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大思政视野下高校信息素养课程建设研究——基于SWOT矩阵分析

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教育进展 2023年第12期13卷 10283-10289页

作者：张鸿来周玫竹顾金媛郑洪燕南京医科大学康达学院江苏连云港

文章通过对大思政视野下高校信息素养课程建设影响因素的全面分析,总结出高校信息素养课程建设的SWOT态势分析矩阵。基于发挥内外优势、改善所遇劣势的原则,得到SO、WO、ST、WT四种组合,提出高校信息素养课程建设发展策略。

关键词：大思政信息素养 SWOT矩阵

医学院校图书馆图书资源利用率提升策略研究——以南京医科大学康达学院为例

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江苏科技信息 2023年第3期40卷 56-58,80页

作者：郑洪燕顾金媛周玫竹南京医科大学康达学院江苏连云港222000

高校校图书馆是为师生提供教学、科研及学习支撑的重要机构,提升图书资源利用率,是提高图书馆在学校师生中服务价值的关键所在。文章通过统计南京医科大学康达学院图书管理系统的借阅数据,对校内师生的图书借阅统计结果进行分析,从读者... 详细信息

高校校图书馆是为师生提供教学、科研及学习支撑的重要机构,提升图书资源利用率,是提高图书馆在学校师生中服务价值的关键所在。文章通过统计南京医科大学康达学院图书管理系统的借阅数据,对校内师生的图书借阅统计结果进行分析,从读者服务、资源建设、技术服务、信息咨询、阅读推广等方面提出医学院校图书资源利用率提升策略,为创新医学院校图书馆服务模式,提高医学院校图书馆服务水平提供参考。

关键词：图书馆资源利用率医学院校

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光声光谱技术应用于痕量气体浓度测量的研究进展

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 1-14页

作者：郑洪全戴景民哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

光声光谱技术作为实现痕量气体浓度高效率、高精度测量的重要气体传感技术,因其响应速度快、灵敏度高、选择性好等优点被广泛应用到大气环境检测、电力系统故障诊断、医疗健康诊断等领域当中。首先介绍了光声光谱技术痕量气体浓度测量... 详细信息

光声光谱技术作为实现痕量气体浓度高效率、高精度测量的重要气体传感技术,因其响应速度快、灵敏度高、选择性好等优点被广泛应用到大气环境检测、电力系统故障诊断、医疗健康诊断等领域当中。首先介绍了光声光谱技术痕量气体浓度测量的基本原理,对应用光声效应实现痕量气体浓度测量的机理进行了简要的描述,同时,介绍了基于光声光谱技术的典型痕量气体浓度测量装置的结构。其次,从光声信号强度的理论分析出发,引出国内外学者在光声光谱痕量气体浓度测量领域的研究热点,为了实现基于光声光谱技术的痕量气体浓度测量装置更强的抗干扰能力、更紧凑的结构、更低的检测下限、更高的检测灵敏度,国内外学者的研究重点可以总结为以下三点:(1)辐射光源的选取和设计,以实现更佳辐射光源的输出波长、更宽的调谐范围、更高的辐射光源输出功率。(2)更优秀的光声池设计,以实现更高效的声能量积聚、更紧凑的结构和更强的抗干扰能力。(3)声敏探测器的设计,以实现更高的声音灵敏度、更高的信噪比。详细介绍了基于光声光谱痕量气体浓度测量装置的三个核心元件:辐射光源,主要介绍了相干光源和非相干光源的应用研究进展;光声池,主要介绍了光声池的设计原则以及非共振式和共振式光声池的应用研究进展;微音器,主要介绍了电容式微音器、压电式微音器的应用研究进展,并对近期研究热点石英增强光声光谱技术进行简要的介绍。在介绍目前辐射光源、光声池、微音器应用研究进展的同时,分析了各元件的优势和需要解决的问题。最后,总结了光声光谱技术应用于痕量气体浓度测量领域装置存在的信噪比不高、结构复杂、检测灵敏度和检测下限易受混合气体之间的交叉干扰等问题,并且对未来测量装置中的三个核心元件:辐射光源、光声池、微音器的发展趋势进行了展望。

