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优化SPECIAL 1H-MR波谱并结合自制LCModel软件模拟代谢物光谱数据集定量分析离体猪肝葡萄糖
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作者 钟梓杰 沈智威 林黛英 《中国介入影像与治疗学》 北大核心 2025年第4期273-278,共6页
目的 优化SPECIAL1H-MR波谱(MRS)扫描参数,并观察以之结合自制LCModel软件模拟代谢物光谱数据集(B集)定量分析离体猪肝葡萄糖(Glc)的可行性。方法 利用生理盐水将鱼肝油、Glc及胆碱配置成Glc浓度不同(10、20、30、40、50 mmol/L)而鱼肝... 目的 优化SPECIAL1H-MR波谱(MRS)扫描参数,并观察以之结合自制LCModel软件模拟代谢物光谱数据集(B集)定量分析离体猪肝葡萄糖(Glc)的可行性。方法 利用生理盐水将鱼肝油、Glc及胆碱配置成Glc浓度不同(10、20、30、40、50 mmol/L)而鱼肝油(0.125 mg/ml)及胆碱(100 mmol/L)浓度固定的混合溶液,以试管模型模拟肝脏代谢物;每种Glc浓度各设5个、共配置25个试管模型。以不同参数SPECIAL序列扫描试管模型,获得1H-MRS图像。利用LCModel软件分别基于自带代谢物基础集(A集)及B集分析试管模型SPECIAL序列数据,生成SPECIAL1H-MRS图像并获得其信噪比(SNR)及标准差百分比(SD%)、Glc信号强度;根据SNR及SD%评估SPECIAL1HMRS图像质量,以选择最优扫描参数,分析以最优参数结合B集所获试管模型Glc信号强度与Glc浓度的相关性。以最优SPECIAL序列扫描离体猪肝(n=5),行更新脂肪抑制(FS)-SPECIAL序列扫描,基于B集获得相应1H-MRS图像并评估其质量。结果SPECIAL序列最优扫描参数为TR3500ms、TE4.42ms、TM20.00ms、重复次数(averages)为256,以之结合B集所获试管模型SPECIAL1H-MRS的SNR达40.5±1.1,SD%为(13.5±1.0)%,谱线更清晰,基线更平稳,Glc峰分辨率更高。以1H-MRS所获试管模型Glc信号强度与Glc浓度呈正相关(r=0.997,P<0.001)。离体猪肝SPECIAL1H-MRS的SNR为24.0±2.7,SD%为(13.5±1.1)%,而FS-SPECIAL1H-MRS质量较高,SNR为29.5±2.3,SD%为(4.0±0.8)%,可见亚甲基峰被抑制而Glc峰分辨率更高。结论利用参数优化SPECIAL1H-MRS结合自制LCModel软件模拟数据集可准确定量分析离体猪肝Glc。 展开更多
关键词 肝脏 葡萄糖代谢 磁共振波谱学 special序列
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“一带一路”背景下农学专业留学研究生全英文课程SpecialLecture的教学路径探索
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作者 黄伟东 兰彬 +3 位作者 段海明 郑甲成 杜军利 毕亚玲 《智慧农业导刊》 2025年第14期173-176,共4页
我国自实施“一带一路”倡议以来,来华留学生数量与日俱增。为满足留学生教育快速、高质量发展需求,提升本土高校的国际影响力,国内诸多高校纷纷开展国际留学生教育培养探索。近年来,安徽科技学院为农学专业留学研究生开设全英文课程Spe... 我国自实施“一带一路”倡议以来,来华留学生数量与日俱增。为满足留学生教育快速、高质量发展需求,提升本土高校的国际影响力,国内诸多高校纷纷开展国际留学生教育培养探索。近年来,安徽科技学院为农学专业留学研究生开设全英文课程Special Lecture,获批安徽省留学生全英文示范课程。基于全英文课程的现状及存在的问题,结合该课程的教学经验,探索推进全英文课程建设与教学模式,助力留学生培养质量提升。 展开更多
关键词 一带一路 农学专业 留学研究生 示范课程 教学探索
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On The Role Of Needs Analysis In ESP Course And Its Implications For Specialized EnglishReading Cour
