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摘要： 长洲文氏是典型的以文艺传家的士大夫家族,自文徵明始,书画一脉相承近百年.文徵明儿子文彭、文嘉,侄文伯仁,孙文元善,以及其他后辈皆能书善画,闻名于世;文俶的父亲文从简及兄弟亦皆为著名画家.

关键词： 径流预测   新安江模型   时间卷积网络   门控循环单元   极端梯度提升   遥感卫星反演  

摘要： 针对径流预测中单一模型难以兼顾物理机制解释性与复杂环境适应性的问题，本研究提出一种水文机理与深度学习相结合的混合预测模型XAJ-TCN-GRU&XGBoost（XTGX）。首先利用最大互信息系数（MIC）从水文与遥感卫星气象数据中筛选关键变量。进而，基于水文机理的新安江模型与捕捉时序特征的TCN-GRU模型分别生成径流预测，前者解析物理过程，后者挖掘数据深层规律。最终，利用XGBoost构建非线性权重分配机制，动态融合两类模型的互补优势，提升预测精度。研究表明：XTGX在洛清江和赤水河径流预测和洪水预报方面优于单一基准模型，纳什效率系数分别达到0.981和0.957。研究结果可为水资源管理和中小河流洪水灾害研究提供参考。

关键词： 蛋白质-蛋白质相互作用位点预测   蛋白质语言模型   图注意力网络  

摘要： 识别蛋白质-蛋白质相互作用位点对解析生命过程和药物设计至关重要.近年来，基于深度学习的方法在蛋白质相互作用位点预测中取得了显著进展.本文提出了一种新型深度学习模型GL-GAT，该模型整合了卷积神经网络（CNN）、双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）以及图注意力网络（GAT）以充分挖掘蛋白质序列与三维结构信息.具体而言，首先利用CNN提取蛋白质语言模型 ESM-2生成的序列特征，并采用 Bi-LSTM提取位置特异性得分矩阵、二级结构和位置信息；然后，将上述特征拼接生成节点特征，并基于蛋白质三维结构构建蛋白质图；最后，通过GAT 聚合邻域信息，并通过全连接神经网络输出残基位点预测概率.实验结果表明，相较于现有主流方法，GL-GAT 在多个关键性能指标上均表现出更高的预测精度.

摘要： 清代画家王原祁(1642-1715)虽名列"四王"之末,但成就惊人.其幼年便展现出了超常才识.根据张庚《国朝画征录》记载,王原祁"童时偶作山水小幅,粘书斋壁,奉常见之,讶曰:'吾何时为此耶?'询知,乃大奇,曰:'是子业必出我右.'间与讲析六法之要,古今异同之辨."

关键词： 核心素养   初中数学   函数知识  

摘要： 随着教育改革持续推进,初中数学教学中核心素养的地位愈发凸显,文章就初中函数知识教学方法展开探索,试图寻找借助核心素养来提升学生数学能力及综合素质的路径,首先从理论上探讨了函数知识教学的价值,它不仅与逻辑思维锤炼密切相关,还涉及综合运用,高等数学根基铺筑及解决实际问题等多种技能培养,然后设计了一些围绕核心素养的具体教学策略,比如构建以学生为主体的学习场景,强化实例分析和动手实践,融入现代信息技术服务课堂教学,推行差异化教学模式等,经过将理论付诸实际的研究,文章为初中函数知识的教学勾勒出一幅综合框架,希望借此助推学生成长并整体改善课堂效果。

关键词： 广义Euler函数   伪Smarandache函数   Smarandache LCM函数   正整数解  

摘要： 利用初等的方法，结合广义Euler函数，伪Smarandache函数和Smarandache LCM函数的性质和计算公式，研究了数论函数方程φe（n）=Z(SL（n）)（e=8，12）的可解性，得到了2个方程的所有正整数解。

关键词： 思维导图   小学英语   语篇阅读   教学实践  

摘要： 思维导图作为可视化工具,在教学中利用关键词、颜色、图像和线条等元素将信息以直观、层次分明的形式向学生呈现出来,以提高教学实效。特别是在小学英语阅读教学中,教师运用思维导图打破了传统的线性教学模式,并利用这种方式使得学生的阅读理解能力有所提高,由此提升了小学英语教学实效。本文将立足实际教学,探讨思维导图在小学英语语篇阅读教学中的实践,旨在为提高学生阅读实效提供助益。

关键词： 思维导图   高中生物   课堂教学   应用研究  

摘要： 随着教育改革的不断深入,如何提高课堂教学效率和学生的学习效果成为教育领域关注的焦点。思维导图作为一种可视化的思维工具,能够将知识以图形化的方式呈现,有助于学生构建知识体系、提升思维能力。本文深入研究了思维导图在高中生物课堂教学中的应用,阐述了思维导图的概念和特点,分析了其在高中生物教学中的应用优势,通过教学实验和案例分析探讨了具体的应用策略,并对应用效果进行了评估,旨在为高中生物教学提供新的思路和方法,促进学生的全面发展。

摘要： ◄步骤一 勾线:重墨勾正面叶子,中墨勾反面叶子、枣子及黄鹂,注意线条的前后变化;重墨勾枝干结构,注意墨色的浓淡虚实变化. 染色:花青加少许墨分染正面叶子,留出水线;分别以淡墨和赭石分染黄鹂不同颜色的羽毛,雏鸟用赭石加朱砂调和分染,曙红染喙;中墨皴染枝干结构,注意墨色变化.

关键词： 激光雷达   多回波分解   回波脉冲形态   非对称广义高斯函数   双侧形状系  

摘要： 波形分解技术是全波形激光雷达测距的核心技术之一，基于传统数学函数的多回波分解算法在分解多回波脉冲时，存在测距精度低，适用范围窄，实用性差等问题。针对这一问题，提出了一种基于非对称广义高斯函数（Asymmetric Generalized Gaussian，ASGG）的多回波分解算法，依据激光雷达系统响应特性确定函数的双侧形状系数，进而构建精确刻画回波脉冲上升沿与下降沿形态同时各参数具有高解释性的回波脉冲模型，实现高精度高鲁棒性的多回波分解。利用两台不同系统响应的激光雷达采集不同形态的多回波数据进行室内实验验证，结果表明基于非对称广义高斯函数的多回波分解算法有稳定优越的分解效果。具体而言，在处理非对称回波且多回波中存在难检出的小幅度回波情况时，与基于高斯函数、广义高斯函数和指数高斯函数的分解算法相比，基于ASGG的分解算法测距绝对精度提高20.69倍，22.07倍，17.38倍，测距重复精度提高2.46倍，3.02倍，2.13倍，波形拟合的均方根误差RMSE降低1.14倍，1.14倍，0.83倍，拟合优度R2达为0.9995。处理同一设备采集的不同形态多回波数据，不同设备采集的相似形态多回波数据，测距绝对精度指标恶化程度仅约为其他函数的30%。