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海港综合能源系统低碳经济发展研究综述

中国电机工程学报 2024年第4期44卷 1364-1385,I0010页

作者：林森文书礼朱淼马建军赵耀上海电力大学电气工程学院上海市杨浦区200090 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240

在我国“碳达峰与碳中和”愿景下,海港综合能源系统正通过全面电气化降低二氧化碳排放,实现海洋能源的可持续发展,但多能流融合给海港能源配置与优化运行带来新挑战。该文首先结合海港节能减排政策,对海港综合能源系统低碳经济发展进行... 详细信息

在我国“碳达峰与碳中和”愿景下,海港综合能源系统正通过全面电气化降低二氧化碳排放,实现海洋能源的可持续发展,但多能流融合给海港能源配置与优化运行带来新挑战。该文首先结合海港节能减排政策,对海港综合能源系统低碳经济发展进行概述;然后,从能源侧、负荷侧和能源存储3个层次分析海港综合能源系统特点,总结促进海港低碳减排的能源交易、碳捕集与利用封存、储能系统优化配置和多能互补协同优化运行关键技术;最后,对基于储能系统的未来海港低碳经济发展研究方向进行展望。

关键词：海港综合能源系统低碳经济储能系统能源交易优化配置多能互补协同优化

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上海犹太难民作品中的文化记忆研究

上海犹太难民作品中的文化记忆研究

作者：陈学礼广西大学

学位级别：硕士

本文以上海犹太难民为题材的文学作品为研究对象,从文化记忆的视角探讨了这一特殊历史事件在文学作品中的呈现方式及其意义。全文共分五个部分:绪论部分首先论述了选题来源,即以二战期间犹太人大屠杀这一历史史实为背景,并注意到大量流... 详细信息

本文以上海犹太难民为题材的文学作品为研究对象,从文化记忆的视角探讨了这一特殊历史事件在文学作品中的呈现方式及其意义。全文共分五个部分:绪论部分首先论述了选题来源,即以二战期间犹太人大屠杀这一历史史实为背景,并注意到大量流亡的犹太人集中到了中国上海这一城市,并开始了长达十余年的避难,以及在返回欧美等国家后集体创作了大量回忆录等文学作品来回忆这段历史,形成了特殊的文学现象。其次明确了研究对象,即以上海犹太难民文学为圆心,确定了基本的研究方法与研究思路,以历史史实为依据,引入文化记忆理论,廓清了理论概念,论述了国内外研究现状。第一章主要对犹太人的文化记忆进行界定与阐释,首先对其离散经历与流亡文学传统进行论述,犹太人有近2000年的散居历史,但是却一直保持自己鲜明的民族特性,这与犹太民族文化记忆的特殊传播方式与载体相关,也与犹太民族特殊的宗教及文化传统不可分割,还与犹太民族知识分子研习、传播民族文化息息相关。其次将采取社会-历史分析方法,从历时性的维度研究犹太民族流亡文学传统与文化身份建构范式,从共时性的维度研究上海犹太人遭受的创伤记忆及其文学表征形式。最后研究犹太民族文化记忆的承载物媒介。第二章主要论述上海办犹太难民文学作品中的文化记忆的建构模式,主要分为三个方面,首先是如何把历史史实转化成文学表述并将个人记忆以文学作品的形式呈现,其次是将个人的创伤体验带到种族创伤的层面,将个体记忆与集体记忆接合,最后探讨了不同书写视角下对犹太难民身份建构的影响。作品中的记忆选择、书写视角等都蕴含着对犹太身份的重新审视和建构。书写成为了犹太难民重塑身份、建构认同的一种方式。第三章主要论述上海犹太难民文学作品中记忆、写作与政治身份的关系,第一节讨论了文学书写是如何受到社会记忆框架的制约的,第二节分析了随着历史语境变化,与之相对应的犹太难民文学书写策略也发生变化这一现象,第三节在前两节的基础上讨论了该背景下文化记忆面临的困境与难题,并得出了文化记忆并非一个稳固的框架,而是在不断流动与生成中这一结论。第四章反思了新媒介时代媒介对文化记忆传播可能带来的影响,新的媒介关系不断影响文学创作本身,同时也会影响文化记忆的建构,媒介传播推动了个人记忆的集体化,也推动了集体记忆的交流与重构,不同群体之间记忆的交流和对话将深刻影响文化记忆的建构。本文从文化记忆的角度切入,系统分析了上海犹太难民文学作品的创伤性书写方式、身份建构过程,以及当代背景下的创伤反思课题,具有一定的理论价值和文化意义。

