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杂环类生物碱与有机酸共晶/盐的研究

杂环类生物碱与有机酸共晶/盐的研究

作者：苑芯月山东建筑大学

学位级别：硕士

高速旋转机械数据库平台设计及数据上传方法研究

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高速旋转机械数据库平台设计及数据上传方法研究

作者：苑晓晴河南工业大学

学位级别：硕士

现代产业学院视角下应用型高校工科创新人才培养模式构建研究

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职业技术教育 2024年第29期45卷 32-36页

作者：苑恒轶吉林工程技术师范学院科研处

创新是引领发展的第一动力,建设创新型国家,关键在人才。新时代工科人才培养是实施国家创新驱动发展战略的软实力,是推动制造业发展的核心竞争力,是现代产业学院建设成效的表现力,是应用型本科高校新一轮发展的持续力。从新时代工科人... 详细信息

创新是引领发展的第一动力,建设创新型国家,关键在人才。新时代工科人才培养是实施国家创新驱动发展战略的软实力,是推动制造业发展的核心竞争力,是现代产业学院建设成效的表现力,是应用型本科高校新一轮发展的持续力。从新时代工科人才培养的基本逻辑来看,实践性、集成性、交叉性、协同性分别是其行动逻辑、时代逻辑、学科逻辑与组织逻辑。基于现代产业学院的视角,探索构建了以五大融合理念为引领、以多元培养模式为路径、以“智能+”课程体系为抓手、以一体化管理机制为保障的工科创新人才培养模式。

关键词：应用型高校新工科现代产业学院人才培养模式

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分布外检测中训练与测试的内外数据整合

计算机应用 2024年

作者：王祉苑彭涛杨捷武汉纺织大学计算机与人工智能学院纺织行业智慧感知与计算重点实验室伍伦贡大学计算机与信息技术学院

分布外（OOD）检测旨在识别偏离训练数据分布的外来样本，以规避模型对异常情况的错误预测。由于真实OOD数据的不可知性，目前基于预训练语言模型的OOD检测方法尚未同时评估OOD分布在训练与测试阶段对检测性能的影响。针对这一问题，提... 详细信息

分布外（OOD）检测旨在识别偏离训练数据分布的外来样本，以规避模型对异常情况的错误预测。由于真实OOD数据的不可知性，目前基于预训练语言模型的OOD检测方法尚未同时评估OOD分布在训练与测试阶段对检测性能的影响。针对这一问题，提出一种训练与测试阶段整合内外数据的分布外文本检测框架（IEDOD-TT）。该框架分阶段采用不同的数据整合策略：在训练阶段通过掩码语言模型（MLM）在原始训练集上生成伪OOD数据集，并引入对比学习增强内外数据之间的特征差异；在测试阶段结合内外数据分布的密度估计，设计一个综合的OOD检测评分指标。实验结果表明，所提方法在CLINC150、NEWS-TOP5、SST2和YELP四个数据集上的综合表现与最优基线方法doSCL-cMaha相比，平均接受者操作特征曲线下面积（AUROC）和平均95%真阳性率下的假阳性率（FPR95）分别提升了1.56、2.83个百分点；与所提方法的最佳变体IS/IEDOD-TT相比，所提方法在这4个数据集上的平均AUROC和平均FPR95分别提升了1.61、2.71个百分点。通过对比实验证明了IEDOD-TT在处理文本分类任务时针对不同数据分布偏移的有效性，并验证了综合考虑内外数据分布的额外性能提升。

关键词：分布外检测预训练语言模型内外数据整合对比学习文本分类

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思维可视化策略在高中化学教学中的应用研究

思维可视化策略在高中化学教学中的应用研究

作者：苑晓娟江西师范大学

学位级别：硕士

Beta分子筛负载复合金属氧化物用于NH3-SCR脱硝性能研究

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Beta分子筛负载复合金属氧化物用于NH3-SCR脱硝性能研究

