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用于机载天线罩的雷电毁伤防护/透波/隐身多功能周期性结构研究

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用于机载天线罩的雷电毁伤防护/透波/隐身多功能周期性结构研究

作者：王雨秋电子科技大学

学位级别：硕士

功能磁共振成像及人工智能技术对慢性肾病诊断的研究

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功能磁共振成像及人工智能技术对慢性肾病诊断的研究

作者：熊恋秋甘肃中医药大学

学位级别：硕士

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高校劳动教育专业师范生培养模式研究

高校劳动教育专业师范生培养模式研究

作者：岳爱秋天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

劳动教育对促进学生德智体美全面发展具有重要意义,对个人发展具有重要价值,是个人适应未来社会发展的重要基础。新时代劳动教育的开展,离不开高素质的劳动教育专业教师,因此,劳动教育专业教师的培养显得尤为重要。2022年,我国有两所高... 详细信息

劳动教育对促进学生德智体美全面发展具有重要意义,对个人发展具有重要价值,是个人适应未来社会发展的重要基础。新时代劳动教育的开展,离不开高素质的劳动教育专业教师,因此,劳动教育专业教师的培养显得尤为重要。2022年,我国有两所高校新设了劳动教育本科专业,培养劳动教育专业师资,从实践层面推进了劳动教育教师的专业化培养,而直接制约劳动教育教师培养质量的就是高校劳动教育专业人才培养模式。为此,本研究通过深入调研两所高校劳动教育专业人才培养的具体实践样态和中小学劳动教育师范生的社会需求等,深入阐释并分析高校劳动教育专业师范生培养模式并提出相应建议,为高校劳动教育教师培养和相关教育管理部门政策的制订提供资料和重要参考。本研究采用质性研究方法,运用实物分析法,对深入调研的两所高校的劳动教育专业人才培养方案、教师教具、学生劳动成果等相关资料进行分析;同时编制访谈提纲,对高校劳动教育专业教师、学生以及中小学劳动教育重要参与者进行访谈;此外,进入研究现场对专业必修课程、选修课程和劳动实践等课程教学进行观察和记录,通过以上方法,了解目前中小学对劳动教育专业教师的需求,高校专业培养模式的现状及问题;最后通过对资料的分析和整理,从人才培养定位、人才培养方案、教育教学方法和考核评价四个层面具体阐释高校劳动教育专业师范生人才培养模式。根据以上分析,本研究结合两所高校劳动教育专业开展现状得出高校劳动教育培养模式的专业建设思路。在人才培养定位上,高校应根据政策导向、社会需求和新时代人才特点的要求,培养具有扎实的劳动专业理论知识,为中小学校、教育管理部门、教科研机构以及各类教育实践基地等教科研机构输送高素质的应用型专门技能人才。在人才培养方案上,提出以OBE理念为指导,反向设计课程体系,涵盖通识教育课程、公共基础课程、学科专业课程和实践课程四块课程体系,并采用楔形课程体系,引入跨专业课程,培养综合型人才,精选课程,释放学分空间,树立弹性学年制度等方式提高人才培养的灵活性和个性化。同时要完善课程结构,实现理论与实践融合发展和结合学校人才培养方向,合理布局课程分布的建议。在教育教学方法上,应组建劳动教育实践场域,搭建师资团队,为教学提供保障;采用互联网+教育的教学方式,采用项目式教学为主,多种方式并存的教学方法。在考核评价上,从考核评价内容、评价方式和评价主体多元化的角度构建劳动教育专业考核评价体系。

关键词：劳动教育专业师范生人才培养模式

考虑公平关切和企业社会责任的生鲜农产品供应链决策研究

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考虑公平关切和企业社会责任的生鲜农产品供应链决策研究

作者：陈雨秋哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

在生鲜农产品供应链中企业社会责任缺失对农产品质量安全、保鲜努力水平以及供应链系统的稳定产生巨大的影响,同时上下游企业由于对利益分配的不满容易产生公平关切问题,这也会在一定程度上影响生鲜农产品供应链的安全性和稳定性。因此... 详细信息

