检索结果-南通市图书馆

美与时代（城市） 2024年第1期 140-140页

作者：张琳慧郑淇元曾锐伟冯勤(指导) 广州理工学院艺术设计学院

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基于尺度重构视角的老旧小区长效运营机制研究——对武汉市“物业城市”模式的实证

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自然资源学报 2025年第01期 134-146页

作者：胡洲伟李志刚李丽武汉大学城市设计学院湖北省人居环境工程技术研究中心同济大学建筑与城市规划学院

住房是城市更新的重要对象，也是联系国民最为紧密、市场价值最为凸显的国土空间资源。当前，大量老旧小区长期缺乏规范运营，面临功能衰退和价值流失的双重困境，各地因此相继开展老旧小区运营探索。其中，武汉市江汉区唐家墩街道“物... 详细信息

住房是城市更新的重要对象，也是联系国民最为紧密、市场价值最为凸显的国土空间资源。当前，大量老旧小区长期缺乏规范运营，面临功能衰退和价值流失的双重困境，各地因此相继开展老旧小区运营探索。其中，武汉市江汉区唐家墩街道“物业城市”模式通过街区一体化运营，实现了老旧小区长效运营，其创新过程有待进一步解释。基于尺度重构视角，剖析了“物业城市”运营实践，研究发现：（1）针对“治理脱嵌”问题，案例地经过多阶段公私合作形成了“五方联动”的社区治理格局；（2）通过运营责任的水平集中和尺度上升，老旧小区被嵌入跨尺度的一体化运营，以统筹不同主体的长短期利益；（3）依托城市公共资产的运营，案例地实现了资金平衡，建立起可支付、微利润、可持续的长效运营机制。研究完善了城市更新事前—事中—事后的分析框架；建议政府对老旧小区提供短期资源支持，推动共治共享，以实现长效运营，进而降低城市更新的频率和支出，促进存量住房资源保值增值。

关键词：城市更新运营机制老旧小区 “物业城市” 尺度重构武汉

学科类培训机构缩减对学生在校时长的影响:基于“双减”政策的评估研究

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华东师范大学学报（教育科学版） 2025年第1期43卷 37-48页

作者：陆伟魏易杭州师范大学经亨颐教育学院杭州311121 北京大学中国教育财政科学研究所北京100871

对校外培训机构的治理整顿是“双减”改革的重要内容之一。本文使用大众点评网学科类培训机构的商铺信息,结合高德地图地理编码和搜索POI应用接口,以及全国中小学教育信息化使用情况调查等数据,实证检验了学科类校外培训机构缩减对学生... 详细信息

对校外培训机构的治理整顿是“双减”改革的重要内容之一。本文使用大众点评网学科类培训机构的商铺信息,结合高德地图地理编码和搜索POI应用接口,以及全国中小学教育信息化使用情况调查等数据,实证检验了学科类校外培训机构缩减对学生在校时长的影响。研究发现:(1)“双减”期间,全国层面学科类培训机构的缩减比例约为88%。(2)学校周边学科类培训机构的缩减程度越高,学生每天待在学校内的时间也越多,也即校内教育与校外教育出现一定程度的替代,且这种替代效应在弱势阶层群体中更为明显;在北上广深四个一线城市不明显,但在其他众多二三线城市可以观察到。(3)学校周边学科类培训机构的缩减程度越高,学生在学校内完成课后作业的概率也越高,而在校外辅导班完成课后作业的概率则越低;但培训机构缩减对学生完成课后作业的总时长没有影响。

