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再思“出版”:一个传播学的视角

现代出版 2024年第1期 78-92页

作者：秦艺丹韦嘉四川大学文学与新闻学院(出版学院) 南京师范大学新闻与传播学院

中国出版研究长期以来在建制与知识的双重层面上面临困境。通过对中国出版研究的相关文献进行整理与分析,发现中国出版学界形成了三种有关出版的话语,这些话语根植于出版的历史实践,与国家和业界需求结合较为紧密,从实践层面很好地回应... 详细信息

中国出版研究长期以来在建制与知识的双重层面上面临困境。通过对中国出版研究的相关文献进行整理与分析,发现中国出版学界形成了三种有关出版的话语,这些话语根植于出版的历史实践,与国家和业界需求结合较为紧密,从实践层面很好地回应了中国出版业发展面临的热点与难题,但在理论层面则略显薄弱。从其他临近学科中汲取资源,或有助于拓展出版研究的想象力。从传播研究的视角来看,中国出版研究对传播研究的接受存在一定的偏向与盲点,总体而言更青睐美国大众传播研究范式,对文化研究、传播政治经济学、媒介理论等传播研究的另类范式重视不足,但这些研究范式都曾对出版问题有过关注,有助于出版话语与研究边界的拓展。

关键词：出版出版研究学科边界知识生产

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蛋白质计算中的机器学习

物理学报 2024年第6期73卷 95-107页

作者：张嘉晖中国科学技术大学生命科学学院合肥230027

蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题,而近年来其与机器学习的结合,更是极大地推进了相关学科的发展.本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展,这四个领域包括:分子动力学模拟、结构预测、性质预测和... 详细信息

蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题,而近年来其与机器学习的结合,更是极大地推进了相关学科的发展.本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展,这四个领域包括:分子动力学模拟、结构预测、性质预测和分子设计.分子动力学模拟依赖于力场参数,准确的力场参数是分子动力学模拟的必需品,而机器学习可以帮助研究者得到更加准确的力场参数.在分子动力学模拟中,机器学习也可以从复杂的体系中以较小的代价计算出所需求解的自由能.结构预测一般是给定蛋白质序列预测其结构.结构预测复杂度高、数据量大,而这恰恰是机器学习所擅长的.在机器学习的协助下,近年来科研人员已经在单个蛋白质三维结构预测上取得了不错的成果.性质预测则是指通过给定的已知蛋白质信息,推断其可能拥有的性质,这对于蛋白质的研究也是至关重要的.更具挑战性的是分子设计,虽然近年来机器学习在蛋白质设计上取得突破,但这一领域还有很大空间值得探索.本综述将针对以上四点分别展开论述,并对蛋白质计算中的机器学习研究进行展望.

关键词：蛋白质机器学习分子动力学模拟结构预测性质预测分子设计

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辉绿岩沥青混合料微波热诱导愈合性能研究

重庆理工大学学报(自然科学) 2024年

作者：吴文亮彭俊霖韦嘉琪华南理工大学土木与交通学院

对辉绿岩沥青路面应用微波热诱导愈合技术，可修复路面裂缝，有利于延长沥青路面的使用寿命。为此，开展了辉绿岩沥青混合料微波热诱导愈合技术的应用研究。首先，从矿料的化学组成、电磁参数上分析辉绿岩沥青混合料微波热诱导性能成因... 详细信息

对辉绿岩沥青路面应用微波热诱导愈合技术，可修复路面裂缝，有利于延长沥青路面的使用寿命。为此，开展了辉绿岩沥青混合料微波热诱导愈合技术的应用研究。首先，从矿料的化学组成、电磁参数上分析辉绿岩沥青混合料微波热诱导性能成因；随后，制备了GAC-13、SMA-13、OGFC-13三种级配辉绿岩沥青混合料，并采用热常数仪、微波炉对混合料的微波热诱导升温速率展开研究，最后，通过半圆弯曲(SCB)试验研究混合料的自愈合特性。结果表明：辉绿岩沥青混合料具有一定的微波热诱导性能；辉绿岩沥青混合料应用在密级配GAC-13上的热导率和热扩散率分别为1.610W/(m·K)、0.8483 mm2/s，在断级配SMA-13中则为1.649W/(m·K)、0.8785mm2/s，二者的抗裂性能愈合率最高可达78.3%、79.4%，在微波热诱导和传热性能上表现更优越，有利于自行愈合。

