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基于认知诊断DINA模型的Q矩阵优化:一种结合样本筛选与假设检验的新策略 被引量：1
1
作者 李波 胡誉骞 +1 位作者 章勇 田怡 《华中师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期111-124,共14页
该文创新性地提出了一种基于DINA模型的Q矩阵修正策略——SHT法,并借助蒙特卡洛模拟技术,将其与现有同类方法进行深入对比,以全面评估其可行性与精确性.该方法具有下述3个方面优势.1)高效修正与稳健性验证:SHT法在不同水平的作答错误率... 该文创新性地提出了一种基于DINA模型的Q矩阵修正策略——SHT法,并借助蒙特卡洛模拟技术,将其与现有同类方法进行深入对比,以全面评估其可行性与精确性.该方法具有下述3个方面优势.1)高效修正与稳健性验证:SHT法在不同水平的作答错误率下均展现出了卓越的修正效能,显著提升了Q矩阵的精确度;2)小样本与大样本环境的双重优势:与国内外同类研究成果相比,SHT法在小样本场景下尤为突出,其稳健性和性能优势在面临高作答失误率时更加显著;3)复杂数据集下的显著优势:在实证数据分析中,SHT法不仅提高了认知诊断模型的拟合能力,更在处理数据维度复杂、样本相对受限的数据集时,展现出相比其他算法更为明显的优势. 展开更多
关键词 认知诊断 q矩阵修正 DINA模型 假设检验 δ法 γ法
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含LCC-HVDC的交直流系统D-Q建模与潮流计算
2
作者 刘闯 王锡龙 +1 位作者 任洺瑶 陈俊睿 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第5期145-152,共8页
针对包含基于电网换相换流器的高压直流输电(LCC-HVDC)的交直流系统,提出基于D-Q电网络的统一迭代潮流算法。推导考虑交直流互联的直流网络稳态模型和D-Q电网络稳态模型;根据电网换相换流器(LCC)的相量模型和功率方程,建立基于D-Q电网络... 针对包含基于电网换相换流器的高压直流输电(LCC-HVDC)的交直流系统,提出基于D-Q电网络的统一迭代潮流算法。推导考虑交直流互联的直流网络稳态模型和D-Q电网络稳态模型;根据电网换相换流器(LCC)的相量模型和功率方程,建立基于D-Q电网络的LCC稳态模型。该算法采用网络电气量为变量,通过对PQ节点和直流节点列写基于电流关系的潮流方程使潮流方程组雅可比矩阵的非零元素大多为常数,以提升计算的速度和稳定性,降低对初值的敏感度。在改进的IEEE 14、IEEE 39节点系统中,将所提算法与传统算法进行对比,结果表明,所提算法具有良好的计算速度、稳定的收敛性及对交流电压初值较低的敏感度。 展开更多
关键词 潮流计算 统一迭代 LCC-HVDC D-q电网络 稳态模型
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基于多模态融合大模型架构Agri-QA Net的作物知识问答系统
3
作者 吴华瑞 赵春江 李静晨 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期1-10,共10页
[目的/意义]随着农业信息化和智能化的快速发展,多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型架构Agri-QA Net,旨在针对甘蓝作物的农业知识,设计多模态专业问答系统。[方法]该模型通过整合... [目的/意义]随着农业信息化和智能化的快速发展,多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型架构Agri-QA Net,旨在针对甘蓝作物的农业知识,设计多模态专业问答系统。[方法]该模型通过整合文本、音频和图片数据,利用预训练的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型提取文本特征,声学模型提取音频特征,以及卷积神经网络提取图像特征,并采用基于Transformer的融合层来整合这些特征。此外,引入跨模态注意力机制和领域自适应技术,增强了模型对农业领域专业知识的理解和应用能力。本研究通过收集和预处理甘蓝种植相关的多模态数据,训练并优化了AgriQA Net模型。[结果和讨论]实验评估表明,该模型在甘蓝农业知识问答任务上表现出色,相较于传统的单模态或简单多模态模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力。在多模态输入的支持下,其准确率达到了89.5%,精确率为87.9%,召回率为91.3%,F_(1)值为89.6%,均显著高于单一模态模型。[结论]案例研究展示了Agri-QA Net在实际农业场景中的应用效果,证明了其在帮助农民解决实际问题中的有效性。未来的工作将探索模型在更多农业场景中的应用,并进一步优化模型性能。 展开更多