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作者 刘浩 庞云青 《陕西师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 1999年第S1期149-152,共4页
CLCNumber:H319.3Documentcode:AArtrcleID:1000┐5293(1999)Sup.┐0150┐04SpecializedEnglishreadingistheseniorstage... CLCNumber:H319.3Documentcode:AArtrcleID:1000┐5293(1999)Sup.┐0150┐04SpecializedEnglishreadingistheseniorstageincolegeEnglishte... 展开更多
关键词 needs aNaLYSIS ESP specialized ENGLISH REaDING SYLLaBUS
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基于Koopman滤波的双条状抗温光学电流传感器设计及实验研究
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作者 张静 李岩松 +2 位作者 张子傲 侯凯允 刘君 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期20-31,共12页
光学电流传感器符合新型电力系统智能化,数字化的发展需求,但目前光学电流传感器在电力系统宽温域测量中没有同时满足实时性和长期运行稳定性的抗温方案。为此,提出了一种基于Koopman自适应滤波的双条状抗温磁光式光学电流传感器(DS-MO... 光学电流传感器符合新型电力系统智能化,数字化的发展需求,但目前光学电流传感器在电力系统宽温域测量中没有同时满足实时性和长期运行稳定性的抗温方案。为此,提出了一种基于Koopman自适应滤波的双条状抗温磁光式光学电流传感器(DS-MOCT)。首先介绍了磁光传感原理以及磁光传感温度扰动机理,应用琼斯矩阵构建了直通光路式光学电流传感器起检偏器任意角度光学电流传感偏振解析模型;然后分析起检偏器不同角度对传感器输出结果的影响并提出了起检偏器特殊角度温度补偿方法,构建了DS-MOCT抗温结构,包括测量臂和温度补偿臂,测量臂输出待测电流信号,温度补偿臂输出温度补偿信号,使用温度补偿信号对待测电流信号实时抗温补偿,DS-MOCT输出抗温扰动测量电流值;分析了DS-MOCT的误差来源并提出了基于Koopman理论的降噪方法;接着,在有限元仿真软件中模拟了实验系统中DS-MOCT多物理场耦合环境,可视化了DS-MOCT光波抗温过程,验证了DS-MOCT的抗温性能;最后搭建了软硬件协同设计的DS-MOCT实测系统。实验结果表明,在-40℃~40℃宽温域内,DS-MOCT测量误差<0.2%,满足GB/T 20840.8—2007对电子式互感器的0.2级测量标准;动态响应时间<14 ms,满足电力系统实时监控需求。所提基于Koopman自适应滤波的DS-MOCT,解决了新型电力系统中光学电流传感器的抗温性、实时性与长期运行稳定性之间的三重矛盾。 展开更多
关键词 直通光路式光学电流传感器 线性双折射 温度补偿 起检偏器特殊角度 Koopman自适应滤波
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Effects of pooling,specialization,and discretionary task completion on queueing performance
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作者 JIANG Houyuan 《运筹学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第3期81-96,共16页
