西方的东方学及其功能属性

西方的"东方学"作为与古典学、人类学相并列的三大学术领域之一,具有悠久的历史传统,它既是作为一门学问的"东方学",也是作为一种思想形态的"东方观".西方人的自我确认、与他者文化的区分与辨异,都离不开"东方"的存在,而且都围绕"东方专制主义""亚细亚生产方式""东方停滞论""东方神秘主义"四个关键词展开.不同历史阶段西方人"东方"视野的移动伸缩、对"东方—西方"的认同与辨异、结构与解构模式的交互运动,都出于自身文化的内在需要,由此形成了关于"东方"的知识体系与思想传统.研读西方"东方学"著作,揭示其"西方文化认同"与"东西文化辨异"的功能,分析其知识形态与意识形态的双重属性,可以为中国的"东方学"学术史的研究提供外部参照与国际背景.     

"聚合性":巴赫金与陀思妥耶夫斯基

以往对巴赫金"复调"及"外位性"概念的理解多关注其对话的开放性,而往往忽略其基于"涵义"概念的统一性.巴赫金的统一性观念在文化的叙事结构中是对"聚合性"的移置,在诗学层面上是对陀思妥耶夫斯基"博爱的统一"叙事的抽绎.因此,要理解陀思妥耶夫斯基的复调,既需要借助于外位性概念,也要理解这些概念背后的文化叙事结构.     

一类负模量Kirchhoff - Carrier方程的解

利用变分方法和反证法研究了一类含有非线性项的Kirchhoff - Carrier方程,证明了当0<λ1时,该方程至少存在一对非平凡解,且当λ≥a λ₁时该方程不存在同号解.     

中国耕地细碎化的理论解析与研究框架

基于演绎推理法和文献研究法,探索耕地细碎化的概念、过程、机制和效应,并构建耕地细碎化研究框架,为耕地细碎化研究提供理论指导。结果表明:①耕地细碎化是耕地在自然-人为双重因素驱动下,耕地地块在形态上不断分割、变小,耕地产权在主体上不断细分、多元的过程,并分别表现为相互关联又有所区别的耕地景观细碎化和耕地权属细碎化; ②耕地细碎化研究应遵循“诊断-机制-效应-治理”的理论框架,耕地细碎化诊断需从形态和权属两方面构建评价指标体系,形成机制可从自然切割力、利用切割力、设施切割力和管理切割力4个方面揭示不同因素的作用机制,效应需揭示不同尺度下耕地细碎化形态和产权的趋势性转折对经济、社会和生态的影响,治理研究应按照“问题识别治理潜力治理路径保障措施”的逻辑顺序构建。     

舌控智能辅助系统的通信装置研究

为提高舌控智能辅助系统舌部运动信息的采集精度,利用STM32H743和LabVIEW设计了一种对舌机接口辅助系统进行信号采集、传输的通信装置.该装置通过舌部触碰嵌入式电极传感器发出信号并传输给单片机(进行舌控信号采集),然后通过串口传给上位机以此最终实现数据的采集与保存.实验结果表明,该装置可有效完成舌控智能辅助系统对控制信号的采集与传输,并具有实时显示、自动保存和查询历史数据等功能; 因此,该装置在舌控智能辅助系统的信号采集中具有良好的应用前景.     

氢化物原子荧光光谱法测定党参中的硒含量

为建立一种操作简便,快速,高灵敏度的氢化物原子荧光光谱法测定党参中硒的分析方法。方法 采用原子荧光光谱法对测定党参中硒元素进行含量的定量分析方法。结果 硒含量在0~40 μg/L质量范围内与其荧光强度呈现良好的线性关系（R²=0.9999）,检出限为Q=0.065 ng/mL;加样回收率为113.33%,相对标准偏差（RSD）为4.97%;精密度RSD为1.65%;准确度RSD为4.58%;稳定性RSD为6.52 %。11个不同品种党参之间的硒含量稍有不同,但都在0.1 mg/kg以下。结论 在富硒党参质量控制检测中,用原子荧光光谱法测定硒含量,其操作快速、简便,能准确测定党参硒含量。     

深度学习的人体图像半自动标注系统

针对目前数据标注过于依赖硬件、手动数据标注效率低下的问题,提出了基于深度学习的人体图像半自动标注系统.系统通过对算法进行改进,增加人体关键点个数进行特征提取和加入运动信息的约束,提高了视频分阶段标注的准确率.使用真实数据集仿真实验证明了通过深度学习算法进行数据标注的可行性,并且使用半自动标注的速度快、准确率高.     

NDN数据提供者移动支持策略能耗建模与分析

基于数据提供者的移动节点在网络中的不同位置及不同移动速度,结合命名数据网络（NDN）请求者驱动的数据传输模式,提出了3类NDN移动支持策略的网络能耗解析表达式,为NDN移动网络的研究提供了形式化的建模方法.对这3类移动支持策略在不同场景下能耗的分析与比较结果表明,数据流行度分布、移动节点所处位置及移动速度对策略的能耗影响不尽相同,为后续探求最优能效的移动支持策略提供了理论参考.     

基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数（BC）的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.     

车联网基于信任度的RSU识别及资源分配算法

在车联网中,由于部分路侧单元（RSU）的位置比较偏远,无法得到网络管理员的及时维护,可能遭到攻击,变为不可信任的路侧单元,降低了车辆的通信质量和网络能效.为了有效地识别RSU的可靠性,提出了一种基于信任度的路侧单元识别及资源分配算法,将路侧单元识别、传输模式的选择和功率分配联合建模为网络能效的优化问题,并分成3个子优化问题,分别求解.首先,采用基于信任度的RSU识别算法,识别出可信任和不可信任的路侧单元;其次,优化车辆资源块配置和链路选择;最后,通过次梯度算法优化传输功率,最大化网络能效.理论分析和仿真结果表明,所提算法具备较低的复杂度,可以达到较高的路侧单元识别准确度,并有效地提升网络总能效.