在生鲜农产品供应链中企业社会责任缺失对农产品质量安全、保鲜努力水平以及供应链系统的稳定产生巨大的影响,同时上下游企业由于对利益分配的不满容易产生公平关切问题,这也会在一定程度上影响生鲜农产品供应链的安全性和稳定性。因此,研究生鲜农产品企业的公平关切偏好和社会责任因素对供应链最优决策的影响至关重要。本文基于生鲜供应商是否积极履行企业社会责任这一核心议题,分别构建了两种不同的决策模型:公平中性的供应链决策模型和公平关切的供应链决策模型,通过对比分析得出研究结论如下:(1)在公平中性的供应链决策下,生鲜农产品供应链的保鲜努力水平、总利润、消费者剩余和社会福利的表现均优于公平关切的情形;随着保鲜努力成本系数的增加,保鲜努力水平、市场价格、消费者剩余和社会福利均减小。(2)随着生鲜供应商企业社会责任(CSR)水平的提升,其积极影响在市场价格、保鲜努力水平、消费者剩余、市场需求以及社会福利等多个维度上得以体现。从刺激需求、平抑物价和提升社会福利的角度来看,这种积极的企业行为对生鲜农产品供应链无疑是有益的。(3)零售商在考虑公平关切时,生鲜农产品的保鲜努力水平、批发价格、零售价格、消费者剩余和社会福利都会降低。零售商的公平关切程度与其保鲜努力水平呈负相关关系,其公平关切程度越高,保鲜努力水平越低。(4)零售商公平中性时,生鲜供应商总能够获取供应链中相对更高的利润份额;随着零售商公平关切程度的不断加深,供应商的利润逐渐减少,当零售商的公平关切系数超过某一临界值时,供应链中的利润分配格局会发生根本性变化,零售商的利润将高于供应商。现实中,生鲜农产品与消费者日常生活息息相关,生鲜农产品供应链构建及其运营状况更是关乎国计民生。因此,本文从供应链视角切入,对生鲜农产品供应链中存在的企业社会责任缺失现象和企业合作间的不公平心理进行探讨分析从而达到对生鲜农产品供应链质量安全的有效监管,为提高生鲜农产品流通率,扩大生鲜农产品销售市场做出贡献。

关键词：生鲜农产品供应链企业社会责任公平关切保鲜努力水平保鲜成本系数

林-曼努尔·米兰达音乐剧《汉密尔顿》中“汉密尔顿”人物相关唱段创作技法研究

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林-曼努尔·米兰达音乐剧《汉密尔顿》中“汉密尔顿”人物相关唱...

作者：姜凌秋上海音乐学院

学位级别：硕士

音乐剧《汉密尔顿》是近十年来最为卖座的音乐剧之一,自从2015年在百老汇上演以来,已斩获包括11项托尼奖在内的诸多奖项,并引发了全球性的文化热潮。本文围绕与主角汉密尔顿相关的歌曲唱段,从对主题音乐动机材料的运用和唱段的风格化创... 详细信息

音乐剧《汉密尔顿》是近十年来最为卖座的音乐剧之一,自从2015年在百老汇上演以来,已斩获包括11项托尼奖在内的诸多奖项,并引发了全球性的文化热潮。本文围绕与主角汉密尔顿相关的歌曲唱段,从对主题音乐动机材料的运用和唱段的风格化创作这两个角度分析该剧的音乐创作。在对于主题音乐动机材料运用的方面,将从主题动机的有机重复、音乐动机发展与戏剧内容发展同步、不同人物主题旋律动机对置这三个方面,结合相关的歌曲唱段来进行分析。在对唱段风格化创作方面,将从说唱音乐的运用、多种风格的融合、风格化合唱的运用这三个方面,以人声写作以及配器的运用作为出发点,结合相关歌曲进行分析。

关键词：音乐剧汉密尔顿音乐创作分析林-曼努尔·米兰

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基于生成扩散技术的离线强化学习方法研究

基于生成扩散技术的离线强化学习方法研究

作者：蔡贺秋广州大学

学位级别：硕士

强化学习是一种基于试错的机器学习范式,近年来在解决复杂决策问题方面取得了快速进展,例如游戏、机器人控制和动画生成等领域强化学习算法不断涌现,其发展前景愈发广阔。但如何在自动驾驶、医疗决策、机器人等探索交互成本较高的真实... 详细信息