关键词 多模态融合 人机交互 农业知识问答 甘蓝作物 大语言模型
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基于集合经验模态分解和Q学习策略的短期负荷预测模型
4
作者 段秦尉 何祥针 +2 位作者 潮铸 谢祥中 兰萱丽 《现代电力》 北大核心 2025年第2期360-368,共9页
短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义,为此,提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解,以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络... 短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义,为此,提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解,以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络、残差神经网络、长短时记忆神经网络和门控循环单元网络4个深度学习模型进行预测得到4个预测结果,再对其加权组合获得最终的负荷预测值。第三,利用Q学习策略对组合权重进行优化,进而最大化组合模型的预测性能。最后,通过某地区真实采集的负荷数据进行实验,结果表明文中所提出的组合预测模型优于其他预测模型,并验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 集合经验模态分解 深度学习模型 q学习策略
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相关系数MA(q)序列分析方法 被引量：10
5
作者 傅惠民 马小兵 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期183-186,共4页
提出相关系数MA(q)序列分析方法。相关系数MA(q)序列是从非平稳随机序列中分离出的工程上常见且便于研究的一类时间序列 ,其均值和方差都可随时间变化 ,与传统的均值和方差为常数的相关函数MA(q)序列相比 ,它能够更好地描述工程中的时... 提出相关系数MA(q)序列分析方法。相关系数MA(q)序列是从非平稳随机序列中分离出的工程上常见且便于研究的一类时间序列 ,其均值和方差都可随时间变化 ,与传统的均值和方差为常数的相关函数MA(q)序列相比 ,它能够更好地描述工程中的时间序列。文中建立相关系数MA(q)序列的条件极大似然估计和精确极大似然估计 ,前者在样本较大时简单且便于工程应用 ,后者则在样本较小时仍具有较高的精度。它们通过时域的全程分析 ,能够充分利用样本信息确定相关系数MA(q)序列的均值函数、方差函数和相关系数函数。在此基础上可以进行高精度的频谱分析。 展开更多
关键词 时间序列 ma(q)序列 相关系数ma(q)序列 非平稳随机过程 极大似然估计
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基于MA(q)模型的动态电源管理预测策略 被引量：2
6
作者 卜爱国 王炯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2516-2518,共3页
基于MA(q)模型提出了一种新颖的PIF(predictive-issue-feedback)预测策略,该策略由MA(q)预测模块、CI控制模块、PF反馈模块三部分组成。实验结果表明,PIF策略具有稳定性,而且与其他预测性策略相比,该策略能够进一步降低系统的平均功耗。
关键词 嵌入式系统 动态电源管理 预测策略 ma(q)模型
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油松毛虫种群动态的ARMA(p,q)模型 被引量：4
7
作者 张素芬 夏乃斌 屠泉洪 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1992年第1期93-97,共5页
应用随机过程理论建立了油松毛虫上树后至化蛹阶段的ARMA(p,q)模型,并对该阶段的种群动态进行了模拟,其模拟值与实测值十分接近。
关键词 油松毛虫 随机过程 种群动态
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基于MA及LVQ神经网络的智能NIPS模型与实现 被引量：3
8
作者 贾铁军 刘泓漫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第8期1836-1840,共5页
