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南方某工业镇污水处理系统厂网改扩建设计思路

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工程技术研究 2024年第12期9卷 195-197页

作者：苏锦李文键中国华西工程设计建设有限公司广州分公司广东广州510600 鹤山市桃源污水处理有限公司广东江门529725

文章主要针对南方某工业镇现有污水处理系统存在的问题进行分析,基于现状污水厂的处理能力提出管网分流改造的思路,并通过实施智能分流技术、工业废水监测控制系统,提高管网的运维管理水平;对新建污水站采用优化预处理和生化处理工艺等... 详细信息

文章主要针对南方某工业镇现有污水处理系统存在的问题进行分析,基于现状污水厂的处理能力提出管网分流改造的思路,并通过实施智能分流技术、工业废水监测控制系统,提高管网的运维管理水平;对新建污水站采用优化预处理和生化处理工艺等措施,较好地解决了工业废水的处理问题。

关键词：排水管网工业废水污水处理智慧分流生活污水水质标准雨污分流

基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法研究

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：陈浩刘通张延鑫北京跟踪与通信技术研究所中国科学院空间应用工程与技术中心

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修... 详细信息

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修正、相位角修正、平滑滤波和插值等预处理分析。构建了可以同时提取空间目标时序特征和空间特征的卷积LSTM网络，对火箭、铱星、GlobalStar卫星和空间碎片4类目标分类平均正确率为73.80%，优于卷积神经网络的平均值70.43%。仿真了BY、DMSP、FIA、GSSAP等7类卫星平台的光度序列数据，并进行深度神经网络扩展验证，得到的卫星平台分类正确率大幅度提升至超过90%。

关键词：卫星平台分类光度序列数据 LSTM网络卷积神经网络

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政府监管流程数字化运行的法治建构

中国行政管理 2024年第6期40卷 38-46页

作者：王正鑫华东师范大学法学院上海200241

数字技术促成监管部门的执法权力呈现智能化和自动化趋势。这主要表现为监管规则的数字化、监督守法情况的数字化以及行使制裁不守法行为的数字化。政府监管流程数字化运行可以有效提升执法质量和效能,同时也伴随着合法性风险,即数字化... 详细信息

数字技术促成监管部门的执法权力呈现智能化和自动化趋势。这主要表现为监管规则的数字化、监督守法情况的数字化以及行使制裁不守法行为的数字化。政府监管流程数字化运行可以有效提升执法质量和效能,同时也伴随着合法性风险,即数字化监管规则逃逸法律约束、数字技术反噬执法人员和监管对象的法律主体地位、技术理性压制规范理性而减损执法质量。为应对监管流程数字化运行所引发的合法性风险,需要落实算法规则与法律规则的契合性、稳固执法人员和监管对象的法律主体地位并保障数字化监管的执法质量。

关键词：数字政府监管流程执法质量合法性控制

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基于交互引导的问答对联合生成模型

计算机学报 2024年第2期47卷 251-265页

作者：刘杰林绍鑫王善鹏南开大学人工智能学院天津300350

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.... 详细信息

大规模问答对的自动生成在知识问答库构建和机器阅读理解等许多应用具有关键价值.尽管其重要性已得到广泛认可,现有问答对生成方法仍面临着严峻挑战.首先,在传统的问答对生成模型中,抽取式的答案获取方法难以适用于复杂的自然交互场景.相比较而言,生成式模型通过对文本的语义理解,能够自动生成表述更加自然的答案.其次,对于问答对生成任务来说,为了防止生成的答案和问题出现语义上的不匹配,需要更全面地捕捉并增强答案生成和问题生成两个子任务之间的交互.最后,由于答案抽取和问题生成存在任务难度的差异,这两个任务在联合训练的过程中会出现任务之间的优化不平衡问题.为此,本文提出了一个基于交互引导的问答对联合生成模型(Interaction-Guided Joint Abstractive QAPs Generation Model,IGJA-QAP).具体而言,本文设计了一个带有答案引导的多头门机制的联合生成模型,同时对两个子任务进行统一建模并有效地捕获和增强它们之间的信息交互,从而可以生成语义上匹配的问答对.本文在三个大规模数据集SQuAD、NewQA和CoQA上进行了综合全面的实验分析.本文提出的模型在答案生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法3.0%、5.9%和4.3%,问题生成任务上METEOR值平均分别超出其他最佳方法1.5%、0.5%和2.1%.实验结果表明,本文提出的模型达到了目前最高的性能.

