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新时代高职院校思想政治教育工作路径探究

吉林省教育学院学报 2023年第6期39卷 69-73页

作者：郭兆萱长春金融高等专科学校

本文以思想政治教育为研究对象,站在提质增效的角度,围绕新时代背景下高职院校思想政治教育工作路径展开研究。首先,对新时代高职院校思想政治教育工作创新发展的意义进行了深入的分析;其次,综观现阶段高职院校思想政治教育工作,对思想... 详细信息

本文以思想政治教育为研究对象,站在提质增效的角度,围绕新时代背景下高职院校思想政治教育工作路径展开研究。首先,对新时代高职院校思想政治教育工作创新发展的意义进行了深入的分析;其次,综观现阶段高职院校思想政治教育工作,对思想政治教育创新改革所取得的重要成果、存在的现实问题等,进行了系统性的梳理与总结;最后,发挥问题导向作用,在对上述内容进行研究的基础上,详细介绍了新时代高职院校思想政治教育工作路径创新改革策略。

关键词：思想政治思想政治教育思想政治工作

中小学体育课堂信息化教学存在的问题与应用策略研究

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吉林省教育学院学报 2021年第11期37卷 108-111页

作者：郭兆萱长春金融高等专科学校吉林长春130022

本文以中小学体育教学为研究对象,站在教育改革的角度,围绕中小学体育课堂教学改革展开研究,提出通过体育信息化教学的应用与实施来改善目前中小学体育课堂教学中存在的诸多弊端与问题,由此在信息技术的辅助下来实现体育课堂教学实效性... 详细信息

本文以中小学体育教学为研究对象,站在教育改革的角度,围绕中小学体育课堂教学改革展开研究,提出通过体育信息化教学的应用与实施来改善目前中小学体育课堂教学中存在的诸多弊端与问题,由此在信息技术的辅助下来实现体育课堂教学实效性的提升。首先,结合中小学体育课堂教学特点以及信息化教学的优势功能,对中小学体育课堂实施信息化教学的意义进行了简要概述;其次,对目前中小学体育课堂信息化教学存在的问题进行了深入分析;最后,在上述研究的基础上详细介绍了中小学体育课堂信息化教学应用策略。

关键词：中小学体育课堂信息化教学

2021—2022年中国犯罪形势分析与预测

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中国人民公安大学学报（社会科学版） 2022年第2期38卷 1-12页

作者：靳高风张雍锭郭兆轩中国人民公安大学犯罪学学院北京100038 中国人民公安大学北京100038

在全球新冠疫情肆虐、经济下滑和社会治安形势恶化的背景下,2021年中国创造了经济大幅增长和社会持续稳定两大奇迹。随着全国范围内疫情的持续好转和生产生活秩序的逐步恢复,全国犯罪数量回归到了疫情之前,基本与2019年持平,群众安全感... 详细信息

在全球新冠疫情肆虐、经济下滑和社会治安形势恶化的背景下,2021年中国创造了经济大幅增长和社会持续稳定两大奇迹。随着全国范围内疫情的持续好转和生产生活秩序的逐步恢复,全国犯罪数量回归到了疫情之前,基本与2019年持平,群众安全感连续五年保持高位,社会治安持续向好。严重暴力犯罪持续下降,网络犯罪日趋增加,常态化扫黑除恶背景下黑恶势力犯罪数量大幅回落。从横向、纵向比较来看,中国以犯罪数量减少、严重暴力犯罪占比较低和社会治安持续向好的实际效果,创造了现代化进程中统筹发展与安全的中国犯罪治理新格局和中国特色的犯罪治理模式。根据中国经济社会发展趋势和犯罪治理策略,2022年中国犯罪态势将持续平稳,社会治安形势稳定。

关键词：中国犯罪形势犯罪特点犯罪治理年度报告

2022—2023年中国犯罪形势分析与预测

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中国人民公安大学学报（社会科学版） 2023年第2期39卷 1-11页

作者：靳高风张雍锭郭兆轩中国人民公安大学北京100038

在疫情反复冲击和经济下行的双重压力下,2022年中国更好地统筹了经济发展与疫情防控,社会治安大局持续保持稳定,刑事案件数量同比下降,犯罪结构呈现轻罪化、网络化特点。传统侵财犯罪、暴力犯罪数量持续减少,且占比持续降低。网络犯罪... 详细信息