为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及... 为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型结构,概述了新模型的实现方法,并用Matlab算法进行了仿真实验.结果表明,基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型整体防御准确率与检测辨识性能都有较大提高. 展开更多
关键词 移动代理ma 学习向量量化LVq LVq神经网络 基于网络的入侵防御系统NIPS 模型构建与实现
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Markov链与Q-Learning算法的超轻度混动汽车模型预测控制 被引量：4
9
作者 尹燕莉 马永娟 +5 位作者 周亚伟 王瑞鑫 詹森 马什鹏 黄学江 张鑫新 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期557-569,共13页
为了同时兼顾能量管理策略的全局最优性与运算实时性,本文提出了基于Markov链与Q-Learning算法的超轻度混合动力汽车模型预测控制能量管理策略。采用多步Markov模型预测加速度变化过程,计算得出混合动力汽车未来需求功率;以等效燃油消... 为了同时兼顾能量管理策略的全局最优性与运算实时性,本文提出了基于Markov链与Q-Learning算法的超轻度混合动力汽车模型预测控制能量管理策略。采用多步Markov模型预测加速度变化过程,计算得出混合动力汽车未来需求功率;以等效燃油消耗最小与动力电池荷电状态(SOC)局部平衡为目标函数,建立能量管理策略优化模型;采用Q-Learning算法对预测时域内的优化问题进行求解,得到最优转矩分配序列。基于MATLAB/Simulink平台,对于ECE_EUDC+UDDS循环工况进行仿真分析。结果表明:采用Q-Learning求解的控制策略比基于动态规划(DP)求解的控制策略,在保证燃油经济性基本保持一致的前提下,仿真时间缩短了4 s,明显地提高了运行效率,实时性更好。 展开更多
关键词 超轻度混合动力汽车 模型预测控制 markov链(markov chain) q-Learning算法 多步markov模型 能量管理
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MA(q)序列的均值估计误差分布的随机加权逼近
10
作者 范金城 梅长林 《工程数学学报》 CSCD 1991年第3期117-126,共10页
本文讨论了MA(q)序列的均值估计误差分布的随机加权逼近的收敛速度,在相当一般的条件下,证明了其收敛速度可达到,其中n为样本容量。
关键词 ma(q)序列 随机加权逼近 敛速
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MA(q)模型参数的新息估计
11
作者 范金城 朱元根 《工程数学学报》 CSCD 1991年第3期127-132,共6页
本文提出MA(q)模型参数估计的新息估计方法,用此可以求得模型参数的估计,又证明参数估计中相合与渐近正态的。
关键词 ma(q)模型 参数估计 新息估计
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空间结构模型优化的弹性参数FFT-MA随机建模 被引量：2
12
作者 黄国娇 曾繁鑫 +2 位作者 王善涛 张宏兵 蒋甫玉 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1121-1131,共11页
快速傅里叶变换滑动平均(FFT-MA)法是一种灵活高效的随机建模方法,在地下介质高分辨率建模、复杂介质非平稳建模和不确定性评价等方面具有重要的应用价值。准确构建空间结构模型是利用FFT-MA方法生成合理的随机模型的关键。然而,以往对F... 快速傅里叶变换滑动平均(FFT-MA)法是一种灵活高效的随机建模方法,在地下介质高分辨率建模、复杂介质非平稳建模和不确定性评价等方面具有重要的应用价值。准确构建空间结构模型是利用FFT-MA方法生成合理的随机模型的关键。然而,以往对FFT-MA方法的研究并未提出准确构建空间结构模型的有效方法。为此,文中提出了一种有效的空间结构模型估计方法。该方法基于反演思想,通过最小化随机模型与测井数据和地震数据的空间结构差异,分别估计空间结构模型的纵向自相关长度和横向自相关长度。同时,为了优化空间结构模型的估计效果,在纵向自相关长度的反演过程中引入边界保护正则化,以提高反演的稳定性。此外,将地震约束引入模型优选以提高随机模型的稳定性。实验结果表明:该方法能够稳定估计地下介质的非平稳空间结构模型,从而建立准确描述复杂储层非平稳空间相关特征的高分辨率随机模型。与基于序贯高斯协模拟的随机建模方法相比,使用空间结构模型优化的FFT-MA随机建模方法能够有效刻画多种复杂地质构造从而实现复杂储层建模。 展开更多
关键词 FFT-ma 方法 空间结构模型 参数反演 边界保护正则化 随机建模 非平稳性建模
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基于ARMAS(p,q)退化冲击模型可靠性的预测
