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作者：郑子谦南京信息工程大学

学位级别：硕士

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中学外语新手教师二语写作反馈情绪体验研究

中学外语新手教师二语写作反馈情绪体验研究

作者：郑子晴集美大学

学位级别：硕士

近几十年来,学术界对二语写作中具有情感负载性的教师反馈越来越感兴趣。教师在反馈实践需要付出大量的时间和精力,会进行情绪劳动,同时教师情绪也会在这个过程中受到影响。更重要的是,教师在反馈实践中的情绪体验可能会对教师与学生都... 详细信息

近几十年来,学术界对二语写作中具有情感负载性的教师反馈越来越感兴趣。教师在反馈实践需要付出大量的时间和精力,会进行情绪劳动,同时教师情绪也会在这个过程中受到影响。更重要的是,教师在反馈实践中的情绪体验可能会对教师与学生都产生影响,不但会转化为教师教学实践,还会通过反馈影响甚至塑造学生的学习体验。因此,关注外语教师在为学生提供写作反馈时的情绪体验是很有必要的。然而,先前研究主要聚焦于学生对教师写作反馈的情绪反应,对教师在为学生提供写作反馈时的情绪体验还未深入探索。为探究写作反馈实践中教师情绪体验,对31名中学外语新手教师进行访谈和资料收集。在此项研究中,基于情绪调节理论、社会文化活动理论,研究者采用质性研究方法,收集了教师半结构化访谈、非正式性访谈、写作文本批改记录等质性数据,并进行主题内容分析,旨在明确两个研究问题:(1)在给学生提供写作反馈时,中学外语新手教师有哪些情绪体验?(2)在给学生提供写作反馈时,哪些因素影响中学外语新手教师情绪体验?研究结论表明:(1)在给学生提供写作反馈时,中学外语新手教师会体验积极情绪、消极情绪以及平和情绪,同时也会通过表达抑制、情境选择、情境修正、认知重评以及真实表达这五大策略进行情绪调节,通过调节产生期望体验的情绪。(2)这些情绪体验不仅归因于教师主体与教师写作反馈类型、学生主体与学生写作文本,还归因于中国文化背景下潜在的社会规范,这些因素共同作用促使中学外语新手教师经历不同情绪体验。基于以上发现,本研究为中学外语新手教师改进情绪体验提出四点建议:(1)创设多样写作情境,激发学生写作动机;(2)创新多样反馈类型,减轻教师工作负担;(3)建立教师共同体,完善教师合作机制;(4)进行情绪主题培训,提高教师情绪素养。该研究有助于引起当下研究者和教师教育者对反馈实践中教师情绪的重视,为探究反馈实践中外语教师多样化情绪体验提供启示,并为改进教师情绪体验提供一定的启示。

关键词：情绪体验情绪调节教师写作反馈新手教师社会文化活动理论

基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究

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基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究

作者：郑子希山东师范大学

学位级别：硕士

随着计算机科学的飞速发展和大数据时代的到来,深度学习在各个领域展现出了强大的应用潜力。在化学领域,分子性质的预测对于药物研发、材料科学等具有重要意义。然而,传统的分子性质预测方法往往受限于数据维度高、特征提取困难等问题,... 详细信息

