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学术研究 2024年第8期 112-119,178页

作者：成一农云南大学历史与档案学院云南昆明650091

虽然清朝的国号为“清”,但在清末的《大清国籍条例》中却将“中国”作为“国籍”,由此其国号似乎也就成为了“中国”。要理解这一过程,就必须了解皇朝时期构建的天下秩序。首先,清朝与(大)清国存在本质区别,清朝统驭的是天下,而大清国... 详细信息

虽然清朝的国号为“清”,但在清末的《大清国籍条例》中却将“中国”作为“国籍”,由此其国号似乎也就成为了“中国”。要理解这一过程,就必须了解皇朝时期构建的天下秩序。首先,清朝与(大)清国存在本质区别,清朝统驭的是天下,而大清国统驭的则是现代人所谓清朝的“疆域”;其次,“中国”除作为一个国和一个地理单元之外,还表达了相对于“四夷”的优越性,因此既是清朝的核心,也是清朝统驭天下的合法性的来源之一;再次,皇朝时期,由于“中国”一词所体现的优越性,因此在与“四夷”交往时,通常使用“中国”一词,而不太使用中性的“大清国”这一国号,更不太使用皇朝的天下之号;最后,英法美俄等国都习惯用“中国”一词来指代历朝统驭的地理范围。由此,内外因交织,使清末在向现代国家转型时,越来越多地使用“中国”作为国家的名号。

关键词：清朝清国中国天下国号

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三黄凝胶对大鼠耳廓复合痤疮模型p38MAPK信号通路及其关键分子的影响

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中国现代应用药学 2024年第8期41卷 1038-1046页

作者：李丹杜雪洋王思农甘肃中医药大学兰州730000

目的以p38MAPK信号通路为切入点,探讨三黄凝胶对大鼠耳廓复合痤疮模型的抗炎作用机制。方法将62只Wistar雄性大鼠分为空白组与造模组。造模组复制痤疮实验动物模型(耳廓涂抹100%油酸+皮下注射痤疮丙酸杆菌菌液),21 d后随机抽取2只做HE染... 详细信息

目的以p38MAPK信号通路为切入点,探讨三黄凝胶对大鼠耳廓复合痤疮模型的抗炎作用机制。方法将62只Wistar雄性大鼠分为空白组与造模组。造模组复制痤疮实验动物模型(耳廓涂抹100%油酸+皮下注射痤疮丙酸杆菌菌液),21 d后随机抽取2只做HE染色,剩余大鼠分为模型组、阳性对照组(维A酸乳膏1.48 g·d^(-1))和三黄凝胶高、中、低(1.1、0.568、0.3 g·d^(-1))剂量组,连续用药28 d,并在治疗第7,14,28天对各组大鼠耳廓外观进行观察评价;取右侧耳廓组织,HE染色观察组织病理学变化,rT-PCr检测p38MAPK、MKK3、MKK6 mrNA的表达,iHC和Western blotting检测耳廓组织中MCP-1、HMGB1、α-SMA蛋白的表达。结果与空白组比较,模型组大鼠耳廓组织表皮角化严重,炎细胞浸润明显,p38MAPK、MKK3、MKK6 mrNA水平,MCP-1、HMGB1、α-SMA蛋白表达水平明显升高(PrNA及MCP-1、HMGB1、α-SMA蛋白水平均明显降低(PrNA和MCP-1、HMGB1蛋白表达明显下降(PrNA和α-SMA蛋白表达改变不明显。结论三黄凝胶缓解痤疮丙酸杆菌菌液诱导的炎症反应状态,减少组织炎症损伤,可能与其干预p38MAPK蛋白反馈调节信号通路,抑制MCP-1、HMGB1、α-SMA表达有关。

关键词：三黄凝胶痤疮 p38MAPK信号通路 MCP-1 HMGB1 α-SMA

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云南省边境地区乡村体育教师身份认同研究

云南省边境地区乡村体育教师身份认同研究

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作者：农必灿云南师范大学

学位级别：硕士

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广西沿海沙质环境中常见硅藻的分类学与多样性研究

广西沿海沙质环境中常见硅藻的分类学与多样性研究

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作者：农群专广西大学

学位级别：硕士

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基于改进麻雀搜索算法与rSA-TCN-LSTM的短期建筑负荷预测方法

基于改进麻雀搜索算法与RSA-TCN-LSTM的短期建筑负荷预测方法

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作者：农贵山吉林化工学院

学位级别：硕士

建筑能耗占全球能耗的三分之一以上,且占温室气体排放量的28%。随着城市化和人口增长,建筑能源需求不断增加,可能导致环境恶化。在利用大量可再生资源发电以缓解环境问题的同时,需求侧管理对于实现净零排放和提高能源效率仍然至关重要... 详细信息

建筑能耗占全球能耗的三分之一以上,且占温室气体排放量的28%。随着城市化和人口增长,建筑能源需求不断增加,可能导致环境恶化。在利用大量可再生资源发电以缓解环境问题的同时,需求侧管理对于实现净零排放和提高能源效率仍然至关重要。准确的建筑负荷预测对于制定最佳需求响应方案以转移或减少电网需求至关重要。针对多变量短期建筑负荷预测存在时间相关性捕捉能力不足,导致预测准确度降低的问题。本文提出了一种短期的建筑负荷预测方法。首先,将残差自注意力机制(rSA)添加到时间卷积网络(TCN)残差模块中,构建rSA-TCN网络。建筑物负荷受气象、节假日等因素的影响较大。气象变量(温度、湿度、风速等)被用作输入变量来预测建筑负荷。如果将所有因素作为建筑负荷预测模型的输入变量,计算的复杂性可能会增加,影响预测性能。rSA可以计算序列中每个元素之间的不同权重,分析出不同输入参量对预测目标的重要程度,量化建筑负荷影响因素(温度、湿度和日类型等)输入特征影响力的权重,突出关键特征,弱化相关性较小的特征,并增强TCN学习输入序列中不同时间步之间的依赖关系。实验结果表明rSA可以有效地突出关键特征,弱化相关性较小的特征。然后,TCN利用突出的特征提取能力,对原始特征进行融合获取高维的抽象特征,加强了对特征信息的挖掘。而LSTM网络具有强大的时序预测能力,将rSA-TCN与长短期记忆网络(LSTM)结合,rSA-TCN提取时间特征后输入至LSTM网络,LSTM网络记忆单元的处理效率得以提高,预测模型更有效地学习时间序列的复杂交互关系,以预测未来的短期建筑负荷。最后,利用改进的麻雀搜索算法(iSSA)对预测模型的学习率、随机失活率等超参数进行优化,进一步提高预测性能。总之,本文提出的基于改进麻雀搜索算法的rSA-TCN-LSTM的短期建筑负荷预测方法,不仅能够有效提升预测精度,还为实现建筑领域的净零排放目标提供了有力的技术支持。这一研究不仅具有重要的理论意义,也具有广泛的实际应用前景,有望在未来的建筑能源管理中发挥重要作用。

关键词：建筑电力负荷预测时间卷积网络长短期记忆网络改进的麻雀搜索算法残差自注意力机制

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