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氢原子转移介导的烷烃C（sp）-H选择性官能团化研究进展

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有机化学 2024年

作者：王淼黄雅豪胡鹏绿色化学与分子工程研究所广东省高等学校功能分子工程基础研究卓越中心Lehn功能材料研究所中山大学化学学院

作为一种高度原子经济性和步骤经济性的策略，通过烷烃C（sp3）-H键的官能团化，直接将烷烃转化成附加值更高的化学品，一直备受关注。然而由于烷烃C（sp3）-H键广为人知的惰性，控制非活化C（sp3）-H键官能团化的化学选择性和区域选择... 详细信息

作为一种高度原子经济性和步骤经济性的策略，通过烷烃C（sp3）-H键的官能团化，直接将烷烃转化成附加值更高的化学品，一直备受关注。然而由于烷烃C（sp3）-H键广为人知的惰性，控制非活化C（sp3）-H键官能团化的化学选择性和区域选择性是一项重大的挑战。作为一种近期重新引起关注的方法，相比以往过渡金属催化，利用氢原子转移（HAT）实现C（sp3）-H键选择性官能团化有着其独特之处。在此，我们对最近兴起的各种HAT介导的非活化C（sp3）-H键官能团化的方法进行了分析，按照官能团化的选择性分类，重点介绍了目前实现区域选择性控制的方法。最后我们总结了目前方法的局限性，并对这一领域当前的挑战和未来的发展方向进行了展望。

关键词：氢原子转移非活化C(sp )-H键 C(sp )-H键官能团化区域选择性烷烃

利用GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品提取过火区的方法

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遥感学报 2024年第2期28卷 375-384页

作者：单天婵郑伟陈洁国家卫星气象中心北京100081

利用遥感技术获取过火区信息对生态环境监测具有重要意义,其中高分辨率数据更适合提取小范围过火区。目前已有多种利用国外火点产品结合遥感影像提取过火区的研究。为了增强国产遥感数据火情监测能力,提高小范围过火区的提取效率和精度... 详细信息

利用遥感技术获取过火区信息对生态环境监测具有重要意义,其中高分辨率数据更适合提取小范围过火区。目前已有多种利用国外火点产品结合遥感影像提取过火区的研究。为了增强国产遥感数据火情监测能力,提高小范围过火区的提取效率和精度,基于过火前后2幅GF-1 WFV影像和多时相FY-3D MERSI火点产品开展过火区提取研究。2处研究区分别位于四川省凉山彝族自治州木里藏族自治县和西昌市。首先根据火点与过火区形成的关系,结合火点的时间、空间和光谱特征,筛选并扩充火点像元,确定过火区粗略范围;然后确定每种地表类型的分割阈值,分类过火像元和非过火像元;最后剔除周边小斑块,得到过火区提取结果。以人机交互方式获得的过火区参考真值作验证,并与神经网络分类法提取过火区的结果作对比。结果表明本文方法的过火区提取结果精度要明显高于神经网络分类法,Kappa系数达到0.82。该方法可以充分结合GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品数据的优势,降低样本像元选择时间成本和不确定性,快速准确地提取小范围过火区。未来可考虑通过选择更高精度的火点产品,结合实地考察验证对该方法改进完善。

关键词：遥感过火区火点监测产品 FY-3D MERSI GF-1 WFV NDVI 阈值分割

潜在RoxS抑制剂的虚拟筛选和体外活性评价

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潜在RoxS抑制剂的虚拟筛选和体外活性评价

作者：黄雅焱南方医科大学

学位级别：硕士

安徽当涂民歌音乐特征和演唱风格探析 ——《唱得绿海泛金波》和《划龙船》为例

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安徽当涂民歌音乐特征和演唱风格探析 ——《唱得绿海泛金波》和...

作者：黄雅娴上海音乐学院

学位级别：硕士

安徽当涂民歌历史悠久,地域特色鲜明,是国家级非物质文化遗产之一,也是中国民间音乐文化宝库中的瑰宝。随着社会的发展和变迁,当涂民歌的生存现状面临巨大挑战。笔者作为民声专业的学生,也是未来的音乐工作者,有义务也有责任结合在校学... 详细信息

安徽当涂民歌历史悠久,地域特色鲜明,是国家级非物质文化遗产之一,也是中国民间音乐文化宝库中的瑰宝。随着社会的发展和变迁,当涂民歌的生存现状面临巨大挑战。笔者作为民声专业的学生,也是未来的音乐工作者,有义务也有责任结合在校学习成果,挖掘和演唱更多优秀的家乡民歌,使其在新时代中得到传承与发展。本文分为三个部分,对当涂民歌历史发展脉络进行梳理,以两首当涂民歌《唱得绿海泛碧波》和《划龙船》为具体案例。从旋律律动、调式调性、方言特点及节奏节拍对当涂民歌音乐风格进行详细分析;结合笔者演唱实践,从作品的咬字、润腔、情感表达及舞台表现等方面为其他演唱者提供借鉴思路。同时通过分析文献调研和田野调查结果,对当涂民歌的传承与创新进一步提出阐述和建议。