随着计算机科学的飞速发展和大数据时代的到来,深度学习在各个领域展现出了强大的应用潜力。在化学领域,分子性质的预测对于药物研发、材料科学等具有重要意义。然而,传统的分子性质预测方法往往受限于数据维度高、特征提取困难等问题,难以实现高效准确的预测。因此,本文提出了一种基于结构感知自监督表征学习的方法,旨在提高分子性质预测的准确性和效率。目前,利用分子信息进行性质预测主要面临着三个挑战:(1)小样本和标签数据不充分和不平衡问题。由于实验获取高质量分子数据的成本较高,导致可用于训练的样本数量相对有限,这使得建立稳健、泛化性良好的数据驱动的人工智能算法预测模型变得更加具有挑战性。因此,针对小样本与标签数据不充分和不平衡问题,探索高效的缓解策略以及开发高质量特征提取方法,始终是科研领域的重要研究方向。(2)分子结构的异质性和多模态数据复杂的特征分布差异问题。现有的研究大多侧重于单一数据模态,然而单一数据模态表达知识有限,不能充分挖掘分子多维结构信息。因此,获取更加细粒度的特征表示同时有效整合与利用分子多模态数据,构建出更为全面、综合的分子表示,成为当前研究亟待解决的问题。(3)预训练与下游微调模块知识负迁移问题。单一的预训练任务可能无法充分涵盖目标任务的复杂性和多样性,导致知识迁移效果不佳。预训练和微调模型的任务巨大差距可能会造成下游任务的知识负迁移。选择和设计合适的预训练任务,确保预训练的知识能够有效地迁移到目标任务上一直是个研究问题。针对上述问题,本论文以分子结构特征为切入点,开展了基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究。论文的主要创新成果如下:(1)提出了基于自监督表征学习的级联注意力网络和两阶段对比学习分子性质预测方法(Cas ANGCL模型),以解决小样本和标签数据不充分和不平衡问题。论文提出了级联注意力网络和两阶段对比学习的自监督学习模型。首先,搭建预训练自监督表征学习模型,设计对比学习预训练任务,进行大规模无标签分子数据预训练。其次,设计级联注意力机制,充分利用图编码器中的隐含领域知识,产生可解释的表示。再次,采用两阶段对比学习方法,解决标签数据不足的难题,提升神经网络的泛化能力。最后,执行信息流方案,以显式方式捕获节点/边的信息。(2)提出了基于跨模态信息流和分层注意力增强的分子性质预测方法(EMPPNet模型),以解决分子结构的异质性和多模态数据特征分布差异问题。本研究针对多模态分子结构信息,利用分层注意力机制实现完全交互式信息编码,旨在最大化学习分子的多维结构特征。首先,设计分层注意力融合机制,有效捕捉不同模态分子表征间的关联,优化模型性能。其次,创新性地引入ECFP消息流通道,增强分子表示学习,减少信息在消息传递过程中的损失。最后,将分子重建任务融入多任务学习框架,实现知识的有效迁移,进而提升下游预测任务的性能。(3)提出了基于预训练任务提示感知的多模态分子性质预测方法(MTPP模型),以缓解分子预训练过程和下游微调模块知识负迁移问题。本研究首先利用分子预训练任务的提示信息,引导多层次分子预训练任务,实现对分子特征信息的深度挖掘。其次,将提示感知的注意力模块嵌入到Transformer编码器,使其能够更精准地聚焦于关键信息,同时排除与任务无关的干扰。相较于传统的静态Transformer模型,改进后的提示感知注意力Transformer模型在编码器效果上展现出显著优势。最后,采用分层注意力融合策略将分子序列与分子图结构信息进行高效融合,确保模型能够全面利用多结构分子信息,从而实现对分子性质的精准预测。本论文主要在BACE,BBBP,Clin Tox,HIV,SIDER,Tox21,Tox Cast和QM9数据集上进行了广泛实验,并进行了丰富的实验分析和讨论。实验结果证明,与目前最新成果相比,本文提出的基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究具有更好的效果。

关键词：分子性质预测分子结构自监督表征学习多模态网络注意力机制

基于多源遥感数据火星Jezero地区地表岩性单元分类研究

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基于多源遥感数据火星Jezero地区地表岩性单元分类研究

作者：郑子皓吉林大学

学位级别：硕士

火星被认为是目前人类有望率先登陆的类地行星,火星地质的研究一直是火星的重要研究部分。对火星地质单元进行分类划定不仅是开展火星地质的重要而基础的工作,也是深入研究火星起源和演化的完整性和规律性的基础。随着人类越来越多的火... 详细信息

