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关键词： 滚动轴承   故障诊断   注意力机制   连续小波变换   卷积神经网络  

摘要： 针对卷积神经网络在处理滚动轴承时域信号时难以充分提取特征、故障样本稀少及模型泛化性能不足的问题,提出一种基于注意力机制的增强卷积神经网络小样本故障诊断方法。首先,使用连续小波变换将轴承振动信号转化为二维时频图像,以便可视化其特征。然后,通过数据增强扩充样本数据,提升模型在小样本情况下的泛化性。为提高特征提取和模型泛化能力,使用MixConv将ConvNeXt V2模型的7×7卷积层重构为不同大小的并行卷积核,增强多尺度特征提取效果;引入卷积注意力机制模块(CBAM)提升关键特征识别能力。该模型在凯斯西储大学、东南大学和渥太华大学的故障数据集上进行实验验证。实验结果表明,所提模型对不同故障的识别率均为100%,与目前常用的7个模型相比,在相同条件下故障识别准确率最高,具有较强的泛化性能。

关键词： 古典概型   高中数学教材   枚举法   列表法   树形图   列举法   高考   快速求解  

摘要： 在概率中,列举法是一种非常基础而又重要的方法.特别是在一些较复杂的古典概型中,总的基本事件个数相对比较少时,列举法可作为首选方法.实际上,我们在逐一列举过程中,还可能发现某些规律,也方便快速求解.高中数学教材中,列举法包括了常见的三种形式:枚举法,列表法和树形图法.

关键词： 结构方程模型   课程思政   影响因素  

摘要： 目的探讨中医药院校课程思政建设的影响因素,开发切实高效的中医药院校课程思政建设行为路径分析模型,力求解决中医药院校课程思政建设过程中面临的难题。方法应用结构方程模型,通过自制量表进行路径系数和中介效应进行测量。结果教学理念、师德风范、教学效果、教学过程正向影响课程思政价值体现;师德风范、教学效果在课程思政价值体现中起中介作用。结论以转换教学理念为主体,优化课程思政教育的标准和尺度;以师德风范为引领,强化课程思政建设的目标和方向;以中医药专业知识技能为载体,深化课程思政建设的内涵和底蕴。

关键词： 高校   ESI   潜力学科   影响因素  

摘要： 目的:探索入围ESI全球前1%的影响因素,为温州医科大学乃至全国各大高校更有针对性地开展学科建设提供参考。方法:引入修正因子对温州医科大学的潜力学科进行识别,以环境/生态学为例,对比修正被引频次和ESI阈值后将InCites数据库中的6 878个高校分为入围ESI高校组和未入围ESI高校组。采用Mann-Whitney U检验对比两组的论文数及引文影响力、合作结构、JCR期刊分区结构、机构概览的差异。采用Spearman相关分析研究入围ESI高校组各指标与修正被引频次的相关性。采用多元线性回归分析方法比较论文数及引文影响力对修正被引频次的影响程度。结果:依据2023年9月15日更新的ESI数据和8月25日更新的InCites数据,温州医科大学最有潜力入围ESI全球前1%的学科是环境/生态学,在各研究指标中与入围ESI全球前1%的高校表现相当甚至更好。入围ESI高校组的论文数、引文影响力、国际合作论文百分比、仅组织合作论文百分比、横向合作论文百分比、Q1期刊论文百分比、国际教学人员/教学人员、博士学位/本科学位、研究收入/教学人员显著高于未入围ESI高校组(均P<0.001)。入围ESI高校组有更稳定的合作结构和JCR期刊分区结构。相比引文影响力(b=0.069,P<0.001),论文数(b=0.930,P<0.001)是影响潜力学科入围ESI全球前1%更重要的因素。修正被引频次与论文数(r=0.906,P<0.001)、引文影响力(r=0.515,P<0.001)、国际合作论文百分比(r=0.203,P<0.001)、横向合作论文百分比(r=0.275,P<0.001)、Q1期刊论文百分比(r=0.478,P<0.001)、国际教学人员/教学人员(r=0.389,P<0.001)、博士学位/本科学位(r=0.338,P<0.001)、研究收入/教学人员(r=0.385,P<0.001)存在显著正相关关系,与国内合作论文百分比(r=-0.148,P<0.001)、仅组织合作论文百分比(r=-0.149,P<0.001)、Q2-Q4期刊论文百分比(r=-0.394、-0.339、-0.315,P<0.001)存在显著负相关关系。结论:入围ESI高校组和未入围ESI高校组存在差异化特征;论文数相比引文影响力对入围ESI全球前1%的影响更大;论文数、引文影响力、国际和横向合作占比、高质量期刊发文占比、国际师资占比、博士学位占比、基金吸引能力正向影响入围ESI全球前1%。

