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基于游客体验的诸城市中小学研学旅行产品质量评价研究

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基于游客体验的诸城市中小学研学旅行产品质量评价研究

作者：王桐桐贵州师范大学

学位级别：硕士

在当前研学旅行热潮日益高涨的背景下,我国对其发展给予了高度的关注,并制定了相应的配套措施,大力推动了研学旅行的持续进步。尽管研学市场规模不断壮大,但是研学旅行在发展中也存在了很多问题,高质量的研学旅行产品成为中小学生的重... 详细信息

在当前研学旅行热潮日益高涨的背景下,我国对其发展给予了高度的关注,并制定了相应的配套措施,大力推动了研学旅行的持续进步。尽管研学市场规模不断壮大,但是研学旅行在发展中也存在了很多问题,高质量的研学旅行产品成为中小学生的重要诉求。因此,建构切实有效的研学旅行产品质量评价体系存在一定的必要性。而诸城市恐龙化石研学资源独具特色、农旅研学资源蓬勃发展、名人文化突出、生态研学资源秀美、文化遗产研学资源丰富。诸城市拥有着一众颇具价值的研学旅行资源,但是其以中小学研学为主导的产业链尚处于探索发展阶段。基于旅游体验视角,在旅游体验理论和游客感知价值理论的指导下构建中小学研学旅行产品质量评价体系。首先,依据科学性、系统性、独立性、可操作性、引导性等指标体系构建原则,在参照《旅游资源分类、调查与评价》(GB/T 18972—2017)、《研学旅行服务规范》(LB/T 054-2016)以及现有相关研究成果的基础上,运用中小学研学旅行产品本质特征构建指标体系,选取研学资源、研学基地设施、研学课程构建、研学管理服务、研学价值5个准则层指标;指标层包括研学资源的多样性、研学课程组织、研学接待服务等13个指标;因子层包括基地可进入性强、教育设施体验性强等35个指标。以此完成中小学研学旅行产品质量评价指标体系的构建,并利用专家打分方式对中小学研学旅行产品质量进行评估,使用层次分析法(AHP)对各评价层进行权重赋值。采用问卷调查方式收集中小学研学旅行者体验数据,运用模糊综合评价法(FCE)对研学旅行产品质量进行评价。研究结果表明:从中小学研学旅行产品质量评价体系的五个准则层维度来看,权重排序由高到低依次为研学价值、研学课程构建、研学管理服务、研学基地设施、研学资源。通过模糊综合评价法全面系统地评价诸城市中小学研学旅行产品质量,最终总得分为4.190,表明研学者对诸城市中小学研学旅行产品满意度较高。从准则层来看,研学者对研学课程构建最为满意,研学资源及研学基地设施相对还有进步空间。从指标层得分来看,除研学接待服务评价等级为比较同意外,其余均为非常同意。从因子层得分和等级看,能为游客提供个性化服务、住宿接待服务周到、餐饮服务优质评价等级为比较同意,其余指标均为非常同意。基于以上结果,虽然研学者对诸城市中小学研学旅行产品质量整体评价较高,但是在研学接待服务、各项研学基地设施设置方面还有很大提升空间。诸城市研学旅行发展应着重加强诸城市研学旅行基地设施建设,提升研学旅行接待服务质量,整合研学资源,打造特色研学旅行路线,增强研学课程的体验性和层次性,为信息咨询和建议反馈提供便捷渠道。

关键词：研学旅行中小学研学旅游体验综合评价诸城市

能源互联网中基于隐私保护的强化学习绿证交易方法研究

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能源互联网中基于隐私保护的强化学习绿证交易方法研究

作者：李新桐黑龙江大学

学位级别：硕士

绿色证书交易在促进可再生能源消纳方面发挥着重要作用。然而,如何考虑绿色证书交易模式在能源互联网中的影响是一个具有挑战性的问题。首先,准确的可再生能源发电预测对于绿色证书交易模式下的电力与绿证的调度非常重要,这需要大量的... 详细信息

