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Optical memory behavior of MoS_(2) nanoflakes doped liquid crystals hybrid
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作者 GONG Xiaohui ZHANG Hao +1 位作者 YANG Dongfang LIU Yang 《液晶与显示》 北大核心 2025年第5期665-673,共9页
The memory behavior in liquid crystals(LCs)that is characterized by low cost,large area,high speed,and high-density memory has evolved from a mere scientific curiosity to a technology that is being applied in a variet... The memory behavior in liquid crystals(LCs)that is characterized by low cost,large area,high speed,and high-density memory has evolved from a mere scientific curiosity to a technology that is being applied in a variety of commodities.In this study,we utilized molybdenum disulfide(MoS_(2))nanoflakes as the guest in a homotropic LCs host to modulate the overall memory effect of the hybrid.It was found that the MoS₂nanoflakes within the LCs host formed agglomerates,which in turn resulted in an accelerated response of the hybrids to the external electric field.However,this process also resulted in a slight decrease in the threshold voltage.Additionally,it was observed that MoS₂nanoflakes in a LCs host tend to align homeotropically under an external electric field,thereby accelerating the refreshment of the memory behavior.The incorporation of a mass fraction of 0.1%2μm MoS₂nanoflakes into the LCs host was found to significantly reduce the refreshing memory behavior in the hybrid to 94.0 s under an external voltage of 5 V.These findings illustrate the efficacy of regulating the rate of memory behavior for a variety of potential applications. 展开更多
关键词 optical memory behavior MoS_(2)nanoflake liquid crystal
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民族记忆共同体何以可能? 被引量:1
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作者 赵静蓉 《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期98-105,182,共9页
从民族记忆的集体属性和公共属性来看,民族记忆共同体最根本的内容就是民族的集体记忆和集体遗忘。其中,文本共同体是民族记忆共同体得以构成的先行条件和基础路径。在记忆文本化的基础上,重复操演和惯习养成是民族记忆共同体构建的助... 从民族记忆的集体属性和公共属性来看,民族记忆共同体最根本的内容就是民族的集体记忆和集体遗忘。其中,文本共同体是民族记忆共同体得以构成的先行条件和基础路径。在记忆文本化的基础上,重复操演和惯习养成是民族记忆共同体构建的助力因素。民族集体作为一个整全性人格,必须经过仪式、身体和其他社会实践等各种方式重复操演民族的过去与传统,由此才能养成民族的文化惯习或文化无意识,推动民族记忆共同体最终形成,这也从另一个方面印证了集体记忆和集体遗忘的必然性及其对民族记忆共同体的重要作用。 展开更多
关键词 民族记忆 记忆共同体 重复 操演 惯习
