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古诗词艺术歌曲《定风波·莫听穿林打叶声》的艺术特征及演唱研究

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古诗词艺术歌曲《定风波·莫听穿林打叶声》的艺术特征及演唱研究

作者：赵琳珂延安大学

学位级别：硕士

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京东供应链数智化对企业绩效的影响

京东供应链数智化对企业绩效的影响

作者：王子珂河北经贸大学

学位级别：硕士

允许中转与绕行的众包同城配送司机包裹匹配优化

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控制与决策 2024年第3期39卷 1021-1029页

作者：杨华龙梁晓萍王征吴琼大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026 大连海事大学航运经济与管理学院辽宁大连116026 顺丰科技有限公司广东深圳518000

针对众包同城配送司机与包裹匹配的问题,提出一种由零售店作为包裹送取或中转节点、私家车司机顺路捎带的配送策略.以平台总收益最大化为目标,构建允许中转和绕行的众包同城配送司机与包裹匹配问题的混合整数规划模型,并设计改进的自适... 详细信息

针对众包同城配送司机与包裹匹配的问题,提出一种由零售店作为包裹送取或中转节点、私家车司机顺路捎带的配送策略.以平台总收益最大化为目标,构建允许中转和绕行的众包同城配送司机与包裹匹配问题的混合整数规划模型,并设计改进的自适应大邻域搜索算法进行模型求解;以大连市主城区为实际场景的数值算例验证模型和算法的有效性和适用性.研究表明,允许私家车司机绕行和包裹中转的众包同城配送能够提高平台的总收益,使得私家车司机和零售店从中获利,有助于缓解城市道路拥堵、减少环境污染.敏感性分析结果显示,增加签约私家车数量以及在一定范围内增大车辆最大绕行系数有助于提高司机-包裹匹配成功率和平台总收益.随着包裹配送时间紧迫性的减弱,私家车司机和零售店参与的众包同城配送优势愈加明显.

关键词：众包同城配送司机包裹匹配中转绕行混合整数规划模型

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蛋白磷酸化修饰调控卵母细胞成熟的研究进展

中国草食动物科学 2024年

作者：郭韶珂郭宪中国农业科学院兰州畜牧与兽药研究所甘肃省牦牛繁育重点实验室农业农村部青藏高原畜禽遗传育种重点实验室

哺乳动物卵母细胞减数分裂进程的有序进行是成功受精和随后胚胎发育的先决条件，也是有性生殖的基础。研究表明许多蛋白质磷酸化修饰事件是调节减数分裂停滞或恢复、染色体分离以及纺锤体正确组装的关键。文章概述了磷酸化修饰在卵母细... 详细信息

哺乳动物卵母细胞减数分裂进程的有序进行是成功受精和随后胚胎发育的先决条件，也是有性生殖的基础。研究表明许多蛋白质磷酸化修饰事件是调节减数分裂停滞或恢复、染色体分离以及纺锤体正确组装的关键。文章概述了磷酸化修饰在卵母细胞成熟过程中的作用，重点阐述了细胞周期蛋白依赖性激酶1（CDK1）、细胞外调节激酶（ERK）、极光激酶（AURKs）、蛋白激酶B（PKB）、单倍体生殖细胞特异性核蛋白激酶（Haspin）和蛋白磷酸酶1/2A（PP1/PP2A）在卵母细胞成熟过程中发挥的重要作用，以期为提高哺乳动物繁殖力和指导雌性动物不孕提供参考。

关键词：卵母细胞磷酸化减数分裂蛋白质

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中学生变量控制策略现状调查

中学生变量控制策略现状调查

作者：梁晓雨曲阜师范大学

学位级别：硕士

围绕文本特征开展英语学习活动的高中英语阅读教学探索

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中小学英语教学与研究 2024年第2期 68-72页

作者：吕雨珂浙江省衢州第二中学

理解文本特征是一项重要的阅读技能,英语课程标准对此也提出了相关要求。教师可设计如下英语学习活动引导学生理解、利用文本特征:预测内容、判断文体、理解内容、定位信息、回顾内容等分析文本特征类活动,对比文本和文本特征所给信息... 详细信息

