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中国当代跨界舞蹈创作的多要素关联研究

北京舞蹈学院学报 2024年第1期 140-145页

作者：于宛冬星海音乐学院舞蹈学院广州510500

文章对“荷花奖”当代舞蹈作品创作实践中的跨界现象进行研究,旨在探讨中国当代跨界舞蹈创作的多要素关联现象,深入探讨文化交流与跨界融合在舞蹈创作中的实践、影响及作用。在创新过程中,当代舞蹈艺术不断突破传统框架,融入多元文化元... 详细信息

文章对“荷花奖”当代舞蹈作品创作实践中的跨界现象进行研究,旨在探讨中国当代跨界舞蹈创作的多要素关联现象,深入探讨文化交流与跨界融合在舞蹈创作中的实践、影响及作用。在创新过程中,当代舞蹈艺术不断突破传统框架,融入多元文化元素,使研究者认识到创作实践的发展涉及跨文化、跨媒介及跨领域的多元化创作形式。“文化缝隙”形成于创新技巧和新形式在实践活动中的互动过程。这一概念意味着不同领域、学科和文化间的交融与碰撞,往往能产生独特见解和创新成果。在舞蹈创作实践中,它具有提供新视角、推动跨学科交流、激发文化创新的作用。探讨这些问题有助于推动艺术理论的发展、提高对当代舞蹈艺术的理解,并促进艺术创作与文化交流。

关键词：中国当代舞蹈创作实践跨文化交融互动创新

基于全连接的长短期记忆网络实现采空区CO多步预测

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清华大学学报（自然科学版） 2024年第6期64卷 940-952页

作者：罗振敏张利冬宋泽阳西安科技大学安全科学与工程学院西安710054 陕西省工业过程安全与应急救援工程技术研究中心西安710054

煤自燃是煤矿的主要自然灾害之一。煤自燃的物理化学过程十分复杂,且影响因素众多,给煤自燃危险性的预测带来很大的挑战。利用深度学习理论与方法加强对煤自燃危险性预测技术的研究,有助于提升煤矿安全生产智能化管控水平。该研究运用... 详细信息

煤自燃是煤矿的主要自然灾害之一。煤自燃的物理化学过程十分复杂,且影响因素众多,给煤自燃危险性的预测带来很大的挑战。利用深度学习理论与方法加强对煤自燃危险性预测技术的研究,有助于提升煤矿安全生产智能化管控水平。该研究运用循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU)3种算法,建立了采空区CO动态序列预测模型。对数据集进行特征变量分布检验以及数据归一化处理,降低了变量依赖性。在模型构建过程中,添加了全连接层和Dropout类以避免模型出现过拟合,通过均方误差确定模型的选代次数,引入了平均绝对误差、均方根误差和确定系数3个模型性能检验指标,分析优化了模型的参数,检验了模型性能。研究结果表明:RNN、LSTM和GRU模型均能实现对CO体积分数的动态预测,且误差小于1%;在同一序列数据下,LSTM模型预测精度最高,其次是RNN模型和GRU模型。

关键词：煤自燃 CO体积分数预测长短期记忆(LSTM)网络深度学习

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沙盘游戏

人民文学 2024年第2期 174-176页

作者：冬千不详

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论坚持走中国式国家治理现代化道路

中共福建省委党校（福建行政学院）学报 2024年第1期 4-15页

作者：杨雪冬清华大学政治学系

中国式现代化是中国共产党带领中国人民在中国大地上,因应历史和时代变化,走出的一条成功的现代化道路。国家治理现代化既是其重要内容,也是确保现代化顺利展开的重要支持。中国式国家治理现代化是中国共产党实践探索和对优秀传统治理... 详细信息

中国式现代化是中国共产党带领中国人民在中国大地上,因应历史和时代变化,走出的一条成功的现代化道路。国家治理现代化既是其重要内容,也是确保现代化顺利展开的重要支持。中国式国家治理现代化是中国共产党实践探索和对优秀传统治理智慧经验创造性转化的有机结合,以人民为中心是其鲜明特征。整体方法论是中国共产党领导国家治理现代化走向成功的重要条件,确保了中国式治理现代化不断释放制度效能。国家治理现代化要抓好重点领域中重要关系的调整改革,提升国家治理现代化的整体水平。

