检索结果-南通市图书馆

作者：谭钰武汉体育学院

学位级别：硕士

在教育部颁布的《普通高中音乐课程标准(2017年版2020修订版)》中,舞蹈模块的比重得到提升,并且进一步对教学内容做出修订,要求将社会主义核心价值观、中华优秀传统文化、革命文化有机融入教学中,促进学科核心素养。湖湘红色文化是一种... 详细信息

在教育部颁布的《普通高中音乐课程标准(2017年版2020修订版)》中,舞蹈模块的比重得到提升,并且进一步对教学内容做出修订,要求将社会主义核心价值观、中华优秀传统文化、革命文化有机融入教学中,促进学科核心素养。湖湘红色文化是一种优质的教育资源,它承载着中华民族革命精神和传统美德,不仅内容丰富且形式多样,具有深刻的教育价值,是丰富的思政育人资源。将湖湘红色文化资源融入高中舞蹈教学中,不仅能丰富舞蹈的教学资源,培养和发展学生的艺术审美能力,而且能够提升学生对于本地红色文化的认知,在学习中潜移默化地完成对于革命文化的传承,增强学生的爱国主义情感。本研究以湖湘红色文化资源融入高中舞蹈教学中的实践研究为核心议题,运用文献资料法、问卷调查法、访谈法以及教学实践法等多种研究方法,系统地收集与分析了相关理论资料及实践经验。除绪论部分之外,研究内容共分为五个部分,第一部分,通过对相关文献的梳理,明确阐述研究涉及的核心概念;第二部分,深入探讨湖湘红色文化资源融入高中舞蹈教学中的可行性;第三部分,结合问卷调查与访谈结果,详细了解当前湖湘红色文化资源在高中舞蹈教学中的运用现状,并对学生的需求、兴趣以及当前舞蹈教学存在的问题进行了全面分析,为后续的教学设计提供坚实的数据支撑;第四部分,以课程标准为指导,构建湖湘红色文化资源融入高中舞蹈的教学设计,涵盖了教学目标、教学方法、教材分析、教学内容及教学评价五个关键要素;第五部分,通过展示三个具体的教学案例,详细阐述了湖湘红色文化在高中舞蹈教学中的实践过程,并对教学实践的成果进行了深入反思与总结。

关键词：湖湘红色文化资源高中舞蹈教学教学实践

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基于变换网络的物联网异常检测方法研究

基于变换网络的物联网异常检测方法研究

作者：吕繁钰北方工业大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的快速发展,物联网设备数量的急剧增加为网络安全带来了前所未有的挑战。传统的异常检测方法往往难以适应物联网的高动态性和多样性,导致检测效率低下和误报率高,例如多变量的时间序列数据的异常检测容易受到其他样本数... 详细信息

随着物联网技术的快速发展,物联网设备数量的急剧增加为网络安全带来了前所未有的挑战。传统的异常检测方法往往难以适应物联网的高动态性和多样性,导致检测效率低下和误报率高,例如多变量的时间序列数据的异常检测容易受到其他样本数据干扰,导致误报率高;正常样本和异常样本之间存在着显著的不平衡,使得异常样本更难以被检测到;异常检测面临着高计算成本的挑战,因为它要求系统快速处理数据并迅速做出判断,从而进一步增加了计算需求。本文为了解决物联网中的时间序列异常检测的上述挑战,结合变换网络(Transformer)和对抗神经网络(GANs,Generative Adversarial Networks),提出了一种基于变换网络融合对抗神经网络的时间序列异常检测模型,主要工作具体如下:(1)针对时间序列数据中高维度的挑战,将多变量时间序列的不同维度视为独立实体,单独将每个维度的数据输入到变换器主干网络中,并将结果沿维度方向进行拼接。减少了其他因素对时间序列的影响。(2)针对时间序列异常检测中的精确度和时间成本问题,本文通过移除变换器中的解码器模块减少时间成本的同时不影响模型的性能,引入序列分解模块来增强主干网络模型,有助于从周期性数据中提取特征增强模型的精准度。修改异常检测的阈值算法,优化模型检测过程。同时为缩放点积注意力层内部增添了残差结构,确保了训练超参数的鲁棒性并提高了模型的整体性能。(3)采用对抗神经网络的思想,将对抗神经网络和变换网络融合。融合后的模型中生成器决定预测数据走向,判别器判断数据是否异常。在第一阶段输入时间序列数据,通过网络进行重构生成新的序列数据,在第二阶段,使用这些预先生成的对抗性样本来训练模型进行训练,重构多次后可以起到放大异常的效果,同时对对抗神经网络的损失函数做出优化,使其异常检测精准度精确性提高。通过实验对比验证,相比于其他已有技术,本研究提出的检测方法显示出更优的性能。此外,通过开发一个基于本研究方法的物联网时间序列异常检测系统,进一步证实了所提方法的效率和适用性。

