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高校多元化资助育人模式构建:问题解码与路径创新

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科教导刊 2024年第20期 144-146页

作者：方华尚文月张博山东大学电气工程学院山东济南250061 山东大学文学院山东济南250100

通过“资助帮扶”实现“教育引导”,是高校的理论课题和实践任务。目前我国高校资助育人工作存在一些不足,如资助体系建设不完善、内涵挖掘不深刻、方式更新不及时、宣传覆盖不全面等,构建“识别精准、思政融入、宣传赋能、社会参与”... 详细信息

通过“资助帮扶”实现“教育引导”,是高校的理论课题和实践任务。目前我国高校资助育人工作存在一些不足,如资助体系建设不完善、内涵挖掘不深刻、方式更新不及时、宣传覆盖不全面等,构建“识别精准、思政融入、宣传赋能、社会参与”的多元化资助育人模式,打造“滴灌型”“造血型”“发展型”的资助育人路径具有现实意义。

关键词：多元资助育人网络思政育人全面成长成才

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室上性心律失常的术前、术中处理

国外医学.麻醉学与复苏分册 1986年第5期07卷 290-293页

作者：岩月尚文张连杰

室上性心委失常主要包括室上性期前收缩、心房颤动、心房扑动、病态窦房结综合征和阵发性室上性心动过速等五种。本文主要讨论非心脏手术患者与麻醉有关的术前、术中心律失常的处理。一、室上性心律失常的术前处理首先应了解心律失常的... 详细信息

室上性心委失常主要包括室上性期前收缩、心房颤动、心房扑动、病态窦房结综合征和阵发性室上性心动过速等五种。本文主要讨论非心脏手术患者与麻醉有关的术前、术中心律失常的处理。一、室上性心律失常的术前处理首先应了解心律失常的性质,是急性发作,还是以前就有;有无引起心律失常的原发病,以及原发病进展程度和治疗情况。依据患者对心律失常的适应状况,推测心律失常的严重程度。

关键词：心律失常房颤室上性心动过速心搏过速心房颤动心房纤颤窦性心律钙拮抗药房扑病态窦房结综合征术前洋地黄毛地黄术中处理

现代信仰和信仰体系的两条绝对之路——以“知识-信仰”框架为分析契机

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学术研究 2024年第2期 27-36,177页

作者：尚文华山东大学哲学与社会发展学院山东济南250100

理性的知识原则和信仰的良心原则是推动现代性的两大核心原则,两者分别表达了理性的普遍化诉求,以及现代人的绝对个体化和主观化诉求。“悬置知识,为信仰留地盘”是这两条核心原则之绝对差异的原理性表达:彻底贯彻,或彻底瓦解此原理是... 详细信息

理性的知识原则和信仰的良心原则是推动现代性的两大核心原则,两者分别表达了理性的普遍化诉求,以及现代人的绝对个体化和主观化诉求。“悬置知识,为信仰留地盘”是这两条核心原则之绝对差异的原理性表达:彻底贯彻,或彻底瓦解此原理是现代信仰能否重新确立的关键。克尔凯郭尔和黑格尔分别走在这两条绝对道路上:前者是罪(知识)—信仰的绝对辩证道路,通向的是现代信仰的绝对个体性和绝对主观性;后者则是知识—信仰相统一,甚至是同一的绝对思想道路,通向的是与信仰相关的现代形而上学体系。这两条道路并非如表面显示的那么对立,相反,它们都是对真理(上帝存在)如何展示在现实中,以及如何在现代社会中仍然绝对有效的表达。

关键词：现代理性信仰知识绝对

基于去对称化策略的1,5-钯迁移/C—H官能化反应实现硅手性中心构建

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有机化学 2024年第8期44卷 2608-2610页

作者：尚文静徐利文杭州师范大学材料与化学化工学院有机硅化学及材料技术教育部重点实验室

近年来,硅手性中心的催化构建已成为有机硅化学领域里最受关注的前沿方向之一[1].尽管硅元素在自然界的储量极为丰富,然而天然的有机硅化合物尚未被发现,更无法从自然界直接获取含有硅手性中心的有机分子.与碳手性中心为主导的手性合成... 详细信息