关键词：沥青混合料辉绿岩热常数微波热诱导自愈合

数学韧性量表在小学高年级学生中的信效度检验

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中国临床心理学杂志 2024年第3期32卷 595-600页

作者：韦嘉贺慧唐槐刘智鑫陈科四川师范大学教育科学学院成都610066 四川师范大学教育科学学院智慧教育研究中心成都610066 成都市锦江区教育科学研究院成都610041 四川大学附属实验小学成都610061 四川交响乐团附属小学成都610051

目的:对数学韧性量表(mathematical resilience scale,MRS)在中国小学高年级学生中进行初步修订并检验其信效度。方法:利用4次抽样,先完成条目可理解性检验。然后调查619人进行项目分析和探索性因子分析,形成正式量表。受测者同时完成... 详细信息

目的:对数学韧性量表(mathematical resilience scale,MRS)在中国小学高年级学生中进行初步修订并检验其信效度。方法:利用4次抽样,先完成条目可理解性检验。然后调查619人进行项目分析和探索性因子分析,形成正式量表。受测者同时完成能力增长观量表(GMS)和简式韧性量表(BRS)检验聚合效度和区分效度,完成生活取向量表(LOT)检验效标关联效度。接着调查446人进行验证性因子分析,受测者同时完成简版数学态度量表的价值分量表(VS)检验聚合效度与区分效度,完成简版数学焦虑量表(AMAS)检验效标关联效度。另抽取41人进行4周重测信度检验。结果:中文版MRS验证性因子分析三因子模型主要拟合指标为χ^(2)/df=1.56,CFI=0.96,TLI=0.95,SRMR=0.05,RMSEA=0.04。MRS与VS、GMS、BRS和LOT的相关在0.35~0.69之间,与AMAS的相关在-0.30~-0.34之间(Ps<0.001)。MRS的α系数在样本2和样本3中均为0.85,4周重测信度为0.68。结论:中文版MRS具有良好的信效度,是测量小学高年级学生数学韧性的适宜工具。

关键词：数学韧性数学学习困难小学高年级学生信度效度

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开环易位聚合制备液晶聚合物的研究进展

复旦学报（自然科学版） 2024年第2期63卷 155-168,I0001页

作者：孙浩哲江凤翔韦嘉俞燕蕾复旦大学材料科学系上海200433 复旦大学义乌研究院浙江义乌322000

液晶聚合物(LCP)兼具液晶的各向异性和聚合物良好的力学性能,在传感器、检测器和柔性执行器等领域具有广阔的应用前景。开环易位聚合(ROMP)具有活性聚合特征、反应条件温和与官能团耐受性高的特点,可以精确调控液晶聚合物的分子量和分... 详细信息

液晶聚合物(LCP)兼具液晶的各向异性和聚合物良好的力学性能,在传感器、检测器和柔性执行器等领域具有广阔的应用前景。开环易位聚合(ROMP)具有活性聚合特征、反应条件温和与官能团耐受性高的特点,可以精确调控液晶聚合物的分子量和分子结构,是液晶聚合物研究中一种常用的合成方法。本文整理了近年来报道的由开环易位聚合制备液晶聚合物的研究,并从材料的构-效关系和功能开发两方面对这些研究进行了介绍。在构-效关系研究方面,分别介绍了液晶均聚物与液晶共聚物中的不同结构参数对材料性质的影响;在材料功能开发方面,介绍了液晶聚合物在光致形变、形状记忆效应、光子晶体和图案化薄膜等应用领域的研究成果。最后,展望了开环易位聚合制备液晶聚合物未来的发展方向。