关键词：物联网异常检测变换神经网络对抗神经网络

肉桂及其黄酮醇类活性成分抗大口黑鲈虹彩病毒作用及机制研究

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肉桂及其黄酮醇类活性成分抗大口黑鲈虹彩病毒作用及机制研究

作者：廖文钰北部湾大学

学位级别：硕士

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家族企业ST科迪内控失效问题研究

家族企业ST科迪内控失效问题研究

作者：彭皓钰河北经贸大学

学位级别：硕士

老龄化城市社区人际传播中的差序关系 ——以X市某国企小区为例

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老龄化城市社区人际传播中的差序关系 ——以X市某国企小区为例

作者：李菲钰武汉体育学院

学位级别：硕士

社区是城市治理和城市居民生活的基本单元。单位制社区作为城市中的传统社区,不仅是提升社区服务和建设和谐社区的着力点,也是城市发展的“活化石”,保留了中国计划经济时期的生活方式,继承并发展了费孝通所说的“差序格局”,在居民互... 详细信息

社区是城市治理和城市居民生活的基本单元。单位制社区作为城市中的传统社区,不仅是提升社区服务和建设和谐社区的着力点,也是城市发展的“活化石”,保留了中国计划经济时期的生活方式,继承并发展了费孝通所说的“差序格局”,在居民互动中蕴含着复杂的人际关系和丰富的人际传播智慧。然而不论是人际传播,还是单位制社区,近几年的研究都没有将视角放在人与人互动过程中的情理交融和权益变通上。为了更好的探究单位制社区中的人际传播和差序格局的关系,探析单位居民的传播策略,本研究以江苏省徐州市中国石油天然气管道二公司家属院为例,选取在社区中活动的退休居民为观察对象,采用田野调查法和半结构化访谈法展开研究。首先,充分了解社区里可供交往的公共空间,找出居民最常出现的活动地点,为接下来的蹲点观察做准备;紧接着,当有固定观察点后,除下雨天外,根据居民的活动时间进行观察记录;然后,再以第三代社区居民的身份进入田野,以个人关系网络为起点,这样有利于迅速突破社交防备,笔者通过他人介绍和随机访问将调查网络在社区公共空间中铺开,对在社区公共空间中活动的居民进行访谈;最后挑选并进入合适的社交圈子,身在其中观察和感受人际交往的策略,以期勾连起新闻传播学和社会学的对话,进行中国本土化的人际传播研究。通过实地的调查、总结和分析得出,单位制度下原有的业缘、地缘和拟血缘关系确实对居民的亲疏远近起到了差序化分的作用,并且居民的交往行为会受到差序化关系的影响,但作为一个人情社会的缩影,居民们采取多样的人际传播的技巧来维持交往圈子和传播空间的动态稳定。这不仅可以说明面对面的人际传播还有很多有待挖掘的价值,还可以启示现代社区可以借鉴单位制社区的建设经验,充分发挥社区公共空间的媒介作用,鼓励居民在人际传播的过程中践行公共规则和交情往来,进而搭建起社区人际关系网络,使个体连接起来形成有团体色彩的社区共同体。

关键词：单位制社区人际传播人际关系差序退休居民

温州市政府对新能源汽车产业扶持政策优化研究

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温州市政府对新能源汽车产业扶持政策优化研究

作者：杨锦钰长春工业大学

学位级别：硕士

基于UbD理论的“图形与几何”单元整体教学设计研究

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基于UbD理论的“图形与几何”单元整体教学设计研究

作者：郑晓钰集美大学

学位级别：硕士

培养学生核心素养是小学数学教学的根本任务,注重单元整体教学是发展核心素养的有效手段。UbD理论(追求理解的教学设计)以目标为导向,将评价寓于活动之中,强调学生真正理解教学内容,为单元整体教学构建了一个实用的设计框架。本研究基于... 详细信息

