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关键词： 书斋园林   文徵明   别号图   图像学  

摘要： 别号图是明代主流题材的绘画类型之一,画家通过绘制委托人的草堂书斋来展现别号主人高尚的品格。明代中叶以文徵明为代表的吴门画派将别号图推至顶峰,发展出一套“程式化”图式语言,同时,画作具有纪实性的表现特征为书斋研究提供了图像基础。采用圈层式结构将文徵明别号图的表现内容从外而内地解构为最外层、次外层和中心层三个空间圈层,分别对应地域山水、书斋园林、人文雅玩。重点对书斋园林的建筑形制、设景要素及其空间营造展开分析。并从传统图像学理论角度探讨在明代江南文化语境下文徵明别号图中所创造理想书斋园林的“林泉之境”。

关键词： 示功图量油   数字化油田   柱塞有效冲程   功图计产   极点法  

摘要： 油井产液量的准确计量可为油井采油工艺参数调节提供依据。传统功图量油算法大多通过计算泵功图有效冲程的方式计算产液量,但在生产实际中传统算法得到的产液量与实际产液量误差较大。因此,提出一种利用泵功图的包络矩形4个极点确定泵功图ABCD点进而求得泵有效冲程的新方法,并据此开发示功图量油软件系统。现场验证结果表明:油井产液量相对误差大多在10%以内,最小达到0.1%。对500口井预测产液量与实测产液量进行误差对比发现,准确率高达94.1%。

关键词： 柳荫群盲图   两宋社会救助   养济院   监察纠劾   劝谏画  

摘要： 宋画《柳荫群盲图》中的盲人打架与算卦场景,多被解读为对当时社会动荡及人心不安的现实之影射,内含讽谏意味。本文在对文献梳理与图画细读后发现,其所叙事实与宋廷的矜孤恤穷、敬老养病工作密切相关。画中诸多细节表明,其描绘的是宋廷为贫疾乞丐提供的冬季集中养恤结束后的“放散”景象。此图的创作目的在于汇报收养人员是否合规,具有情报收集的性质。而其构图中的独特情节设置,还揭示了宋代社会救助工作中佛教的深度参与。

关键词： 兵棋   态势预测   动态多图   不确定性估计   贝叶斯  

摘要： 为了充分捕获算子之间复杂的动态时空依赖性,理解和量化态势预测的不确定性,帮助决策人员做出正确的决策,该文提出了一种新的模型,称为不确定性感知的动态多图态势序列预测方法(Uncertainty-aware Prediction Method of Wargame Situation Based on Dynamic Multi-Graph Convolution,UaDMG),它联合多变量时空序列预测及其不确定性估计。首先构建了融合不同类型算子动态特征、地图环境信息和算子实时空间临近性的动态多图生成器;然后利用动态多图卷积捕捉算子之间的动态空间相关性,利用空洞因果卷积捕获游戏发展的时间特征;最后分别通过贝叶斯分类方法和Monte Carlo Dropout近似贝叶斯网络的方法来分别量化偶然不确定性(Aleatoric Uncertainty,AU)和认知不确定性(Epistemic Uncertainty,EU),产生了UaDMG。在多个真实不同场景的兵棋复盘数据中的实验结果表明,该模型的预测精度不仅优于现有的模型方法,而且能够通过量化不确定性来提高预测的可靠性。

关键词： 待定系数法   初中数学   函数解析式  

摘要： 本文围绕初中函数解析式求解难题,深入探讨待定系数法的应用.通过详细解析一次函数、二次函数等不同类型函数的典型例题,阐述待定系数法的解题思路,展示其在突破函数解析式求解困境中的重要作用,旨在帮助初中生掌握该方法,提升函数学习效率与解题能力.

关键词： 中华优秀传统文化   社会成员类型   文化认同   文化传承  

摘要： 中华优秀传统文化传承是推动其创造性转化、创新性发展的前提性基础。现有研究较为重视外在的政策导向与制度建设、组织驱动、商业推动作用,缺少对内在社会成员的关注,更没有考虑社会成员的类型划分以及不同类型社会成员对中华优秀传统文化传承的不同影响。这就需要借助于政治社会化理论、文化认同理论和认知行为理论,构建“认同+传播”的分析框架,对社会成员进行类型划分,分别考察认知行为双维嵌入型、认知单维内化型、行为单维外化型、认知行为双维脱嵌型四种类型社会成员的基本特征、形成条件、优势、挑战或不足。在此基础上,进一步探讨中华优秀传统文化传承的内在逻辑,即在基本手段方面注重领人而非管人、在根本动力方面侧重内驱力而非外驱力、在内在理念方面强调信任和自由而非怀疑和限制。由此,不仅可以提升中华优秀传统文化传承研究的学理深度,还可以为中华优秀传统文化传承提供实践指引。