火星被认为是目前人类有望率先登陆的类地行星,火星地质的研究一直是火星的重要研究部分。对火星地质单元进行分类划定不仅是开展火星地质的重要而基础的工作,也是深入研究火星起源和演化的完整性和规律性的基础。随着人类越来越多的火星探测器发射以及通过探测器着陆的方式相继登上了火星,火星遥感数据愈发丰富,为提高地质单元的分类预测提供了重要的数据基础。因此,本研究以火星Jezero陨石坑周边区域为研究区,基于CRISM数据、CTX数据和DEM高程数据,研究多源遥感组合数据的地表岩性分类方法。首先,对多源遥感数据进行像素级数据融合,比较不同融合方法分类结果;其次,基于多源遥感数据提取光谱、纹理和高程等特征信息,使用随机森林对多源组合影像的特征参量进行筛选及特征变量分析,进行多源遥感数据特征级数据融合;最后,使用多种机器学习分类器对两种遥感数据融合结果进行地表岩性分类预测,对比分析两种遥感数据融合结果在不同分类算法下的分类精度。通过研究主要得到以下结论:(1)对于火星Jezero地区的影像像素级融合,像素级融合的融合质量较好,具有一定的准确性。在Gram-Schmidt变换、IHS变换和小波变换这三种像素级融合数据中,融合质量从高到低的排序是:小波变换、IHS变换和Gram-Schmidt变换。Gram-Schmidt变换、IHS变换以及小波变换这三种像素级数据融合的分类精度分别达到了69.61%、72.38%和73.58%,Kappa系数分别是0.6261、0.6584和0.6702。不同融合方法的分类结果与融合质量是有一定关联。(2)为了降低数据的冗余性并提高分类的准确性,本文采用了随机森林方法和OOB误差值对多源遥感数据得到的特征集合进行了优化筛选和降维。最后成功地将1305个特征变量减少到了25个。最终的分类结果显示,筛选后的特征集合能够有效地区分不同的火星地表岩性。(3)基于多源遥感特征级数据融合的岩性分类中,CNN算法和KNN算法展现出了较好的分类效果。其中,CNN算法的分类精度分别达到了81.15%和78.4%,Kappa系数分别为0.7488和0.7144,而SVM算法的分类效果稍微逊色于前两种方法,其分类精度为75.7%,Kappa系数为0.6954。经过对三种分类器的分类结果进行定性和定量的比较后,CNN算法展现出了更优的分类性能,能够更精确地区分各种岩性。(4)无论是像素级图像融合还是特征级图像融合,在岩性识别方面都表现出良好的效果。但是特征级图像融合在岩性识别的精度上普遍优于像素级图像融合,这表明在研究区域内基于特征级数据的融合技术在岩性识别方面具有较高的准确度。此外,将DEM数据整合到岩性分类的过程中,不仅增强了像素融合所不具备的特性,而且显著优化了分类结果,这说明研究区的岩性分布与其高程存在一定的相关性。

关键词：火星岩性分类机器学习信息融合多源遥感数据

基于改进K近邻回归算法的力反馈虚拟手术训练系统研究与实现

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基于改进K近邻回归算法的力反馈虚拟手术训练系统研究与实现

作者：郑子建南昌大学

学位级别：硕士

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职业教育数字化成熟度模型的构建与应用研究

职业教育数字化成熟度模型的构建与应用研究

作者：郑子艳河北大学

学位级别：硕士

职业教育数字化转型是国家教育数字化战略的组成部分,既是数字中国战略下产业数字化转型发展的迫切需要,也是教育强国战略下职业教育高质量发展的必然要求。但在职业教育数字化转型实践轰轰烈烈开展的同时,对职业教育数字化转型成效的... 详细信息