关键词： 强风化泥岩   桩板墙   挡土板   土压力   距宽比  

摘要： 为探明桩间档土板后土压力的影响因素,以吉林省含强风化泥岩某边坡为研究对象,基于卸荷拱法,建立桩间土拱的力学计算模型,对比研究不同计算方法的挡土板后土压力计算的适用性,而后对桩板墙距宽比、土体粘聚力及内摩擦角等因素对挡土板后土压力的影响规律进行分析。结果表明,采用本文计算模型得到的土压力与筒仓法(规范法)计算结果较为接近,更符合工程实际;桩间挡土板上的土压力与桩板墙距宽比呈正比关系,与土体强度参数(粘聚力和内摩擦角)呈反比关系。

关键词： 三重一大   决策   评价  

摘要： 目的构建医院科室核心组落实“三重一大”制度的评价量表,了解制度执行情况,为个性化建议提供依据。方法采用自行设计问卷对某医院186名科室核心组成员进行问卷调查,分析评价结果。结果量表内部一致性系数为0.974,经探索性因子分析,提取出3个公因子的累计贡献率为85.430%,命名为科室自身建设、监督与评价、项目论证,党支部参与程度一般的科室的得分相对较低(p<0.05)。结论医院总体情况良好,党支部书记参与有利于科室“三重一大”制度落实,建议加强党支部建设,完善制度规定,建立“督帮考”体系,推进科室更好落实改进。

关键词： 线性代数   线性相关性   化归思想   矩阵思维   思维导图  

摘要： 向量组的线性相关性是线性代数课程最重要的内容之一,概念较为抽象和复杂,是线性代数教学中的重点和难点。本文从线性相关性的概念引入、判定方法以及思政元素三个方面,探讨了线性相关性的教学方法。通过融入矩阵思维和化归思想的方式,结合几何图形和思维导图等直观工具,启发并帮助学生更好地理解和掌握向量组线性相关性的概念,体会代数思想。The linear dependence of vector group is one of the most important contents of linear algebra course. The concept is abstract and complex, which is the key and difficult point in the teaching of linear algebra. This paper discusses the teaching methods of linear dependence from three aspects: the introduction of the concept of linear dependence, the determination method and the ideological politic elements. Combined with intuitive tools such as geometric figures and mind maps, it integrates the idea of reduction and matrix thinking to help students better understand and master the concept of linear dependence of vector groups and experience algebraic ideas.

关键词： 课程思政   生物学专业   教学挑战   解决策略   BOPPPS教学模型  

摘要： 新时代背景下,进一步深化高校课程思政是构建高质量人才培养体系、推进“三全育人”格局的关键举措。为提升生物学专业教学中课程思政的效果,通过分析当前教学现状和面临的挑战,进而提出切实可行的解决策略。以东北农业大学的生物学专业课程为例,采用案例分析和问卷调查相结合的研究方法,对教学内容与思政元素融合的难度、教学方法的局限性和评价体系的创新需求进行深度剖析。以此为基础提出了创新教学内容和教学方法、建立多元化评价体系的具体策略,并应用BOPPPS教学模式进行实践探索。新教学模式能改善学习氛围,有效提高学生成绩和课堂参与度。学生对融合思政元素的BOPPPS教学模式表示满意,认为该模式有效提升了学习效果。因此,有效实施课程思政,创新教学内容和方法,建立多元化评价体系,有助于提升教学质量和培养具有社会责任感和国际竞争力的生物学专业人才。

关键词： 共享储能   容量租赁   新能源配储   超模博弈   价格决策  

摘要： 在新型电力系统建设下,多省政策强制新建新能源场站配置储能,共享储能容量租赁作为新能源场站满足配储要求的新型模式,其定价机制尚不完善。鉴于此,考虑自建与租赁2种新能源场站配储方式,针对由共享储能容量租赁商和储能设备集成商构成的“新能源配储”竞争市场,构建基于超模博弈的共享储能容量租赁价格决策模型,求解市场均衡状态下的共享储能容量租赁最优价格策略,并以某区域“新能源配储”市场为例开展定价仿真。算例结果证明了所提模型的有效性,可为共享储能价格制定与投资规划提供决策支撑。

关键词： 知识图谱   链接预测   零样本  

摘要： 为了解决支持样本有限条件下零次知识图谱链接预测模型性能下降的问题,提出了一种单样本条件下邻域选择聚合零次知识图谱链接预测方法(NSALP)。该方法主要由特征提取器、生成器、判别器三个模块实现。借鉴图同构网络的思想对特征提取器模块进行改进,在聚合头尾邻域时为每个邻域节点分配一个可学习的参数,进而过滤无关特征,凸显有效特征;以头节点嵌入与关系文本描述的组合作为生成器学习过程的引导,使生成器生成的新组合特征更加接近真实的知识三元组结构特征。在NELL-ZS和Wiki-ZS两个零次知识图谱数据集上,所提模型的性能对比基线模型分别提升了2.5和0.7百分点。在NELL-ZS进行的消融实验中,所提extractor+和generator+模块的性能表现均优于未做改进的模型,佐证了改进方法的有效性。