关键词：液晶聚合物开环易位聚合构-效关系功能聚合物

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七十载接续奋斗沙窝窝变“金窝窝”

实践 2024年第6期 56-58页

作者：韦嘉吕园巴彦淖尔市融媒体中心

孟夏时节,驱车行驶在内蒙古巴彦淖尔市口县乌兰布和沙漠穿沙公路,极目远跳,广阔的天空与无垠的沙海相接相连,构成一幅壮美的画卷。

关键词：乌兰布和沙漠穿沙公路内蒙古巴彦淖尔市

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电力系统的智能配网模式分析

集成电路应用 2020年第3期37卷 66-67页

作者：王欣怡韦嘉晖三峡大学电气与新能源学院

基于电力系统配电网的科学、合理规划,分析电力系统的自动化配网中开关设备的有效选择,控制中心与开关设备的数据通信网络设置,智能模式的技术策略。

关键词：电力系统自动化配网智能模式

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电视新闻访谈的“新”尝试与“心”体验

新闻潮 2024年第3期 45-47页

作者：韦嘉欣广西广播电视台

融媒体时代，信息碎片化程度加深，海量短视频改变了受众接收信息的方式和审美体验。对于电视新闻媒体而言，新闻访谈节目由于时长较长，在内容推荐算法中相对处于劣势，导致近年来电视新闻媒体在新闻访谈上的创新动力不足，普遍存在节... 详细信息

融媒体时代，信息碎片化程度加深，海量短视频改变了受众接收信息的方式和审美体验。对于电视新闻媒体而言，新闻访谈节目由于时长较长，在内容推荐算法中相对处于劣势，导致近年来电视新闻媒体在新闻访谈上的创新动力不足，普遍存在节目形式旧、传播渠道窄、引领能力弱等问题。电视新闻媒体肩负着引导主流价值观的社会责任，应积极探索守正创新的方法，制作出符合当下观众审美需求的电视新闻访谈，来承载厚重的故事、动人的情感、深刻的思想和伟大的时代精神。本文以第三十三届中国新闻奖三等奖获奖作品《对话新疆救人青年：来自“石榴籽”的深情》为例，分析电视新闻访谈如何用“新”吸引观众、用“心”打动人心，以期为新闻访谈节目制作提供借鉴。

关键词：电视新闻访谈融媒体时代记者型主持人编导型记者

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蛋白质计算中的机器学习研究

物理学报 2024年

作者：张嘉晖中国科学技术大学生命科学学院

蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题，而近年来其与机器学习的结合，更是极大地推进了相关学科的发展。本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展，这四个领域包括：分子动力学模拟、结构预测、性质预... 详细信息

蛋白质计算一直以来都是科学领域中的重要课题，而近年来其与机器学习的结合，更是极大地推进了相关学科的发展。本综述主要讨论了机器学习在四个重要的蛋白质计算领域内的研究进展，这四个领域包括：分子动力学模拟、结构预测、性质预测和分子设计。分子动力学模拟依赖于力场参数，准确的力场参数是分子动力学模拟的必需品，而机器学习可以帮助研究者得到更加准确的力场参数。在分子动力学模拟中，机器学习也可以从复杂的体系中以较小的代价计算出所需求解的自由能。结构预测一般是给定蛋白质序列预测其结构。结构预测复杂度高、数据量，而这恰恰是机器学习所擅长的。在机器学习的协助下，近年来科研人员已经在单个蛋白质三维结构预测上取得了不错的成果。性质预测则是指通过给定的已知的蛋白质信息，推断其可能拥有的性质，这对于蛋白质的研究也是至关重要的。更具挑战性的是分子设计，虽然近年来机器学习在蛋白质设计上取得突破，但这一领域还有很大空间值得探索。本综述将针对以上四点分别进行展开，并对蛋白质计算中的机器学习研究进行展望。

关键词：蛋白质机器学习分子动力学模拟结构预测性质预测分子设计