检索结果-南通市图书馆

广州化工 2013年第12期41卷 128-129,160页

作者：何学斌罗敏雄广州化工集团有限公司广东广州510055 广州泰力高复合材料有限公司广东广州510055

通过在PP/PET纤维结晶过程控制纤维堆积方法,构筑成S型结构,制备出具有优异吸音功能的混合吸音棉。研究结果表明,S型结构比U型结构的混合堆积棉对中低频噪音具有更好的吸音效果。

关键词：吸音棉吸音结构棉纤维 S型结构

中介化乡愁：返乡青年短视频实践的意义展演与情感实现

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中国青年研究 2025年第03期 66-74+91页

作者：罗敏广州大学新闻与传播学院

文章以返乡青年为研究对象，通过网络参与式观察与深度访谈，探讨了数字化语境下短视频实践的意义展演与情感实现。返乡青年通过短视频实践实现了情感在数字化空间的创新性表达，即所谓的“中介化乡愁”。其中，在短视频创作实践中，乡... 详细信息

文章以返乡青年为研究对象，通过网络参与式观察与深度访谈，探讨了数字化语境下短视频实践的意义展演与情感实现。返乡青年通过短视频实践实现了情感在数字化空间的创新性表达，即所谓的“中介化乡愁”。其中，在短视频创作实践中，乡土景观的个性化建构、乡土人物的符号化演绎和乡土配色配乐的生活化呈现，成为中介化乡愁意义生成的关键。在短视频观看实践与互动实践中，都市粉丝用户的自我投射及其与返乡UP主之间的“隔屏共振”，成为中介化乡愁情感流通的主要方式。

关键词：乡愁返乡青年短视频实践意义展演情感实现

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U型结构PP/PET混合堆积消声棉的研究

广州化工 2013年第1期41卷 92-94页

作者：何学斌罗敏雄张秀平广州化工集团有限公司广东广州510055 广州泰力高复合材料有限公司广东广州510055

PP/PET混合纤维是优秀的吸音纤维。本研究通过改变纤维堆积方法,无需使用胶粘剂,构筑成U型结构的PP/PET混合堆积纤维,用作消声棉,比普通片型结构的混合堆积消声棉具有更好的吸音效果。

关键词：消声棉吸音结构棉纤维

基于双路神经网络多尺度特征提取的轴承故障诊断

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组合机床与自动化加工技术 2025年第2期 163-170页

作者：宋蒙恩罗敏湖北汽车工业学院机器人与自动化学院十堰442002

针对现有滚动轴承故障诊断方法对振动数据中蕴含信息挖掘不够充分的问题,提出了一种基于双路卷积神经网络(CNN)多尺度特征提取的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变化(CWT)将一维振动信号转换为二维时频图,获取对轴承数据的不... 详细信息

针对现有滚动轴承故障诊断方法对振动数据中蕴含信息挖掘不够充分的问题,提出了一种基于双路卷积神经网络(CNN)多尺度特征提取的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变化(CWT)将一维振动信号转换为二维时频图,获取对轴承数据的不同视角表达,分别作为双路CNN的输入;然后,分别构建双路CNN的多尺度特征提取模块,1D-CNN的特征提取模块由大卷积层和并行卷积层组成,并在每个并行层后加上GRU提取不同尺度的时序特征;2D-CNN的特征提取模块使用多分支连续卷积结构从输入中提取不同尺寸和抽象层次的特征,并引入CBAM注意力机制来增强模型对重要特征的关注;最后,对双路CNN提取到的特征进行多尺度特征融合,利用融合特征训练分类模块,实现轴承的故障诊断。实验结果表明,所提模型10次测试的平均准确率为99.95%,在每类故障训练集仅含有24个样本时平均准确率依然可达95%左右,对比其它诊断模型,所提方法在小样本条件下具有更高的诊断准确率、更强的特征提取能力。

关键词：卷积神经网络连续小波变换 GRU 注意力机制

数控机床电主轴热误差HO-LSTM预测方法

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机械科学与技术 2025年

作者：田印周学良罗敏张映锋湖北汽车工业学院机械工程学院湖北汽车工业学院电气与信息工程学院西北工业大学机电学院

随着产品更新换代速度的日益加快，车间往往面临着多品种小批量加工任务，不同品种、规格的零件加工工况各异，对机床电主轴热误差预测模型的鲁棒性提出了更高要求。针对该问题，提出了一种利用河马优化算法（Hippopotamus Optimization... 详细信息

随着产品更新换代速度的日益加快，车间往往面临着多品种小批量加工任务，不同品种、规格的零件加工工况各异，对机床电主轴热误差预测模型的鲁棒性提出了更高要求。针对该问题，提出了一种利用河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm，HO）优化长短时记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）的电主轴热误差预测方法。首先，利用正弦余弦优化算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）对Kmeans聚类算法的聚类数目K和距离度量方式进行优化，并采用皮尔森（Person）和斯皮尔曼（Spearman）相关性分析方法筛选温度敏感点。接着，将热误差敏感点的温度作为输入建立了电主轴热误差LSTM预测模型，采用HO对LSTM的隐藏层节点数、L2正则化常数、初始学习率进行优化。最后，以EM6050雕铣机为对象进行了实验验证。结果显示：提出的HO-LSTM模型相比海马优化算法优化的LSTM与灰狼算法优化的LSTM模型，热误差预测的MAE分别降低了32%、42%，RMSE分别降低了11%、76%，而且优化过程的收敛速度更快；对于不同工况下的热误差预测，HO-LSTM模型相比后两种LSTM模型，预测结果的RMSE分别降低了6%、4%，平均百分比误差MAPE分别降低了67%、31%，表明所提出的HO-LSTM模型热误差预测精度与鲁棒性更好。

