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再探现代性问题:“加速现代性”的出场逻辑及其合理形态

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西南大学学报（社会科学版） 2024年第2期50卷 106-116页

作者：郝志昌吉林大学哲学社会学院吉林长春130012

现代性批判话语在今天不仅需要关注资本逻辑,更需要关注加速逻辑。加速逻辑在现代社会日益凸显并成为支配性力量,它联袂资本逻辑不断塑造和更新现代性的叙事体系与风格,最终导致加速现代性的出场。加速现代性有其进步的一面,但也带来了... 详细信息

现代性批判话语在今天不仅需要关注资本逻辑,更需要关注加速逻辑。加速逻辑在现代社会日益凸显并成为支配性力量,它联袂资本逻辑不断塑造和更新现代性的叙事体系与风格,最终导致加速现代性的出场。加速现代性有其进步的一面,但也带来了新的危机与挑战,即主体时间的日益贫困与内在经验的不断萎缩。其实质是:加速现代性的出场让传统的雇佣劳动制发生了转变——“劳动力”在实体性的市场被购买转变成了“注意力”在虚拟性的平台被“招募”,以及“制造甘愿”的资本主义制造的恰恰是体验而非经验。加速现代性合理形态的建构,需要在制度优势的基础上规范加速逻辑。在人类文明演绎的大逻辑上,中国特色社会主义的制度优势及其所确证的人民逻辑,为加速逻辑规制了原则性的、“新文明”式的边界意识,更给予了人类现代性新的、合理的叙事体系与良性筹划。

关键词：加速逻辑资本逻辑现代性文明形态人民逻辑中国式现代化

基于扎根理论的政府数据开放平台用户体验研究

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情报理论与实践 2024年第1期47卷 128-135页

作者：陈美郝志豪中南财经政法大学公共管理学院湖北武汉430073

[目的/意义]探明用户在使用政府数据开放平台过程中的体验状况及生成机制,对于完善政府数据开放平台,促进用户更好利用数据,充分发挥数据价值具有重要意义。[方法/过程]使用扎根理论及文本分析工具,对187个城市政府数据开放平台的用户... 详细信息

[目的/意义]探明用户在使用政府数据开放平台过程中的体验状况及生成机制,对于完善政府数据开放平台,促进用户更好利用数据,充分发挥数据价值具有重要意义。[方法/过程]使用扎根理论及文本分析工具,对187个城市政府数据开放平台的用户评论进行分析。[结果/结论]政府数据开放平台用户体验的生成过程受用户与平台两方面因素的共同影响,各种类型的用户会基于自身的多种需求使用政府数据开放平台,而平台的数据、功能与界面的多重因素会对满足用户需求造成影响。同时,用户会对政府数据开放平台形成有用性与易用性的判断,在客观上实现基于用户互动的价值共创。

关键词：用户体验政府数据开放平台扎根理论生成机制模型 SOR理论

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课程综合化的内涵演进、育人追求与操作路径

中国教育学刊 2024年第7期 28-33页

作者：宋时春郝志军中国教育科学研究院课程与教学研究所

课程综合化的发展历程折射出人类对课程育人功能认识的不断加深，反映了课程综合化内涵的不断演进。我国当前课程综合化的育人追求服务于立德树人的根本任务和学生核心素养发展的需求，体现为整体育人、综合育人和个性化育人。从实践中... 详细信息

课程综合化的发展历程折射出人类对课程育人功能认识的不断加深，反映了课程综合化内涵的不断演进。我国当前课程综合化的育人追求服务于立德树人的根本任务和学生核心素养发展的需求，体现为整体育人、综合育人和个性化育人。从实践中的具体操作来看，课程综合化主要有三种取向：基于知识的关联与统合实现课程综合化、基于经验的分化与重组实现课程综合化、基于社会生活的整合与意义建构实现课程综合化。在新一轮义务教育课程修订中，跨学科主题学习这一课程形式为课程综合化提供了一个具体案例。