关键词：光声光谱痕量气体检测辐射光源光声池微音器

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上海中医药大学图书馆藏《简效惠济方书》发覆

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图书馆杂志 2024年

作者：徐晓聪郑洪浙江中医药大学基础医学院浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江中医药大学浙江中医药文化研究院

《简效惠济方书》在流传过程中长期与《袖珍方》混淆，古今著录不一。上海中医药大学图书馆藏有此书一部。通过对编撰者、校录者生平，以及序文、卷端题署等物理特征的考察可知，两书混淆是因为书商换序文、易书名的作伪活动所致。《惠... 详细信息

《简效惠济方书》在流传过程中长期与《袖珍方》混淆，古今著录不一。上海中医药大学图书馆藏有此书一部。通过对编撰者、校录者生平，以及序文、卷端题署等物理特征的考察可知，两书混淆是因为书商换序文、易书名的作伪活动所致。《惠济方》内容及来源的考察，也证实此书的最后成书时间为嘉靖年间。

关键词：王永辅《简效惠济方书》《袖珍方》莫棠

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基于融合指标分区的多策略竞争群优化算法

信息与控制 2024年

作者：张伟郑洪轩河南理工大学电气工程与自动化学院

在粒子群优化算法中，多样性丢失会导致算法过早收敛，造成种群多样性和收敛性不足。为更好平衡种群多样性与收敛性，提出一种基于融合指标分区的多策略竞争群优化算法(multi-strategy competitive swarm optimization algorithm based ... 详细信息

在粒子群优化算法中，多样性丢失会导致算法过早收敛，造成种群多样性和收敛性不足。为更好平衡种群多样性与收敛性，提出一种基于融合指标分区的多策略竞争群优化算法(multi-strategy competitive swarm optimization algorithm based on fusion index partition， FIMSCSO)。首先，为同时评估不同子种群的多样性和收敛性，提出一种利用融合指标的分区方法，更有效区分子种群性能，提升子种群粒子的搜索效率。其次，对通过分区获得的子种群设计多重学习机制。子种群内部学习时，为使子种群朝向更利于平衡收敛性与多样性的方向学习，将粒子性能与寻优过程结合，提出新的获胜粒子学习方法，提高种群粒子参与度和算法寻优效率；子种群间学习时，为减少整个种群陷入局部最优的可能，引入改进三重竞争机制促进子种群间信息交流，帮助提高收敛精度。最后，设计实时停滞检测和变异策略帮助种群跳出局部最优。理论证明了所提算法的收敛性。实验结果表明，相比其他改进算法，所提算法具有良好的收敛精度和寻优效率。

关键词：融合指标分区多策略学习竞争群优化算法粒子群优化算法种群停滞检测

基于改进机器学习的PM_(2.5)浓度预测模型研究

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大连理工大学学报 2024年第4期64卷 353-360页

作者：丁成亮郑洪波大连理工大学环境学院辽宁大连116024

针对现有机器学习模型预测PM_(2.5)浓度存在模型过于复杂、没有考虑时空信息和缺失值填补不准确而导致模型性能下降的问题,利用随机森林取代统计学方法填补缺失值,并纳入时空因素提升模型精度.建立了综合遥感数据、气象及协同污染物数据... 详细信息

针对现有机器学习模型预测PM_(2.5)浓度存在模型过于复杂、没有考虑时空信息和缺失值填补不准确而导致模型性能下降的问题,利用随机森林取代统计学方法填补缺失值,并纳入时空因素提升模型精度.建立了综合遥感数据、气象及协同污染物数据,适用于沿海城市的PM_(2.5)浓度预测模型(K-means-RF-XGBoost模型),模型预测耗时仅为BP神经网络的4%.利用2019年大连市实时监测数据对模型PM_(2.5)浓度预测进行训练和测试,结果表明,建立的K-means-RF-XGBoost模型预测PM_(2.5)浓度有很高的准确性,与没有考虑时空信息的同种模型相比均方根误差(erms)降低了约48%,决定系数(R^(2))提升了约10%;能有效地预测高PM_(2.5)浓度并适用于波动范围大的情况,如春季模型在测试集中R^(2)可达0.935;同时在日级预测上表现优异,R^(2)可达0.819.该研究为沿海城市PM_(2.5)浓度预测提供了新思路.

关键词： PM_(2.5)浓度预测时空信息缺失值填补机器学习

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