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文化分层理论视角下“饭圈”青年的生存样态探微

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福建论坛（人文社会科学版） 2024年第5期 147-160页

作者：吕君怡王嘉西南财经大学马克思主义学院大连理工大学马克思主义学院大连理工大学思想政治教育所

网络社交圈层化是我国网络社会分层的新表现,热衷追星的“饭圈”青年正是在此背景下发展壮大的一类特殊群体。布尔迪厄文化分层理论中关于文化品味、文化资本与文化场域的理论框架对于剖析“饭圈”青年的生存样态具有重要借鉴价值。“... 详细信息

网络社交圈层化是我国网络社会分层的新表现,热衷追星的“饭圈”青年正是在此背景下发展壮大的一类特殊群体。布尔迪厄文化分层理论中关于文化品味、文化资本与文化场域的理论框架对于剖析“饭圈”青年的生存样态具有重要借鉴价值。“饭圈”青年的生存现状表现为文化资本权力分层、组织部门分化、趣缘品味分流,她们在流量转化、文化收编、情感劳动等方面拥有独特的优势,同时也面临着圈内封闭狭隘、圈际群体极化、圈外权力滥用等亟待解决的困境。关注和探讨网络文化分层等网络社会的新问题,对引导新时代青年网络文化和数字社群治理具有重要理论参考与现实指导意义。

关键词：文化分层 “饭圈”青年网络文化布尔迪厄生存样态

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基于苯硼酸衍生物的糖类传感器

化学进展 2024年第1期36卷 106-119页

作者：施坦寇东辉薛亚南张淑芬马威大连理工大学精细化工国家重点实验室智能材料化工前沿科学中心大连116024

苯硼酸作为全人工合成的新型糖类识别分子在糖类检测领域受到了广泛的关注,其具有稳定性好、识别能力强等特点,并且易于与多种检测方法耦合。本文首先介绍了苯硼酸与糖类的结合机理,然后总结了对苯硼酸进行结构修饰的策略,主要论述了在... 详细信息

苯硼酸作为全人工合成的新型糖类识别分子在糖类检测领域受到了广泛的关注,其具有稳定性好、识别能力强等特点,并且易于与多种检测方法耦合。本文首先介绍了苯硼酸与糖类的结合机理,然后总结了对苯硼酸进行结构修饰的策略,主要论述了在硼酸基团的邻、间、对位引入吸电子基团或供电子基团的方法,以及在降低pKa和提高糖类检测选择性方面取得的进展;同时也总结了近年来基于这些新型苯硼酸衍生物的糖类传感器,包括电化学传感器、荧光传感器、凝胶传感器和光子晶体传感器,主要分析物为结构类似的葡萄糖、果糖等单糖,并分别论述了检测原理。最后对基于苯硼酸衍生物的糖类传感器进行比较,分析各自的优缺点,并分别从诊疗一体化和复杂化学环境糖类识别检测两个方向对未来苯硼酸衍生物的糖类检测应用进行展望。

关键词：苯硼酸糖电化学荧光凝胶光子晶体

高压比离心压气机参数化造型与分流叶片位置优化

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工程热物理学报 2024年第4期45卷 1022-1030页

作者：顾云开刘艳张闯张傲刘思琪大连理工大学能源与动力学院大连116024 中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心南京211106

为寻求分流叶片的最佳位置,本文以某跨声速高压比离心叶轮为研究对象,基于自开发带分流叶片离心叶轮参数化造型程序、CFD数值计算、拉丁超立方采样,结合多目标遗传算法进行优化设计。优化结果表明,对于所研究的叶轮,当分流叶片前缘盘侧... 详细信息

为寻求分流叶片的最佳位置,本文以某跨声速高压比离心叶轮为研究对象,基于自开发带分流叶片离心叶轮参数化造型程序、CFD数值计算、拉丁超立方采样,结合多目标遗传算法进行优化设计。优化结果表明,对于所研究的叶轮,当分流叶片前缘盘侧向主叶片压力面偏置,盖侧以近似相等的偏置量向主叶片吸力面偏置;尾缘略向压力面偏置;并且前缘出现后掠角时为分流叶片的最佳位置。该方案的设计点效率提升1.1%,压比提升0.72%。