Pooling,unpooling/specialization,and discretionary task completion are typical operational strategies in queueing systems that arise in healthcare,call centers,and online sales.These strategies may have advantages and... Pooling,unpooling/specialization,and discretionary task completion are typical operational strategies in queueing systems that arise in healthcare,call centers,and online sales.These strategies may have advantages and disadvantages in different operational environments.This paper uses the M/M/1 and M/M/2 queues to study the impact of pooling,specialization,and discretionary task completion on the average queue length.Closed-form solutions for the average M/M/2 queue length are derived.Computational examples illustrate how the average queue length changes with the strength of pooling,specialization,and discretionary task completion.Finally,several conjectures are made in the paper. 展开更多
关键词 queuing systems pooling specialIZaTION discretionary task completion average queue length
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专精特新中小企业高质量发展路径研究——基于注意力基础观的动态QCA分析 被引量:2
6
作者 孙佳怡 杨忠 宋孟璐 《华东经济管理》 北大核心 2025年第3期58-69,共12页
文章利用2018—2022年186个专精特新“小巨人”上市企业的面板数据,采用动态QCA方法,探究专精特新中小企业高质量发展路径。研究发现:专精特新中小企业高质量发展是注意力焦点、注意力情境与注意力结构分配共同作用的结果,存在四种高质... 文章利用2018—2022年186个专精特新“小巨人”上市企业的面板数据,采用动态QCA方法,探究专精特新中小企业高质量发展路径。研究发现:专精特新中小企业高质量发展是注意力焦点、注意力情境与注意力结构分配共同作用的结果,存在四种高质量发展路径以及四种非高质量发展路径;专精特新中小企业高质量发展过程存在“研发投入陷阱”,低研发投入是高质量发展路径的核心特征,而在注意力错配或情境支持不足时,高研发投入反而会阻碍企业实现高质量发展;政府支持是促进专精特新中小企业高质量发展的核心条件;探索式创新与利用式创新的优先级并非固定,企业需要根据自身资源和外部环境调整注意力焦点。 展开更多
关键词 专精特新中小企业 高质量发展 动态QCa 注意力基础观 探索式创新 利用式创新
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基于改进FaceNet模型的施工作业人员遮挡人脸身份识别研究
7
作者 邹子寒 李华 +1 位作者 陈宇飞 钟兴润 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第5期140-146,共7页
为提高建筑工地中特种设备操作人员在安全帽遮挡情况下身份验证的准确性,提出1种结合FaceNet和MTCNN算法的人脸识别方法。首先由MTCNN通过三级联结构有效检测并定位人脸关键点,随后由FaceNet提取遮挡情况下的人脸特征并进行身份验证。... 为提高建筑工地中特种设备操作人员在安全帽遮挡情况下身份验证的准确性,提出1种结合FaceNet和MTCNN算法的人脸识别方法。首先由MTCNN通过三级联结构有效检测并定位人脸关键点,随后由FaceNet提取遮挡情况下的人脸特征并进行身份验证。实验数据集包括LFW公开人脸数据集和工地现场采集的真实数据,并通过数据增强方法模拟遮挡和光照情况。研究结果表明:在未佩戴安全帽的LFW数据集上的精准率达到96.5%,在佩戴安全帽的工地数据集和模拟数据集上精准率为95.8%,平均精准率达到96.15%;与常用的Dlib和OpenCV人脸识别算法相比,遮挡情况下的识别精准率显著提升,且处理速度满足实时应用需求,能有效提升工地人员身份验证的准确性和可靠性。研究结果可为建筑工地安全管理提供技术参考。 展开更多