13
作者 张权 莫祯祥 +1 位作者 李艳君 韩旸 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第7期114-118,共5页
在实际的工程应用中,系统自身的许多因素和随机环境随着时间的影响,会引起系统的退化和损坏。在退化模型中,系统的可靠度是重要的研究指标,系统的退化达到预警前的预测也十分必要。基于此,提出了ARMAS(p,q)退化冲击模型,并用线性最小方... 在实际的工程应用中,系统自身的许多因素和随机环境随着时间的影响,会引起系统的退化和损坏。在退化模型中,系统的可靠度是重要的研究指标,系统的退化达到预警前的预测也十分必要。基于此,提出了ARMAS(p,q)退化冲击模型,并用线性最小方差方法给出了冲击强度未来n步的预测值,并在正态假设下,推导出预测值Y _(t-n)|Y _(t),Y _(t-1),…的置信水平为1-α的置信区间。此模型的提出,为有效控制系统损坏带来的经济损失提供了预判。也为退化冲击模型的研究框架的进一步扩展提供了理论支撑,将在可靠性领域有广泛的应用。 展开更多
关键词 RmaS(p q)预测模型 预警 格林函数 预测
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TTI介质中的纯qP波衰减补偿最小二乘逆时偏移成像方法 被引量：2
14
作者 李振春 张闪闪 +2 位作者 秦宁 谷丙洛 丁奕文 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期24-35,共12页
为有效提高衰减各向异性介质中地震波成像剖面的质量,实现稳定的TTI介质中的衰减补偿成像,提出一种基于黏声TTI纯qP波方程的最小二乘逆时偏移方法。在最小二乘偏移框架的基础上,推导相应的Born正演方程、伴随算子和梯度敏感核。由于伴... 为有效提高衰减各向异性介质中地震波成像剖面的质量,实现稳定的TTI介质中的衰减补偿成像,提出一种基于黏声TTI纯qP波方程的最小二乘逆时偏移方法。在最小二乘偏移框架的基础上,推导相应的Born正演方程、伴随算子和梯度敏感核。由于伴随算子是衰减的,可以避免衰减补偿引起的数值不稳定性。通过同时考虑各向异性和吸收衰减的影响,衰减补偿最小二乘逆时偏移可以提供高分辨率、更少假象和振幅均衡的偏移结果。最后,通过模型试验和实际数据的测试及分析,验证了新方法的可行性和适用性。结果表明,黏声TTI最小二乘逆时偏移成像在衰减区域可进行高质量成像,丰富成像剖面中的波数成分,拓宽成像剖面中的频带宽度,提高地下介质成像剖面的分辨率及成像精度。 展开更多
关键词 衰减补偿 最小二乘逆时偏移 TTI介质 纯qP波 近似常q模型
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利用量子代数SU(1,1)_(q,s)的 Holstein-Primakoff实现讨论双参数变形Jaynes-Cummings模型
15
作者 于舸 张德兴 于肇贤 《光子学报》 EI CAS CSCD 1996年第8期694-698,共5页
本文利用量子代数 SU(1,1)_(q,s)的 Holstein-Primakoff 实现讨论了双参数变形Jaynes-Cummings 模型,并给出了布居数反转的时间演化表达式.
关键词 双参数变形 量子代数 J-C模型 量子光学
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基于分数阶Zener模型的VTI黏弹性介质频变Q效应数值模拟
16
作者 张亚兵 刘洋 陈同俊 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3510-3526,共17页
黏弹性是地球介质的基本属性.地震波在黏弹性介质中传播会发生振幅衰减和速度频散,导致能量和走时出现变化,影响地震资料的准确成像及解释.因此,研究地震波在黏弹性介质中的传播规律具有重要意义.当前,主要利用常Q(不随频率变化)模型(C... 黏弹性是地球介质的基本属性.地震波在黏弹性介质中传播会发生振幅衰减和速度频散,导致能量和走时出现变化,影响地震资料的准确成像及解释.因此,研究地震波在黏弹性介质中的传播规律具有重要意义.当前,主要利用常Q(不随频率变化)模型(CQM)表征地震波在地球介质中的传播规律,与高温、高压或含流体介质中观测到的Q随频率变化规律不符.基于分数阶Zener模型(FZM),通过改变分数阶大小,本文研究了Q的频变特性随分数阶的变化规律.考虑速度和Q各向异性,推导了VTI介质的FZM黏弹性波方程,提出了VTI介质的频变Q效应数值模拟方法.数值算例表明:当Q随频率变化较小时,FZM与CQM方法的结果相似;当Q随频率变化剧烈时,FZM与CQM方法的模拟结果差异较大. 展开更多
关键词 分数阶Zener模型 黏弹性波 频变q VTI介质 数值模拟
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MAS中基于多奖惩标准的Q学习算法研究