关键词：当涂民歌艺术特征演唱分析《唱得绿海泛金波》《划龙船》传承创新

基于时间序列的工业互联网在线异常检测技术研究

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基于时间序列的工业互联网在线异常检测技术研究

作者：黄雅晴北方工业大学

学位级别：硕士

随着工业互联网的发展,数字化和网络化的工业设备和生产线越来越多,大量的传感器和设备产生的数据形成了复杂的时间序列。这些数据中蕴含着设备运行状态、生产效率等重要信息,同时也可能包含潜在的设备故障和生产异常情况。传统的异常... 详细信息

随着工业互联网的发展,数字化和网络化的工业设备和生产线越来越多,大量的传感器和设备产生的数据形成了复杂的时间序列。这些数据中蕴含着设备运行状态、生产效率等重要信息,同时也可能包含潜在的设备故障和生产异常情况。传统的异常检测方法主要基于统计学和机器学习技术,通常需要对数据进行复杂的预处理和特征提取,并且对于异常的定义和检测策略往往需要人工干预。随着深度学习技术的发展,基于深度神经网络的异常检测方法逐渐成为研究热点。深度神经网络可以通过自动学习和提取数据中的特征,提高异常检测的准确性和效率。此外,深度强化学习作为一种结合了深度学习和强化学习的新兴技术,可以通过智能体与环境的交互学习最优策略,进一步优化异常检测的性能。基于此,本文尝试使用深度强化学习算法来弥补传统时间序列异常检测领域的缺陷,取得的研究成果如下。针对工业互联网中复杂时间序列数据的异常检测问题,本文首先提出了一种融合注意力机制的SR-ACNN算法,其次将该算法中的谱残差方法作为奖励函数的一部分引入到基于深度强化学习的时间序列异常检测算法中,最后基于该异常检测算法设计了一个异常监测服务系统。融合注意力机制的SR-ACNN算法将谱残差方法变换的结果作为ACNN网络的输入,最后通过ACNN网络模型判别异常。基于弱监督的深度强化学习算法利用有限的异常标记数据,对未标注数据进行探索进而发现新异常类别,其主要内容如下:首先,通过设计谱残差方法、变分编码器和外在环境相结合的奖励机制,帮助智能体学习更好的策略;其次,通过引入一种采样方法,有效解决了异常检测领域数据不平衡的问题;最后,将自注意力机制和长短记忆网络结合,更好地捕捉时间序列的有效特征,使得强化学习模型更加稳健。基于上述研究内容,采用前后端分离技术,设计并实现了一个基于工业互联网的电力能源检测与异常诊断平台。该系统目前可实现时序数据实时监控、异常检测与报警等功能。本研究针对工业互联网的时间序列异常数据在线异常检测问题,设计了两种算法。SR-ACNN算法使用融合注意力机制的CNN网络学习异常判别规则,提高了算法的高效性和灵活性。基于现实中获取大量的有标签数据耗时且成本高的问题,本文提出了基于弱监督的深度强化学习算法,通过设计外部奖励和内部奖励相结合的奖励机制,提高了算法的自适应性和有效性。基于弱监督的深度强化学习算法,开发了一个可在工业互联网领域实现时间序列在线异常检测的系统。

关键词：时间序列异常检测谱残差 ACNN网络深度强化学习混合奖励函数自动编码器注意力机制

基于超构表面的多通道光场操控及多功能显示机理研究

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基于超构表面的多通道光场操控及多功能显示机理研究

作者：黄雅峰郑州航空工业管理学院

学位级别：硕士

卒中后抑郁与肠道菌群紊乱及心率变异性的相关性研究

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卒中后抑郁与肠道菌群紊乱及心率变异性的相关性研究

作者：黄雅沦南方医科大学

学位级别：硕士

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数字经济对农业生态效率的影响研究

数字经济对农业生态效率的影响研究

作者：黄雅晴安徽财经大学

学位级别：硕士

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论抗疫题材美术作品中的钟南山形象

论抗疫题材美术作品中的钟南山形象

作者：黄雅欣曲阜师范大学

学位级别：硕士

钟南山人物形象在美术中的表现是人们在疫情背景下对艺术的新探索。丰富的社会情境为艺术家提供了创作的土壤和源泉。“医者形象”是钟南山在美术中的主要表现内容,本文以抗疫题材美术作品中的钟南山形象为主要侧重点进行深入研究,具体... 详细信息

钟南山人物形象在美术中的表现是人们在疫情背景下对艺术的新探索。丰富的社会情境为艺术家提供了创作的土壤和源泉。“医者形象”是钟南山在美术中的主要表现内容,本文以抗疫题材美术作品中的钟南山形象为主要侧重点进行深入研究,具体探索了钟南山人物形象作为刻画主体的理论意义和塑造方法。本文共分为四部分:第一章对“抗疫题材”的相关概念和“钟南山形象”的研究现状进行了介绍,从创作需求和社会背景入手展开对本文观点的引入;第二章介绍抗疫题材美术作品中钟南山形象刻画的艺术特征,在此基础上提出钟南山形象塑造的多样化追求和性格化呈现的观点;第三章强调了抗疫美术作品的时代特征与内涵,引申出重大突发事件发生时艺术界的反应;第四章呈现的是本人的毕业创作成果,在此谈一谈本论文写作对本人毕业创作的启发和影响。

关键词：抗疫题材美术钟南山人物形象主题性美术创作传统突发事件英雄人物