近年来,硅手性中心的催化构建已成为有机硅化学领域里最受关注的前沿方向之一[1].尽管硅元素在自然界的储量极为丰富,然而天然的有机硅化合物尚未被发现,更无法从自然界直接获取含有硅手性中心的有机分子.与碳手性中心为主导的手性合成化学相比,硅手性中心的催化构建反应种类较少、研究相对滞后,因此更具挑战性[2].与此同时,硅碳转换策略有望在快速发展的药物化学或材料领域表现出广阔的应用潜力[3],可成为改造和优化碳基有机化合物的化学、物理和生物特性的重要手段.因此发展出高效实用的含硅手性中心化合物有望成为替代以碳手性中心为主导的药物分子骨架新途径.

关键词： ASYMMETRIC-SYNTHESIS

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我国开展生物多样性审计面临的问题及对策

会计之友 2024年第8期 122-127页

作者：王丽庄尚文南京审计大学政府审计学院南京审计大学经济学院

物种的灭绝、遗传多样性的丧失、生态系统的退化,都直接或间接地威胁到人类的健康、发展甚至生存。因此,保护生物多样性已成为生态文明建设的重要任务之一。生物多样性审计作为资源环境审计的重要组成部分,是国家和地方政府监督、鉴证... 详细信息

物种的灭绝、遗传多样性的丧失、生态系统的退化,都直接或间接地威胁到人类的健康、发展甚至生存。因此,保护生物多样性已成为生态文明建设的重要任务之一。生物多样性审计作为资源环境审计的重要组成部分,是国家和地方政府监督、鉴证和评价生物资源是否得到有效管理、人类活动是否合理规范的有力工具。鉴于目前国内外有关生物多样性审计的理论研究较为有限,文章对我国开展生物多样性审计面临的主要问题进行了探讨,并分析了20世纪七八十年代以来美国、加拿大、澳大利亚等国家有关生物多样性的审计实践报告,借鉴他们的审计经验,提出推进我国生物多样性审计的对策,以期为我国开展生物多样性审计推进生态文明建设奠定重要基础。

关键词：生物多样性审计资源环境审计生物资源管理生态文明建设

面向核应急的航拍图像快速拼接与信息融合系统研究

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面向核应急的航拍图像快速拼接与信息融合系统研究

作者：尚文祥西安理工大学

学位级别：硕士

近年来,核能作为一种清洁能源被广泛使用,但核电站发生核事故后污染扩散极快,导致核污染监测的作业范围极大。目前多使用携带检测仪及高清相机的无人机在目标区域上空进行核素检测及航拍,并通过对航拍图像进行全景拼接以实现对整个目标... 详细信息

