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改造中的滨水景观更新设计

山西建筑 2019年第1期45卷 191-192页

作者：毕程程许大为东北林业大学黑龙江哈尔滨150000

通过对松花江畔滨水景观设计案例的分析研究,介绍了松花江畔滨水景观的相关概念,分析了滨水景观更新设计的政治与经济两方面的原因,探讨了现有景观设计中存在的问题,并提出了实际有效的解决对策。指出在对这些城市的滨水景观进行更新设... 详细信息

通过对松花江畔滨水景观设计案例的分析研究,介绍了松花江畔滨水景观的相关概念,分析了滨水景观更新设计的政治与经济两方面的原因,探讨了现有景观设计中存在的问题,并提出了实际有效的解决对策。指出在对这些城市的滨水景观进行更新设计时,切记不要破坏当地原有的生态环境,而且需要综合全面地融入具有地方特色的文化内涵,同时,其还需要体现出"人与自然和谐相处"的主题。

关键词：滨水景观松花江畔更新设计景观改造

采用局部子图嵌入的MOOCs知识概念推荐模型

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 189-204页

作者：居程程祝义江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏徐州221116 高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106

大规模开放在线课程(MOOCs)在减少用户学习盲区和改善用户体验方面已经有大量的研究,尤其是基于图神经网络的个性化课程资源推荐,但现有工作主要集中在固定或同质图上,容易受到数据稀疏问题的影响且难以扩展。在局部子图上使用图卷积,... 详细信息

大规模开放在线课程(MOOCs)在减少用户学习盲区和改善用户体验方面已经有大量的研究,尤其是基于图神经网络的个性化课程资源推荐,但现有工作主要集中在固定或同质图上,容易受到数据稀疏问题的影响且难以扩展。在局部子图上使用图卷积,并结合扩展的矩阵分解(MF)模型来解决这一问题。首先,将异构图分解为多个基于元路径的子图,结合随机游走采样方法实现在采样节点富有影响力邻域的同时捕获实体之间复杂的语义关系,并在局部邻域上进行图卷积平滑各节点表示,实现高可扩展性;然后,使用注意力机制适应性地融合不同子图的上下文信息,更全面地构建用户偏好;最后,通过扩展矩阵分解优化模型参数,获得推荐列表。为了验证提出模型的性能,在公开的MOOCs数据集上进行对比实验,相较于最优基线,性能提升了2%,内存计算需求降低了近500%,缓解数据稀疏问题的同时仍具有较强的可扩展性。

关键词：大规模开放在线课程(MOOCs) 图神经网络个性化课程推荐图卷积基于元路径的子图扩展矩阵分解

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App开发中的UI设计技术

科学技术创新 2020年第4期 61-62页

作者：毕程程宋璐明杨赛超防灾科技学院吉林梅河口135000 防灾科技学院河北邯郸057150 大连工业大学河北邯郸057150

本文简述了大学时光app中主要的UI设计。在APP开发过程中,UI技术起到了决定性的核心作用。其中photoshop、Adobe Illustrator作为主要的辅助软件。目的是展示软件中UI设计整体的思路和实现过程。

关键词： UI设计图标设计界面设计用户交互体验

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原子荧光光谱法测定婴幼儿配方奶粉中的汞

农村科学实验 2020年第10期 97-98页

作者：张恩旭毕程程孙佳赵嘉靓延吉海关吉林延吉133000

采用热消解-原子荧光光谱法和原子发生荧光光谱法,以硝酸/过氧化氢和重铬酸钾为氢化物进行热消解,测定婴儿配方奶粉中的汞。对分析和确定条件进行了讨论和优化。汞的线性范围为0~50ug/L,相关系数r=0.9999,检出限为0.005ug/L。该方法操... 详细信息

采用热消解-原子荧光光谱法和原子发生荧光光谱法,以硝酸/过氧化氢和重铬酸钾为氢化物进行热消解,测定婴儿配方奶粉中的汞。对分析和确定条件进行了讨论和优化。汞的线性范围为0~50ug/L,相关系数r=0.9999,检出限为0.005ug/L。该方法操作性强,时间短,灵敏度高。

