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日本中小学课后服务教师专业化建设研究

日本中小学课后服务教师专业化建设研究

作者：逯媛河北大学

学位级别：硕士

“双减”政策是我国为了全面推进义务教育的高质量均衡发展,培养学生的综合素质进行的教育改革之一。为加快落实“双减”政策与发挥“双减”政策的成效,全国各地正如火如荼地开展课后服务。教师作为中小学课后服务的主要承担者,是决定... 详细信息

“双减”政策是我国为了全面推进义务教育的高质量均衡发展,培养学生的综合素质进行的教育改革之一。为加快落实“双减”政策与发挥“双减”政策的成效,全国各地正如火如荼地开展课后服务。教师作为中小学课后服务的主要承担者,是决定课后服务质量的关键因素,是推动课后服务事业健康发展的重要力量。日本的课后服务事业发展由来已久,为保证课后服务的高质量顺利发展,日本政府十分重视并大力支持课后服务教师的专业培养与专业建设。经过长期实践,日本已经形成相对完善的课后服务教师专业化建设体系,源源不断地为课后服务事业输送专业人才。因此,研究日本中小学课后服务教师的专业化建设具有一定的借鉴意义。本文运用文献研究法、比较研究法以及案例研究法对日本中小学课后服务教师的专业化建设进行研究。首先,对于日本中小学课后服务教师专业化建设的需求与进程进行简单介绍。其次,从教师的专业认证、专业培养、专业研修、职业晋升与薪资待遇入手,主要分析日本如何建设专业化课后服务教师队伍。日本在推进中小学课后服务事业发展过程中,充分发挥政府效力,以政策为保障,通过规范课后服务教师准入资格,制定课后服务教师资格认定制度,加强职前培养与职后培训,提供职后晋升途径,提升职业待遇等举措,建立起了专业化的中小学课后服务教师队伍,为日本开展优质的中小学课后服务事业提供了坚实保障。最后,对照我国课后服务教师队伍的建设现状,分析我国课后服务教师队伍建设的现存问题以及给予我国的启示。我国正处于课后服务的探索与建设阶段,主要由学校教师承担课后服务工作,学校教师身兼数职,难免会出现学校教师工作负担加重、课堂教学与课后服务教师角色切换困难、学科教师服务内容单调等问题;另外,课后服务教师激励体系与师资结构相对单一等问题也需要引起注意。因此,借鉴日本促进课后服务教师建立的经验,我国应出台专门的政策法规,确立课后服务教师的专业地位,完善培养培训体系,完备薪资与福利待遇,探索建立职称等级,促进我国课后服务教师的专业化发展。

关键词：课后服务专业化教师教育日本中小学教育

二硫化钼量子点修饰硫基正极材料的制备及其电化学性能研究

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二硫化钼量子点修饰硫基正极材料的制备及其电化学性能研究

作者：逯含情郑州航空工业管理学院

学位级别：硕士

面向复杂网络舆情知识发现的事理图谱方法优化研究

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情报杂志 2024年第10期 134-143页

作者：肖亚龙冯皓朱承璋冯杰中南大学人文学院中南大学人文学院智媒传播研究中心

[研究目的]优化事理图谱构建方法，提升事理图谱工具在非结构化网络舆情数据中的知识发现能力，能更好挖掘复杂网络舆情事件内部的因果关系和演化路径。[研究方法]研究采用RoBERTa预训练模型进行序列标注以取代传统模式匹配方法，引入Wo... 详细信息

[研究目的]优化事理图谱构建方法，提升事理图谱工具在非结构化网络舆情数据中的知识发现能力，能更好挖掘复杂网络舆情事件内部的因果关系和演化路径。[研究方法]研究采用RoBERTa预训练模型进行序列标注以取代传统模式匹配方法，引入Word2Vec词向量和BERTopic主题模型取代传统机器学习聚类算法，对知乎平台“硅谷银行破产”网络舆情进行实证分析。[研究结论]结果表明，融合深度学习与序列标注的因果关系抽取在114 901个上下文中识别到68 613条原始因果事件对，相较模式匹配方法高出46.47%;基于词向量与主题聚类模型的事件泛化将2 148个代表事件划归为14个主题，在文本特征和语义特征层面的泛化效果优于K-means算法。该文依据优化方法构建的网络舆情事理图谱围绕核心主题呈现“循环型”“紧密型”“长链型”的演化路径特征，构建流程和分析过程可为网络舆情治理提供工具及决策支持。

关键词：网络舆情事理图谱知识发现深度学习序列标注主题聚类

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基于监督对比学习的噪声标签学习方法研究

基于监督对比学习的噪声标签学习方法研究

作者：逯晨阳吉林大学

学位级别：硕士

深度神经网络在人工智能的多个领域以及其中的各种下游任务中取得了重大成功,它将图像或文本编码为密集的特征表示,并利用大量准确的标记进行监督训练。这些海量的精确标注数据成为深度神经网络成功的主要原因,然而数据的精确标注需要... 详细信息