近年来,核能作为一种清洁能源被广泛使用,但核电站发生核事故后污染扩散极快,导致核污染监测的作业范围极大。目前多使用携带检测仪及高清相机的无人机在目标区域上空进行核素检测及航拍,并通过对航拍图像进行全景拼接以实现对整个目标区域的监测及分析。但传统的航拍图像拼接算法无法对核事故区域图像进行快速拼接,导致不能及时为应急人员反馈信息,且无人机航拍图像及机载检测仪的信息也相互独立,导致无法直观的对目标区域的污染情况进行观察。因此本文基于对核事故发生点周边大面积区域快速监测的需求,通过对航拍图像拼接算法的深入研究以实现对航拍图像的快速拼接。并针对航空监测数据与航拍图像相互独立的问题,对机载检测仪检测的数据信息与航拍图像的融合方法进行研究,为核应急航空监测的分析提供多元化信息,有效提升核应急航空监测能力。主要工作及创新点如下:(1)提出一种基于改进GMS的图像配准算法。在图像配准过程中,误匹配点剔除算法的速度及准确性对图像配准的效果及速度有着至关重要的作用。在剔除图像间误匹配点的过程中,针对RANSAC算法耗时的问题,使用GMS算法替换RANSAC算法对误匹配点进行剔除。为进一步缩短算法运行时间,本文将GMS算法的九宫格运动核优化为五宫格运动核以减少不必要的统计过程。同时根据运动核各网格与中心网格之间的距离对运动核各网格赋予不同权值,通过此方式精确计算待判断点的邻域支持量,提高算法的匹配准确性。最后在多组航拍图像上进行实验验证,实验结果表明本文提出的算法的平均匹配准确率为64.68%,相比于RANSAC和GMS算法,分别提升了11.5%,5.03%。平均运行时间为4.13s,相比于RANSAC和GMS算法,分别缩短了18.22%,6.35%。(2)提出一种基于改进光束平差法的图像变换算法。图像配准后需要根据图像间的变换矩阵将图像序列中的各图像投影变换到基准图像以完成全景拼接。因此变换矩阵的准确性至关重要。目前多使用光束平差法对变换矩阵进行优化以提高变换矩阵的准确性。但传统光束平差法较为耗时且优化后的变换矩阵全局对齐准确性较差。针对原算法将所有匹配点对未经筛选全部代入优化造成算法耗时的问题。本文通过对图像进行分区,并在每个分区筛选出匹配置信度高的特征点代入算法进行优化以缩短运行时间。针对优化后的变换矩阵全局对齐准确性低的问题,将对仿射矩阵的约束加入到误差项,使得图像间的变换矩阵由六参数的仿射矩阵逐渐转换为八参数的单应矩阵,平衡了全局对齐准确性和局部对齐准确性。最后在多组航拍图像上进行实验对比,结果表明本文算法可以有效提高算法运行速度并提高了拼接效果。(3)搭建航拍图像快速拼接与信息融合系统。首先对无人机机载设备采集的核素数据等信息进行分析,将其以文字或转换为色带图像的形式与航拍影像序列加以融合生成新的影像序列,更加直观的显示核应急航空监测结果。之后使用本文所改进的图像拼接算法对提取后的视频帧进行全景图像拼接,并按照地图瓦片的制作规则对拼接后的全景图像进行切分以方便用户调用。最后使用QT搭建航拍图像快速拼接与信息融合系统界面。

关键词：图像配准改进GMS算法光束平差法图像拼接信息融合

大宗商品用户期货市场风险控制研究 ——以青山伦镍暴涨风波为例

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大宗商品用户期货市场风险控制研究 ——以青山伦镍暴涨风波为例

作者：尚文清广西大学

学位级别：硕士

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玉米籽粒精准模型构建及破碎特性研究

玉米籽粒精准模型构建及破碎特性研究

作者：尚文宇河南工业大学

学位级别：硕士

基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法

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煤炭科学技术 2024年第3期52卷 139-147页

作者：邓立军袁金波刘剑尚文天辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。... 详细信息

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。首先利用SSA对风速传感器监测数据进行预处理,将风速数据分解为趋势分量、周期分量和噪声分量,通过重组趋势分量和噪声分量去除因湍流脉动产生的数据噪声;然后对LSTM进行参数优化,利用优化后的LSTM模型对预处理数据进行预测并得到重构风速;最后以对数概率密度函数计算监测风速与重构风速的异常分数,通过计算训练集数据样本的异常分数设定阈值对监测风速进行异常检测。试验结果表明:SSA去除因湍流脉动产生的数据噪声效果较好,在不影响数据波动情况下去除噪声分量,有助于提高风速重构效果和异常检测准确率;LSTM在无异常波动时能正确重构因湍流脉动导致的小幅波且与实际数据拟合效果较好,在有异常波动时根据历史波动趋势对异常波动段进行重构,可有效提高异常检测的准确率。通过对比分析,所提方法比ARIMA、BP、CNN模型的重构效果更好,异常检测准确率为99.2%,F1-Score为0.97,验证了所提方法的可靠性。表明本文所提方法在检测因风门开闭导致的风速异常波动上具有一定的应用价值。

关键词：异常波动风门开闭异常检测奇异谱分析长短期记忆时间序列