基于发展科学探究能力的高中化学教学实践 ——以"元素周期律"章节为例

基于学生在学习元素周期律时存在的普遍问题改进了教学实践,分析了元素周期律发展学生科学探究能力的价值,设计了四个教学环节——趣味导入,成果展示;分析规律,做出猜想;设计方案,收集证据;梳理模型,迁移应用,并提出了三点针对学生探究能力发展的教学建议.     

基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

一类非齐次退化抛物方程的零可控性

介绍了解的适定性、Carleman估计、可观测性不等式和最优控制概念,通过推导证明存在一个控制函数,使原方程的解在t=T时为零,说明此方程具有零可控性.     

光敏剂在光动力治疗中的应用研究进展

光动力疗法（PDT）以其超高时空分辨率、非侵入性及低毒副作用的优点，被认为是治疗癌症和各种非恶性疾病的有效疗法之一。本文主要综述了几类光敏剂发展历史、主要结构、特点及研究进展，分析了高性能光敏剂的开发动态，包括化学修饰；与具有特定细胞受体的其他配体缀合成复合光敏剂；采取纳米技术，如纳米颗粒输送，基于富勒烯的光敏剂等。基于此，指出具有临床应用前景的高性能光敏剂的基本特征、设计原则及发展趋势。     

春风化雨快雪时晴——国家大剧院十三周年线上艺术节直播工作侧记

中国国家大剧院(National Centre for the Performing Arts of China),位于北京市中心天安门广场西,人民大会堂西侧,由主体建筑及南北两侧的水下长廊、地下停车场、人工湖、绿地组成,于2007年12月22日正式开放,投入演出运营。此后的每年12月22日,既为国家大剧院的公众开放日艺术节,剧院会组织各艺术门类,不同形式的演艺节目,在剧院内部不同的场所进行演出活动,并向广大公众免费开放。2020年,由于新型冠状病毒疫情的肆虐,国家大剧院基于对人民生命健康负责任的态度,将十三周年的艺术节改为线上形式,“公众开放日”首次从线下迁徙到线上,为观众奉上一场不一样的“线上艺术节”。12月22日,从10:00至22:00国家大剧院进行了12小时不断线的艺术演出及活动直播,并通过5G网络,在国家大剧院古典音乐频道、央视新闻、抖音等30余家网络媒体同步播出;同时联合央视网、中国日报网等多个Facebook、Instagram与YouTube海外社交平台多语种账号面向全球观众进行报道,覆盖30余万海外网民,直播过程中实时累计全网点击近亿人次。     

多特征检测人形识别安防摄像机设计

针对高准确率和快速跟踪摄像功能的需求,基于机器视觉设计了人形识别安防摄像机。首先,确定了整体工作方案;其次,提出一种多特征组合人形识别方法,通过训练3个分类器,分别识别人形正身、侧身和背身,并采用haar特征+adaboost算法实现人形识别和定位功能,再利用PID算法控制步进电机和舵机实现人形跟踪;最后,开发了安卓手机端APP。测试结果表明:多特征组合识别方法能够快速识别人形目标,帧率不低于20Hz;与单特征人形识别方法相比,识别准确率提高27.3%;人形目标追踪时间不超过1.7s;摄像机能够流畅实现WiFi控制、无线监视和录像下载等功能。     

非光滑凸问题投影型对偶平均优化方法的个体收敛性

对于一般凸问题,对偶平均方法的收敛性分析需要在对偶空间进行转换,难以得到个体收敛性结果.对此,文中首先给出对偶平均方法的简单收敛性分析,证明对偶平均方法具有与梯度下降法相同的最优个体收敛速率Ο(lnt/t).不同于梯度下降法,讨论2种典型的步长策略,验证对偶平均方法在个体收敛分析中具有步长策略灵活的特性.进一步,将个体收敛结果推广至随机形式,确保对偶平均方法可有效处理大规模机器学习问题.最后,在L1范数约束的hinge损失问题上验证理论分析的正确性.     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

煤泥燃烧过程中汞的迁移行为研究

采用在线汞测试方法，以山西省低热值煤电厂中掺烧的煤泥为研究对象，利用实验室小型流化床，研究煤泥中汞的热转化行为差异及共性特征、影响煤泥热转化过程中汞迁移的关键因素，以揭示煤泥热转化过程中汞污染物的迁移机理。结果表明，同一种煤泥，相同气氛，800、900、1 000 ℃下，燃烧温度对煤泥中的汞的释放比例没有变化；相同温度，汞的释放比例为氮气>空气>氧气。3种煤泥在相同燃烧条件下，汞的释放特征相似，元素汞的释放量和释放比例差异较大。释放量与煤泥中的汞含量正相关，释放比例与煤泥中汞的赋存形态有一定关系。