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2024年山东省高考生物学试题第15和25题的深度解析

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生物学教学 2024年

作者：陈从兵重庆市潼南第一中学校

通过对2024年山东省高考生物学试题分析发现,第15题为色氨酸依赖型突变体培养相关的微生物试题,而25题为基因工程结合遗传相关的试题,这两道试题很好考查了科学思维和科学探究的能力,仔细剖析有利于促进学生纵向和横向的深度思考。

关键词：概念图模型图图文结合试题分析高考生物学

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基于谐振式无线电能传输系统的阻抗匹配研究

基于谐振式无线电能传输系统的阻抗匹配研究

作者：陈汪洋安徽理工大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的轴承故障诊断方法研究

基于深度学习的轴承故障诊断方法研究

作者：钱陈盐城工学院

学位级别：硕士

轴承在机械设备中起着至关重要的作用,其工作状态对设备的整体性能有着直接的影响。轴承在运行过程中,由于环境复杂且多变,故障的发生几率极高。如果不能及时检测并替换出现故障的轴承,可能会引发设备的异常运行,从而导致重大的经济损... 详细信息

轴承在机械设备中起着至关重要的作用,其工作状态对设备的整体性能有着直接的影响。轴承在运行过程中,由于环境复杂且多变,故障的发生几率极高。如果不能及时检测并替换出现故障的轴承,可能会引发设备的异常运行,从而导致重大的经济损失。因此,对轴承进行故障诊断具有非常重要的意义。近些年人工智能技术得到飞速发展,轴承故障诊断也开始由传统的故障诊断转向智能故障诊断,基于深度学习的智能故障诊断开始应用于轴承故障诊断中。实际工作环境中,采集的数据具有样本稀缺、噪声干扰和工况变化的特点以及存在多个轴承故障诊断任务的场景。现有基于深度学习的轴承故障诊断方法在以上特点的数据集和场景中存在相关问题,本文以轴承振动信号为分析目标,运用深度学习技术,对高噪声、不同工况以及多任务等复杂环境下的轴承故障识别问题进行了深入研究,主要研究内容如下:1.针对传统的基于深度学习的轴承故障诊断模型在小样本和变工况场景下诊断效果不好的问题,提出一种基于改进深度残差孪生神经网络的轴承故障诊断方法。提出的方法利用孪生神经网络提取共享权重的特征,以扩充故障样本。然后,通过多个残差块提取更深层次的特征信息,有效缓解过拟合问题。利用注意力机制提高对重要特征信息的关注度。最终,通过计算样本对之间的欧氏距离来评估相似度,以进行轴承故障分类,实现端到端的轴承故障诊断。通过利用凯斯西储大学数据集设计多组实验,以综合验证所提方法的有效性,结果表明该方法有优秀的故障识别能力。2.针对轴承运转过程中存在噪声干扰以及故障样本稀缺的问题,提出一种基于多尺度协同融合残差神经网络的轴承故障诊断方法。该方法利用多尺度收缩去噪模块提高在小样本场景下的故障特征提取的能力和抑制噪声的干扰。集成了中间融合模块和全局感知模块,增强特征表示并扩展模型的感受野,从而提高全局特征提取能力。此外,引入在线标签平滑、Meta-ACON激活函数和Adam P优化器,以促进收敛并增强模型的泛化能力。在凯斯西储大学数据集和东南大学数据集上的实验表明,该方法在强噪声以及样本稀缺的场景下能够准确进行轴承故障诊断。3.针对现有的深度学习轴承故障诊断模型大多基于单一的故障诊断,实际工作环境下存在多个轴承故障诊断任务的问题,提出一种基于多尺度多任务深度可分离网络的轴承故障诊断方法。该方法利用多任务学习机制进行故障类型和故障尺寸两种任务的诊断。引入深度可分离卷积进行特征提取,旨在减少参数量并增强提取多任务所需要的故障特征。然后,利用注意力机制选取有效的特征信息;并提出了一种动态损失权重算法,该算法能够根据任务的特性动态调整损失权重,针对每个子任务实现了灵活的权重控制。实验结果表明,该方法具有良好的抗噪性和自适应性。