绿色证书交易在促进可再生能源消纳方面发挥着重要作用。然而,如何考虑绿色证书交易模式在能源互联网中的影响是一个具有挑战性的问题。首先,准确的可再生能源发电预测对于绿色证书交易模式下的电力与绿证的调度非常重要,这需要大量的历史数据作为支撑。而由于商业竞争以及数据安全方面的问题,在发电集团间直接交换原始数据变得非常困难,使得急需探索一种既能保证发电预测准确性又能保护数据隐私的方法。针对市场竞争行为影响下的多源数据的数据共享意愿问题,可以采用联邦学习架构来保证数据的安全性与隐私性。同时在绿证交易促进可再生能源消纳方面,目前的研究大多只考虑经济因素或环境因素其中的单一因素对电厂决策的影响,并且大部分的研究均将绿证价格作为固定参数参与模型构建,这在一定程度上削减了真实的市场交易行为对于发电与绿证调度决策的影响。本文将经济和碳排放因素相结合,考虑现实世界中的市场竞争行为,提出了考虑绿证市场的新能源消纳框架,由于交易环境的动态性与复杂性,选择强化学习来获取电力调度与绿证交易决策方案。本文针对电力市场和绿色证书市场中可再生能源消纳最大化问题,结合隐私数据保护方法,开展了综合发电调度及绿证交易系统的构建和研究,主要内容如下:首先,为避免直接传输原始数据在传输计算中存在的数据安全与隐私保护问题,采用联邦学习进行风电预测,训练出可供多个风电厂共同使用的风电预测模型。经实验验证表明,该预测模型相比于其他联邦学习预测模型能够更有效的进行风电预测,并且针对新加入的风电厂客户端具有一定的迁移能力。其次,构建了一个基于绿证市场进行新能源消纳的市场框架,以成本为总目标将绿证生成问题转化为新能源发电调度问题,构建采用强化学习的绿证生成模型。经实验验证表明,该模型可以在给出预测风力发电的情况下,有效调度风力和火力发电,相比于现有技术降低电厂成本。最后,进一步考虑绿证市场的环境影响,结合现实绿证交易准则,构建绿证交易模型,最终使用加入动态稀疏训练的强化学习算法来获取最优策略。基于真实数据的实验结果表明,该模型可以在顺利开展绿证交易的同时,能够进一步促进可再生能源消纳并减少碳排放。

关键词：隐私保护联邦学习深度强化学习绿色证书交易可再生能源消纳

华北地区重度与轻度高温热浪事件时空分布和成因差异分析

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华北地区重度与轻度高温热浪事件时空分布和成因差异分析

作者：靳鑫桐南京信息工程大学

学位级别：硕士

线上线下混合式教学模式在无机及分析化学课程教学中的应用研究

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化纤与纺织技术 2024年第4期53卷 237-239页

作者：杨依苏建芝河北东方学院河北廊坊065001

信息时代的当下,互联网快速发展,新型教学模式对传统教学模式造成一定的冲击,同时对高等教育的发展起到了积极的作用。混合式教学模式在教学方法的运用、网络资源的运用、教学效果的监控等方面展现出它的创新活力,也促进了传统教学模式... 详细信息

信息时代的当下,互联网快速发展,新型教学模式对传统教学模式造成一定的冲击,同时对高等教育的发展起到了积极的作用。混合式教学模式在教学方法的运用、网络资源的运用、教学效果的监控等方面展现出它的创新活力,也促进了传统教学模式的改革。无机及分析化学课程是药学、医学检验技术等专业学生的必修基础课程,文章旨在根据传统教学模式存在的问题及混合式教学模式的应用意义,提出混合式教学模式在无机及分析化学课程教学中的应用策略,以提高学生对无机及分析化学课程的学习积极性,有效地提高教师的教学水平与教学效果,保证无机及分析化学课程教学的顺利进行。

关键词：混合式教学模式无机及分析化学课程教学

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使用中心预测-聚类的3D箱体实例分割方法

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 132-139页

作者：杨雨桐和红杰西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

随着深度学习技术在工业领域的大量部署,应用于运输、装卸、包装、分拣等环节的自动化系统成为仓储物流行业的研究热点。针对机器人箱体拆垛场景提出一个点云中心预测-聚类网络(center prediction-clustering network,CPCN),对箱体垛进... 详细信息

随着深度学习技术在工业领域的大量部署,应用于运输、装卸、包装、分拣等环节的自动化系统成为仓储物流行业的研究热点。针对机器人箱体拆垛场景提出一个点云中心预测-聚类网络(center prediction-clustering network,CPCN),对箱体垛进行实例分割,并计算每个箱体的上表面中心坐标。CPCN在传统的语义-实例联合分割结构的基础上,为实例分割分支设计了中心预测模块和中心强化模块。中心预测模块帮助定位实例中心以避免中心点分割错误,中心强化模块令属于同一实例的点在特征空间中向中心聚集,二者有效增强了实例特征的辨识能力。在实例特征处理部分设计的中心-实例聚类方法直接对实例特征进行距离度量来计算实例标签,大幅减少了计算时间。在箱体数据集上进行的实验表明,与现有方法相比CPCN在实例分割任务中的平均精确率最低提高了0.7个百分点,最高提高了17.2个百分点,预测实例中心的准确率达到94.4%,中心偏移量低至13.70 mm,且推理速度快于同类型的联合分割网络,对于箱体拆垛任务更有针对性,具有良好的应用价值。

