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碎片化阅读对主观幸福感的影响机制研究

情报理论与实践 2024年

作者：陈伊都曹高辉胡守敏华中师范大学信息管理学院华中师范大学图书馆

[目的/意义]随着数字化阅读的普及和信息获取方式的转变，碎片化阅读成为阅读新常态，文章旨在探讨碎片化阅读对用户心理层面的效应，研究碎片化阅读对主观幸福感的影响以及基本心理需要满足在两者之间的中介效应。[方法/过程]结合碎片... 详细信息

[目的/意义]随着数字化阅读的普及和信息获取方式的转变，碎片化阅读成为阅读新常态，文章旨在探讨碎片化阅读对用户心理层面的效应，研究碎片化阅读对主观幸福感的影响以及基本心理需要满足在两者之间的中介效应。[方法/过程]结合碎片化阅读情境设计基本心理需要满足量表、碎片化阅读积极和消极情绪量表，用生活满意度和情绪平衡共同衡量主观幸福感。基于自我决定理论考察碎片化阅读内容类型对主观幸福感的影响及基本心理需要的中介作用。采用问卷调查法面向碎片化阅读群体收集数据。[结果/结论]研究结果发现：①新闻资讯型、知识学习型和娱乐休闲型碎片化阅读对主观幸福感具有显著正相关性；②三种类型的碎片化阅读与生活满意度显著正相关，而与情绪平衡不具有显著相关性；③基本心理需要中的自主需要和关系需要在三种类型的碎片化阅读与主观幸福感之间起完全中介作用。

关键词：碎片化阅读主观幸福感基本心理需要满足自我决定理论

基于神经网络的电动汽车锂离子电池SOC估算研究

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基于神经网络的电动汽车锂离子电池SOC估算研究

作者：花居森盐城工学院

学位级别：硕士

抗体–药物偶联物在HER2阳性乳腺癌治疗中的研究进展

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临床医学进展 2024年第1期14卷 1801-1807页

作者：古丽斯热·阿不都克里木赵兵新疆医科大学附属肿瘤医院新疆乌鲁木齐

乳腺癌已成为女性中最常见的癌症,也是全球女性癌症性相关死亡的第二大病因。HER2阳性乳腺癌的主要特征是HER2过表达,也被认为是第二具侵袭性的亚型。为了获得最大的抗肿瘤活性,使更多的HER2乳腺癌患者受益,研究者们将抗体和细胞毒性药... 详细信息

乳腺癌已成为女性中最常见的癌症,也是全球女性癌症性相关死亡的第二大病因。HER2阳性乳腺癌的主要特征是HER2过表达,也被认为是第二具侵袭性的亚型。为了获得最大的抗肿瘤活性,使更多的HER2乳腺癌患者受益,研究者们将抗体和细胞毒性药物结合在一起形成抗体–药物偶联物。抗体–药物偶联物(ADC)正在彻底改变癌症治疗,增加了另一种重要的系统治疗新类别。ADC是一种特殊设计的治疗方法,它通过定向的抗体药物传递和释放细胞毒性化疗有效载荷来靶向表达特定癌症抗原的细胞。本文将重点介绍几种用于乳腺癌治疗的ADC的研究进展,并讨论它们所带来的机遇和挑战。

关键词：乳腺癌 HER2阳性抗体–药物偶联物

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微项目在高中化学教学中的应用研究

微项目在高中化学教学中的应用研究

作者：郝都婷延安大学

学位级别：硕士

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国际危机中声望动机的识别

世界经济与政治 2024年第2期 89-117,156页

作者：丁鲁西南政法大学政治与公共管理学院重庆401120

在国际危机中,决策者需要识别对手的动机,以制定行之有效的应对之策。其中一项富有挑战性的动机识别工作是判断对手追求声望的动机。具体而言,决策者有时判断声望动机在对手的决策中发挥主导作用,有时则判断声望动机仅发挥次要作用。作... 详细信息

在国际危机中,决策者需要识别对手的动机,以制定行之有效的应对之策。其中一项富有挑战性的动机识别工作是判断对手追求声望的动机。具体而言,决策者有时判断声望动机在对手的决策中发挥主导作用,有时则判断声望动机仅发挥次要作用。作者因此探讨决策者依据什么条件判断声望动机为对手主导(或次要)动机。根据声望动机识别理论,当满足以下任一条件时,决策者会判断声望动机在对手的决策中发挥主导作用:其一,决策者判断对手的非理性程度高,且危机所涉及对手的物质利益重要性高;其二,决策者判断对手的非理性程度低,且危机所涉及对手的物质利益重要性低。在其他情况下,决策者会判断声望动机仅在对手的决策中发挥次要作用。对阿比西尼亚危机和第三次柏林危机两个案例的过程追踪研究验证了这一理论的有效性,有助于理解国际危机中的妥协行为,并对制定合理的声望政策具有一定的启示意义。

关键词：国际危机声望动机动机识别阿比西尼亚危机第三次柏林危机

端接复杂电路传输线网络的电磁耦合时域并行计算方法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 713-719页

作者：叶志红张玉鲁唱唱重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 电网环境保护全国重点实验室武汉430074

针对端接复杂电路传输线(TL)网络的电磁耦合问题,仍缺乏高效的场路协同仿真技术。该文将传输线方程与时域有限差分(FDTD)方法、诺顿定理和置换定理以及NGSPICE软件相结合,并引入消息传递接口(MPI)并行技术,提出一种高效的时域混合并行算... 详细信息

