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家庭伤害对儿童青少年心理认知和社会适应能力发展的影响

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中国儿童保健杂志 2024年第7期32卷 757-761页

作者：刘思佳黄垂灿樊利春海南医学院海南省妇女儿童医学中心儿童保健科

家庭是儿童青少年日常生活的主要场所，家庭伤害是家庭因素对儿童青少年心理认知和社会适应能力发展的主要影响因素之一，目前已成为危害儿童青少年身心健康的严重公共问题，受到国内外学者的广泛关注。但迄今为止，国内尚缺乏家庭伤害... 详细信息

家庭是儿童青少年日常生活的主要场所，家庭伤害是家庭因素对儿童青少年心理认知和社会适应能力发展的主要影响因素之一，目前已成为危害儿童青少年身心健康的严重公共问题，受到国内外学者的广泛关注。但迄今为止，国内尚缺乏家庭伤害与儿童青少年心理认知和社会适应能力发展之间关系的综合论述。本文从家庭伤害相关理论、主要内容及其对儿童青少年心理认知和社会适应能力发展的影响等方面进行总结回顾，探讨家庭伤害对儿童青少年心理认知和社会适应能力发展的影响，旨在提高我国学者对家庭伤害的认识，共同促进儿童青少年健康成长。

关键词：家庭伤害儿童青少年心理认知社会适应能力发展

来源：评论

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图卷积宽度跨域推荐系统

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1713-1729页

作者：黄玲黄镇伟黄梓源关灿荣高月芳王昌栋华南农业大学数学与信息学院广州510642 中山大学计算机学院广州510006

跨域推荐(cross-domain recommendation,CDR)通过利用其他域的额外知识,有效缓解了传统推荐系统遭遇的数据稀疏性问题.但是当前的CDR方法忽略了用户-项交互图所蕴含的高阶信息.为此,提出了一个新的框架,称为图卷积宽度跨域推荐系统(grap... 详细信息

跨域推荐(cross-domain recommendation,CDR)通过利用其他域的额外知识,有效缓解了传统推荐系统遭遇的数据稀疏性问题.但是当前的CDR方法忽略了用户-项交互图所蕴含的高阶信息.为此,提出了一个新的框架,称为图卷积宽度跨域推荐系统(graph convolutional broad cross-domain recommender system,GBCD).具体地,将传统的用户-项交互的2-部图扩展到一个(D+1)-部图,以建模每个域中用户和项之间的关系,然后使用公共用户作为源域和目标域之间的桥梁来传递信息.通过图卷积网络(graph convolutional network,GCN)学习用户与项之间的高阶关系,以聚合领域信息.然而,由于GCN在大量节点下收敛速度非常慢,并倾向于吸收不可靠的交互噪声,导致鲁棒性较差.为此,将域聚合特征输入到宽度学习系统(broad learning system,BLS),并利用BLS的随机映射特征增强了GCN的鲁棒性,进而获得了较好的推荐性能.在2个真实数据集上进行的实验结果表明,GBCD优于各种先进的跨域推荐方法.

关键词：跨域推荐多部图构造宽度学习系统图卷积网络推荐系统

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基于双耳能量差及时延估计的声源定位方法

科技与创新 2024年第2期 139-141,144页

作者：冼灿娇黄祖钦慕文静宋俊慷黄梅春广西民族师范学院广西崇左532200 广西壮族自治区特种设备检验研究院广西南宁530200

目前,声源定位已被应用到很多场合,如地下声源的检测系统、会议室、助听器等。在定位方法中,时延估计方法简单、效果较好,因此得到广泛的应用。在声源定位中,仅通过双耳时间差的方法会降低定位的精度。因此,提出基于双耳模型的能量差及... 详细信息

目前,声源定位已被应用到很多场合,如地下声源的检测系统、会议室、助听器等。在定位方法中,时延估计方法简单、效果较好,因此得到广泛的应用。在声源定位中,仅通过双耳时间差的方法会降低定位的精度。因此,提出基于双耳模型的能量差及时延估计联合的声源定位方法。在实验中,主要采用2个麦克风来模拟双耳模型从而构建直角坐标系,同时计算2个麦克风接收到信号的时延及能量,联立方程组,从而计算出声源的位置。

