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参与AGC辅助服务的锂离子电池储能系统经济性研究

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电工技术学报 2020年第19期35卷 4048-4061页

作者：孙丙香李旸熙龚敏明杨洋梁晖北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心北京电动车辆协同创新中心北京100044 上海正泰电源系统有限公司上海201614 远景能源上海200051

随着新能源技术的蓬勃发展,传统电网频率控制面临着日益严峻的考验,锂离子电池储能系统协助火电机组参与调频具有良好的发展空间。该文以锂离子电池储能系统辅助火电机组参与自动发电控制(AGC)辅助服务为应用场景,结合“两个细则”中的... 详细信息

随着新能源技术的蓬勃发展,传统电网频率控制面临着日益严峻的考验,锂离子电池储能系统协助火电机组参与调频具有良好的发展空间。该文以锂离子电池储能系统辅助火电机组参与自动发电控制(AGC)辅助服务为应用场景,结合“两个细则”中的相关规定编写了AGC辅助服务的考评补偿算法。通过衰退实验搭建相对保守但可靠的电池能量衰退模型。在控制策略上,搭建基于Logistic函数的能量状态(SOE)趋中控制策略和基于评价指标的经济性策略,拟合出储能系统的每日调节模型。最后,针对项目的全寿命周期净收益、投资回收期和投资回报率进行项目经济性分析。该文通过评估投资回收期和投资回报率得到储能系统初始能量配置方案,并对可能产生的政策更新和市场变动进行敏感性分析。利用该经济模型能够得到较为严谨可靠、对政策和市场变化兼容性强的投资方案。

关键词： AGC辅助服务锂离子电池寿命衰退模型趋中控制 Logistic函数经济性分析

基于图文交互和深层特征融合的多模态讽刺检测方法

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：王素格李鹏帅李旸山西大学计算机与信息技术学院山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西财经大学金融学院

多模态讽刺检测是在多模态场景下识别用户的讽刺言语。现有的多模态讽刺识别方法大多对编码之后的特征直接融合，并未关注图像和文本的深层特征以及图像和文本之间的交互。针对上述问题，本文提出基于图文交互和深层特征融合的多模态讽... 详细信息

多模态讽刺检测是在多模态场景下识别用户的讽刺言语。现有的多模态讽刺识别方法大多对编码之后的特征直接融合，并未关注图像和文本的深层特征以及图像和文本之间的交互。针对上述问题，本文提出基于图文交互和深层特征融合的多模态讽刺检测框架。首先，使用具有长文本能力的对比语言-图像预训练模型（Contrastive Language-Image Pre-training model with Long text capability,Long-CLIP），对图像和文本进行编码，获得图像和文本的特征表示，进一步引入跨模态注意力机制，建立图像和文本特征之间的交互表示；其次，利用多个卷积神经网络从不同角度分别获得图像和文本的深层特征表示，并利用Key＿less Attention机制融合图像和文本的深层特征；最后，通过多层感知机实现多模态讽刺检测。在公开的数据集MMSD2.0上进行实验，实验结果表明所提出的方法与现有的最先进的基线模型相比，Acc和F1分别提升0.33%和0.15%，表明了图文交互及深层特征可以提升多模态讽刺检测的性能。

关键词： Long-CLIP模型图文融合深层特征表示注意力机制

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关于哈尔滨两次水污染事件的报道反思

科技创新导报 2007年第34期4卷 88-88页

作者：李旸熙黑龙江科技学院嵩山校区

2005年和2006年两次关于哈尔滨水污染的报道,引来了不同的结果,这是值得回味的。笔者对比两次水污染报道和影响,浅析了媒体在面对突发性事件时,需注意的几点问题。

关键词：媒体舆论导向水污染

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浅谈新时期中国媒体的责任

科技资讯 2007年第11期5卷 194-194页

作者：李旸熙黑龙江科技学院嵩山校区 150000

中国加入WTO以后,传媒业同其它各行业一样,面临着巨大的冲击和挑战。新闻界突飞猛进地发展,媒体之间的竞争日趋激烈,各媒体、新闻单位不断改革,新闻从业人员面对纷繁的世界,责任重大,要有高度的政治觉悟,要有市场意识和经济分析能力,要... 详细信息