针对端接复杂电路传输线(TL)网络的电磁耦合问题,仍缺乏高效的场路协同仿真技术。该文将传输线方程与时域有限差分(FDTD)方法、诺顿定理和置换定理以及NGSPICE软件相结合,并引入消息传递接口(MPI)并行技术,提出一种高效的时域混合并行算法(FDTDTL-NGSPICE)。首先,根据诺顿定理和置换定理,将传输线网络分解为传输线子系统和复杂电路子系统,并构建对应的等效电路模型。然后,使用FDTDTL并行算法计算传输线子系统沿线各点的电压和电流,并获取对应诺顿等效电路的电流源和等效导纳大小。最后,使用NGSPICE对复杂电路子系统进行传导干扰分析,获得复杂电路各元件上的瞬态响应,并将端口电压反馈给传输线子系统作为边界,实现传输线网络电磁耦合的场线路联合协同仿真。通过对3类典型场景的计算实例,分别使用时域混合并行算法和电磁仿真软件CST电缆工作室(CS)进行数值模拟并对比,验证所提算法的置信度。

关键词：传输线网络复杂电路诺顿定理时域有限差分与传输线方程的混合并行算法 NGSPICE软件

可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

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通信学报 2024年第1期45卷 119-128页

作者：邵凯鲁奔王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Kha... 详细信息

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5 dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。

关键词：可重构智能表面信道估计贝叶斯压缩感知卡尔曼滤波

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“统一的多民族国家”:概念溯源与话语演变

社会主义研究 2024年第1期 17-24页

作者：鲁特上海交通大学马克思主义学院

“统一的多民族国家”是具有中国特色的政治概念和话语表达。既有研究侧重于对其进行历史证成和理论阐释,少有从概念史的层面对其进行概念溯源和话语演变的梳理。“统一的多民族国家”概念孕育于中国自古以来的“国家统一”话语,生成于... 详细信息

“统一的多民族国家”是具有中国特色的政治概念和话语表达。既有研究侧重于对其进行历史证成和理论阐释,少有从概念史的层面对其进行概念溯源和话语演变的梳理。“统一的多民族国家”概念孕育于中国自古以来的“国家统一”话语,生成于中国共产党革命、建设和改革时期的社会实践,经新时代以来的理论创新,其概念内涵日益丰富,话语价值充分彰显,建构方式也逐渐明确。对其进行概念史的梳理,可以厘清这一概念和话语背后的政治意涵,深刻理解我国是“统一的多民族国家”的历史和国情,为推进中华民族共同体建设和实现中华民族的伟大复兴提供理论指引。

关键词： “统一的多民族国家” 国家统一民族团结概念史

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基于提示学习的小样本文本分类方法研究

基于提示学习的小样本文本分类方法研究

作者：居正雨齐鲁工业大学

学位级别：硕士

文本作为数据存储、处理和分析的重要载体,在学术界和工业界都扮演着举足轻重的角色。因此,文本处理成为计算机领域一个至关重要的研究内容,文本分类一直是最重要的文本处理方式之一。小样本文本分类问题一直是文本分类的一个重要研究内... 详细信息

文本作为数据存储、处理和分析的重要载体,在学术界和工业界都扮演着举足轻重的角色。因此,文本处理成为计算机领域一个至关重要的研究内容,文本分类一直是最重要的文本处理方式之一。小样本文本分类问题一直是文本分类的一个重要研究内容,如何充分利用少量有监督样本进行高效模型调优,使得大量待预测数据能够得到精准预测,对现阶段的文本处理具有重要意义。本文主要研究通过提示学习来实现更加精准的小样本文本分类预测,具体研究内容如下:(一)使用虚拟类表示的答案工程设计方法“预训练+微调”一般是利用[CLS]特殊字符的语义向量引入随机初始化线性层实现预测,在小样本的情况下会丢失大量的[CLS]位置的语义信息。现有人工设计标签词集作为提示学习中的答案工程也会由于标签词集设计不完备导致语义丢失。针对语义丢失的问题本文首先提出一种虚拟类表示方法,用于提示学习的答案工程设计。该方法会为每一类生成一个富含类语义信息的类表示向量。另一方面,使用人工提示模板获取[MASK]位置的类预测语义向量。在分类预测过程中,使用类预测语义向量与类表示向量的相似度作为分类依据。相对于传统的使用线性层进行最终的答案映射的方式与使用自定义的类表示词集进行分类预测的方法相比,该方法缓解了在答案映射过程中产生的语义丢失问题。除此之外,该算法也能解决没有数据集的类表示词如何构建答案工程的问题。该方法在数据集AG’s News,DBPedia中取得较好分类效果。(二)使用差异化提示的提示工程设计方法上述算法使用人工构造提示工程,由于使用人工构造提示工程方法会出现对模板设计者的依赖性太强,对模型知识挖掘不充分问题,故本文还提出了基于差异化提示的提示工程设计算法。本算法主要解决数据集类别集合具有层级特征的小样本文本分类任务。该算法首先设计了一个多层次分类提示模板框架,然后对各层次类别的综合特征进行抽取作为差异化提示,用于分别刺激预训练语言模型,获取其与相应层次类别预测相关知识,实现更充分地预训练语言模型在预训练阶段获取知识的挖掘。除此之外,本文为数据集类集合设计了一种共享的线性层选择机制来取代传统算数平均用于获取类表示聚合向量和每一类被预测的聚合概率,减少由于类别的token ids的权重分配产生的语义丢失。该方法在数据集WOS和“研究方向与学科匹配/对应”取得很好效果,并且这种差异化提示工程的设计方法被应用于“中原城市群综合科技服务平台研发与应用示范”项目中。

关键词：提示学习提示工程答案工程小样本文本分类