关键词： 3D点云实例分割箱体拆垛中心预测聚类

反硝化MICP对再生骨料混凝土改性及机理研究

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反硝化MICP对再生骨料混凝土改性及机理研究

作者：牟桐烟台大学

学位级别：硕士

全球每年因建筑的改建和拆除产生了大量建筑垃圾,严重危害了环境并占用了土地空间。再生骨料是由建筑垃圾经过粉碎、筛选、分类、整形以及去除杂物后得到可作为混凝土骨料循环利用并达到环保、节约资源目的。但是由于再生骨料本身物理... 详细信息

全球每年因建筑的改建和拆除产生了大量建筑垃圾,严重危害了环境并占用了土地空间。再生骨料是由建筑垃圾经过粉碎、筛选、分类、整形以及去除杂物后得到可作为混凝土骨料循环利用并达到环保、节约资源目的。但是由于再生骨料本身物理性能劣质特点导致利用其制备的再生骨料混凝土性能随着再生骨料替代率提高而不断下降。因此需要对再生骨料进行改性以提高其物理性能从而提高再生骨料混凝土的利用价值。目前,利用微生物诱导碳酸钙沉淀（MICP）技术中的反硝化现象改性再生骨料被认为是一种绿色生态且不产生氨气的方法。但是关于反硝化细菌的理想矿化条件、最佳改性方案以及改性后再生粗骨料对混凝土性能的影响规律及机理目前尚不明确,对上述内容开展试验研究对提高反硝化细菌改性再生骨料效果和再生骨料混凝土性能具有重要意义。基于上述问题,开展以甲酸钙和硝酸钙作为钙源和营养物质并使用反硝化假胞单菌改性再生粗骨料的研究。通过设计了不同影响细菌矿化条件包括甲酸钙浓度、硝酸钙浓度、菌液浓度、温度、p H和碳氮比确定细菌矿化理想的矿化条件。在此基础上,使用了六种改性方案处理含砖块的砖混再生粗骨料,通过测定改性后再生粗骨料吸水率、压碎值和表观密度变化率选择了最佳改性再生粗骨料方案。最后设计了不同再生骨料替代率并结合火山灰材料共同改性再生骨料混凝土,通过测试混凝土的抗压强度、劈裂抗拉强度以及吸水率验证了改性后再生粗骨料对提高再生骨料混凝土的有效性。同时,对微生物矿化产物、改性前后再生粗骨料表面形貌和再生骨料混凝土的界面过渡区使用微观测试技术揭示了矿化产物性质和改性机理。主要结论总结如下:（1）在甲酸钙浓度为22.5g/L,硝酸钙浓度为8g/L,菌液OD值为0.7,温度为30℃,p H为9时,细菌矿化效率最高。通过SEM-EDS分析发现沉淀物多为方形或球形沉淀物,并初步判断为碳酸钙沉淀。XRD分析结果表明,在该矿化条件下检测到了更多方解石碳酸钙沉淀。（2）通过对比六种改性方案处理后再生粗骨料物理性能变化率发现,PM先吸收高浓度菌液,后置于含有甲酸钙和硝酸钙溶液浸泡的改性方法最佳。改性后再生粗骨料吸水率下降了11.8%;压碎值下降了16.4%;表观密度增加了4.9%。利用SEM对改性前后再生粗骨料表面形貌观测发现,改性前再生粗骨料表面疏松多孔,分布大量孔隙和微裂缝。改性后再生粗骨料表面覆盖了一层碳酸钙沉淀有效堵塞了孔隙。改性后的再生混凝土骨料旧界面过渡区和粘附旧砂浆也变得致密。（3）根据混凝土强度和吸水率试验结果表明,再生骨料混凝土的性能随着再生骨料替代率的增高而下降。再生粗骨料经过微生物改性后使得再生骨料混凝土的性能得到一定程度提高。在此基础上利用火山灰材料改性再生粗骨料使得再生骨料混凝土物理性能得到进一步提高,但混凝土拌合物流动性下降。值得注意的是,由于内养护作用和再生砖骨料表面较高粗糙度使得再生骨料替代率为20%的再生骨料混凝土强度略高于天然骨料混凝土。由SEM观测界面过渡区证实了再生砖骨料与砂浆间界面过渡区更加密实且有相互联锁作用,界面过渡区宽度小于5μm。

关键词：反硝化作用再生粗骨料微生物诱导碳酸钙沉淀改性方案再生骨料混凝土

竹节参皂苷IVa脑靶向脂质体的制备及抗缺血性卒中疗效评价

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竹节参皂苷IVa脑靶向脂质体的制备及抗缺血性卒中疗效评价

作者：梁怡桐中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

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景宁畲族三月三数字化体验设计研究与实践

景宁畲族三月三数字化体验设计研究与实践

作者：谢梦桐浙江科技大学

学位级别：硕士

“畲族三月三”作为国家级非物质文化遗产保护项目,集聚了畲族对歌、舞蹈、婚嫁、服饰等文化元素,拥有独特的民族语言和艺术文化表征。然而随着时代快速发展,其文化场域和功能价值逐渐消失,脱离了现代人群的生活。因此,在文化遗产数字... 详细信息

