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传承、发展的瓶颈与突破——黄梅戏的现状与展望

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内蒙古艺术 2024年第3期 4-13页

作者：朱恒夫上海师范大学上海戏曲学会上海010022

黄梅戏作为一种家喻户晓的剧种,在20世纪80年代呈现蓬勃发展的良好局面,但受多种因素影响,如今的黄梅戏逐渐呈衰微态势。本文总结了其衰微表现的三个方面,并针对存在的问题,提出相应的解决方法。

关键词：黄梅戏发展解决方法

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纪念西南剧展活动的现实意义

艺术评论 2024年第7期 28-30页

作者：朱恒夫上海师范大学上海师范大学校学术委员会

举办纪念西南剧展80周年活动是因为其有着巨大的现实意义，对于繁荣当下与发展未来的戏剧事业能够起到积极的作用。其现实意义归纳起来，至少有下列四点。第一，保卫民族文化。西南剧展是在抗日战争最艰难的时候举办的。日寇侵略中国，...

举办纪念西南剧展80周年活动是因为其有着巨大的现实意义，对于繁荣当下与发展未来的戏剧事业能够起到积极的作用。其现实意义归纳起来，至少有下列四点。第一，保卫民族文化。西南剧展是在抗日战争最艰难的时候举办的。日寇侵略中国，中华民族面临亡国灭种之深刻危机。而举办西南剧展活动，就是为了保卫中华民族，保卫中华民族的文化。剧展历时三个多月，从1944年2月15日开始，到5月19日结束，期间，西南十多个省份的戏剧、戏曲剧团来桂林演出了170多场戏，观众有十万多人次，几乎所有的桂林市民都观看了演出。

关键词：

跨学科主题学习的设计与实践研究——基于芬兰“现象式”学习的启示

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教育学术月刊 2024年第9期 56-62页

作者：李睿怡华东师范大学教师教育学院

跨学科主题学习打破了学科的边界，强调知识的融合和核心素养的培养，是《义务教育课程方案和课程标准（2022版）》中提出的基础教育课程改革的重要任务和学习方式。跨学科主题学习围绕主题，打破知识壁垒，运用多门学科知识并且加以整... 详细信息

跨学科主题学习打破了学科的边界，强调知识的融合和核心素养的培养，是《义务教育课程方案和课程标准（2022版）》中提出的基础教育课程改革的重要任务和学习方式。跨学科主题学习围绕主题，打破知识壁垒，运用多门学科知识并且加以整合和联结，以培养学生的跨学科素养，具有综合性、实践性等特征。与芬兰基于跨学科理念的“现象式”学习不谋而合，芬兰“现象式”学习被认为是适应未来社会发展的一种学习方式。研究全面分析“现象式”学习的内涵、发展和实践，结合相关教学的案例，探析芬兰“现象式”学习的实践路径,即现象选择、提出驱动性问题、设计研究方案、数据收集和分析、解释构建和反思评价。根据“现象式”学习的特征和内在逻辑，研究从跨学科主题学习目标确立、学习主题选择、学习实践和学习评价四个维度构建了跨学科主题学习的设计与实践路径。

关键词：跨学科主题学习现象式学习实践路径核心素养

论《1844年经济学哲学手稿》中两性关系二元属性——兼驳西方女权主义者的“两性关系自然说”

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北京理工大学学报(社会科学版) 2024年

作者：聂昕怡北京大学马克思主义学院

西方女权主义者认为，在《1844年经济学哲学手稿》中，马克思只是以自然属性定义两性关系。这一流行观点存在评判的错位，混淆马克思和费尔巴哈的观点，否定马克思分析两性关系问题的科学性。费尔巴哈围绕“自然属性”建构人的“类本质... 详细信息

