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高校评奖评优工作推进学生树立文化自信自强的路径

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学园 2024年第15期17卷 56-58页

作者：韦艳莎曹小敏桂林理工大学南宁分校广西崇左532100

高校评奖评优工作是重要的激励手段,能有效帮助大学生树立文化自信,实现全面发展、科学发展。在具体工作开展过程中发现,学生评奖评优存在片面强调学习成绩及实践成果指标等现象,容易出现评选不公正等问题。为贯彻落实好党的二十大精神... 详细信息

高校评奖评优工作是重要的激励手段,能有效帮助大学生树立文化自信,实现全面发展、科学发展。在具体工作开展过程中发现,学生评奖评优存在片面强调学习成绩及实践成果指标等现象,容易出现评选不公正等问题。为贯彻落实好党的二十大精神,推动文化建设,针对以上问题,需着眼于强化评奖评优中的思政育人作用,从评选意旨、评价体系、结果应用等方面落实评奖评优的育人工作,以确保高校评奖评优工作的评选意旨符合党的二十大精神要求,评价体系利于学生综合素质养成,结果应用注重育人潜能挖掘,积极培养出堪当民族复兴大任的时代新人。

关键词：高校评奖评优工作文化自信思想政治教育

柑橘属药食同源植物次生代谢物及生物活性研究进展

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食品科学 2022年第23期43卷 305-315页

作者：曹小敏潘思轶华中农业大学食品科学技术学院环境食品学教育部重点实验室果蔬加工与品质调控湖北省重点实验室湖北武汉430070

柑橘属植物是重要的药食同源植物。枳壳、枳实、佛手、枳雀、化橘红和广陈皮是常见的柑橘属药食同源植物制品,含有丰富的类黄酮、香豆素、生物碱、类柠檬苦素和挥发油等活性成分,具有抗氧化、抗炎、降血脂、抗抑郁和止咳化痰等多种生物... 详细信息

柑橘属植物是重要的药食同源植物。枳壳、枳实、佛手、枳雀、化橘红和广陈皮是常见的柑橘属药食同源植物制品,含有丰富的类黄酮、香豆素、生物碱、类柠檬苦素和挥发油等活性成分,具有抗氧化、抗炎、降血脂、抗抑郁和止咳化痰等多种生物活性,被广泛应用于保健品、食品和医药等领域中。这6种药食同源制品均源自柑橘属植物果实,但各自活性成分组成存在差异,临床功效也不同,目前尚缺乏系统的归纳和比较。本文系统地比较了它们的活性成分和生物活性,以期为柑橘属植物资源的进一步研究与合理利用提供理论依据。

关键词：柑橘属药食同源植物次级代谢物生物活性

多金属耦合镍基催化剂制备及其电解水制氢性能研究

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多金属耦合镍基催化剂制备及其电解水制氢性能研究

作者：曹小敏苏州大学

学位级别：硕士

电解水制氢是一项具有吸引力的可持续制氢技术,其中催化剂电极对于加速析氢反应(HER)和析氧反应(OER)至关重要。贵金属基催化剂具有良好的电解水催化性能,但高成本和稀缺性限制了它们的大规模使用。因此,开发可供选择的非贵金属催化剂... 详细信息

电解水制氢是一项具有吸引力的可持续制氢技术,其中催化剂电极对于加速析氢反应(HER)和析氧反应(OER)至关重要。贵金属基催化剂具有良好的电解水催化性能,但高成本和稀缺性限制了它们的大规模使用。因此,开发可供选择的非贵金属催化剂一直是电解水领域的主要挑战。过渡金属Ni因其低廉的成本、丰富的储量以及良好的电化学性能而受到人们的广泛关注。本论文以Ni基催化剂为研究对象,通过多元过渡金属合金化和构建纳米多孔结构等策略,实现高性能非贵金属电解水催化剂的制备。主要研究内容如下:(1)采用电化学氧化还原方法制备出具有三维纳米结构的铜纳米线(Cu纳米线)作为催化剂的基底,使用电化学沉积法将NiMoFe合金负载在Cu纳米线上,制备出具有核壳结构且适用于中性条件下的HER和OER双功能电催化剂,简称为NiMoFe/Cu纳米线。实验和理论计算发现,Mo的掺入降低了水解离步骤的活化能,从而加速了 HER动力学,而Fe和Mo双重掺杂产生的协同效应增加了 Ni(氧)氢氧化物的OER活性。此外,三维的纳米线结构不仅提供了更多的活性位点,还促进了气体的释放和电荷的转移。以上优点使得催化剂在中性电解液中表现出优异的双功能电解水催化性能,即获得10 mA/cm2的电流密度仅需1.82 V的外加电压,并在50 mA/cm2的电流密度下具有长达48小时的良好稳定性。(2)采用电沉积法在镍网基底上制备三元纳米多孔NiCoW催化剂。相比其他双金属耦合的Ni基催化剂,在碱性条件下NiCoW/Ni网表现出更高的HER活性,即获得-10 mA/cm2的电流密度仅需90 mV的过电位。这主要归因于多孔的纳米结构以及多金属耦合产生的协同效应共同促进了催化剂HER性能的提高。此外,我们发现连续测试过程中催化剂表面W的部分溶解所产生的活性物质会进一步提升催化剂的HER性能。

