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东北乐派理论话语体系构建的学理依据及操作界面——以杨柏森东北风格音乐创作为例杨和平盛琼枝

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文艺争鸣 2024年第3期 164-170页

作者：杨和平盛琼枝湖南师范大学音乐学院

在人类社会发展的历史进程中,音乐以作用于人类意识活动的方式来开展其实践行为。马克思主义认为:“意识是人脑的机能,是客观存在的反映,具有作用于物质世界的能动性。”从哲学角度而言,音乐正是由人类社会创造出来的产物,其诞生于人类... 详细信息

在人类社会发展的历史进程中,音乐以作用于人类意识活动的方式来开展其实践行为。马克思主义认为:“意识是人脑的机能,是客观存在的反映,具有作用于物质世界的能动性。”从哲学角度而言,音乐正是由人类社会创造出来的产物,其诞生于人类的意识活动却又以实体物质的形态作用于人类意识。随着音乐实践在人类社会的持续开展,人们也开始从理论层面对音乐进行关注,其中就包含有对音乐创作、社会活动与教育功能价值作用的探讨。作为听觉的艺术、情感的艺术,音乐创作活动决定着意识形态并影响着音乐艺术的终极追求。

关键词：音乐创作实践行为人类意识人类社会发展音乐实践学理依据操作界面终极追求

临床药师参与1例支气管扩张并咯血的用药监护

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海峡药学 2014年第11期26卷 187-189页

作者：蒋潇盛琼玲赵瑜云南省昆明市第一人民医院昆明医科大学附属甘美医院药学部昆明650034 昆明医科大学药学院昆明650021 昆明医科大学生物医学工程研究中心昆明650021

目的探讨临床药师参与支气管扩张并咯血治疗与用药监护的作用。方法针对1例支气管扩张并咯血的治疗,临床药师从临床查房、用药指导、疗程不良反应、建立药历等方面为患者制定个体化治疗方案并提出合理的监护措施。结果减少或避免垂体后... 详细信息

目的探讨临床药师参与支气管扩张并咯血治疗与用药监护的作用。方法针对1例支气管扩张并咯血的治疗,临床药师从临床查房、用药指导、疗程不良反应、建立药历等方面为患者制定个体化治疗方案并提出合理的监护措施。结果减少或避免垂体后叶素不良反应的发生提高了患者的用药依从性和药物治疗效果。

关键词：支气管扩张并咯血用药监护临床药师垂体后叶素

前、中、后路小麦淀粉精制前后组成及特性差异性分析

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食品科学 2024年第11期45卷 84-90页

作者：王轶郑学玲河南工业大学粮油食品学院河南郑州450001

以小麦加工生产线的4种加工精度不同的小麦粉为原料,采用面团法从前、中、后路粉中制备粗小麦淀粉,通过去除黄浆得到精淀粉(R-S-1、R-S-2、R-S-3、R-S-4)和粗淀粉(C-S-1、C-S-2、C-S-3、C-S-4)共8种淀粉。研究黄浆保留与否对前、中、后... 详细信息

以小麦加工生产线的4种加工精度不同的小麦粉为原料,采用面团法从前、中、后路粉中制备粗小麦淀粉,通过去除黄浆得到精淀粉(R-S-1、R-S-2、R-S-3、R-S-4)和粗淀粉(C-S-1、C-S-2、C-S-3、C-S-4)共8种淀粉。研究黄浆保留与否对前、中、后路淀粉理化指标、糊化特性、凝胶特性、颗粒形态及晶体结构的影响。结果表明,在粗淀粉和精(去黄浆)淀粉颗粒特性分析中,粗淀粉的粒径(D10:7.51~8.26 μm)大于精淀粉(D10:6.46~7.70 μm)。粗淀粉的杂质含量高,灰分、粗蛋白和戊聚糖含量均高于相应的精淀粉。X射线衍射分析结果表明,粗淀粉和精淀粉都为A型晶型结构,精淀粉的相对结晶度比粗淀粉高。淀粉糊品质分析结果表明,粗淀粉与精淀粉具有显著性差异。精淀粉的透明度、峰值黏度、终值黏度、谷值黏度及回生值高于粗淀粉,而溶解度及膨润力低于粗淀粉。前、中、后路小麦淀粉凝胶质构特性无显著差异,但是后路淀粉的硬度及凝胶强度高于前、中路淀粉。

