检索结果-南通市图书馆

文化产业 2023年第15期 35-37页

作者：王丝媛金伊郎暨南大学新闻与传播学院

当前我国非物质文化遗产正面临传播困境,而短视频作为当下影响力最广的传播手段之一,应当发挥其独特优势,促进非物质文化遗产的保护与传承。现在UGC与PGC两种模式下,结合抖音平台中的官方非遗账号,具体分析非遗短视频的现状及其未来发展。

关键词：短视频非物质文化遗产传播手段视频传播传播困境独特优势 PGC 非遗

粤港澳大湾区创新生态圈对区域经济的影响效应检验

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统计与决策 2024年第10期40卷 129-133页

作者：金原诗刘子伊武汉理工大学管理学院武汉430070 北京理工大学(珠海)中美国际学院广东珠海519088 湖北大学马克思主义学院武汉430062

文章基于2015—2022年粤港澳大湾区11个城市的平衡面板数据,运用熵值法构建粤港澳大湾区创新生态圈评价指标体系,采用DID模型研究粤港澳大湾区创新生态圈对区域经济产生的影响。在此基础上对回归结果进行稳健性检验。结果表明:粤港澳大... 详细信息

文章基于2015—2022年粤港澳大湾区11个城市的平衡面板数据,运用熵值法构建粤港澳大湾区创新生态圈评价指标体系,采用DID模型研究粤港澳大湾区创新生态圈对区域经济产生的影响。在此基础上对回归结果进行稳健性检验。结果表明:粤港澳大湾区创新生态圈促进了粤港澳大湾区经济的发展。以粤港澳大湾区创新生态圈的4个主要城市(香港地区、澳门地区、深圳、广州)为研究对象进行异质性分析,发现粤港澳大湾区创新生态圈对区域经济的影响呈现区域异质性现象,造成这种现象的主要原因在于地区发展水平存在差异性,且粤港澳大湾区创新生态圈建设对地区经济的辐射作用存在差异。

关键词：粤港澳大湾区经济发展熵值法双重差分法

行为程序对高校运训排球专项运动员发球准确率和成功率影响的实验研究

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行为程序对高校运训排球专项运动员发球准确率和成功率影响的实验...

作者：金芷伊广州体育学院

学位级别：硕士

基于云边协作的工业互联网排产方法：以钢铁热轧生产为例

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电子学报 2024年

作者：丁婧伊金嘉晖杨丰赫熊润群单冯东方东南大学计算机科学与工程学院东南大学网络空间安全学院

随着工业互联网的蓬勃发展，工业生产需要满足用户的个性化需求.由于个性化产品规格多样种类繁多，一个高效的智能排产方法对企业的生产制造尤为重要.从部署模式来看，现有的智能排产系统可分为企业本地部署和云排产服务两类.本地排产... 详细信息

随着工业互联网的蓬勃发展，工业生产需要满足用户的个性化需求.由于个性化产品规格多样种类繁多，一个高效的智能排产方法对企业的生产制造尤为重要.从部署模式来看，现有的智能排产系统可分为企业本地部署和云排产服务两类.本地排产系统的计算与存储资源相对有限，难以满足精确排产算法的需求；而云排产系统需要大量工业核心排产数据的支撑并按需计费，计算存储与网络传输的开销使排产服务成本较高.此外，工业核心数据上传至云可能存在数据泄露的风险.针对以上问题，本文以钢铁热轧生产为例，将边缘计算技术引入智能排产，提出了一种云边协作的工业互联网排产框架（Production Scheduling based on Edge-Cloud-Collaboration,PSECC），本框架在边缘端预处理原始工业数据，保证核心生产数据保留在企业端；在云端进行算法求解，通过部署通用型求解算法又为框架赋予了可扩展性.本文基于PSECC框架设计实现了针对钢铁热轧排产任务的云边分解方法，实验证明本文提出的云边协作排产方法与常规求解器的性能相似，但是可以避免工业核心数据上云，且云端求解器的选择更加灵活.在性能方面，云排产的总排产时间是PSECC的1.4～3.7倍，其中网络传输时间是10～15倍.

关键词：云边协作工业互联网钢铁热轧作业车间调度个性化定制智能排产

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筝曲《神人畅》：传统与创新的交融

嘉应文学 2024年第3期 108-110页

作者：周纯伊郎娟娟广西师范大学音乐学院

筝曲《神人畅》是由古筝演奏家邱霁根据同名古琴曲改编而成。这部作品巧妙地融合了传统古琴音乐的质朴与古筝的现代演奏技艺，展现了音乐在传统与现代之间的和谐对话。文章深入剖析了《神人畅》在音乐特性、演奏技巧和文化表达上的创新... 详细信息

筝曲《神人畅》是由古筝演奏家邱霁根据同名古琴曲改编而成。这部作品巧妙地融合了传统古琴音乐的质朴与古筝的现代演奏技艺，展现了音乐在传统与现代之间的和谐对话。文章深入剖析了《神人畅》在音乐特性、演奏技巧和文化表达上的创新性，通过对作品的调式结构、音色运用以及力度速度上细致调控的分析，揭示了其如何运用泛音、滑按音等古筝特有技法来表达作品的深层情感和文化深度，同时探讨了《神人畅》在古筝艺术发展史上的重要意义及其对古筝演奏艺术的深远影响。

关键词：筝曲《神人畅》传统创新古筝

铁皮石斛多糖中乙酰基含量对其流变性、质构及抗氧化性的影响

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中国食品学报 2024年第3期24卷 36-45页

作者：陈思伊唐文上海应用技术大学香料香精化妆品学部上海201418

铁皮石斛多糖(DOP)中的乙酰基含量对其凝胶性和抗氧化能力的影响尚未有文献报道。本研究通过非均相脱乙酰法制备不同脱乙酰度(DD)的DOP,分析其溶胶和凝胶的流体性质、质构及总抗氧化能力,探究乙酰基对DOP性质的影响。DOP中乙酰基含量影... 详细信息

