学情调查和数据驱动专业基础课教学探索

文章以“数字电子技术基础”课程为对象,设计了基于教学数据和问卷调查的教学框架。通过学生情况调查和雨课堂教学数据掌握学习状态和学习能力,针对性设计了个性化作业布置、拓展延伸、疫情线上自学跟学双通道等特色教学方式。结课问卷表明教学设计得到了良好评价和认可。     

价值网络语境下企业设计价值创新路径研究

目的 在新的视角下，提出一种价值创新路径模型，对设计驱动型企业的价值实现方式进行有效补充。方法 通过文献研究，论述了企业关系由价值链到价值网转变的历史趋势;通过比较研究，对价值实现过程中主客体之间的4种关系进行了类比分析，提出了不同主客体关系状态下设计实践的具体表现方式。结果 在价值网络语境下，以价值论为理论依据，从主客体之间的关系入手，构建设计价值创新路径模型。结论 通过分析证明:“主客体统一状态”是企业价值创造的理想状态;主客体关系一直处于动态的变化过程中;客体对主体的“意义”也一直处于动态变化中。在这种动态变化的关系网络中，设计驱动方式已经成为企业创新的重要模式，企业如何捕获并诠释“意义”，成为价值实现的关键所在。     

隐私计算面临的挑战与发展趋势浅析

隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术,能够保障数据在流通与融合过程中的"可用不可见"。近两年来,在政策驱动和市场需求共同作用下,隐私计算技术、产业、应用迅速发展。一方面,数据流通需求不断加强,机构间数据流通成为促使数据要素市场化配置、充分释放数据要素价值的重要环节;另一方面,不断实施的法律法规使得数据的安全与保护,特别是数据流通过程中的合规性,成为持续稳定的市场需求,而不再是短暂的监管应对行为。     

漂浮型BiOCl/EP光催化剂的原位合成及其光催化降解性能

通过原位沉积法将BiOCl负载到膨胀珍珠岩(EP)孔隙表面,制备出新型漂浮型BiOCl/EP光催化剂,并通过一系列手段对样品进行表征。结果表明,在模拟太阳光照射下,BiOCl/EP复合材料在125 min内对100 mL 15 mg/L罗丹明B溶液的降解率可达95.8%,远高于纯BiOCl。光催化活性的提高主要归因于BiOCl/EP复合材料中的Bi—O—Si键可作为电子传输通道促进光生电子-空穴对的分离和迁移、更高效的太阳光能利用率以及活性氧物种产生的效率。经过5次连续循环使用后,该复合物的光催化降解效率仍可达到91.0%。     

分布式多元随机动态场景生成及快速精准场景降维算法

高比例新能源及多源耦合是电力系统发展的重要特征,这也为系统稳定经济运行提出了新挑战。该文以园区型多能系统为对象,研究了分布式多元随机动态场景分析,从多时空角度有效量化不确定因素给系统造成的影响,可为系统灵活重构、多维度协同运行与决策提供有力模型与场景支撑。首先由预测误差驱动拟合多元功率预测误差概率分布,全面反映随机功率出力信息,提高模型泛化性;以时序相关范围参数为数据驱动关联变量,高效动态控制波动强度;最终场景生成利用逆变换映射思想保证置信度。然后针对典型场景提取,提出一种综合递归聚类思想的多段嵌套削减算法,结合改进Wasserstein距离指标,兼具准确、时效、稳定方面的优势。最后由对比实验论证该方法的前沿有效性。     

基于机理数据协同驱动的重型燃气轮机 控制系统参数解析余度构建研究

针对重型针对重型燃气轮机控制系统传感器解析余度的构建问题，提出了一种机理数据协同驱动的控制系统 参数解析余度构建方法。首先基于重型燃气轮机工作原理，建立参数的机理模型;然后引人网络架构搜索法 得到最优前馈神经网络结构，通过前馈神经网络训练机理模型的误差，得到数据驱动模型，将其作为机理模 型的补偿部分，补偿部分提高了参数解析的精度。仿真结果表明本文提出的参数解析方法的有效性，用该方 法可获得精准的解析模型。 燃气轮机控制系统传感器解析余度的构建问题，提出了一种机理数据协同驱动的控制系统 参数解析余度构建方法。首先基于重型燃气轮机工作原理，建立参数的机理模型;然后引人网络架构搜索法 得到最优前馈神经网络结构，通过前馈神经网络训练机理模型的误差，得到数据驱动模型，将其作为机理模 型的补偿部分，补偿部分提高了参数解析的精度。仿真结果表明本文提出的参数解析方法的有效性，用该方 法可获得精准的解析模型。