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基于改进神经网络方法的继电保护设备健康状态预测方法 被引量:1
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作者 杨畅 王洋 +2 位作者 张永伍 田琨 苏红 《中国测试》 北大核心 2025年第3期123-130,共8页
针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模... 针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模型、环境影响模型;其次,考虑到继电保护设备的负载是其老化故障的主因,提出负荷时空分布预测模型;第三,在上述模型的基础上,提出长短期记忆网络的继电保护设备健康状态预测模型;最后,以实际电网为例对所提方法进行验证,表明所提方法有效。 展开更多
关键词 继电保护设备 健康状态 预测 长短时记忆网络
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计及铁心非线性的变压器空间动态磁场加速计算方法 被引量:1
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作者 司马文霞 孙佳琪 +3 位作者 杨鸣 邹德旭 彭庆军 王劲松 《电工技术学报》 北大核心 2025年第5期1559-1574,共16页
快速获得变压器空间磁场动态分布是构建变压器数字孪生体的基础之一,然而现有快速计算方法难以快速、准确地获得铁心饱和工况下的磁场分布特性。因此,该文提出了计及铁心非线性的变压器空间动态磁场加速计算方法。首先,构建变压器电磁... 快速获得变压器空间磁场动态分布是构建变压器数字孪生体的基础之一,然而现有快速计算方法难以快速、准确地获得铁心饱和工况下的磁场分布特性。因此,该文提出了计及铁心非线性的变压器空间动态磁场加速计算方法。首先,构建变压器电磁场路耦合仿真模型,对关键变量进行参数化扫描,仿真获得不同非线性工况下的大量磁场数据,构建涉及铁心非线性工况的主磁通和漏磁通数据集;其次,提出融合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的双分支深度学习模型,训练提取磁场数据的空间和时间特征,解决主、漏磁通差异大造成的模型训练难题;最后,利用模型获得输入电压、电流与内部空间磁场分布的非线性映射关系,实现空间动态磁场的加速计算,为变压器数字孪生体的构建提供了快速获得磁场数据的方法。 展开更多
关键词 非线性 卷积神经网络 长短期记忆网络 磁场 加速计算
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间断性记忆的整体化思考:突发公共事件的集体记忆建构 被引量:1
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作者 何威 《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期115-127,183,共14页
集体记忆的核心在于记忆历史连续性及其社会建构性的动态整合。现代社会公共性突发事件的频繁出现,可以作为集体记忆的源头与节点去审视。围绕集体记忆的建构“能否间断连续”进行思考,可以尝试在“理念-意象”的集体记忆建构框架下,在... 集体记忆的核心在于记忆历史连续性及其社会建构性的动态整合。现代社会公共性突发事件的频繁出现,可以作为集体记忆的源头与节点去审视。围绕集体记忆的建构“能否间断连续”进行思考,可以尝试在“理念-意象”的集体记忆建构框架下,在记忆不同的叙事维度将散点式的记忆碎片整合并类别化,进而整合出具有沿循“勾勒-黏合-构筑”脉络的现代社会公共突发事件集体记忆整体性建构逻辑。同时,在当下不确定性社会以及特定的文化语境下,以整体性为目标进行突发公共事件集体记忆能动性建构和维系,也是现代社会与国家在多重时间维度整合有益经验,以及重构对社会文化结构性认知的基础。 展开更多
关键词 集体记忆 理念 意象 突发公共事件
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头针结合计算机辅助训练对脑卒中后记忆障碍的效果
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作者 刘兰群 李艳丽 +2 位作者 梁家琦 陈爽 刘慧林 《中国康复理论与实践》 北大核心 2025年第7期862-868,共7页
目的 观察头针(神庭、本神、四神聪)结合计算机辅助训练对脑卒中后记忆障碍的效果。方法 2023年5月至2024年12月,北京博爱医院住院康复的脑卒中后记忆障碍患者62例,随机分为对照组(n=31)和观察组(n=31)。对照组接受常规治疗和计算机辅... 目的 观察头针(神庭、本神、四神聪)结合计算机辅助训练对脑卒中后记忆障碍的效果。方法 2023年5月至2024年12月,北京博爱医院住院康复的脑卒中后记忆障碍患者62例,随机分为对照组(n=31)和观察组(n=31)。对照组接受常规治疗和计算机辅助训练,观察组在此基础上加用头针治疗,共4周。分别于治疗前后采用蒙特利尔认知功能评估(MoCA)、听觉记忆广度和改良Barthel指数(MBI)进行评价。结果 所有患者在治疗过程中均无不良反应。治疗后,两组MoCA总分和记忆分值、听觉记忆广度均显著改善(|t|> 3.838, P<0.001),观察组增加值均优于对照组(|t|> 2.160, P<0.05);两组MBI评分均显著增加(|t|>7.471, P<0.001),但两组间比较无显著性差异(P > 0.05)。结论 计算机辅助训练能改善脑卒中后记忆障碍患者的认知功能,尤其是记忆功能,结合头针能进一步提高疗效。 展开更多