强化学习是一种基于试错的机器学习范式,近年来在解决复杂决策问题方面取得了快速进展,例如游戏、机器人控制和动画生成等领域强化学习算法不断涌现,其发展前景愈发广阔。但如何在自动驾驶、医疗决策、机器人等探索交互成本较高的真实环境下,实现环境探索与数据利用的平衡以及策略的安全性保障仍然存在一定的挑战。离线强化学习依赖预先收集的静态数据集训练智能体,而无需与环境进行交互。通过充分利用离线静态数据,离线强化学习可以降低交互开销,避免不必要的环境风险,在安全性、效率性和数据重用等方面具有明显的优势。但离线强化学习在训练数据的质量和覆盖度方面存在高度依赖,数据和策略分布的偏移会导致其泛化性能较差,而缺乏与环境的交互探索能力则容易使系统陷入局部最优解。此外,离线数据的使用也使得准确估计奖励或价值函数变得困难。针对分布偏移和外推误差问题这一离线强化学习的核心挑战,目前的研究工作主要通过对分布外样本的价值预测进行惩罚,或者限制学习策略接近数据收集策略来缓解这些问题。然而,对策略价值函数施加的惩罚可能导致决策过于保守,从而引起策略优化的不稳定性和性能的下降。针对上述挑战,本文从生成扩散模型的角度对离线强化问题进行了深入研究,通过将决策任务构建为序列建模任务,提出了一种更加直接、有效的强化学习范式;同时提出了一套针对离线强化学习对抗扰动的自适应鲁棒提升框架,能够更好的保护离线强化学习的安全,具体而言:(1)针对离线强化学习中现有分布偏移及外推误差等性能问题,本文将离线强化学习视为在状态-行为空间中进行有指导性的概率采样过程,提出一种更加简洁有效的离线强化学习方案(Pois DD),该方案首先训练基于泊松流的轨迹扩散模型,生成决策轨迹,然后通过奖励函数引导的迭代去噪过程来生成最佳轨迹,从而完成决策任务。本文使用D4rl基准数据集,在Mu Jo Co以及Adroit环境上开展实验,结果表明,Pois DD优于其他强大的离线强化学习基线,尤其在复杂环境和稀疏奖励场景下,能够依托其长视野建模能力,完成其他模型未完成的决策任务,展示了条件生成模型出色的决策能力,有效的缓解了离线强化学习分布偏移这一核心问题。(2)针对现有的离线强化学习数据中毒,对抗扰动等安全问题,提出了一套基于扩散模型的数据净化防御框架(DDPU),该防御框架在决策的前半段过程中,通过扩散模型的前向加噪过程将对抗样本和正常样本映射到高斯分布,在去噪过程中净化分布,从而创建与特定任务目标一致的干净轨迹。之后将干净轨迹合并到数据池中一同训练决策模型,从而达到鲁棒性保护的目的。DDPU自适应净化框架,能够在有效防御对抗扰动的同时能够最大限度的保证模型的性能不受损害,大大提升了离线强化学习的鲁棒性。

关键词：机器学习离线强化学习生成扩散技术强化学习安全

Sirt3通过调控酮体代谢抑制小胶质细胞炎症反应参与神经病理性疼痛的机制研究

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Sirt3通过调控酮体代谢抑制小胶质细胞炎症反应参与神经病理性疼...

作者：邓梦秋中国人民解放军海军军医大学

学位级别：硕士

疼痛被认为是对组织损伤的一种不可避免的感觉反应。从神经生物学的角度可将疼痛分为伤害性疼痛、炎症性疼痛和病理性疼痛三种类型。其中神经病理性疼痛(neuropathic pain,NPP)是由躯体感觉神经系统的病变或疾病引起的疼痛,临床表征通... 详细信息