关键词：婴幼儿配方奶粉氢化物发生-原子荧光光谱法汞稳定剂

迈向第三空间:城市更新中遗产社区的情感流变与异质性认同

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热带地理 2024年第8期44卷 1410-1422页

作者：杨程程浙江大学社会学系杭州310058

文章以杭州市馒头山社区为研究案例,以田野调查方式获取资料,采用参与式观察、网络文本分析等方法,从空间生产理论与微观史视角出发,剖析遗产空间变迁与地方意义建构的关系,及以城市更新为表征的现代化对民众日常的影响,试图回应近年城... 详细信息

文章以杭州市馒头山社区为研究案例,以田野调查方式获取资料,采用参与式观察、网络文本分析等方法,从空间生产理论与微观史视角出发,剖析遗产空间变迁与地方意义建构的关系,及以城市更新为表征的现代化对民众日常的影响,试图回应近年城市研究的“微观史”转向。结果表明:1)第一空间的改造对地方环境提升和公共服务设施改善具正面效应,对地方情感产生积极引导作用;2)权威群体基于规划改造将遗产社区转化为符合国家政府构想的第二空间,使其转变为具消费、生产及休闲属性的第三空间;3)各行动主体基于异质性感知,受权威群体第二空间构想的影响,在日常实践中重构第三空间,在情感流变中或可面临迷失、分化风险。审视城市更新过程中的遗产社区,需关注其迈向第三空间的非均衡与不稳定,认可活化遗产所激发的“地方进步感”时,更应关注“地方分化感”的萌生,否则将桎梏于第二空间的构想幻象中,使“遗产的共享性”成为伪命题。

关键词：遗产社区第三空间城市更新遗产呈现情感认同杭州馒头山社区

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高为杰《春花之舞》的创作手法与意象表达

音乐创作 2024年第3期 123-135页

作者：孙程程首都师范大学音乐学院

长笛奏鸣曲《春花之舞》(1962),是高为杰先生学生时代的主要作品之一,是作曲家早期由变音体系组织音高结构的典型之作。文章对作品的整体音乐结构、音高结构、音乐材料及组织手法进行了分析,以阐述作曲家在创作中如何运用五声性音调素... 详细信息

长笛奏鸣曲《春花之舞》(1962),是高为杰先生学生时代的主要作品之一,是作曲家早期由变音体系组织音高结构的典型之作。文章对作品的整体音乐结构、音高结构、音乐材料及组织手法进行了分析,以阐述作曲家在创作中如何运用五声性音调素材与变音体系技法相结合,描绘出春花之舞多彩绚丽的美妙景象。

关键词：高为杰《春花之舞》泛调性变音体系民族风格旋律意象表达

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基于CSES和Swarm观测的地震电离层等离子体异常研究

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基于CSES和Swarm观测的地震电离层等离子体异常研究

作者：韩程程防灾科技学院

学位级别：硕士

地震,作为地球自然界最具破坏性的自然灾害之一,不仅给人们的生命财产带来巨大损失,也会对社会经济和环境造成沉重打击。因此,开展地震相关科学预测、监测和预警工作至关重要。随着科技的进步,特别是空间探测技术的发展,越来越多的地震... 详细信息