深度神经网络在人工智能的多个领域以及其中的各种下游任务中取得了重大成功,它将图像或文本编码为密集的特征表示,并利用大量准确的标记进行监督训练。这些海量的精确标注数据成为深度神经网络成功的主要原因,然而数据的精确标注需要耗费大量人力物力,所以需要得到大规模易于收集的廉价数据实例,用来进行监督训练。然而这些实例没有经过专家的注释,不能保证正确性,因此可能包含许多错误标记的实例,这些错误的标记被称为噪声标签,其存在会降低模型的训练准确性。如何利用这些噪声标签来进行监督训练的学习,并避免噪声标签对网络模型的训练带来干扰,这样的学习过程被称为噪声标签学习。一些成熟的方法总是使用交叉熵损失进行监督预测,但这样会使DNNs（Deep Neural Networks）没有考虑学习隐藏空间中的判别特征表示,许多方法总是丢弃被认为带有噪声标签的数据,导致判别信息的缺失,因此他们不能在高噪声比例的噪声数据集上收敛。虽然采用对比学习的一些方法能够从隐藏空间进行学习,但同样对正负样本对进行了筛选,部分数据特征无法被模型完全学习,导致结果是次优的。为了在噪声标签存在的情况下学习稳健的特征表示,已有的监督对比学习方法取得了一定的成果,但也存在一些问题:第一,不能充分利用样本中的有效信息;第二,在监督对比学习的方法下训练后期容易受到噪声的影响,导致边界困难数据的分类产生错误。针对以上两个问题本文提出了一种新的训练算法,一种带校正标签的监督对比学习（Supervised Contrastive Learning with Corrected Labels,SCL2）来消除噪声标签的负面影响,模型算法包括两部分:第一,利用网络前期倾向学习正确样本的特性,对训练样本的标签进行校正,确保模型收敛和软标签足够准确,使监督对比学习在隐藏空间中能够有效的学习;第二,生成并维护了类原型,使原型对比学习在类层面保证全局判别,保证准确的原型特征被网络模型学习,提高模型在类间的分类能力,在训练后期使类边界数据准确分类,进一步提高模型的泛化性。本文的具体工作如下:1.构建了一种带校正标签的监督对比学习SCL2算法模型,模型由两部分组成:（1）监督对比学习的实施需要准确的标签,为确保这一学习过程不受噪声标签的影响,能够对所有的训练数据进行学习,使模型能够在高噪比的情况下也能保证分类效果,通过对每个训练样本的给定标签和历史预测标签进行加权,改善损坏的监督信息,得到准确的软标签作为监督信息,使神经网络提取到的表征能够将局部判别保持在一个小批量数据中进行计算,从而保证模型能够从全部训练数据中提取判别信息,避免丢弃数据带来的信息损失,同时扩展的正样本对数量也能有效促进监督对比学习,从而能够达到对噪声标签的抵抗能力,达到预期的分类目标。（2）为了确保原型特征的准确性能被网络模型充分利用,使提取到的特征判别表示能被完全学习利用,以保证全局判别,提高网络的泛化性能。本方法为每个类别维护一个生成的原型特征表示,每一种特征表示都隐含了每个类特有的特征判别信息,并且引入了动量更新的方式来维护原型,保证了原型特征的准确性。在训练的中后期,当模型能够提供准确标签的情况下,通过使得每个训练样本与其标签对应的原型更加接近,同时与其他标签对应的原型相距较远,来进一步提升边界数据的分类准确性。在训练前中期,为了保证模型的正常收敛和拟合,只使用模型第一部分进行训练,模型可以学习到全部训练数据的判别信息,同时校正标签的准确性保证了对比学习在隐藏空间中的学习能力;等训练中后期,再加入原型对比学习,当模型训练困难数据时保证监督对比学习不受噪声标签的影响,使模型的鲁棒性和泛化性得到进一步提升。2.实验验证:为了验证本文的SCL2方法相对于其他方法的有效性,在实验部分本文与Forward、GCE、Co-teaching、SECL、CLC等已有的经典解决噪声标签学习问题的方法进行比较,在CIFAR-10、CIFAR-100模拟真实世界噪声标签数据集上在两种模拟噪声类型以20%,40%,60%,80%噪声比例的设定下进行了实验,以及在Clothing1M、ANIMAL-10N真实世界数据集上进行了实验并对实验结果进行了分析,实验结果表明SCL2方法在众多基准数据集上表现优异,展示了其在各种标准化评估场景中的有效性。同时,本文还进行了消融实验和一系列参数实验,验证了SCL2方法的每一模块都是有价值的,不可或缺的。