关键词：问答对生成统一生成式模型答案引导的多头门指针网络相互优化

基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

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高电压技术 2024年第2期50卷 535-542页

作者：刘洋曹云东刘树鑫沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计... 详细信息

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

关键词：低压开关电器状态表征参数选择 Kruskal-Wallis检验状态划分

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筑牢平安基石护航高质量发展 A01

筑牢平安基石护航高质量发展

南通日报

作者：张亮苏锦安

全市刑事案件同比下降38.9%，破案同比上升66%，“八类”恶性案件破案率达100%，矛盾纠纷化解率98.4%，打防总体成效全省领先……一季度，我市平安建设取得“开门红”。去年底以来，市公安局新一届党委以深入开展“冬季攻势”专项行... 详细信息

全市刑事案件同比下降38.9%，破案同比上升66%，“八类”恶性案件破案率达100%，矛盾纠纷化解率98.4%，打防总体成效全省领先……一季度，我市平安建设取得“开门红”。去年底以来，市公安局新一届党委以深入开展“冬季攻势”专项行动为牵引，聚焦发展所需、群众所盼，把“竞

关键词：公安机关破案率矛盾纠纷犯罪嫌疑人公安局

来源： cnki报纸评论

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《繁花》:非线性叙事与半透明美学

电视研究 2024年第2期 44-47页

作者：杨鹏鑫南京大学文学院戏剧影视艺术系

电视剧《繁花》是近年国产非线性叙事电视剧风潮的一桩新例。该剧显现出明晰的形式自觉与叙事结构自觉,重视叙事的形式、结构、节奏、格调甚至观看难度。其以时间倒错的非线性叙事、若即若离的半透明美学,铺展出一首朦胧长诗。本文认为... 详细信息

电视剧《繁花》是近年国产非线性叙事电视剧风潮的一桩新例。该剧显现出明晰的形式自觉与叙事结构自觉,重视叙事的形式、结构、节奏、格调甚至观看难度。其以时间倒错的非线性叙事、若即若离的半透明美学,铺展出一首朦胧长诗。本文认为,《繁花》在叙事形式和影像形态上可圈可点,刷新了国产电视剧影像美学之标高,扩展了国产电视剧影像的语言与语法。

关键词：《繁花》非线性叙事美学

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高校助力科技成果转化的国际经验及启示

中国高等教育 2024年第9期 60-64页

作者：武建鑫陕西科技大学

加强高校科技成果转化不仅有利于培育新质生产力,提升国家创新体系效能,还有助于激活高校创新创业实践生命力。世界教育强国大部分高校基本形成了较为完善的科技成果转化体系,正在以较高的科技成果转化率驱动经济社会加速发展和工业化... 详细信息

加强高校科技成果转化不仅有利于培育新质生产力,提升国家创新体系效能,还有助于激活高校创新创业实践生命力。世界教育强国大部分高校基本形成了较为完善的科技成果转化体系,正在以较高的科技成果转化率驱动经济社会加速发展和工业化深度转型。在教育强国建设背景下,我国高校巫需以高质量的科技创新来推进教育、科技、人才一体化发展,将创新创业理念融入办学全过程,积极开展有组织的科技创新,增强原始创新能力和颠覆性技术创新供给,实现学校改革发展与科技成果转化协同发展。

关键词：科技成果转化新质生产力国家创新体系创新创业理念

基于NTK理论和改进时间因果的物理信息神经网络加速收敛算法

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力学学报 2024年第7期56卷 1943-1958页

作者：潘小果王凯邓维鑫四川大学机械工程学院成都610065 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所四川绵阳621000

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神... 详细信息

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神经正切核(neural tangent kernel,NTK)理论出发,通过对单隐藏层神经网络模型进行分析,推出PINNs的神经正切核矩阵具体表达式,并以此进一步分析PINNs收敛速度的影响因素,给出PINNs快速收敛的两个必要条件.应用神经正切核理论分析PINNs领域的3种相关算法(时间因果算法、傅里叶特征嵌入、学习率退火)的加速收敛效果,结果表明这3种算法均不能满足PINNs加速收敛的所有必要条件.文章提出一种动态傅里叶特征嵌入时间因果算法(dynamic Fourier feature embedding causality,DFFEC),综合考虑了NTK矩阵特征值平衡和时间顺序收敛对PINNs收敛速度的影响,在AllenCahn,Reaction,Burgers和Advection等4个算例上的数值实验结果表明,所提出的DFFEC算法可以显著提高PINNs的收敛速度.特别是在Allen-Cahn算例上,与时间因果算法相比,所提出的DFFEC算法具有至少50倍的加速收敛效果.

关键词：物理信息神经网络收敛速度谱偏差神经正切核非定常流动