西方女权主义者认为，在《1844年经济学哲学手稿》中，马克思只是以自然属性定义两性关系。这一流行观点存在评判的错位，混淆马克思和费尔巴哈的观点，否定马克思分析两性关系问题的科学性。费尔巴哈围绕“自然属性”建构人的“类本质”与两性关系，试图通过人的自然性过渡到社会性，但其“感性直观”到的人仍未脱离自然肉体的范畴；马克思超越费尔巴哈，从自然属性与社会属性相结合的高度来理解两性关系，并着重强调社会属性的重要性。正因为两性关系具有不可或缺的社会属性，马克思才会将其提高至衡量社会文明的高度；也正因为两性关系中自然属性与社会属性的辩证统一，使其能够用于衡量人的自然性与社会性的动态发展，被马克思称为人类文化教养程度的判断指标。

关键词：《1844年经济学哲学手稿》两性关系自然属性社会属性两性关系自然说

Fe-MOF-74前体制备铁-碳/氮复合材料及其活化过硫酸盐性能

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化工学报 2024年第5期75卷 1882-1889页

作者：张林张子怡李勇童少平浙江工业大学化学工程学院浙江杭州310032

利用Fe-MOF-74和g-C_(3)N_(4)前体制备了复合材料铁-碳/氮(记为Fe-MOF-C/N),并研究了其活化过硫酸氢钾(PMS)的性能。XRD、SEM和XPS分析表明,Fe-MOF-C/N呈多孔状结构,主要由物相Fe3N、C0.08Fe1.92和石墨组成。利用Fe-MOF-C/N活化PMS降解双酚A(BPA)结果表明,与前期的Fe-C/N-0.5∶1(由FeC_(2)O_(4)和g-C_(3)N_(4)制备)相比,Fe-MOF-C/N具有更优异的催化性能,相同条件下Fe-MOF-C/N/PMS对BPA的降解率达95.21%(6 min),比Fe-C/N-0.5∶1/PMS高30.4%。优化相应的实验条件后,6 min内BPA的化学需氧量(COD)去除率达59.72%。自由基猝灭实验表明,Fe-MOF-C/N/PMS的活性物种主要是^(1)O_(2)。稳定性实验表明Fe-MOF-C/N稳定性较好,使用5次后,BPA的降解率仅下降9.0%,应用前景良好。

关键词：高级氧化活化过硫酸氢钾降解复合材料金属有机框架

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基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测

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兵工学报 2024年第2期45卷 373-384页

作者：张堃杜睿怡时昊天华帅西北工业大学电子信息学院陕西西安710000 光电控制技术重点实验室河南洛阳471000 西安现代控制技术研究所陕西西安710000

针对当前飞行器轨迹预测准确性低的问题,引入双向传播机制和Mogrifier数据耦合模块,改进传统门控循环单元网络,提出基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测算法,加强网络对历史数据的学习与记忆,使得输入信息与隐藏层数据的充分耦合,提高... 详细信息

针对当前飞行器轨迹预测准确性低的问题,引入双向传播机制和Mogrifier数据耦合模块,改进传统门控循环单元网络,提出基于Mogrifier-BiGRU的飞行器轨迹预测算法,加强网络对历史数据的学习与记忆,使得输入信息与隐藏层数据的充分耦合,提高预测准确度。仿真结果表明,所提方法对飞行器轨迹预测的准确度可达到96.26%,满足我方作战指挥人员对战场态势趋势准确预测的实际需求。

关键词：轨迹预测双向门控循环单元 Mogrifier数据模块深度学习

二(2-重氮-2-苯乙酸)-1,4-丁二醇酯交联剂的合成及在聚己内酯交联中的应用

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高分子材料科学与工程 2024年第6期40卷 1-8页

作者：郭欣怡朱光明西北工业大学化学与化工学院陕西西安710129

重氮化合物在一定条件下可以放出氮气生成卡宾结构,这种高活性的卡宾可以与低表面能的聚己内酯材料进行交联反应,得到具有形状记忆效应的交联聚己内酯材料。文中成功合成了一种重氮型交联剂——二(2-重氮-2-苯乙酸)-1,4-丁二醇酯,并优... 详细信息

