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基于生成式人工智能的历史学习评价设计初探

历史教学（上半月） 2024年第3期 20-29页

作者：郑耿标华南师范大学教育科学学院广东省深圳市坪山区教育科学研究院

本文旨在初步探讨生成式人工智能技术在历史学习评价设计中的应用。笔者从理论上分析了生成式人工智能在历史学习评价设计中的潜在优势,并通过与生成式人工智能系统的对话,实际操作了生成式人工智能在以下几个方面的应用:1.自动生成考... 详细信息

本文旨在初步探讨生成式人工智能技术在历史学习评价设计中的应用。笔者从理论上分析了生成式人工智能在历史学习评价设计中的潜在优势,并通过与生成式人工智能系统的对话,实际操作了生成式人工智能在以下几个方面的应用:1.自动生成考查历史知识的学习评价;2.精确搜索与主题相关的史料资源;3.设计不同思维层次的学习评价;4.建构表现性评价的评价标准。生成式人工智能在学习评价设计过程中仍需教师的指导,但已初步验证其在自动生成、个性化设计以及效率提升等方面的潜力。只有通过教师和技术人员的共同努力,充分发挥生成式人工智能在高考评价体系指导下的优势,它才能成为有效的学习评价设计工具。

关键词：生成式人工智能(AIGC) 历史学习评价设计历史教学高考评价体系

数值研究太阳调制引发的银河宇宙线正电子的各向异性

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1299-1313页

作者：刘新铭宋小健耿泽坤罗熙济南大学物理科学与技术学院济南250022 山东高等技术研究院济南250100

能量低于30 GeV的银河宇宙线正电子进入日球层时会与太阳风以及冻结在其中的日球层磁场发生相互作用,太阳风对流、扩散、漂移的综合调制效应会导致银河宇宙线正电子通量出现各向异性.本研究利用帕克(Parker)传输方程描述正电子在日球层... 详细信息

能量低于30 GeV的银河宇宙线正电子进入日球层时会与太阳风以及冻结在其中的日球层磁场发生相互作用,太阳风对流、扩散、漂移的综合调制效应会导致银河宇宙线正电子通量出现各向异性.本研究利用帕克(Parker)传输方程描述正电子在日球层中的传输过程,将日球层顶(120 AU)的局地星际能谱作为边界条件,利用交替方向隐式方法(ADI)求解传输方程,计算银河宇宙线正电子的通量,接着计算银河宇宙线正电子的梯度,最后计算出0.01 GeV,0.1 GeV,1 GeV能量的正电子的极向各向异性和径向各向异性.研究发现:(1)由于低能量正电子的漂移几乎为0,因此极向各向异性仅由扩散决定,它的绝对值在日球层南北半球相同纬度上相等并且在黄道面处的值为0;高能量的正电子受到了漂移作用的影响,导致极向各向异性在黄道面处的值不为0,南北半球相同纬度上的绝对值也不相等.(2)低能量正电子的径向各向异性仅由扩散和对流决定;高能量正电子的径向各向异性由扩散、对流、漂移三者共同决定.另外,黄道面处正电子的极向梯度为0,因此任何能量的正电子在此处的径向各向异性也只由扩散和对流决定;正电子在日球层高纬度地区由于扩散和漂移较大,从而具有较大的径向各向异性.

关键词：宇宙线正电子太阳调制数值模拟扩散系数梯度各向异性

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新时代推动中国特色金融治理现代化研究

重庆社会科学 2024年第4期 55-67页

作者：耿小烬中共重庆市委党校(重庆行政学院)重庆经济社会发展研究所重庆400041

金融治理现代化是国家治理现代化的重要内容,是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴的重要支撑。胸怀“两个大局”,以“走中国特色金融发展之路”的思想为指导,从货币、市场、金融的基本关系出发,说明推动中国特色金融治理现代化... 详细信息

金融治理现代化是国家治理现代化的重要内容,是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴的重要支撑。胸怀“两个大局”,以“走中国特色金融发展之路”的思想为指导,从货币、市场、金融的基本关系出发,说明推动中国特色金融治理现代化的理论逻辑,在此基础上,以贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想的价值理念为根本要求,提炼推动中国特色金融治理现代化的理念观点。从探索金融发展创新、维护金融安全稳定、兼顾经济—社会目标三个方面提出推动中国特色金融治理现代化的思路。从资本治理、货币政策、金融机构、金融市场、区域金融五个方面提出推动中国特色金融治理现代化的方法。构建从理念—思路—方法的新时代中国特色金融治理现代化理论框架。

关键词：新时代走中国特色金融发展之路金融治理现代化金融强国

格非《望春风》的时间回拨、栖居风景与废墟浪漫主义

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当代作家评论 2024年第1期 140-150页

作者：余岱宗郑小莲福建师范大学文学院

格非的《望春风》是一部对家园的追忆之作。《望春风》所叙的,是主人公不断被“唤醒”的记忆之旅。即便作为空间的故乡消逝了,但故乡的过往形态并未从记忆中消散。通过重温,故乡依然可能现身在场:这便是海德格尔所言的“曾在着”状态。(... 详细信息

格非的《望春风》是一部对家园的追忆之作。《望春风》所叙的,是主人公不断被“唤醒”的记忆之旅。即便作为空间的故乡消逝了,但故乡的过往形态并未从记忆中消散。通过重温,故乡依然可能现身在场:这便是海德格尔所言的“曾在着”状态。(^①)“曾在着”意味着诸多往事可以通过描述抓住它们,挽救它们,不至于为时间所吞噬。甚至,经由记忆的“唤醒”,不在场的人与事反而愈加鲜明。格非曾言:“中国文学传统中的追忆之光,模糊了过去、现在与未来,让物理时间的真实性变得不堪一击,从而使我们恍如隔世.

关键词：格非中国文学传统浪漫主义真实性唤醒在场现在与未来

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利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类

南京大学学报（自然科学版） 2024年第4期60卷 600-612页

作者：吕佳郑小琪重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331 重庆国家应用数学中心重庆401331

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的... 详细信息

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的特征送入类内信息提取分支,构造类内信息特征图,并提取特征获取类别描述信息为原型进行补足;然后,利用类间信息提取分支将不同类的查询样本融合生成新样本,并将该组查询样本的标签作为软标签;最后,使用补足后的原型对查询样本与新样本进行分类,并通过分类损失优化模型.在四个公开数据集上的实验结果表明,在MiniImageNet数据集上,准确率提升2.03%~5.48%;在TieredImageNet数据集上,准确率提升2.25%~8.55%;在CUB数据集上,准确率提升5.10%~8.82%;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升2.61%~10.03%.证明与同类小样本图像分类方法相比,提出的模型获得了更优的分类性能与泛化性.

关键词：小样本学习度量学习元学习类内类间信息原型补足