检索结果-南通市图书馆

作者：卢昌俊内蒙古艺术学院

学位级别：硕士

《祖国,草原祝福你》是由蒙古族著名诗人阿古拉泰作词,作曲家新吉乐图谱曲的一首草原风格创作歌曲。新吉乐图是我国优秀的民族音乐创作者,在对于蒙古族风格创作歌曲方面有着自己独特的方式,笔者通过在校期间对于声乐的学习,对蒙古族创... 详细信息

《祖国,草原祝福你》是由蒙古族著名诗人阿古拉泰作词,作曲家新吉乐图谱曲的一首草原风格创作歌曲。新吉乐图是我国优秀的民族音乐创作者,在对于蒙古族风格创作歌曲方面有着自己独特的方式,笔者通过在校期间对于声乐的学习,对蒙古族创作歌曲进行研究与分析。该论文第一章是歌曲《祖国,草原祝福你》的简介,笔者从《祖国,草原祝福你》的作品简介,草原风格创作歌曲介绍以及该乐曲的词曲作者介绍几个方面,进行简要叙述。第二章分析该作品的曲式结构特点,旋律特点,歌词特点以及钢琴伴奏特点。该作品结构严谨,作曲手法也有其独特之处,处处都显示出蒙古族音乐的风格特点,这样的创作使歌曲旋律优美抒情,跌宕起伏,钢琴伴奏中,连音的运用以及和声方面的四五度音程的运用也是有着明显的蒙古族特征,具有专业性和艺术性。第三章笔者围绕歌曲《祖国,草原祝福你》进行演唱领悟的论述,从听到该作品的演唱者嘎日布老师的演唱后受到启发,再到自己亲自在音乐会中实践该作曲之后的演唱体会,都证明了《祖国,草原祝福你》这首歌曲有着许多值得探究之处,咬字的清晰与归韵的处理,气息的流畅与共鸣的运用,情感的集中与技巧的结合,都需要在民族声乐的学习与舞台实践中时多多注意,这样对于作品的深入分析过后才能够更好的诠释这首优秀的作品。

关键词：草原风格歌曲新吉乐图曲式结构演唱领悟

双绒面钙钛矿/晶硅叠层太阳能电池性能优化研究

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双绒面钙钛矿/晶硅叠层太阳能电池性能优化研究

作者：熊志俊南昌大学

学位级别：硕士

单结太阳能电池虽然目前的光电转换效率都达到极高的水平,但是由于Shockley-Queisser理论极限的存在,性能无法得到进一步的提高,而叠层太阳能电池可以实现超越单结太阳能电池的理论极限效率。叠层太阳能电池一般采用绒面结构,该结构可... 详细信息

单结太阳能电池虽然目前的光电转换效率都达到极高的水平,但是由于Shockley-Queisser理论极限的存在,性能无法得到进一步的提高,而叠层太阳能电池可以实现超越单结太阳能电池的理论极限效率。叠层太阳能电池一般采用绒面结构,该结构可以优化特定波长下的光吸收,入射光不会发生突然的转变,可以降低反射率。另一种抛光面结构的优势在于可以沿用溶液旋涂法在平面玻璃衬底上的应用,但是光吸收能力极差,无法制备高效率的叠层电池。目前绒面结构也在采用传统的溶液旋涂法制备钙钛矿层,但是溶液旋涂法无法更好地匹配绒面结构,使得叠层太阳能电池的应用面临新的难题。真空辅助两步法由于其在任何衬底上都能保形覆盖,更适用于绒面结构的叠层电池。真空辅助两步法的制备过程是先通过热蒸发设备蒸镀一层无机组分,再旋涂一层有机组分,最后热退火形成钙钛矿层,该制备方法很好的解决了上述的问题。但是无论哪种制备方法,都无法解决钙钛矿层容易受空气中的水氧导致降解的问题,这对于叠层太阳能电池的性能和稳定性是一种挑战。本论文首先在单结钙钛矿太阳能电池上优化真空辅助两步法的无机组分和有机组分,引入致密的氧化锡(SnOx)薄膜来阻止热应力和水氧量对钙钛矿吸光层的影响,并保护下面的层免受高能溅射离子的影响。通过SnOx缓冲层的沉积和优化工艺,得到由5nm低、中、高水剂量的SnOx薄膜组成的梯度SnOx缓冲层(15nm)。此外提前沉积超薄的C60电子传输层,达到提高开路电压和填充因子的效果,最佳的单结电池的效率达到21.53%,其中开路电压为1.24V,电流密度为20.81mA/cm2,填充因子为0.834。将单结电池的优化策略应用在钙钛矿/晶硅叠层太阳能电池上也得到相似的结果。在叠层电池的性能测试方面,叠层电池的开路电压和填充因子得到大幅度的提高。研究表明,叠层电池钙钛矿层、SnOx层以及透明导电氧化物的工艺优化,使得叠层器件的光电转换效率达到30.5%,开路电压为1.88V,电流密度为20.55mA/cm2。

