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国内外有线电视系统发展概况

科技与经济 1995年第4期8卷 17-19页

作者：许中行

国内外有线电视系统发展概况许中行随着通信广播电视事业和卫星技术的发展，以及人民文化生活水平的提高，有线电视正以崭新的姿态、惊人的速度向全国城市、乡村、工矿及企业发展，逐渐发展成为广播电视事业的一支很重要的方面军。一九... 详细信息

国内外有线电视系统发展概况许中行随着通信广播电视事业和卫星技术的发展，以及人民文化生活水平的提高，有线电视正以崭新的姿态、惊人的速度向全国城市、乡村、工矿及企业发展，逐渐发展成为广播电视事业的一支很重要的方面军。一九九○年十二月召开的全国有线电视管理...

关键词：有线电视系统中国外国发展现状有线电视设备

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乡镇行使行政处罚权的双重困境及其破解路径

延边党校学报 2024年第2期40卷 35-39页

作者：许中华中共中央党校北京海淀100091

行政处罚权重心下移是推动当代行政执法体系建设与适应社会主义市场经济发展相结合的重大议题,兼顾着行政处罚权下放和承接的双重任务。以赋予乡镇行政处罚权为核心展开讨论,通过对广东省、江苏省、甘肃省等15个省份50份规范性文件的汇... 详细信息

行政处罚权重心下移是推动当代行政执法体系建设与适应社会主义市场经济发展相结合的重大议题,兼顾着行政处罚权下放和承接的双重任务。以赋予乡镇行政处罚权为核心展开讨论,通过对广东省、江苏省、甘肃省等15个省份50份规范性文件的汇总归纳,在《行政处罚法》第24条既有法律框架的限定条件下概括权力下放和权力承接的双重困境,并以此为基础,探究应如何通过权力下放的规范运行和乡镇内生的自我调试来优化当下基层有效承接行政处罚权的整体路径。

关键词：乡镇政府行政处罚权基层治理

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计及不可调度DG的孤岛串级交流微电网功率控制方法

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电源学报 2024年第3期22卷 298-306页

作者：王一妹李俊领曾杰许中平郑州电力高等专科学校信息通信学院郑州450000 国网西藏电力有限公司拉萨850000

针对由可调度和不可调度分布式电源DG(distributed generation)组成的串级孤岛微电网MGs(microgrids)功率控制机理复杂、电压和频率调节难度大等问题,提出了一种新型分散主从功率分配控制方法,以实现含二类DG串级孤岛微电网的电压、频... 详细信息

针对由可调度和不可调度分布式电源DG(distributed generation)组成的串级孤岛微电网MGs(microgrids)功率控制机理复杂、电压和频率调节难度大等问题,提出了一种新型分散主从功率分配控制方法,以实现含二类DG串级孤岛微电网的电压、频率调节以及功率分配。该方法分别设计了主DG和从DG的控制方法,其中,主DG负责调节微电网的频率和电压,从属DG的MPPT可在一定母线电压下运行,其可最大限度地利用不可调度DG的输出功率,在轻负荷条件下可采用自动功率削减,并有效保障系统的安全稳定性。最后,通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。

关键词：分散控制不可调度单元功率削减串级微电网

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庞统容貌“丑化”的文化意蕴

湖北文理学院学报 2024年第3期45卷 5-9页

作者：许中荣信阳师范大学文学院河南信阳464000

《三国演义》中庞统容貌的“丑化”并非是意在通过容貌贬低庞统,以达到凸显诸葛亮完美形象之目的。庞统容貌的“丑化”包含了三层内涵:一是,通过人物的“貌陋”,以示其“长相不凡”,并在“畸人”观的影响下,表达“外丑内美”的写人意图... 详细信息

《三国演义》中庞统容貌的“丑化”并非是意在通过容貌贬低庞统,以达到凸显诸葛亮完美形象之目的。庞统容貌的“丑化”包含了三层内涵:一是,通过人物的“貌陋”,以示其“长相不凡”,并在“畸人”观的影响下,表达“外丑内美”的写人意图;二是,“貌陋”作为“失威仪之制”的一种表现,源自古代对狂士群体的一种形象期待,借以彰显庞统的狂士气质;三是,庞统的“貌陋”与其政治上的失意,在“以貌取人,失之子羽”择才观的文化传统中,也流露了深沉的“士不遇”的悲情色彩。

关键词：《三国演义》庞统丑化畸人狂士

改进的Faster R-CNN算法及其在电力作业安全穿戴检测中的应用

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武汉大学学报（工学版） 2024年第4期57卷 462-469页

作者：李强赵峰李博强许中平余金沄秦亮国网信息通信产业集团有限公司北京102211 武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司北京100052