关键词：课程综合化课程育人整体育人综合育人

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高油高盐对餐厨废水厌氧发酵性能的影响研究

北京工业大学学报 2024年

作者：宋晓晔韩双郝志煊北京工业大学环境与生命学部

本研究采用批式试验，通过控制调和油和氯化钠的添加量，探究不同油脂和盐分对模拟餐厨废水中温（35 ℃）厌氧发酵过程有机物去除、甲烷产量等性能的影响及微生物群落演替。试验结果表明：与未添加油盐的对照组相比，油（8 g/L和10 g/L... 详细信息

本研究采用批式试验，通过控制调和油和氯化钠的添加量，探究不同油脂和盐分对模拟餐厨废水中温（35 ℃）厌氧发酵过程有机物去除、甲烷产量等性能的影响及微生物群落演替。试验结果表明：与未添加油盐的对照组相比，油（8 g/L和10 g/L）和盐（9 g/L和12 g/L）的添加均造成厌氧系统恶化；然而，当8 g/L油脂和9 g/L盐共存时可缓解油或盐的胁迫作用，与相同含量油脂或盐分单独存在的实验组相比，甲烷产量分别提高了28.76%和30.45%，这可能是因为油及其降解产物长链脂肪酸（LCFAs）包裹在细胞表面充当高渗透压的缓冲液，同时结合Na+和Ca2+形成沉淀，从而减弱了Na+和LCFAs的危害，富集了葡萄糖降解菌—放线菌门、乙酸型甲烷鬃菌属和氢型甲烷杆菌属，从而提高甲烷产量。与单独油盐组相比，进一步增加油盐共存的质量浓度后（如8 g/L油和12 g/L盐或10 g/L油和9 g/L盐），甲烷产量降低更明显，这可能是由于Na+导致的细胞破裂和酶失活依靠油的缓冲作用无法缓解，且放线菌门和产甲烷菌丰度降低，抑制有机物甲烷化。因此，8 g/L油脂和9 g/L盐共存可以缓解单独油盐的抑制性作用，可对有较高油盐含量餐厨废水用于厌氧发酵产甲烷过程的条件控制提供一定的理论依据。

关键词：高油高盐甲烷产量餐厨废水挥发性脂肪酸微生物群落演替

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水下机器人抓取功能机械手的结构与控制设计

水下机器人抓取功能机械手的结构与控制设计

作者：郝志韬山东交通学院

学位级别：硕士

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面向序列推荐的深度化指数移动平均学习方法

计算机科学与探索 2024年

作者：温雯胡智鑫郝志峰广东工业大学计算机学院汕头大学

序列推荐是对用户历史交互序列进行建模，以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性，交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项，从而影响模型捕捉稳定的序列模式；同时，交互序列中存在多样的序列信号，例... 详细信息

序列推荐是对用户历史交互序列进行建模，以预测用户所偏好的下一项目的推荐范式。由于用户交互历史的多样性和复杂性，交互序列常包含嘈杂和不相关的噪声项，从而影响模型捕捉稳定的序列模式；同时，交互序列中存在多样的序列信号，例如趋势信号、语义信号和残差信号等，依赖单一模式进行建模无法得到精确的表达。针对上述两个问题，本文提出了一种基于深度化移动平均的序列推荐模型（DeepEMA）。为了解决用户交互序列中的噪音问题，DeepEMA使用时间序列领域的指数移动平均法对序列进行平滑处理，过滤噪音并初步提取序列趋势；为了捕捉交互序列中复杂多样的序列信号，DeepEMA通过包括序列趋势模块、维度语义模块及残差提取模块在内的多模块架构，分别建模序列的趋势信号、维度的语义信号以及残差信号。在4个公开的数据集上进行了验证，实验结果表明，本模型的推荐准确性在命中率（Hit Ratio， HR）和归一化折损累计增益（Normalized Discounted Cumulative Gain， NDCG）指标上均优于最先进的基线算法，例如在HR@5指标上，比最先进的基线平均提高了5.67%；在NDCG@5指标上，比最先进的基线平均提高了4.88%。并且明显的改善了序列的噪音问题，消融实验也验证了各模块的有效性。

