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S连锁超市冷链物流配送路径优化研究

S连锁超市冷链物流配送路径优化研究

作者：冀永胜中北大学

学位级别：硕士

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弹丸膛内运动姿态及膛外章动测试技术

弹丸膛内运动姿态及膛外章动测试技术

作者：冀俊杰中北大学

学位级别：硕士

基于BOPPPS教学模式的中级汉语综合课《绿色屋顶》教学设计

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基于BOPPPS教学模式的中级汉语综合课《绿色屋顶》教学设计

作者：冀想安阳师范学院

学位级别：硕士

本文以笔者的教学实践为依托,将BOPPPS教学模式与汉语教学相结合,探讨BOPPPS教学模式在中级汉语综合课中的应用问题,希望解决当前汉语课堂存在的教学活动效率低、学生课堂注意力不集中等问题。本文基于BOPPPS教学模式,以《发展汉语》(... 详细信息

本文以笔者的教学实践为依托,将BOPPPS教学模式与汉语教学相结合,探讨BOPPPS教学模式在中级汉语综合课中的应用问题,希望解决当前汉语课堂存在的教学活动效率低、学生课堂注意力不集中等问题。本文基于BOPPPS教学模式,以《发展汉语》(第二版)中级综合(I)的第15课《绿色屋顶》为教学内容,将河南大学国际汉学院留学生2020级本科班作为教学对象,进行中级汉语综合课的教学设计。将BOPPPS教学模式融入到教学实践,通过BOPPPS教学模式在中级汉语综合课中的教学实践来检验两者的适切性,为中级汉语综合课的教学模式及国际中文教育的实践教学提供参考。本文在结构上分为四个部分,具体内容如下:第一部分为绪论。首先对本研究的背景及意义进行介绍,其次分别从教学设计、BOPPPS教学模式和中级汉语综合课三个方面分析和总结研究现状,最后呈现了本文的研究方法。第二部分是BOPPPS教学模式与中级汉语综合课的适切性分析。首先是BOPPPS教学模式概述,其次阐述了BOPPPS教学模式的教学原则,最后对BOPPPS教学模式应用于中级汉语综合课教学的可行性进行详细的分析。第三部分为教学设计方案。首先针对教学进行前端分析,其次是教学总体设计,最后清晰地展示了具体的教学流程。第四部分是教学评估与反思。分别通过教学效果和学习效果两个方面进行评估,分析教学过程中存在的问题和不足,并提出相应的教学建议。

关键词： BOPPPS教学模式中级汉语综合课《绿色屋顶》教学设计

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掺氢天然气管网数值仿真轻量化算法

天然气工业 2024年第2期44卷 156-165页

作者：石国赟宇波北京石油化工学院机械工程学院北京市安全生产工程技术研究院北京航空航天大学航空发动机研究院

目前针对管网数值仿真算法的优化主要集中在代数方程组的求解上。针对管网流动数值仿真算法提升计算效率方案中缺少针对封闭关系与状态方程的优化,分析了目前优化方案各模块的耗时情况,发现了仿真程序中耗时模块为封闭关系与状态方程求... 详细信息

目前针对管网数值仿真算法的优化主要集中在代数方程组的求解上。针对管网流动数值仿真算法提升计算效率方案中缺少针对封闭关系与状态方程的优化,分析了目前优化方案各模块的耗时情况,发现了仿真程序中耗时模块为封闭关系与状态方程求解。最后,结合计算机库函数的缺点以及现代CPU中SIMD (Single Instruction Multiple Data)模型的特点,提出了针对封闭关系与状态方程的轻量化算法,并验证了算法的高效性。研究结果表明:(1)封闭关系与状态方程模型中的耗时原因为直接调用库函数的次幂运算、指数运算、对数运算以及除法运算;(2)由于次幂运算效率远低于其他运算,通过变换消除了模型中几乎所有的次幂运算;(3)利用SIMD指令来计算指数运算与对数运算,实现了在单核CPU上同时计算多个数据的指数与对数,最后通过数学变换将所有除法转换为乘法;(4)轻量化算法加速效果显著,其整体加速比为18,而在状态方程求解模块的加速比更是高达70以上。结论认为,该轻量化算法在不影响计算精度的条件下提高了计算速度,对于提高掺氢天然气管网在线仿真与智能管网的建设具有重要的理论价值和技术支撑。