关键词： “双减” 学科类培训机构校外培训在校时长

LightGCNet：基于轻量化卷积网络的深度色域压缩算法

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计算机科学与探索 2025年第01期 196-210页

作者：杨晨徐昊朱佳伟吴秦柴志雷江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与计算智能工程实验室

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对... 详细信息

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对上述问题，提出了轻量化的深度色域压缩方法，该方法可在逼近迭代算法计算效果的同时保持接近经典算法的速度。为色域压缩算法设计了LightGCNet模型，该网络中的双层卷积由DSC与DW卷积组合而成，相比常规U-Net，参数量与计算复杂度急剧降低。为进一步提高模型先验性，将预训练得到的DW卷积中多个核通道进行重聚焦操作以建立联系，最终权重由重聚焦权重和预训练权重组成。针对色相、明度、彩度这三个色彩属性，设计了色域压缩专用的损失函数。该函数不仅考虑了像素级损失，而且融合了图像感知损失，并联合色彩属性的多尺度信息进行加权，解决了深度色域压缩过程中细节丢失的问题。基于迭代算法生成标签以训练网络，联合学习目标色域特征与图像信息，实现了与迭代算法相当的效果。实验结果表明：该方法与业界经典的SGCK算法相比，iCID值降低了17.08%,SSIM值提高了5.30%。相比常规U-Net模型，LightGCNet参数量减少了82.96%，乘加次数从8.5GFLOPs大幅下降至2.2GFLOPs，使改良模型更适于低端设备部署。该模型在CPU上处理单幅512×512图像仅需0.208s，计算时间比迭代类算法减少99.92%。

关键词：色域压缩轻量化深度学习色彩管理

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叉头框转录因子O1信号通路与骨代谢

中国组织工程研究 2025年第9期29卷 1923-1930页

作者：赵济宇王少伟山西医科大学山西省太原市030001 山西医科大学第二医院骨科山西省太原市030001

背景:在骨骼中,各种内源性或者外源性刺激会引起骨代谢失衡,导致骨量和骨强度的变化,进而引起骨关节炎、骨质疏松症等一系列骨相关疾病。在这个过程中,叉头框转录因子O1(Forkhead box transcription factor O1,FoxO1)起到了重要作用,Fo... 详细信息

背景:在骨骼中,各种内源性或者外源性刺激会引起骨代谢失衡,导致骨量和骨强度的变化,进而引起骨关节炎、骨质疏松症等一系列骨相关疾病。在这个过程中,叉头框转录因子O1(Forkhead box transcription factor O1,FoxO1)起到了重要作用,FoxO1可以通过调节氧化应激、细胞增殖、分化和凋亡来调控骨代谢。目的:文章以FoxO1为中心,通过总结其上下游的调节机制,为未来治疗骨相关疾病提供新的思路。方法:以“FoxO1,骨”为检索词在中国知网和万方医学数据库进行检索,以“FoxO1,Bone,Skeleton”为检索词在PubMed和Web of Science数据库进行检索,排除陈旧、重复、质量较差以及不相关的文献,最终纳入56篇文献进行综述分析。结果与结论:①FoxO1通过增加Runt相关转录因子2、碱性磷酸酶和骨钙素的表达,促进骨髓间充质干细胞向成骨细胞分化,通过抑制过氧化物酶体增殖激活受体γ,将骨髓间充质干细胞由成脂分化向成骨分化转化,从而增加骨形成。此外,FoxO1还可以通过增加成骨细胞的数量来影响骨形成。②抑制骨髓单核-巨噬细胞中的FoxO1可以导致巨噬细胞集落刺激因子、核因子κB受体激活剂配体以及活化T细胞核因子1表达减少,促进破骨细胞表达更多的FoxO1,从而抑制破骨细胞分化。此外,直接激活FoxO1也可以抑制破骨细胞分化并减弱破骨细胞的活性。③增加软骨细胞内的FoxO1水平可以起到调节软骨细胞稳态、保护软骨细胞免受氧化应激损伤、促进自噬相关基因的表达和软骨细胞分泌蛋白多糖4的作用。④文章详细介绍了FoxO1在不同骨细胞中调节的分子机制,更加全面、深入地阐述了FoxO1在治疗骨相关疾病中的关键作用,为治疗骨关节炎、骨质疏松症及骨折愈合延迟等多种骨相关疾病提供新的思路。

