧表演。戏剧主题活动能真正帮助儿童完成戏剧经验的建构,这也是其不同于其他类型戏剧活动的地方。那么,幼... 详细信息

对话背景:戏剧主题活动是围绕某一主题,师幼共同建构一系列戏剧活动,从戏剧导入出发,经过戏剧表达,到戏剧创作,最终形成完整的戏剧表演。戏剧主题活动能真正帮助儿童完成戏剧经验的建构,这也是其不同于其他类型戏剧活动的地方。那么,幼儿园教师应如何开展指向人格培养的戏剧活动呢?幼儿完整的戏剧经验是如何建构的呢?主题式戏剧活动又对幼儿的成长产生了哪些影响呢?

关键词：名师工作室幼儿园教师戏剧活动主题式人格培养戏剧表演戏剧创作戏剧主题

基于掩码自编码技术的变压器故障声纹诊断方法研究

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噪声与振动控制 2023年第6期43卷 142-148页

作者：刁冠勋唐懿颖张阳邵宇鹰王枭姜黛琳国网上海市电力公司上海200122 上海睿深科技有限公司上海201108

电力变压器作为电力系统中电能转换与能量传输的核心设备,其可靠运行对电力系统的安全运行有着极为重要的意义。近年来随着边缘计算在电力设备诊断方面的应用不断盛行,受限的硬件算力对算法的计算量提出了新的要求。对此提出一种基于声... 详细信息

电力变压器作为电力系统中电能转换与能量传输的核心设备,其可靠运行对电力系统的安全运行有着极为重要的意义。近年来随着边缘计算在电力设备诊断方面的应用不断盛行,受限的硬件算力对算法的计算量提出了新的要求。对此提出一种基于声纹识别与掩码自编码技术的变压器故障诊断方法。首先,将采集的变压器辐射声音信号进行梅尔频谱计算和归一化处理得到声纹特征;其次,将声纹特征运用掩码自编码器进行训练,得到可用于对特征降维的编码器;最后,利用卷积神经网络对编码后的变压器声纹特征进行识别和分类。实验结果表明,该方法在掩码比例为40%的时候能达到93.75%故障识别精度,识别准确率高于对比算法。此外,相对于没有采用掩码自编码的分类算法,该方法在提升17.26%准确率的同时,将计算量缩减为不到原来的1%,可有效降低变压器检测的计算量。

关键词：故障诊断声纹识别掩码自编码器变压器

考虑尾流效应的海上风电场建模及无功电压分布特性分析

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考虑尾流效应的海上风电场建模及无功电压分布特性分析

作者：姜黛琳南京师范大学

学位级别：硕士

风力作为可再生的绿色能源,对其的开发利用具有十分重要的意义。其中,海上风力资源庞大,海上风电作为目前风电发展的新方向,在我国备受关注。但海上风电的环境条件与陆上风电不同,因此以往基于陆上风电的相关结论不可直接应用于海上风... 详细信息

风力作为可再生的绿色能源,对其的开发利用具有十分重要的意义。其中,海上风力资源庞大,海上风电作为目前风电发展的新方向,在我国备受关注。但海上风电的环境条件与陆上风电不同,因此以往基于陆上风电的相关结论不可直接应用于海上风电场。自然界风速固有的间歇性、随机性、风机间的尾流效应以及海底电缆的使用使得风电并网后电网的有功无功潮流分布、电压特性等都受到了较大的影响。由于海上风电场的装机容量较大,大多以大容量风电场的形式出现,会加剧对电网的影响。因此,有必要针对海上风电场电压分布特性展开深入研究。本文首先对变速恒频双馈风电机组的结构组成进行介绍,再从风力机、发电机及变桨距系统协调控制方面阐述了最大风能追踪原理,分析了双馈发电机的变速恒频发电原理,进一步研究了变速恒频双馈风电机组的有功无功解耦控制。其次,运用软件DIgSILENT/PowerFactory对风电机组进行建模并验证模型正确性。在此基础上搭建海上风电场模型,根据海上尾流效应建立风速模型并采用理论分析与仿真实验相结合的方法,在主导风向开展上游风力机对下游风力机影响的研究,并通过仿真验证模型正确性与尾流效应对风电场出力的影响。最后,分析海底电缆的充电功率导致的工频过电压对线路电压的影响,对比不同集电系统对海上风电场内电压特性的影响,并以江苏一个规划在建海上风电场为研究对象,仿真分析了海上风电场无功电压的分布特性,研究了海上风电场并网无功电压的影响。