关键词：轴承故障诊断深度学习注意力机制多任务学习动态损失权重算法

铜催化二氧化碳参与的芳基烯烃不对称硼羧化反应

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有机化学 2024年第3期44卷 1038-1040页

作者：贵永远陈小旺余达刚四川师范大学化学与材料科学学院成都610068 四川大学化学学学院绿色化学与技术教育部重点实验室成都610064

α-手性羧酸在药物、农药、调料及保健品等领域中具有十分广泛的应用.目前工业上合成α-手性羧酸类化合物的主要方法是不饱和酸的不对称氢化反应,其存在原料较难获得、使用贵金属催化剂以及难以构建α-手性季碳羧酸等局限.因此,基于廉... 详细信息

α-手性羧酸在药物、农药、调料及保健品等领域中具有十分广泛的应用.目前工业上合成α-手性羧酸类化合物的主要方法是不饱和酸的不对称氢化反应,其存在原料较难获得、使用贵金属催化剂以及难以构建α-手性季碳羧酸等局限.因此,基于廉价易得工业原料的精准高效转化,发展温和条件下高效高选择性地构建α-手性羧酸的新方法,一直是合成化学家们关注的焦点.另一方面,二氧化碳(CO_(2))作为一种储量丰富、廉价易得、无毒且可再生的C1资源,其高效利用对于推动可持续发展具有重要意义.

关键词：贵金属催化剂手性季碳二氧化碳不饱和酸温和条件羧化反应高选择性铜催化

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基于改进蜣螂算法优化组合模型的光伏故障检测

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基于改进蜣螂算法优化组合模型的光伏故障检测

作者：陈泰森河北大学

学位级别：硕士

随着能源与环境问题日益突出,太阳能使用前景日趋明朗,光伏发电技术引起了各国的高度关注,光伏产业由此得到迅猛发展。光伏系统一般建设在室外环境,在长期外部因素的影响下,容易发生故障。当前,光伏发电系统的稳定性需求不断增强,需要... 详细信息

随着能源与环境问题日益突出,太阳能使用前景日趋明朗,光伏发电技术引起了各国的高度关注,光伏产业由此得到迅猛发展。光伏系统一般建设在室外环境,在长期外部因素的影响下,容易发生故障。当前,光伏发电系统的稳定性需求不断增强,需要最大限度的减少因故障导致的发电损失,最迫切的任务在于研发一套高效的光伏阵列故障检测技术。基于此,本文所作研究如下:(1)研究光伏电池的数学模型与电路构造,在模拟环境下搭建单个光伏电池的模型,并在此基础上,研究单个光伏电池在正常工作下的输出特性以及光照和环境温度变化对输出的影响,从而确定光伏电池的参数变化规律。(2)基于实际光伏电池的连接架构,构建光伏阵列的模型,并结合光伏阵列故障发生时的实际电路参数,设定相应的故障类型,以模拟多种不同的故障情况。在MATLAB仿真平台上,搭建了光伏仿真模型。通过深入剖析光伏阵列内部故障发生的机理,模拟不同类型的故障工况。在仿真过程中,对比了在各类故障条件下的阵列输出特性与正常运作状态下的差异,从而收集到各类故障状态下光伏阵列的运行数据。将模拟故障数据与实际故障数据做对比,误差在允许范围内,证明了模型的有效性。(3)研究并构建了一种融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short Term Memory Neural Network,Bi LSTM)的组合深度学习模型CNN-Bi LSTM模型。该模型利用CNN的空间特征提取能力以及Bi LSTM对时序数据特征的捕捉能力,深层次的揭示了光伏故障数据时间特征及空间特征之间的关联性,从而提高了故障检测效果。(4)提出了一种改进蜣螂优化算法(Improved Dung Beetle Optimizer,IDBO)优化神经网络模型超参数。在原始蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)的基础上,整合了Levy飞行机制、T扰动分布策略并结合了灰狼搜索算法的优势。采用6种基准测试函数对IDBO进行了深入的性能评测,并将其与遗传算法、原始蜣螂算法等做了对比分析,实验结果显示IDBO在寻找最优解的速度以及全局优化能力上展现出了明显的优势。在此基础上,将IDBO算法引入到对CNN-Bi LSTM模型的关键超参数调优环节。以平均绝对误差作为目标函数,构建出了借助IDBO进行超参数优化的CNN-Bi LSTM模型。通过对该模型与未经IDBO优化的原始CNN-Bi LSTM模型性能进行对比分析,预测准确率提升了3.5%。