培养学生核心素养是小学数学教学的根本任务,注重单元整体教学是发展核心素养的有效手段。UbD理论(追求理解的教学设计)以目标为导向,将评价寓于活动之中,强调学生真正理解教学内容,为单元整体教学构建了一个实用的设计框架。本研究基于UbD理论,围绕小学数学单元整体教学存在问题、设计策略及案例分析展开研究。为了解小学数学教师单元整体教学设计的现状及存在的问题,以M市各小学数学教师为调查对象,通过问卷调查,收集相关数据,并对数据进行分析处理,发现被试教师存在以下问题:理念认识不到位、教学目标不清晰、评价手段不多样,活动设计不整体、课时联系不紧密。针对存在的问题,从单元核心、单元目标、单元评价、单元活动、课时活动五个部分探索基于UbD理论的“图形与几何”单元整体教学设计的策略。在单元核心部分,明确单元主旨,深析四个关键。在单元目标部分,设计目标体系,增强素养实现。在单元评价部分,采用多元评价,追踪目标达成。在活动部分,设计教学活动,优化学习体验。在课时活动部分,整合设计内容,安排单元课时。根据以上策略,选取《多边形的面积》单元进行设计与实施。通过分析教学实施效果,初步证实了基于UbD理论的单元整体教学设计的实效性,促进学生对知识的掌握、理解与迁移。

关键词： UbD理论单元整体教学设计核心素养图形与几何

市政污泥好氧堆肥过程中重金属形态变化特征及堆肥产物风险评价

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市政污泥好氧堆肥过程中重金属形态变化特征及堆肥产物风险评价

作者：张慧钰沈阳大学

学位级别：硕士

本文采用好氧堆肥工艺,以稻草调理剂、污泥返混料为辅料,探究不同辅料配比对市政污泥好氧堆肥过程中理化性质、污泥养分及8种重金属形态(Cu、Zn、Pb、Ni、Cr、Cd、Hg、As)总量和形态的影响,并对堆肥产物进行生态毒性和生态风险评估。研... 详细信息

本文采用好氧堆肥工艺,以稻草调理剂、污泥返混料为辅料,探究不同辅料配比对市政污泥好氧堆肥过程中理化性质、污泥养分及8种重金属形态(Cu、Zn、Pb、Ni、Cr、Cd、Hg、As)总量和形态的影响,并对堆肥产物进行生态毒性和生态风险评估。研究结果表明:(1)在稻草调理剂添加比例对堆肥过程中重金属形态变化的影响研究中,共设三个处理T1、T2和T3,返混料、污泥和稻草体积比分别为2:1:1、2:1:1.5和2:1:2。在堆肥过程中,堆体T1、T2均达到堆肥标准。堆体T2中Cu、Cd、Pb和As总量表现出的增加幅度最大,分别为16.2%、35.3%、29.9%和25.9%。形态变化上,堆体T2对Ni、Cr、Pb、Hg和As元素表现出的钝化效果最好,稳定形态增加幅度在5.5%-19.8%之间,表明堆肥过程中稻草最佳添加比例为1.5。(2)在返混料添加比例对堆肥过程中重金属形态变化的影响研究中,共设三个处理A1、A2和A3,返混料、污泥、稻草体积比分别为1:1:1、1.5:1:1、2:1:1。在堆肥过程中,堆体A1、A2和A3均达到堆肥标准。堆体A2中Cr和Pb含量与堆体A3中Cu、Zn、Ni、Cd和Hg的含量均因“浓缩效应”有6.7%-29.5%的增加。经堆肥处理,堆体A2中Cd、Ni的稳定形态比例提高了12.9%和10.4%;堆体A3对污泥中Pb、Cr、Hg、As转变为稳定形态的效果最好,表明返混料添加比例为2时有利于重金属的钝化。(3)在研究季节因素对堆肥过程中重金属形态变化的影响过程中,共设三个堆体,分别为冬季(S1)、春季(S2)和夏季(S3),返混料、污泥、稻草体积比均为2:1:1。三个堆体均满足堆肥标准。堆体S2中Cu、Pb、Hg与堆体S3中Zn、Ni、Cr、Cd和As含量上升幅度最大。经堆肥处理,Zn和Cd在堆体S1表现出的钝化效果最好;堆体S2对Pb、Cr、Hg和As元素的钝化效果较好,堆体S3中Cu和Ni的残渣态比例均有10.2%左右的升高。表明不同季节条件下对不同种类的重金属的钝化效果不同,其中以春季堆肥综合效果最好。(4)在堆肥产物风险评价方面,除堆体T3外,各堆体堆肥产物均对种子根伸长有一定的促进作用,表明各堆肥产物毒性较小。生态风险评价结果表明,Zn在各堆体中均为高风险污染水平;其余元素Cu、Cd、Pb、Ni、Cr、As、Hg均表现为中低风险程度。