关键词：双馈风电机组海上风电场尾流效应电压特性

面向P2P网络借贷平台的大数据精准营销研究

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面向P2P网络借贷平台的大数据精准营销研究

作者：姜黛青东南大学

学位级别：硕士

随着互联网时代的发展和国家供应侧改革政策的提出,P2P网络借贷平台拥有一个肥沃的发展土壤。当下,亟待解决的问题除了P2P网络借贷平台的风险控制研究以外,还有就是如何做好P2P平台的营销工作。然而,早在2015年相关企业就提出要将大数... 详细信息

随着互联网时代的发展和国家供应侧改革政策的提出,P2P网络借贷平台拥有一个肥沃的发展土壤。当下,亟待解决的问题除了P2P网络借贷平台的风险控制研究以外,还有就是如何做好P2P平台的营销工作。然而,早在2015年相关企业就提出要将大数据应用在P2P网络借贷平台上以供其更好地进行产品的精准营销,但是近年来,有关于此类的研究文章很少,大多都是关于贷款人行为分析、风控和监管方面的问题,其他有关于大数据精准营销的也不是针对于P2P网络借贷平台。其中的旧有研究阐述了P2P网络平台的发展历程和现状,其中重要一点就是严格监管下激烈的竞争环境和多家跑路公司带来的信誉问题两方面施加给P2P网络借贷平台的巨大压力,传统的营销方式已经不足以解决这些压力,P2P网络借贷平台需求大数据辅助精准营销的实现。P2P网络借贷平台规范化地进行大数据精准营销,在当前政策环境下,既能满足人们日益增长的消费需求,又能有效地解决中小微企业融资难、频、急的问题,有利于实现贷款端、平台和借款端三方的互惠共赢。在文献综述的基础上,本文先概述了当下P2P网络借贷平台的主要营销方式与精准营销自身的优势,找出了目前P2P网络借贷平台进行大数据精准营销的几大问题,其中一个重要问题是如何利用大数据挖掘和处理技术找出会影响精准营销决策的元素。本文结合了国内外的P2P网站分析出了网络借贷平台借款端、贷款端两个方向客户在P2P平台所发生的行为,以此为根据讨论可能影响这些行为的因素。本文以P2P网络借贷平台为主要研究对象,根据目前已有的大数据精准营销办法,探索出适用于P2P网络借贷平台的大数据精准营销模型,提出有助于P2P网络借贷平台进行大数据精准营销的系统性方法,涵盖了P2P平台的两端——借款端和贷款端,并提出了利用网络相关行为拓宽用户渠道,辐射潜在用户的大数据精准营销模型。在面向平台已有的出借用户上,本文通过用户画像模型对变量进行统一的概述,给出了可以指导P2P网络平台维护并发展已有客户的基础模型;在面向平台已有的借款用户时,本文主要建立了一个双层的分类模型,以信誉为首要考虑要素,对其进行了产品推送层次的划分。此外,当下环境中,消费者的消费水平日益提高,对资金风险的承担能力日趋提高,但由于P2P网络借贷平台还未呈现一个规范化的运营模式,大部分的消费者还未对P2P网络借贷平台产生信任心态,并未在P2P网络借贷平台上进行投资或贷款。对P2P网络借贷平台来说在,这部分客户还有待挖掘,如果能够成功将其并入客户行列,将大大提高P2P网络借贷平台的利润。本文考虑到P2P网络借贷平台在潜在用户上的挖掘需求,通过网络神经模型和深度学习模型分析相关人员的网络相关行为,寻求其在P2P网络借贷平台的注资(贷款端)或购买(借款端),从而促进精准化广告的推送,降低营销成本,解决了如今营销问题由“我的客户是谁”向“我的客户在哪儿”的转变。在本文最后的末尾,对P2P网络借贷平台如何实现精准营销的可持续、绿色化发展做了一个展望。

