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基于多层级特征融合的线状柔性体分割方法

计算机工程与设计 2024年第10期 3103-3110页

作者：张长勇李玉洲张轩铖中国民航大学电子信息与自动化学院

为解决线状柔性体分割精度低、速度慢的问题，提出一种改进DeepLabV3+网络。利用轻量化且易收敛的MobileNetV2作为主干特征提取网络，通过CA注意力模块对输入特征进行关键信息的集中关注，提出一种多尺度空洞金字塔池化结构，提升网络... 详细信息

为解决线状柔性体分割精度低、速度慢的问题，提出一种改进DeepLabV3+网络。利用轻量化且易收敛的MobileNetV2作为主干特征提取网络，通过CA注意力模块对输入特征进行关键信息的集中关注，提出一种多尺度空洞金字塔池化结构，提升网络的感受野和模型训练效率，在解码层提出改进的级联特征融合模块融合三层浅层特征，提升语义信息的表征能力。实验结果表明，改进网络相比未改进网络MIOU、IOU分别提高2.82%、3.46%,预测时间减少5.2 ms,能够实现复杂背景下线状柔性体的准确分割。

关键词：语义分割轻量化网络注意力机制特征融合线状柔性体分割空洞卷积级联特征融合

中国式现代化道路下大型体育赛事国际传播力研究

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中国式现代化道路下大型体育赛事国际传播力研究

作者：张天祎首都体育学院

学位级别：硕士

中国式现代化道路始终贯穿在中国发展历程中,是体育强国建设的必由之路,为推动体育强国建设提供新发展方向。党的二十大报告指出:“当前世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开。”当前中国国际地位和影响力进一步提高,在... 详细信息

中国式现代化道路始终贯穿在中国发展历程中,是体育强国建设的必由之路,为推动体育强国建设提供新发展方向。党的二十大报告指出:“当前世界之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开。”当前中国国际地位和影响力进一步提高,在全球治理中发挥越来越大的作用,但在国际舆论场仍面临有理说不出、说了传不开的被动境地,所以加强国际传播力建设成为新时代必然要求。只有全面提升国际传播效能、增强中华文明传播力和影响力,才能精准传达中国声音、讲述中国故事。大型体育赛事作为讲好中国故事、传播中国声音、彰显国家形象的重要载体,向世界展示中国强大综合国力和极致东方文明底蕴。本文通过文献资料法、案例分析法、专家访谈法、内容分析法、实地考察法从传播学5W模式的五个维度对大型体育赛事国际传播力进行系统总结,并以2022年北京冬奥会为例进行实证分析,为中国式现代化道路下提升大型体育赛事国际传播力提供对策。研究结论:(1)传播主体:多元主体间缺乏协作,尚未形成强大传播合力;缺乏有经验的传播人才,资源整合利用度不足。(2)传播内容:宣传色彩较浓重,传播风格严肃刻板;缺乏深度挖掘赛场故事和运动员宝贵品质,忽略正能量报道。(3)传播媒介:大型体育赛事举办期间易受舆论场干扰;传播渠道较单一,多语种传播存在短板。(4)传播受众:文化差异导致在借助体育赛事传播时与国际受众缺乏精准共情;柔性传播以相对温和方式绕开不同意识形态的直接对垒,但难以有效打通国际社会藩篱。(5)传播效果:缺乏大型体育赛事国际传播效绩效评价机构和舆情监控;缺乏与国际受众的双向互动和良好的受众反馈机制。研究建议:(1)传播主体:推动大型体育赛事多元主体的协同配合,培养中国本土传播人才。(2)传播内容:塑造大型体育赛事以内容为王的核心竞争力,打造跨文化共情传播。(3)传播媒介:围绕大型体育赛事构建全媒体传播矩阵,构建多语种传播网络。(4)传播受众:把握大型体育赛事国际传播的文化差异,呈现中国化特色叙事体系。(5)传播效果:完善大型体育赛事国际传播效绩效评价机构,建立受众反馈机制。