职业教育数字化转型是国家教育数字化战略的组成部分,既是数字中国战略下产业数字化转型发展的迫切需要,也是教育强国战略下职业教育高质量发展的必然要求。但在职业教育数字化转型实践轰轰烈烈开展的同时,对职业教育数字化转型成效的评估尚处于起步阶段。职业教育数字化成熟度能够从动态视角表征职业教育数字化转型的进程,因此,如何建构职业教育数字化成熟度模型,已成为研判转型现状、规划转型路径和提高转型效益进程中亟待解决的热点和难点。因此,研究基于制度同构理论、文化堕距理论和限制因子定律三种视角,对职业教育数字化成熟度模型进行审视,确定职业教育数字化成熟度模型的三重应用价值,即表征行动变量、建构融合理念以及识别限制因子等,进一步明晰职业教育数字化成熟度模型的实践场域,从职业教育数字化成熟度框架、成熟度工具以及成熟度等级三个方面确定职业教育数字化成熟度模型的构建逻辑。研究在广泛搜集文本资料的基础上,利用文本分析搭建《职业教育数字化成熟度框架》。首先,基于职业教育数字化转型的过程和效果,确定职业教育数字化成熟度评估的三个基本维度（数字化准备、数字化实践、数字化效果）。其次,基于BTM主题分析确定战略规划、数字设施、数字应用、教学变革、数据管理等五个关键行动域,针对每一关键行动域进一步提取关键要素,搭建职业教育数字化成熟度模型的框架,并利用Q方法进行框架修改和优化。最终形成包括3个基本维度、6个关键行动域、25个关键要素的成熟度框架。利用层次分析法进一步确定各指标权重,开发《职业教育数字化成熟度工具》。3个基本维度权重分别为0.11,0.26,0.63。6个关键行动域权重分别为0.22,0.36,0.13,0.11,0.12,0.06。随后,在每一要素指标下设置观测点,编制《职业教育数字化成熟度评估问卷》,确定职业教育数字化成熟度等级分为初始级、模仿级、规范级、优化级和成熟级五个等级,分别用L1、L2、L3、L4、L5表示,利用权重设置各基本维度下成熟度测算公式,总体成熟度用S表示（S=0.11*N1+0.26*N2+0.63*N3）。最终形成包括职业教育数字化成熟度评估框架、评估工具、成熟度等级在内的成熟度模型。研究选取X市所有职业教育院校应用模型。结果显示:问卷调查结果显示目前X市职业教育数字化成熟度水平总体尚可,总体等级测定为L3达到规范级别水平,职业教育组织数字化转型逻辑路径总体明确,有了清晰的数字化转型蓝图,并在转型实践进程中积累了一定的经验。显目前职业教育数字化准备充分,实践环节有待加强;职业教育数字化实践方面待加强,数字应用能力不高;职业教育数字化效果合格,但社会服务水平有待提升。基于此,研究认为职业教育数字化转型应加快数字技术与职业教育管理、教育教学融合应用,明确职业教育领域数字化改革的建设内容和要求,完善政策制度和标准规范体系、基础设施和数据资源体系、业务运行和应用支撑体系、组织保障和数字安全体系,构建与数字化转型相适应的职业教育高质量发展支撑体系。

关键词：职业教育数字化成熟度模型 Q方法 BTM

FeCoNi LDH/硫化物异质结的控制合成及析氧性能

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FeCoNi LDH/硫化物异质结的控制合成及析氧性能

作者：郑子煜天津理工大学

学位级别：硕士

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不同土壤改良剂对黄土性质及植物生长的影响

不同土壤改良剂对黄土性质及植物生长的影响

作者：郑子腾西北农林科技大学

学位级别：硕士

西南边疆城镇化对绿色经济效率的影响研究 ——以广西、云南地级市数据为例

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西南边疆城镇化对绿色经济效率的影响研究 ——以广西、云南地级...

作者：郑子晴广西大学

学位级别：硕士

随着碳达峰、碳中和目标的稳步推进,新质生产力概念的提出,绿色可持续发展已经成为中国长期发展的必然选择。西南边疆地区作为重要生态屏障地区,生态环境脆弱,生态保护已成为地区发展的核心要务。近些年西南边疆地区城镇化进程加快,环... 详细信息