关键词：声源定位双耳模型时延估计麦克风阵列

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掉层脱开式无拉梁山地建筑结构的力学分析与设计研究

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建筑技术 2024年第15期55卷 1915-1920页

作者：翁祖灿福州市规划设计研究院集团有限公司福州350100

本研究先建立简化的掉层建筑模型做力学分析,再通过基本模型比较精确解与有限元解的差别,并分析基于单位边坡水平变形下,简化模型在掉层层高、掉层层数、梁跨度、上接地层层高等维度变化的力学行为,初步找出结构薄弱部位;最后通过对某... 详细信息

本研究先建立简化的掉层建筑模型做力学分析,再通过基本模型比较精确解与有限元解的差别,并分析基于单位边坡水平变形下,简化模型在掉层层高、掉层层数、梁跨度、上接地层层高等维度变化的力学行为,初步找出结构薄弱部位;最后通过对某工程的抗震性能化设计采取计算并分析,结果表明边坡变形、掉层跨数布置、二阶效应等对该类建筑结构影响甚大,所得结果对类似掉层山地建筑的结构设计具有借鉴意义。

关键词：力学分析简化模型基本模型抗震性能化设计山地建筑

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面向空地中继网络优化的无人机运动控制方法

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1712-1723页

作者：陶灿灿周锐北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191

本文提出一种基于模型的通信中继无人机运动控制方法,旨在提高地面车辆编队的网络连通性和通信性能。通过联合考虑未知多用户移动性、环境对信道特性的影响以及接收信号的不可用到达角信息来解决中继无人机运动控制问题。该方法主要由... 详细信息

本文提出一种基于模型的通信中继无人机运动控制方法,旨在提高地面车辆编队的网络连通性和通信性能。通过联合考虑未知多用户移动性、环境对信道特性的影响以及接收信号的不可用到达角信息来解决中继无人机运动控制问题。该方法主要由两部分构成:①利用图论中的最小生成树构建网络连接性并定义通信性能指标,该网络连接性同时考虑了地面节点与无人机的通信链路及地面节点与地面节点的通信链路;②针对移动节点的通信中继,提出一种改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)和非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)相结合的中继无人机运动控制策略,其中移动节点的未来位置由卡尔曼滤波器进行预测。在单一环境和复杂环境下的仿真结果表明,所提出的运动控制方法可以驱使无人机到达或跟踪最优中继位置的运动并提高网络性能,同时论证了考虑环境对信道的影响是有益的。

关键词：无人机中继通信运动控制最小生成树非线性模型预测控制改进粒子群优化

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锂渣微波合成NaX分子筛的过程研究

高校化学工程学报 2024年第2期38卷 274-285页

作者：黄绍祖王宇朱沈杰张林崔群王海燕马正飞南京工业大学化工学院

针对以锂辉石生产碳酸锂过程排出的锂渣的资源化利用率低问题，提出以锂渣为原料，采用微波强化水热合成NaX分子筛(NaX)，使用X射线衍射仪、红外光谱仪和固体核磁共振波谱仪等对合成过程中固、液相物料进行分析和表征，探讨其合成过程... 详细信息

针对以锂辉石生产碳酸锂过程排出的锂渣的资源化利用率低问题，提出以锂渣为原料，采用微波强化水热合成NaX分子筛(NaX)，使用X射线衍射仪、红外光谱仪和固体核磁共振波谱仪等对合成过程中固、液相物料进行分析和表征，探讨其合成过程机理；对锂渣合成NaX结构进行表征，测定其对水的吸附量和热稳定性。结果表明，锂渣合成NaX的初期为锂渣溶解与生成硅铝酸钠同时进行过程、中后期为锂渣溶解和硅铝酸钠凝胶形成及NaX晶化同时进行过程。微波加热加速了锂渣溶解、硅铝酸钠生成和NaX晶化，合成NaX时间缩短了约2/3。锂渣合成NaX的晶粒较小(0.5～0.8μm)，稳定性好，对水吸附量(质量分数)≥32%。研究为固废锂渣合成NaX规模化生产提供技术支撑。