关键词：序列推荐移动平均噪音序列信号

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指向新质生产力发展的课程与教学改革向路

人民教育 2024年第7期 20-23页

作者：杨清郝志军中国教育科学研究院课程与教学研究所北京海淀100088

新质生产力是习近平总书记为积极应对世界科技革命和产业变革新的发展趋势提出的时代命题,其基础是“创新”,核心是“优质”。课程与教学作为人才培养的主渠道和主阵地,要以支撑和服务新质生产力发展为旨归,进一步明确人才培养方向、优... 详细信息

新质生产力是习近平总书记为积极应对世界科技革命和产业变革新的发展趋势提出的时代命题,其基础是“创新”,核心是“优质”。课程与教学作为人才培养的主渠道和主阵地,要以支撑和服务新质生产力发展为旨归,进一步明确人才培养方向、优化课程要素结构、升级智慧型实践教学,以适切的方式真正培养适应新质生产力所需的高素质、创新型人才。

关键词：新质生产力人才培养课程与教学改革

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英语在日化产品国际品牌传播中的作用研究

日用化学工业（中英文） 2024年第3期54卷 I0008-I0009页

作者：郝志娜河南护理职业学院

随着全球商业的飞速发展,日化产品作为一项重要的消费品在国际市场上占据着举足轻重的地位。英语作为通用的商业语言,在国际品牌传播中发挥着不可忽视的作用。基于此,要深入探讨英语在日化产品国际品牌传播中的角色,通过分析品牌命名、... 详细信息

随着全球商业的飞速发展,日化产品作为一项重要的消费品在国际市场上占据着举足轻重的地位。英语作为通用的商业语言,在国际品牌传播中发挥着不可忽视的作用。基于此,要深入探讨英语在日化产品国际品牌传播中的角色,通过分析品牌命名、广告策略、社交媒体运用等方面的数据,进一步揭示英语对于品牌传播的影响机制作用,推动日化产品领域中英语学科的有效发展。

关键词：全球商业广告策略品牌命名日化产品商业语言社交媒体品牌传播不可忽视

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基于多序列隐关系的时序事件预测

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 119-127页

作者：郝志峰刘俊温雯蔡瑞初广东工业大学计算机学院广州510006 汕头大学广东汕头515000

时序事件预测是指基于历史事件预测下一个事件,事件包括时间和类型两个属性。当前主要工作集中在单方面(事件时间或事件类型)的预测,但这无法回答“何时发生何事”这类更精细的问题。此类问题的挑战主要是事件类型非常多样,而行为往往... 详细信息

时序事件预测是指基于历史事件预测下一个事件,事件包括时间和类型两个属性。当前主要工作集中在单方面(事件时间或事件类型)的预测,但这无法回答“何时发生何事”这类更精细的问题。此类问题的挑战主要是事件类型非常多样,而行为往往高度稀疏,给预测带来极大困难;需要预测的事件时间和事件类型分属两个域,如何把这两个域的信息加以融合并形成互补也是一个挑战。针对上述挑战,从融合多序列隐信息的角度探索了一种解决方法。基于某些事件序列之间具有模式相似性这一观察,提出建模事件序列的隐关系图,利用邻居序列的信息解决行为稀疏性的问题;通过合理设计神经网络模块,将事件的时间域和类型域的信息映射到共同的抽象空间,解决事件时间和事件类型信息的融合建模问题。通过在多个真实数据集上进行了大量实验,实验结果印证了多序列深度时序模型优于现有的一系列基准模型。

关键词：多序列关系事件预测深度学习时序图方法