关键词 脑卒中 头针 计算机辅助训练 记忆障碍 听觉记忆广度
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基于IWOA-LSTM算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别 被引量:4
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作者 范旭红 章立栋 +2 位作者 杨帆 李青 郁董凯 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,119,共9页
为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模... 为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模型,根据经验设置LSTM模型的超参数容易导致网络陷入局部最优而影响了分类结果,提出采用Sine混沌映射和自适应权重来改进鲸鱼优化算法(WOA),对LSTM进行超参数寻优.设计了IWOA-LSTM算法模型,训练识别试验梁各损伤阶段的AE信号特征参数.定型网络结构,并识别同种工况下其他梁的AE信号.结果表明:IWOA-LSTM算法模型识别准确率均超过或接近92%,相较于普通LSTM模型,IWOA-LSTM模型识别准确率提高了约7%. 展开更多
关键词 预应力钢筋混凝土梁 声发射 损伤识别 长短时记忆神经网络 改进的鲸鱼优化算法
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Ni-Ti基合金的应变玻璃转变及其研究进展 被引量:1
8
作者 赵新青 王凯 +2 位作者 吕超 张凯超 侯慧龙 《航空材料学报》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
近等原子比Ni-Ti合金因热弹性马氏体相变而呈现形状记忆效应和超弹性,并广泛应用于生物医疗和诸多工业领域。近年来的理论和实验研究表明,当近等原子比Ni-Ti合金引入足够的缺陷(如溶质原子、位错以及纳米析出物)时,这些缺陷导致的相变... 近等原子比Ni-Ti合金因热弹性马氏体相变而呈现形状记忆效应和超弹性,并广泛应用于生物医疗和诸多工业领域。近年来的理论和实验研究表明,当近等原子比Ni-Ti合金引入足够的缺陷(如溶质原子、位错以及纳米析出物)时,这些缺陷导致的相变阻力可有效抑制合金的一级马氏体相变,并代之以短程有序的晶格应变微区(纳米马氏体畴)为显著特征的应变玻璃转变。Ni-Ti基应变玻璃具有宏观晶体结构不变、各态遍历性缺失、动态力学性能随频率弥散分布和高阻尼等特征。尽管应变玻璃在冷却过程中不发生一级马氏体相变,但因应力加载诱发应变玻璃向马氏体转变及应力卸载时的逆转变,应变玻璃仍然可呈现出优异的形状记忆效应和超弹性。应变玻璃合金的超弹性与缺陷类型及浓度密切相关,缺陷浓度不高的应变玻璃具有与传统Ni-Ti基合金类似的超弹性行为;高缺陷浓度的应变玻璃在温度场和应力场作用下发生应变玻璃↔R相变,其超弹性具有小回复应变、窄滞后和宽温域特征。Ni-Ti合金可通过变形引入大量位错缺陷,以实现其应变玻璃转变。应变玻璃在应力作用下如果只涉及纳米畴演化而不发生B19′马氏体转变,可表现出具有窄滞后特征(近线性)的大超弹性,其物理机制在于应力作用下纳米畴的演化不需要形核过程,从而避免因形核导致的能量损耗。本文综述了Ni-Ti基合金应变玻璃转变的提出、奇异性质及其研究进展,并对基于应变玻璃转变的Ni-Ti基宽温域超弹性合金设计原理及工程应用作了简要介绍。 展开更多
关键词 Ni-Ti基 马氏体相变 应变玻璃转变 形状记忆效应 超弹性
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面向涡轮的PCA-POA-LSTM数据驱动建模及故障预警方法 被引量:1
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作者 刘斌 白红艳 +3 位作者 何璐瑶 张晓北 田野 杨理践 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期145-155,共11页