关键词：小麦淀粉精淀粉粗淀粉黄浆理化特性

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精英协同进化的蜉蝣算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1346-1356页

作者：吴慧玲刘升上海工程技术大学管理学院上海201620

蜉蝣算法的种群多样性低、寻优性能差,为此提出基于精英协同进化的蜉蝣算法(ECMA).将雄性蜉蝣种群根据自身种群适应度分为精英种群和普通种群,精英个体进行自我学习以保持种群的多样性,实现高水平的全局搜索;普通个体飞向统一目标进行... 详细信息

蜉蝣算法的种群多样性低、寻优性能差,为此提出基于精英协同进化的蜉蝣算法(ECMA).将雄性蜉蝣种群根据自身种群适应度分为精英种群和普通种群,精英个体进行自我学习以保持种群的多样性,实现高水平的全局搜索;普通个体飞向统一目标进行局部开发,以提高ECMA的收敛速度.根据婚姻市场理论改进雌性蜉蝣的位置更新,提高ECMA的寻优性能;引入新的自适应重力系数平衡全局搜索和局部开发能力,提高ECMA的收敛精度;引入莱维飞行的跳出策略,避免ECMA陷入局部最优.基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数进行算法的仿真优化分析,与蜉蝣算法以及其他优秀的群智能算法相比,ECMA在寻优精度、收敛速度和稳定性方面均有较大提升.

关键词：蜉蝣算法精英策略协同进化莱维飞行婚姻市场理论

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供电电压闪变对异步电动机转子故障在线检测的影响及应对

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中国电机工程学报 2024年第11期44卷 4525-4534,I0030页

作者：许伯强孙丽玲华北电力大学电力工程系河北省保定市071003

供电电压闪变可能对异步电动机转子故障在线检测产生不利影响,导致基于定子电流信号分析(motor current signature analysis,MCSA)的转子故障在线检测方法失效。通过理论分析,揭示供电电压闪变恶化转子故障在线检测性能的机制。提出免... 详细信息

供电电压闪变可能对异步电动机转子故障在线检测产生不利影响,导致基于定子电流信号分析(motor current signature analysis,MCSA)的转子故障在线检测方法失效。通过理论分析,揭示供电电压闪变恶化转子故障在线检测性能的机制。提出免于供电电压闪变影响的异步电动机转子故障在线检测方法,首先,根据转子故障主特征频率分量预判转子健康或故障;继而,根据转子故障独有的辅助特征频率分量进一步确认转子健康或故障。仿真与实验结果证明了该方法的有效性。

关键词：异步电动机转子故障转子断条供电电压闪变在线检测

2019—2021年宜宾市新生儿遗传代谢疾病筛查情况分析

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实用预防医学 2024年第2期31卷 207-210页

作者：石安惠龙琴杨盛琼贺丹宜宾市妇幼保健院四川宜宾644000

目的分析宜宾市新生儿主要遗传代谢病的发病特点,为该地区新生儿遗传代谢病诊断及干预提供参考。方法回顾性分析2019—2021年宜宾市新生儿筛查中心应用串联质谱技术对71572例新生儿遗传代谢病的筛查结果,采用SPSS 25.0软件描述性分析该... 详细信息