地震,作为地球自然界最具破坏性的自然灾害之一,不仅给人们的生命财产带来巨大损失,也会对社会经济和环境造成沉重打击。因此,开展地震相关科学预测、监测和预警工作至关重要。随着科技的进步,特别是空间探测技术的发展,越来越多的地震震前异常在电离层被观测到,地震监测预测研究已不局限于地面观测。2018年2月,我国成功发射了地震电磁监测试验卫星(即张衡一号01星,CSES),是中国第一颗专门用于地震观测研究以及地球物理场测量的天基平台。特有的高度和地方时为探索该时空区域内的电离层物理特征,以及地震相关电离层异常现象及机理提供了丰富且长期稳定的观测资料。欧洲航天局在2013年发射的Swarm卫星星座与CSES同期在轨,并且搭载有与CSES相似的地磁场和等离子体探测载荷,为研究电离层的空间动态变化提供了更加全面的观测数据。前期研究表明,电离层等离子体原位观测数据对于地震有非常敏感的响应,学者们记录到大量的震前异常现象。目前CSES-01运行已六年多,基于其电子密度(Ne)观测数据的地震相关异常的系统性的研究还未见报道。本文利用CSES卫星的朗缪尔探针(LAP)载荷观测的电子密度(Ne)数据,对全球57个6.8级以上浅源(震源深度≤100km)地震以及中国15个6级以上地震进行震例分析和统计研究,同时在典型震例CSES数据研究的基础上,联合Swarm卫星观测数据开展立体观测分析。首先利用CSES电子密度观测数据,选取3个典型震例,利用重访轨道分析法研究了震前的异常变化:对于2021年8月12日棉兰老岛附近海域地震,在震前13天和震前12天,震中西北方向Ne异常扰动变化明显升高,在地震当天,震中西南方向Ne扰动变化升高;2020年8月19日印尼苏门答腊岛南部海域地震,在震前11天和震前7天,震中西北方向均有Ne异常变化扰动幅度升高现象;2023年2月6日土耳其地震,在震前10天,震中西北方向Ne扰动变化升高。同时,联合Swarm星座观测数据,利用快速扰动分析方法对这些典型震例进行分析,研究发现:棉兰老岛附近海域地震,在震前13天、震前12天和地震当天记录到了与地震有关的异常;印尼苏门答腊岛南部海域地震,在震前11天和震前7天,Swarm观测数据均有异常出现;土耳其地震在震前10天也记录到了异常现象。其次,利用CSES和Swarm观测数据对三个震例开展震前异常现象的时空立体分布研究,结果表明:在CSES观测到异常现象一定的时空范围内,Swarm卫星在大多数情况下也记录到了相似的异常,但由于CSES和Swarm卫星的轨道高度、地方时等的不同,其异常时空分布有差异,通过这些差异可以看出异常现象可以分布在震中周围460～520km高度范围内,可以持续几个小时。在震例分析的基础上,总结了CSES地震电子密度异常分析流程和判别标准。并利用CSES观测数据对2018年8月到2023年3月之间全球发生的6.8级以上地震(共57个)以及中国大陆6级以上地震(共15个)进行了统计分析。研究发现:(1)震级越大,地震出现异常现象越多;(2)震中东侧异常明显高于震中西侧,北半球异常多分布于震中以南方向,南半球异常多分布于震中以北方向;(3)地震当天、震前2天、震前7天、震前11天几个时间范围内异常出现频次较高;(4)对于中国大陆五年来发生的6级以上地震(共15个):Ne的异常现象多发生在震中西南方向,震前5天异常出现频次最高,此外,震前9天-震前5天有连续异常现象。研究结果表明,CSES和Swarm的Ne能够在研究与地震相关的电离层扰动中发挥基础作用,并且得到统计意义上的可靠性。地震前电离层异常的发生与震级、地理位置(包括陆地与海洋地震)及南北半球位置密切相关,震前异常现象会沿着磁力线方向传播,数据分析结果为理解地震如何影响电离层提供了线索,并且与岩石圈-大气-电离层耦合(LAIC)模型的定性分析一致。本项研究不仅有助于增进我们对地震形成和发展过程中等离子体行为的理解,还能为基于卫星星座的地震电离层研究以及其在防灾减灾中的实际应用提供宝贵的参考资料,具有重要的研究意义。

关键词： CSES Swarm 电子密度地震等离子体异常

基于PathSim的MOOCs知识概念推荐模型

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2049-2064页

作者：祝义居程程郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏省教育信息化工程技术研究中心江苏徐州221116 高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106

大规模开放在线课程提供大规模开放式在线学习平台,为推进现代教育发挥关键作用。然而,减少用户学习盲区和改善用户体验方面的研究仍具有挑战性:交互数据稀疏;难以扩展到大型推荐任务上;用户需求不单由用户喜好决定,还受到不同教师、课... 详细信息

