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有源降噪入耳式耳机声衰减实验测量及对比研究

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声学学报 2024年第3期49卷 577-586页

作者：伍晓琳程晓斌桑晋秋李晓东中国科学院噪声与振动重点实验室(声学研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049 华东师范大学上海智能教育研究院上海200062

针对有源降噪入耳式耳机声衰减测量,对比研究了4种典型的测量方法,包括真耳听阈衰减法(REAT)、等响法(LB)、真耳内置传声器法(MIRE)和专用声学测试装置法(ATF)。依据该类耳机的特点设计了测量装置、实验环境和实验方案,开展了3款耳机的... 详细信息

针对有源降噪入耳式耳机声衰减测量,对比研究了4种典型的测量方法,包括真耳听阈衰减法(REAT)、等响法(LB)、真耳内置传声器法(MIRE)和专用声学测试装置法(ATF)。依据该类耳机的特点设计了测量装置、实验环境和实验方案,开展了3款耳机的测量研究。结果表明,对于无源声衰减测量, MIRE方法与作为护听器“黄金”标准的REAT方法相比,中高频差异在±3 dB范围内,而MIRE方法在低频更准确;对于有源声衰减测量, MIRE方法与LB方法的结果接近,差异在±2 dB范围内,且MIRE方法更易于操作。MIRE方法有较高的测试效率和准确性,是测量有源降噪入耳式耳机声衰减的一种有效方法。

关键词：有源降噪声衰减测量耳塞入耳式耳机护听器

教育学专业+“微专业”课程模块化设置研究——教育学专业+微化学教育专业

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化学教育（中英文） 2024年第12期45卷 55-60页

作者：殷世东桑安琪福建师范大学教育学院福建福州350117

教育学(本科)专业+“微专业”人才培养模式是为了契合新时代社会对复合型、创新型、应用型人才的需求,为了助力教育学专业转型升级而提出的。本研究以微化学教育专业为例,解析教育学本科专业+“微专业”基本教育理念,并从教育学专业+微... 详细信息

教育学(本科)专业+“微专业”人才培养模式是为了契合新时代社会对复合型、创新型、应用型人才的需求,为了助力教育学专业转型升级而提出的。本研究以微化学教育专业为例,解析教育学本科专业+“微专业”基本教育理念,并从教育学专业+微化学教育专业的人才培养目标出发,探索科学合理的课程模块设置,提出相应的人才培养课程体系、课程建设方案和实施策略,以支撑人才培养目标。

关键词：教育学专业化学微化学教育专业课程模块化复合型人才

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新时代红医文化动量空间建构的三维审视

中国医学伦理学 2024年第6期37卷 641-645页

作者：闫英丽桑利娥西安医学院马克思主义学院陕西西安710021

红医文化肩负着红色基因的传承、医药卫生文化的发扬等重要使命。文化动量空间作为交叉学科、交叉领域的多维概念,是文化动态发展的力学空间,在新时代文化新使命背景下,将红医文化作为力学空间场域,理析“新时代红医文化何以为新”的本... 详细信息

红医文化肩负着红色基因的传承、医药卫生文化的发扬等重要使命。文化动量空间作为交叉学科、交叉领域的多维概念,是文化动态发展的力学空间,在新时代文化新使命背景下,将红医文化作为力学空间场域,理析“新时代红医文化何以为新”的本质内涵;从历时、共时、即时三个向量,论证“新时代红医文化为何要新”的价值意蕴;基于红医文化对古今中外优秀医药卫生文化的融通与贯通,结合红医文化推陈出新的实然规律、应然节奏,以内外双驱动力,助力新时代红医文化空间能量的有效更新,形成“新时代红医文化以何谋新”的方法论。

关键词：新时代红医文化动量空间三维审视

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慢性病大数据管理的隐私保护困境及应对策略

医学与哲学 2024年第5期45卷 21-26页

作者：周梅珊邬凤娟南方医科大学顺德医院/佛山市顺德区第一人民医院医学伦理委员会广东佛山528308

关注了随着慢性病大数据快速积累和广泛应用所引发的隐私保护问题,系统分析了慢性病大数据管理中的隐私保护困境,重点从五个方面进行探讨:大数据的安全采集、使用与共享,使用目的与控制权,隐私保护与合规性,公众教育与知情同意,以及法... 详细信息