17
作者 乔林 罗杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期235-237,共3页
传统的Q学习算法是基于单奖惩标准的。基于单奖惩标准的Q学习算法往往不能适应multi-agent system(MAS)面对的复杂变化的环境与状态,相反可能还会制约学习效率。提出的基于多奖惩标准的Q学习算法能够较好地适应复杂变化的状态与环境,分... 传统的Q学习算法是基于单奖惩标准的。基于单奖惩标准的Q学习算法往往不能适应multi-agent system(MAS)面对的复杂变化的环境与状态,相反可能还会制约学习效率。提出的基于多奖惩标准的Q学习算法能够较好地适应复杂变化的状态与环境,分阶段完成任务,不同阶段使用不同的奖惩标准,能够快速地完成阶段目标。以三维世界中的围捕问题为仿真平台,增加了围捕的难度和状态环境的复杂性。仿真实验表明,基于多奖惩标准的Q学习算法能够灵活地适应复杂变化的环境与状态,高效地完成学习任务。 展开更多
关键词 q学习算法 多奖惩标准 maS 三维围捕
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一类多维双重时序AR(1)-MA(q)模型的平稳性
18
作者 谢新艳 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第6期119-122,共4页
讨论了一类多维双重时序ＡＲ（１）－ＭＡ（ｑ）模型的二阶平稳性问题。通过导出一组线性方程组，给出了这类模型二阶平稳的显式充分条件和必要条件，为验证模型的二阶平稳性提供了一个可行的途径。
关键词 双重时序模型 二阶平稳性 充分条件 AR-ma模型
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基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的矿井防尘用水量预测 被引量：4
19
作者 邓权龙 蒋仲安 韩硕 《矿业安全与环保》 北大核心 2018年第4期75-79,共5页
为了提高矿井防尘用水量预测的精确度,提出了基于小波分析理论与灰色预测模型(GM(1,1))、自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))组合的预测模型。运用小波分析将用水量时间序列做不同尺度分解,并将低频信号和高频信号采用GM(1,1)和ARMA(p,q)进... 为了提高矿井防尘用水量预测的精确度,提出了基于小波分析理论与灰色预测模型(GM(1,1))、自回归滑动平均模型(ARMA(p,q))组合的预测模型。运用小波分析将用水量时间序列做不同尺度分解,并将低频信号和高频信号采用GM(1,1)和ARMA(p,q)进行预测,最终经小波重构得到预测结果。以林南仓矿为研究背景,使用该组合模型预测2014年各月份的用水量,通过与实际数据对比,残差检验相对误差不超过2.5%。结果表明:矿井防尘用水量在总体上逐年缓慢增加,每年内呈周期性的变化;基于小波分析与GM(1,1)-ARMA(p,q)组合的预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 矿井防尘 水量预测 小波分析 灰色预测模型 ARma(p q)模型 组合模型
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q-Baskakov曲线
20
作者 董美娟 刘国芬 +1 位作者 解滨 韩力文 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2024年第4期379-390,共12页
近年来,一类基于q-微积分的广义Baskakov算子得到广泛研究,为构造新的曲线提供了理论依据.在Aral与Gupta(2011)定义的q-Baskakov算子中提取出qBaskakov基函数,研究得到它的性质,如非负性、单位分解性、单峰性等.由于固定次数的q-Baskako... 近年来,一类基于q-微积分的广义Baskakov算子得到广泛研究,为构造新的曲线提供了理论依据.在Aral与Gupta(2011)定义的q-Baskakov算子中提取出qBaskakov基函数,研究得到它的性质,如非负性、单位分解性、单峰性等.由于固定次数的q-Baskakov基函数有无限多个,为避免所构造的曲线无法插值它的控制多边形末端点,给出q-Baskakov曲线的截断定义,并证明截断的q-Baskakov曲线具有几何不变性、仿射不变性、凸包性等优良性质.在形状控制方面,文中给出的实例显示了q-Baskakov曲线在造型中的实际应用,很好地模拟控制多边形的形状,并且形状参数可从整体对曲线形状进行控制,从而进一步补充和完善了曲线造型理论. 展开更多
关键词 q-微积分 q-Baskakov基函数 q-Baskakov曲线 曲线造型
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