疼痛被认为是对组织损伤的一种不可避免的感觉反应。从神经生物学的角度可将疼痛分为伤害性疼痛、炎症性疼痛和病理性疼痛三种类型。其中神经病理性疼痛(neuropathic pain,NPP)是由躯体感觉神经系统的病变或疾病引起的疼痛,临床表征通常包括自发痛、痛觉过敏以及感觉异常等症状,会导致患者出现抑郁、睡眠障碍、认知功能低下等身心疾病。神经性疼痛的治疗因其机制异质性和伴随心理情感障碍而具挑战性。目前在临床的治疗中,通常需要两种或两种以上药物的联合使用才能达到令人满意的镇痛效果。生酮饮食(ketogenic diet,KD)是一种高脂肪、低碳水化合物、适量蛋白质的配方饮食。通过模拟饥饿状态下的代谢方式,KD主要将身体的代谢能源从葡萄糖转变为脂肪,再通过肝脏代谢产生酮体,从而引起机体的一系列反应。酮体,包括β-羟基丁酸(β-hydroxybutyrate,BHB)、乙酰乙酸和丙酮。KD作为一种稳定的线粒体生物生成调节剂,可以改善多种疾病中线粒体的功能及细胞的能量代谢。最早KD被用于治疗癫痫儿童,随着机制研究的不断完善和发展,目前在偏头痛、帕金森、多发性硬化等神经退行性疾病的研究中也显示出潜在的治疗效果。考虑到在神经退行性疾病中的抗炎及神经保护作用,KD可能对缓解神经病理性疼痛产生积极影响,其机制有待进一步研究。通过对小鼠进行生酮饮食喂养,小鼠体重增长幅度减慢,血糖下降血酮升高。单侧坐骨神经慢性压迫损伤(chronic constriction Injury,CCI)可导致小鼠受损侧足底热痛及机械痛痛觉敏感性增加,而KD可以降低这种敏感性,且在第7天最为显著。KD可减轻受损侧脊髓腰膨大部分的炎症反应,降低脊髓背角处小胶质细胞活化反应。为了深入研究,我们对基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中包含CCI造模和假手术组第7天的雄性C57小鼠脊髓小胶质细胞转录组数据集GSE180627进行分析。我们观察到,与假手术组相比,CCI造模后第7天雄性小鼠脊髓小胶质细胞中的差异基因在氧化应激、线粒体去极化和小胶质细胞活化通路中富集明显。考虑到KD是线粒体的一种生物调节剂,我们将各组小鼠造模后第7天受损侧的背角脊髓进行电镜观察,发现KD可以显著减轻CCI后线粒体损伤的程度。考虑到KD是一种配比成分饮食,食用者会出现血糖降低、血脂肪酸和酮体增加的现象,我们用低糖、癸酸及酮体的主要成分BHB对脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)刺激后的BV2细胞系分别进行干预,想要确定哪种影响对炎症抑制作用最强。结果显示,相较其他两种成分,BHB在减轻LPS介导的炎症反应中效果最显著。随后我们将未加刺激、LPS刺激和LPS基础上加入BHB的BV2细胞进行转录组测序,观察LPS刺激对基因及通路产生的影响,以及BHB干预对这些差异基因产生的变化。结果发现,与空白对照组相比,LPS刺激后BV2细胞中的IL1a、IL1b、IL6等差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)表达上调,且DEGs明显富集于核苷酸结合寡聚化结构域样受体(nucleotide-binding and oligomerization domain-like receptors,NLRs)信号通路,而BHB可以降低炎症相关差异基因及通路的表达。随后,我们使用线粒体膜电位检测试剂盒(JC-1)进行检测,发现BHB可减轻LPS引起的BV2细胞膜电位下降和早期凋亡情况。此外,我们还筛选出一组线粒体相关DEGs,该组基因在BHB对LPS的调控中起到了重要作用,为未来BHB在抑制炎症方面的机制研究提供了方向。通过上述细胞测序结果的分析,我们发现BHB可以显著增加Sirt3(去乙酰化酶Sirtuin 3)基因的表达。Sirt3作为一种烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(nicotinamide adenine dinucleotide,NAD+)依赖性脱乙酰酶,能够调控线粒体中多种代谢酶的活性进而调控线粒体功能。为了验证测序结果的稳定性,我们对小鼠脊髓组织和BV2细胞中Sirt3的蛋白含量进行检测,结果再次证实炎症会降低Sirt3的表达,而BHB的干预可使Sirt3的表达增加。由此可见,BHB对Sirt3具有正向调控作用。为研究Sirt3的缺失对BHB是否存在影响,我们首先通过Sirt3基因全敲小鼠进行CCI造模及BHB灌胃观察Sirt3基因缺失对小鼠热痛及机械痛的影响。结果发现,Sirt3基因缺失导致CCI造模后的小鼠对热痛及机械痛更加敏感,使得炎症反应、线粒体形态及氧化应激情况加重,BHB的干预不能减轻这些情况,提示Sirt3在BHB抑制神经炎症中起重要作用。体内实验结果表明,脊髓中的UCP2-SIRT3-PGC-