重氮化合物在一定条件下可以放出氮气生成卡宾结构,这种高活性的卡宾可以与低表面能的聚己内酯材料进行交联反应,得到具有形状记忆效应的交联聚己内酯材料。文中成功合成了一种重氮型交联剂——二(2-重氮-2-苯乙酸)-1,4-丁二醇酯,并优化了该交联剂的合成条件,使其产率可达92.8%。将二(2-重氮-2-苯乙酸)-1,4-丁二醇酯交联剂加入聚己内酯(PCL)中,成功实现了PCL的交联。当二(2-重氮-2-苯乙酸)-1,4-丁二醇酯添加量为PCL质量的20%时,测得凝胶含量为61.1%,得到的交联PCL具有良好的形状记忆性能,其形状恢复率大于95%、形状固定率可达100%。

关键词：重氮化合物聚己内酯交联反应形状记忆效应

另一种叙事:黄海电影海报中的空间配置与时间体验

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电影新作 2024年第2期 144-152页

作者：俞敏怡上海城建职业学院

对于空间和时间的处理,可以说是所有艺术门类都必须直面且需要解决的问题,同时还要建构一种创造性的表达方式。黄海依据电影的源初故事与影像风格,在其自身的平面美学体系和生命经验之内去筹划各种创作元素,同时基于二维平面提供一种新... 详细信息

对于空间和时间的处理,可以说是所有艺术门类都必须直面且需要解决的问题,同时还要建构一种创造性的表达方式。黄海依据电影的源初故事与影像风格,在其自身的平面美学体系和生命经验之内去筹划各种创作元素,同时基于二维平面提供一种新的空间配置方案,运用可见的形式去创造和实践一种新的时间体验、叙事形态与意义生产。纵观黄海系列电影海报作品,其钟情于探索和表达人与自然之间的关系成为其作品显在的特征,而黄海特有的空间配置方案又充满了对已逝时间的唤醒能力。正因其对电影海报的空间配置与时间操作达到了一种有效的平衡,从而赋予了电影海报“另一种叙事”的存在和发生。

关键词：电影海报空间配置自然元素时间体验

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基于GAN-DCNN的树叶识别

林业科学 2024年第4期60卷 40-51页

作者：徐竞怡张志闫飞张雯悦北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京100083 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学北京101408 商汤科技研究院北京100039

【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手... 详细信息

【目的】利用深度学习进行树叶识别时需要大量训练样本,当样本量不足、图像风格单一会导致识别准确率不稳定。研究利用少量的样本进行树叶图像增殖和风格转换,可极大减轻数据采集的负担,为提升林业调查信息化、智能化提供有效的技术手段和理论支撑。【方法】采集6种树种的树叶图像建立数据集,引入light-weight GAN对图像进行增殖和风格转换,扩充人工拍摄的树叶数据集,通过在该数据集与原数据集上分别应用AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种深度卷积神经网络进行训练,分析生成对抗网络的图像增殖技术在树叶识别中的作用。综合模型准确率和训练时间等性能指标选择最优模型,同时对模型的学习率进行调整。使用测试样本对参数优化后的模型进行验证,分析该方法在实践中的可行性和意义。【结果】基于生成对抗网络生成的样本具有高清晰度,高保真性,能够有效地辅助神经网络模型的训练工作,同时也丰富了样本类别,使之获得包含更多不同季节、形状、健康状况的树叶图像。与原始数据集相比,AlexNet、GoogLeNet、ResNet34和ShuffleNetV2四种网络在新数据集的训练上均表现出训练误差更小、验证精度更高的特点,其中学习率为0.01的ShuffleNetV2模型对该数据集的训练效果最好,训练时最高验证精度为99.7%。使用未参与训练的测试样本对该模型进行验证,模型对各树叶的识别效果较好,模型的总体识别准确率高达99.8%。与未使用GAN技术的普通深度卷积神经网络相比,本文提出的模型对树叶识别准确率明显提升。【结论】生成对抗网络可以有效地扩充图像数量,对图像进行风格转换,与深度卷积神经网络相结合,可以显著提高树叶识别准确率,适合应用于林业树叶识别领域。

关键词：树叶识别生成对抗网络深度卷积神经网络