关键词：天然气管网数值仿真计算效率状态方程加速比掺氢

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晋商乔氏家训的影响与价值研究

晋商乔氏家训的影响与价值研究

作者：冀京津黑龙江大学

学位级别：硕士

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基于机器学习的重力变化异常特征识别研究

基于机器学习的重力变化异常特征识别研究

作者：常鲁冀防灾科技学院

学位级别：硕士

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X波段大功率速调管高效率技术研究

X波段大功率速调管高效率技术研究

作者：李金冀电子科技大学

学位级别：硕士

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基于在线压缩重构的非侵入式电力负荷监测

吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1796-1806页

作者：周求湛冀泽宇王聪荣静吉林大学通信工程学院长春130012

对家庭场景下电力负荷的精确监测常依赖复杂庞大的算法模型,难以在边缘设备中部署。同时,海量电力数据给电力网络通信带来了巨大的挑战。本文针对以上问题,提出了一种分布式非侵入式电力负荷监测方法。通过基于注意力机制的长短时记忆网... 详细信息

对家庭场景下电力负荷的精确监测常依赖复杂庞大的算法模型,难以在边缘设备中部署。同时,海量电力数据给电力网络通信带来了巨大的挑战。本文针对以上问题,提出了一种分布式非侵入式电力负荷监测方法。通过基于注意力机制的长短时记忆网络(LSTM)负荷监测算法计算并识别负荷设备运行状态,借助云边协同技术将负荷监测任务分布式部署于云端以及边缘端中,解决边缘算力不足的问题。针对云边通信带来的高网络带宽需求,通过基于K奇异值分解(K-SVD)双稀疏在线字典学习的压缩感知方法对负荷信号进行压缩和重构,有效缓解通信资源紧张。对比不同负荷场景下监测算法的表现,结果表明:本文负荷监测算法针对不同的负荷类型均可以保持95%以上的准确率。设计实验验证了本文压缩感知方法对电力负荷信号压缩的有效性,确定负荷数据无失真压缩感知最大压缩比。

关键词：通信与信息系统非侵入式负荷监测压缩感知分布式部署长短时记忆网络

基于深度学习的多任务运动想象脑电信号分类研究

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基于深度学习的多任务运动想象脑电信号分类研究

作者：冀文凯长春工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着人口老龄化、饮食不健康以及作息不规律等因素,导致脑卒中、脑梗死等中枢神经系统损伤患者数量不断增加,对人类健康构成严重威胁。传统康复医疗方法往往局限于特定的治疗范围和方法,治疗效果可能受到诸多限制,例如治疗周期... 详细信息

近年来,随着人口老龄化、饮食不健康以及作息不规律等因素,导致脑卒中、脑梗死等中枢神经系统损伤患者数量不断增加,对人类健康构成严重威胁。传统康复医疗方法往往局限于特定的治疗范围和方法,治疗效果可能受到诸多限制,例如治疗周期长、费用高昂、进展缓慢等。此外,有些患者可能长期依赖辅助设备或药物,而缺乏全面的康复和自主生活能力。因此,脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)技术逐渐崭露头角,成为康复治疗领域的重要技术之一。BCI的核心目标在于建立一种有效的信息传递通道,使大脑能够与外部设备进行交互,从而实现对外部设备的控制。然而由于运动想象脑电信号(Motor Imagery Electroencephalogram,MI EEG)具有非平稳、非线性、随机性强、信噪比低等特点,对MI EEG的识别分类成为至关重要的环节,高精度的信号分类将有助于提高BCI系统的实时性,从而为康复治疗和其他应用领域提供更可靠的解决方案。本文旨在解决当前脑卒中患者脑电识别研究领域存在的问题和挑战,针对多任务运动想象脑电识别进行深入研究。本文研究内容主要包括以下三个部分:(1)针对多任务运动想象脑电信号公开数据集稀缺问题,构建运动想象脑电信号脑卒中患者数据集,设计脑电信号采集范式和脑电信号采集定时方案,使用BIOPAC脑电信号设备采集脑卒中患者的脑电信号,并对采集到的脑电信号进行预处理、数据增强等操作,为后续深度学习训练奠定基础。(2)针对深度学习神经网络训练中多任务运动想象脑电信号的过拟合问题,引入注意力机制模块,获取到特征图的每个通道的重要程度,用这个重要程度去给每个特征赋予一个权重值,让神经网络重点关注某些特征通道,通过深度空间卷积实现了对运动想象脑电信号进行逐通道提取,显著减少了卷积层的参数数量。通过深度可分离卷积实现了对运动想象脑电信号每个通道逐点提取,解决了脑电信号数据在训练过程中存在过拟合的问题。(3)针对多任务运动想象脑电信号在深层深度学习神经网络训练中出现梯度爆炸和梯度消失的问题,对梯度更新中反向传播的链式求导法则进行推理并分析梯度爆炸和梯度消失的本质,设计一种新型的激活函数,通过调节激活函数中的可学习参数,对梯度进行动态调节,实验表明,本文提出的Cos ELU激活函数,可以在一定程度上解决梯度消失和梯度爆炸问题,对比其他传统激活函数也取得了不错的分类效果。

关键词：深度学习运动想象脑电信号注意力机制多任务