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最美是人情非遗中的什刹海

中国国家旅游 2024年第5期 106-123页

作者：黄哲仲春之会(摄影) 不详

什刹海是北京版图中央的连片水域,是都市格局中的点睛之笔。这片水域虽然地理面积不大,但其孕育、传承的非物质文化遗产却非常丰富。中国历史地理学泰斗侯仁之先生说过:“什刹海是老北京城最具人民性的所在。”非遗永传承,最美是人情,... 详细信息

什刹海是北京版图中央的连片水域,是都市格局中的点睛之笔。这片水域虽然地理面积不大,但其孕育、传承的非物质文化遗产却非常丰富。中国历史地理学泰斗侯仁之先生说过:“什刹海是老北京城最具人民性的所在。”非遗永传承,最美是人情,正是老北京“人民性”的深厚情味让我们探索什刹海非遗的旅程生动鲜活,光彩无限。

关键词：非物质文化遗产侯仁之中国历史地理学生动鲜活什刹海非遗情味点睛之笔

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强化行业自律与全链条监管

市场监督管理 2024年第18期 56-57页

作者：仲春周筱晗暨南大学法学院

《关于行业协会的反垄断指南》(以下简称《指南》)对风险行为的预警、垄断行为的列举以及责任的明确,不仅有助于配合落实“三书一函”制度,还体现了事前、事中、事后的全链条监管思路,实现了执法力度与温度的统筹兼顾。

关键词：行业自律风险行为监管思路反垄断指南行业协会垄断行为全链条统筹兼顾

中国竞技篮球风格的守正与创新—兼论中国男篮竞技水平提升策略

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上海体育大学学报 2024年第5期48卷 1-10,40页

作者：霍子文毕仲春赵映辉崔鲁祥张戈深圳技术大学体育与艺术学院广东深圳518118 北京体育大学中国竞技篮球运动学院北京100084 西安体育学院运动训练学院陕西西安710061 沈阳体育学院运动训练学院辽宁沈阳110102 北京大学体育教研部北京100871

秉持守正创新原则探讨中国竞技篮球风格,旨在探索中国竞技篮球高质量发展路径。对中国竞技篮球传统中的“以弱胜强”理念进行考辨,认为“以弱胜强”突出强调“立足弱队”与“敢打必胜”的辩证统一,是关于中国竞技篮球最为根本独到、积... 详细信息

秉持守正创新原则探讨中国竞技篮球风格,旨在探索中国竞技篮球高质量发展路径。对中国竞技篮球传统中的“以弱胜强”理念进行考辨,认为“以弱胜强”突出强调“立足弱队”与“敢打必胜”的辩证统一,是关于中国竞技篮球最为根本独到、积极有为的认知定位和策略思想。运用“快”与“变”的动力学核心观点阐述“在快速基础上以变打快”的逻辑创新,认为“在快速基础上以变打快”必须置于高质量对抗条件下。由之,形成可有效统摄现有表述的中国竞技篮球风格新构念:以弱胜强,在快速基础上、高质量对抗条件下以变打快。围绕新构念的实践深化,探讨中国男篮的技战术打法创新、竞技保障建议和精神面貌臧否。

关键词：中国竞技篮球风格以弱胜强技战术竞技保障精神面貌

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关键利益相关方提前介入模式对科技成果转化适用性研究

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上海商业 2024年第8期 18-20页

作者：蒋琪胡淼胡仲春中建材科创新技术研究院（山东）有限公司国家能源集团置业有限公司山东发明协会中国施工企业管理协会中建材科创新技术研究院

随着科技的不断发展和创新，科技成果的转化变得越来越重要。科技成果转化是将科学研究成果转变为实际应用和商业化产品的过程。然而，许多科技创新项目在转化过程中面临着诸多挑战，其中包括技术难题、市场需求不匹配、缺乏资金支持等... 详细信息

随着科技的不断发展和创新，科技成果的转化变得越来越重要。科技成果转化是将科学研究成果转变为实际应用和商业化产品的过程。然而，许多科技创新项目在转化过程中面临着诸多挑战，其中包括技术难题、市场需求不匹配、缺乏资金支持等。为了解决这些问题，关键利益相关方提前介入模式逐渐成为推动科技成果转化的一种重要策略。本论文旨在对市场方、资本方两个关键利益相关方提前介入模式对科技成果转化适用性进行系统研究，探讨其对促进科技成果转化的影响。

