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当国企遇上知识共享:工作环境与企业文化的催化效应

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中国商人 2024年第5期 168-169页

作者：王润泽住房和城乡建设部人力资源开发中心

在知识经济时代,知识管理对于现代国企的重要性日益凸显,而知识共享作为其中的核心环节,正为企业带来可持续的竞争优势。尽管信息技术的迅猛发展极大地便利了人们的线上交流,但面对面知识共享所蕴含的独特价值依旧无可替代。因此,我们... 详细信息

在知识经济时代,知识管理对于现代国企的重要性日益凸显,而知识共享作为其中的核心环节,正为企业带来可持续的竞争优势。尽管信息技术的迅猛发展极大地便利了人们的线上交流,但面对面知识共享所蕴含的独特价值依旧无可替代。因此,我们仍需对其保持持续探索、深入思考与积极实践。

关键词：知识共享核心环节催化效应信息技术现代国企知识经济时代竞争优势线上交流

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基于局部信息的服务迁移路径选择算法

计算机应用 2024年第7期44卷 2168-2174页

作者：田润泽周宇龙朱洪薛岗云南大学软件学院昆明650000

随着移动边缘计算技术的高速发展,提供高质量的移动服务需要根据用户实时的移动轨迹变化多元地考虑网络通信中的影响因素来动态地规划服务迁移路径。针对现有服务迁移路径规划研究中对城市场景下用户移动轨迹预测缺失、规划迁移路径与... 详细信息

随着移动边缘计算技术的高速发展,提供高质量的移动服务需要根据用户实时的移动轨迹变化多元地考虑网络通信中的影响因素来动态地规划服务迁移路径。针对现有服务迁移路径规划研究中对城市场景下用户移动轨迹预测缺失、规划迁移路径与用户移动路径相似度较低等问题,提出一种根据用户实时移动轨迹的服务移动路径选择算法。首先通过基于长短期记忆(LSTM)模型的轨迹预测算法和基于隐马尔可夫模型(HMM)的路网匹配算法预测用户未来移动轨迹,然后根据预测移动轨迹与邻近局部基站状态信息选择最佳迁移边缘服务器,进而完成城市场景下基于网格地图的服务迁移路径选择。在深圳市出租车轨迹数据集与手机基站状态数据集所构造的数据集上,相较于改进深度优先搜索(DFS)算法、改进A*算法、基于矩阵的动态多路径选择(MDMPS)算法和基于矩形区域划分的服务迁移路径选择(GDSMPS)算法,所提算法的平均服务迁移时间分别减少了34.8%、44.5%、24.9%和12.7%,平衡路径相似度分别提升了26.2%、49.7%、14.3%和4.7%;在噪声数据集和长路径数据集上,所提算法的平均服务迁移时间波动幅度最小且平均轨迹相似度最高。实验结果表明,所提算法不仅可以有效减少服务迁移时间,提升迁移路径与用户移动路径的相似度,而且具有良好的抗数据噪声能力与优秀的长路径规划能力。

关键词：服务迁移路径长短期记忆神经网络轨迹预测路网匹配动态路径规划

“双碳”目标下航海类专业“四航”人才培养模式的构建与实践探索

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珠江水运 2024年第14期 76-78页

作者：刘润泽北部湾大学海运学院

在“双碳”目标的大时代背景下,为了满足高校以一流人才培养服务国家的“双碳”战略,本文以航海类专业为改革主体,以“绿色发展”理念为依托,融合“创新+实践”,在“四航”目标的推进下,着手于人才培养体系的优化、人才培养条件的保障... 详细信息

在“双碳”目标的大时代背景下,为了满足高校以一流人才培养服务国家的“双碳”战略,本文以航海类专业为改革主体,以“绿色发展”理念为依托,融合“创新+实践”,在“四航”目标的推进下,着手于人才培养体系的优化、人才培养条件的保障、人才培养评价的实施,推动航海运输业绿色转型,为实现“双碳”目标提供有力的人才支撑。

关键词：双碳航海类专业人才培养改革

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农村公路老桥病害分析与加固

广东土木与建筑 2024年第5期31卷 55-57页

作者：梁润泽广东省建科建筑设计院有限公司广州510010

早期建设的农村公路[1]上的桥梁服役时间较长,养护不到位等情况,桥梁病害越来越多,需要对旧桥进行改造或加固。在进行农村公路危桥改造时,要根据桥梁检测试验报告及农村公路桥梁地理环境特点,综合比选设计方案,结合农村公路的特点、荷... 详细信息

早期建设的农村公路[1]上的桥梁服役时间较长,养护不到位等情况,桥梁病害越来越多,需要对旧桥进行改造或加固。在进行农村公路危桥改造时,要根据桥梁检测试验报告及农村公路桥梁地理环境特点,综合比选设计方案,结合农村公路的特点、荷载等级的要求,在满足安全、使用功能的前提下尽量利用原有的旧桥结构,物尽其用,为农村危桥改造做出贡献。

关键词：双曲拱加固农村公路桥梁病害分析

学科交叉视域下整本书阅读融入化学课堂教学实践研究——以《化学键的本质》为例

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中学化学教学参考 2024年第4期 73-76页

作者：胡润泽成都市第七中学四川成都610000

以《化学键的本质》一书为例,在学科交叉视域下将科学名著阅读与选择性必修模块《物质结构与性质》教学相结合,提升学生对学科本原性问题的理解水平和化学阅读能力,在实践中总结出具体教学经验:明确整本书阅读目标,采用多种阅读形式;善... 详细信息

