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新高考山东卷历史试题启示下的经济史教学探究

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新高考山东卷历史试题启示下的经济史教学探究

作者：曹得雨曲阜师范大学

学位级别：硕士

当前,我国高考正处于新旧模式并行的过渡时期,新课程标准和高考评价体系的施行,对高考和中学历史教学提出了新要求。以近四年来的新高考山东卷历史试题为例,试题立意深远,选材丰富,坚持立德树人的根本任务,发挥服务选才、引导教学的核... 详细信息

当前,我国高考正处于新旧模式并行的过渡时期,新课程标准和高考评价体系的施行,对高考和中学历史教学提出了新要求。以近四年来的新高考山东卷历史试题为例,试题立意深远,选材丰富,坚持立德树人的根本任务,发挥服务选才、引导教学的核心功能。试题重视价值引领,在考查必备知识的基础上,落实对核心素养与关键能力的有效考查,符合基础性、综合性、应用性、创新性的考查要求。体现出稳中求进的命题原则,助力推动新时代素质教育的发展。经济史部分历来是高考试题中的重要考查部分,本文以2020——2023年新高考山东卷历史试题中的经济史试题为主要研究对象,对其考查内容与考查形式进行归类分析。并重在探讨其对当前经济史教学的启示,以期改进中学经济史教学,促进对学生的核心素养与关键能力的培养。本文主要内容共分为四个部分。第一部分是在分析近四年新高考山东卷历史试题概况的基础上,分析新高考山东卷历史试题中的经济史试题的整体情况。并根据经济史试题的考查内容和试题类型,进行统计与分类。第二部分则重点分析新高考山东卷经济史试题的考查内容与考查形式,探讨其中蕴含的对教学的启示。第三部分结合前文对新高考山东卷经济史试题的分析与启示,从坚持素养立意的教学理念、注重经济史大概念教学与深度教学的结合、经济史教学内容的选取与整合、注重开展史学阅读等方面提出相应的教学建议。第四部分则体现对教学建议的落实,以目前山东省广泛采用的部编版教材中的关于“工业革命”的相关内容为基础,结合当前时事热点,提供基于经济史试题启示下的教学设计示例。

关键词：高考评价体系高考试题研究经济史教学核心素养

低温介质粉碎系统制备超细抹茶与抹茶面包开发

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低温介质粉碎系统制备超细抹茶与抹茶面包开发

作者：江得禹南昌大学

学位级别：硕士

抹茶传统生产过程涉及多个环节,包括遮荫处理、蒸汽杀青和低温粉碎等步骤,旨在最大程度地保留茶叶的色泽、滋味和香气。蒸汽杀青和低温粉碎是其中关键的步骤。对于粉碎工艺,传统方法多采用天然石磨在恒定低温下进行粉碎,但产量有限,在... 详细信息

