检索结果-南通市图书馆

文艺研究 2024年第3期 29-40页

作者：孙允中华东师范大学中文系

随着19世纪末的西学东渐,大量的新思想与新事物进入时人的视野,儒家道德体系中的许多固有词语与概念受到冲击,“同情”就是其中之一。旧式代表道德意识与客观世界统一境界的“万物同情”,逐渐变为带有新式情感意味的“同情”。19世纪末... 详细信息

随着19世纪末的西学东渐,大量的新思想与新事物进入时人的视野,儒家道德体系中的许多固有词语与概念受到冲击,“同情”就是其中之一。旧式代表道德意识与客观世界统一境界的“万物同情”,逐渐变为带有新式情感意味的“同情”。19世纪末,报刊与著书中对“同情”的使用仍然新旧含义混杂,20世纪初,“同情”开始作为一种现代情感,与现代民族国家建构、爱国心、国民性等议题相勾连。透过梁启超戊戌变法流亡后对“表同情”的转译,可以看到他如何通过传统才子佳人的言情传统,赋予“同情”新的政治力量以达成个体到国家的转换,同时在时代危机与新的现代民族国家交织的格局中,思考“同情”背后所蕴含的国家自由意识。

关键词：自由意识现代民族国家才子佳人民族国家建构转译梁启超西学东渐爱国心

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金融科技对商业银行风险承担的影响研究

金融科技对商业银行风险承担的影响研究

作者：孙中捍云南师范大学

学位级别：硕士

保险公司健康管理服务模式创新研究 ——以平安健康APP为例

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保险公司健康管理服务模式创新研究 ——以平安健康APP为例

作者：孙中敏安徽财经大学

学位级别：硕士

基于无证书签名的5G系统广播消息身份认证协议

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信息网络安全 2024年第08期 1220-1230页

作者：孙中岫彭诚范伟中国科学院信息工程研究所中国科学院大学网络空间安全学院

5G技术的普及促进了各行业生产力的发展,但5G网络的安全性问题也逐渐凸显,基站作为连接用户设备和核心网的枢纽,其安全性备受关注。由于基站通过广播发送的系统消息缺乏真实性和完整性的保护,攻击者可以通过修改系统消息,吸引用户设备... 详细信息

5G技术的普及促进了各行业生产力的发展,但5G网络的安全性问题也逐渐凸显,基站作为连接用户设备和核心网的枢纽,其安全性备受关注。由于基站通过广播发送的系统消息缺乏真实性和完整性的保护,攻击者可以通过修改系统消息,吸引用户设备在初始接入或者在小区重选时连接到伪基站,从而发起多种后续攻击。针对这一问题,文章提出了一种基于无证书签名的基站身份认证协议,为用户设备提供了一种验证基站广播系统消息合法性的方法,并从签名消息的选择、签名和验证的开销、抵御重放攻击几个方面进行了优化。仿真实验表明,该协议引入的计算开销是基站和用户设备可以接受的,与现有的基站身份认证协议相比,该协议提高了安全性,实现了更小的签名长度。

关键词： 5G空口伪基站身份验证无证书公钥密码

基于安全欠采样的不均衡多标签数据集成学习方法

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电子学报 2024年

作者：孙中彬刁宇轩马苏洋中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心

多标签分类任务广泛存在于现实生活中，然而其经常存在不均衡数据问题，严重影响了分类性能.目前解决该问题的主流技术为重采样方法，主要分为过采样和欠采样，过采样通过生成与少数类标签相关的样本，欠采样则是通过删除与多数类标签... 详细信息

多标签分类任务广泛存在于现实生活中，然而其经常存在不均衡数据问题，严重影响了分类性能.目前解决该问题的主流技术为重采样方法，主要分为过采样和欠采样，过采样通过生成与少数类标签相关的样本，欠采样则是通过删除与多数类标签相关的样本.然而，这些方法都专注于解决一种不均衡问题，即标签内不均衡或标签间不均衡，导致在解决一种不均衡的同时可能引入另一种不均衡.针对该问题，本文提出一种基于安全欠采样的不均衡多标签数据集成学习方法 ESUS(Ensemble learning method based on Safe Under-Sampling).首先通过标签划分将多标签不均衡数据集划分成单标签数据集和标签对数据集，针对单标签数据集，提出一种安全欠采样方法解决标签内不均衡问题，并利用采样后的均衡数据集构建二分类模型.对于标签对数据集，进行数据剪枝后利用集成学习解决标签间不均衡问题，在保持分类性能的同时降低时空复杂度.最后将单标签数据集模型和标签对数据集模型集成为最终的分类模型.在六个多标签不均衡数据集上的实验结果表明：和七种对比方法相比，ESUS方法在四个评价指标上更稳定有效.

关键词：多标签分类不均衡数据标签划分安全欠采样数据剪枝集成学习

变模态分解下SSA-LSTM组合的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

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储能科学与技术 2024年

作者：李嘉波王志璇田迪孙中麟西安石油大学机械工程学院长安大学高速公路筑养装备与技术教育部工程研究中心

随着锂离子电池在电动汽车、可再生能源等领域的广泛应用，对其剩余寿命(Remaining Useful Life，RUL)进行精确预测，能够实时把握电池的内在性能退化状态，降低电池使用风险。文中提出了一种基于变模态分解(Variational Mode Decomposi... 详细信息