针对传统LSTM数据驱动模型存在输入参数规模过大导致运算负担过大、超参数选择不当和涡轮系统故障发生频率、运维成本高的问题,提出一种基于PCA-POA-LSTM的涡轮数据驱动建模方法,并结合滑动窗口法实现了涡轮故障预警。首先,应用PCA降维... 针对传统LSTM数据驱动模型存在输入参数规模过大导致运算负担过大、超参数选择不当和涡轮系统故障发生频率、运维成本高的问题,提出一种基于PCA-POA-LSTM的涡轮数据驱动建模方法,并结合滑动窗口法实现了涡轮故障预警。首先,应用PCA降维技术,减少输入数据维度;其次,采用POA参数寻优方法选出最优超参数组合;然后,利用LSTM算法预测涡轮的输出参数;最后,在PCA-POA-LSTM涡轮数据驱动模型预测结果的基础上,结合滑动窗口法对涡轮故障进行预警,通过窗口内标准差定义报警阈值,攻克了涡轮故障预警的难题。结果表明,以PCA-POA-LSTM为基础的涡轮数据驱动建模实现了较高的精确度,平均绝对百分比误差均在0.396以下,平均绝对误差均在0.809以下,平均方根误差均在1.387以下。并且故障预警方法,至少可提前173个监测点发出故障预警信号,实现了对涡轮故障预警的目的,为未来开展涡轮健康管理提供了理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 涡轮 鹈鹕优化算法 长短期记忆网络 主成分分析 数据驱动
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面向LoongArch边界检查访存指令的GCC优化
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作者 舒燕君 郑翔宇 +5 位作者 徐成华 黄沛 王永琪 周凡 张展 左德承 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1136-1150,共15页
为了减少内存安全检查的开销,LoongArch指令集架构引入了边界检查访存类指令.然而,作为一种新的内存访问指令,目前GCC(GNU compiler collection)编译器不支持该类指令,LoongArch硬件能力不能得到充分利用.针对此LoongArch边界检查访存... 为了减少内存安全检查的开销,LoongArch指令集架构引入了边界检查访存类指令.然而,作为一种新的内存访问指令,目前GCC(GNU compiler collection)编译器不支持该类指令,LoongArch硬件能力不能得到充分利用.针对此LoongArch边界检查访存指令改进了GCC编译器,实现利用该类指令优化程序的内存安全检查.具体而言,完成了3个方面的工作:1)设计实现了针对边界检查访存指令的内建函数;2)改进GCC RTL(register transfer language)阶段的优化器,使其能够识别无异常处理和带异常处理2种情况的边界检查访存语义,并自动优化;3)面向LoongArch边界检查访存指令触发的边界检查异常(bound check exception,BCE),设计了新的Linux内核异常信号SIGBCE和相应的运行时库glibc(GNU C library)的信号处理函数,实现了BCE处理.通过在GCC 12.2.0和龙芯3C5000L服务器进行实验,验证了改进后的编译器不仅能正确使用新引入的边界检查访存指令,而且在某些安全函数中带来接近20%的性能提升.完善了LoongArch生态,推进了LoongArch指令集发展,对此类特定指令编译器优化工作有一定的借鉴意义. 展开更多
关键词 编译器优化 LoongArch GCC 边界检查访存 龙芯CPU 异常处理 内存安全
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利用异配及同配关系的社交机器人检测方法
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作者 罗森林 费泽涛 +1 位作者 潘丽敏 吴舟婷 《北京理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期77-86,共10页
现有基于图的方法未区分用户间的异配、同配关系,造成用户表示中存在异配边带来的噪声,弱化了社交机器人与人类用户之间的差异性,检测准确率降低;社交机器人持续演化模拟人类用户的关注数、推文发布数等元数据,容易导致较难识别的仿真... 现有基于图的方法未区分用户间的异配、同配关系,造成用户表示中存在异配边带来的噪声,弱化了社交机器人与人类用户之间的差异性,检测准确率降低;社交机器人持续演化模拟人类用户的关注数、推文发布数等元数据,容易导致较难识别的仿真社交机器人比例增加,检测召回率降低.提出一种利用异配及同配关系的社交机器人检测方法,通过记忆网络构建异配、同配关系原型来识别用户关系类型,减少异配边对用户表示的干扰,增加不同类型用户的特征区分性;在损失函数中引入调节因子,提高较难分类用户在模型参数更新过程中的损失贡献,增强了模型对仿真社交机器人的识别效果.实验结果表明,提出的方法优于当前先进方法,此方法通过区分用户间的异配和同配关系,降低异配边的权重,增强了用户表示的类别区分度,即使在低同配性分数的情况下也有效提升了检测准确率. 展开更多
关键词 社交机器人 异配关系 记忆网络
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多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil构建 被引量:1
