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地理大数据在旅游领域的创新应用及学科影响和研究展望

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地球信息科学学报 2024年第2期26卷 242-258页

作者：蒋依依高洁郭佳明徐海滨北京体育大学体育休闲与旅游学院北京100084 北京市冬奥文化与冰雪运动发展研究基地北京100084

大数据正在改变捕捉和分析人类活动与行为的方式。多种新兴数据渠道不断涌现,为旅游领域研究提供了大量具有潜在应用价值的数据,克服了传统旅游研究中普遍存在的数据不足问题。本文以地理大数据的研究前沿为基础,明晰地理大数据在旅游... 详细信息

大数据正在改变捕捉和分析人类活动与行为的方式。多种新兴数据渠道不断涌现,为旅游领域研究提供了大量具有潜在应用价值的数据,克服了传统旅游研究中普遍存在的数据不足问题。本文以地理大数据的研究前沿为基础,明晰地理大数据在旅游领域人类旅游活动、旅游地理环境、旅游人地关系3个方面的理论支撑重点,梳理人类旅游活动/行为数据(UGC、设备数据、交易数据)和旅游地理环境数据(POI、客观环境数据)等地理大数据在旅游领域的创新应用,探讨地理大数据在理论研究更新、多源数据融合、分析方法突破3个方面的挑战和展望,为旅游领域时空认知、理论支撑、建模方法、分析框架等方面研究的深入开展提供一定参考。研究建议在理论上需要将科学研究范式标准化系统化,结合不同的事件和场景创造基于“过程-结构-机制”的中国旅游地理解释体系;数据上需要向大数据与其他数据的互补结合转变;分析技术需要向提高分析方法自适应性、涉入旅游现象特殊性变量的方向转变。

关键词：地理大数据旅游地理用户生成数据旅游行为理论应用地理信息科学数据融合

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基于营养支持的加速康复外科理念在急腹症患者中的应用

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齐鲁护理杂志 2022年第4期28卷 129-132页

作者：刘俊青郭佳华张美红胡敏蝶中山大学附属第八医院广东深圳518033

目的:探讨基于营养支持的加速康复外科理念在急腹症患者中的应用效果。方法:将60例急腹症患者随机分为对照组和观察组各30例,对照组采用传统围术期干预措施,观察组实施基于营养支持的加速康复外科理念干预,比较两组干预效果。结果:观察... 详细信息

目的:探讨基于营养支持的加速康复外科理念在急腹症患者中的应用效果。方法:将60例急腹症患者随机分为对照组和观察组各30例,对照组采用传统围术期干预措施,观察组实施基于营养支持的加速康复外科理念干预,比较两组干预效果。结果:观察组术后营养状态优于对照组(P<0.01),首次肛门排便时间、肠鸣音恢复时间、胃肠蠕动恢复时间、排便恢复时间短于对照组(P<0.01),生活质量评分及护理满意度高于对照组(P<0.01),术后并发症发生率低于对照组(P<0.05)。结论:基于营养支持的加速康复外科理念可有效改善急腹症患者的营养状态,促进胃肠功能恢复,减少术后并发症,提高患者生活质量和护理满意度。

关键词：急腹症加速康复外科营养状况生活质量护理满意度

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基于映射的跨域推荐算法研究

基于映射的跨域推荐算法研究

作者：郭佳长春工业大学

学位级别：硕士

跨域推荐作为近几年兴起的一个领域,受到研究人员的广泛关注,成为了推荐系统中热门的研究方向。跨域推荐的原理是基于迁移学习的思想,利用多个领域中比单个领域更丰富的数据信息,有效地在不同领域之间迁移知识,提高推荐算法性能。现有... 详细信息

跨域推荐作为近几年兴起的一个领域,受到研究人员的广泛关注,成为了推荐系统中热门的研究方向。跨域推荐的原理是基于迁移学习的思想,利用多个领域中比单个领域更丰富的数据信息,有效地在不同领域之间迁移知识,提高推荐算法性能。现有的大多数跨域推荐算法没有多方面考虑领域内的交互信息,导致了用户特征获取单一的问题。为了更好地解决以上问题,从多维度挖掘用户特征,提高推荐算法的准确率,本文提出了两种基于映射的跨域推荐算法模型,主要研究工作如下:(1)为了多维度挖掘用户的潜在特征,更好地缓解冷启动问题,本文提出了融合元学习和注意力机制的跨域推荐算法模型(Integrating Meta learning and Attention mechanisms Cross Domain Recommendation algorithm Model,MACDR),首先,在特征提取模块中,将改进后的卷积神经网络和前馈神经网络相结合,并将注意力机制融入其中,可以从多个维度全面准确地提取源域的用户特征。其次,为了更好地缓解冷启动问题,在多层元网络模块中,创新性地重构了元网络的内部结构,加入了多层前馈神经网络模块和注意力机制模块,使元网络可以更好地学习用户嵌入,生成更具个性化的连接桥,完成源域到目标域的映射。最后,在不同的冷启动场景下,与其他基线模型进行对比实验,实验结果表明,本文所提出的MACDR模型与PTUPCDR模型相比可以更好地缓解了冷启动问题,提高了推荐算法的准确率。(2)为了避免用户特征获取单一的问题,更好地缓解信息茧房现象,在上述模型的基础上提出了基于多路映射的跨域推荐算法改进模型(Based on Multi Channel Mapping Cross Domain Recommendation Algorithm Improve Model,MCMCDR),首先,为了适应目标域用户项目交互较少的现象,对目标域的元网络结构进行修改,加入了先验正则化迭代模块和最大化联合似然函数,帮助模型避免过拟合现象,提高泛化能力。其次,为了捕获用户兴趣的多个方面,避免特征获取单一问题,在特征提取模块中引入了多头注意力机制,从源域用户的交互序列中提取用户的可迁移特征。接着,提出了多路映射结构,通过整合来自源域和目标域的不同参数,生成更具个性化的连接桥,提高推荐算法的准确率。最后,在公开数据集上与基线模型进行对比实验,实验结果表明,MCMCDR模型与MACDR模型相比可以更加全面地挖掘用户的潜在兴趣,缓解信息茧房现象的同时提高推荐算法的准确率。