关键词：中国式现代化大型体育赛事国际传播力

英夫利昔单抗治疗重型新冠病毒感染的疗效分析

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英夫利昔单抗治疗重型新冠病毒感染的疗效分析

作者：张天宁吉林大学

学位级别：硕士

背景:2019年末爆发的新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19),迅速传播蔓延,对全世界人民的生命健康及经济造成了巨大的影响。人类感染新型冠状病毒(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2,SARS-Co V-2)可导致急性呼吸道感染,从轻度发热到急性呼吸窘迫综合征(Acute respiratory distress syndrome,ARDS),甚至导致死亡。成人重症COVID-19推荐的免疫治疗包括糖皮质激素(Glucocorticoid,GC)、白介素(Interleukin,IL)-6抑制剂托珠单抗(Tocilizumab,TCZ)、Janus激酶抑制剂巴瑞替尼等。但现有的文献对当前常用的单抗药物治疗效果评价褒贬不一。一项纳入3924例患者的多中心队列研究指出TCZ可将30天死亡率由37.1%降低至27.5%。另一项对101名患者的随机双盲试验指出巴瑞替尼可将患者60天死亡率由62%降低到45%。然而,一项纳入了7项回顾性研究的荟萃分析结果表明,与对照组相比,虽然TCZ组的死亡率略低,但其差异并无统计学意义。在儿童新型冠状病毒感染诊治专家共识(第五版)指出,在合并多系统炎症综合征时,可在使用GC基础上加用英夫利昔单抗(Infliximab,IFX)免疫治疗。但仍未见在成人的指南或专家共识中推荐此药物。IFX是一种抗肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor-α,TNF)-α的人鼠嵌合体免疫球蛋白G1单克隆抗体,通过与跨膜性和可溶性的TNF-α结合,阻碍其与受体结合,从而抑制TNF-α活性,从而达到抗炎治疗效果。IFX最开始用于治疗克罗恩病,在临床实践中被认可后在全球范围推广。有研究指出TNF-α在SARS-Co V-2引起的细胞因子风暴(cytokine release syndrome,CRS)中起着重要作用。在SARS-Co V-2感染的实验动物模型上证明,IFX可降低多种细胞因子滴度、减少肺组织的炎症浸润、改善小鼠病情、提高生存率。因此,IFX在临床上治疗重症COVID-19有着巨大潜力。目的:本研究通过比较IFX和TCZ在重症COVID-19患者中的治疗效果和安全性,寻找可以用于重型COVID-19的免疫治疗方法,为临床工作提供新思路,探寻治疗COVID-19的新靶点。方法:回顾性分析2023年1月1日至2023年10月31日就诊于吉林大学白求恩第二医院呼吸与危重症医学科,并确诊为重型或危重型的COVID-19的住院患者。收集患者临床资料、生化检查结果、影像学资料等。根据不同的药方式,将患者分为以下几组:IFX联合GC组(33例)、TCZ联合GC组(15例)、单纯GC治疗作为对照组(15例)。使用SPSS(26.0版本)软件进行数据分析,P<0.05代表差异有统计学意义。结果:(1)与TCZ及GC组相比,使用IFX治疗后:外周血中淋巴细胞计数显著升高[LYM×10～9/L(差值):IFX:0.47±0.62 ***:-0.27±0.45 ***:-0.05±0.42,P<0.001];淋巴细胞百分比IFX组较其余两组升高明显[LYM%(差值):IFX:5.0(2.20,9.45)***:-2.05(-6.1,1.5)***:-0.6(-4.4,1.7),P<0.05];治疗后IFX及TCZ组的C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)较治疗前下降,IFX组下降最为显著,[CRP(差值):IFX:-31.34(-50.32,-9.59)***:-1.87(-22.01,5.94)***:9.44(-45.91,17.72),P<0.05];治疗后IFX组及GC组的D-二聚体最低,[D-二聚体(治疗后):IFX:1.32(0.88,3.04)***:3.71(2.33,5.78)***:1.42(0.68,2.30),P<0.05]。(2)IFX及TCZ均增加了病情改善率、降低脓毒血症发生率,以IFX优势显著:(病情改善率:IFX:75.76%***:53.33%***:33.33%,P<0.05);(脓毒血症:IFX:9.1%***:26.67%***:40%,P<0.05);IFX大幅度缩短了病程,[住院时间(天):IFX:13(10,20.5)***:19(14,28)***:18(14,23),P<0.05];IFX和TCZ还降低了患者对有创呼吸支持方式的需求,且IFX较TCZ差异显著,(使用有创呼吸机:IFX:27.27%***:53.33%***:73.33%,