关键词 建筑工地 人脸识别 遮挡 安全管理 FaceNet MTCNN 特种设备
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如何基于学习评价为普通学校特殊学生提供课堂学习支持——以澳大利亚ABLES为例
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作者 单文顶 何亚利 沈光银 《外国教育研究》 北大核心 2025年第4期23-38,共16页
基于学习评价的支持是促进普通学校特殊学生学习与发展的关键所在。为推动特殊学生受教育过程的公平,满足教师有效评价与支持特殊学生学习与发展的迫切需要,2009年维多利亚州与墨尔本大学联合开发了“能力本位的学习与教育支持体系”(AB... 基于学习评价的支持是促进普通学校特殊学生学习与发展的关键所在。为推动特殊学生受教育过程的公平,满足教师有效评价与支持特殊学生学习与发展的迫切需要,2009年维多利亚州与墨尔本大学联合开发了“能力本位的学习与教育支持体系”(ABLES),并不断完善,现已成为澳大利亚维多利亚州等支持特殊学生学习与发展的重要工具。ABLES以《维多利亚州课程F-10》为基础,秉持承认的基本理念,嵌入教学周期,构成“学习评价—计划制定—教学实施—学习评价”的循环过程。借助ABLES评价工具,教师精准识别特殊学生的能力水平,在此基础上通过制定个别化教育计划、调整课程教学等为特殊学生的课堂学习提供有效支持,一学期后,重新回到评价阶段,研判支持效果,为再次调整提供依据,如此循环往复。实践发现,ABLES促进了特殊学生的学习与发展、提高了教师课堂教学的针对性与精准性、加强了利益相关者的沟通协作。同时,ABLES也面临教师评判的一致性隐忧、各州课程标准不一引发“水土不服”等现实挑战。 展开更多
关键词 澳大利亚 融合教育 特殊学生 学习评价 aBLES
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基于MAFM-YOLOv8的学生课堂表现检测
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作者 莫建文 姜贵昀 +1 位作者 袁华 梁豪昌 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1825-1831,共7页
针对智慧教室场景中学生课堂表现检测遇到的目标尺度大小不一、容易出现遮挡、目标密集度高、重叠以及小目标等问题,提出一种基于MAFM-YOLOv8的学生课堂表现检测模型。提出一个多尺度自适应特征提取模块,增强模型对不同尺度特征信息的... 针对智慧教室场景中学生课堂表现检测遇到的目标尺度大小不一、容易出现遮挡、目标密集度高、重叠以及小目标等问题,提出一种基于MAFM-YOLOv8的学生课堂表现检测模型。提出一个多尺度自适应特征提取模块,增强模型对不同尺度特征信息的自适应特征提取能力,用深度可分离卷积代替普通卷积,减少模块中卷积的计算量;采用高效多尺度注意力模块,增强模型对小目标的特征提取能力;采用WIOU损失函数来增强模型在类别不均衡数据集上的训练效果,提升检测性能。实验结果表明,改进YOLOv8算法在学生课堂表现检测中mAP50达到了87.2%,相比原模型提升了3.2%,验证该方法可以有效提高检测精度。 展开更多
关键词 智慧教室 学生课堂表现检测 MaFM-YOLOv8 多尺度自适应特征提取模块 深度可分离卷积 高效多尺度注意力 WIOU损失函数
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优秀男子速度攀岩运动员Tomoa skip技术肌电特征 被引量:1
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作者 游国鹏 伍勰 +2 位作者 李红梅 耿宇 赵少聪 《医用生物力学》 北大核心 2025年第3期553-560,共8页