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作者 车银超 郑光 +3 位作者 熊淑萍 张明天 马新明 席磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第4期698-710,共13页
【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网... 【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网络结构,分别引入特征和时间两个注意力模块。利用河南省许昌市2020—2021年冬小麦生长过程中物联网监测站的气象、土壤数据集,对DA-LSTM-soil模型进行训练和测试。同时,利用DA-LSTM-soil模型对河南省4个不同土壤类型的小麦种植区的数据集进行预测。【结果】对比试验表明,相较于LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-attention、LSTM-attention等深度学习模型,DA-LSTM-soil模型在S_(RME)、S_(ME)、A_(ME)、R^(2)评价指标更优,分别达到0.1764、0.0311、0.0466、0.9938。消融试验显示,时间注意力对模型性能的提升高于特征注意力。对时间步的试验显示,用过往3000 min的数据进行预测时,模型性能最佳;模型精度随着预测时长的增加有所下降,然而在5000 min内,决定系数R2仍保持在0.7以上。【结论】利用注意力机制,DA-LSTMsoil模型在Encoder前计算不同气象和土壤因素对墒情影响的权重,在Decoder前计算数据的时序对墒情预测的权重,双阶段注意力机制在特征提取和权重分配方面的作用显著,使模型具有更好的预测性能和泛化能力,可以为田块尺度麦田土壤墒情预测提供技术依据。 展开更多
关键词 麦田 土壤墒情预测 时序数据 长短期记忆网络 注意力机制
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采煤机自适应截割技术研究进展及发展趋势 被引量:1
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作者 王忠宾 李福涛 +3 位作者 司垒 魏东 戴嘉良 张森 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第1期296-311,共16页
自适应截割技术是实现采煤机智能化的核心技术,对提升煤矿开采效率、提高安全性和资源利用率具有重要作用。因此,开展了自适应截割技术的综述研究,重点探讨了其技术原理及应用现状。根据核心功能和技术目标,将采煤机自适应截割技术划分... 自适应截割技术是实现采煤机智能化的核心技术,对提升煤矿开采效率、提高安全性和资源利用率具有重要作用。因此,开展了自适应截割技术的综述研究,重点探讨了其技术原理及应用现状。根据核心功能和技术目标,将采煤机自适应截割技术划分为记忆截割、透明地质、煤岩识别和自适应控制4个研究内容。记忆截割通过记录历史数据来优化采煤路径,透明地质利用综合探测技术获取实时地质信息,煤岩识别技术根据不同的识别原理,可以分为基于物理参数的间接法、基于视觉的直接法、以及探地雷达和超声波等基于波动特性的探测法,以实现煤岩界面或煤岩性质的精确识别,自适应控制则通过自动化调节采煤机的运行参数。这些技术从多个角度提升了采煤机的智能化水平。然而,由于煤层地质条件及恶劣开采环境的影响,现有技术在适应性和经济性方面存在一些局限性。因此,针对未来采煤机自适应截割技术的发展趋势,提出了以下建议:促进记忆截割、透明地质与煤岩识别技术的融合,以实现更高效的煤层信息获取;采用多传感器融合技术,以提高煤岩识别的准确度和可靠性;发展基于大数据分析的智能决策支持系统,优化采煤机的运行策略,同时研究多领域协同仿真控制策略,以应对技术瓶颈并增强系统性能。 展开更多
关键词 自适应截割 煤岩识别 记忆截割 透明地质 图像特征
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基于Q学习的Spark自动调节内存管理器
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作者 张军 顾皓元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1487-1493,共7页
为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态... 为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态调整。内存分配算法结合Q学习自动调优算法的决策和空闲内存,响应块管理器和任务内存请求,确保内存高效分配与利用。实验结果表明,新的内存管理器在Spark任务执行效率上获得了较明显的性能提升。 展开更多
关键词 Apache Spark 静态内存管理器 统一内存管理器 JVM垃圾内存回收 Q学习 内存分配动态调整 任务执行效率
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天津旧城更新中日常景观的记忆挖掘及空间转化 被引量:1