关键词：重型新冠肺炎英夫利昔单抗托珠单抗疗效评价

用画笔讲述老百姓的故事——袁汝波的绘画艺术

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美术观察 2024年第2期 136-137页

作者：张天禹哈尔滨师范大学美术学院

中国画是一个庞大的艺术体系,就人物画来讲,古代画家在人物题材上取得的成就、涌现出来的经典作品的高度,是后人无法撼动的,但是在中国古代的人物画中,大部分题材是表现文人士大夫的性情和爱好,真正贴近现实生活、以老百姓为主要题材的... 详细信息

中国画是一个庞大的艺术体系,就人物画来讲,古代画家在人物题材上取得的成就、涌现出来的经典作品的高度,是后人无法撼动的,但是在中国古代的人物画中,大部分题材是表现文人士大夫的性情和爱好,真正贴近现实生活、以老百姓为主要题材的作品不多。新中国成立之后,用绘画的方式表现普通劳动者成了画家创作的一种自觉意识和风尚。中国现代写意人物画在传统人物画的基础上,融合了西方现实主义绘画的观念、构成意识等,拓展了中国现代人物画的表现技法。

关键词：现实主义绘画古代画家构成意识人物画文人士大夫绘画艺术普通劳动者人物题材

风幕作用下的地铁站台烟气扩散规律及人员疏散模拟研究

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风幕作用下的地铁站台烟气扩散规律及人员疏散模拟研究

作者：张天鸿西南科技大学

学位级别：硕士

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我国意定监护制度研究

我国意定监护制度研究

作者：张天垚沈阳师范大学

学位级别：硕士

碳纳米管的饱和特性研究及其在超快激光的应用

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碳纳米管的饱和特性研究及其在超快激光的应用

作者：张天国南京信息工程大学

学位级别：硕士

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新时代高校思政课课程资源开发研究

新时代高校思政课课程资源开发研究

作者：张天娜山东师范大学

学位级别：硕士

本研究旨在教育经济与管理学科视域中,深入探讨新时代高校思政课课程资源开发相关问题。首先,本研究针对“课程资源开发”的相关概念做出了界定,明确了现阶段“高校思政课”的政策依据、核心课程及重要意义,阐明了“课程”概念中涵摄的... 详细信息