关键词： SnOx缓冲层真空辅助两步法钙钛矿/晶硅叠层太阳能电池透明导电氧化物

力量耐力训练对于标准舞选手架型稳定性的研究

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力量耐力训练对于标准舞选手架型稳定性的研究

作者：张植俊成都体育学院

学位级别：硕士

在标准舞赛场上,选手持久且稳定的架型表现是直观的呈现,其稳定性是获得优异竞赛成绩的基础,力量耐力素质是选手保持架型持久且稳定的前提。通过对标准舞选手进行八周的力量耐力训练的干预试验,探究八周力量耐力训练对标准舞选手架型稳... 详细信息

在标准舞赛场上,选手持久且稳定的架型表现是直观的呈现,其稳定性是获得优异竞赛成绩的基础,力量耐力素质是选手保持架型持久且稳定的前提。通过对标准舞选手进行八周的力量耐力训练的干预试验,探究八周力量耐力训练对标准舞选手架型稳定性的影响效果,对比力量耐力训练与其他训练手段对标准舞选手架型稳定性的效果差异;为我国标准舞选手提升架型稳定性的力量耐力训练手段提供参考与建议。本研究采取文献资料法、专家访谈法、德尔菲法、试验法、数理统计法等方法,选取30名标准舞选手(15对固定男女搭档)作为试验研究对象,共分为力量耐力、传统力量、空白对照三组,进行八周的力量耐力训练试验,前期利用德尔菲法筛选出架型稳定性的评价指标,在试验前后测试了各组选手的架型稳定性指标成绩,得出以下结果:1、干预试验后,力量耐力组、传统力量组选手的组内前后测数据纵向对比显示:两组选手的成绩都得到了一定程度增长,其中力量耐力组选手的竞赛组合评分成绩、基本舞步组合评分成绩、专项动作静态保持时长三项指标均P值小于0.05,得到显著性变化;传统力量组选手的竞赛组合评分、基本舞步组合评分P值大于0.05没有产生显著性变化,但专项动作静态保持时长上P值小于0.05产生了显著性变化。2、干预试验后,对三组选手的后测数据进行两两组间横向对比显示:力量耐力组选手架型稳定性的三项评价指标与其余两组选手的P值均小于0.05,证明与其余两组均存在显著性差异;传统力量组选手在竞赛组合评分、基本舞步组合评分指标上与空白对照组选手的P值大于0.05,不具备显著性差异,在专项动作静态保持时长指标上与空白对照组选手P值小于0.05,产生了显著性差异。研究结论:1、八周的力量耐力训练可以使标准舞选手架型稳定性产生显著性提升效果,能显著影响选手在竞赛组合评分、基本舞步组合评分、专项动作静态保持时长中的架型稳定性成绩。2、八周传统力量训练对标准舞选手的架型稳定性不能产生显著的提升效果,但具有一定积极影响,在专项动作静态保持这一指标上具有显著提升作用。3、力量耐力训练要优于传统力量训练,对标准舞选手提升架型稳定性上具有显著性效果;其训练动作、负荷、强度的变化更符合科学化训练理念的专项性,更贴切标准舞项目特性,对比传统力量训练更加适合标准舞项目选手。

关键词：体育舞蹈标准舞架型训练力量耐力

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HBC电池正面化学钝化技术研究

HBC电池正面化学钝化技术研究

作者：王登俊南昌大学

学位级别：硕士

背接触异质结太阳电池（Back-contact heterojunction solar cells,HBC）因其具有高短路电流密度(Jsc)和高开路电压(Voc)等特点,是目前转换效率(Eff)最接近晶体硅理论效率的结构之一。由于HBC电池的金属电极位于电池背面,光生载流子需... 详细信息