关键词：大数据精准营销 P2P网络借贷聚类分析人工神经网络

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考虑风电源流关系的电网电压主导节点识别

电力系统自动化 2015年第4期39卷 40-45页

作者：王琦濮昌期陈宁于继来伏祥运姜黛琳南京师范大学电气与自动化工程学院江苏省南京市210042 中国电力科学研究院(南京) 江苏省南京市210003 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院黑龙江省哈尔滨市150001 国网江苏省电力公司连云港供电公司江苏省连云港市222004

大规模风电并网后的电压控制问题应从系统的角度统筹考虑,通过建立少量集中无功补偿与风电场分散无功补偿相协调的综合控制模式来解决,因此,集中无功补偿点的选择成为关键。基于网络源流路径关系,提出一种考虑风电场关联度的区域电网电... 详细信息

大规模风电并网后的电压控制问题应从系统的角度统筹考虑,通过建立少量集中无功补偿与风电场分散无功补偿相协调的综合控制模式来解决,因此,集中无功补偿点的选择成为关键。基于网络源流路径关系,提出一种考虑风电场关联度的区域电网电压主导节点识别方法。该方法综合考虑了相对静态的电网结构和电网实际运行状态变化的影响,并采用网络源流路径双向电气剖分方法获取电网主要电气特征参数。利用上述参数,计算风电场关联度指标和电压主导节点评价指标,从而确定电压控制分区和主导节点。在修改后的IEEE 39节点系统中进行了仿真分析,结果表明所提出的方法能够较合理地确定电压主导节点。

关键词：风力发电主导节点识别源流路径双向电气剖分方法电压控制电压稳定

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考虑备用共享的互联电网备用容量分配方法

电力系统及其自动化学报 2017年第2期29卷 32-38页

作者：唐静王琦周霞姜黛琳南京师范大学电气与自动化工程学院南京210042 哈尔滨工业大学电气工程及其自动化学院哈尔滨150001

计及电网互联,针对备用在区域电网间不同的分配方法对系统可靠性和经济性的影响,提出了考虑备用共享的互联电网备用容量分配方法。考虑区域互联、事故概率、备用成本、缺电成本等因素对备用分配的影响,提出一种计及成本效益比的备用分... 详细信息

计及电网互联,针对备用在区域电网间不同的分配方法对系统可靠性和经济性的影响,提出了考虑备用共享的互联电网备用容量分配方法。考虑区域互联、事故概率、备用成本、缺电成本等因素对备用分配的影响,提出一种计及成本效益比的备用分配方法;考虑事故发生的概率和后果,并对备用配置及备用配置不足带来的风险分别进行量化,提出备用配置的可靠性和经济性评价指标。最后通过某一实际互联电网进行算例仿真,验证了方法的有效性和合理性。

关键词：备用共享风险互联电网备用分配成本效益比

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国六轻型汽油车温室气体排放特征

中国环境科学 2024年第2期44卷 679-685页

作者：尹黛霖艾力力温溢中国汽车技术研究中心有限公司天津300300

采用全球统一轻型车辆测试循环工况(WLTC)下实测的方法,对84辆国六轻型汽油车的温室气体排放进行研究,其中包括6辆混合动力车辆.结果表明,车辆的温室气体排放基本呈现随着排量增大而上升的趋势,大排量车辆通常具有更复杂的发动机设计,... 详细信息

采用全球统一轻型车辆测试循环工况(WLTC)下实测的方法,对84辆国六轻型汽油车的温室气体排放进行研究,其中包括6辆混合动力车辆.结果表明,车辆的温室气体排放基本呈现随着排量增大而上升的趋势,大排量车辆通常具有更复杂的发动机设计,增加了温室气体的排放不确定性.各类车辆的CH_(4)和N_(2)O经温室气体变暖潜值转换后引起的CO_(2)增长率都小于1%,由此说明车辆尾气中产生的CO_(2)排放仍是温室气体的主要来源.此外,国六轻型汽油车的温室气体排放特征与其发动机技术也密切相关,不可插电式混合动力车辆的温室气体排放量能降低23.4%~27.9%.