关键词：跨域推荐冷启动问题元网络个性化推荐多头注意力机制

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灵魂的歌哭:论李锐“天母河传说”二部

中国当代文学研究 2024年第3期 209-214页

作者：郭佳音浙江理工大学史量才新闻与传播学院

暌违十年,山西作家李锐于2021年在《收获》杂志发表长篇小说《囚徒》,引发学界关注。令人惊讶的是,这部小说是对2011年出版的《张马丁的第八天》的续写,李锐重新回到他笔下的文学地理“天母河”,写下了又一曲壮丽的生命歌哭。

关键词：李锐《囚徒》《张马丁的第八天》神话观传说性

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区块链中支付通道网络的吞吐量优化机制研究

区块链中支付通道网络的吞吐量优化机制研究

作者：郭佳男曲阜师范大学

学位级别：硕士

图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

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计算机科学与探索 2024年

作者：郭佳霖智敏殷雁君葛湘巍内蒙古师范大学计算机科学技术学院

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐... 详细信息

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项，高效地发挥出各自的亮点，在图像处理任务中表现出了优异的效果。本文基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。首先，总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点，并总结混合模型的概念及优势。其次，全面梳理了混合模型的分类及主要代表模型，并从多角度叙述了其在特定图像处理任务中的应用。最后，深入分析混合模型未来研究方向，并提出前瞻性展望。

关键词： CNN 视觉Transformer 混合模型图像处理深度学习

蓝莓花色苷生理活性、提取纯化及稳态化研究进展

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中国食品学报 2024年第2期24卷 407-417页

作者：李梓旋郭佳婧苏东林单杨湖南大学生物学院隆平分院长沙410125 湖南省农业科学院农产品加工研究所、果蔬贮藏加工与质量安全湖南省重点实验室长沙410125

花色苷是蓝莓中的主要酚类活性成分,因其良好的抗氧化、抗炎、抗肿瘤、护眼等活性而备受关注,然而花色苷容易受到光照、氧气、pH值、金属离子等因素的影响,且人体吸收利用率低,限制了其应用。本文综述了蓝莓花色苷的功能活性、提取纯化... 详细信息

花色苷是蓝莓中的主要酚类活性成分,因其良好的抗氧化、抗炎、抗肿瘤、护眼等活性而备受关注,然而花色苷容易受到光照、氧气、pH值、金属离子等因素的影响,且人体吸收利用率低,限制了其应用。本文综述了蓝莓花色苷的功能活性、提取纯化方法及稳态化技术,为蓝莓花色苷在食品领域的应用提供参考。

关键词：蓝莓花色苷功能活性提取纯化稳态化

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深度学习视角下中职《Auto CAD》课程实践共同体的构建研究

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深度学习视角下中职《Auto CAD》课程实践共同体的构建研究

作者：郭佳玲贵州师范大学

学位级别：硕士

新质生产力背景下数实融合的测算与时空比较——基于专利共分类方法的研究

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数量经济技术经济研究 2024年第7期41卷 5-27页

作者：周密王雷郭佳宏南开大学中国城市与区域经济研究中心南开大学经济学院南开大学经济与社会发展研究院

促进数字经济与实体经济深度融合是形成新质生产力、建设现代化产业体系、推动经济高质量发展的关键抓手和重要支撑。本文面向新质生产力的形成需求,基于技术驱动产业融合的视角,利用2012~2021年337个城市1879余万条中国专利申请数据及... 详细信息

促进数字经济与实体经济深度融合是形成新质生产力、建设现代化产业体系、推动经济高质量发展的关键抓手和重要支撑。本文面向新质生产力的形成需求,基于技术驱动产业融合的视角,利用2012~2021年337个城市1879余万条中国专利申请数据及专利-产业匹配信息,采用专利共分类分析方法,测算中国数字经济与实体经济的融合水平,并从时间、产业、区域、网络四个维度考察数字经济与实体经济的融合特征。研究结果表明:第一,从时间维度来看,中国数字经济与实体经济融合水平整体呈上升趋势,数数融合水平明显高于数实融合水平。第二,从产业维度来看,实体产业方面,具有第三产业、第二产业、第一产业依次递减且非均衡发展的融合特征。数字产业方面,数字产品服务业与实体产业的融合水平最高,且数实融合开始逐渐由产品制造领域的融合向以要素驱动和技术应用为导向的融合转变。第三,从区域维度来看,四大板块、不同城市群以及大中小城市的融合水平均存在明显分化。第四,从网络维度来看,中国数实融合网络具有明显的核心-边缘结构特征,样本期内网络密度由0.204提高至0.254,数实融合仍有较大的产业扩展空间。本文为测算数字经济与实体经济融合提供了新思路,研究结论为推动数实融合以及新质生产力发展提供了有益参考。

关键词：新质生产力数字经济实体经济融合发展

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