作者：廖美苑南昌大学

学位级别：硕士

由工业固定源（如发电厂、工业锅炉和窑炉等）以及交通移动源（如船舶、柴油车等）的排放氮氧化物（NOx）被认为是危害最为严重的大气污染物之一,会造成一系列的环境问题如光化学烟雾、臭氧空洞、雾霾以及酸雨等,不仅会对生态环境造成... 详细信息

由工业固定源（如发电厂、工业锅炉和窑炉等）以及交通移动源（如船舶、柴油车等）的排放氮氧化物（NOx）被认为是危害最为严重的大气污染物之一,会造成一系列的环境问题如光化学烟雾、臭氧空洞、雾霾以及酸雨等,不仅会对生态环境造成巨大危害,而且对人类健康也构成一定的威胁。因此,控制NOx排放已成为世界各国需要共同解决的问题。氨选择性催化还原（NH3-SCR）技术由于脱硝效率高、稳定性好并且能够满足日益苛刻的排放标准,已经广泛应用于国内外NOx的治理。NH3-SCR技术主要是以NH3作为还原剂,然后在催化剂的作用下将NOx转化为无毒无害的N2和H2O,从而实现柴油车NOx净化以及固定源烟气脱硝,而SCR技术的应用关键是高性能脱硝催化剂的制备。在众多脱硝催化剂中,分子筛与金属氧化物耦合型催化剂由于具有较宽的温度窗口以及较高的脱硝活性成为近年来SCR催化剂研究的热点之一。然而,在实际的脱硝系统烟气中通常含有多种化学物质,如碱金属、重金属以及SO2等,它们的存在会对催化剂造成严重的不可逆的损害,从而影响催化剂的使用寿命。因此,开发具有优异抗中毒性能的脱硝催化剂成为现今发展趋势。本文主要以Beta分子筛为载体,通过浸渍法制备了Mn Fe Ox/Beta、Ce Sn Ox/Beta以及Mn Nd Ox/Beta催化剂,并探究了系列催化剂的脱硝性能以及抗中毒性能。本文研究内容如下:本文第一部分通过水热法合成了Beta分子筛,然后采用浸渍法制备了Mn Fe Ox/Beta催化剂,研究了该催化剂的脱硝性能以及抗K中毒性能。实验结果表明,与Mn Fe Ox催化剂相比,该催化剂具有更宽的反应温度窗口和更优异的抗K中毒性能,这得益于Beta的酸性中心与Mn Fe Ox的氧化还原中心之间的协同作用。酸性载体Beta的引入不仅能够提高催化剂对NH3的吸附,还可作为牺牲中心捕获碱金属K,从而缓解活性中心受到K的毒害,因此即使在K中毒后,Mn Fe Ox/Beta催化剂在180-460℃的温度范围内的NOx转化率仍能达到80%以上。这项研究为设计高效和耐碱金属的脱硝催化剂提供了一条途径,适用于实际的工业应用。考虑到在实际的脱硝烟气中K往往会与其他毒物（如SO2）共存。因此,本文第二部分继续以Beta分子筛作为载体,采用浸渍法制备了Ce Sn Ox/Beta催化剂,研究了其系列催化剂的脱硝性能和抗K&SO2复合中毒性能。研究结果表明,与Ce Sn Ox催化剂相比,Ce Sn Ox/Beta催化剂具有更优异的脱硝性能,在280-600℃的宽温度区间内的NOx转化率超过80%;此外该催化剂还具有比Ce Sn Ox催化剂更好的抗K以及抗K&SO2复合中毒性能,这主要是因为Ce Sn Ox具有良好的抗SO2能力,而Beta分子筛的酸性能提高抗K中毒性能,二者的结合能够使催化剂具有良好的抗K&SO2复合中毒性能。这项工作有助于在实际脱硝工况下为设计具有良好抗K&SO2多重中毒性能的SCR催化剂提供有效途径。实际工况中K和重金属Pb也往往共存于烟气中。因此,本文第三部分同样以Beta分子筛为载体,进一步采用浸渍法合成了Mn Nd Ox/Beta催化剂,探究了该催化剂的脱硝活性和抗K&Pb复合中毒性能。结果表明,该催化剂表现出比Mn Nd Ox催化剂更宽的反应温度区间和更好的抗K&Pb复合中毒性能,新鲜催化剂Mn Nd Ox/Beta在160-460℃的NOx转化率在80%以上,即使在K&Pb中毒后,Mn Nd Ox/Beta-K+Pb催化剂在180-420℃的NOx转化率仍能保持80%以上,这同样得益于酸性载体Beta分子筛的引入。本工作为抗K&Pb多重中毒脱硝催化剂的设计提供了可行的策略。