铁皮石斛多糖(DOP)中的乙酰基含量对其凝胶性和抗氧化能力的影响尚未有文献报道。本研究通过非均相脱乙酰法制备不同脱乙酰度(DD)的DOP,分析其溶胶和凝胶的流体性质、质构及总抗氧化能力,探究乙酰基对DOP性质的影响。DOP中乙酰基含量影响其溶解性,表明乙酰基的存在使DOP具有较好的水溶性。随着DD的增加,溶胶的黏度降低,凝胶的形成速率较快,改变了溶胶形成凝胶时的热敏感性,显著提高DOP凝胶的硬度和弹性。此外,除去部分乙酰基可显著提高总抗氧化能力。因此,通过控制DOP的乙酰基数量可调节DOP的流变性能和凝胶质构以及抗氧化性。本研究可为DOP在食品、医药及化工等领域的应用提供新的思路。

关键词：铁皮石斛多糖脱乙酰度流变性质质构特性抗氧化性

多目标协同正弦优化算法求解分布式流水车间调度问题

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 1029-1037页

作者：郎峻顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

针对最小化最大完工时间(makespan)、总拖期以及平均空闲时间的多目标序列相关准备时间分布式流水车间调度问题,本文提出一种多目标协同正弦优化算法(MCSOA).算法主要包括4个核心阶段:在多邻域搜索阶段,提出了基于关键工厂的搜索策略,... 详细信息

针对最小化最大完工时间(makespan)、总拖期以及平均空闲时间的多目标序列相关准备时间分布式流水车间调度问题,本文提出一种多目标协同正弦优化算法(MCSOA).算法主要包括4个核心阶段:在多邻域搜索阶段,提出了基于关键工厂的搜索策略,并通过正弦优化算法控制搜索范围;在破坏重构阶段,设计了一种迭代搜索策略引导个体的进化方向,同时使用正弦优化算法平衡全局开发与局部搜索;在选择阶段,使用非支配排序与参考点的方法筛选优质解,外部档案集用于存储所有非支配解;在协同阶段,设计种群间共享与竞争机制,平衡3个目标的优化.本文通过多目标优化的均匀性、反世代距离和覆盖率3项性能指标验证算法的有效性,并使用非参数检验证明所提出的算法具有显著性优势.

关键词：多目标优化分布式流水车间调度序列相关准备时间正弦优化算法协同优化

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小陇山林区极小种群庙台槭群落结构研究

现代农村科技 2024年第4期 119-120页

作者：金三忠魏等郎甘肃省小陇山林业保护中心观音林场甘肃天水741020

为研究甘肃省小陇山保护中心观音林场庙台槭群落结构特征,通过标准地调查数据对极小种群庙台槭群落结构进行量化分析,初步探讨了庙台槭分布特点及林分结构,为以后更好地保护庙台槭种质资源提供理论依据。

关键词：小陇山林区庙台槭群落结构

城市街区碳代谢模式识别及适应性更新策略——以福建省长汀县历史文化街区为例

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城市规划 2024年

作者：陈美伊胡宏南京大学建筑与城市规划学院南京大学江苏智慧城市研究基地

我国当前历史文化街区更新多以历史风貌、遗存身份、产权归属等为依据划分更新单元、采取老旧建筑翻新、用地功能置换等更新策略,较少针对历史文化街区内地块的碳代谢差异,对地块尺度碳排放进行大规模精细核算,以“双碳目标”为导向探... 详细信息

我国当前历史文化街区更新多以历史风貌、遗存身份、产权归属等为依据划分更新单元、采取老旧建筑翻新、用地功能置换等更新策略,较少针对历史文化街区内地块的碳代谢差异,对地块尺度碳排放进行大规模精细核算,以“双碳目标”为导向探索历史文化街区适应性更新策略。本文引入机器学习方法精准识别地块碳代谢分异类型,以国家历史文化名城福建省长汀县的4个历史文化街区为研究区,详细核算449个地块含9624栋建筑的居民生活碳排放、公共活动碳排放、交通出行碳排放和绿地碳汇特征,针对识别出的8类地块碳代谢模式分别提出低碳导向的适应性更新策略,并评估相应的地块低碳更新绩效,以期为我国历史文化街区低碳更新转型提供方法和技术支撑。

关键词：低碳导向历史文化街区机器学习适应性更新碳代谢

双路特征提取与度量的少样本细粒度图像分类方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第2期57卷 137-146页

作者：冀中吴伊兵王轩天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与... 详细信息

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与方向双重度量的神经网络,分别利用欧氏距离衡量特征间的绝对距离差异和余弦相似度衡量特征间的相对方向差异,以提升度量信息多样性和样本特征的判别性.同时,为了与当前先进的少样本细粒度图像分类方法对比,将特征提取器在不增加深度的前提下设置为双路形式,以适应不同度量方法对嵌入特征信息的需要.此外,设计了彼此分离的通道和空间注意力机制,分别通过自适应通道注意力和空间信息交叉注意力对不同阶段的提取特征进行增强,从而挖掘重要分类信息.最后,通过双相似度模块分别计算两种差异信息的度量结果,并选取一定权重融合得到最终的相似度分数,实现绝对差异与相对差异在度量空间中的协调补充.在4个主流细粒度图像分类数据集上进行实验对比与分析,最终结果表明了所提方法在相同设置下最多实现了7.0%左右的分类准确率提升.

关键词：细粒度图像少样本欧氏距离余弦相似度