检索结果-南通市图书馆

绿色中国 2017年第2期 20-23页

作者：雪姨

北京，宋庄画家村。青砖灰瓦、花窗格子，静谧的村庄透着纯朴之美。沿着“创意工场街”的指示牌，穿过一段林荫大道，汽车在中国宋庄创意工场大楼门前停下，到达了我们此行的目的地。

关键词：女人智慧指示牌目的地创意

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毕文宝强健的团队是成功的秘密武器

绿色中国 2016年第22期 30-33页

作者：雪姨

在20平米的酒店标间房里,满满当当挤了近十人,电话铃声、交谈声此起彼伏。采访进行到一半,由于临时要修改一个重要文件,毕文宝有条不紊地安排好每一件事后,他的团队便开始迅速执行。不出半个小时,老郑俯身在毕文宝耳边低语：“宝哥,大... 详细信息

在20平米的酒店标间房里,满满当当挤了近十人,电话铃声、交谈声此起彼伏。采访进行到一半,由于临时要修改一个重要文件,毕文宝有条不紊地安排好每一件事后,他的团队便开始迅速执行。不出半个小时,老郑俯身在毕文宝耳边低语：“宝哥,大家伙都把事情办妥了。”毕文宝点点头,“跟家人们讲,辛苦了。”兵法云：“能领兵者,谓之将;能将将者,谓之帅。”在旁人看来,毕文宝是名副其实的帅才。

关键词：文宝电话铃声法云艰难困苦一杯水无欲则刚能将九天揽月商业世界企业精英

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五谷道场“死亡笔记”:从巅峰到低谷

名人传记（下半月） 2017年第1期 114-117页

作者：雪姨

沉醉于野心中的王中旺并没有意识到，外表强大的五谷道场早已危机四伏。谋事不足、人和难觅、天时不具，或许这正是五谷道场衰落的症结所在。

关键词：五谷道场笔记死亡有意识王中旺野心

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基于机器学习和资产特征的投资组合选择研究

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 338-355页

作者：李斌屠雪永武汉大学经济与管理学院武汉430072 武汉大学金融研究中心武汉430072

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的... 详细信息

随着可投资资产与资产信息的爆炸式增长,投资组合选择研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资组合选择框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资组合权重,避开了常规的两步投资组合管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资绩效;2)交易摩擦类特征是投资权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资组合理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资领域的交叉融合发展.

关键词：投资组合选择人工智能资产特征大维资产配置量化投资

SOLO分类理论用于高效备考A level化学——以“爱德思A level化学单元一”为例

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中学化学教学参考 2024年第21期 69-72页

作者：李玉姨南京市金陵中学河西分校国际部江苏南京210019

A level考试作为全球认可度最高的考试之一,如何科学高效备考具有重要意义.以SOLO分类理论作为研究工具,选取2022年6月"单元一"(以下简称U1)试卷作为研究对象,对考题进行全面系统的分类整理.并从试卷整体、考试题型及知识点三个方面进... 详细信息

A level考试作为全球认可度最高的考试之一,如何科学高效备考具有重要意义.以SOLO分类理论作为研究工具,选取2022年6月"单元一"(以下简称U1)试卷作为研究对象,对考题进行全面系统的分类整理.并从试卷整体、考试题型及知识点三个方面进行详细的数据处理及纵向分析,寻找考题背后教与学的契合点.最终提出三点高效备考策略:不同知识分层化,核心知识结构化及重要知识情境化.

关键词： A level化学 SOLO分类理论复习备考问题情境结构化教学

车载GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合导航方法

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测绘学报 2024年第3期53卷 425-434页

作者：穆梦雪赵龙北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京航空航天大学数字导航中心北京100191 北京航空航天大学飞行器控制科学与技术实验室北京100191

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和... 详细信息

为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。

关键词：多源信息弹性融合 GNSS/SINS/里程计融合里程计测速补偿模型次优增益融合分布式滤波

PDCA循环管理结合PBL教学法在新入职护士岗前培训中的应用效果

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中文科技期刊数据库（文摘版）教育 2024年第1期 0118-0121页