关键词：弱监督学习噪声标签学习监督对比学习原型对比学习

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湿法炼铜浸出液萃取分离硫酸机理

化工进展 2024年第6期43卷 3410-3419页

作者：马海飞廖亚龙武敏贾小宝杨双宇昆明理工大学冶金与能源工程学院云南昆明650093

针对湿法炼铜浸出液中游离硫酸含量高的问题,提取铜前需进行中和处理,不仅碱性试剂消耗量大、作业成本高,还会造成金属离子损失的问题。本文提出采用溶剂萃取回收硫酸的工艺,研究了三辛胺(TOA)-正辛醇体系选择性萃取分离硫酸过程的传质... 详细信息

针对湿法炼铜浸出液中游离硫酸含量高的问题,提取铜前需进行中和处理,不仅碱性试剂消耗量大、作业成本高,还会造成金属离子损失的问题。本文提出采用溶剂萃取回收硫酸的工艺,研究了三辛胺(TOA)-正辛醇体系选择性萃取分离硫酸过程的传质机理。结果表明,TOA萃取硫酸的过程中会发生水化作用而产生第三相,加入正辛醇后,因形成疏水性络合体(R_(3)NH)_(2)(A)_(0.3)(H_(2)O)_(1.7)SO_(4),避免了第三相的形成;在有机相构成为45%TOA+10%正辛醇+45%260#溶剂油、相比O∶A(有机相与水相之比)为1∶1、温度25℃、震荡速度200r/min、反应时间10min的条件下,硫酸单级萃取率达90.21%,三级逆流萃取率达99%以上,杂质离子Cu^(2+)、Fe^(2+)、Zn^(2+)的萃取率分别小于2.7%、2.2%、2.3%;萃取过程为放热反应,通过计算得萃取反应的ΔH为-14.9kJ/mol。

关键词：萃取分离综合回收湿法炼铜三辛胺

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超声在髂静脉压迫综合征的临床应用及不同体位下髂静脉压迫超声表现的临床研究

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超声在髂静脉压迫综合征的临床应用及不同体位下髂静脉压迫超声表...

作者：潘亚龙济宁医学院

学位级别：硕士

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一种自适应加速的多路径匹配追踪重建算法

西安电子科技大学学报 2024年

作者：逯彦廖桂生王小鹏兰州交通大学电子与信息工程学院西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室

在压缩感知重建算法中，多路径匹配追踪算法能够通过搜索多个路径提升获得全局最优解的可能性，但产生的大量冗余路径会造成严重的性能损耗，针对此问题，提出了一种基于自适应加速的多路径匹配追踪重建算法。首先，该算法在路径分解时... 详细信息

在压缩感知重建算法中，多路径匹配追踪算法能够通过搜索多个路径提升获得全局最优解的可能性，但产生的大量冗余路径会造成严重的性能损耗，针对此问题，提出了一种基于自适应加速的多路径匹配追踪重建算法。首先，该算法在路径分解时，通过设置阈值门限控制生成的子枝点数量，优化了原算法平均分配路径数的策略，使相干性强的父枝点可以遍历更多的子枝点，限制相干性小的原子被分配到新的路径中。其次，利用首个路径产生的重建残差，设计了新的修剪准则对候选路径进行二次筛选，进一步减少冗余路径的生成，降低了计算支出。最后，在理论上推导了所提算法在理想状态下准确重建信号的有限等距性条件，给出了所提算法在有噪条件下准确重建信号的信噪比界限。仿真结果表明，在一维和二维信号的重建实验中，所提算法在保证较高的重建精度的前提下，与多路径匹配追踪算法相比，有效提升了重建效率。

关键词：压缩感知多路径匹配追踪相干性有限等距性

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强化黄铜矿细菌浸出的研究进展

化工进展 2024年

作者：武敏廖亚龙贾小宝杨双宇昆明理工大学冶金与能源工程学院

细菌浸出法在黄铜矿浸出中具有低成本、低能耗、设备要求简单以及零排放等显著优势，契合现代工业可持续发展的需求。然而，实际应用过程存在钝化现象，导致浸出效率较低的突出问题。本文对黄铜矿细菌浸出过程的作用机理、钝化机制及强... 详细信息

