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危机环境下战略转型五大策略

企业管理 2020年第5期 118-120页

作者：高新凤谢泗薪中国民航大学经济与管理学院湖南第一师范学院

本文从新冠肺炎疫情切入,认为危机环境可以助力企业战略转型,列举出无法转型升级的阻碍因素,并且通过举例优秀企业提出了相关建议和对策。危机引发我们思考,变化了的市场真正需要的是什么?怎样调整战略才能赋予企业长久的生命力?

关键词：危机环境战略转型战略调整阻碍因素

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山地城市接驳公交低碳路径多目标优化研究

山地城市接驳公交低碳路径多目标优化研究

作者：高新华重庆交通大学

学位级别：硕士

我国残疾运动员24小时活动行为与心理韧性、主观幸福感的相关性研究

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中国运动医学杂志 2024年

作者：高新松乔添琪赵梦贤深圳大学体育学院广州大学教育学院

目的：调查残疾运动员遵循24小时活动行为现状及对心理韧性、主观幸福感等积极心理健康的影响。方法：采用便利抽样法对全国17个省份180名残疾运动员进行调查，收集社会人口学信息、24小时活动行为、心理韧性和主观幸福感数据。采用广... 详细信息

目的：调查残疾运动员遵循24小时活动行为现状及对心理韧性、主观幸福感等积极心理健康的影响。方法：采用便利抽样法对全国17个省份180名残疾运动员进行调查，收集社会人口学信息、24小时活动行为、心理韧性和主观幸福感数据。采用广义线性模型分析24小时活动行为达标情况与心理韧性、主观幸福感的关系，并探究两者关系是否因性别、残疾类型等而异。结果：残疾运动员身体活动、久坐行为和睡眠的平均时间为3.68 h/week、4.89 h/d、8 h/d。满足24小时活动行为3项指南标准的比例为26.1%，满足2项、1项的比例分别为47.8%、22.2%，满足24小时活动行为指南与心理韧性、主观幸福感存在剂量-反应关系，即满足指南项数越多，残疾运动员越有可能报告更高水平的心理弹性和主观幸福感。具体而言，满足身体活动、久坐行为和睡眠三项中的任意两项组合均与心理韧性和主观幸福感呈显著正相关，同时满足3 项活动行为指南均与心理韧性和主观幸福感均呈显著正相关。结论：本研究强调了满足24小时活动指南与心理韧性、主观幸福感之间存在正相关。建议促进残疾运动员遵循24小时活动行为指南，以促进其心理健康的积极发展。

关键词：身体活动久坐行为睡眠心理韧性主观幸福感

基于轻量化BiLSTM的多源雷达多目标跟踪点航数据互联算法

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：代睿李洁何立火高新波西安电子科技大学大学电子工程学院

针对密集杂波环境下多源雷达多目标跟踪容易出现数据关联错误、且精细化建模数据关联算法计算量大的问题，提出一种基于轻量化双向长短期记忆（BiLSTM）网络的多源雷达多目标智能点航关联算法。首先，构造杂波环境下雷达回波与目标航迹... 详细信息

针对密集杂波环境下多源雷达多目标跟踪容易出现数据关联错误、且精细化建模数据关联算法计算量大的问题，提出一种基于轻量化双向长短期记忆（BiLSTM）网络的多源雷达多目标智能点航关联算法。首先，构造杂波环境下雷达回波与目标航迹之间的多源雷达关联事件矩阵。其次，基于多源雷达点迹与多目标航迹量测预测，借助最小最大标准化处理，设计归一化的距离特征张量。最后，以归一化的距离特征张量为输入、以关联事件矩阵为输出，建立了基于轻量化BiLSTM的多源雷达多目标点迹/航迹数据关联网络模型。针对每一目标航迹，以每一雷达输出的最大概率对应的雷达点迹作为关联量测，利用卡尔曼滤波实现航迹更新。密集杂波环境下多雷达协同跟踪多目标仿真结果表明，所提方法在关联准确率与跟踪精度方面与集中式联合概率数据关联滤波结果基本一致，明显优于概率数据关联滤波、最近邻数据关联滤波、基于全连接层的点航关联滤波方法和基于长短期记忆（LSTM）网络的点航关联滤波方法；但平均运行时间明显小于联合概率数据关联滤波，与最近邻数据关联滤波几乎一致。