目的 分析优秀男子速度攀岩运动员Tomoa skip技术肌电特征,为专项力量训练方法和手段的确定提供理论依据。方法 招募10名一级及以上级别男子速度攀岩运动员,采集其攀爬国际标准赛道的Tomoa skip技术运动学和表面肌电数据。结果 Tomoa s... 目的 分析优秀男子速度攀岩运动员Tomoa skip技术肌电特征,为专项力量训练方法和手段的确定提供理论依据。方法 招募10名一级及以上级别男子速度攀岩运动员,采集其攀爬国际标准赛道的Tomoa skip技术运动学和表面肌电数据。结果 Tomoa skip技术中肌肉贡献率大小排序依次为肱二头肌、肱三头肌长头、指浅屈肌、背阔肌、胫骨前肌、股外侧肌、臀大肌、腓肠肌内侧头。左侧所有肌肉贡献率之和、肱二头肌和肱三头肌长头贡献率显著低于右侧(P<0.05),左侧腓肠肌内侧头的贡献率显著高于右侧(P<0.05);左侧肱二头肌的激活程度显著低于右侧(P<0.05)。左侧肘关节和踝关节、右侧肘关节和踝关节共收缩指数分别为0.93±0.21、1.33±0.14、0.72±0.10、2.08±0.59,左侧肘关节和踝关节的共收缩程度显著高于右侧(P<0.05)。结论 Tomoa skip技术中男子运动员表现出明显的肌电特征,左右侧上肢肌肉和背阔肌的贡献率均高于下肢肌肉,肘关节和踝关节分别是以肱二头肌和胫骨前肌为主导的激活模式;同时肌电特征也存在显著的左右侧肢体间差异,上肢肌肉贡献率和激活程度的左右侧肢体间差异大于下肢。 展开更多
关键词 速度攀岩 Tomoa skip技术 表面肌电 肌肉激活 专项力量
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中国地方政府专项债务的研究热点与趋势展望——基于CiteSpace的文献计量分析
11
作者 李义科 李文彬 《技术经济与管理研究》 北大核心 2025年第1期99-105,共7页
地方政府专项债务已经成为一个全新的社会热点和学术议题。研究运用CiteSpace的可视化分析工具,对2015—2024年中国知网数据库收录的相关文献进行计量分析,绘制出专项债务研究的科学知识谱系,结合文献的深度研读,归纳总结已有研究的主... 地方政府专项债务已经成为一个全新的社会热点和学术议题。研究运用CiteSpace的可视化分析工具,对2015—2024年中国知网数据库收录的相关文献进行计量分析,绘制出专项债务研究的科学知识谱系,结合文献的深度研读,归纳总结已有研究的主要内容和趋势展望。研究发现,国内专项债务研究正处于快速发展的阶段,现有研究主要集中在债务风险、信息披露、绩效管理、偿债能力四大热点主题,乡村振兴和绿色发展是专项债务研究的新热点。但核心作者和研究机构之间的合作尚有不足。基于此,提出进一步统筹分析风险防控与经济发展的关系,融合理论阐述与实践研究,引入跨学科研究方法和大数据模型的综合应用及探索专项债务制度的演进逻辑等方面的展望。 展开更多
关键词 地方政府 专项债务 债务制度 风险防控
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基于CiteSpace可视化分析对食品类专业型学位硕士研究生培养模式的研究
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作者 程安玮 李脉泉 +3 位作者 肖茜 田耀旗 金征宇 万发春 《食品与发酵工业》 北大核心 2025年第16期433-440,共8页
专业学位硕士研究生(专硕)教育旨在培养专业实践能力强的应用型人才,其培养模式也一直在不断探讨和完善中。运用CiteSpace对2010年以来中国知网(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据中关于食品类专硕培养模式的研究热点... 专业学位硕士研究生(专硕)教育旨在培养专业实践能力强的应用型人才,其培养模式也一直在不断探讨和完善中。运用CiteSpace对2010年以来中国知网(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)数据中关于食品类专硕培养模式的研究热点、演进趋势、发展历程等进行可视化分析,归纳存在的主要问题,总结分析专硕培养体系的研究进展。共筛选出232篇文章,从2015年起发文数量呈现上升趋势。网络图谱及聚类分析显示实践能力、创新能力、导师团队、课程体系改革、产教融合、科技小院等是食品类专硕培养研究的热点关键词。目前食品专硕培养存在的问题表现为“传统化”及“固定化”、“学术偏移”及“同质化”,这需要从引领思想、搭建平台、优化课程体系、改革培养模式、完善保障体系等方面全方位构建协同育人模式,着力提升学生的能动性、专业知识、基本技能、实践创新能力、思维及探索能力,适应行业及社会的发展。 展开更多