目的分析宜宾市新生儿主要遗传代谢病的发病特点,为该地区新生儿遗传代谢病诊断及干预提供参考。方法回顾性分析2019—2021年宜宾市新生儿筛查中心应用串联质谱技术对71572例新生儿遗传代谢病的筛查结果,采用SPSS 25.0软件描述性分析该地区新生儿遗传代谢病的发病特点及随访治疗情况。结果71572例新生儿中确诊为新生儿遗传代谢病29例,包括氨基酸代谢病5例、有机酸代谢病5例及脂肪酸氧化代谢病19例,总检出率1/2468。共确诊10种遗传代谢病,常见病种为原发性肉碱吸收障碍(24.14%)、中链酰基辅酶A脱氢酶缺乏症(24.14%)及苯丙氨酸血症(13.79%)。所有病例在确诊后4~6周内均在宜宾市新生儿筛查中心进行了及时、规范的治疗。随访与定期评估结果显示所有病例均未发生由该病引起的患儿智力以及生长发育障碍。结论2019—2021年宜宾市新生儿遗传代谢性疾病高于全国总检出率,其中脂肪酸氧化障碍占比相对较高。串联质谱法能有效筛查多种遗传代谢病,对新生儿遗传代谢病的发现、诊断及干预有重要意义,有利于提高人口质量。

关键词：新生儿遗传代谢病筛查

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反应堆舱包容失效的辐射监测判断方法

核动力工程 2024年第1期45卷 145-148页

作者：林晓玲汪林 92609部队北京100077

堆舱包容失效是判断应急状态升级的重要技术条件,是应急决策的重要技术依据。本文提出了采用舱室辐射水平作为堆舱包容失效判定依据的方法,确定了用于判定包容失效的可监测量(131I核素活度浓度和舱室γ剂量率),建立了舱室辐射水平与堆... 详细信息

堆舱包容失效是判断应急状态升级的重要技术条件,是应急决策的重要技术依据。本文提出了采用舱室辐射水平作为堆舱包容失效判定依据的方法,确定了用于判定包容失效的可监测量(131I核素活度浓度和舱室γ剂量率),建立了舱室辐射水平与堆舱泄漏率之间的传递关系,并给出判据量值的计算方法。

关键词：反应堆舱包容失效泄漏率辐射监测核事故

特征域近端高维梯度下降图像压缩感知重构网络

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 119-130页

作者：杨春玲梁梓文华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注... 详细信息

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注。现有的深度学习重构算法可以划分为“黑盒子”以及基于优化启发网络两种类型。与“黑盒子”式的网络结构相比,基于优化启发的深度网络更容易获得高精度的恢复,同时也更具可解释性。然而现有基于优化启发的图像压缩感知重构网络在每个优化阶段仅学习单一梯度,存在测量值信息利用不足、难以准确地学习梯度等缺点,限制了重构性能的提升。为了更充分地利用测量值信息,降低梯度学习的难度,本文提出了高维空间梯度学习思想,实现更准确的梯度回归。在此基础上,本文提出了特征域近端高维梯度下降(FPHGD)算法,并设计了实现该算法的深度神经网络(FPHGD-Net)以获得高精度图像重构结果。此外,本文设计了3种不同复杂度的深度空间近端映射网络结构,以满足不同的应用条件,按空间复杂度从低到高,相应模型分别为FPHGD-Net-Tiny、FPHGD-Net、FPHGD-NetPlus。实验结果表明,与OPINE-Net+相比,所提3种模型在Set11数据上的平均PSNR分别提升1.34、1.51和1.88 dB,并且在重构视觉效果上,能够恢复出更丰富的图像细节。

关键词：图像压缩感知深度学习图像恢复卷积网络近端梯度下降

基于多尺度1D-CNN和注意力机制的汇率多步预测研究

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系统工程理论与实践 2024年第6期44卷 1934-1949页

作者：王刚陈红马敬玲王珏合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由... 详细信息

深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由于汇率时间序列呈现出非平稳、复杂度高等特点,直接利用传统深度学习方法进行预测无法充分挖掘汇率序列的特征及规律.为此,本研究提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(1D-CNN)和注意力机制的汇率多步预测方法,该方法在自适应的融合多尺度特征的同时,差异化的融合汇率不同时刻的时间序列特征,实现汇率的多步预测.通过实验发现,所提方法相较于基准方法,如差分整合移动平均自回归模型、支持向量回归、随机游走、极限梯度提升算法、长短期记忆网络等具有更高的预测精度,表明该方法能够为外汇市场投资者提供决策支持.

关键词：汇率多步预测深度学习多尺度1D-CNN 注意力机制