抹茶传统生产过程涉及多个环节,包括遮荫处理、蒸汽杀青和低温粉碎等步骤,旨在最大程度地保留茶叶的色泽、滋味和香气。蒸汽杀青和低温粉碎是其中关键的步骤。对于粉碎工艺,传统方法多采用天然石磨在恒定低温下进行粉碎,但产量有限,在规模化的抹茶生产车间中,一般使用球磨机进行粉碎。然而,使用球磨机替代石磨依旧存在一些缺陷,如无法实现连续生产以及粉碎过程中产生的热量导致茶粉品质下降等。在此背景下,低温介质磨技术具有粉碎效率高、粉碎时物料温度低的优点,用于抹茶的低温超细粉碎可解决上述问题。然而介质磨目前一般应用于流体物料加工,而在干法中暂未有相关研究。本研究针对此问题,在低温介质磨的基础上,设计并开发了一套介质磨干法粉碎系统,以此设备制备出高品质的抹茶,同时探究了抹茶添加对面包理化性质的影响机制:1.针对介质磨干法粉碎收料困难、出料量低且无法连续化生产的问题,设计一套车间中试简化模型,并创制出一套适用于抹茶的介质磨干法粉碎系统（DGMS）,最终实现抹茶的连续化生产。进一步地,分析了不同加工参数对茶粉粉碎效果的影响。采用尺寸较大的介质珠（2.0 mm、4.0 mm）粉碎茶粉,产生的颗粒粒径呈单峰分布,随粉碎时间增加,粒径峰不断左移,表现出冲击式粉碎的方式。而尺寸较小的介质珠（0.6 mm、1.2 mm）易使茶粉粒径呈双峰分布,随粉碎时间增加,细颗粒峰逐渐增高,粗颗粒峰降低,表现出磨剥式粉碎。在不同介质物料比方面,添加过多的茶粉（介质物料比为1:2）易降低粉碎效率且容易造成腔体的堵塞,减少物料量有利于茶粉的进一步粉碎但是会影响产量,研究结果表明,介质物料比为1:1时最适合该粉碎方式。在介质珠填充率方面,填充率过少（介质填充率10%）会显著降低碰撞频率从而影响粉碎效果,而填充率过大（介质填充率30%）容易造成粉体的过粉碎现象且不利于茶粉的收集,20%填充率最适合该粉碎方式。2.将上述改造的介质磨干法粉碎系统设备,使用最佳工艺条件应用于超细抹茶粉的制备,收集不同粉碎时间下（0-140 min）的抹茶,分析其在粉碎过程中颗粒特性、营养成分和挥发性成分的变化。结果表明,随着粉碎时间从20 min增加到140 min,抹茶的粒径逐渐降低,其D50从330.3μm减小到17.1μm,比表面积从0.5 m2/g增加到2.3 m2/g,这与茶粉中长纤维逐渐断裂有关。同时,粉碎后抹茶的色泽变得更亮更绿,叶绿素可提取量从10.4 mg/g增加到12.3 mg/g,活性多酚和氨基酸含量不变,而可溶性多糖测定量从77.5 mg/g减少到60.4 mg/g。此外,粉碎过程促进了抹茶特征风味物质苯甲醛和α-紫罗兰酮物质的形成,使抹茶的特征风味更浓。这些结果表明,DGMS是一种制备具有理想外观、营养成分和香气的抹茶的极具潜力的技术,粉碎至140 min抹茶品质最佳。3.进一步将抹茶用于面包产品开发。选择不同颗粒尺寸抹茶（不同粉碎时间,大颗粒D50约200μm、中等颗粒约60μm,小颗粒20～40μm）进一步探讨其对面团和面包品质的影响。质构结果显示,加入抹茶粉后,面团的硬度和粘性增加（提高5.6-9.6 N）。微观结构分析表明,大颗粒抹茶破坏了面团和面包的原始网络结构。相反,中等尺寸颗粒的抹茶充当了“钢筋结构”,显著增强了面包的硬度和弹性。小颗粒抹茶粒子融入到面包的内部结构中,对面团和面包结构的影响相对较小。在面包香气方面,随着添加抹茶颗粒尺寸减小,抹茶面包中抹茶的特征香气逐渐增强;然而,小颗粒对保留面包香气的效果下降,这可能是因原本面团疏松的孔隙结构使得面包烘焙过程中香气逸散加剧。在面包的消化方面,大颗粒抹茶显著降低了消化速率(小麦面包:0.021 min-1,抹茶面包:0.007～0.014min-1)。随着抹茶颗粒尺寸的减小,这种抑制消化的效应逐渐减弱,大颗粒抹茶的添加对淀粉的消化抑制效果最佳。

关键词：抹茶加工粉碎技术品质优化面包特性

164例不稳定型心绞痛患者冠脉CTA与中医证候分布特点的研究

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164例不稳定型心绞痛患者冠脉CTA与中医证候分布特点的研究

作者：刘得忠黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

新型阅读空间用户感知形象与需求研究——以深圳市盐田区“海书房”为例

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图书馆学研究 2024年第8期 100-112页

作者：伍宇凡中山大学信息管理学院

文旅融合背景下，各地以公共文化服务体系建设为基础，创新服务供给方式及服务内容，重要表现形式之一是新型阅读空间建设。文章以荣获国际图联国际营销奖的深圳市盐田区“海书房”系列新型阅读空间为研究对象，基于对小红书笔记文本的... 详细信息

文旅融合背景下，各地以公共文化服务体系建设为基础，创新服务供给方式及服务内容，重要表现形式之一是新型阅读空间建设。文章以荣获国际图联国际营销奖的深圳市盐田区“海书房”系列新型阅读空间为研究对象，基于对小红书笔记文本的词频、语义网络和情感分析，结合文本三级编码和图片主题标注，识别“海书房”用户感知形象，提取新型阅读空间用户需求因素，构建文旅融合背景下新型阅读空间用户需求分析框架。并为文旅融合背景下新型阅读空间建设提出建议：新型阅读空间建设应结合当地地域文化特点，强化空间叙事；重视选址可及性和便利性，保障公共属性；注重空间功能分区建设，强调文化本质。

关键词：新型阅读空间感知形象用户需求小红书笔记海书房文旅融合

稀疏群智感知中基于Transformer的主动感知策略研究

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稀疏群智感知中基于Transformer的主动感知策略研究

作者：郝得然吉林大学

学位级别：硕士

随着移动设备的普及和5G网络的发展,移动群智感知成为了一种新的数据收集范式。作为其衍生形式,稀疏群智感知以其低成本和更实用的特点,受到了研究人员的青睐。为了在复杂的感知任务中获得更准确的数据补全与预测结果,强大而先进的深度... 详细信息