关键词：中国式现代化国家治理现代化世界潮流中国实践

水平层状岩隧道荷载计算公式修正方法及其应用

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吉林大学学报（地球科学版） 2024年第3期54卷 943-953页

作者：解仁伟中铁建大桥工程局集团第三工程有限公司天津300300

为研究适用于水平层状围岩隧道的围岩荷载计算方法,指导实际隧道工程施工,采用理论推导的方式,结合数值模拟荷载-结构法计算模型,对水平层状围岩隧道的开挖工法和初期支护参数进行了优化。结果表明:1)水平层状围岩隧道塌落拱顶形成岩梁... 详细信息

为研究适用于水平层状围岩隧道的围岩荷载计算方法,指导实际隧道工程施工,采用理论推导的方式,结合数值模拟荷载-结构法计算模型,对水平层状围岩隧道的开挖工法和初期支护参数进行了优化。结果表明:1)水平层状围岩隧道塌落拱顶形成岩梁结构,基于此提出了针对水平层状岩隧道的围岩竖向荷载计算公式修正方法。2)基于掌子面力学平衡稳定分析模型,考虑塌落拱顶岩梁作用效应,通过计算得到了铜川隧道一号斜井工区水平层状砂岩、泥岩的岩梁极限厚度分别为1.7和2.3 m,当岩层厚度大于极限厚度时,岩梁可代替超前支护起到拱顶加固作用;同时计算表明Ⅲ、Ⅳ级围岩采用全断面法代替原来的台阶法施工,掌子面稳定系数满足规范要求。3)铜川隧道一号斜井工区Ⅲb型、Ⅳa型和Ⅳb型初期支护参数优化后,钢支撑最大间距分别为1.8、1.6、1.6 m,相应的截面最小安全系数分别为1.65、1.63、1.57,均满足规范中的安全系数控制基准要求。

关键词：水平层状岩荷载计算施工工法初期支护参数优化

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青梅果实芳香族特征香气的形成分析

农业机械学报 2024年第1期55卷 379-385页

作者：郝亚冬刘敏欣李景明北京市海淀区食品药品安全监控中心北京100094 泸州老窖股份有限公司泸州646699 中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083 四川成都中农大现代农业产业研究院成都611430

芳香族香气成分是青梅果实及其加工产品杏仁特征性香气的贡献者,目前此类特征性香气的累积规律及形成机制未得到充分研究。为探究青梅果实中芳香族特征香气物质的形成累积及其生源机制,以不同成熟期的青梅为材料,利用顶空-固相微萃取-... 详细信息

芳香族香气成分是青梅果实及其加工产品杏仁特征性香气的贡献者,目前此类特征性香气的累积规律及形成机制未得到充分研究。为探究青梅果实中芳香族特征香气物质的形成累积及其生源机制,以不同成熟期的青梅为材料,利用顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术测定了芳香族特征香气成分,结合特异性氨基酸等前体物进行相关性分析。结果显示,成熟过程中芳香族特征香气差异明显,成熟中期(花后80~100 d)香气物质代谢最为活跃,氨基酸含量最低。青梅中特征香气物质累积变化表明,芳香族香气物质来源于苯丙氨酸代谢途径,苯甲醛与苯乙醛合成途径存在竞争关系,且苯甲醛为通过非β氧化途径形成。

关键词：青梅特征香气芳香族香气前体物质氨基酸

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永磁直线同步电机改进预测电流控制

电机与控制学报 2024年第1期28卷 78-86页

作者：赵希梅杨名冬金鸿雁沈阳工业大学电气工程学院辽宁沈阳110870

永磁直线同步电机(PMLSM)预测电流控制(PCC)时存在易受参数变化和延迟以及负载扰动影响,为此提出基于二阶超螺旋滑模观测器(STSMO)的改进型PCC。首先,建立包含不确定性的PMLSM动态数学模型。然后,为了补偿参数变化以及延迟的影响,采用二... 详细信息