关键词：电解水电沉积多金属耦合析氢反应析氧反应

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基于因果推断的长尾分类研究

基于因果推断的长尾分类研究

作者：曹小敏宁夏大学

学位级别：硕士

在计算机视觉领域,深度神经网络的出现和发展,使得其相关应用越来越广泛。例如,通过训练深度神经网络进行图像和视频的数据分割、分类和检测任务,其准确性和速度已经超越人类。但是,理想的计算机视觉训练环境和实际应用场景一般存在着... 详细信息

在计算机视觉领域,深度神经网络的出现和发展,使得其相关应用越来越广泛。例如,通过训练深度神经网络进行图像和视频的数据分割、分类和检测任务,其准确性和速度已经超越人类。但是,理想的计算机视觉训练环境和实际应用场景一般存在着或大或小的差异,其中差异较大的就是现实中的数据分布与计算机视觉研究中的数据分布,实际应用场景中的数据大多呈长尾分布,即少数类别包含大量样本,多数类别包含少量样本。由于目前的网络模型大多使用数据驱动的方式,因此数据的长尾分布容易造成网络模型识别准确度下降。另外,多数深度神经网络模型仍是“黑盒”模型,难以解释其模型最终做出的决策。常见的长尾分类模型虽然能够通过重新平衡数据从而得到较好的分类结果,但其可解释性差,并且在分类过程中,不相关特征和类别标签之间存在的虚假关联会使模型在预测时表现的不够稳定,进而影响了模型的最终分类准确率。本文的主要研究内容总结为以下三点:（1）针对常见的长尾分类模型可解释性差以及预测不稳定的问题,本文提出了一种基于因果推断的长尾分类模型,该模型结合了因果推断理论,提高了模型的可解释性,同时通过重加权方式去除虚假相关,提高了模型预测时的稳定性。针对去相关样本重加权方法在训练过程中会产生大量额外空间的缺点,本文对其进行改进,在尾部增加迭代优化机制,只保存最优权重,同时在模型头部增加Mixup数据增强方法,以进一步提升模型性能。通过与基本方法进行对比试验证明,该方法整体具有较优的性能。（2）针对于基于因果推断的长尾分类模型在不平衡数据集上训练时,会出现在包含少量样本的尾部类别中识别精度较差的问题,本文进一步提出其优化模型——基于因果推断的两阶段长尾分类模型。该模型分为两阶段进行训练,第一阶段为基于因果推断的长尾分类模型,第二阶段为平衡微调阶段,通过重新平衡数据集再进行训练的方法以提高尾部类别的识别精度。另外,本文在平衡微调阶段采用了基于CAM的类平衡采样方法,以此提高模型在数据层面的可解释性。本文在CIFAR10T以及CIFAR100T两个数据集上进行了广泛的实验,实验证明,在增加微调实验之后,模型的性能有了较大的提升。相比于其他长尾分类模型,本文模型具有明显的优势。（3）以基于因果推断的两阶段长尾分类模型为基础,本文设计了一个长尾图像分类系统,该系统包括四个模块:模型选择模块、数据导入模块、分类模块和结果展示模块。本文模型通过该系统得以被实际应用,从而增加了本文模型的实际应用价值。