关键词：温室气体轻型车 WLTC测试发动机技术

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宁夏设施农业发展的现状、要求及趋势

新疆农业科学 2010年第S2期47卷 106-109页

作者：姜黛珠张维智俞风娟宁夏农业技术推广总站银川750001 宁夏老科技工作者协会银川750001

在分析宁夏设施农业发展现状及存在问题的基础上,探讨设施农业在本地发展的目标及趋势。

关键词：设施农业现状发展趋势宁夏

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基于改进生成对抗网络的医学影像病灶分割

基于改进生成对抗网络的医学影像病灶分割

作者：李黛黛长春工业大学

学位级别：硕士

医学影像分割技术是辅助医生诊断的基础。近年来,深度学习技术不断发展,基于深度学习的医学影像分割方法得到了显著的进展,这些方法能够有效提高医生诊断效率和准确率等问题。因为生成对抗网络和其他领域结合之后表现突出,其在医学影像... 详细信息

医学影像分割技术是辅助医生诊断的基础。近年来,深度学习技术不断发展,基于深度学习的医学影像分割方法得到了显著的进展,这些方法能够有效提高医生诊断效率和准确率等问题。因为生成对抗网络和其他领域结合之后表现突出,其在医学影像增强、超分辨率和分割方面的应用也得到了广泛的关注。因此,为了解决医学影像存在轮廓不清晰、数据数量相对较少和分割效率较低的问题。本文基于生成对抗网络的方法,对医学影像增强分辨率、数据增强和提高分割精度方面进行了深入的研究,在LITS17、Bra TS2018、Bra TS2021和COVID-19 CT scans四种数据集上进行实验。主要研究内容分为以下三点:首先,本文针对生成对抗网络在生成图像时存在不稳定性和质量的问题,提出了基于残差自注意力机制的生成对抗网络(RSF-GAN)。该方法引入残差和自注意力机制,它能够帮助生成模型更好地捕捉图像中的关键特征。之后针对该模型进行对比实验,在LITS17、Bra TS2018、Bra TS2021和COVID-19 CT scans这四个数据集上进行验证,SSIM、MSE、IS和FID四个指标较基线网络分别有明显的提升。结果表明,残差自注意力机制的生成对抗网络在数据增强的任务上,表现出来了更优的效果。其次,本文提出了一种面向医学影像的分割模型。该模型结合了算法和数据方面的知识,旨在减少模型搜索空间,使得分割模型在处理新数据样本时无需微调即可获得良好的分割结果。为进一步提升医学影像分割的效率和特征提取能力,本文选择了全局到局部空间聚合(GLSA)、Inception和多尺度特征提取三种方法,并将它们与UNet相结合作为生成对抗网络的生成器,提出GLSA-U-Net-GAN、Inception-U-NetGAN和Multiscale-U-Net-GAN。这样的组合可以综合利用它们各自的优势,提高分割任务的性能和效率。实验部分使用数据增强后的LITS17、Bra TS2018、Bra TS2021和COVID-19 CT scans数据集进行验证,通过对比实验结果显示,GLSA-U-Net-GAN在特征提取和分割能力方面相较于其他算法具有显著优势。最后,本文的研究内容主要是基于残差自注意力机制的生成对抗网络进行数据增强以及面向医学影像原型提取的医学影像分割技术。这些方法的应用能够克服传统方法和深度学习方法所存在的局限性,为病灶分割提供更为准确和可靠的结果。这些成果不仅对医学影像分析领域具有重要意义,对临床诊断的准确性和效率提供有力支持。

关键词：生成对抗网络医学影像残差自注意力机制数据增强病灶分割