关键词：蜣螂优化算法光伏阵列仿真神经网络组合模型故障检测

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对流层散射通信信道衰落特性研究

对流层散射通信信道衰落特性研究

作者：吕林陈电子科技大学

学位级别：硕士

面向叶片损伤修复的机器人电弧熔丝沉积工艺研究

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机械工程学报 2024年第6期60卷 187-196页

作者：陈祉旭李晨星杨春利哈尔滨工业大学材料结构精密焊接与连接全国重点实验室哈尔滨150001

电弧熔丝沉积修复薄壁变宽度叶片时,控制尖角处熔塌和确保各层等高是一大技术难题。本文面向整体叶盘叶片损伤修复工艺技术需求,通过设计TC4钛合金叶片模拟件,进行机器人操作钨极气体保护电弧(Gas tungsten arc,GTA)熔丝沉积工艺技术研... 详细信息

电弧熔丝沉积修复薄壁变宽度叶片时,控制尖角处熔塌和确保各层等高是一大技术难题。本文面向整体叶盘叶片损伤修复工艺技术需求,通过设计TC4钛合金叶片模拟件,进行机器人操作钨极气体保护电弧(Gas tungsten arc,GTA)熔丝沉积工艺技术研究。提出一种控形拘束片控制尖角处熔塌及沉积成形的方法。针对界面上散热条件的不同,结合脉冲电流工艺精确调控热输入分布,实现了首层至前5层沉积宽度及高度一致性良好的成形。此时沉积层成形宽度均匀,上表面高度波动范围在±0.12 mm。随后结合恒定工艺参数进行了40层沉积,沉积区壁厚控制精度为±0.17 mm,各层上表面成形基本平整。模拟修复件组织细小均匀,平均极限抗拉强度和伸长率分别达到基体的92.5%和94.7%,为叶片高精度修复奠定了工艺基础。

关键词： GTA电弧熔丝沉积控形拘束片电流调控脉动送丝成形控制

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隆基绿能公司连续发行可转换债券动因及影响研究

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隆基绿能公司连续发行可转换债券动因及影响研究

作者：陈樊广西大学

学位级别：硕士

综合材料绘画对中国古代绘画材料技法的继承与发展

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美术观察 2024年第5期 100-102页

作者：陈关仲北京电影学院当代艺术研究院

本文通过对当代中国与中国传统绘画艺术相联系的综合材料绘画作品中所体现出的中国古代传统绘画材料技法和材料使用逻辑进行分析,聚焦于古代传统绘画与当代综合材料绘画的影响和联系,并从中窥见综合材料绘画对中国古代绘画材料技法继承... 详细信息

本文通过对当代中国与中国传统绘画艺术相联系的综合材料绘画作品中所体现出的中国古代传统绘画材料技法和材料使用逻辑进行分析,聚焦于古代传统绘画与当代综合材料绘画的影响和联系,并从中窥见综合材料绘画对中国古代绘画材料技法继承与发展。中国古代绘画因其自身纯熟且系统的绘制技法和美学逻辑,在中国综合材料绘画的形成和发展历程中一直担当着重要角色。而与中国传统绘画艺术相联系的综合材料绘画作为中国古代绘画在当代历史演进历程中的重要阶段,无论是在物质材料技法上还是绘画材料文化语境上都呈现出将中国古代绘画传统与当代创作方式进行融合创新的趋势。

关键词：综合材料绘画当代艺术传统艺术材料技法

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