背接触异质结太阳电池（Back-contact heterojunction solar cells,HBC）因其具有高短路电流密度(Jsc)和高开路电压(Voc)等特点,是目前转换效率(Eff)最接近晶体硅理论效率的结构之一。由于HBC电池的金属电极位于电池背面,光生载流子需要经过较长距离的传输才能被收集,因此减少光生载流子在材料中的复合对提升电池性能至关重要。本文分别通过实验和数值模拟两种方法对HBC电池正面化学钝化进行了研究。实验方面,使用热丝化学气相沉积法沉积本征非晶硅（i-a-Si:H）薄膜,研究了影响薄膜钝化效果的影响因素,优化了沉积工艺和叠层结构。同时在固定的本征非晶硅沉积工艺条件下,探究了晶体硅表面湿氧化工艺对钝化效果的影响。模拟仿真方面,本文利用Crosslight APSYS器件仿真软件对HBC电池进行模拟,研究了i-a-Si:H膜厚对HBC电池性能的影响。以下是本文的主要的研究结论:硅片表面双面沉积i-a-Si:H薄膜的实验显示,在一定的沉积工艺条件下,膜厚在14 nm以内,随着i-a-Si:H薄膜膜厚的增加,少子寿命逐渐升高。而在i-a-Si:H薄膜上沉积Si Nx后,当i-a-Si:H层达到9.5 nm时,上述趋势消失,少子寿命趋于定值。模拟结果显示,在这一厚度范围内i-a-Si:H层的钝化效果随厚度变化的趋势与实验高度一致。在正面i-a-Si:H膜厚为9.5 nm时,HBC电池的Voc、填充因子（FF）、Eff达到最高,可实现电池的最高转换效率26.6%。而i-a-Si:H层的厚度高于14 nm后,Voc逐渐降低,钝化效果逐渐下降。i-a-Si-H薄膜的氢化程度对钝化效果的影响结果表明,随着氢稀释比的增加,少子寿命先升高后降低。在氢稀释比为0.4时,少子寿命达到最高,钝化效果最好。i-a-Si:H薄膜掺氧对钝化效果影响的实验结果显示,沉积气体中适量掺入CO2气体形成本征氢化非晶氧化硅（i-a-Si Ox:H）薄膜能提升HBC电池正面化学钝化效果。与未掺入CO2气体相比,i1、i2层分别通入16.7%和22.2%的CO2气体制备出的HBC电池Jsc提升了1.26 m A/cm2,Voc提高了7 m V,Eff提升了0.69%abs。并在掺氧沉积时间和沉积气压的研究中发现,随着掺氧沉积时间或沉积气压的增加,i-a-Si Ox:H薄膜的化学钝化效果先提升,再趋于稳定。i-a-Si:H叠层膜实验中发现,i层分为三层可以有效提升HBC电池正面化学钝化效果。当i-a-Si:H薄膜的i1、i2、i3层的膜厚分别为0.7 nm、2.6 nm和8.6 nm时,少子寿命达到最高3872μs,化学钝化效果最佳。在研究i2层与i3层的氢稀释比中发现,i2层的H2比i3层高4 sccm时的钝化效果最佳。浓HNO3或4 wt%H2O2对晶体硅衬底表面进行30 s的湿氧化,恶化了i-a-Si:H薄膜的钝化效果,而且250℃的退火处理对其负面效应无改善作用。

关键词： HBC HWCVD 化学钝化本征氢化非晶硅本征氢化非晶氧化硅

帕博利珠新辅助免疫治疗在头颈癌的疗效及安全性临床研究

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帕博利珠新辅助免疫治疗在头颈癌的疗效及安全性临床研究

作者：钟伟俊南方医科大学

学位级别：硕士

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黄帝陵侧柏古树根际微生物组差异研究

黄帝陵侧柏古树根际微生物组差异研究

作者：蔡怡俊西北农林科技大学

学位级别：硕士

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“以测辅评”精准教学辅助平台设计与实现

“以测辅评”精准教学辅助平台设计与实现

作者：张楚俊武汉体育学院

学位级别：硕士

对于体音美等专科性高校,部分专业由于招生规模较小,差异巨大的学生在一个班级内部,采用统一的教学进度,学优生和学困生都无法适应,最终会挫伤大部分同学的学习积极性。精准教学能够准确把握每个同学的学习情况并进行个性化教学,是进行... 详细信息