关键词：数据关联多目标跟踪多源雷达双向长短期记忆网络轻量化神经网络

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对初中数学综合与实践的教学思考

学周刊（中旬） 2016年第5期14卷 178-180页

作者：高新凤浙江省湖州市练市镇第一中学浙江湖州313013

初中数学课程标准指出,"综合与实践"是一类以问题为载体、以学生自主参与为主的学习活动,但综合与实践这部分的教学状况并不乐观。文章将结合案例论述初中数学"综合与实践"课的实施重在综合、重在实践,并通过教师的问题引领,让学生自主... 详细信息

初中数学课程标准指出,"综合与实践"是一类以问题为载体、以学生自主参与为主的学习活动,但综合与实践这部分的教学状况并不乐观。文章将结合案例论述初中数学"综合与实践"课的实施重在综合、重在实践,并通过教师的问题引领,让学生自主参与学习过程,感悟数学的本质。

关键词：初中数学综合实践

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基于注意力机制和循环域三元损失的域适应目标检测

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自动化学报 2024年

作者：周洋韩冰高新波杨铮陈玮铭重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室西安电子科技大学电子工程学院

目前大多数深度学习算法都依赖于大量的标注数据并欠缺一定的泛化能力.无监督域适应算法能提取到已标注数据和未标注数据间隐式共同特征,从而提高算法在未标注数据上的性能.目前域适应目标检测算法主要为两阶段目标检测器设计.针对单阶... 详细信息

目前大多数深度学习算法都依赖于大量的标注数据并欠缺一定的泛化能力.无监督域适应算法能提取到已标注数据和未标注数据间隐式共同特征,从而提高算法在未标注数据上的性能.目前域适应目标检测算法主要为两阶段目标检测器设计.针对单阶段检测器中无法直接进行实例级特征对齐导致一定数量域不变特征的缺失,提出结合通道注意力机制的图像级域分类器加强域不变特征提取.此外对于域适应目标检测中存在类别特征的错误对齐引起的精度下降问题,通过原型学习构建类别中心,设计了一种基于原型的循环域三元损失函数,从而实现原型引导的精细类别特征对齐.以单阶段目标检测算法作为检测器,在多种域适应目标检测公共数据集上进行实验.实验结果证明该方法能有效提升原检测器在目标域的泛化能力达到更高的检测精度,并且对于单阶段目标检测网络具有一定的通用性.

关键词：无监督领域自适应注意力机制循环域三元损失函数目标检测

PDLIM1通过下调自噬抑制大鼠视网膜新生血管形成的机制研究

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眼科 2024年第4期33卷 290-294页

作者：冯文高新晓首都医科大学附属北京安贞医院/北京市心肺血管疾病研究所北京100029 首都医科大学附属北京安贞医院眼科北京100029

目的探究PDLIM1对高糖培养的大鼠视网膜毛细血管内皮细胞(retinal capillary endothelial cell,RCEC)自噬通路和血管形成的影响及机制。设计实验研究。研究对象大鼠视网膜毛细血管内皮细胞。方法将RCEC随机分为四组,正常对照组(NG),高糖... 详细信息

目的探究PDLIM1对高糖培养的大鼠视网膜毛细血管内皮细胞(retinal capillary endothelial cell,RCEC)自噬通路和血管形成的影响及机制。设计实验研究。研究对象大鼠视网膜毛细血管内皮细胞。方法将RCEC随机分为四组,正常对照组(NG),高糖组(HG),转染对照组(HG+NC组),PDLIM1过表达组(HG+ad-rPDLIM1组)。采用血管形成实验、划痕实验检测血管生成情况和迁移能力,蛋白质免疫印迹和实时荧光定量PCR检测细胞中PDLIM1及微管相关蛋白轻链3(LC3)、苄氯素1(Beclin-1)的蛋白和mRNA表达水平。主要指标细胞成管数,细胞迁移量以及LC3、Beclin-1抗体的蛋白、mRNA水平。结果HG组细胞成管数、迁移量高于对照组,PDLIM1在HG组中的表达降低,而LC3、Beclin-1的表达升高;过表达PDLIM1后,与HG组相比,细胞成管数(2.33±1.15)个、细胞迁移量(12.33±1.08)%显著降低(t=9.59,P<0.001;t=22.39,P<0.001),LC3、Beclin-1表达明显减少(t=22.39,P<0.001;t=11.1,P<0.001)。结论PDLIM1可能通过下调自噬作用抑制大鼠的视网膜新生血管的生成。(眼科,2024,33:290-294)