关键词：长尾分类可解释性因果推断重加权类平衡采样

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青藏高原生态环境监测卫星融合应用研究

卫星应用 2024年第2期 56-62页

作者：宋忠航牛泽鹏马红波符晗王剑张拯宁艾宇曹小敏靳代樱李洪福董逵才谢文斌吴向楠李媛杨朝辉周文侯利波李斌张文谦西安航天天绘数据技术有限公司航天恒星科技有限公司陕西航天技术应用研究院有限公司三江源国家公园管理局

青藏高原作为我国重要生态安全屏障区,具有独特的地理区位和生态系统特征。本文结合该地区生态环境监管工作遇到的挑战与困难,分析基于卫星通导遥与大数据技术构建生态环境信息化应用体系必要性,设计体系总体架构并阐述在三江源国家公... 详细信息

青藏高原作为我国重要生态安全屏障区,具有独特的地理区位和生态系统特征。本文结合该地区生态环境监管工作遇到的挑战与困难,分析基于卫星通导遥与大数据技术构建生态环境信息化应用体系必要性,设计体系总体架构并阐述在三江源国家公园生态系统监测、保护与管理等业务中的具体实践应用,以期为大区域、高海拔自然保护地监管提供技术思路,提高政府部门科学管理与决策水平。

关键词：青藏高原卫星通导遥大数据生态监测与保护

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金冶与印象主义绘画

金冶与印象主义绘画

作者：曹小敏中国美术学院

学位级别：硕士

金冶是中国现代油画家,也是重要的美术理论家、教育家。纵观金冶曲折的一生,他不仅是坚定的印象主义追随者,也是印象主义在中国的传播者,其在印象主义绘画理论与实践方面都有突出成就,但目前学界对金冶的印象主义绘画研究方面的成果及... 详细信息

金冶是中国现代油画家,也是重要的美术理论家、教育家。纵观金冶曲折的一生,他不仅是坚定的印象主义追随者,也是印象主义在中国的传播者,其在印象主义绘画理论与实践方面都有突出成就,但目前学界对金冶的印象主义绘画研究方面的成果及学术思想涉及不多。本文即着力围绕金冶的印象主义绘画理论与实践作个案研究,通过梳理金冶的绘画思想与绘画实践的发展过程,提炼其印象主义绘画思想与学术价值,研究其绘画的演变及其特点。这无论对认识西方印象主义传入中国的过程,还是对中国油画史研究的推进都大有裨益。论文通过对金冶相关资料的整理和研究,主要分为三个部分。首先,从金冶早年的学画经历着眼,明确其求学经历与语言能力对其印象主义绘画理论的形成有何影响。继而对其印象主义绘画理论在中国的传播过程进行探讨,金冶的印象主义绘画理论在不同的时期是有所变化的,通过将其思想理论分三个阶段进行探析,回归历史语境,可发现金冶思想的转变与社会历史环境的影响不可分割,与此同时,对金冶的印象主义绘画理论进行横向与纵向的对比,以说明其理论在每个阶段都发挥了重要作用。最后,根据相关文献解读和作品形式分析方法来探析金冶晚年在绘画上走出印象主义的原因及其风格特点等问题,通过对金冶艺术实践的研究以求进一步整体把握金冶的艺术思想。

关键词：金冶印象主义艺术理论绘画实践

对四名深圳初中生英语概要写作读写策略的实证研究

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对四名深圳初中生英语概要写作读写策略的实证研究

作者：曹小敏深圳大学

学位级别：硕士

2018年教育部颁布的《普通高中英语课程标准(2017年版)》首次提出“英语学科核心素养”的概念。深圳英语教学改革朝着全面提升学生的语言能力、文化意识、思维品质和学习能力的方向发展,更加注重学生的二语输出。尤其是近五年来,我国学... 详细信息

