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广东莲花山断裂带北段中侏罗世褶皱及其构造意义

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地球科学 2025年

作者：邓飞黄雨孙万财同济大学土木工程学院广东省佛山地质局

为限定华南东部沿海中生代褶皱的形成时代，研究其形成机制，本文以广东莲花山断裂带北段晚三叠世至中侏罗世地层褶皱为研究对象，进行了构造解析和相关地质体的年代学分析。地层产出的蕨类、篦羽叶和双壳类等化石，证实其晚三叠世至中... 详细信息

为限定华南东部沿海中生代褶皱的形成时代，研究其形成机制，本文以广东莲花山断裂带北段晚三叠世至中侏罗世地层褶皱为研究对象，进行了构造解析和相关地质体的年代学分析。地层产出的蕨类、篦羽叶和双壳类等化石，证实其晚三叠世至中侏罗世的沉积时代。NE向褶皱被晚侏罗世火山岩（锆石U-Pb年龄163-148Ma）不整合覆盖，NW向褶皱被晚侏罗世花岗岩（锆石U-Pb年龄157-154Ma）侵入，综合前人在地层中获取的碎屑锆石最新U-Pb年龄（171-173 Ma），分析显示褶皱于中侏罗世中晚期近同期形成。NE向褶皱为纵弯褶皱，形成于NW-SE向区域性挤压作用；NW向褶皱为剪切褶皱，受控于褶皱逆冲带中NW向横断层作用。广东莲花山断裂北段中侏罗世不同走向褶皱均是华南板块对古太平洋板块俯冲的响应。

关键词：形成机制构造解析同位素年代学中侏罗世褶皱古太平洋板块俯冲

基于相对碳赤字的中国省际碳补偿时空格局研究

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长江流域资源与环境 2020年第12期29卷 2572-2583页

作者：万伦来林春鑫陈艺合肥工业大学经济学院安徽合肥230009

为研究揭示中国省际碳补偿时空格局变化特征,文章对基于绝对量碳赤字的碳补偿测算模型进行了改进,构建了相对量碳赤字的碳补偿测算模型。研究结果表明:(1)2007~2017年我国碳补偿总额呈现下降趋势,且呈现出显著的阶段性,主要是受到我国... 详细信息

为研究揭示中国省际碳补偿时空格局变化特征,文章对基于绝对量碳赤字的碳补偿测算模型进行了改进,构建了相对量碳赤字的碳补偿测算模型。研究结果表明:(1)2007~2017年我国碳补偿总额呈现下降趋势,且呈现出显著的阶段性,主要是受到我国经济发展进入新常态,全国各地的GDP增速不断放缓的影响。(2)从我国各省(市)来看:碳补偿额度平均值排在前列的省(市)主要有上海、辽宁、江苏、天津、山东,浙江、山西、北京,而排名较后的省份主要有内蒙古、新疆、广东、黑龙江。(3)我国碳补偿额度热点区主要分布在东部沿海区域的江苏、浙江、上海;冷点区主要分布在西北区域的甘肃、青海、新疆以及东北区域的黑龙江、吉林。碳补偿额度整体呈现以东部沿海,京津,北部沿海区域为中心向外围递减的空间格局,表现为经济较发达地区向经济欠发达地区进行补偿,且2007~2017年我国碳补偿空间格局变化较小,即碳补偿空间格局具有"惯性"特点。

关键词：碳补偿相对碳赤字绝对碳赤字碳补偿测算模型时空格局

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我国低收入人口救助帮扶的数智化道路

理论与改革 2025年

作者：万国威栾卉华东师范大学社会发展学院天津理工大学社会发展学院

数智化既是显著提高我国社会保障信息化、精细化、智能化水平的支柱,也是有效改善低收入人口兜底保障现状及实现共同富裕的利器,其在国家治理体系和治理能力现代化中的作用日渐突出。在历经“试点建设”到“普及推广”再到“定型完善”... 详细信息