关键词： PDLIM1 自噬糖尿病视网膜病变

NiMo/Al_(2)O_(3)催化剂活性组分分布调控及其加氢脱硫应用

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化工进展 2024年第8期43卷 4393-4402页

作者：王嘉李文翠吴凡高新芊陆安慧大连理工大学化工学院精细化工国家重点实验室辽宁大连116024

渣油加氢为扩散限制反应,当活性组分集中分布在催化剂颗粒外层,能有效减少反应物在催化剂中的扩散阻力,提升催化活性。本文利用氧化铝载体表面性质差异,调变活性金属在载体上的吸附强弱。采用X射线衍射、红外、钼平衡吸附法、接触角等... 详细信息

渣油加氢为扩散限制反应,当活性组分集中分布在催化剂颗粒外层,能有效减少反应物在催化剂中的扩散阻力,提升催化活性。本文利用氧化铝载体表面性质差异,调变活性金属在载体上的吸附强弱。采用X射线衍射、红外、钼平衡吸附法、接触角等表征手段分析载体表面性质。实验结果表明,含有更多碱性羟基的载体会对活性金属产生强吸附,降低浸渍过程活性组分在孔内的扩散速率。通过调控吸附与扩散速率,促进了蛋壳催化剂的形成,实现活性组分可控分布。模型化合物二苯并噻吩的脱硫反应性能评价结果表明,蛋壳催化剂上金属-载体相互作用更弱,利于形成高活性的Ⅱ型Ni-Mo-S活性相,同时蛋壳结构减少了扩散阻力,催化剂表观脱硫率为79.3%,比活性为均匀分布催化剂的1.2倍。

关键词：氧化铝蛋壳催化剂表面性质加氢脱硫吸附

基于多源域迁移学习的带式输送机剩余寿命预测方法

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中国机械工程 2024年

作者：高新勤杨学琦郑海洋西安理工大学机械与精密仪器工程学院

煤矿开采过程中，带式输送机运行环境恶劣、工况复杂，致使获得的传感监测数据量有限且存在大量噪声干扰，严重限制了其剩余寿命预测的准确度。针对该问题，提出一种多源域迁移学习剩余寿命预测方法，充分利用煤矿运输过程中积累的带式... 详细信息

煤矿开采过程中，带式输送机运行环境恶劣、工况复杂，致使获得的传感监测数据量有限且存在大量噪声干扰，严重限制了其剩余寿命预测的准确度。针对该问题，提出一种多源域迁移学习剩余寿命预测方法，充分利用煤矿运输过程中积累的带式输送机多工况数据，以达到准确预测其关键零部件托辊轴承剩余寿命的目的。首先，构建集成多尺度卷积神经网络和双向门控循环单元（MCNN-BiGRU）的设备退化特征提取模型，对单工况数据进行特征提取挖掘，并使用PSO算法确定模型超参数。在此基础上，加入多源域迁移学习（MDT），利用多个工况数据进行剩余寿命预测，通过MMD与CORAL联合损失拉近各源域数据分布差异，解决因数据量少模型训练精度不高的问题。最后，以煤矿实际生产数据集为例进行实验。结果表明，MDT-MCNN-BiGRU模型的预测效果较好，Savitzky-Golay滤波去噪后模型性能进一步提升；使用IMS数据集与现有方法比较，所提方法预测准确度较高，对煤矿运输设备健康管理具有一定的指导意义。

关键词：带式输送机剩余寿命预测多工况特征提取多源域迁移