以《化学键的本质》一书为例,在学科交叉视域下将科学名著阅读与选择性必修模块《物质结构与性质》教学相结合,提升学生对学科本原性问题的理解水平和化学阅读能力,在实践中总结出具体教学经验:明确整本书阅读目标,采用多种阅读形式;善用科学文本开展常规课堂教学;提升教师化学学科理解能力。

关键词：学科交叉整本书阅读化学键的本质化学教学

普罗科菲耶夫音乐风格探究——以《D大调长笛奏鸣曲》第一乐章为例

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音乐天地(音乐创作版) 2024年第2期 60-64页

作者：王润泽郑州工业应用技术学院器乐教研室

《D大调长笛奏鸣曲》是普罗科菲耶夫唯一为长笛创作的奏鸣曲，普罗科菲耶夫在古典音乐模式的基础上，在乐曲中使用了现代音乐的调式和调性组合以及和声。使得这首曲目成为了具有现代特色的古典长笛奏鸣曲。本论文以普罗科菲耶夫（Sergei... 详细信息

《D大调长笛奏鸣曲》是普罗科菲耶夫唯一为长笛创作的奏鸣曲，普罗科菲耶夫在古典音乐模式的基础上，在乐曲中使用了现代音乐的调式和调性组合以及和声。使得这首曲目成为了具有现代特色的古典长笛奏鸣曲。本论文以普罗科菲耶夫（Sergei Sergeevich Prokofiev 1891-1953）的《D大调长笛奏鸣曲》（1943）为例，分别从普罗科菲耶夫的音乐特点、《D大调长笛奏鸣曲》的创作过程、第一乐章乐曲分析以及结论来论述普罗科菲耶夫音乐风格。

关键词：普罗科菲耶夫长笛奏鸣曲乐曲分析

基于二次分解重构与多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测

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电力建设 2024年

作者：于润泽窦震海张志一胡亚春陈佳佳尹文良山东理工大学电气与电子工程学院

在综合能源系统中，多能源负荷的物理特性差异和耦合特性导致其波动性和随机性显著增强，这使得预测精度难以提高。对此，本文提出基于二次分解重构与多任务学习的混合预测模型。针对负荷波动的大量噪声信号，提出二次分解重构策略，通... 详细信息

在综合能源系统中，多能源负荷的物理特性差异和耦合特性导致其波动性和随机性显著增强，这使得预测精度难以提高。对此，本文提出基于二次分解重构与多任务学习的混合预测模型。针对负荷波动的大量噪声信号，提出二次分解重构策略，通过变分模态分解与改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将负荷数据分解为高中低三个频段，再利用排列熵筛选出更能反映负荷变化特征的低频和中频序列。针对多能源负荷的强耦合问题，采用能够捕捉多输出相关信息的多输出最小二乘支持向量回归算法，并结合基于多任务学习的双向长短期记忆网络，分别完成低、中频分量的预测。仿真结果证实，二次分解重构的数据处理方法大大提升了模型的预测精度，同时展现了多输出最小二乘支持向量回归在多元负荷预测中的潜在优势。

关键词：综合能源系统多元负荷预测分解重构多任务学习多输出最小二乘支持向量回归

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基于增长极理论的东山乡村民宿产业发展研究

漳州职业技术学院学报 2024年第1期26卷 54-59页

作者：林润泽漳州职业技术学院文化旅游学院福建漳州363000

发展乡村旅游是乡村振兴战略的重要举措之一,民宿产业的可持续发展则成为乡村旅游的热点。文章基于增长极理论深入分析了东山民宿产业的优势与不足,提出在发展和壮大东山民宿业的同时,构建以东山、漳浦、云霄、诏安民宿产业发展轴,拓展... 详细信息

发展乡村旅游是乡村振兴战略的重要举措之一,民宿产业的可持续发展则成为乡村旅游的热点。文章基于增长极理论深入分析了东山民宿产业的优势与不足,提出在发展和壮大东山民宿业的同时,构建以东山、漳浦、云霄、诏安民宿产业发展轴,拓展延伸涵盖平和的漳州南部区域民宿发展面,实现一级引领、连点成轴,形成漳州南部区域特色民宿产业的发展面格局。

关键词：增长极东山民宿发展

基于CNN-GRU-AE的蓝莓货架期预测模型研究

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食品科学 2024年第13期45卷 229-238页

作者：张润泽冯国红付晟宏王宏恩高珊朱玉杰刘中深东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学土木与交通学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江农业工程职业学院生物制药学院黑龙江哈尔滨150025

为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期,以‘自由’蓝莓为研究对象,测定其在0、4、25℃条件下的颜色参数、质量损失率、腐败率、质地参数等共计21个品质指标。通过5种具有自带特征选择功能的机器学习算法,筛选出7个影响货... 详细信息

为探究贮藏于不同温度条件下蓝莓的品质变化及货架期,以‘自由’蓝莓为研究对象,测定其在0、4、25℃条件下的颜色参数、质量损失率、腐败率、质地参数等共计21个品质指标。通过5种具有自带特征选择功能的机器学习算法,筛选出7个影响货架期的关键特征作为模型的输入变量,构建基于注意力(attention,AE)机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的蓝莓货架期预测模型。结果表明,与原始GRU相比,CNN-GRU-AE模型的平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差分别降低了75.83%、91.46%、61.58%,决定系数增加了2.25%。说明添加注意力机制并与CNN结合后的GRU模型显著提高了货架期的预测精度。本研究可为蓝莓在不同贮藏温度条件下的货架期制定提供理论支持,并为剩余货架期的预测提供技术帮助。

关键词：蓝莓货架期预测卷积神经网络门控循环单元注意力机制