数智化既是显著提高我国社会保障信息化、精细化、智能化水平的支柱,也是有效改善低收入人口兜底保障现状及实现共同富裕的利器,其在国家治理体系和治理能力现代化中的作用日渐突出。在历经“试点建设”到“普及推广”再到“定型完善”三阶段跨越式发展后,我国低收入人口救助帮扶的数智化伴随着基本民生保障制度的进步而日臻完善,为我国兜牢守稳民生保障底线提供了坚定支撑。站在新的时代潮头,我国应当以建设人工智能驱动的数智化平台为目标,充分利用其集成分析优势来打造救助帮扶的“风险感知触手”“信息神经中枢”和“数字治理大脑”,通过数据、算法、算力的创新来增进系统的互联互通、敏捷高效和协同联动能力,以全面提升低收入人口的识别发现、监测预警和常态化帮扶质量。研究建议我国系统谋划数智化建设道路的中国方案,充分利用科技赋能来因应现代家庭风险,积极破除数智化建设进程中的痛点堵点,以科技赋能来促进全体人民共享经济发展与技术进步的红利。

关键词：共同富裕低收入人口救助帮扶数智化人工智能社会救助

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建构主义教学思想及其在我国的本土化问题

比较教育研究 2005年第7期26卷 7-11页

作者：刘万伦淮南师范学院教育系安徽淮南232038

建构主义教学思想对我国的教育、教学已产生重大的影响,为了更好地借鉴该思想促进我国教学改革,避免在实践中误用或泛用,本文在对建构主义知识观、学习观、教学观作简要归纳的基础上,分析其优势与局限性,指出其适应性条件,并对该理论在... 详细信息

建构主义教学思想对我国的教育、教学已产生重大的影响,为了更好地借鉴该思想促进我国教学改革,避免在实践中误用或泛用,本文在对建构主义知识观、学习观、教学观作简要归纳的基础上,分析其优势与局限性,指出其适应性条件,并对该理论在我国的本土化问题进行论述,希望我们在借用此理论时能结合我国教育实际,更为理性地对待它。

关键词：建构主义教学思想本土化

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国家教师资格考试专用教材教育教学知识与能力小学

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基于梯度提升模型的负相关学习算法的研究与应用

丛书名：国家教师资格考试专用教材

2018年

作者：刘万伦叶亚林

本书根据国家教师资格考试（小学）的考试大纲编写，具体包括四大模块：教育基础，学生指导，班级管理，教学。模块一“教育基础”，包括教育学的产生与发展、教育基础知识、基础教育新课程改革、教师专业发展、教育科研；模块二“学生... 详细信息

ISBN: (纸本)9787309139006

本书根据国家教师资格考试（小学）的考试大纲编写，具体包括四大模块：教育基础，学生指导，班级管理，教学。模块一“教育基础”，包括教育学的产生与发展、教育基础知识、基础教育新课程改革、教师专业发展、教育科研；模块二“学生指导”，包括心理学基础知识、小学生身心发展、小学儿童学习、小学德育、美育、心理健康教育、安全与卫生教育等；模块三“班级管理”，包括班级管理基础知识、班主任工作、班级活动、团队活动、课外活动；模块四“教学”，包括课程与学科知识、教学实施、课堂教学分析、教学评价与反思、教学设计等。本书适合作为参加小学教师资格考试考生的备考用书，也适合作为各院校、机构进行授课的教材。

关键词：小学教师教学能力资格考试教材

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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基于梯度提升模型的负相关学习算法的研究与应用

作者：万伦军中国科学技术大学

学位级别：硕士

论文的第一个工作是关于集成学习的研究。在机器学习领域,我们把具备从经验知识中学习能力的系统或者模型叫做学习器。一般来说训练出一个学习能力较弱的模型比训练出一个学习能力较强的模型所要耗费的代价小得多。集成学习是一类特殊... 详细信息