中国加入WTO以后,传媒业同其它各行业一样,面临着巨大的冲击和挑战。新闻界突飞猛进地发展,媒体之间的竞争日趋激烈,各媒体、新闻单位不断改革,新闻从业人员面对纷繁的世界,责任重大,要有高度的政治觉悟,要有市场意识和经济分析能力,要处理好社会关系和人际关系。

关键词：媒体宣传监督参与

从《归园田居》看陶渊明——反璞归真的真渊明

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科技咨询导报 2007年第10期 152-152页

作者：李旸熙哈尔滨师范大学 150000

从《归园田居》看,陶渊明诗的特点就是真淳朴素,感情真挚,写时若不经意,自肺腑中油然而生,表面平淡而内含丰富的内容和情感。其实,陶渊明描写乡村风物的诗也都类似与此,虽然写的是景物,却在心中有所感慨。陶渊明隐居前不得意,归隐后生... 详细信息

从《归园田居》看,陶渊明诗的特点就是真淳朴素,感情真挚,写时若不经意,自肺腑中油然而生,表面平淡而内含丰富的内容和情感。其实,陶渊明描写乡村风物的诗也都类似与此,虽然写的是景物,却在心中有所感慨。陶渊明隐居前不得意,归隐后生活也很贫苦,不过灾荒、战乱都无法掩盖他对生活的热爱,并将这种热爱倾注到诗篇中,融入自然,写景,也写心。

关键词：真淳自然守志不阿高洁旷达

复合材料专业教师促进专业课程思政教育的探讨

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高教学刊 2025年第2期 166-169+174页

作者：王晓钧李旸南京工业大学材料科学与工程学院

复合材料专业教师是学生专业知识的施教者和专业生涯的启航者，专业教师、专业课程中的思政教育以及它们的融合也是专业建设的新的关注点。该文针对复合材料专业的教育特征和发展特征，提出复合材料专业教师是复合材料专业课程思政教育... 详细信息

复合材料专业教师是学生专业知识的施教者和专业生涯的启航者，专业教师、专业课程中的思政教育以及它们的融合也是专业建设的新的关注点。该文针对复合材料专业的教育特征和发展特征，提出复合材料专业教师是复合材料专业课程思政教育的第一责任人、第一策划人、第一实施人和第一见证人。秉持坚定的立场和明确的方向是复合材料专业教师的职责，充实和贴切的内容是复合材料专业课程进行思政教育的充实内涵，专业教师在行为和方法上将专业知识与专业实际发展相结合进行立标和树人，并关注专业课程思政教育在身边和在未来的效果。专业教师在专业课程思政教育中发挥的独特作用，促进人才培养和专业建设的提升。

关键词：复合材料专业教师思政教育专业课程立德树人

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近红外光谱技术在谷物检测中的应用研究进展

食品科学 2025年第3期46卷 267-273页

作者：王子熙沈群赵卿宇中国农业大学食品科学与营养工程学院国家果蔬加工工程技术研究中心国家粮食产业(青稞深加工)技术创新中心国家粮油标准研究验证测试中心北京100083

谷物作为人类的主要食物,富含多种关键营养成分,如水分、蛋白质、脂肪以及碳水化合物等。但由于谷物长期储存、霉菌污染和含异种粮粒等情况会严重影响谷物品质,危害粮食安全。因此,准确快速地检测谷物的营养成分、理化性质、霉菌污染以... 详细信息