关键词： FoxO1 骨代谢氧化应激成骨细胞破骨细胞软骨细胞骨关节炎骨质疏松症骨折愈合

柳江盆地髫髻山组凝灰岩地球化学与熔体包裹体水含量特征

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岩矿测试 2025年第1期44卷 88-101页

作者：赵汇珍陈勇涂聪冯艳伟中国石油大学(华东)深层油气全国重点实验室山东青岛266580 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580 中国科学技术大学地球和空间科学学院安徽合肥230026

水作为岩浆体系中最主要的挥发组分,对岩浆的形成和演化有重要的影响,柳江盆地髫髻山组岩浆岩是燕山期火山活动的重要产物,尽管前人对其地球化学特征进行了大量研究,但关于柳江盆地燕山期岩浆中的水含量仍不清楚。熔体包裹体记录了原始... 详细信息

水作为岩浆体系中最主要的挥发组分,对岩浆的形成和演化有重要的影响,柳江盆地髫髻山组岩浆岩是燕山期火山活动的重要产物,尽管前人对其地球化学特征进行了大量研究,但关于柳江盆地燕山期岩浆中的水含量仍不清楚。熔体包裹体记录了原始岩浆信息,是获取岩浆水含量特征的最直接样品。本文基于全岩地球化学分析,利用标准样品建立了显微激光拉曼光谱定量熔体包裹体水含量的标定曲线,并对柳江盆地髫髻山组下部流纹质岩屑-晶屑凝灰岩中石英斑晶内的原生熔体包裹体进行了水含量定量分析。结果表明:髫髻山组下部凝灰岩样品具有富Si、Al、大离子亲石元素富集、高场强元素亏损、轻稀土富集、重稀土亏损、负Eu异常、Sr含量低等特点;熔体包裹体中水含量的定量分析结果为0.99%~4.98%,平均水含量为2.62%,与前人统计的酸性岩浆水含量基本一致。地球化学特征和熔体包裹体水含量分析结果共同揭示了研究区髫髻山期早期为富水酸性岩浆。结合髫髻山期样品的熔体包裹体水含量测定结果及其早期的大规模火山喷发背景,本文认为岩浆中高含水量增强了岩浆系统的喷发动力,是诱发研究区髫髻山期早期大规模火山爆发的有利因素之一。

关键词：柳江盆地髫髻山组凝灰岩熔体包裹体水含量显微激光拉曼光谱法

基于石墨烯电极TCNQ分子结热/电输运性质理论研究

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原子与分子物理学报 2025年第3期42卷 135-140页

作者：刘仪伟邱乙峰张蓓新疆大学物理科学与技术学院乌鲁木齐830046

本文采用密度泛函理论和非格林平衡函数,对基于石墨烯电极的7,7,8,8-四氰基苯醌二甲烷(Tetracyanoquinodimethane,TCNQ)分子结热/电输运性质进行系统研究.研究结果表明:随着中心TCNQ分子个数的增加,声子透射系数明显降低,即声子透射行... 详细信息

本文采用密度泛函理论和非格林平衡函数,对基于石墨烯电极的7,7,8,8-四氰基苯醌二甲烷(Tetracyanoquinodimethane,TCNQ)分子结热/电输运性质进行系统研究.研究结果表明:随着中心TCNQ分子个数的增加,声子透射系数明显降低,即声子透射行为受到极大抑制.与此同时,电子透射系数也有一定程度的减小.在热/电参数的协同作用下,伴随分子数量的增加分子结热电转换性能呈上升趋势,1TCNQ热电优值(ZT)为0.016,而2TCNQ则上升了1个数量级,ZT值达到0.11.最后,我们对分子结依赖于分子结构个数的自旋输运性质进行研究,发现TCNQ分子结具有显著的自旋过滤效应,其过滤能力随着TCNQ分子数量的增加而增加.该工作可为实验制备分子热电器件提供理论依据和数据支持.