15
作者 张春彦 张新翊 侯天颖 《风景园林》 北大核心 2025年第3期23-31,共9页
【目的】存量时期下的旧城更新中,城市日常景观承载着丰富的地域文化和集体记忆,但因旧城更新进程滞后于民生设施建设,旧城景观丢失了重要的历史特征,同时因缺少宏观文化背景的指导,旧城更新存在同质化和割裂性等问题。需要寻找城市日... 【目的】存量时期下的旧城更新中,城市日常景观承载着丰富的地域文化和集体记忆,但因旧城更新进程滞后于民生设施建设,旧城景观丢失了重要的历史特征,同时因缺少宏观文化背景的指导,旧城更新存在同质化和割裂性等问题。需要寻找城市日常景观中不同时期记忆的多元载体,并针对不同载体进行记忆挖掘,建立记忆与日常景观空间的关联。【方法】以《欧洲风景公约》为理论基础,结合多维度的景观记忆关联实体,全面梳理老旧城区多种日常景观记忆载体,提出“10种载体,4种声源,3类数据”的多元景观记忆挖掘方法。将传统调研方法和数字技术结合,分析各时期旧城日常景观的活力分布及记忆情感,进而通过叙事景观呈现城区多重记忆。以天津老城厢为例进行日常景观记忆挖掘和空间转化分析。【结果】分析得到“热闹境”“市井气”“世俗地”3种情感空间的分布规律及景观特征,并结合城区发展现状,提出具有景观差异性、发展适应性、时空连续性和空间交互性的更新策略。【结论】老旧城区日常景观承载了集体对生活空间的景观性记忆,是一种共享的遗产。在旧城更新中,通过对日常景观记忆的挖掘和空间转化,提出日常景观遗产化的路径,促进场地文化和记忆的延续,为可持续的城市空间优化提供新方法。 展开更多
关键词 城市更新 日常景观 集体记忆 景观遗产化 小说文本 空间转化
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数字记忆视角下的城市记忆口述档案知识图谱构建——以“顺德·口述历史”项目为例
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作者 韦景竹 陈思伶 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第8期71-85,共15页
以知识图谱技术从数据层面拆解、描述、组织、挖掘城市记忆口述档案能丰富中华文化数据库素材,构筑城市记忆链。文章在数字记忆视角下,结合城市记忆口述档案的特点,抽取项目、实物、人物、身份、地点、时间、事件、情感八个核心类搭建... 以知识图谱技术从数据层面拆解、描述、组织、挖掘城市记忆口述档案能丰富中华文化数据库素材,构筑城市记忆链。文章在数字记忆视角下,结合城市记忆口述档案的特点,抽取项目、实物、人物、身份、地点、时间、事件、情感八个核心类搭建本体模型;以“顺德·口述历史”项目为数据源,运用Neo4j图数据库构建顺德记忆知识图谱,从“事件”维度重现顺德社会风貌,从“时空”维度追溯顺德发展轨迹,从“情感”维度挖掘顺德精神底色,实证了记忆图谱在城市记忆传承上的应用价值。 展开更多
关键词 数字记忆 城市记忆 口述档案 知识图谱
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基于Bi-LSTM和改进残差学习的风电功率超短期预测方法 被引量:2
17
作者 王进峰 吴盛威 +1 位作者 花广如 吴自高 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期56-65,共10页
现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时,难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题,从而导致预测精度下降。为了解决性能退化问题从而提高风电功率时间序列预测的精度,提出了基于双向长短时记忆... 现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时,难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题,从而导致预测精度下降。为了解决性能退化问题从而提高风电功率时间序列预测的精度,提出了基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)和改进残差学习的风电功率预测方法。方法由两个部分组成,第一部分是以Bi-LSTM为主的多残差块上,结合稠密残差块网络(DenseNet)与多级残差网络(MRN)的残差连接方式,并且在残差连接上使用一维卷积神经网络(1D CNN)来提取风电功率值中时序的非线性特征部分。第二部分是Bi-LSTM与全连接层(Dense)组成的解码器,将多残差块提取到的功率值时序非线性特征映射为预测结果。方法在实际运行的风电功率数据上进行实验,并与常见的残差网络方法和时间序列预测方法进行对比。方法相比于其他模型方法有着更高的预测精度以及更好的泛化能力。 展开更多
关键词 深度学习 残差网络 风电功率预测 双向长短时记忆 一维卷积神经网络
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“记忆之场”的建构:论《阿娜河畔》的故乡书写及历史想象