细菌浸出法在黄铜矿浸出中具有低成本、低能耗、设备要求简单以及零排放等显著优势，契合现代工业可持续发展的需求。然而，实际应用过程存在钝化现象，导致浸出效率较低的突出问题。本文对黄铜矿细菌浸出过程的作用机理、钝化机制及强化方法进行了综述。分析表明，黄铜矿细菌浸出存在接触作用、非接触作用和协同作用三种反应方式，钝化现象形成机制缘于黄钾铁矾、硫单质和聚硫化物的产生；提高黄铜矿细菌浸出效率的强化方法有化学、物理及生物学的途径，包括调节氧化还原电位、添加金属阳离子、使用氯化物、混合培养细菌、物理场强化、表面活性剂、光照和碳质物质等方法，核心在于调控氧化还原电位，避免矿物表面钝化层的形成。分析和总结各类强化方法的优势和局限性，为开发新型环保、高效的黄铜矿细菌浸出技术提供了重要参考。

关键词：生物过程反应工程分离细菌浸出黄铜矿

钴基MOF衍生材料的设计合成及其在微生物燃料电池中的应用

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钴基MOF衍生材料的设计合成及其在微生物燃料电池中的应用

作者：逯金戎北方民族大学

学位级别：硕士

微生物燃料电池（Microbial Fuel Cell,MFC）是一种能够将有机物质通过微生物作用产生电能的生物电化学装置。在微生物燃料电池中,氧还原反应（Oxygen Reduction Reaction,ORR）是电化学过程中的关键步骤,也是决定MFC性能的重要环节。... 详细信息

微生物燃料电池（Microbial Fuel Cell,MFC）是一种能够将有机物质通过微生物作用产生电能的生物电化学装置。在微生物燃料电池中,氧还原反应（Oxygen Reduction Reaction,ORR）是电化学过程中的关键步骤,也是决定MFC性能的重要环节。为了提高ORR的效率,研究人员着重于寻找高效、稳定且经济的ORR催化剂。金属有机框架（Metal-Organic Framework,MOF）及其衍生材料在ORR催化方面展现出了巨大的潜力。MOF作为一种多孔晶体材料,其结构和组成可以通过合成和处理进行精确调控,为设计高效、稳定的ORR催化剂提供了广阔的空间。本文通过两步法设计了应用于空气阴极MFC的ORR催化剂。通过材料表面分析、电化学分析和电池性能测试等表征方式,研究了不同催化材料在MFC中应用情况,目的在于探索合成具有高催化活性、强稳定性、高成本效益和制备工艺简单的ORR催化剂。研究开展如下:1、以水热和煅烧两步法,合成不同Cu含量的Cu-CoO。对比不同微量Cu含量掺杂CoO的SEM图像,发现Cu的加入对CoO的空间结构造成了影响。5%Cu-CoO具有规则的三维花状结构,随着掺杂比例的不同花状结构的完整度受到不同程度的破坏。比表面积（BET）测试的结果也表明5%Cu-CoO具有最高的比表面积,较大的比表面积能提供氧气与Cu、Co双金属活性位点的接触面,促进氧还原反应的发生。同时Cu和Co离子的相互作用影响了电子的传输和转移,5%Cu-CoO拥有最小的电荷转移电阻,利于ORR的电子传输。在电池中应用测试时,装配Cu-CoO的空气阴极MFC拥有高达82.16 m W m的输出功率明显优于其他不同比例掺杂的材料,高达15.48%的CE预示了其在未来废水在利用中的有效应用前景。2、以两步水热法,制备了Zn/Co-S-3DHFLM原位生长在碳布上作为微生物燃料电池的阴极。微量Zn的引入提供了双金属活性位点,减少了Co在材料中的团聚现象,改善了电子传输途径。第二步水热引入的S改善了材料的导电性能,通过吸附氧分子增强了ORR速率。在Zn/Co-S-3DHFLM中金属Zn、Co具有良好的电子传递能力和导电性,可以提高复合催化剂的电子传递速率。非金属元素硫的存在可以增强导电性,改善电子传递途径,进一步优化ORR催化性能。通过扫描电子显微镜（SEM）可以清晰观察到花状的Zn/Co-S-3DHFLM生长在碳布表面,用其组装的MFC输出功率可达172.80 m W m,CE可达12.5%。3、以两步水热法,在碳布上原位生长了Zn-HHTP@Ni/Co-3DHFLM。导电MOF材料Zn-HHTP具有独特的质子、电子的双导电性能,这使其成为优秀的电催化材料基础。Zn-HHTP与Ni/Co-3DHFLM复合,Zn-HHTP可以提高整体的电子传输速率和活性位点密度,而Ni/Co-3DHFLM可以提供丰富的活性位点,二者协同发挥催化作用。复合后的材料Zn-HHTP@Ni/Co-3DHFLM比表面积大小为189.86 m g,经历复合程序后比表面积明显增大这为丰富的活性位点与氧电子受体接触提供了优质平台。以Zn-HHTP@Ni/Co-3DHFLM为阴极催化剂的MFC输出功率可达211.25 m W m,CE更是达到了17.72%。

关键词：微生物燃料电池氧还原反应金属有机框架材料阴极催化剂原位生长