随着移动设备的普及和5G网络的发展,移动群智感知成为了一种新的数据收集范式。作为其衍生形式,稀疏群智感知以其低成本和更实用的特点,受到了研究人员的青睐。为了在复杂的感知任务中获得更准确的数据补全与预测结果,强大而先进的深度学习模型,例如Transformer,开始被用于稀疏群智感知中的数据推断与预测中。然而,构建高精度的深度学习模型往往需要大量的训练数据。在有限的感知成本下,目前大多数工作通常随机地选择时空区域来感知训练数据,这不仅忽略了时空区域的重要性,而且可能导致感知数据分布不平衡,影响模型的训练。因此,基于Transformer本身的架构,本文提出了一种主动感知方法,用来在稀疏群智感知中主动地收集更高质量的训练数据,提高Transformer的性能。为了收集更高质量的训练数据,如何在完整的感知地图中挑选部分时空区域进行感知是亟待解决的问题。一般来说,对于稀疏群智感知中的数据推断与预测,不同的时空区域往往有着不同的重要性。例如,某些主干道高峰期时间段的车流量往往是所有街区的车流量的最大值。为了评估不同时空区域的重要性,受到主动学习的启发,考虑到不同因素的影响,本文设计了一种时空区域重要性评估指标。首先,本文聚焦于时空数据的相关性,考虑到不同时空区域的相似性,本文引入主动学习领域中的代表性概念到稀疏群智感知中,同时阐述了评估时空区域代表性的方法,保证所选感知区域能够尽可能多地代表完整感知地图中的感知区域。其次,不同时空区域的数据对深度学习模型的信息量存在差异。为了帮助模型获得更多的信息,本文从模型本身入手,针对Transformer模型及其变体的自注意力机制,提出了一种时空区域信息量的评估方式。最后,通过有效组织两种评估指标,本文提出了一种同时考虑时空区域代表性与时空区域信息量时空区域主动感知算法,在有限的感知成本下,主动地选择更重要的时空区域,提高模型的性能。在三个来自真实世界的数据集上,本文采用两个典型的城市传感任务来评估所提出的方法的性能。首先,本文对比了四种经典的数据补全算法,实验结果充分证明了主动感知方法的优越性。其次,为了排除模型本身性能的影响,本文对比了其他两种常见的感知方法。实验结果表明,在三个不同的数据集上,使用本文所提出的方法感知训练数据,最终模型的补全结果表现出更低的误差。最后,本文进行了消融实验来验证三种评估指标的有效性,同时讨论了算法系数对于主动感知方法的影响。总体而言,这些实验结果为本文提出的方法的可行性和优越性提供了有力支持。

关键词：稀疏群智感知主动学习自注意力机制 Transformer

基于绿色发展的农村人居环境整治专项审计研究 ——以Y县为例

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基于绿色发展的农村人居环境整治专项审计研究 ——以Y县为例

作者：刘得钰哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

农村人居环境整治事关我国生态文明建设及民生建设,是实施乡村振兴战略的重点任务,党和国家高度重视,中央以及各省市也相继出台一系列政策,保障农村人居环境能得到真正改善。国家审计是国家治理的重要组成部分与保障,也是党和国家监督... 详细信息

农村人居环境整治事关我国生态文明建设及民生建设,是实施乡村振兴战略的重点任务,党和国家高度重视,中央以及各省市也相继出台一系列政策,保障农村人居环境能得到真正改善。国家审计是国家治理的重要组成部分与保障,也是党和国家监督体系的重要组成,各级审计机关对农村人居环境整治工作组织开展了专项审计、政策落实跟踪审计,对推进落实农村人居环境改善与提升发挥积极作用。“十四五”时期我国针对农村人居环境整治工作提出更高要求,进行重点专项规划,践行“绿水青山就是金山银山”理念,实现绿色高质量发展,从全面推开向整体提升迈进,从探索建立机制向促进长治长效深化;“二十大”强调推动绿色发展,促进人与自然和谐共生。所以农村人居环境整治需结合生态文明等思想,深入推进农村环境污染防治,形成绿色高质量发展格局。因而新时期农村人居环境整治领域需要国家审计进一步发挥监督与治理评价作用,关注农村人居环境治理方式创新和治理能力提升的新要求以及农村人居环境整治的主要任务,基于绿色发展角度对农村人居环境整治专项审计进行研究,不仅可以丰富相关领域理论成果,还有利于国家审计发挥重要职能,保障农村地区实现绿色高质量发展,全面实现乡村振兴。论文借鉴“两山”理论、国家治理理论、公共受托责任理论等最新研究成果以及我国环境污染防治、生态文明建设等实践经验,以绿色发展为导向对农村人居环境整治专项审计进行研究,围绕农村人居环境整治主要任务及治理能力,探究新的审计目标如促进完善农村人居环境整治科学统筹规划、长效管护机制为导向促进领导干部管理能力提升等,并根据目标确定并提升审计重点内容如关注项目技术创新、把脉农村人居环境整治长效管护机制的运行等,同时创新审计方法。在理论分析基础上,选择农村人居环境整治行动成果显著的Y县,对农村人居环境整治专项审计具体案例展开分析,揭示审计内容范围、审计指标利用以及审计结果披露等方面存在的问题。最后,提出基于绿色发展的农村人居环境整治理念提高审计治理能力、确定绿色发展的专项审计工作重点、利用大数据技术为专项审计赋能、强化对审计成果运用等对策建议。论文从绿色发展视角出发,把握农村人居环境整治专项审计问题,深层次的分析问题产生原因并提出相关改善建议,同时提出农村人居环境整治专项审计的整体保障措施,从而为审计的实施提供了新思路,通过审计的方式促进农村人居环境整治政策落实、完善各项整治配套措施,充分发挥国家审计促进绿色持续发展以及提高政府治理能力的重大作用。