论文的第一个工作是关于集成学习的研究。在机器学习领域,我们把具备从经验知识中学习能力的系统或者模型叫做学习器。一般来说训练出一个学习能力较弱的模型比训练出一个学习能力较强的模型所要耗费的代价小得多。集成学习是一类特殊的机器学习方法,其思想是不直接训练一个强学习器,而是通过组合一批弱学习器来得到一个学习能力强的集成学习器。集成学习算法性能好坏主要取决于两个因素：基学习器自身的性能好坏以及基学习器之间的差异性。目前常用的集成学习算法包括Bagging、Boosting等,在提升每个基学习器性能的同时,其实也是在以一种隐性的方式维持了基学习器之间的差异性,从而使得最终的集成学习器的性能达到最佳。负相关学习(Negative correlation learning,NCL)是一种常用于神经网络集成的集成学习算法,它是把基学习器之间的差异性作为一个显性的度量标准引入到神经网络的损失函数中去,进而影响神经网络的训练。通过调整影响因子可以权衡基神经网络之间的性能与多样性,以谋求获得一个性能最优的集成神经网络模型。我们借鉴NCL的思路,提出了一种新的集成学习算法。NCL最早提出是使用神经网络作为基学习器,而且目前有关NCL的研究大多数还是采用神经网络作为基学习模型,主要原因是神经网络具有一个显性的损失函数,而且训练神经网络的BP算法是一种采用梯度下降方法来最小化该损失函数的优化算法。我们比较了神经网络与另外一种常用的学习模型：梯度提升模型(gradient boosting machine, GBM)之间的相似性,提出可以用GBM代替神经网络来实践负相关学习的思想,设计出一种新的集成学习算法：GB-NCL。论文给出了GB-NCL算法的设计思路以及详细的步骤,并且通过实验比较了GB-NCL与原始基于神经网络的NCL算法以及梯度提升算法的分类性能。实验结果表明GB-NCL算法相比于这两种算法,拥有更好的性能。论文的第二个工作是基于GB-NCL算法设计并实现了一种新的用于解决高光谱遥感图像分类问题的分类算法：RCASSL。高光谱遥感图像分类的特点是标记样本少,未标记的样本多,而且人工标记遥感图像的像素点属于什么地物类别的成本比较大。前人的做法主要有两种：第一种,利用主动学习算法,从大量未标记样本中挑选出最值得标记的像素点让人类专家来标记其所属的地物类别。这种方法的特点是新增训练样本的质量高(类标号百分百正确),但是数量少。第二种,利用半监督学习算法,用已训练出来的分类器赋予一些未标记样本类标号,并将其视为真实可用的样本,添加到训练集中,我们称之为“伪标记”样本。这类算法可以大大提高训练样本数量但是无法保证新增的伪标记样本的类标号一定正确。数量多,质量不好,这是半监督学习算法的特点。我们提出不妨将主动学习与半监督学习结合,并且引入一套“伪”标记样本验证的机制,对通过半监督学习引入进来的伪标记样本进行校验,将不合格的伪标记样本剔除出去,从而既能够获得足够多的训练样本,又能够保证训练样本集的质量。拥有了更大更完备的训练集,训练出来的分类器也就自然会有更佳的性能。根据这种想法我们在论文中针对高光谱遥感分类设计了RCASSL算法。RCASSL在训练分类器的时候不仅采用带标记的样本,而且使用半监督学习引入的伪标记样本。我们采用GB-NCL算法校验半监督学习方法引入的伪标记样本,提升伪标记样本集的质量。我们在高光谱遥感数数据集上对比了RCASSL算法、MCLU-ECBD算法以及RCASSL-NoPLV算法。MCLU-ECBD算法是一种常用的主动学习算法。RCASSL-NoPLV算法是去除掉伪标记样验证环节的RCASSL算法。实验的结果表明,在引入相同多的标记样本情况下,RCASSL算法的分类性能最强。RCASSL与MCLU-ECBD的对比结果说明结合半监督学习可以提升主动学习算法的性能,RCASSL与RCASSL-NoPLV的对比结果说明我们采用GB-NCL算法实现的伪标记验证机制的有效性。

关键词：集成学习负相关学习梯度提升高光谱遥感图像分类伪标记验证