随着碳达峰、碳中和目标的稳步推进,新质生产力概念的提出,绿色可持续发展已经成为中国长期发展的必然选择。西南边疆地区作为重要生态屏障地区,生态环境脆弱,生态保护已成为地区发展的核心要务。近些年西南边疆地区城镇化进程加快,环境污染和生态破坏问题加剧,城镇化发展和绿色发展失衡现象愈发严重。城镇化带来的负面效应逐渐阻碍西南地区绿色经济发展,因此研究城镇化对绿色经济效率的影响对西南边疆地区可持续发展至关重要。通过对西南边疆地区城镇化和绿色经济发展现状进行研究,基于2006-2019年西南边疆地区21个地级市的面板数据,选取超效率SBM模型和GML指数分解模型对西南边疆地区绿色经济效率进行测度及指数分解,并构建随机效应Tobit模型探究西南边疆城镇化对绿色经济效率的影响。结果表明:(1)西南边疆地区绿色经济效率总体水平未达到充分有效状态,内部差异较大,GML指数保持在有效水平之上且技术进步起主要作用。(2)城镇化水平、产业结构高级化对绿色经济效率呈现显著正相关,科技创新、经济发展水平都对绿色经济效率呈显著负向影响,科技创新的负向影响主要是西南边疆地区技术效率优化不足、技术创新能力低所导致。经济发展水平符合环境库兹涅茨曲线理论,西南边疆地区仍处于曲线左侧。(3)对外开放在城镇化对绿色经济效率的影响中起到了正向调节的作用且高开放程度的影响大于低开放程度。对此,应当合理规划西南边疆地区城镇化建设、因地制宜发展边疆绿色经济、促进能源消费结构转型升级、推动科技进步向能源节约型技术倾斜、尽快转变西南边疆地区依赖能源的经济发展方式,助力西南边疆地区绿色经济效率达到有效水平,加快培育绿色新质生产力。

关键词：绿色经济效率西南边疆城镇化广西云南

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标准必要专利诉讼中禁诉令制度研究

标准必要专利诉讼中禁诉令制度研究

作者：郑子赟山东财经大学

学位级别：硕士

近年来,国际标准必要专利诉讼案件频发,我国在标准必要专利诉讼中还没有建立禁诉令制度。禁诉令的引入有助于规范诉讼行为,防止恶意诉讼,提高司法效率,以应对当前标准必要专利诉讼中的问题和挑战,维护公平竞争和技术创新的环境。目前我... 详细信息

近年来,国际标准必要专利诉讼案件频发,我国在标准必要专利诉讼中还没有建立禁诉令制度。禁诉令的引入有助于规范诉讼行为,防止恶意诉讼,提高司法效率,以应对当前标准必要专利诉讼中的问题和挑战,维护公平竞争和技术创新的环境。目前我国依赖知识产权行为保全制度签发禁诉令存在一定局限性,无法完全替代禁诉令的作用。禁诉令是一种主动的司法干预手段,通过法院的裁量权直接限制当事人的诉讼权利,而知识产权行为保全制度则更多地注重在诉讼前期保全权利,其适用范围有限,主要用于保全证据、财产和停止侵权行为,并不涉及对诉讼程序的干预。缺乏禁诉令手段将导致我国标准必要专利诉讼的应对体系不健全,进而无法完善我国知识产权保护体系。本文首先对禁诉令的基本概念进行了详尽阐述,强调了其在司法实践中起到的作用。禁诉令作为一种法律手段,在标准必要专利诉讼中的应用不是出于某种偶然性,而是因为其在解决特定纠纷和保护相关方利益方面具有必要性。之后,分析了我国构建禁诉令制度的理论基础。然后考察了不同法系主要国家禁诉令制度的立法和实践,这些国家的禁诉令制度为我们提供了宝贵的借鉴经验。最后,提出建立适用于我国标准必要专利诉讼的禁诉令制度,其中包括了一系列具体措施和规定。首先需要明确禁诉令制度基本原则。其次,需要考虑到制定禁诉令的各种因素,包括案件的性质、当事人的权益、国际礼让原则等,以确保禁诉令具备合理性和有效性。在制定禁诉令的具体内容时,需要明确适用范围、提起的时间和主体、法院裁决方式等方面的规定,以便更好地施行。此外,还需要制定相应的惩罚手段,以应对违反禁诉令的行为。禁诉令制度在标准必要专利诉讼中具有重要作用,但目前也存在一些问题与挑战。通过深入研究和不断完善禁诉令制度,可以更好地维护当事人在标准必要专利诉讼中的合法权益,促进我国无线通信技术健康发展。

关键词：标准必要专利禁诉令制度设计国际礼让