“畲族三月三”作为国家级非物质文化遗产保护项目,集聚了畲族对歌、舞蹈、婚嫁、服饰等文化元素,拥有独特的民族语言和艺术文化表征。然而随着时代快速发展,其文化场域和功能价值逐渐消失,脱离了现代人群的生活。因此,在文化遗产数字化保护的背景下,将畲族三月三民俗与新媒体相融合,对于畲族民俗的传播与传承具有重要意义,也是本课题研究的初衷。鉴于此,本课题以用户情感化体验为导向,结合文化三层次理论对畲族三月三民俗文化进行数字化体验设计。首先,本研究通过文献研究、田野考察等方法挖掘畲族三月三民俗内容及传承困境。并对现有民俗类数字化产品进行痛点分析。然后对三月三民俗进行逐层提取和内容特性分析,结合用户体验要素建立民俗非遗数字化体验模型。以此指导用户调研方向,通过问卷调查、用户访谈等方法结合统计学,分析确定用户对于畲族三月三微信小程序的初步需求,运用KJ法将需求整理和分级为设计指标,进而通过AHP法对使用需求进行权重分析,计算得出各需求的优先级排序。研究得出,设计指标中本能层的“界面设计”、行为的“节庆互动”以及反思层的“情感体验”可作为本设计的核心要点,以此提出相应设计策略开展后续设计实践。最后,使用PAD情感模型,通过目标用户对三月三小程序体验评价,进行情感化体验测试评估,证实了本课题研究的可行性。本课题在新媒体时代背景下对畲族三月三民俗进行数字化设计,以此探究数字化技术与体验设计对于民俗非遗文化生态焕发新活力的作用和模式,使畲族三月三民俗文化能够被更多人所了解、传播与传承。

关键词：数字化体验畲族三月三民俗非遗层次分析法

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基于深度学习的轨道电路故障智能诊断研究

基于深度学习的轨道电路故障智能诊断研究

作者：彭菲桐重庆交通大学

学位级别：硕士

铁路作为国家重要基础设施,承担着经济发展的重要责任。在铁路高速发展的背景下,轨道电路故障诊断的智能化水平亟待提升。传统人工检修存在主观性强、判别效率低等问题,有必要考虑引入智能算法快速准确定位轨道电路故障,提高维修效率。... 详细信息

铁路作为国家重要基础设施,承担着经济发展的重要责任。在铁路高速发展的背景下,轨道电路故障诊断的智能化水平亟待提升。传统人工检修存在主观性强、判别效率低等问题,有必要考虑引入智能算法快速准确定位轨道电路故障,提高维修效率。因此,本文选用ZPW-2000型无绝缘轨道电路,在现有故障诊断研究的基础上,开展了以下工作:1)对轨道电路的组成结构及工作原理进行阐述,并对其常见故障类型及故障原因进行总结归纳。依据轨道电路结构原理建立基于四端网络理论的仿真模型,与实测数据进行对比验证,结果显示最大误差为4.80%,为后续章节的研究内容提供理论基础。2)针对现有的轨道电路故障诊断方法在复杂环境中受到噪声干扰的限制,提出了一种时频智能深度网络故障诊断方法。首先,对原始感应电压信号进行连续小波变换转换得到小波时频图,将信号的时域和频域信息相结合。其次,将时频图输入到深度置信网络中,以半监督的方式进行提取高层次、抽象特征。最后,通过哈里斯鹰算法对最小二乘支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化,建立最优的HHO-LSSVM诊断模型,为基于数据驱动的轨道电路故障诊断提供了可行的解决方案。3)针对轨道电路故障的随机性和复杂性,采用单一诊断模型存在提取特征片面,且模型结构经验设计不合理的问题,提出了算法集成智能优化故障诊断方法。首先以轨道电路信号集中监测系统的电压检测量建立故障特征集,使用卷积神经网络提取特征空间信息,长短期记忆网络提取时间特征信息,从而使轨道电路故障诊断所提取的特征兼具时空信息。同时,引入遗传算法优化上述深度神经网络的结构及参数,并结合强化学习中的Q-learning方法对两个组合网络特征级的输出权重进行进一步优化。最后,使用多层感知器对深度网络的分类误差进行拟合修正,提高模型对轨道电路的故障诊断精度。仿真结果表明,利用智能优化的深度网络模型对轨道电路的故障诊断相较于单一模型、精炼设计的组合模型识别率可达99.28%,评价指标等均有所提升。通过引入更全面的优化方法和网络结构,在特征提取和模型优化方面更全面和精确,从而进一步提高了轨道电路故障诊断的性能。

关键词：轨道电路故障诊断深度学习集成智能优化小波变换