关键词：专项审计农村人居环境整治绿色发展乡村振兴

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基于深度学习的防护装备检测算法研究

基于深度学习的防护装备检测算法研究

作者：姚得旭齐鲁工业大学

学位级别：硕士

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的迅速发展和卷积神经网络(CNN)的广泛应用,目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗诊断等诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在施工现场的防护装备检测方面,研究者们提出了多种... 详细信息

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,随着深度学习技术的迅速发展和卷积神经网络(CNN)的广泛应用,目标检测在自动驾驶、安全监控、医疗诊断等诸多领域呈现出巨大的应用潜力。在施工现场的防护装备检测方面,研究者们提出了多种高效的目标检测算法,这些算法不仅为安全生产提供了有力的技术支持,而且在实际应用中取得了显著成效,为有效防范生产事故、保障工人安全做出了重要贡献。尽管深度学习技术在目标检测方面显著提升了检测效率,但在复杂施工场景和恶劣天气条件下,常见的遮挡、目标形变、复杂背景、光照条件以及天气状况变化等因素会导致防护装备的检测精度下降,容易出现漏检和误检等问题。为了解决复杂施工场景和恶劣天气条件下的防护装备检测难题,本文把安全帽作为防护装备检测的主要研究对象,通过对基于深度学习的目标检测算法进行研究,对YOLOv5算法进行针对性的改进,旨在提升实际应用场景中的防护装备检测性能。同时,通过安全帽检测技术的优化与完善,为防护服、防护面罩等防护装备的检测性能提升提供有价值的参考。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)针对复杂施工场景中,安全帽检测性能易受遮挡、光照变化、目标形变等因素影响的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的改进目标检测算法:DMO-YOLOv5。该算法首先对YOLOv5的检测尺度进行改进,通过增加检测尺度,使算法提高对更小目标的特征提取能力。然后,添加多光谱通道注意力(MSCA)机制,动态调整特征通道的权重,以增强算法对目标的特征学习,同时解决全局平均池化(GAP)导致的信息丢失问题。最后对激活函数、边界框回归损失函数和后处理方法进行了改进。采用Mish激活函数来提高算法的泛化能力,并解决Leaky Re LU激活函数导致的梯度爆炸问题;采用CIo U损失函数来提高边界框回归的精度,同时加速预测框的收敛速度;采用DIo UNMS作为后处理方法,提高对被遮挡目标预测框的滤波能力。最终,经过实验验证,改进后的检测算法在检测性能上优于其它几种著名算法。(2)针对恶劣天气条件下,能见度低、图像模糊、光照不均等因素严重影响安全帽检测性能的问题,本文提出了一种基于YOLOv5的改进的目标检测算法:RDC-YOLOv5。首先,该算法在检测前设置恢复网络来增强图像中的特征细节信息,增强网络对模糊背景下特征细节信息的学习,缓解因图像质量下降引起的检测难题。其次,增加检测尺度,提高对更小目标以及模糊边缘特征信息的提取能力。最后,设置跨层连接机制,进一步放大浅层网络中目标的细粒度特征,从而进一步加强算法对目标细节特征的提取能力。该算法在多个公开数据集上进行了测试,验证了其具有更出色的检测效果和鲁棒性。

关键词：目标检测 YOLOv5 注意力机制防护装备安全帽

阴部神经阻滞预防前列腺电切术后导尿管相关膀胱刺激征的临床观察

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阴部神经阻滞预防前列腺电切术后导尿管相关膀胱刺激征的临床观察

作者：韩得明新疆医科大学

学位级别：硕士

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泰安市泰山石主题公园规划设计研究

泰安市泰山石主题公园规划设计研究

作者：苗得智山东建筑大学

学位级别：硕士