关键词：离心压气机参数化造型分流叶片周向偏置前缘掠角

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从机体哲学视角看科技人文的融合与共生

自然辩证法通讯 2024年第2期46卷 106-112页

作者：赵欣王前大连理工大学人文与社会科学学部辽宁大连116024

将科技、人文对立起来的二元论倾向引发了很多社会问题,促进科技人文的融合与共生是人类社会健康发展的必由之路。从机体哲学视角看,科技与人文因素在不同类型机体中本来就是按照不同方式和比例嵌合在一起的,机体之间的互动决定了科技... 详细信息

将科技、人文对立起来的二元论倾向引发了很多社会问题,促进科技人文的融合与共生是人类社会健康发展的必由之路。从机体哲学视角看,科技与人文因素在不同类型机体中本来就是按照不同方式和比例嵌合在一起的,机体之间的互动决定了科技与人文融合的具体方式,而狭隘的工具理性认知模式遮蔽了科技与人文之间的各种有机联系。运用机体哲学的方法论对各类机体及其相互关系进行网络分析、情境分析、状态分析和趋势分析,有助于促进科技与人文的共生,加强“新工科”“新文科”建设,为发展中国特色社会主义现代化事业提供新的理论资源。

关键词：科技人文机体哲学新工科新文科

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改进行为克隆与DDPG的无人驾驶决策模型

计算机工程与应用 2024年第14期60卷 86-95页

作者：李伟东黄振柱何精武马草原葛程大连理工大学汽车工程学院辽宁大连116024

无人驾驶技术的关键是决策层根据感知环节输入信息做出准确指令。强化学习和模仿学习比传统规则更适用于复杂场景。但以行为克隆为代表的模仿学习存在复合误差问题,使用优先经验回放算法对行为克隆进行改进,提升模型对演示数据集的拟合... 详细信息

无人驾驶技术的关键是决策层根据感知环节输入信息做出准确指令。强化学习和模仿学习比传统规则更适用于复杂场景。但以行为克隆为代表的模仿学习存在复合误差问题,使用优先经验回放算法对行为克隆进行改进,提升模型对演示数据集的拟合能力;原DDPG(deep deterministic policy gradient)算法存在探索效率低下问题,使用经验池分离以及随机网络蒸馏技术(random network distillation,RND)对DDPG算法进行改进,提升DDPG算法训练效率。使用改进后的算法进行联合训练,减少DDPG训练前期的无用探索。通过TORCS(the open racing car simulator)仿真平台验证,实验结果表明该方法在相同的训练次数内,能够探索出更稳定的道路保持、速度保持和避障能力。

关键词：无人驾驶强化学习模仿学习决策算法 TORCS

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考虑时间相关性的风速和波浪高度短期预测

船舶力学 2024年第6期28卷 832-842页

作者：姚骥汪雪良武文华顾学康张欣玉中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 深海技术科学太湖实验室江苏无锡214082 大连理工大学运载工程与力学学部辽宁大连116024

风与波浪高度是海洋工程设计的重要参数之一,其准确预测具有重要的工程意义。针对波浪高度复杂多变、难以预测的挑战,本文考虑时间相关性,利用长短时记忆(Long-Short-Term Memory,LSTM)神经网络方法建立风和波浪高度的短期预测模型。首... 详细信息

风与波浪高度是海洋工程设计的重要参数之一,其准确预测具有重要的工程意义。针对波浪高度复杂多变、难以预测的挑战,本文考虑时间相关性,利用长短时记忆(Long-Short-Term Memory,LSTM)神经网络方法建立风和波浪高度的短期预测模型。首先,对波浪高度和风速等海洋环境原始时间序列进行分析,并选取不同时间间隔对浪高和风速极值进行取值;其次,对风速与波浪高度开展相关性分析,并基于LSTM方法,构建风和波浪高度单步预测模型。在时间间隔为0.5 h时,波浪的预测误差为0.12 m;进而构建风和波浪联合预测模型,预测风速下的波高预测误差仅为0.12m,与实测风速下的波浪预测误差基本一致。