运维人员正确的安全穿戴是确保电力作业安全的重要措施,计算机视觉深度学习算法为电力作业安全穿戴监管提供了一种新的手段。Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)是一种有效的目标检测方法,在其基础上进行... 详细信息

运维人员正确的安全穿戴是确保电力作业安全的重要措施,计算机视觉深度学习算法为电力作业安全穿戴监管提供了一种新的手段。Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)是一种有效的目标检测方法,在其基础上进行改进,首先以轻量级卷积神经网络EfficientNetV2(efficient network version 2)作为Faster RCNN的骨干,均衡提升算法的检测精度与速度;然后,在RPN(region proposal network)前引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)进一步提升检测精度。结合实际电力作业安全穿戴检测场景对该方法进行测试实验,结果表明,相对目前以VGG-16(visual geometry group-16)、ResNet-50(residual network-50)为骨干的Faster R-CNN算法而言,改进Faster R-CNN算法的检测精度和速度均得到提高,其平均精度均值(mean average precision,mAP)达到85.46%,检测速度达到47.82帧/s(frames per second,FPS),一定程度上提升了Faster R-CNN在电力作业安全穿戴检测中的应用能力。

关键词：电力作业安全穿戴 Faster R-CNN EfficientNetV2 CBAM

应用型本科高校人才培养能力建设:生成逻辑、内涵解构与实践进路

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湖北工程学院学报 2024年第1期44卷 60-64页

作者：张琼许中华湖北工程学院发展规划处湖北孝感432000

高校人才培养能力建设是高等教育研究的重要理论问题,也是应用型本科高校办学的重要实践问题。提高应用型本科高校人才培养能力,要着力增强党建引领力,永葆应用型本科高校人才培养社会主义本色;着力提升治理运行力,筑牢应用型本科高校... 详细信息

高校人才培养能力建设是高等教育研究的重要理论问题,也是应用型本科高校办学的重要实践问题。提高应用型本科高校人才培养能力,要着力增强党建引领力,永葆应用型本科高校人才培养社会主义本色;着力提升治理运行力,筑牢应用型本科高校人才培养的制度之基;着力强化适应力,构建应用型本科高校人才培养的新格局;着力优化专业建设力,打造应用型本科高校人才培养特色;着力形成思政协同力,培养德智体美劳全面发展应用型本科高校人才培养的能力。

关键词：应用型本科高校人才培养能力内涵实践进路

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作者：许中行

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“地质学基础”课程教学改革探讨

教育教学论坛 2024年第22期 53-56页

作者：王明许中杰吉林大学地球科学学院吉林长春130061

以“地质学基础”课程的教学实践为例,对该课程教学中存在的问题进行了总结和梳理。列举了该课程中存在的认知负荷过重导致学生学习兴趣不足,以及教学内容中价值观引领强调不足等主要问题。参考国内外高校的教学实践,立足“大工程观”,... 详细信息

以“地质学基础”课程的教学实践为例,对该课程教学中存在的问题进行了总结和梳理。列举了该课程中存在的认知负荷过重导致学生学习兴趣不足,以及教学内容中价值观引领强调不足等主要问题。参考国内外高校的教学实践,立足“大工程观”,提出了在新工科背景下强化“地质学基础”课程的价值观引领、加强知识点的深度融合等教学改革建议,融入了生态环境保护、正确价值观引导以及可持续发展等教学理念,为地质学相关专业的教学提供参考。

关键词：地质学基础教学改革新工科 “大工程观” 实验教学

基于人工智能算法的风电机组状态监测和故障诊断技术研究综述

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东北电力大学学报 2024年第1期44卷 42-51页

作者：王中行周元贵张学广哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院黑龙江哈尔滨150000 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司西北电力试验研究院陕西西安710000

随着我国风电产业高速发展,风电机组服役时间延长,故障率和运维成本随之增加。利用人工智能算法对风电大数据进行数据挖掘,实现风电机组的状态监测与故障诊断,对风电产业提质增效具有重要的现实意义,近年来逐渐成为研究热点。文中介绍... 详细信息

随着我国风电产业高速发展,风电机组服役时间延长,故障率和运维成本随之增加。利用人工智能算法对风电大数据进行数据挖掘,实现风电机组的状态监测与故障诊断,对风电产业提质增效具有重要的现实意义,近年来逐渐成为研究热点。文中介绍了风电机组数据采集与监控(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)系统和振动信号数据的特性,阐述了风电机组状态监测和故障诊断智能算法的框架,归纳总结了相关研究成果,并对风电机组状态监测和故障诊断技术所面临的挑战和发展趋势进行了展望。

关键词：风电机组数据驱动深度学习状态监测故障诊断