作者：廖美姨天峨县人民医院广西河池547300

明确对新入职护士岗前培训中应用PDCA循环管理结合PBL教学法的影响。方法比较两组的笔试考核成绩、护理技能掌握程度、满意度。对2020年1月到2023年04月期间在我院新入职的160名护士进行研究,将其分为参照组80名(传统教学模式)与研究... 详细信息

明确对新入职护士岗前培训中应用PDCA循环管理结合PBL教学法的影响。方法比较两组的笔试考核成绩、护理技能掌握程度、满意度。对2020年1月到2023年04月期间在我院新入职的160名护士进行研究,将其分为参照组80名(传统教学模式)与研究组80名(PDCA+PBL教学模式)。结果两组间的笔试考核成绩、护理技能掌握程度、满意度均具有差异(P<0.05)。结论对新入职的护士的岗前培训中应用PDCA循环管理与PBL联合教学模式,能提高护士的理论要点知识巩固度的同时提高护理技能掌握程度,且该联合教学方法可获得更多新护士学员对教学工作的认可与满意度。

关键词： PDCA循环管理 PBL教学法新入职护士岗前培训应用效果

基于噪声差异性的光谱全息重构图像的降噪方法

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光学学报 2024年第9期44卷 31-44页

作者：贺佳雪娄树理林超烟台大学物理与电子信息学院山东烟台264005 海军航空大学航空作战勤务学院山东烟台264000

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合,基于噪声差异性原理,利用不同波长重构图像实现降噪,提出了基于波段优选的加权求和平均算法:分析不同波长重构图像的噪声水平,在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长,选择合适的区间半... 详细信息

将傅里叶变换光谱技术与数字全息技术相结合,基于噪声差异性原理,利用不同波长重构图像实现降噪,提出了基于波段优选的加权求和平均算法:分析不同波长重构图像的噪声水平,在给定波长范围内分别选取RGB三分量的中心波长,选择合适的区间半径,使用二值化权重因子来实现波长优选,并将三维块匹配(BM3D)算法与加权求和平均算法相结合,以进一步降低噪声。以光学密码系统的解密过程为例,分析降噪效果。结果表明,当RGB三分量中心波长分别为621、549、449 nm,区间半径为26,BM3D算法中噪声水平参数sigma为3时,降噪效果最优,此时降噪图像与原始彩色图像真值之间的彩色峰值信噪比(C-PSNR)为91.11 dB,所提算法在优选波段的基础上有效地降低了噪声,为彩色全息重构图像降噪提供了新思路。

关键词：傅里叶光学光谱全息技术图像降噪加权求和平均算法三维块匹配算法

澳洲坚果花器官蛋白SDS-PAGE及差异条带的质谱分析

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分子植物育种 2024年

作者：刘紫艳李开雄龙青姨郑诚牛迎凤毛常丽柳觐云南省热带作物科学研究所热带作物分子生物学研究中心

为了研究澳洲坚果自交亲和品种与自交不亲和品种之间的差异，本研究以‘HAES695’、‘HAES863’、‘HAES820’和‘D4’四个不同品种的澳洲坚果全花和花柱为材料，对4个品种的全花和花柱蛋白进行SDS-PAGE蛋白分离。电泳结果显示，‘HAES6... 详细信息

为了研究澳洲坚果自交亲和品种与自交不亲和品种之间的差异，本研究以‘HAES695’、‘HAES863’、‘HAES820’和‘D4’四个不同品种的澳洲坚果全花和花柱为材料，对4个品种的全花和花柱蛋白进行SDS-PAGE蛋白分离。电泳结果显示，‘HAES695-6’全花蛋白考马斯亮蓝染色条带比‘D4-6’淡，60 kD大小的条带是最明显的，对该位置的蛋白条带进行切取处理，并做质谱分析。经过MS/MS鉴定，共鉴定到8种蛋白，包括多聚泛素化-A、延长因子1-α、肌动蛋白、ATP合酶β亚基、豌豆球蛋白样抗菌肽2-2、微管蛋白α链、核糖体蛋白S19、蜡质蛋白2，其中有7种蛋白是‘HAES695’和‘D4’共有的，多聚泛素化-A是覆盖率最高的蛋白。本研究从蛋白层面初步探索‘HAES695’和‘D4’花序的不同，以期为后期做澳洲坚果花的相关研究提供参考。

关键词：澳洲坚果花序蛋白质谱