关键词 CITESPaCE 专业学位硕士研究生 食品类 培养模式
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基于KANO模型的护患双方对专科护理门诊关怀行为期望比较
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作者 瞿靖芮 郑喜灿 +5 位作者 刘义兰 张红梅 郭舒婕 韩晓霞 张丽 张天瀚 《护理学杂志》 北大核心 2025年第1期3-7,共5页
目的探究专科护理门诊护患双方对关怀行为的期望,为高效实施护理人文关怀提供依据。方法以华生关怀理论为框架,基于关怀评价量表,结合文献回顾、半结构化访谈、德尔菲专家函询,形成专科护理门诊患者22项关怀行为需求指标。应用KANO模型... 目的探究专科护理门诊护患双方对关怀行为的期望,为高效实施护理人文关怀提供依据。方法以华生关怀理论为框架,基于关怀评价量表,结合文献回顾、半结构化访谈、德尔菲专家函询,形成专科护理门诊患者22项关怀行为需求指标。应用KANO模型设计调查问卷,采用便利抽样法于2023年5-6月,对河南省5所三级甲等医院1309例在专科护理门诊就诊的患者和119名专科护理门诊护士进行调查。结果22项关怀行为中,患者视角下归于必备属性5项、期望属性6项、魅力属性11项,其中满意系数Better值最高的为“多种途径的预约挂号”,不满意系数Worse值最高的是“治疗护理中保护您的个人隐私”;基于Better-Worse指数的分类显示,必备属性9项、期望属性2项、魅力属性11项。护患双方对21项关怀行为的KANO属性构成分布比较,差异有统计学意义(均P<0.05),KANO属性构成分布一致的项目仅1项。结论专科护理门诊服务应在满足必备属性的基础上,着力提高期望属性,并尽力满足魅力属性。护患双方在关怀行为属性构成上存在较大偏差,护士应加强患者需求为导向的人文关怀服务,以满足患者需求,提高满意度。 展开更多
关键词 专科护理 门诊服务 专科护士 人文关怀 关怀行为 KaNO模型 就医体验 期望 服务质量
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中学生电子健康素养现状及影响因素的Meta分析
14
作者 谢涛 鲁永博 +2 位作者 柳锦楠 毛瑛 张维宏 《中国健康教育》 北大核心 2025年第4期316-321,共6页
目的了解中学生电子健康素养的现状及其影响因素,为提升中学生健康信息判断能力提供指导。方法在中英文数据库中检索建库至2023年5月30日收录的中学生电子健康素养现状及其影响因素的相关文献。采用R 4.2.1软件进行数据分析,并探讨合并... 目的了解中学生电子健康素养的现状及其影响因素,为提升中学生健康信息判断能力提供指导。方法在中英文数据库中检索建库至2023年5月30日收录的中学生电子健康素养现状及其影响因素的相关文献。采用R 4.2.1软件进行数据分析,并探讨合并效应的异质性来源和亚组间的差异。结果纳入文献11篇,累计研究对象12766例。Meta分析结果显示,中学生电子健康素养的得分为29.62(95%CI:28.29~30.94),学生的年级(低年级与中年级,SMD=-0.17,95%CI:-0.40~-0.06;中年级与高年级,SMD=-0.14,95%CI:-0.29~0.01)、自评健康状态(一般与好,SMD=-0.26,95%CI:-0.38~-0.15)、接受健康教育倾向(不愿意与一般,SMD=-0.39,95%CI:-0.67~-0.11;不愿意与愿意,SMD=-0.46,95%CI:-0.61~-0.31;一般与愿意,SMD=-0.13,95%CI:-0.21~-0.06)、家庭收入(低与高,SMD=-0.20,95%CI:-0.39~-0.00)、父母受教育水平(低与中等,SMD=-0.10,95%CI:-0.17~-0.02)是影响电子健康素养的因素。结论中学生电子健康素养较低,低电子健康素养可能导致中学生不能准确判断线上健康信息,未来可以加强对中学生及其家长的健康教育,提高学生和家长改善自身健康状况的能力。 展开更多
关键词 电子健康素养 中学生 影响因素 METa分析
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AI机器人在医学教育中的应用优势、伦理困境及其应对 被引量:6