关键词：生酮饮食 β-羟基丁酸神经病理性疼痛 Sirt3 线粒体小胶质细胞

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基于时空注意力模型的视频修复研究

基于时空注意力模型的视频修复研究

作者：孙祎秋烟台大学

学位级别：硕士

随着摄像设备的普及,视频作为一种常见的媒体信息,已经在各个领域得到了广泛地应用。在这些应用中,视频修复技术是一个备受关注的研究热点,它在视频处理领域发挥着重要的作用。视频修复技术大致可以分为两种,一种是观感视频修复,一种是... 详细信息

随着摄像设备的普及,视频作为一种常见的媒体信息,已经在各个领域得到了广泛地应用。在这些应用中,视频修复技术是一个备受关注的研究热点,它在视频处理领域发挥着重要的作用。视频修复技术大致可以分为两种,一种是观感视频修复,一种是内容视频修复。观感视频修复就是一项提高用户视频观看体验的技术,视频稳定就是观感视频修复中最常见的一种。而内容视频修复是一项针对视频损坏区域进行自动填充的技术,从实现方法的角度来看,视频修复技术主要可以划分为传统方法与基于深度学习的方法两大类别。传统方法在处理包含复杂场景或低质量的视频时,往往会受限于对视频纹理和轮廓信息的理解不足,导致修复效果不尽如人意。然而,随着深度学习的崛起,神经网络在提取视频中的特征信息时更具优势,基于深度学习方法在视频修复方面展现出了卓越的性能。但是视频修复技术不同于图像修复技术,当视频中出现明显的动态前景物体时,该技术在完成内容修复的同时还要兼顾视频中物体的运动预测。针对上述问题,本文主要研究内容如下:第一,针对当前摄像设备多样导致的视频内容拍摄质量良莠不齐,视频画面包含严重抖动的问题,提出了一种基于鲁棒单应性估计的无监督深度视频稳定方法。本文认为目前视频稳定方法中常见的失真现象是由视频内的动态前景区域和低质量特征所导致的。因此,本文在稳定操作之前,先获取视频的动态前景掩膜和视频特征置信度图,用于缓解动态前景区域和低质量特征所带来的负面影响。然后,引入自注意力机制,对这些特征使用的自注意力卷积特征提取方法。充分利用画面的局部和全局信息,估计出视频拍摄相机的运动轨迹。最后,再使用全局单应性配准的方法将视频帧画面的内容进行稳定。在整个框架的训练过程中,将图像特征像素值之间的差异作为损失函数,不需要额外的一段稳定视频来做参照数据,是一种无监督的视频稳定方法。在NUS、Selfie和Deepstab数据集上的测试结果表明,该方法能够在裁剪度、失真度和稳定性三个指标上取得更好的成绩。尤其是失真度指标,最大程度地保证了和原视频内容的一致性,这证明了本方法的有效性。第二,针对内容视频修复技术不仅要保证空间内容完整性和时间内容的连续性,当视频中出现明显的动态前景物体时,还要兼顾物体运动预测的问题,提出了一种基于光流引导的全局—局部视频内容填充方法。为了应对视频中出现动态前景物体的情况,该方法将视频的光流数据作为指导信息用于填充。并且在获取光流数据的过程中引入了伪三维卷积结构,实现视频时空维度的光流信息聚合。即使使用内容缺失的视频进行光流估计,也能获得一段完整的光流序列。在光流数据的指导下,为了兼顾填充结果的空间内容完整性和时间内容的连续性,引入了时空Transformer的结构进行特征提取。时空Transformer结构利用自注意力机制,在提取特征时兼顾局部和全局信息的基础上,还考虑到了将视频内时间和空间两个维度中的特征信息进行聚合,完成初步的视频内容填充。对于完成了初步内容填充的结果,再使用由粗到细的编解码网络对填充内容的细节部分进行优化,最终得到一段内容完整的视频。实验结果表明,所提方法在Youtube-VOS和DAVIS数据集上能够实现最好的性能。

关键词：视频修复视频填充视频稳定深度学习自注意力