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由道情的“韩湘子度文公”题材看民间层面的文化传承

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中国文化研究 2024年第3期 132-139页

作者：张若鹄中国人民大学

民间道情艺术中的“韩湘子度文公”或“韩湘子卖道袍”的题材涉及唐代文学大家韩愈,并且受道教以及元明以来戏曲小说的影响对韩愈形象的塑造和评价与历史上主流的正统的观点大相径庭,不仅使韩愈成为被仙人度化的对象,而且也表现出非常... 详细信息

民间道情艺术中的“韩湘子度文公”或“韩湘子卖道袍”的题材涉及唐代文学大家韩愈,并且受道教以及元明以来戏曲小说的影响对韩愈形象的塑造和评价与历史上主流的正统的观点大相径庭,不仅使韩愈成为被仙人度化的对象,而且也表现出非常明显的庸俗性。这不仅显示了民间艺术与典雅文学之间的相互影响、相互制衡的依存关系,也反映了主流思想与民间意识并峙共存的二元文化架构,对今天的文学传播和文化建设也有启发,因而值得特别关注。

关键词：韩湘子韩愈道情文化传承

外周血RDW、NLR、LMR、SII和ABO血型与食管癌及临床病理特征的相关性研究

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外周血RDW、NLR、LMR、SII和ABO血型与食管癌及临床病理特征的相...

作者：张若仪安徽医科大学

学位级别：硕士

单原子吸附的铁电In2Se3单层NRR及CO2RR催化性能研究

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单原子吸附的铁电In2Se3单层NRR及CO2RR催化性能研究

作者：张若雪天津理工大学

学位级别：硕士

基于传统工艺的高中化学逆向教学设计实践研究

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基于传统工艺的高中化学逆向教学设计实践研究

作者：张若妍伊犁师范大学

学位级别：硕士

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隐私感知的Web API推荐方法研究

隐私感知的Web API推荐方法研究

作者：张若苇曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的不断发展与广泛应用,企业逐渐倾向于将业务流程转化为远程访问的Web API,以支持更灵活和高效的业务操作。在当前的软件开发实践中,通过集成多个API来创建功能丰富的Mashup应用程序已成为一种流行趋势。随着API分享社区... 详细信息

随着物联网技术的不断发展与广泛应用,企业逐渐倾向于将业务流程转化为远程访问的Web API,以支持更灵活和高效的业务操作。在当前的软件开发实践中,通过集成多个API来创建功能丰富的Mashup应用程序已成为一种流行趋势。随着API分享社区中API数量的快速增长和功能的多样化,如何在海量候选API中高效准确地找到感兴趣的API成为Mashup开发者面临的重要问题,因此轻量级推荐技术被广泛应用于API的推荐过程中。然而,传统的Web API推荐算法面临两大挑战。首先,这些算法通常过分强调推荐准确性,却忽视了隐私泄露的风险,这将导致开发者降低共享API信息的意愿,从而影响了 API社区的健康发展和信息共享。其次,数据隐私性与数据可用性之间存在固有的权衡,特别是在使用脱敏数据进行推荐计算时,这种权衡会导致推荐结果的准确性受到影响,进一步增加了推荐算法设计的复杂性。针对上述问题和挑战,本文提出了基于迭代量化的隐私感知Web API推荐方法WARecITQ和基于球哈希的隐私感知Web API推荐方法WARecSH,具体研究内容如下:(1)提出了 Web API推荐方法WARecITQ。该方法主要是通过使用迭代量化哈希实现对调用数据的隐私加密,进而完成API的推荐,主要分为三个步骤,第一步,使用迭代量化技术(Iterative Quantification,ITQ)将敏感的Mashup-API调用数据转换为低敏感的Mashup索引码;第二步,使用余弦相似度寻找出目标Mashup的相似Mashup集合;第三步,生成Top-k个Web API的推荐列表。为了证明WARecITQ方法的有效性,从***网站爬取了一个真实的Mashup-API调用信息数据集,并在该数据集上设计了一组实验进行性能评估。通过实验结果分析可得知,在严格保证数据隐私性的前提下,WARecITQ方法在Precision、Recall以及MAP等关键指标上均取得了令人满意的性能表现。这充分证明了 WARecITQ方法不仅能够有效保护用户数据的隐私性,同时也保证了推荐结果的准确性。(2)提出了基于球哈希的隐私感知Web API推荐方法WARecSH。该方法可以在确保数据隐私性的基础上,显著提高推荐结果的准确性,具体来说,在低隐私索引的构建过程中,WARecSH方法主要使用球哈希技术(Spherical Hashing,SH),即引入超球面产生更加符合原始数据特征的哈希码,然后整合不同平台的子索引码,产生Mashup的低隐私索引,最后,引入协同过滤推荐方法实现精准推荐,产生Top-k个API推荐列表。实验数据表明,WARecSH方法在保护数据隐私的同时,在多个评价指标上均展现出优异的效果。具体而言,在Precision、Recall、F1-score以及MAP等关键指标上,WARecSH方法均表现出明显的优势,有效提升了推荐的准确性。