关键词：相关性分析长短时记忆神经网络风速预测波浪预测联合预测模型

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融合文本摘要和情绪感知的抑郁倾向识别

中文信息学报 2024年第5期38卷 146-154页

作者：季浩然林鸿飞杨亮徐博大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

抑郁症作为世界第四大疾病,严重影响着人们的生理和心理健康。随着互联网的发展,社交媒体的发布内容已经成为研究精神疾病的重要数据源,研究者开始应用自然语言处理技术自动检测抑郁倾向。现存算法无法充分捕捉到长文本中的关键信息,忽... 详细信息

抑郁症作为世界第四大疾病,严重影响着人们的生理和心理健康。随着互联网的发展,社交媒体的发布内容已经成为研究精神疾病的重要数据源,研究者开始应用自然语言处理技术自动检测抑郁倾向。现存算法无法充分捕捉到长文本中的关键信息,忽略了对用户情绪状态的时序性建模,进而造成抑郁倾向识别性能不佳。该文提出一种融合文本摘要和情绪感知的抑郁倾向识别模型,首先利用文本摘要算法抽取用户历史文本的全局语义特征,在压缩文本长度的同时保留了与用户真实意图强相关的内容;然后利用词汇增强算法计算句子级的细粒度情绪表示,并结合深度神经网络捕获了用户的情绪变化特征。实验结果表明,该文提出的模型取得了更佳的识别效果,在抑郁倾向识别数据集上将检测结果的正类F 1值提升至75.61%。

关键词：抑郁倾向识别自然语言处理文本摘要情绪感知

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基于深度学习的短期交通流预测方法综述

交通运输工程学报 2024年第2期24卷 50-64页

作者：崔建勋要甲赵泊媛哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090 大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、... 详细信息

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明:针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方向。

关键词：智能交通短期交通流预测深度学习卷积神经网络图神经网络循环神经网络

预应力及超低温循环作用下碳纤维复合材料微裂纹行为研究

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复合材料学报 2024年

作者：陈春宇王剑锋张木子柳敏静杨雷武湛君大连理工大学力学与航空航天学院工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室大连理工大学材料科学与工程学院

低温燃料贮箱复合材料化是实现运载火箭结构减重、提升运载能力的有效途径，但贮箱在服役过程中要承受超低温循环和机械载荷的共同作用，容易导致复合材料内部产生微裂纹，从而威胁结构安全。本文利用简易的预应力加载装置对碳纤维/环... 详细信息

低温燃料贮箱复合材料化是实现运载火箭结构减重、提升运载能力的有效途径，但贮箱在服役过程中要承受超低温循环和机械载荷的共同作用，容易导致复合材料内部产生微裂纹，从而威胁结构安全。本文利用简易的预应力加载装置对碳纤维/环氧复合材料正交层合板进行超低温循环试验，研究预应力和超低温循环共同作用下复合材料层合板的微裂纹萌生和演化规律。结果表明：层合板边缘层的微裂纹密度总体大于内层，但中心两个90°叠加层表现出最大的微裂纹密度；与只有低温循环条件相比，引入预应力后层合板在同样的低温循环次数下微裂纹密度更大，增长速率更快；随着循环次数的增加，微裂纹密度的增长速率先快后慢，最终趋于饱和；随着预应力水平的提升，层合板中微裂纹的萌生和扩展速率也进一步加剧。本研究初步揭示了复合材料在载荷及超低温循环耦合作用下的微裂纹萌生和演化机制，可为低温复合材料贮箱的研制和应用提供有意义的参考。

关键词：碳纤维/环氧复合材料层合板超低温循环预应力微裂纹