本研究旨在教育经济与管理学科视域中,深入探讨新时代高校思政课课程资源开发相关问题。首先,本研究针对“课程资源开发”的相关概念做出了界定,明确了现阶段“高校思政课”的政策依据、核心课程及重要意义,阐明了“课程”概念中涵摄的教学内容、组织结构、实施方式、评价标准等,总结了“课程资源”的重要组成部分,并在教育、经济、管理三大视角中界定了“课程资源开发”。同时,本研究也明示课程资源开发的理论依据分别为教育资源配置理论、教育投资效益理论、课程理论,为后续的实证分析确立了理论框架。其次,本研究从相关政策、经典案例、访谈调查分别切入高校思政课课程资源开发的现状。关于政策分析,本研究取道顶层设计、地方细则和实践逻辑,阐明了新时代高校思政课课程资源开发的根本遵循、场景建模和行动模式,展现了新时代高校思政课课程资源开发积极向好的总体态势。关于经典案例分析,本研究选取某省独立公办艺术类院校的思政课课程资源开发策略为案例,在通过在教育资源配置、教育投资效益、课程理论框架中对经典案例的分析,阐明了在顶层设计、地方细则和实践逻辑基础上,新时代高校思政课课程资源开发的基层涌现。关于访谈调查分析,本研究全面而深入地了解了新时代高校思政课课程资源的开发现状、存在的问题及其影响因素,从而为提出具有针对性的开发策略提供实证依据,访谈结果直接指向实现对新时代高校思政课核心课程资源的有益补充、实现新时代高校思政课课程资源开发对策的合理整合量大现实需求。最后,本研究从高校思政课不同核心课程的相异特征出发,汲取前述实证信息与合理建议,努力实现了对高校思政课各门核心课程资源的有益补充,为高校思政课不同核心课程的相异受众发掘出更为丰富的课程资源。同时,本研究立足新时代、直面新挑战,整合前述实证调查相关结论与合理建议中凸显出来的新问题,努力实现新时代高校思政课课程资源开发对策的合理整合,在破解新问题的进程中开辟高校思政课课程资源开发的新境界,提出优化思政课课程资源配置,提升高校思政教育的社会效益;推动思政课课程资源贴近实际、贴近生活、贴近学生,提升高校思政教育的经济效益;实现课程设置、内容选择、组织方式的啮合传动,提升高校思政教育的知识效益。总结起来,本研究从概念界定及理论依据出发,通过相关政策、经典案例、访谈调查分析,在深刻肯认新时代高校思政课课程资源开发积极向好总体态势的基础上,全面开显了破解应对新挑战时产生的新问题,在教育经济与管理学科视域中,以实现对核心课程资源有益补充为基础,整合了高校思政课课程资源的开发对策,努力开辟新时代高校思政课课程资源开发的新境界。

关键词：新时代高校思政课课程课程资源开发

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融合多模态数据的小样本命名实体识别方法

软件学报 2024年第3期35卷 1107-1124页

作者：张天明张杉刘曦曹斌范菁浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成... 详细信息

作为自然语言处理领域的关键子任务,命名实体识别通过提取文本中的关键信息,帮助机器翻译、文本生成、知识图谱构建以及多模态数据融合等许多下游任务深度理解文本蕴含的复杂语义信息,有效地完成任务.在实际生活中,由于时间和人力等成本问题,命名实体识别任务常常受限于标注样本的稀缺.尽管基于文本的小样本命名实体识别方法已取得较好的泛化表现,但由于样本量有限,使得模型能提取的语义信息也十分受限,进而导致模型预测效果依然不佳.针对标注样本稀缺给基于文本的小样本命名实体识别方法带来的挑战,提出了一种融合多模态数据的小样本命名实体识别模型,借助多模态数据提供额外语义信息,帮助模型提升预测效果,进而可以有效提升多模态数据融合、建模效果.该方法将图像信息转化为文本信息作为辅助模态信息,有效地解决了由文本与图像蕴含语义信息粒度不一致导致的模态对齐效果不佳的问题.为了有效地考虑实体识别中的标签依赖关系,使用CRF框架并使用最先进的元学习方法分别作为发射模块和转移模块.为了缓解辅助模态中的噪声样本对模型的负面影响,提出一种基于元学习的通用去噪网络.该去噪网络在数据量十分有限的情况下,依然可以有效地评估辅助模态中不同样本的差异性以及衡量样本对模型的有益程度.最后,在真实的单模态和多模态数据集上进行了大量的实验.实验结果验证了该方法的预测F1值比基准方法至少提升了10%,并具有良好的泛化性.

关键词：命名实体识别多模态数据小样本学习元学习去噪网络