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幼专中国画课程思政教育趣味性探索--以广西幼儿师范高等专科学校为例

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广西教育 2024年第6期 60-63页

作者：杨松广西幼儿师范高等专科学校

加强课程思政教育是新时代教育的新要求,中国画课程思政教育要根据新要求,增强教学内容设计的趣味性、教学过程的趣味性和学习评价的趣味性,同时注意不为有趣而低俗、避免牵强与生硬,并基于“育人”目的,把课程思政教育当作一项重要的... 详细信息

加强课程思政教育是新时代教育的新要求,中国画课程思政教育要根据新要求,增强教学内容设计的趣味性、教学过程的趣味性和学习评价的趣味性,同时注意不为有趣而低俗、避免牵强与生硬,并基于“育人”目的,把课程思政教育当作一项重要的教学任务、一项系统工程,以提升课程思政教育的效果。

关键词：中国画课程课程思政趣味性

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极石破局

21世纪商业评论 2024年第1期 86-87页

作者：杨松不详

造车新势力极石汽车,正在进入到更多城市中。12月10日,无锡体验中心正式开业,加上其他城市,在10天里,极石共入驻了6个城市。极石汽车品牌创始人昌敬,是一位连续创业者,创办了扫地机器人上市公司石头科技。团队仅用3年时间,将车造出来,... 详细信息

造车新势力极石汽车,正在进入到更多城市中。12月10日,无锡体验中心正式开业,加上其他城市,在10天里,极石共入驻了6个城市。极石汽车品牌创始人昌敬,是一位连续创业者,创办了扫地机器人上市公司石头科技。团队仅用3年时间,将车造出来,并实现交付。时移世易,有着硬件产品经验的昌敬,在新能源汽车高点下场造车,但汽车行业内卷加剧,卖车变得艰难。

关键词：硬件产品新能源汽车上市公司汽车行业汽车品牌造车连续创业者体验中心

近海大气环境下RC框架结构时变地震易损性分析

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自然灾害学报 2024年第1期33卷 197-211页

作者：郑山锁徐玉海杨松明铭可亮西安建筑科技大学土木工程学院陕西西安710055 西安建筑科技大学结构工程与抗震教育部重点实验室陕西西安710055

由于近海大气环境中存在的氯离子会侵蚀RC框架结构,造成材料性能不断劣化,最终降低了RC框架结构的抗震性能。为研究近海大气环境下RC框架结构地震损伤风险变化规律,基于钢筋均匀锈蚀模型及混凝土开裂前后钢筋锈蚀速率的变化规律,提出了... 详细信息

由于近海大气环境中存在的氯离子会侵蚀RC框架结构,造成材料性能不断劣化,最终降低了RC框架结构的抗震性能。为研究近海大气环境下RC框架结构地震损伤风险变化规律,基于钢筋均匀锈蚀模型及混凝土开裂前后钢筋锈蚀速率的变化规律,提出了一种改进的钢筋锈蚀率概率模型,并构建材料性能劣化模型。在此基础上,根据解析易损性分析理论,建立考虑氯离子侵蚀的近海大气环境RC框架结构时变易损性分析方法,并构建典型结构,分析不同损伤状态下的时变易损性曲线,评估其时变易损性与损伤状态。研究结果表明:当地震动强度指标取值相同时,各损伤状态结构在服役龄期内的地震易损性呈现出非线性增大趋势,抗震性能不断退化;以易损性指数作为结构损伤指标时,按照我国规范设计的RC框架结构,在30 a服役龄期内能够满足我国三性能抗震设防水准。

关键词：近海大气环境劣化模型地震易损性抗震性能 RC框架结构

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中国碳市场政策的减污降碳协同效应

资源科学 2024年第1期46卷 53-68页

作者：罗良文雷朱家华中南财经政法大学经济学院武汉430073

【目的】面对“碳达峰、碳中和”的目标约束,探讨不同碳交易政策工具对减污降碳效果的影响,为实现区域经济绿色低碳转型提供理论依据。【方法】本文基于2003—2021年30个省份的数据,以CO_(2)和SO_(2)构建耦合协调度模型,采用双向固定效... 详细信息

【目的】面对“碳达峰、碳中和”的目标约束,探讨不同碳交易政策工具对减污降碳效果的影响,为实现区域经济绿色低碳转型提供理论依据。【方法】本文基于2003—2021年30个省份的数据,以CO_(2)和SO_(2)构建耦合协调度模型,采用双向固定效应的双重差分模型,分析碳交易政策的减污降碳效果及其作用机制,并进一步分析碳市场政策工具的减污降碳作用。【结果】(1)碳交易政策能够显著地降低碳污排放之间的耦合度和协调度,产生减污降碳效果,并且逐渐趋向于“高水平耦合与优质协调”的协同关系。(2)异质性的结果表明碳交易政策对北京、上海、广东的碳污排放耦合度与协调度的影响大于天津、湖北、重庆、福建,并且对碳排放相对较低地区碳污耦合度、协调度的影响更显著,同时碳交易政策的“降碳”效果相对高于“减污”效果。(3)碳交易政策的减污降碳效应主要由碳价格、碳市场活跃度、碳市场规模、惩罚工具通过产业结构效应、能源结构效应和技术进步效应实现,各项政策工具也具有优化产业结构水平,降低产业间差异的作用,但现阶段无法显著改善能源结构清洁化水平和提升绿色技术创新水平。【结论】因此,应进一步建立健全碳污协同治理体系,提高绿色低碳技术和污染治理技术,实现产业结构升级和能源结构转型,扩大碳市场规模,完善碳市场政策工具,进而实现“减污降碳协同增效”的共赢局面。