关键词：数控机床电主轴热误差预测 SCA-Kmeans算法 HO-LSTM网络

教育戏剧在小学英语故事教学中育人价值的实现

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小学教学研究 2025年第3期 44-46页

作者：罗敏广东省深圳市宝安区红树林外国语小学

教育戏剧作为一种合作性、启发性、创造性的教育教学方式,常被运用在小学英语故事教学中。文章结合实践案例,分别从学生思维品质的提升、社会能力的发展、自觉意识的培育三个方面切入,探讨教育戏剧在小学英语故事教学中的育人价值及其... 详细信息

教育戏剧作为一种合作性、启发性、创造性的教育教学方式,常被运用在小学英语故事教学中。文章结合实践案例,分别从学生思维品质的提升、社会能力的发展、自觉意识的培育三个方面切入,探讨教育戏剧在小学英语故事教学中的育人价值及其实现途径。

关键词：小学英语教育戏剧故事教学育人价值

基于学科核心素养培育的中职体育与健康课程思政探究——以南宁市第四职业技术学校为例

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广西教育 2025年第2期 36-38页

作者：罗敏南宁市第四职业技术学校

体育与健康课程在中职教育中占据重要地位，关乎学生对增强体质和健康知识的认识，更承载着培育学生学科核心素养、提升学生综合素质的使命。根据体育与健康课程的特点，中职体育与健康课程可通过以下策略融入思政教育：深度挖掘教材内... 详细信息

体育与健康课程在中职教育中占据重要地位，关乎学生对增强体质和健康知识的认识，更承载着培育学生学科核心素养、提升学生综合素质的使命。根据体育与健康课程的特点，中职体育与健康课程可通过以下策略融入思政教育：深度挖掘教材内容，构建体育思政知识框架；创设思政情境，增强学生的学习体验；引入体育名人故事，向学生渗透榜样力量；构建多元化评价体系，促进学生全面发展。

关键词：学科核心素养中职学校体育与健康课程思政

数字化赋能小学英语“TASK”口语评价模式——以小学低段实践试点为例

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中国信息技术教育 2025年第4期 111-113页

作者：罗敏广东省深圳市宝安区红树林外国语小学

口语评价是小学英语评价的重要组成部分,但在实践中仍存在一些困境,如内容碎片化、形式单一化、标准模糊化、目标短视化等。本文通过数字化手段,构建了体系化的“TASK”口语评价模式,着力回应小学英语口语评价应该用何评、如何评、评什... 详细信息

口语评价是小学英语评价的重要组成部分,但在实践中仍存在一些困境,如内容碎片化、形式单一化、标准模糊化、目标短视化等。本文通过数字化手段,构建了体系化的“TASK”口语评价模式,着力回应小学英语口语评价应该用何评、如何评、评什么、为何评这四个核心问题,努力探索出一条数字化赋能口语评价的创新实践之路。

关键词：数字化英语口语评价模式小学低段

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各种各样的“吃惊”

今日中学生 2025年第3期 43-44页

作者：罗敏

老师：同学们，如果用英语表达“吃惊”，你能想到哪些表达方式呢?学生A：我先试一试吧。我想到形容词surprised，它意为“惊讶的；吃惊的”，用于描述因意外情况而感到诧异的情绪。我们可以这样造句：I was surprised to see him here...

老师：同学们，如果用英语表达“吃惊”，你能想到哪些表达方式呢?学生A：我先试一试吧。我想到形容词surprised，它意为“惊讶的；吃惊的”，用于描述因意外情况而感到诧异的情绪。我们可以这样造句：I was surprised to see him here.（在这里看到他我很惊讶。）

关键词：

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动态随机餐食外卖配送在线决策模型与算法

系统工程理论与实践 2025年第1期45卷 269-289页

作者：张晓楠张建雄李相芊天津大学管理与经济学部陕西科技大学机电工程学院

餐食外卖配送问题具有订单请求动态到来和餐厅备餐时间不确定等特征,且通常需要在订单到来时以“快速响应”和“秒级决策”的方式进行在线管理.本文针对同时考虑动态订单和随机备餐时间的动态随机餐食外卖配送问题,以最小化交付延迟为目... 详细信息

餐食外卖配送问题具有订单请求动态到来和餐厅备餐时间不确定等特征,且通常需要在订单到来时以“快速响应”和“秒级决策”的方式进行在线管理.本文针对同时考虑动态订单和随机备餐时间的动态随机餐食外卖配送问题,以最小化交付延迟为目标,建立了基于路径的马尔可夫动态决策模型.基于强化学习中的离线价值逼近算法,将未来事件的影响明确刻画为与决策动作相关的未来期望回报值,同时,设计新订单延迟策略和动态时间缓冲策略加以整合,提出一种有效的在线决策方法进行求解.为快速有效地估计未来期望回报值,定义决策时间、订单服务状态、订单时间松弛和订单时间缓冲为回报值的成本结构的关键特征,并将回报值分解到决策后状态下的每个订单层面来近似.数值实验表明:本文方法能做出即时有效的在线决策,单决策点的平均决策时间为0.04 s;设计的新订单延迟策略和动态时间缓冲策略合理有效.所获得的管理启示可为外卖平台配送运营决策提供借鉴.

关键词：外卖配送优化马尔可夫决策强化学习价值逼近算法