关键词：锂渣 NaX分子筛微波合成机理表征

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基于RCJAYA算法的太阳电池参数辨识

北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2133-2140页

作者：欧阳城添黄祖威刘裕嘉张林朱东林周昌军江西理工大学信息工程学院赣州341000 江西应用科技学院人工智能学院南昌330100 江西理工大学软件工程学院南昌330000 浙江师范大学计算机科学与技术学院金华321004

为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进... 详细信息

为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进行混沌扰动,发掘更优解替代最差解,提升种群质量;采用替换策略更新陷入停滞的个体,提升算法性能。通过RCJAYA算法辨识参数得到的太阳电池单、双二极管的电流均方根误差最优值分别为9.8602×10^(-4)A、9.8258×10^(-4)A,与JAYA等5种算法对比,结果表明,RCJAYA算法更具优势。根据辨识结果计算出模拟电流,与实测电流进行比对,在单、双二极管上的平均误差分别为0.00084 A、0.00082 A,表明RCJAYA算法辨识的参数值准确可靠。

关键词：太阳电池参数辨识 JAYA算法排序概率混沌扰动

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基于增强条纹去除的超冷原子成像

物理学报 2024年第14期73卷 193-200页

作者：王帅李希姚星灿中国科学技术大学物理学院合肥微尺度物质科学国家研究中心合肥230026 中国科学技术大学中国科学院量子信息与量子科技创新研究院上海量子科学研究中心上海201315 中国科学技术大学合肥国家实验室合肥230088

吸收成像是超冷原子实验中定量测量的基础.典型的成像过程涉及记录探测光场和原子吸收光场的照片.在拍摄这两张照片的时间间隔内,由于探测光不可避免的抖动,会在成像过程中引入条纹噪声模式.常规的条纹去除算法虽然可以抑制这种噪声,但... 详细信息

吸收成像是超冷原子实验中定量测量的基础.典型的成像过程涉及记录探测光场和原子吸收光场的照片.在拍摄这两张照片的时间间隔内,由于探测光不可避免的抖动,会在成像过程中引入条纹噪声模式.常规的条纹去除算法虽然可以抑制这种噪声,但由于其忽略了原子吸收效应对噪声信号的调制,使得原子团上会出现无法完全消除的剩余条纹,并且这一现象会随着原子密度的增大而愈发明显.本文提出了一种创新的增强条纹去除算法,该方法考虑了原子的吸收效应,并通过主动调制噪声信号的强度,从根本上避免了剩余条纹的产生并显著提高了成像的信噪比.在处理均匀费米气体的吸收成像时,新算法成功将表征原子密度波动的相对标准偏差降低约37%.此外,本文还利用该方法对6Li费米原子超流中的第二声波进行了定量观测.与传统的条纹去除算法相比,我们的新方法将密度波关联函数的对比度提高了近4倍,密度响应谱强度提升约15%.上述结果表明,增强条纹去除算法不仅可以有效地抑制条纹噪声,而且更有利于在高密度原子体系中识别和探测一些重要物理效应.

关键词：条纹去除吸收成像幺正费米超流第二声波

深度学习在电力系统异常损耗数据识别中的应用研究

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第2期44卷 101-110页

作者：徐欢杨秋勇邹文景钏涛黄祖源南方电网有限责任公司广东广州510700 南方电网数字电网集团有限公司广东广州510700 云南电网有限责任公司云南昆明650200

异常损耗是造成电网公司收入损失的主要原因之一,但极其庞大的数据规模给异常数据识别带来了挑战。文中提出了一种新的检测方法,利用混合深度神经网络自我学习特征,识别系统损耗中的异常情况。该方法只需要最小的输入数据和知识范畴,无... 详细信息

异常损耗是造成电网公司收入损失的主要原因之一,但极其庞大的数据规模给异常数据识别带来了挑战。文中提出了一种新的检测方法,利用混合深度神经网络自我学习特征,识别系统损耗中的异常情况。该方法只需要最小的输入数据和知识范畴,无需手动建立特征库。该方法包括一个长短期记忆网络和一个多层感知器网络。第一个网络分析原始的每日能源损耗历史,第二个网络则整合非时序数据,如合同电量或地理信息。用电网数据对该模型进行了训练和测试。结果表明,所提出的混合神经网络的性能明显优于其他异常数据识别方法,验证了所提出方法的有效性。

关键词：深度学习数据管理异常识别