对于体音美等专科性高校,部分专业由于招生规模较小,差异巨大的学生在一个班级内部,采用统一的教学进度,学优生和学困生都无法适应,最终会挫伤大部分同学的学习积极性。精准教学能够准确把握每个同学的学习情况并进行个性化教学,是进行班内分层教学的有效途径。精准教学的前提是教育过程信息化,技术手段是以测辅评。目前现有教学平台在将信息技术与教学过程紧密结合方面做出了巨大努力,也取得了比较显著的效果,但在施行精准教学时仍存在许多不足。基于此现状开发了“以测辅评”精准教学辅助教学平台。系统选用python的Django框架,基于模型(Model)、视图(View)、模板(Template)开发模式,实现的系统能够帮助教师“精准教”和学生“精准学”,具体特色如下:1、教学策略调整。教师在课堂教学过程中根据知识点随机抽题发布随堂练习,系统自动判题。教师根据学生随堂练习中不同知识点上得失分情况精准了解学生对知识点掌握情况,并根据失分情况及时采取措施进行补救和强化。2、薄弱知识点强化。学生根据自己随堂练习完成中暴露的知识点短板,进行针对性主动刷题,以强化薄弱知识点的掌握情况。3、个性化作业精准生成。每个章节学习结束后,系统根据学生本章节的随堂练习和主动刷题情况,进行个性化作业生成。既避免了学生学习过程中的投机行为,作业内容又有针对性,帮助学生充分了解学情,查漏补缺。4、复习策略精准建议。根据学生的随堂练习、主动刷题和个性化作业的完成情况,为学生生成整门课程的复习列表,并根据学生对知识点的掌握情况给出相应的复习建议。两个学期的试运行结果表明:该辅助教学平台在帮助学生了解学情、提高学习效率,形成持续教学反馈、改进机制具有显著效果。但在前端界面美化、知识点划分粒度、填空题自动判题的准确度等方面仍需进一步改进。

关键词：教学过程信息化以测辅评精准教学教学改进

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Z地勘院知识型人员薪酬激励体系优化研究

Z地勘院知识型人员薪酬激励体系优化研究

作者：原俊俊山西财经大学

学位级别：硕士

基于改进DeepLabV3+的梨树叶片病害分割方法研究

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基于改进DeepLabV3+的梨树叶片病害分割方法研究

作者：伏俊塔里木大学

学位级别：硕士

梨树作为一种重要的果树常常受到各种真菌、细菌和病毒的侵害,导致叶片病害的发生。未能及时鉴别病害和控制梨树叶片病害的蔓延,最终可能导致梨树产量和质量下降,对农户经济效益造成不利影响。由于叶片病害管理需求增加,传统的病害检测... 详细信息

梨树作为一种重要的果树常常受到各种真菌、细菌和病毒的侵害,导致叶片病害的发生。未能及时鉴别病害和控制梨树叶片病害的蔓延,最终可能导致梨树产量和质量下降,对农户经济效益造成不利影响。由于叶片病害管理需求增加,传统的病害检测方法通常依赖于人工检查,这不仅耗时耗力,而且容易出现主观误差。因此利用深度学习实现高效且准确的叶片病害分割方法至关重要。本研究以新疆梨树叶片病害图像为研究对象,以DeepLabV3+为基础,传统DeepLabV3+模型在此任务中面临漏分割、错分割、分割精度不高等问题。为解决这些问题,本研究提出一种轻量级的CSF-DeepLabV3+梨树叶片病害分割模型,本文的主要研究工作如下:(1)建立梨树叶片病害数据集:以梨树叶片黑斑病、褐斑病、梨卷叶瘿纹病以及健康叶片为研究对象,并采用数据增强的技术扩展图像数据集,包括对图像进行旋转、调整亮度以及添加噪声等处理。(2)语义分割模型搭建:搭建传统的语义分割模型,包括FCN、Seg Net、PSPNet、DeepLabV3+和CENet,并在相同的实验条件下进行对比实验,选择以DeepLabV3+为基础的模型作为本文研究的基础,为后续模型的训练奠定基础。(3)提出基于CSF-M-DeepLabV3+的梨树叶片病害分割方法:将DeepLabV3+主干网络Xception模块与Mobile Net V2进行对比,并替换Mobile Net V2作为主干网络,以减少模型的计算量和提高分割速度。在ASPP卷积后引入CSF注意力机制,提供模型学习梨树叶片病害的特征,以提升分割精度。优化损失函数,采用交叉熵损失函数和Dice损失的线性组合,全面图像损失和目标区域准确损失计算。经实验结果与分析:本文提出的CSF-M-DeepLabV3+模型在MIo U、m PA、Pr、Recall等指标上均有提升,其中MIo U提高6.87%。该模型对于梨树叶片病害分割有较好的性能,可有效分割出梨树叶片病斑,对梨树叶片病害等级进行评估。本文的研究结果证实改进模型在梨树叶片病斑分割任务中的卓越性能和泛化能力,同时也突显在实际应用中提供的潜在价值。

关键词：梨树叶片病害深度学习语义分割 DeepLabV3+ CSF

基于液相色谱-串联质谱的激素测定平台助力多囊卵巢综合征的精准诊疗

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基于液相色谱-串联质谱的激素测定平台助力多囊卵巢综合征的精准...

作者：李凯俊重庆医科大学

学位级别：硕士