在疫情反复冲击和经济下行的双重压力下,2022年中国更好地统筹了经济发展与疫情防控,社会治安大局持续保持稳定,刑事案件数量同比下降,犯罪结构呈现轻罪化、网络化特点。传统侵财犯罪、暴力犯罪数量持续减少,且占比持续降低。网络犯罪成为主要的犯罪类型,寄生网络黑灰产的帮助信息网络犯罪大幅增加。发生在群众身边的传统犯罪对群众安全感影响仍较大,报复型严重暴力犯罪和多发型侵犯人身财产权利的犯罪仍是防控重点。面对群众对安全的更高需求和更多期盼,随着违法犯罪机会、诱因的增加,2023年犯罪发案数量将有所增加,传统街面盗窃犯罪、诈骗犯罪等可能有所反弹,同时应当重点防范个人极端暴力犯罪和网络新技术变革引发的新型犯罪。

关键词：犯罪形势犯罪预测犯罪治理年度报告

超声引导下腹横肌平面阻滞复合全麻对腹腔镜下全子宫切除术的镇痛效果

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中国计划生育学杂志 2020年第5期28卷 678-681页

作者：王楠郭炤煊民航总医院北京100123 北京市仁和医院

目的:观察超声引导下腹横肌平面(TAP)阻滞复合全麻对腹腔镜下全子宫切除术患者术后镇痛、苏醒期躁动及认知功能的影响。方法:将本院择期在全麻下行妇科腹腔镜下全子宫切除术患者40例,随机分为TAP组和对照组各20例。TAP组于麻醉诱导后在... 详细信息

目的:观察超声引导下腹横肌平面(TAP)阻滞复合全麻对腹腔镜下全子宫切除术患者术后镇痛、苏醒期躁动及认知功能的影响。方法:将本院择期在全麻下行妇科腹腔镜下全子宫切除术患者40例,随机分为TAP组和对照组各20例。TAP组于麻醉诱导后在超声引导下行双侧TAP阻滞,分别注入0.33%盐酸罗哌卡因30ml;对照组注入等容量生理盐水。记录术中芬太尼用量及术后苏醒时间、自主呼吸恢复时间、苏醒期躁动发生率,评估并记录术后2h、12h、24h的疼痛视觉模拟(VAS)评分及认知功能(MMSE)评分。结果:TAP组术中芬太尼用量(253.6±72.8μg)、自主呼吸恢复时间(9.3±1.7min)、术后苏醒时间(6.3±0.9min)及苏醒期躁动发生率(15.0%)均低于对照组,术后2h、12h VAS评分低于对照组(均P<0.05);术后12h及48h两组MMSE评分均较术前降低,但TAP组高于对照组(P<0.05)。结论:与单纯静脉全麻比较,TAP阻滞复合全麻明显减少术中芬太尼用量,促进患者术后早期恢复,提高镇痛效果,降低苏醒期躁动发生率,提高苏醒质量和改善认知功能。

关键词：全子宫切除术腹横肌平面阻滞超声引导术后镇痛术后早期恢复苏醒期躁动认知功能

Reducing the measurement errors in nonadiabatic holonomic quantum computers

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Science China(Physics,Mechanics & Astronomy) 2025年第1期Mechanics & Astronomy) .卷 64-70页

作者： guo-Fu Xu Department of Physics Shandong University

Nonadiabatic holonomic quantum computers serve as the physical platform for nonadiabatic holonomic quantum *** quantum computation has entered the noisy intermediate-scale era, building accurate intermediate-scale nonadiabatic holonomic quantum computers is clearly necessary. Given that measurements are the sole means of extracting information, they play an indispensable role in nonadiabatic holonomic quantum computers. Accordingly, developing methods to reduce measurement errors in nonadiabatic holonomic quantum computers is of great importance. However, while much attention has been given to the research on nonadiabatic holonomic gates, the research on reducing measurement errors in nonadiabatic holonomic quantum computers is severely lacking. In this study, we propose a measurement error reduction method tailored for intermediate-scale nonadiabatic holonomic quantum computers. The reason we say this is because our method can not only reduce the measurement errors in the computer but also be useful in mitigating errors originating from nonadiabatic holonomic gates. Given these features,our method significantly advances the construction of accurate intermediate-scale nonadiabatic holonomic quantum computers.

