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关键词： 海珍图   数字化转译   文化层次   数字文创  

摘要： 《海珍图》作为南宋花鸟画作品,兼具艺术与文化价值,当前在其数字化传承方面的研究仍显薄弱。研究基于文化层次理论,聚焦《海珍图》在新时代语境下的数字化延展与活态化传承路径,从物质表层、行为中层与精神深层三个维度,系统剖析其文化内涵,提炼文化基因,构建《海珍图》文化基因库。在此基础上,结合数字文创设计要点,总结出“物质之形”“行为之境”“精神之魂”三重数字化转译策略,探索传统花鸟画作数字化表达新路径。

关键词： 函数思想   初中数学   解题技巧  

摘要： 函数思想作为初中数学的重要思想方法,在解决实际问题中具有关键作用.本文深入探讨函数思想在初中数学实际问题中的应用,通过具体实例阐述如何巧妙借助函数思想将复杂的实际问题转化为数学模型,进而有效求解,旨在帮助学生更好地理解和运用函数思想,提升解决实际问题的能力.

关键词： 育人价值   核心素养   教学实践   指数函数  

摘要： 以“指数函数的概念”教学为例,在情境创设中融入社会文化元素,彰显数学的应用价值和育人价值;在问题设计中引导学生通过代数运算发现规律,从具体实例中抽象数学概念,发展数学建模与数学抽象素养,为数学学科在挖掘育人价值和发展素养方面提供教学实践与经验。

关键词： 工控系统   时序预测   小波变换   自适应图卷积   Mamba  

摘要： 基于工业控制系统数据对未来设备运行状态和生产过程进行趋势预测，并提前识别潜在故障，是保障工业安全生产和提升生产效率的关键手段。然而，趋势预测算法面临着工控时序数据中复杂的序列内和序列间相关性精准理解难题。为此，提出了一种新的工控时序数据预测模型。首先，在数据预处理时引入小波变换，从时域和频域局部同时捕捉工控时序数据的非平稳的突变、瞬态特征；然后，融合自适应图卷积学习工控时序数据序列间相关性，捕捉数据序列间变化特征；最后采用动态加权的状态空间模型Mamba识别每个时间序列内的多变量的依赖关系。在7个公开数据集以及自建工控时序数据集上进行长时序预测实验表明，相比于7个时序数据预测模型，该模型的MSE降低34%，MAE降低37%，展现了该模型显著的性能优势。

关键词： 双目立体视觉   立体匹配   区域划分   匹配代价扩散  

摘要： 针对传统双目立体匹配算法难以有效解决弱纹理区域匹配歧义性的难题,提出一种基于区域划分的匹配代价聚合-扩散方法。首先分析左右图像的纹理特征,将其划分为丰富纹理区域和弱纹理区域,然后采用边界保持性滤波算法进行匹配代价聚合,最后根据局部纹理相似性将丰富纹理区域像素点的匹配代价扩散至弱纹理区域,提高弱纹理区域像素点立体匹配精度。在Middlebury网站的数据集上的测试结果表明,引入所提方法后:2001年和2003年数据集测试图像中非遮挡区域的误匹配率平均降低1.01百分点,整幅图像的误匹配率平均降低1.10百分点;2005年和2006年数据集测试图像中,非遮挡区域的误匹配率平均降低1.87百分点,整幅图像的误匹配率平均降低1.87百分点;2014年数据集测试图像中,非遮挡区域的误匹配率平均降低1.30百分点,整幅图像的误匹配率平均降低1.31百分点。上述结果表明,所提方法能有效提升立体匹配的精度。

关键词： 分式恒等式   函数视角   零点   对应相等  

摘要： 本文研究了如何求解或证明一类复杂的分式恒等式的问题,从构造函数的角度给出一种解决方法,在解决问题过程中得到一些新的分式恒等式.

关键词： 创伤性脊髓损伤   预后   LASSO回归   COX回归   诺莫图预测模型  

摘要： 目的探讨创伤性脊髓损伤(TSCI)预后的LASSO-COX回归分析及诺莫图预测模型构建,以期为临床评估TSCI预后提供可靠临床依据。方法选取2021年5月至2023年5月衡水市第四人民医院TSCI患者216例,统计治疗后随访12个月预后情况,根据预后情况分为预后不良组和预后良好组。比较两组围术期临床资料,应用LASSO-COX回归分析TSCI患者预后不良的影响因素,应用受试者工作特征(ROC)曲线分析相关指标预测预后不良的价值,基于LASSO-COX回归分析筛选出的影响因素构建预后不良的诺莫图预测模型。结果TSCI患者预后不良率为38.57%;两组围术期性别、年龄等一般资料比较差异无统计学意义(P>0.05);与预后良好组比较,预后不良组术前椎管侵占率≥50%、完全损伤、多节段损伤者较多,损伤至治疗时间较长,血清核苷酸结合寡聚化结构域样受体蛋白3(NLRP3)、胱抑素C(CysC)水平较高,血清转化生长因子-β1(TGF-β1)、微小RNA-133(miR-133a)、血清反应因子(SRF)水平较低,差异有统计学意义(P<0.05);损伤至治疗时间、术前椎管侵占率≥50%、完全损伤、血清NLRP3、TGF-β1、miR-133a、SRF、CysC水平均为TSCI患者预后不良的影响因素(P<0.05);诺莫图预测模型预测TSCI患者预后不良的曲线下面积(AUC)为0.929(95%CI:0.896~0.962),具有较高预测效能,且该模型的校准度良好,模型预测结果与实际观测结果有较好的一致性;外部验证结果显示,诺莫图预测模型预测TSCI患者预后不良的敏感度、特异度、准确度分别为83.33%、87.70%、86.00%。结论损伤至治疗时间、术前椎管侵占率≥50%、完全损伤、血清NLRP3、TGF-β1、miR-133a、SRF、CysC水平均为TSCI患者预后不良的影响因素,基于以上因素构建诺莫图预测模型在预测预后不良方面具有较高应用价值。

关键词： 联系   核心素养   函数  

摘要： 当前,我们所接触到的学科知识之间总会有一些联系.实践发现,关注知识间的上下位关系,根据学情设计教学方案,可有效推动推理能力、抽象能力等数学核心素养的发展.研究者以“二次函数图象与性质”为例,分别从以下三个环节展开教学设计与思考:联想类比,切入主题;代数维度,探索问题;几何视角,提炼问题.

关键词： 证明   函数   解题优化   高考压轴题  

摘要： (2016年浙江·文20)设函数f(x)=x^(3)+1/x+1,x∈[0,1],证明:(Ⅰ)f(x)≥1-x+x^(2);(Ⅱ)

关键词： 聚类   密度峰值   k近邻图   相对路径距离   两级分配策略  

摘要： 密度峰值聚类(DPC)算法简单高效,能够识别任意形状簇,但在处理簇间密度差异大的数据集时,不能准确识别出簇中心.同时,其分配策略可能会导致连续的分配错误.为解决上述问题,提出一种基于k近邻图的密度峰值聚类(kNNG-DPC)算法.首先,利用k近邻思想构造k近邻全局图和局部图,并在此基础上提出新的局部密度和相对路径距离,从而保证簇中心选取的正确性;然后,制定一种两级分配策略,对不同密度大小的数据点采用不同的分配策略,以避免出现连续的分配错误.在10个合成数据集和8个真实数据集上,将kNNG-DPC算法与6种优秀的聚类算法进行对比,实验结果表明,kNNG-DPC算法的聚类表现优于对比算法,能获得更好的聚类结果.