关键词： Web API推荐 Mashup构建隐私保护迭代量化球哈希

互联网金融对农村居民消费的影响 ——基于中介效应分析

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互联网金融对农村居民消费的影响 ——基于中介效应分析

作者：张若雪山西财经大学

学位级别：硕士

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数字金融创新、双循环联动与新质生产力

技术经济与管理研究 2024年第10期 141-146页

作者：张若为西安财经大学行知学院陕西西安710038

选取2011—2022年我国268个地级及以上城市面板数据,实证分析数字金融创新对新质生产力的影响机制与作用关系。基准回归结果显示,数字金融创新对新质生产力存在显著的积极影响。异质性检验结果表明,数字金融创新对新质生产力的助推作用... 详细信息

选取2011—2022年我国268个地级及以上城市面板数据,实证分析数字金融创新对新质生产力的影响机制与作用关系。基准回归结果显示,数字金融创新对新质生产力存在显著的积极影响。异质性检验结果表明,数字金融创新对新质生产力的助推作用存在城市地理位置异质性,这一影响效应在沿海城市表现得更为突出。机制效应检验结果显示,双循环联动是数字金融创新推动新质生产力发展的关键传导机制。据此,提出有效提升数字金融创新水平、全面发挥双循环联动效应、制定差异化数字金融创新策略的具体措施,为我国培育新质生产力提供理论借鉴及政策指引。

关键词：新质生产力数字金融创新双循环联动数字技术

基于人工智能的安氏Ⅱ类患者正畸拔牙决策研究

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基于人工智能的安氏Ⅱ类患者正畸拔牙决策研究

作者：张若妍中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

【目的】本研究分别通过建立机器学习和深度学习模型,探究使用人工智能辅助医生判断安氏II类正畸患者是否需要拔牙矫治的准确率,基于专家经验为经验不足的医生在方案制定的问题上提供了参考。【方法】1、根据纳入和排除标准筛选2016年至... 详细信息

