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摘要： 2024年,静安区人大常委会在区委坚强领导下聚焦中心工作、聚力民生关切、聚合代表力量,为静安加快建成上海具有世界影响力的社会主义现代化国际大都市标志性地区作出应有贡献.

关键词： 课程思政   概率论与数理统计   教学  

摘要： 文章聚焦于概率论与数理统计课程,探索了如何在教学过程中有效融入思政元素,在传授专业知识的同时,引导学生树立正确的三观,激发学生的学习兴趣与积极性.通过深入挖掘课程内在的思政价值,结合学科发展历史、启发性寓言、杰出人物事迹以及贴近生活的实际案例,文章设计并实施了一系列课程思政教学策略.这些策略不仅丰富了教学内容,还促进了学生将理论知识应用于实际问题的能力,全面提升了高校的人才培养质量.

关键词： OBE   概率论与数理统计   数学期望   教学设计  

摘要： 概率论与数理统计是高等院校一门重要的数学公共基础课.文章基于OBE理念,以知识传授、能力培养和价值引领为育人目标,探索概率论与数理统计课程的教学改革,并以数学期望为例进行教学设计,为课程实践教学提供参考.

关键词： 高等数学   成绩影响因素   课堂认真度   教学方法   Logistic回归  

摘要： 本研究通过问卷调查的方式,全面分析了影响高等数学课程成绩的关键因素.为确保结果的准确性与科学性,采用了卡方检验和Logistic回归分析等统计方法,对收集到的数据进行深入挖掘.卡方检验用于分析与数学成绩相关的计数资料,帮助识别潜在的影响因素;Logistic回归进一步揭示了不同因素与学生成绩之间的具体关系.研究结果显示,在所有调查的8个变量中,高数兴趣、复习情况以及课堂认真度三个因素与学生成绩呈显著相关关系,其P值均小于0.05,表明这三项因素对学生成绩有着显著的影响.具体来说,学生对高等数学的兴趣程度较高时,通常会表现出较好的学业成绩;同时,规律的复习和课堂上的认真听讲与积极参与也是学生成绩提高的关键.从研究结果出发,可以得出以下结论:要提高高等数学的教学效果,单纯依靠传统的教学方法已不足以满足当前教学需求.因此,教师在未来的教学过程中应更加注重创新教学方式,激发学生的学习兴趣,提升课堂的互动性.教师可以通过引入更为生动的教学案例、互动式讨论以及现代化的教学手段,如多媒体工具、网络平台等,提升学生与同学互动讨论频率和学习动力.此外,研究还表明课后复习在学生成绩中占据重要地位.因此,教师应加强对学生课后复习的督促与指导,帮助学生养成良好的复习习惯.可以通过设置定期的小测验、课后作业及答疑时间等方式,激励学生持续复习,巩固所学知识.

关键词： 碳纤维   多核高斯过程   联合优化   贝叶斯自举   小样本  

摘要： 碳纤维因其高刚性及高强度的特性，被广泛应用于纺织、军事和航天等行业。预测其力学性能有利于提高质量和改进制造工艺等。然而，碳纤维的制造过程成本高、工艺复杂且耗时，导致所能获取的样本数量有限。在样本不足的情况下，难以通过现有的数据驱动技术准确预测碳纤维的力学性能，故提出一种基于多核高斯过程与数据扩充联合优化的集成预测模型（AMK-GP）。该模型通过加权集成多个高斯核函数捕捉数据间的复杂关系，并利用贝叶斯自举法对样本数量进行扩充。同时，为进一步提高预测性能，利用粒子群算法对数据扩充倍数和高斯核函数权重进行联合优化。实验结果显示，在小样本基准测试集和碳纤维力学性能预测中，AMK-GP模型的决定系数R2和误差系数MAPE相对于GP、RBF神经网络和SVM模型有明显优势，证实了该方法在实际应用中的有效性和优越性。未来的研究可以进一步优化数据扩充和模型训练过程，为性能预测提供强有力的技术支持。

关键词： 脉冲分裂   信号提取   双向长短时记忆网络   序列调频斜率直方图   参数估计  

摘要： 针对多雷达辐射源脉冲交错背景下，线性调频（Linear Frequency Modulation， LFM）信号低信噪比导致的脉冲分裂带来原始信号参数难以估计的问题，本文提出了基于深度神经网络和直方图统计的LFM信号两阶段提取与参数估计方法。首先利用双向长短时记忆网络挖掘原始脉冲流中LFM信号与非LFM信号的调制模式差异并进行分类；其次通过序列调频斜率直方图寻找LFM信号分裂脉冲序列间隐含的原始信号调频斜率信息，提取不同调频斜率的LFM信号脉冲子序列；最后在每个子序列中分别估计原始信号的参数。仿真实验结果表明，相较于传统的序列差值直方图算法和循环神经网络分选方法，本文所提方法能够更准确地提取出LFM脉冲信号，并得到较为精确的参数估计结果。

关键词： 水痘疫苗   接种   疑似预防接种异常反应   影响因素  

摘要： 目的 了解北京市某区适龄儿童水痘疫苗疑似预防接种异常反应（adverse event following immunization,AEFI分类报告情况和影响因素。方法 通过北京市预防接种管理系统和中国疾病预防控制信息系统收集2015年1月1日至2023年12月31日北京市某区适龄儿童水痘疫苗接种资料和AEFI报告数据，使用R 4.2.2软件进行Lasso回归筛选变量，使用SPSS 20.0软件进行χ2检验和建立二元Logistic回归模型对Lasso回归筛选出的变量进行多因素分析，检验水准α=0.05。结果 AEFI总报告率为15.54/10万（35例）；本地户籍（OR=0.32,95%CI:0.13～0.81）、城区地区（OR=69 810.45,95%CI:3 679.35～1 324 554.10）、应急接种（OR=0.70,95%CI:0.01～0.10）、第1剂次（OR=0.42,95%CI:0.19～0.93）和接种门诊服务频率/d·周-1≥3(OR=24 757.33,95%CI:2 687.09～228 100.04)的受种者AEFI报告发生率较高。结论 水痘疫苗接种后AEFI以一般反应为主，临床表现以发热较为常见；水痘疫苗与甲肝灭活疫苗、无细胞百日咳白喉破伤风联合疫苗等同时接种没有增加AEFI报告率；某区还需提高门诊日频率较低的门诊AEFI监测敏感性。

关键词： 时间序列预测   分布偏移   归一化  

摘要： 时间序列预测在现代生活中广泛应用于众多领域，成为了一种不可忽视的技术。时间序列数据的非平稳性是一个重要问题，它导致了时间序列数据统计特性的变化、分布不集中，并引发了分布偏移问题，进而增加了时间序列预测的困难。聚焦于时间序列的分布偏移问题，提出了一种简单而有效的可逆实例归一化（RaIN）方法。RaIN方法结合了通用的归一化和可选择的逆归一化技术，具有结构对称性。该方法能够移除和恢复时间序列数据中的非平稳信息，从而显著提高时间序列预测的性能。通过广泛的定量和定性分析验证了RaIN方法在解决分布偏移问题上的有效性。