随着锂离子电池在电动汽车、可再生能源等领域的广泛应用，对其剩余寿命(Remaining Useful Life，RUL)进行精确预测，能够实时把握电池的内在性能退化状态，降低电池使用风险。文中提出了一种基于变模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)、麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)的组合预测算法对锂离子电池剩余寿命进行预测。首先，基于锂离子电池电池电流、电压以及温度曲线，提取等压差充电时间、等压差充电能量、放电温度峰值和恒流充电时间作为预测RUL的间接健康因子。其次，采用变分模态分解法分解容量以避免容量回升的局部波动和测试噪声对RUL预测结果造成干扰。针对传统LSTM模型超参数设置易受到经验和随机性的影响，提出了麻雀优化算法对LSTM模型参数进行优化，以提升模型的预测能力。最后，应用NASA和CALCE数据集，将所提模型与其他模型进行对比。实验结果表明，锂离子电池RUL预测均方根误差控制在2%以内，所提方法具有较高的预测性能。

关键词：锂离子电池剩余使用寿命变模态分解(Variational Mode Decomposition) 麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm) 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)

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松果体区菊形团形成性胶质神经元肿瘤1例

中国临床医学影像杂志 2024年第5期35卷 364-365页

作者：孙中茹王宁泰州市人民医院影像科江苏泰州225300

病例女,19岁,因“右侧持续性耳鸣伴头痛、头晕”入院。查体及实验室检查均未见异常。MRI表现:松果体区、双侧丘脑区及第三、四脑室见大小约3.5 cm×3.0 cm×2.0 cm不规则囊实性异常信号灶,T1WI呈低信号,T2WI呈高及极低信号,第三、四脑... 详细信息

病例女,19岁,因“右侧持续性耳鸣伴头痛、头晕”入院。查体及实验室检查均未见异常。MRI表现:松果体区、双侧丘脑区及第三、四脑室见大小约3.5 cm×3.0 cm×2.0 cm不规则囊实性异常信号灶,T1WI呈低信号,T2WI呈高及极低信号,第三、四脑室及中脑导水管受压变形,侧脑室稍扩张,中线结构居中(图1)。病理及免疫组化:(松果体区肿瘤)菊形团形成性胶质神经元肿瘤(Rosette-forming glioneuronal tumor,RGNT),WHOⅠ级。免疫组化示CD34(-);CK{pan}(-);EMA(-);GFAP(+);Ki-67(1%阳性);S-100(-);Olig-2(部分+);Neun(-);P53(2%+);ATRX(+);BRAF{V600E}(-);Syn(部分+);IDH1(-)。讨论RGNT是脑内罕见的低级别胶质神经元肿瘤,具有惰性过程,主要发生于年轻女性,平均年龄为23.57岁(范围为4~49岁)[1]。最初因肿瘤较罕见,多发生于第四脑室,2007年WHO将其命名为第四脑室形成菊形团的神经胶质肿瘤。而最近的报道发现RGNT也可以发生在四脑室之外,如小脑、脊髓、视交叉、顶盖、松果体、第三脑室、桥小脑角和下丘脑等[2-4]。小脑是第二大受累区域,脊髓、第三脑室和松果体区域紧随其后。2016年WHO再次将其组织学分类定义为Ⅰ级,属于良性肿瘤。尽管将其定义为良性,但是有病例报道表明RGNT存在恶性转化的潜能[5]。

关键词：松果体瘤磁共振成像

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紧急避险和自动驾驶汽车的刑事责任

贵州社会科学 2024年第7期 44-51页

作者：黎宏丁文焯清华大学

自动驾驶技术的出现，为我们深入理解刑法中的紧急避险制度提供了非常难得的具体场景。对此，必须结合紧急避险的法律性质与成立条件深入探讨。从紧急避险的视角来看，作为在自动驾驶汽车陷入电车难题之类的困境时的应对措施，汽车制造... 详细信息

自动驾驶技术的出现，为我们深入理解刑法中的紧急避险制度提供了非常难得的具体场景。对此，必须结合紧急避险的法律性质与成立条件深入探讨。从紧急避险的视角来看，作为在自动驾驶汽车陷入电车难题之类的困境时的应对措施，汽车制造商在事先的避免危险的程序设计上，不能将适用于人类的刑事责任分配原则直接应用于自动驾驶汽车的程序设计。具体而言，一是除了存在危险共同体的情形外，原则上不得为了保护多数生命而牺牲少数生命；二是在保护的优先性上应采取“无辜第三人>车内乘客>制造了法益冲突状态的危险源”的顺序。

关键词：紧急避险自动驾驶刑事责任法益衡量

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新型变电站高压开关柜漏电火灾在线监测算法

高压电器 2024年第5期60卷 206-213页

作者：戴强马顺青冶海平李寿孙士升王伟国网青海省电力公司海东供电公司青海海东810600

新型变电站高压开关柜漏电火灾在线监测算法在监测的过程中存在漏电数据收集失误现象,火灾信息评估的完整程度较低,在监测的同时需调整算法机制,导致预警不及时,监测的精度较低。针对该问题,对新型变电站高压开关柜漏电火灾进行在线监测... 详细信息

新型变电站高压开关柜漏电火灾在线监测算法在监测的过程中存在漏电数据收集失误现象,火灾信息评估的完整程度较低,在监测的同时需调整算法机制,导致预警不及时,监测的精度较低。针对该问题,对新型变电站高压开关柜漏电火灾进行在线监测,首先针对开关柜漏电情况收集漏电数据,根据剩余电流判断漏电信息,及时捕捉精准的漏电区域数据,利用D-S证据理论融合算法对获取的漏电数据发生火灾的情况进行在线监测,构建识别框架并提取相似函数,判断达到火灾时的温度阈值,完成整体监测研究。根据分析的结果可知,该在线监测方法具有较强的监测及预警精度,在相同的条件下,火灾信号温度采集差值为1℃,系统整体虚警率为0.001%,剩余电流为310 mA,能够有效监测漏电信息及火灾发生情况,表明该方法具有较强的监测能力。

关键词：变电站高压开关柜开关柜漏电漏电火灾火灾在线监测监测算法

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