关注了随着慢性病大数据快速积累和广泛应用所引发的隐私保护问题,系统分析了慢性病大数据管理中的隐私保护困境,重点从五个方面进行探讨:大数据的安全采集、使用与共享,使用目的与控制权,隐私保护与合规性,公众教育与知情同意,以及法律法规与监管。针对这些挑战,提出了一系列策略,包括加强数据脱敏和匿名化技术、建立透明的数据使用和共享机制、加强数据安全审计和监管、患者教育以及依法建立隐私保护框架。这些策略旨在促进慢性病大数据管理的可持续发展,同时保护患者的隐私权益,为解决管理中的困境提供有效途径。

关键词：慢性病大数据隐私保护

畜禽粪便中雌激素污染特征与控制技术研究进展

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中国环境科学 2024年第3期44卷 1602-1612页

作者：王俊跃桑煜龙王贺飞凌婉婷南京农业大学土壤有机污染控制与修复研究所江苏南京210095

本文对国内外报道过的畜禽粪便中常见雌激素的结构与性质、种类与含量、迁移特点和控制技术进行了总结归纳,对比不同种类、生长阶段畜禽粪便中雌激素的含量,发现动物类型、粪便特性、生理状态等因素导致雌激素含量存在较大差异,应根据... 详细信息

本文对国内外报道过的畜禽粪便中常见雌激素的结构与性质、种类与含量、迁移特点和控制技术进行了总结归纳,对比不同种类、生长阶段畜禽粪便中雌激素的含量,发现动物类型、粪便特性、生理状态等因素导致雌激素含量存在较大差异,应根据不同雌激素的污染特征进行针对性治理.大量文献报道畜禽养殖场周围环境中检测出不同种类的雌激素,表明雌激素存在环境迁移风险,亟需建立风险评估体系以确保生态安全和人类健康.畜禽粪便中雌激素的控制技术有好氧堆肥、高级氧化和微生物降解,大量雌激素降解菌株已从不同环境中被分离并应用,而雌激素降解功能菌群和固定化菌剂在应对不同的环境压力、抵御污染物胁迫方面更具备应用潜力,菌群间的互作机制和雌激素的降解机制未来仍需深入探索和研究.

关键词：畜禽粪便雌激素污染特征控制技术雌激素降解功能菌

“语言抽象层次”理论对于大学课堂讲授的启示

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中国大学教学 2024年第3期 92-96页

作者：桑塔杨晓霭兰州理工大学文学院

语言不完全等同于现实,忽略这一事实会造成许多混乱。“语言抽象层次”理论旨在发现这个问题并试图解决这一混乱。具体反映在使用语言过程中,要把握好恰当的语言抽象层次,尤其在高校课堂上,教师的语言抽象层次对于知识的口头传授至关重... 详细信息

语言不完全等同于现实,忽略这一事实会造成许多混乱。“语言抽象层次”理论旨在发现这个问题并试图解决这一混乱。具体反映在使用语言过程中,要把握好恰当的语言抽象层次,尤其在高校课堂上,教师的语言抽象层次对于知识的口头传授至关重要。在抽象层次上自由跳跃,这样才能在语言层面保证知识传授过程的最大效能。“语言抽象层次”理论对高校教师的知识储备、课前备课、讲授过程及语言风格都有重要的启示。

关键词：教学语言抽象层次讲授法

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基于数据挖掘的双模式组合光伏功率日前预测

武汉大学学报(工学版) 2024年

作者：刘丽桑郭凯琪徐哲壮郭琳国网福建省供电有限公司永春县供电公司福州大学电气工程与自动化学院工业自动化福建省高校工程研究中心福建理工大学

为了提高光伏发电功率的预测精度，本文在数据挖掘分析基础上提出双模式组合的日前光伏预测方法。首先，利用波动量分析建立输出功率与天气类型之间更精确的匹配模型，划分为简单天气类型与复杂天气类型两种。其次对于简单天气类型采用K... 详细信息

