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关键词： 哈恰图良   民族主义   和声色彩   钢琴协奏曲   小提琴协奏曲   大提琴协奏曲  

摘要： 阿拉姆·伊里奇·哈恰图良(Aram Ilyich Khachaturian,1903—1978年)的三部器乐协奏曲(《小提琴协奏曲》《钢琴协奏曲》《大提琴协奏曲》)是其音乐创作中最具有代表性的作品,且在欧洲现当代音乐历史发展进程中有里程碑意义。20世纪初期的苏联作曲家所创作的器乐协奏曲在欧洲舞台上的展现并不多见,尤其是他的作品中不仅展现了鲜明且丰富的民族性和色彩性,陡然引起音乐表演和评论界的高度关注。然而,哈恰图良作为苏联音乐历史中重要作曲家之一,与其他苏联著名作曲家相比,无论是其作品的演出频次还是对其作品的学术研究,迄今为止相关文献及资料尚不多见。该文试以哈恰图良的三部器乐协奏曲为研究对象,对其音乐中的民族性与色彩性进行进一步的解析。

关键词： 交通工程   交通流预测   深度学习   图神经网络   自适应图  

摘要： 路网交通预测为交通管理和出行信息服务智能化提供了数据和服务保障,是为智能交通系统提供精准主动管控的核心关键。常态交通环境下的交通预测已经取得了良好的性能,而突发事件、天气突变等短期非线性扰动下的非常态交通预测面临诸多挑战。现有方法大多通过将路网预定义为固定图或简单参数图来捕捉空间关系,忽略了扰动因素影响下交通流在空间上表现出的显著动态变化,这导致预测出现偏差,难以实现精准管控。为此,提出了一种基于短期非线性扰动自适应图的神经网络(Ada-DTGNN),该网络从常态和短期非常态角度关注交通流的变化趋势来预测未来交通状态。首先开发一个新颖的自适应图学习模块,设计了2种参数化特征图,以全局特征图捕捉交通流的共同常态趋势,以独有特征图揭示短期非常态下的独有变化,最终通过加权融合的方式获取最优的路网图邻接矩阵并具备一定可解释性。此外,受门控循环网络(GRU)启发,将GCN以记忆单元的形式嵌入GRU内部结构中,构建新颖的时空卷积预测模块,实现同步捕获时空依赖关系,提升了预测精度。试验结果表明:Ada-DTGNN在真实交通流数据集上整体优于现有竞争模型,尤其在应对短期非线性扰动和突发事件等复杂交通场景时,展现出更高的预测准确性与更强的自适应能力;同时,通过消融试验和效果分析进一步验证了其结构在提升模型性能方面的重要作用,体现出良好的自适应性与一定程度的可解释性。

关键词： 重庆卷   电容器充、放电   函数图像  

摘要： 在2024年高考重庆卷物理第12题中,电容器放电过程为零输入响应,电容器电压随时间呈指数规律减小,题干中电压与时间的函数图像在严谨性上有一定缺失.与之相似的2024年高考广西卷物理第12题,题干中的函数图像则更加严谨和规范.

关键词： 管理办法   科技型企业孵化器   产业创新  

摘要： 一、总则背景意义为推动科技创新和产业创新深度融合,促进科技型企业孵化器高质量发展,强化高水平科技服务,提升孵化服务效能,助力传统产业升级、新兴产业壮大、未来产业培育,以科技创新引领新质生产力发展,根据《中华人民共和国科学技术进步法》《中华人民共和国中小企业促进法》《中华人民共和国促进科技成果转化法》《国家创新驱动发展战略纲要》,制订本办法。

关键词： 仕女绘画   持物   胤禛妃行乐图   书房   屏风  

摘要： 清宫旧藏《胤禛妃行乐图》共十二幅,是一套涵盖不同主题的大尺幅汉装宫廷仕女画作品,画中女性身着显示尊贵身份的龙凤纹样服装,或坐在博古架前沉思,或手持物件,或展卷读书。该作品以屏风形式摆放在雍亲王府邸(位于圆明园内)的书房中,画中丰富而写实的宫廷物件,纵深悠远的空间,雍正皇帝的题字、所作的诗文,仿佛将观者带入那段时空,感受其文化氛围与时代特征。这十二位形象相似、相貌婉约的美人,以不同的姿态展现在雍亲王的书房之中,该作品的图式、题材由何而来,有何意义?本文尝试从内容、画面形式等方面讨论上述问题,并挖掘该作品的历史文化内涵。

关键词： 流量分类   加密恶意流量   图注意力网络   极端梯度提升   特征提取   图神经网络   图模型  

摘要： 为高效检测恶意加密流量在真实环境下的分类效果,提出一种基于图注意力网络(GAT)的加密恶意流量检测模型。将流量数据转换为图结构输入到图注意力网络中进行特征学习,引入注意力机制捕捉流量之间的相关性,进一步强化同类之间的关系,提升模型分类效果。采用XGBoost作为模型分类器,进一步提升模型的分类和泛化能力。在真实的加密网络流量中进行加密恶意流量检测,取得了优异的表现,准确率超过了97%,与现有多种方法相比,具有更好的检测效果。

关键词： 率失真分类函数   高斯信源   码率-失真-分类权衡   通用表示   信息理论  

摘要： 研究高斯信源下率失真分类函数及其通用表达问题。针对传统率失真理论的局限,提出融合分类约束与感知需求的码率-失真-感知-分类模型。推导标量高斯信源下率失真分类函数闭式解,证明最优分类约束对应的最大失真是最小失真的两倍,并提出单一编码器满足多约束时无码率惩罚的通用框架。结果表明码率、失真与分类性能存在根本性权衡,为机器通信的语义压缩提供理论支撑.

关键词： 分布式电源   集群   马尔科夫决策过程   协调规划   粒子群算法   深度确定性策略梯度算法   退火策略  

摘要： 提出基于集群划分的配电网源-荷-储分层协调规划控制策略。首先,提出考虑负荷预测下电气距离的配电网综合指标集群划分方法;其次,在集群划分的基础上提出双层联合规划模型,上层针对集群内源、荷的不确定性建立源-储选址定容模型,下层以节点电压偏差最小为目标函数,建立马尔科夫决策过程参与的电压控制模型;然后,通过退火策略改进的粒子群算法和深度确定性策略梯度算法对上下层模型进行求解。最后,在某实际35 kV/10 kV配电网络中验证该源-荷-储双层优化模型的有效性,实现了配电网源-荷-储不同空间响应的协调规划控制。

关键词： 风景园林   地方性   地方性景观   过程与演化   可持续发展  

摘要： 地方性景观的形成源于地理禀赋与人类实践的层积效应,而流动性增强、同质化开发及环境压力正削弱其多样性。地方性是连接本土与全球、协调保护与创新的关键纽带,对实现可持续发展目标至关重要。因此,探讨城乡地方性景观在“自然-人文”要素长时序互动中的动态演化机制,分析气候变化、城镇化及人口流动对其重塑作用。多学科融合与技术创新为地方性研究提供了跨尺度分析工具,但数据异构性与历史信息缺失仍存挑战。需要将传统智慧与现代技术相结合,平衡资本介入与地方特质保护,以增强城乡适应性并促进其可持续发展。