关键词： Beta分子筛金属氧化物复合催化剂 NH3-SCR 抗中毒

“双减”政策实施的成效研究 ——以X中学为例

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“双减”政策实施的成效研究 ——以X中学为例

作者：班苑纯贵州民族大学

学位级别：硕士

基于残差修正PLS-PSO-XGBoost模型的GDP预测研究

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基于残差修正PLS-PSO-XGBoost模型的GDP预测研究

作者：史婉苑北方民族大学

学位级别：硕士

经济变量预测在宏观调控和政府决策中扮演着至关重要的角色。国内生产总值(GDP)是宏观经济的主要观测指标之一,其预测一直是理论研究的重要领域。但是,GDP具有非平稳性、非线性以及复杂性等特点,这些特点使得实现GDP精确预测一直以来备... 详细信息

经济变量预测在宏观调控和政府决策中扮演着至关重要的角色。国内生产总值(GDP)是宏观经济的主要观测指标之一,其预测一直是理论研究的重要领域。但是,GDP具有非平稳性、非线性以及复杂性等特点,这些特点使得实现GDP精确预测一直以来备受挑战。为了更好地把握GDP的增减变化,提高预测效果,本文对现有的GDP预测方法进行归纳总结,提出了基于偏最小二乘算法(PLS)结合粒子群优化算法(PSO)、极端梯度提升模型(XGBoost)和自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的GDP组合预测模型。本文使用残差修正组合模型来实现不同模型间的融合,组合模型构建首先需要通过PLS模型对构建的指标体系进行降维,完成数据处理部分。其次,将预处理后的数据使用基于PSO优化的XGBoost模型进行建模并预测,对预测结果的残差序列使用ARIMA模型进行修正。至此完成模型建立过程,构建了残差修正PLS-PSO-XGBoost预测模型。针对本文提出的组合模型,选取我国1952年到2021年的GDP及其影响因素数据作为研究对象进行预测。在实证过程中,以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)作为评价指标,将本文提出的残差修正PLS-PSO-XGBoost组合模型与构建过程中产生的XGBoost模型、PLS-XGBoost模型、PLS-PSO-XGBoost模型,传统的SVR模型、BP神经网络模型,以及其他GDP预测模型进行效果对比,形成多角度综合模型效果评价体系。结果表明:本文所提出的组合模型在预测精度方面均优于对比模型,能够较大程度地提高GDP预测精度,呈现出一定的优势。

关键词： GDP预测偏最小二乘算法 XGBoost 粒子群优化算法残差修正

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学生公司活动在高中思想政治课教学中的运用

中国教育学刊 2024年第S1期 157-159页

作者：苑璐李赞田颖北京市第二中学

高中思想政治学科核心素养强调培养学生政治认同、科学精神、法治意识、公共参与四个学科核心素养，这四者不是政治学、法学、经济学、哲学等学科素养的组装，而是在内涵上相互交融、在逻辑上相互依存，构成一个有机的整体。而要想更好... 详细信息

高中思想政治学科核心素养强调培养学生政治认同、科学精神、法治意识、公共参与四个学科核心素养，这四者不是政治学、法学、经济学、哲学等学科素养的组装，而是在内涵上相互交融、在逻辑上相互依存，构成一个有机的整体。而要想更好地落实学科核心素养，引导学生在体验社会生活及自身的思维活动中理解理论的真谛，在践行正确价值观的过程中逐渐形成行动自觉，必须注重学科学习的实践性与参与感，借助学生公司活动可真正与思想政治核心素养有效联结，培养有理想、有本领、有担当的时代新人。

关键词：学生社团创新精神核心素养