关键词：碳市场减污降碳协同增效政策工具耦合协调度中国

独辟蹊径勤耕耘——记原《中国肿瘤》编辑部主任雷通海肿瘤信息研究足迹

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中国肿瘤 2024年第2期33卷 161-164页

作者：雷通海《中国肿瘤》编辑部

2023年是浙江省肿瘤医院建院60周年,作为全国最早建立的四所肿瘤专科医院之一,浙江省肿瘤医院经过60年的发展,通过历代浙肿医人的辛勤耕耘,树立起了“国内标杆”的业内口碑和“肿有医靠”的良好社会形象,引导浙肿医人赓续精神血脉、汲... 详细信息

2023年是浙江省肿瘤医院建院60周年,作为全国最早建立的四所肿瘤专科医院之一,浙江省肿瘤医院经过60年的发展,通过历代浙肿医人的辛勤耕耘,树立起了“国内标杆”的业内口碑和“肿有医靠”的良好社会形象,引导浙肿医人赓续精神血脉、汲取奋发力量。建院60周年之际,浙江省肿瘤医院特设立“终身成就奖”。

关键词：浙江省肿瘤医院肿瘤专科医院终身成就奖编辑部主任精神血脉医人独辟蹊径

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吴熙载绘画笔墨与其晚年书法的新变

中国书法 2024年第8期 102-102,104-115页

作者：崔少雷上海大学上海美术学院

本文考证了吴熙载着力于绘事的年代与动因,通过图像比对和文献梳理,对吴熙载以画入书,促成其晚年书法新变的过程进行了历时性的分析考察,阐发了吴氏融通书画的艺术实践在“绘画书写化”和“书法美术化”两大趋势交汇点的历史意义。

关键词：吴熙载题款书画同源

基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法

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复杂系统与复杂性科学 2024年第1期21卷 20-27,42页

作者：洪成蒋沅严玉为余荣斌杨松青南昌航空大学信息工程学院南昌330063

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻... 详细信息

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。

关键词：时序网络层间邻域节点重要性信息熵

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利用全局仿射模型进行卫星图像快速三维重建

遥感学报 2024年第6期28卷 1576-1587页

作者：陈豹王品贺董秋雷中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心北京100190 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题,本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局... 详细信息

基于多视角卫星遥感图像的三维场景重建是遥感领域中一项极具挑战性的任务。针对现有方法重建速度慢的问题,本文提出了一种利用全局式仿射模型进行卫星图像快速重建方法。该方法首先将多视角卫星图像裁剪成一组局部图像块并计算相应局部场景的三维仿射点云,然后引入一种基于局部点云的全局式仿射运动矩阵估计算法计算出每个视角对应的相机仿射运动矩阵,在此基础上利用少量地面控制点恢复出场景的三维欧氏结构。在两个公共数据集上的实验结果表明,本文方法的重建速度、精度和完整性在大多数情况下均优于3种主流文献方法。

关键词：三维重建卫星遥感图像仿射成像模型欧氏结构恢复全局仿射矩阵

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基于即时学习的改进条件高斯回归软测量

化工学报 2024年第6期75卷 2299-2312页

作者：黎宏陶王振雷王昕华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237 上海交通大学电工与电子技术中心上海200240

基于数据驱动的在线软测量是当前工业智能化感知的重要研究方向。在算法实际部署中,过程模态切换以及数据漂移都会导致软测量性能下降,传统自适应方法又存在模型单一、模态遗忘等不足。针对上述问题提出一种基于即时学习的样本时空加权... 详细信息

基于数据驱动的在线软测量是当前工业智能化感知的重要研究方向。在算法实际部署中,过程模态切换以及数据漂移都会导致软测量性能下降,传统自适应方法又存在模型单一、模态遗忘等不足。针对上述问题提出一种基于即时学习的样本时空加权条件高斯回归(STWCGR)软测量算法。该方法用概率密度估计和条件概率计算实现软测量建模和预测:首先根据即时学习思想通过样本时空混合加权方法筛选局部建模数据,然后结合高斯混合回归思想累积局部单高斯概率密度模型对数据分布进行拟合,最后引入预测动量更新和模态更新策略提高预测稳定性并赋予模型对新工况的学习适应能力。通过仿真实验验证了所提方法在预测精度、稳定性以及新模态适应能力上的有效性。

关键词：智能感知数据驱动软测量预测即时学习高斯混合回归

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