理解文本特征是一项重要的阅读技能,英语课程标准对此也提出了相关要求。教师可设计如下英语学习活动引导学生理解、利用文本特征:预测内容、判断文体、理解内容、定位信息、回顾内容等分析文本特征类活动,对比文本和文本特征所给信息一致性、评价文本特征的适宜性等评价文本特征类活动,添加文本标题、添加图片说明、添加图片等创造文本特征类活动。这些学习活动可以帮助学生培养阅读技能,提升思维品质和看的技能,学会自主探究。

关键词：高中英语阅读文本特征学习活动

基于“经验之塔”的初级汉语综合课《咱们去饭馆吃饭吧》教学设计

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基于“经验之塔”的初级汉语综合课《咱们去饭馆吃饭吧》教学设计

作者：寻珂安阳师范学院

学位级别：硕士

基于数据驱动的高速匝道车辆合流交互场景仿真生成方法研究

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基于数据驱动的高速匝道车辆合流交互场景仿真生成方法研究

作者：邱凡珂重庆理工大学

学位级别：硕士

面向交通多主体区域协调的平均场深度强化学习控制方法

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面向交通多主体区域协调的平均场深度强化学习控制方法

作者：刘雨珂北方工业大学

学位级别：硕士

随着社会飞速发展,群众出行需求量的日益增加,需求多样性日渐丰富。区域交通控制复杂程度也随之攀升。且城市路网结构复杂,各主体在优化过程中面临着目标冲突,成为交通控制研究中的难点问题。因此,如何应对大规模下多类交通主体的协调... 详细信息

随着社会飞速发展,群众出行需求量的日益增加,需求多样性日渐丰富。区域交通控制复杂程度也随之攀升。且城市路网结构复杂,各主体在优化过程中面临着目标冲突,成为交通控制研究中的难点问题。因此,如何应对大规模下多类交通主体的协调控制成为亟待解决的问题。多智能体强化学习是解决这一问题的有效方法,但随着智能体数量的增加,学习过程中其导致状态-动作空间呈指数增长,维度爆炸问题难以避免,深度强化学习在此过程中面临收敛困难的问题。且区域交通系统内通常存在着上百个交通主体相互竞争与协作,规模扩大所形成的巨大交通状态空间和复杂的动态交互,使得已有的协调机制计算程度加剧,制约了其在大规模区域交通控制问题中的应用。同时常用的交通协调控制方法缺乏对未来交通状态变化的考虑,难以应对交通需求的动态变化性,无法帮助交通主体进行最优决策。针上述问题,本文引用平均场理论结合多智能体深度强化学习,应对区域交通多主体协调问题,本文主要研究内容如下:首先,为解决现有的多智能体强化学习算法拓展至区域路网环境下使用时存在的存在维度爆炸、环境非平稳性等问题,通过平均场近似将区域交通信号控制的多智能体强化学习问题转变成求解中心智能体所有邻居平均动作的最佳策略问题。本文提出了两种平均场多智能体强化学习算法,MFQ-ATSC及MFAC-AT SC以应对区域交通信号控制问题。其次,针对现有的区域交通多类主体控制方法难以利用未来交通状态进行决策,本章提出了基于长短时记忆网络(LSTM)的多类特征状态预测模型,弥补在深度强化学习中仅用当前交通状况进行动作选择的局限性。将状态预测模型与深度强化学习进行结合提出DPQ算法,智能体根据联合状态通过策略进行动作选择并执行,环境在动作执行后产生相应奖励,找到使未来回报最大化的最优策略。最后,现有的区域交通系统控制研究多集中于单一类型的交通主体展开,且平均场理论将所有交通主体进行平均所增加的平均场偏差问题,本文考虑将环境内控制对象划分为多个子集,每子集包含一种类型的交通主体,以此实现交通主体类型分解。提出了MFPQ算法,考虑了每类交通主体间的交互,而不仅仅是成对交互,这将更好地反映在区域交通系统环境中主体之间的协作和相互影响。本文所提四种算法均在SUMO仿真平台进行验证,与现有的多智能体深度强化学习算法和固定配时控制方法进行对比。结果表明本文所提算法能够有效降低平均旅行时间、平均时间损失,提高交叉口内车辆的平均速度、路段占有率,提升整体区域交通运行效率。

关键词：平均场理论多智能体强化学习多主体协调控制交通预测