18
作者 史玉丰 《宁夏社会科学》 北大核心 2025年第1期151-159,共9页
《阿娜河畔》是一部围绕“记忆”进行的故乡书写及历史想象的长篇小说,在故乡的消逝和自我认同危机的背景下,小说建构了“阿娜河畔”这个多维的“记忆之场”。阿舍运用个体记忆和集体记忆的相互交融进行宏大历史和个人命运史的书写,呈... 《阿娜河畔》是一部围绕“记忆”进行的故乡书写及历史想象的长篇小说,在故乡的消逝和自我认同危机的背景下,小说建构了“阿娜河畔”这个多维的“记忆之场”。阿舍运用个体记忆和集体记忆的相互交融进行宏大历史和个人命运史的书写,呈现一种继政治赋予历史之“正”、先锋解构和消费主义虚化历史之“反”后以记忆重建历史的“合”的写作范式,为新时代历史书写重新赋能,使《阿娜河畔》具有了审美的、情感的与教化的历史书写特点。同时,作为一种记忆的累积和传承方式,《阿娜河畔》呈现“后记忆”的叙述特征,它将“交往记忆”变为“文化记忆”,展现了中华民族共同体意识,丰富了新时代中国式现代化的文学表达。 展开更多
关键词 《阿娜河畔》 记忆之场 后记忆 历史书写
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基于ARIMA-LSTM的矿区地表沉降预测方法 被引量:3
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作者 王磊 马驰骋 +1 位作者 齐俊艳 袁瑞甫 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期98-105,共8页
煤矿开采安全问题尤其是采空区地表沉降现象会对人员安全及工程安全造成威胁,研究合适的矿区地表沉降预测方法具有很大意义。矿区地表沉降影响因素复杂,单一的深度学习模型对矿区地表沉降数据拟合效果差且现有的地表沉降预测研究多是单... 煤矿开采安全问题尤其是采空区地表沉降现象会对人员安全及工程安全造成威胁,研究合适的矿区地表沉降预测方法具有很大意义。矿区地表沉降影响因素复杂,单一的深度学习模型对矿区地表沉降数据拟合效果差且现有的地表沉降预测研究多是单独进行概率预测或考虑时序特性进行点预测,难以在考虑数据的时序特征的同时对其随机性进行定量描述。针对此问题,在对数据本身性质进行观察分析后选择差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型进行时序特征的概率预测,结合长短时记忆(LSTM)网络模型来学习复杂的且具有长期依赖性的非线性时序特征。提出基于ARIMA-LSTM的地表沉降预测模型,利用ARIMA模型对数据的时序线性部分进行预测,并将ARIMA模型预测的残差数据辅助LSTM模型训练,在考虑时序特征的同时对数据的随机性进行描述。研究结果表明,相较于单独采用ARIMA或LSTM模型,该方法具有更高的预测精度(MSE为0.262 87,MAE为0.408 15,RMSE为0.512 71)。进一步的对比结果显示,预测结果与雷达卫星影像数据(经SBAS-INSAR处理后)趋势一致,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 煤矿采空区 地表沉降预测 时序概率预测 差分整合移动平均自回归 长短时记忆网络
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不同强度趋近动机积极情绪对基于语义关联性错误记忆的影响及其神经机制
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作者 张环 秦锡权 +2 位作者 刘雨 林琳 吴捷 《心理学报》 北大核心 2025年第3期349-362,I0001,I0002,共16页
情绪会影响错误记忆。以往研究多关注情绪效价和唤醒度对错误记忆的影响。到目前为止,情绪的动机维度对错误记忆的影响过程和神经机制尚不清楚。本研究采用表情−姿势法诱发被试产生不同强度趋近动机的积极情绪,结合功能性近红外光学脑... 情绪会影响错误记忆。以往研究多关注情绪效价和唤醒度对错误记忆的影响。到目前为止,情绪的动机维度对错误记忆的影响过程和神经机制尚不清楚。本研究采用表情−姿势法诱发被试产生不同强度趋近动机的积极情绪,结合功能性近红外光学脑成像技术(fNIRS),考察被试在高、中和低三种强度趋近动机积极情绪条件下学习DRM词表时大脑皮层氧合血红蛋白浓度的变化以及这种变化对基于语义关联性错误记忆的影响。结果显示,高趋条件下产生了更多的错误记忆。同时,在左侧额叶、颞叶的部分区域中,高趋条件下的脑激活水平显著高于中、低趋条件,表明高趋条件会引发特定脑区更大程度的脑激活。相关分析结果表明,高趋条件下,左侧额下回和颞叶的激活水平与错误记忆率呈显著的正相关关系;低趋条件下,左侧颞下回的激活水平与错误记忆呈显著的负相关关系。以上结果表明,不同强度趋近动机积极情绪会影响错误记忆的产生;且趋近动机的强度会影响语义相关脑区激活水平的强度,其中左侧颞下回在不同强度趋近动机积极情绪影响错误记忆的产生过程中出现了分离效应。 展开更多
关键词 错误记忆 情绪动机性 积极情绪 语义关联性 FNIRS
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