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作者 巫灵爱 钱国玲 《中国医学伦理学》 北大核心 2025年第2期187-194,共8页
AI机器人作为风靡世界充满朝气的力量,自诞生以来即在医学教育领域展现出不俗的影响力,并通过医学理论在线辅助教学、影像资料解读、临床技能实践等形式持续参与到医学教育,给医学教育带来新的发展机遇和挑战。AI技术在变革教育领域的同... AI机器人作为风靡世界充满朝气的力量,自诞生以来即在医学教育领域展现出不俗的影响力,并通过医学理论在线辅助教学、影像资料解读、临床技能实践等形式持续参与到医学教育,给医学教育带来新的发展机遇和挑战。AI技术在变革教育领域的同时,也因受制于技术逻辑而衍生出算法歧视、技术依赖、数据隐私泄露、教学主体情感交流危机和权力边界模糊等一系列伦理问题。在借鉴西方伦理原则的同时,保持清醒的本土问题意识,关注儒家生命伦理与中国医学教育的现实关系,重视仁爱原则在破解身心风险中的价值导向功能,引导学生在“成事”中成人;以生命价值原则为引领完善制度建设,抵御教育AI技术风险,实现技术向善;以人本性原则为遵循防范教育AI发展风险,构建和谐人机关系。 展开更多
关键词 aI机器人 医学生教育 伦理困境 技术异化 儒家伦理
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医学生对生成式人工智能融入医学教育的认知——一项Meta整合研究
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作者 袁志怡 裴志怡 +2 位作者 林佳艺 贾烨如 康晓凤 《医学与哲学》 北大核心 2025年第14期52-57,共6页
通过Meta整合方法系统梳理有关医学生对使用生成式人工智能辅助学习体验、感受和看法的质性研究与混合性研究,为生成式人工智能在医学教育中的未来发展提供依据。经文献筛选和质量评价,共纳入12篇文献,提炼出69个研究结果,归纳为12个类... 通过Meta整合方法系统梳理有关医学生对使用生成式人工智能辅助学习体验、感受和看法的质性研究与混合性研究,为生成式人工智能在医学教育中的未来发展提供依据。经文献筛选和质量评价,共纳入12篇文献,提炼出69个研究结果,归纳为12个类别,形成4个主要结果:意向明朗化、应用场景化、智教协同增强策略、风险管理。揭示当前医学生普遍认可生成式人工智能在医学教育中的潜在价值,未来研究需在技术进步、伦理考量和教育策略间寻求平衡,开发与医学教育实际需求契合的教学方案并验证其有效性,探索生成式人工智能赋能的医学教育新模式。 展开更多
关键词 医学生 生成式人工智能 医学教育
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基于GAN-FCNN数据增强的特种车辆声品质预测研究
17
作者 钱堃 杜习康 +5 位作者 王言夫 段继英 刘珂 谭璟 沈政华 赵剑 《汽车工程》 北大核心 2025年第8期1596-1606,共11页
针对特种车辆声品质预测时,面临采集噪声样本成本较高、样本处理后只能获得少量样本集、缺乏充足的噪声样本,从而影响各类预测模型训练时的模型精度问题,本文建立GAN-FCNN网络,使用4层全连接层构建生成器与判别器进行对抗训练,生成伪样... 针对特种车辆声品质预测时,面临采集噪声样本成本较高、样本处理后只能获得少量样本集、缺乏充足的噪声样本,从而影响各类预测模型训练时的模型精度问题,本文建立GAN-FCNN网络,使用4层全连接层构建生成器与判别器进行对抗训练,生成伪样本集。将增强样本集分别带入到LASSO线性回归模型和RF、BP及其PSO优化模型进行回归预测,通过验证,模型预测精度与性能均得到提升。相比于传统的过采样算法,GAN-FCNN网络有更高的准确率,更适用于特种车辆声品质预测模型建立时进行样本扩充。 展开更多
关键词 数据增强 特种车辆 声品质 对抗神经网络 过采样
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博士生到高职院校就业意愿的影响因素研究——基于PLS-SEM与fsQCA的影响因素与多元路径分析
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作者 关婷婷 黄金莹 《职业技术教育》 北大核心 2025年第21期65-74,共10页