关键词： 钢桁梁   预制拼装   顶推施工   线形控制   向量转换   误差函数   梯度下降原理   施工控制  

摘要： 针对大跨径钢桁梁顶推施工中线形精度控制难题,提出一种结合向量转换与误差函数梯度下降的线形控制方法。该方法以钢桁梁主节点作为线形控制点,通过有限元计算与实测主节点坐标得到钢桁梁理论线形和实际线形,然后对理论线形和实际线形进行刚性平移、旋转以及坐标一致化,得到理论转换线形和实际转换线形,再构造两者之间的误差函数,采用梯度下降法获得函数的近似最优解,并求解待拼装节段的放样点坐标以指导施工。以中山香山大桥钢桁梁顶推施工为背景,采用MIDAS Civil软件建立该桥钢桁梁有限元模型,应用该方法计算待拼梁段放样坐标进行吊梁定位和装配,并将顶推施工完成后的左、右幅主节点高程的实际线形与理论线形进行对比。结果表明:本文提出的钢桁梁顶推施工线形控制方法能够即时纠偏,大部分测点高程偏差均控制在10 mm以内,线形偏差保持在较低水平。该方法对线形误差的控制效果良好,具有一定可行性和应用前景。

关键词： 社交网络   图神经网络   多任务学习   图表示学习   社交项推荐  

摘要： 除了考虑用户间的社交关系,挖掘项间隐含的关系特征对提升用户和项的表示学习能力同样具有至关重要的作用。当前社交项推荐中静态项图构建过程难以准确抓取项间的潜在关系,且后续的图融合过程缺乏深度交互,这限制了相关模型对多图特征间复杂且多层次关系的理解能力。因此,提出一种基于项图动态适应性生成的多任务社交项推荐方法(MTDAG)。首先,在基于多任务学习(MTL)的联合训练中,使用项图动态生成模块结合下游推荐任务的反馈信息适应性地调整项图结构;其次,使用社交项推荐模块通过深层次的多图特征融合方法在各输入图之间迭代地传播用户和项的特征表示;最后,在Yelp和Ciao两个公共数据集上把MTDAG与ECGN(Efficient Complementary Graph convolutional Network)和MGL(Meta Graph Learning framework)等6种基线方法比较。实验结果表明,MTDAG在命中率(HR)、召回率(Recall)和归一化折损累计增益(NDCG)上均至少提高了3%且MTDAG的鲁棒性在针对冷用户和冷项推荐的评估实验中得到了充分验证,实验结果表明,MTDAG可以在一定程度上解决交互稀疏的冷用户和冷项的推荐问题。

关键词： 剩余寿命预测评估   图卷积神经网络   高阶邻域聚合   双向门控循环单元   联合训练  

摘要： 针对现有小子样高可靠性装备剩余寿命预测方法精度较低、预测泛化性较差等不足,提出了一种基于高阶邻域聚合图卷积神经网络和双向门控单元联合训练的装备剩余寿命评估方法。该方法将公开的大样本数据集和装备关键部件测试数据等小子样本信息构建为属性图,整合不同阶邻居信息,捕获装备采样信息间的高阶关联特征,再使用双向门控单元进行寿命预测,并通过预训练-微调的联合训练策略提升模型泛化能力。提升了装备剩余寿命预测的精度,提升了不同场景下的寿命预测的泛化性,并通过仿真实验和消融实验证明了方法各个模块的必要性。与其他经典方法相比,该方法预测的准确性和稳健性均有显著提升。有效利用了公开数据集和装备小子样数据之间的关联信息,为复杂装备系统的剩余寿命预测评估提供了一种新的解决方案。

关键词： 灰色关联分析   灰色关联度   样条光滑   火炮身管   烧蚀磨损  

摘要： 针对灰色关联分析对于非等间隔含噪序列数据精度低或不适用等问题,首先,提出从含噪数据重构本征函数及其高阶导函数的惩罚样条光滑法,以弱化序列数据分布间隔和观测误差的影响;然后,设计能够综合静态关联性和动态关联性的函数型关联度,并论证其规范性、接近性、分解形式和实践应用准则;最后,将所提出模型应用于火炮身管烧蚀磨损截面特征分析.结果表明:所提出方法能够准确辨识烧蚀磨损截面与弹丸初速减退的关联关系,且优于对比模型,验证了所提出方法的可靠性和有效性.