2018年教育部颁布的《普通高中英语课程标准(2017年版)》首次提出“英语学科核心素养”的概念。深圳英语教学改革朝着全面提升学生的语言能力、文化意识、思维品质和学习能力的方向发展,更加注重学生的二语输出。尤其是近五年来,我国学者大力提倡研究学习者的输出,构建了产出导向的理论与实践体系。二语教学视角下的阅读与写作一体化教学实践研究表明概要写作能有效提高阅读与写作能力。关于初中外语学习者二语概要写作过程的实证研究还不多,为顺应英语教学改革与研究趋势,本文探究中国初中学生英语概要写作的过程。基于Krashen的输入假说理论、Schmidt的注意假说理论和Swain的输出假设理论,本研究旨在探究学习者在完成概要写作任务时如何使用读写策略;也旨在审视和分析成功与不成功学习者在读写过程中使用策略的倾向之异同。本研究以四名不同水平的初中英语学习者为对象,通过有声思维法和回顾性访谈法收集读写过程的数据。笔者通过分析有声思维数据、访谈数据和概要写作作品,对四名被试的认知风格特征进行深入研究。研究结果表明,1)成功学习者较不成功学习者倾向于使用更多的读写策略。前者使用元认知策略与认知策略来完成概要写作任务,而后者倾向于仅依靠认知策略来完成任务;2)成功学习者倾向于在阅读时梳理原文大纲并在撰写概要前进行规划,而不成功学习者则无此倾向;3)成功学习者在撰写概要时倾向于改写并重构原文内容,而不成功学习者倾向于从原文中摘录和删除信息;4)成功学习者的概要作品整体写作质量优于不成功学习者的概要作品。本研究的教学内涵包括帮助与引导中国英语教师在教授不同语言水平的学习者时,提高对学习者的学习策略的认识,最终调整教学重点,因材施教。对于成功的学习者,教师应引导与指导其提高使用元认知策略的效率;而对于不成功的学习者,教师则应引导其理解词汇、短语和语法,以克服阅读困难;并指导其发展元认知与认知策略,以助其成功应对读写任务,最终获得更令人满意的学习效果。

关键词：概要写作策略阅读策略写作策略初中外语学习者

基于文献计量学的制氢与CCUS技术耦合研究现状及趋势分析

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高校地质学报 2023年第1期29卷 110-119页

作者：曹小敏李琦徐亮中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室武汉430071 中国科学院大学北京100049

氢能是未来能源的“终极形态”,目前工业上主要的制氢方式为化石燃料制氢。CO_(2)捕集、利用和封存(CCUS)技术是实现氢气从“灰氢”向“蓝氢”转变的重要手段,对国家“双碳目标”的实现至关重要。文章以Web of Science核心合集数据库为... 详细信息

氢能是未来能源的“终极形态”,目前工业上主要的制氢方式为化石燃料制氢。CO_(2)捕集、利用和封存(CCUS)技术是实现氢气从“灰氢”向“蓝氢”转变的重要手段,对国家“双碳目标”的实现至关重要。文章以Web of Science核心合集数据库为数据源,利用CiteSpace软件对制氢与CCUS技术耦合领域的文献来源、研究力量、研究热点和研究前沿进行分析。结果表明,中国的发文量居于世界首位,与其他国家有着广泛的合作基础,国内外研究所和高校为主要研究力量;吸附强化甲烷蒸汽重整(SESMR)制氢技术、化学链燃烧(CLC)制氢技术以及催化剂、吸附剂、载氧体为主要的研究热点;金属载氧体处在研究前沿,研发具有催化和吸附作用的复合催化剂与应用CLC技术和煤气化结合的电、氢联产工艺到火电行业是未来研究发展的两大方向;考虑到“双碳目标”的政策压力和碳税的额外支出,配套CCUS的制氢技术仍是一个优选的方案。

关键词：制氢 CCUS CiteSpace 双碳目标

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基于因果推断的两阶段长尾分类研究

郑州大学学报(理学版) 2023年

作者：曹小敏刘进锋宁夏大学信息工程学院

为了解决数据的长尾分布容易造成网络模型识别准确度下降的问题,提出了一种基于因果推断的两阶段长尾分类模型。首先采用重加权的方法去除特征和标签之间可能存在的虚假关联;其次通过平衡微调进一步提升模型在少样本尾部类别识别的准确... 详细信息

为了解决数据的长尾分布容易造成网络模型识别准确度下降的问题,提出了一种基于因果推断的两阶段长尾分类模型。首先采用重加权的方法去除特征和标签之间可能存在的虚假关联;其次通过平衡微调进一步提升模型在少样本尾部类别识别的准确率。模型可分为两阶段:第一阶段设计了具有迭代优化效果的去相关样本重加权算法以去除虚假相关,达到稳定预测的效果;第二阶段设计了基于CAM的类平衡采样算法进行平衡微调训练,使来自不平衡数据集的学习特征在所有类别之间转移和重新平衡,以提高模型在尾部类别的分类性能。实验结果证明了模型具有较优的性能,同时,无论从理论层面还是数据层面都具有较好的可解释性。

关键词：长尾分布因果推断去相关类平衡采样可解释性