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新时代大学生挫折教育研究

新时代大学生挫折教育研究

作者：段春卉山东师范大学

学位级别：硕士

挫折教育是以马克思主义为指导,根据思想政治教育原理与机制,结合相关心理学理论,帮助受教育者形成正确的挫折认知和挫折应对方式,提高受教育者抗挫折能力的思想政治教育活动。加强大学生挫折教育是完善高校思想政治教育工作的重要内容... 详细信息

挫折教育是以马克思主义为指导,根据思想政治教育原理与机制,结合相关心理学理论,帮助受教育者形成正确的挫折认知和挫折应对方式,提高受教育者抗挫折能力的思想政治教育活动。加强大学生挫折教育是完善高校思想政治教育工作的重要内容。新时代大学生由于缺乏生活阅历,在应对学业、情感、人际交往和就业等挫折情境时容易出现偏差。为实现中华民族伟大复兴的使命任务,坚持立德树人的教育根本任务,积极实施旨在提升学生抗挫折意识和能力的大学生挫折教育具有重要意义。目前,大学生挫折教育因教育理念滞后、课程体系不完善、常态化机制欠缺、主体合力未形成,在教育内容、教育形式、教育评价体系、教育效果方面存在不足。在新时代背景下,大学生挫折教育的开展有利于提升大学生抗挫折素养,落实时代新人的培育任务,实现思想政治教育内涵式发展,推进中国式现代化进程。大学生挫折教育面临着发展机遇,全社会挫折教育共识逐步凝聚,高校教师挫折教育意识正在形成,大学生抗挫折能力提升诉求日益增强,挫折教育场域不断拓展。同时,大学生挫折教育也遭遇了新时代挑战,不良社会思潮侵蚀学生思想,学校挫折教育知行失衡,大学生面临多重竞争压力,网络空间负面情绪干扰。研究新时代大学生挫折教育,要在分析大学生挫折教育相关理论的基础上,调研大学生挫折教育现状,探究新时代大学生挫折教育的实施策略。为解决大学生挫折教育面临的现实问题,要确立大学生挫折教育的原则,完善大学生挫折教育内容,丰富大学生挫折教育形式,形成大学生挫折教育的合力,健全大学生挫折教育评价机制,增强挫折教育实效性,提升思想政治教育的针对性与亲和力。新时代大学生挫折教育要培育学生正确的挫折认知,健康乐观的心态,良好的意志品质,面对挫折的理智性反应,使学生在遭遇挫折时能够勇敢地战胜挫折,克服困难,实现自身成长与发展。

关键词：新时代大学生挫折教育

基于ARM架构柔性直流控制保护系统的低链路延时优化设计

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 218-224页

作者：黄如海董云龙张进仲浩邹铁锐齐慧文南京南瑞继保电气有限公司江苏南京211102 国家电网有限公司特高压事业部北京100031 国网经济技术研究院有限公司北京102209 国网山西省电力公司经济技术研究院山西太原030021

基于进阶精简指令集机器(ARM)架构多核处理器芯片设计了柔性直流控制保护系统新一代平台,提出适用于柔性直流输电的4层控制系统通用架构,给出新平台控制保护主机配置方案及功能配置原则。建立换流器高频阻抗简化模型,推导得到负阻尼频... 详细信息

基于进阶精简指令集机器(ARM)架构多核处理器芯片设计了柔性直流控制保护系统新一代平台,提出适用于柔性直流输电的4层控制系统通用架构,给出新平台控制保护主机配置方案及功能配置原则。建立换流器高频阻抗简化模型,推导得到负阻尼频率与控制链路延时的数学关系。分析柔性直流控制系统的链路延时构成,提出一种链路复用的在线延时测试方法;基于多核架构与高速接口,研究控制系统的低延时优化方案。最后,在基于实际工程参数的实时仿真系统中,对ARM架构新平台开展了功能和性能测试,并验证了低延时优化方案的有效性。

关键词：柔性直流输电继电保护控制保护 ARM架构控制链路延时高频阻抗负阻尼

基于EVA模型的成长期软件公司价值评估研究 ——以安恒信息为例

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基于EVA模型的成长期软件公司价值评估研究 ——以安恒信息为例