关键词：关键利益相关方市场方资本方成果转化提前介入

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文旅元宇宙:概念、关键技术及应用场景

遥感学报 2024年第5期28卷 1161-1176页

作者：范占领陈崇成福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350108

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用... 详细信息

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用场景还处于探索中。首先,本文回顾了元宇宙的演化进程,并基于文旅行业特征,提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征,认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统,是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态,是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。其基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像,并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系,实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合;然后,对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述;最后,展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区(酒店)开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景,提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战,技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升,但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。

关键词：遥感元宇宙文化旅游虚拟地理环境虚实融合虚拟世界扩展现实

臭氧在反渗透及纳滤工艺浓缩液废水中的工程应用研究与分析

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离子交换与吸附 2024年第4期40卷 339-345页

作者：张仲春赵晓双于朝晖青岛国林科技集团股份有限公司

在反渗透及纳滤等工艺浓缩液废水的处理中，利用臭氧的强氧化性，结合其他相应的工艺，可去除大量的有机物、重金属，杀死99%以上的细菌等，将浓缩液处理成可安全排放或回用的废水。臭氧在工程应用中效果显著，文章通过对不同的臭氧耦... 详细信息

在反渗透及纳滤等工艺浓缩液废水的处理中，利用臭氧的强氧化性，结合其他相应的工艺，可去除大量的有机物、重金属，杀死99%以上的细菌等，将浓缩液处理成可安全排放或回用的废水。臭氧在工程应用中效果显著，文章通过对不同的臭氧耦合工艺及制取条件等进行改善，以达到反渗透及纳滤工艺中过滤后的浓缩液废水处理的预期效果。

关键词：臭氧强氧化性反渗透及纳滤工艺浓缩液耦合工艺运行条件

基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 171-177页

作者：范杏蕊李元诚华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的... 详细信息

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的内在复杂时序趋势,使得模型具有复杂时间序列的渐进分解能力;提出Nystrom自注意力机制,该机制利用Nystrom方法来逼近标准的自注意力机制。某地电力负荷预测实验结果表明,所提模型比基于标准Autoformer模型的短期电力负荷预测模型的时间复杂度更低,准确率更高。

关键词：短期电力负荷预测时序分解模块 Nystrom自注意力机制 Sdformer模型

基于深度金字塔卷积神经网络的ChatGPT生成文本检测方法

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 14-22页

作者：范志武姚金良杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本... 详细信息

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本长度等维度,找到一种最优的AI生成文本检测方法。【结果】首先,通过多种方法对比,基于深度金字塔卷积神经网络的文本分类方法在测试集上准确率达到0.9655,优于其他方法;其次,经过测试,DPCNN模型具备良好的跨类别能力;最后,不同的文本长度对于模型的准确率具有直接影响。【局限】以Prompt提示方式生成的中文数据集具有类别上的局限性,本文只构建了三种类别的数据集,并在此数据集上进行模型训练,然而现实中的文本类型是多样的。【结论】本文提出一种中文情景下的AI生成文本检测方法,其准确率受到文本类型和文本长度的影响。

关键词： ChatGPT 文本识别 DPCNN 跨类别

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滑窗注意力多尺度均衡的密集行人检测算法

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1286-1300页

作者：于范张菁上海工程技术大学电子电气工程学院上海200335

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。... 详细信息

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。在密集场景中,通常会包含大量的被遮挡或小规模的行人目标,导致模型产生大量的误检和漏检,同时耗费大量的计算资源。此外,当行人目标重叠较为严重时,准确地检出所有目标也会变得极为困难。为了解决上述问题,提出了一种基于滑窗注意力的密集场景多尺度行人检测算法。在Backbone中使用改进Swin block使得网络能够提取到更多的细节特征,同时减少注意力机制带来的繁重计算量。为有效解决特征融合问题,在Neck部分使用DyHead block来统一多个注意力运算,以此提高特征融合效率。针对特征均衡问题,设计了一种基于全连接的特征尺度均衡模块,通过在特征金字塔的各层级之间构造不同的残差结构来进行特征平衡,辅助模型生成更高质量的特征图。在WiderPerson数据集上的实验结果表明,该算法在AP值上提升了1.1个百分点,在最值得关注的小目标和中目标上也分别有1.0和0.7个百分点的提升。

关键词：多尺度行人检测深度学习密集场景滑窗注意力特征融合均衡