永磁直线同步电机(PMLSM)预测电流控制(PCC)时存在易受参数变化和延迟以及负载扰动影响,为此提出基于二阶超螺旋滑模观测器(STSMO)的改进型PCC。首先,建立包含不确定性的PMLSM动态数学模型。然后,为了补偿参数变化以及延迟的影响,采用二阶STSMO估计下一周期的电流和参数变化造成的扰动电压,估计值用以计算下一周期的给定电压,以提高电流跟踪精确度,通过李雅普诺夫函数证明观测器的稳定性。同时,采用基于改进指数趋近律的自适应滑模控制器(ASMC)对速度进行跟踪,将状态变量和滑模面加入到指数趋近律中,不仅削弱了电流抖振,且进一步提升了系统的鲁棒性。半实物仿真实验结果表明,与传统PCC相比,提出方法能有效地抑制不确定性对系统影响,使系统具有更好的跟踪性能和鲁棒性。

关键词：永磁直线同步电机预测电流控制超螺旋滑模观测器自适应滑模控制鲁棒性

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基于多重多项式结果-二重网格搜索的变压器局部放电定位

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高电压技术 2024年第4期50卷 1538-1547页

作者：苏志雄于瑞冬张周胜上海电力大学电气工程学院上海200090

为快速筛选出变压器局放位置,该文设计了超声和特高频一体化传感器阵列排布,并基于此提出了一种多重多项式结果-二重网格局部放电搜索定位方法。该方法的基本原理为:首先,离线生成两层网格搜寻虚拟空间以对标真实空间;然后采用多重多项... 详细信息

为快速筛选出变压器局放位置,该文设计了超声和特高频一体化传感器阵列排布,并基于此提出了一种多重多项式结果-二重网格局部放电搜索定位方法。该方法的基本原理为:首先,离线生成两层网格搜寻虚拟空间以对标真实空间;然后采用多重多项式结果法求解时差方程组,得出初始坐标点;之后,以初始坐标点为基础利用二重网格搜索求解目标故障坐标点。为验证方法的有效性,通过搭建变压器局部放电试验平台,内置针-板故障缺陷,对该方法下的故障点定位偏差进行了计算和分析。结果表明:该文设计的一体化传感器阵列时延差异显著;与传统多重多项式直接求解结果相比,二重网格化搜索后的定位结果偏差值分别降低40%和16.7%,2-范数值降低53.5%和6.0%,算法最终定位误差最大不超过5 cm。该方法可为实际油浸式配电变压器放电定位应用提供理论参考。

关键词：变压器局部放电定位特高频超声

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用于语义分割的自监督对比式表征学习

西安电子科技大学学报 2024年第1期51卷 125-134页

作者：刘博翀蔡怀宇汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072

为了提升语义分割模型的精度,并减少逐像素标注大规模语义分割数据集的人力和时间成本,研究了自监督对比式表征学习的预训练方法,并结合语义分割任务的特点,设计了全局-局部交叉对比学习(GLCCL)方法。该方法将全局图像和局部分块后的一... 详细信息

为了提升语义分割模型的精度,并减少逐像素标注大规模语义分割数据集的人力和时间成本,研究了自监督对比式表征学习的预训练方法,并结合语义分割任务的特点,设计了全局-局部交叉对比学习(GLCCL)方法。该方法将全局图像和局部分块后的一系列图像块输入到网络中分别编码全局和局部视觉表征,并通过构建包含全局对比、局部对比和全局-局部交叉对比的损失函数来指导模型训练,使得模型能够同时学习全局和局部区域的视觉表征以及跨区域语义相关性。使用该方法预训练BiSeNet再迁移到语义分割任务时,对比现有的自监督对比式表征学习和有监督预训练方法分别具有0.24%和0.9%平均交并比(MIoU)的性能提升。实验结果表明,该方法能够采用无标注的数据训练语义分割模型而实现分割效果的提升,具有一定的实用价值。

关键词：语义分割自监督表征学习对比学习深度学习