关键词：市政污泥好氧堆肥重金属形态堆肥产物风险评价

基于深度学习的工业产品表面缺陷检测算法研究与应用

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基于深度学习的工业产品表面缺陷检测算法研究与应用

作者：许清钰齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着工业4.0的兴起,工业和制造业的需求从数量的扩张转向质量的提升,工业产品的质量成为企业竞争的焦点。在生产过程中缺陷是不可避免的,因此对工业产品表面进行缺陷检测就显得尤为重要。传统的人工检测成本高、效率低,而基于图像处理... 详细信息

随着工业4.0的兴起,工业和制造业的需求从数量的扩张转向质量的提升,工业产品的质量成为企业竞争的焦点。在生产过程中缺陷是不可避免的,因此对工业产品表面进行缺陷检测就显得尤为重要。传统的人工检测成本高、效率低,而基于图像处理算法的机器视觉方法受限于人工特征设计难以广泛应用。能够自动学习关键特征的深度学习技术为解决这些挑战提供了新的途径,但由于实际工业生产的环境因素复杂,将其直接应用到工业产品的缺陷检测领域仍然比较困难。首先,工业产品表面缺陷中存在着许多不明显的特征。这些不明显的缺陷就存在两个问题。(1)缺陷特征微小,特征量不足,这就导致了当下的目标检测算法在直接应用于缺陷检测时,容易出现缺陷特征随着卷积次数增多而在网络的深层次中丢失细节信息,最终影响到缺陷的定位和分类。(2)缺陷不明显和背景相似,这就导致了当下缺少关注机制的检测网络,难以有效地区分出这些缺陷在背景中的位置,最终影响到检测精度。其次,工业产品表面缺陷中不少缺陷尺度相当的不规则,并且尺度变化大。这就给当下固定大小卷积核的检测网络带来困难,卷积核大小限制了网络的感受野,难以完整地提取到缺陷特征,最终同样会影响到缺陷检测的精度。同时,为了能够方便部署网络的计算成本应尽可能地少。针对上述问题,本文将针对先进的目标检测算法进行改进。本文主要研究成果及创新性工作可以概括为以下几个方面:(1)构建了基于冗余特征重用和感受野增强的工业产品表面缺陷检测算法。在本算法中,为了在改进的同时保持较低的计算成本,YOLOv5s被选为基线模型。该算法设计了冗余特征重用模块(RFRM)作为新的特征提取模块,以较低的成本深化网络结构,扩大感受野,同时减少细节信息的丢失。该算法在网络的颈部和头部之间引入了感受野增强模块(RFEM),进一步增强了捕获完整缺陷特征的能力。通过在颈部加入注意力模块,利用注意力机制加强特征表示,突出缺陷特征,抑制背景噪声,从而提高网络在缺陷检测任务中的性能。(2)构建了基于感受野增大和额外特征信息补充的工业产品表面缺陷检测算法。该算法中,YOLOv5s同样被选为基线模型。考虑到YOLOv5s中小卷积核的局限性,尽管可以通过堆叠卷积层和插入感受野增强模块来扩大网络的感受野,但网络浅层可能因感受野不足而丢失缺陷特征信息。为此,设计了一个感受野增大(C3RF)模块,利用大卷积核结构进行特征提取,以减少浅层缺陷特征的丢失,提高检测准确率。此外,还设计了具有额外信息分支补充的特征金字塔(EFPN),以有效地将浅层的细节信息传递给深度网络。针对不明显的缺陷,采用注意力机制加强特征并抑制背景噪声,进一步提升检测准确性。(3)构建了基于可变形卷积和浅层特征增强的工业产品表面缺陷检测算法。YOLOv8s由于采用了Anchor-Free机制和多尺度信息捕获的C2f模块,表现出更优的缺陷检测性能,因此被选为本算法的基线模型。考虑到YOLOv8s网络结构中卷积核尺寸固定和上述提到的两个算法中存在的感受野固定的问题。该算法进一步设计了可变形卷积特征提取(C3DCE)模块作为新的特征提取模块。同时,为降低浅层信息传递至深层网络的计算成本,设计了浅层特征增强(LFE)模块,以补充中层和深层网络的细节信息。经过实验,筛选出最适合模型的注意力机制,进一步提升了检测准确性。将所提算法应用于缺陷检测,实验结果证实,本文提出的算法在工业产品表面缺陷图像检测方面,相较其他主流目标检测方法,具有更优的检测效果。

关键词：注意力机制深度学习目标检测缺陷检测卷积神经网络

高中生科学思维特质对其化学问题解决影响的研究 ——以结构不良问题为例

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高中生科学思维特质对其化学问题解决影响的研究 ——以结构不良...

作者：李炜钰曲阜师范大学

学位级别：硕士