关键词：锯齿状石墨烯纳米带 TCNQ分子自旋输运性质自旋过滤效应

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滇东北地区滑坡易发性评价

地震研究 2025年第1期48卷 89-99页

作者：刘绍昌白仙富储正伟云南省地震局云南昆明650224 云南南方地勘工程有限公司云南大理671000

在研究滇东北地震滑坡危险区滑坡致灾因子和孕灾环境的基础上,选取了地形、地质、其他共3大类12项评价因子,通过评价因子独立性检验,构建滑坡易发性评价指标体系。随机选取研究区70%的滑坡点作为滑坡易发性评价训练样本,运用GIS空间分... 详细信息

在研究滇东北地震滑坡危险区滑坡致灾因子和孕灾环境的基础上,选取了地形、地质、其他共3大类12项评价因子,通过评价因子独立性检验,构建滑坡易发性评价指标体系。随机选取研究区70%的滑坡点作为滑坡易发性评价训练样本,运用GIS空间分析功能,分别采用确定性系数模型、二元逻辑回归模型以及二者组成的耦合模型进行滑坡易发性评价。选取未参与训练样本的30%滑坡点作为检验样本,使用受试者工作特征(ROC)曲线对以上3种模型的评价结果和精度进行验证。结果显示:高程、坡度、距道路距离、地质岩性、NDVI、年平均降雨量对滑坡易发性影响相对较大。耦合模型的AUC值为0.781,高于确定性系数模型的AUC值0.754和二元逻辑回归模型的AUC值0.748。耦合模型合理性和评价精度高于单一模型,且均符合模型检验要求。耦合模型揭示了各评价因子对滑坡易发性影响的差异性,能够较好地反映滑坡易发性影响因子之间相互权重大小,预测的研究区滑坡的空间分布与野外实际调查结果高度吻合。

关键词：滇东北滑坡易发性耦合模型

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仿鸟复合振动的扑翼气动分析

南京航空航天大学学报 2003年第1期35卷 6-12页

作者：曾锐昂海松南京航空航天大学航空宇航学院南京210016

根据绿头鸭飞行的录像片断 ,对其平飞时翅膀的扑动模型进行简化 ,提出了一种新的变速 -折叠扑翼扑动模型 ,使之更符合鸟类翅膀的实际扑动规律。通过非定常涡格法的比较计算发现 ,以该新模型规律运动的扑动翼 ,在一个周期内的平均升力系... 详细信息

根据绿头鸭飞行的录像片断 ,对其平飞时翅膀的扑动模型进行简化 ,提出了一种新的变速 -折叠扑翼扑动模型 ,使之更符合鸟类翅膀的实际扑动规律。通过非定常涡格法的比较计算发现 ,以该新模型规律运动的扑动翼 ,在一个周期内的平均升力系数较原有的匀角速度刚性模型有了显著增加 ,更适用于设计微型扑翼机。本文较详细地计算分析了扑翼平均升力系数随着扑动幅度、俯仰幅度以及扑动频率等各种扑动参数的变化曲线 ,为微型扑翼机的设计提供了一定的参考依据。

关键词：扑翼机微型飞行器扑翼模型非定常涡格法

基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法

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郑州大学学报(理学版) 2025年第02期 1-7页

作者：佘维吕钟毓邢召伟王世豪徐旺旺田钊郑州大学网络空间安全学院嵩山实验室郑州市区块链与数据智能重点实验室河南省科技创新促进中心

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题，提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm, FS-SIA)的超参数优化方法，用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化... 详细信息

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题，提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm, FS-SIA)的超参数优化方法，用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先，通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性，选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次，针对具体的神经网络模型，分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后，得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明，相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型，所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。

关键词：神经网络超参数优化特征选择群体智能毁伤预测

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