【目的】本研究分别通过建立机器学习和深度学习模型,探究使用人工智能辅助医生判断安氏II类正畸患者是否需要拔牙矫治的准确率,基于专家经验为经验不足的医生在方案制定的问题上提供了参考。【方法】1、根据纳入和排除标准筛选2016年至2023年期间在空军军医大学口腔医院正畸科就诊、被诊断为安氏II类并具有完整病例资料的患者共444例。建立“专业知识+嵌入式模块+统计学方法”相结合的特征筛选模式,人工提取相应特征后输入逻辑回归、随机森林、支持向量机、多层感知器和线性判别分析等五种机器学习模型。基于专家经验进行拔牙矫治或非拔牙矫治的数据标注,其中拔牙矫治的定义为,患者的治疗方案中需要拔除至少一颗非第三磨牙或多生牙的恒牙;非拔牙矫治的定义为,患者所接受的任何治疗方案均不包括恒牙的拔除(第三磨牙或多生牙除外)。将训练集和测试集按照1:1进行划分后,通过测试集输出结果与专家方案进行比对,对模型的准确率、精确率、召回率、F1值、受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)等方面进行评价,并研究了各个特征在模型判断时所占权重的排序。2、选取空军军医大学口腔医院正畸科于2016-2023年期间参与正畸治疗的852例已取得了良好的正畸治疗结果的安氏II类初诊患者的影像资料,根据Resnet50的初步筛选,确定建立口内侧位照片数据集、口外侧位照片数据集及包含以上两种数据资料的融合数据集。首先进行图片大小调整和感兴趣区域裁剪等预处理,然后分别输入所建立的单通道或双通道深度学习模型。单通道模型使用Resnet34、Alex Net、Mobile Net和VGGNet四种深度学习模型框架,训练集与测试集比例为4:1;双通道使用Alexnet及Shuffle Transformer两种模型框架,训练集和测试集比例为3:1,并在特征提取后加入融合层进行口内与口外特征的早融合。训练过程中实时输出测试集准确率结果,训练完成后输出模型的混淆矩阵、ROC曲线并进行了梯度加权类激活映射分析,以提供一种可视化的方式来理解模型的决策依据。【结果】1、在机器学习模型中,五种机器学习算法对安氏II类患者拔牙决策判断准确率最高的是线性判别分析和逻辑回归模型,准确率均为81%;多层感知器和支持向量机准确率较低,为76%。逻辑回归模型的AUC值最高,为0.9。从拔牙矫治组和非拔牙矫治组分别来看,非拔牙矫治组的精确率更高,拔牙矫治组的召回率更高。在两种准确率最高的模型中,非拔牙矫治组的F1值均高于拔牙矫治组。对不同特征的权重值排序进行分析,逻辑回归排在前十位的特征分别是:spee曲线、性别、上颌拥挤度、覆牙合、覆盖、LL-EP、L1-NB、下颌拥挤度、UL-EP、OP-SN。线性判别分析中所占比例最高的前三位特征超过第四位及以后特征的20倍权重值,这三项分别为:SNB、SNA和ANB。性别这一特征在各个机器学习模型中所占权重差异较大,在逻辑回归、支持向量机和线性判别分析中权重值均比较高,而在随机森林中则很低。2、在深度学习模型中,Alexnet模型在口内侧位数据集、口外侧位数据集及口内口外融合数据集中都表现出了最佳的准确率,准确率分别为84.3%、85.8%和82%,AUC值分别为0.92、0.90和0.84。VGGnet和Resnet34模型分别在口内单通道模型和口外单通道模型中表现较好,Mobilenet模型在各数据集上的表现均不理想。双通道融合模型中,除了Alexnet以外,使用基于自注意力机制的Shuffle Transformer模型也可以达到80.8%的准确率。从拔牙组和非拔牙组分别来看,对于口内数据集拔牙组准确率均高于非拔牙组;在口外数据集中,Alexnet模型对非拔牙病例识别更准确,Resnet34和VGGnet对拔牙病例识别更准确。对于双通道模型,Alexnet对非拔牙组的判断更加准确,而Shuffle Transformer对拔牙组的判断更准确。类激活图显示在口内侧位照片中,安氏II类患者是否需要拔牙矫治与黏膜转折处的牙周组织及牙齿的位置有关;在口外侧位照片中,则与鼻唇角和颏唇沟的信息较为相关,与临床实际比较符合。【结论】1、基于逻辑回归模型及线性判别分析的机器学习模型能够在较大样本中根据人工提取的特征数据对安氏II类患者是否需要拔牙矫治进行初步判断,最高准确率可达81%,对非拔牙病例的判断准确率高于拔牙病例。逻辑回归对特征赋予的权重更符合实际临床思维。2、基于Alexnet等深度学习网络架构可以搭建一个“端对端”的拔牙智能决策系统,根据口内及口外侧位照片判断不同面突度的安氏II类患者是否需要拔牙矫治。横向对比的四个深度学习模型中,Alexnet模型的总体准确率最高,

关键词：人工智能机器学习深度学习安氏Ⅱ类正畸拔牙矫治

欠发达地区高危型人乳头状瘤病毒感染者精准健康教育模式研究

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欠发达地区高危型人乳头状瘤病毒感染者精准健康教育模式研究

作者：张若漪重庆医科大学

学位级别：硕士