关键词： quantum holonomy quantum computation measurement errors

Anomaly Detection of Controllable Electric Vehicles through Node Equation against Aggregation Attack

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Computers, Materials & Continua 2025年第1期82卷 427-442页

作者： Jing guo Ziying Wang Yajuan guo Haitao Jiang State Grid Jiangsu Electric Power Co. Ltd.Research InstituteState Grid Corporation of ChinaNanjing211100China

The rapid proliferation of electric vehicle(EV)charging infrastructure introduces critical cybersecurity vulnerabilities to power grids *** study presents an innovative anomaly detection framework for EV charging stations,addressing the unique challenges posed by third-party aggregation *** approach integrates node equations-based on the parameter identification with a novel deep learning model,xDeepCIN,to detect abnormal data reporting indicative of aggregation *** employ a graph-theoretic approach to model EV charging networks and utilize Markov Chain Monte Carlo techniques for accurate parameter *** xDeepCIN model,incorporating a Compressed Interaction Network,has the ability to capture complex feature interactions in sparse,high-dimensional charging *** results on both proprietary and public datasets demonstrate significant improvements in anomaly detection performance,with F1-scores increasing by up to 32.3%for specific anomaly types compared to traditional methods,such as wide&deep and DeepFM(Factorization-Machine).Our framework exhibits robust scalability,effectively handling networks ranging from 8 to 85 charging ***,we achieve real-time monitoring capabilities,with parameter identification completing within seconds for networks up to 1000 *** research contributes to enhancing the security and reliability of renewable energy systems against evolving cyber threats,offering a comprehensive solution for safeguarding the rapidly expanding EV charging infrastructure.

关键词： Anomaly detection electric vehicle aggregation attack deep cross-network

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声屏障参数简易计算方法的探讨

环境与发展 2013年第11期25卷 87-90页

作者：郭朝选张铻王霞中国辐射防护研究院山西030006

声屏障作为从传播途径解决噪声问题的一种有效措施,得到了越来越多的应用。本文简单介绍了声屏障设计的一般步骤和设置所需考虑的周边环境条件的一般原则;同时还介绍了一种简易声屏障参数计算方法,通过声屏障衰减理论和工程实践验证,证... 详细信息

声屏障作为从传播途径解决噪声问题的一种有效措施,得到了越来越多的应用。本文简单介绍了声屏障设计的一般步骤和设置所需考虑的周边环境条件的一般原则;同时还介绍了一种简易声屏障参数计算方法,通过声屏障衰减理论和工程实践验证,证明了计算方法的可行性,为声屏障工程应用提供借鉴。

关键词：声屏障参数计算效果验证

DIGNN-A:Real-Time Network Intrusion Detection with Integrated Neural Networks Based on Dynamic Graph

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Computers, Materials & Continua 2025年第1期82卷 817-842页

作者： Jizhao Liu Minghao guo College of Computer Zhongyuan University of TechnologyZhengzhou450007China

The increasing popularity of the Internet and the widespread use of information technology have led to a rise in the number and sophistication of network attacks and security *** detection systems are crucial to network security,playing a pivotal role in safeguarding networks from potential ***,in the context of an evolving landscape of sophisticated and elusive attacks,existing intrusion detection methodologies often overlook critical aspects such as changes in network topology over time and interactions between *** address these issues,this paper proposes a real-time network intrusion detection method based on graph neural *** proposedmethod leverages the advantages of graph neural networks and employs a straightforward graph construction method to represent network traffic as dynamic graph-structured ***,a graph convolution operation with a multi-head attention mechanism is utilized to enhance the model’s ability to capture the intricate relationships within the graph structure ***,it uses an integrated graph neural network to address dynamic graphs’structural and topological changes at different time points and the challenges of edge embedding in intrusion detection *** edge classification problem is effectively transformed into node classification by employing a line graph data representation,which facilitates fine-grained intrusion detection tasks on dynamic graph node feature *** efficacy of the proposed method is evaluated using two commonly used intrusion detection datasets,UNSW-NB15 and NF-ToN-IoT-v2,and results are compared with previous studies in this *** experimental results demonstrate that our proposed method achieves 99.3%and 99.96%accuracy on the two datasets,respectively,and outperforms the benchmark model in several evaluation metrics.

关键词： Intrusion detection graph neural networks attention mechanisms line graphs dynamic graph neural networks