作者：姚佳卉华东师范大学

学位级别：硕士

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DY公司微短剧板块业务的网络营销策略研究

DY公司微短剧板块业务的网络营销策略研究

作者：魏星卉吉林大学

学位级别：硕士

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乐山大佛景区导游口译实践报告

乐山大佛景区导游口译实践报告

作者：何雨卉吉林大学

学位级别：硕士

译员于2023年9月5日为一名美国游客提供了导游口译服务,于四川省乐山市的乐山大佛完成。客户是来自于美国的在川留学生Kayla,口译实践过程包含三人,即一名中文导游,客户Kayla以及译员本人,整个过程持续了一个半小时左右。这项工作的主... 详细信息

译员于2023年9月5日为一名美国游客提供了导游口译服务,于四川省乐山市的乐山大佛完成。客户是来自于美国的在川留学生Kayla,口译实践过程包含三人,即一名中文导游,客户Kayla以及译员本人,整个过程持续了一个半小时左右。这项工作的主要内容是为Kayla提供全程导游口译,涵盖了乐山大佛风景区、凌云寺、海师堂、九曲栈道以及麻浩崖墓的介绍。在口译任务开始之前,译员对乐山大佛及涉及相关景区的背景以及可能出现的佛教文化术语做好了译前准备,并与客户做好相应沟通。本报告以释意理论三角模型为主要理论框架,结合三角模型和导游口译的特点,对口译实践进行详尽分析。在案例分析中,作者根据该理论框架,采取了改述、增译以及省译等多种口译策略,以解决口译过程中常见的难点,如中文俗语、文化负载词、四字词语等。报告着重探讨了如何通过这些策略来提高佛教文化术语传达的情境下口译信息传达的质量。通过深入分析实践过程,报告旨在为导游口译领域的实践者提供有益的指导,以此促进文化交流、提升游客体验、推动旅游业发展,以及提升口译水平、增强服务质量。

关键词：导游口译三角模型口译策略

面向COVID在线评论的注意力机制分类模型研究

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面向COVID在线评论的注意力机制分类模型研究

作者：高华卉曲阜师范大学

学位级别：硕士

互联网的普及和网民规模的不断壮大,促进了我国社交软件的发展。社交软件也通过大量的活跃用户,积累了庞大的评论数据。用户的评论数据以文本形式为主,反映了用户对社会热点事件发展态势的态度倾向,充分挖掘在线评论信息不仅能够产生巨... 详细信息

互联网的普及和网民规模的不断壮大,促进了我国社交软件的发展。社交软件也通过大量的活跃用户,积累了庞大的评论数据。用户的评论数据以文本形式为主,反映了用户对社会热点事件发展态势的态度倾向,充分挖掘在线评论信息不仅能够产生巨大的经济价值,也为社会的治理提供了决策支持和启示。2019年末,一场由新型冠状病毒引发的公共卫生危机在中国全境肆虐。这次事件不仅影响着人们的生产生活,也挑战着社会治理体系,冲击着国际经济的发展。在这场没有硝烟的战争中,微博平台作为政务新媒体的一部分,是信息发布的主力军。充分捕捉用户评论数据的情感倾向,为实时关注人民群众的情绪和民意,破解人民群众的急难愁盼问题指明了前进方向,同时也为政府更准确地把握民众的心理状态,及时调整政策和传播信息提供了技术支撑。为此,本文通过筛选微博平台上用户关于COVID-19事件的评论文本,整合成COVID在线评论数据集,并对其进行了情感分析,以理论为指导,用实践检验模型在数据集下的训练结果。围绕模型的稳健性、模型对数据类别不平衡导致的偏倚现象的敏感性以及模型对标签顺序的依赖性等问题开展了较为系统的研究工作。主要研究内容与贡献如下:(1)为了解决自然语言处理中深度神经网络容易受到对抗样本的攻击和面对高维输入时局部线性产生的不可察觉扰动使得模型稳健性较弱的问题,提出了基于对抗性训练优化的注意力机制文本分类模型。首先,在模型的嵌入层中生成对抗样本,并与正常样本混合成新的数据用于模型训练,从而提高模型的稳定性和泛化能力。其次,通过利用卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络进行语义提取,利用注意力机制对语义信息进行加权强化。最后,利用优化器对网络权重进行迭代更新,采用微调策略提高对抗性训练防御攻击的效果,增强了模型的鲁棒性。(2)为了解决数据类别不平衡导致的偏倚现象和面对噪声数据的干扰使得模型性能大幅度下降的问题,提出了基于过采样算法和去噪自注意力机制的文本分类模型。首先,在数据处理过程中采用KmeansSMOTE算法来选择合适的邻居样本,并通过合成这些邻居样本增加少数类样本的数量,从而平衡数据集。其次,使用去噪双向transformer编码器通过堆叠的方式构建去噪自注意力机制模型,在输入标记后加入一个嵌入层来重构噪声数据,从而解决原始数据中的噪声现象和过采样处理中产生的噪声问题。最后,使用早停策略监控模型的性能指标,在模型开始过拟合之前停止训练,从而避免模型过度拟合训练数据,提高模型的训练效率和泛化能力。(3)为了解决模型对上下文理解的局限性和面对标签稀疏时模型对标签顺序的依赖性使得模型对于少数类别的判断能力较弱的问题,提出了基于实例归一化和协同注意力机制的文本分类模型。首先,利用标签信息来构建文本表示,将标签信息与文本内容进行结合,可以提供更多的上下文信息,引导模型学习与标签相关的特征,从而改善分类效果。其次,在传统的transformer模型的基础上,应用实例归一化和高斯误差线性单元激活函数融合文本和标签信息,从而增强特征之间的独立性,减少模型过拟合风险。最后,通过自适应标签编码器从融合的文本标签信息中生成对应的标签信息,有效规避计算资源的消耗,提高模型的计算效率。本文分别从上述三个角度对注意力机制分类模型进行研究,并在COVID在线评论数据集下进行了实验。结果表明,本文提出的方法在COVID在线评论数据上获得比基础模型更好的结果。因此,本研究具有一定应用价值,为相关研究工作提供了理论基础。