为了提高光伏发电功率的预测精度，本文在数据挖掘分析基础上提出双模式组合的日前光伏预测方法。首先，利用波动量分析建立输出功率与天气类型之间更精确的匹配模型，划分为简单天气类型与复杂天气类型两种。其次对于简单天气类型采用K-means聚类分析选取最相似日和XGBoost回归组合的预测模型，实现对简单天气类型的光伏功率预测；对于复杂天气类型，提出基于变分模态分解(variational modal decomposition，VMD)、利用麻雀算法(sparrow search algorithm，SSA)优化极限学习机(extreme learning machine，ELM)的日前光伏预测模型。最后，选用DKASC Alice Spring光伏电站数据集对所提两种模型进行验证，并进行了仿真实验。结果显示，使用双模式组合方法构建的光伏发电功率预测模型预测精度显著提高。在春季和夏季的两个不同数据集下，R2分别达到96.44%和96.61%，比其他四种仿真模型具有更高的预测精度。

关键词：光伏功率日前预测双模式组合模型波动量分析变分模态分解极限学习机麻雀优化算法

基于改进区域生成网络和特征聚合小样本目标检测方法

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计算机应用 2024年

作者：付可意王高才邬满广西近海海洋环境科学重点实验室(广西科学院) 广西大学计算机与电子信息学院广西科学院广西壮族自治区北部湾碳汇与低碳工程研究中心

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框... 详细信息

在现有的小样本目标检测中，区域生成网络（RPN）通常是在基类数据上进行训练以生成新类候选框，但新类数据相对基类而言较为稀缺，在引入时可能产生与目标物不同的复杂背景，会导致RPN将背景误认为前景，遗漏高交并比（IoU）值候选框。针对上述问题，提出一种基于改进RPN和特征聚合小样本目标检测（IFA-FSOD）方法。首先，基于RPN进行改进，通过在RPN中设计一个基于度量的非线性分类器，计算骨干网络提取的特征和新类之间的相似度，提高对新类候选框的召回率，从而筛选出高IoU候选框。其次，在感兴趣区域对齐（ROI Align）中引入基于注意力机制的特征聚合模块，通过设计不同尺度的网格，获取更全面的信息和特征表示，缓解因尺度不同引起的特征信息缺失。实验结果表明，相比QA-FewDet方法，IFA-FSOD在PASCAL-VOC数据集的新类上，Novel Set 3 10shot下nAP50提升了4.5个百分点；相比FsDetView方法，在10shot和30shot设置下，IFA-FSOD在COCO数据集的新类上m AP分别提升了0.2和0.8个百分点。IFA能有效提高在小样本情况下对目标类别的检测性能，解决高IoU值候选框遗漏和特征信息捕捉不全的问题。

关键词：小样本目标检测基于度量区域生成网络非线性分类器特征聚合

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基于改进YOLO v5的苹果叶部病害检测

江苏农业科学 2024年第8期52卷 183-192页

作者：赵兴岳喜申邬欢欢塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引... 详细信息

针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引入Transformer机制,有效改进原始网络结构,使其专注于有用的信息,并增强特征融合效果。再使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法,增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将强大的语义信息传达至模型底层,进一步提高检测精度。使用数据集由实验室采集的苹果树叶样本构成,包含3 331张标记图像的矩形位置来标记病害。由于图像亮度分布不均匀,采用直方图均衡化和改进的直方图均衡化处理,使图像对比度得到增强,大幅降低后续图像特征提取的计算量。在训练和测试过程中,还对原始病害图像进行旋转、随机亮度增强、随机色度增强、随机对比度增强和锐化等数据增强操作。结果表明,改进的YOLO v5检测算法可以显著提高苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,平均精度mAP@0.5提高20.8%。改进YOLO v5苹果叶部病害检测算法能够及时发现和定位苹果叶部病害,进而为深度学习技术在农业病害监测中的广泛应用提供技术支撑。

关键词：改进的YOLO v5 苹果叶部病害 BiFPN Transformer机制精度