关键词：文化记忆上海犹太难民创伤叙事媒介记忆空间

XM手机品牌社群“FZ圈子”营销策略改进研究

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XM手机品牌社群“FZ圈子”营销策略改进研究

作者：邹礼栋电子科技大学

学位级别：硕士

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贿赂犯罪中感情投资的基本构造与司法认定

贿赂犯罪中感情投资的基本构造与司法认定

作者：陈荣礼贵州大学

学位级别：硕士

贵阳市不同类型墙体上苔藓植物的群落特征及固土持水效应

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贵阳市不同类型墙体上苔藓植物的群落特征及固土持水效应

作者：段礼鑫贵州大学

学位级别：硕士

多尺度特征融合与上下文边缘引导的遥感图像显著性检测算法研究

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多尺度特征融合与上下文边缘引导的遥感图像显著性检测算法研究

作者：黄礼苏吉林大学

学位级别：硕士

显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,其主要目标是准确定位并突出图像中最具显著性的目标。该任务根据应对场景的不同可以分为两类,分别是面向自然场景的显著性目标检测(Salient Object Detection in Natural Scene Images... 详细信息

显著性目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,其主要目标是准确定位并突出图像中最具显著性的目标。该任务根据应对场景的不同可以分为两类,分别是面向自然场景的显著性目标检测(Salient Object Detection in Natural Scene Images,NSI-SOD)和面向遥感图像的显著性目标检测(Salient Object Detection in Remote Sensing Images,RSI-SOD)近年来,随着遥感卫星技术的日渐成熟,遥感图像数量呈爆炸式增长。随之而来的便是数据处理和分析的挑战日益增多,快速而有效地筛选出其中的重要目标成为亟待解决的问题。在这一背景下,RSISOD为应对这一挑战提供了一种全新的思路。尽管NSI-SOD已经在显著性目标检测领域取得了显著的进展,RSI-SOD作为一个新兴课题仍然面临着诸多挑战。由于遥感图像覆盖范围广泛、拍摄角度和距离的变化较大,导致目标尺度多变、种类和结构复杂。复杂的拍摄条件,比如天气、光照等因素的影响,可能导致显著目标的边界变得模糊,难以准确分割目标与背景,进而影响生成的显著图的质量。这些挑战使得自然场景的显著性检测算法无法直接迁移到遥感图像领域。针对以上难点,本文设计并研究了两个基于深度学习的遥感图像显著性目标检测算法,具体的研究内容如下所示:(1)针对遥感图像中显著目标尺度多变问题,提出了一种基于多尺度特征的特征增强算法。该算法以并行的方式将输入特征传递到两个分支:由级联卷积层和池化层构成的多尺度特征提取分支和由具有不同扩张率的空洞卷积堆叠而成的感受野增强分支。并通过特征交互模块加强两条分支的特征融合,解决特征不一致问题。为增强模型的性能表现,引入了由F值损失、交叉熵损失和Io U损失组成的混合损失,并采用了深度监督策略。(2)针对遥感图像中显著性目标种类和结构复杂的难点,提出了双任务学习结构和基于注意力的全局信息编码结构。双任务学习结构利用空间注意力机制学习前景特征和边界特征,增强模型对局部特征的关注度,从而减轻显著物体种类变化的干扰。后者利用全局平均池化层和双线性插值的对输入特征进行降维再升维,编码全局信息,并通过注意力机制缓解信息丢失,从而维持全局一致性,以更好地处理结构多变情况。(3)针对显著物体边缘模糊难点,利用前文提及的双任务学习结构,系统提取遥感图像中的边界特征,并引入了显式的边界损失约束,迫使模型学习更加精细的边界结构信息,以应对遥感图像中显著物体边缘模糊问题。

关键词：光学遥感图像显著性目标检测注意力机制多尺度特征