关键词： COVID在线评论文本注意力机制情感分析文本分类

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《甲骨文合集》第九、十冊綜合整理

《甲骨文合集》第九、十冊綜合整理

作者：董晶卉吉林大学

学位级别：硕士

中国城镇户主金融素养对家庭金融资产配置的影响

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中国城镇户主金融素养对家庭金融资产配置的影响

作者：吴春卉云南财经大学

学位级别：硕士

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生成式人工智能算法安全风险及法律规制研究

生成式人工智能算法安全风险及法律规制研究

作者：陈芝卉北方工业大学

学位级别：硕士

生成式人工智能技术(Generative Artificial Intelligence)是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。其不仅可以模拟人类创作的过程,还能够基于大量的学习数据进行自我优化和创新,从而创造出前所未有的内容。相... 详细信息

生成式人工智能技术(Generative Artificial Intelligence)是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。其不仅可以模拟人类创作的过程,还能够基于大量的学习数据进行自我优化和创新,从而创造出前所未有的内容。相较于过去只能通过对数据的学习来提炼信息和预测趋势的分析式AI(Analytical AI),生成式人工智能能够生成与学习样本截然不同的新内容,展现出前所未有的创造性,其通过学习大量数据中的规律和模式,进而能够生成符合这些规律和模式的新内容。算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令。生成式人工智能算法,通常包括多种复杂的数学模型和计算过程。其基于深度学习的机器学习模型,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容。这种数据生成的过程通常是通过给定一些初始条件作为输入,然后使用深度神经网络和概率模型来逐步生成新的数据。其中,转换器(Transformer)模型是最基础和核心的生成式算法。生成式人工智能的卓越表现离不开其大量的算法运行与优化,但其亦引发了诸多安全风险,其中包括内容安全风险、技术安全风险和不可解释安全风险。生成式人工智能算法引发的内容安全风险包括虚假信息的生成与传播以及网络中生成信息的恶意利用;技术安全风险即算法内部的设计缺陷;不可解释风险主要由算法黑箱导致,对透明度的要求亦涉及合规负担与责任义务问题。针对生成式人工智能算法引发的内容安全风险,本文认为应当在法律层面增加结果过滤规定,完善公益诉讼相关机制,并通过增强用户端生成内容鉴别素养辅助法律实施。针对技术安全风险,本文建议完善全流程算法审计法律体系,以揭示算法设计的潜在缺陷,并完善多元化算法影响评估法律机制,并规范生成式人工智能算法伦理审查。针对生成式人工智能不可解释风险,本文建议建立生成式人工智能企业算法训练备案,并完善算法问责体系,以应对算法黑箱带来的挑战。

关键词：生成式人工智能算法安全风险法律规制