探究博士生到高职院校就业意愿影响因素的逻辑关系和多重路径,对解决高职院校引进博士生困境具有重要意义。基于理性选择理论,建构生存理性、经济理性和价值理性的研究模型,运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)和模糊集定性比较分析(fs... 探究博士生到高职院校就业意愿影响因素的逻辑关系和多重路径,对解决高职院校引进博士生困境具有重要意义。基于理性选择理论,建构生存理性、经济理性和价值理性的研究模型,运用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)混合的方法进行分析。PLS-SEM的结果表明:人才引进政策、劳动力市场环境、学习投入、学术发展、社会价值观念和职业认同对博士生高职就业存在不同程度的显著影响。fsQCA的结果表明:存在观念认知驱动型、学术发展抑制型和政策市场驱动型三条影响博士生选择高职就业的组态路径。综合研究结果,建议高职院校在引进博士生方面要做好三方面工作:即完善制度供给,优化市场环境;差异化科研定位,突出应用科研导向;提升社会声望,增强职业认同感。 展开更多
关键词 博士生 高职院校 就业意愿 职业选择 多元路径
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基于协同压缩方法的轻量化SAR舰船识别 被引量:1
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作者 李炫潮 何永华 +2 位作者 朱卫纲 李永刚 邱琳琳 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期103-110,共8页
深度学习为SAR舰船识别提供了新方法,但是目前大多数深度学习模型的参数众多,难以在资源受限的环境中运行,模型压缩是其实现的必要条件。剪枝作为一种常用的模型压缩方法,当深度神经网络被过多地修枝时,其精确度会显著降低,传统微调方... 深度学习为SAR舰船识别提供了新方法,但是目前大多数深度学习模型的参数众多,难以在资源受限的环境中运行,模型压缩是其实现的必要条件。剪枝作为一种常用的模型压缩方法,当深度神经网络被过多地修枝时,其精确度会显著降低,传统微调方法无法将其恢复到较高的精确度。为此,以SAR舰船为研究对象,提出一种协同模型剪枝与知识蒸馏的网络压缩方法。首先,定义了协同压缩方法总体架构,即将模型剪枝中的微调过程替换为知识蒸馏,以提高剪枝后网络的精确度;然后,在传统知识蒸馏方法中引入学生自我反思机制,以进一步提高目标网络的性能。实验结果表明,利用所提知识蒸馏方法恢复的剪枝网络具有更好的性能,而且协同压缩后的网络模型性能目前已达到主流轻量级网络水平。 展开更多
关键词 SaR 舰船识别 协同压缩 模型剪枝 知识蒸馏 学生自我反思
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生成式AI使用动机对研究生科研创造力的影响研究——信息加工模式的中介作用
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作者 万由令 孔兰兰 +1 位作者 李钊 陈域欣 《高校教育管理》 北大核心 2025年第3期73-84,共12页
生成式AI在科研中被广泛运用,其对研究生科研创造力的影响也成为学术界关注的热点议题。基于自我决定理论和双系统理论,探讨生成式AI使用动机对研究生科研创造力的影响,并检验信息加工模式在使用动机与创造力关系中的中介作用。实证分... 生成式AI在科研中被广泛运用,其对研究生科研创造力的影响也成为学术界关注的热点议题。基于自我决定理论和双系统理论,探讨生成式AI使用动机对研究生科研创造力的影响,并检验信息加工模式在使用动机与创造力关系中的中介作用。实证分析结果显示,内在动机显著促进科研创造力,外在动机亦呈现一定正向影响。在内在动机与科研创造力关系中,默认接受和深度加工的中介作用均未达到显著水平;在外在动机与科研创造力关系中,默认接受的中介效应不显著,深度加工在其中发挥了显著的负向中介作用。高校和导师应注重培养研究生应用生成式AI工具的能力;合理引导外在动机转化为内在动机;促进深度加工模式,提升生成式AI使用效能;防止过多使用默认接受模式,避免过度依赖生成式AI。 展开更多
关键词 研究生 生成式aI 使用动机 信息加工模式 科研创造力 中介作用
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