谷物作为人类的主要食物,富含多种关键营养成分,如水分、蛋白质、脂肪以及碳水化合物等。但由于谷物长期储存、霉菌污染和含异种粮粒等情况会严重影响谷物品质,危害粮食安全。因此,准确快速地检测谷物的营养成分、理化性质、霉菌污染以及其他方面对于食品质量控制和营养评估至关重要。近红外光谱技术作为一种快速、非破坏性的检测方法,近年来在粮食分析领域得到广泛应用。本文旨在综述近红外光谱技术在不同谷物营养成分(淀粉、脂肪、蛋白质、生物活性物质等)、理化特性(淀粉黏度特性值、硬度、粉质特性等)、霉菌污染以及其他(新陈度、品种鉴别、重金属和农药残留等)方面的应用现状,总结和比较常见模型算法的优点与不足,并提出目前近红外光谱技术在谷物检测中存在的问题以及未来发展方向,以期为进一步完善近红外光谱技术在谷物检测方面提供一定的参考依据。

关键词：谷物近红外光谱营养成分理化性质霉菌污染

基于混合分布式深度强化学习的电力系统暂态稳定紧急控制

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电网技术 2025年

作者：陈一熙朱继忠刘嘉媛黄林莹华南理工大学电力学院

“双碳”目标下大规模新能源并网使得电力系统运行方式的时变特性增强，对在线紧急控制策略提出了新的要求。为维持电力系统在受到大扰动后的暂态稳定，提出一种基于混合分布式深度强化学习的在线紧急控制策略。首先，将暂态稳定紧急控... 详细信息

“双碳”目标下大规模新能源并网使得电力系统运行方式的时变特性增强，对在线紧急控制策略提出了新的要求。为维持电力系统在受到大扰动后的暂态稳定，提出一种基于混合分布式深度强化学习的在线紧急控制策略。首先，将暂态稳定紧急控制问题建模为马尔可夫决策过程。然后，针对常规深度强化学习算法因离散化混合动作空间所导致的维数灾、精度下降等问题，提出了一种离散-连续混合策略架构，并采用近端策略优化算法作为策略更新方法，实现了对紧急控制问题中混合动作空间的直接处理。接着，针对常规深度强化学习算法训练时间长、鲁棒性不足等弊端，引入分布式并行训练架构，并设计了融入紧急控制先验物理知识的非法动作屏蔽机制，显著提高了算法的训练速度和鲁棒性。最后，通过IEEE 39节点系统验证了所提算法在暂态稳定紧急控制决策中的有效性和优越性。

关键词：暂态稳定紧急控制深度强化学习离散-连续混合策略分布式并行训练近端策略优化

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基于可解释性的不可见后门攻击研究

信息安全研究 2025年第1期11卷 21-27页

作者：郑嘉熙陈伟尹萍张怡婷南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023

深度学习在各种关键任务上取得了显著的成功.然而,最近的研究表明,深度神经网络很容易受到后门攻击,攻击者释放出对良性样本行为正常的反向模型,但将任何触发器施加的样本错误地分类到目标标签上.与对抗性样本不同,后门攻击主要实施在... 详细信息

深度学习在各种关键任务上取得了显著的成功.然而,最近的研究表明,深度神经网络很容易受到后门攻击,攻击者释放出对良性样本行为正常的反向模型,但将任何触发器施加的样本错误地分类到目标标签上.与对抗性样本不同,后门攻击主要实施在模型训练阶段,用触发器干扰样本,并向模型中注入后门,提出了一种基于可解释性算法的不可见后门攻击方法.与现有的任意设置触发掩膜的工作不同,精心设计了一个基于可解释性的触发掩膜确定,并采用最新型的随机像素扰动作为触发器样式设计,使触发器施加的样本更自然和难以察觉,用以规避人眼的检测,以及对后门攻击的防御策略.通过在CIFAR10,CIFAR100和ImageNet数据集上进行了大量的对比实验证明该攻击的有效性和优越性.还使用SSIM指数评估所设计的后门样本与良性样本之间的差异,得到了接近0.99的评估指标,证明了生成的后门样本在目视检查下是无法识别的.最后还证明了攻击的抗防御性,可以抵御现有的后门防御方法.

关键词：深度学习深度神经网络后门攻击触发器可解释性后门样本