大规模开放在线课程提供大规模开放式在线学习平台,为推进现代教育发挥关键作用。然而,减少用户学习盲区和改善用户体验方面的研究仍具有挑战性:交互数据稀疏;难以扩展到大型推荐任务上;用户需求不单由用户喜好决定,还受到不同教师、课程影响;以统一的方式对课程学习事件中不同类型实体及关系进行建模并不妥靠。基于此,引入相关性度量,依据全图结构信息计算各边权重,提出采用相关性度量算法PathSim进行邻域采样的知识概念推荐模型PathSimSage。各实体间相关性得分可在本地离线计算,将神经网络与传播过程分离,保证神经网络的堆叠层数和传播过程的独立性,大幅减少模型所需训练时间。在公开的MoocCube数据集上进行了综合实验,PathSimSage降低了不相关的信息甚至噪声的影响,解决随机游走采样所引发的高度节点偏差问题,并在一定程度上缓解了过平滑效应。

关键词：大规模开放在线课程图神经网络个性化课程推荐图卷积基于元路径的子图相似性度量

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基于数据驱动的锂电池状态及剩余充电时间估计方法研究

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基于数据驱动的锂电池状态及剩余充电时间估计方法研究

作者：于程程烟台大学

学位级别：硕士

随着新能源汽车的迅速普及,锂电池因其优异的充放电性能而成为新能源汽车的首选动力来源,被广泛应用其中。为确保电池的稳定高效运行以及延长电池循环寿命,高效的电池管理系统(Battery Management System,BMS)至关重要。在BMS中,荷电状... 详细信息

随着新能源汽车的迅速普及,锂电池因其优异的充放电性能而成为新能源汽车的首选动力来源,被广泛应用其中。为确保电池的稳定高效运行以及延长电池循环寿命,高效的电池管理系统(Battery Management System,BMS)至关重要。在BMS中,荷电状态(State of Charge,SOC)、能量状态(State of Energy,SOE)以及剩余充电时间(Remaining Charge Time,RCT)是其监测关键指标,直接影响电池的运行安全性和稳定性。因此,本文提出了基于数据驱动框架的方法,以实现准确的电池状态联合估计(SOC与SOE)和RCT估计。并通过实验室锂电池充放电实验和实车充电实验验证了该方法的有效性,主要展开以下工作:(1)针对锂电池运行场景复杂多变下联合估计模型精度低的问题,提出了基于CNN-Bi LSTM的SOC与SOE联合估计模型。通过融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM),设计了合理的CNN-Bi LSTM网络框架,以更有效地捕捉电池充放电过程中的时空信息,提高估计模型的精度。此外,在输入数据中采用了滑动窗口技术对其进行切割,形成“多时域”输入结构,使得模型更好的学习不同时序内的数据特征。最后,在恒温充、放电场景下进行了12组实验验证,并且在变温条件下对比了LSTM、Bi LSTM等三个深度模型的估计性能。结果表明,CNN-Bi LSTM在不同应用场景下SOC与SOE的平均RMSE分别为0.56%和0.59%。(2)针对不同区间和电池数据间存在的分布不一致性,导致模型的适应性差的问题,提出了一种基于迁移学习(Transfer Learning,TL)的CNN-Bi LSTM模型。首先,利用源域数据进行训练,得到预训练模型。然后,采用基于模型的迁移学习方法对模型进行微调,以使其适应于目标数据集。最后,通过在不同放电区间和不同类型电池的数据上验证模型的泛化能力,并与未迁移学习模型性进行了12组实验对比。实验结果表明,基于CNN-Bi LSTM-TL模型SOC与SOE的平均RMSE分别降低了0.91%和1.15%。(3)在(1)和(2)准确估计的基础上,针对真实充电场景的多变性和充电过程的复杂性,提出了一种基于深度学习的多场景充电数据估计框架,用于估计RCT。通过深入对多场景充电数据进行分析,采用具有较强泛化能力的时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)模型来估计RCT。针对电池系统的非线性特性,基于动态学习率(Dynamic Learning Rate,DLR)机制和早期停止策略(Early Stop,ES),设计了DLR-ES-TCN模型,以平衡模型收敛速度和精度之间的关系。最后,在多场景多模型下进行了5组实验验证。结果表明,DLR-ES-TCN方法具有更高的精度和泛化能力,其MAPE最大为1.82%。

关键词：锂电池数据驱动深度学习状态联合估计剩余充电时间迁移学习