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关键词： 三维差分原子对分布函数   上海同步辐射光源   X射线衍射   局域结构  

摘要： 近几年,随着合成化学、凝聚态物理学和材料科学领域的快速发展,材料局域结构的表征显的尤为重要。得益于新一代同步辐射光源的高亮度和高强度特性,具有优异力学、电学、热学性能的单晶材料在三维差分原子对分布函数方法(3D-ΔPDF)的解析下,能够提供前所未有的原子级精度材料局部结构表征,这对于深入研究单晶材料的局部结构缺陷(位移无序、替代无序、尺寸效应畸变)具有重要意义。 原子对分布函数方法(PDF)在处理无序和部分有序材料时,已经成为常规解析局部结构的工具,但其局限性主要是粉末样品特有的角投影,只能提供原子间距的一维信息。而3D-ΔPDF方法通过去除布拉格衍射信号,直接分析其三维关联函数相对于平均结构的自相关函数的差值,并保留了常规PDF方法实空间分析的优势。本研究首先介绍了粉末PDF方法的基本原理和数学架构,并通过分析粉末Pb Te和YSZ样品的PDF处理结果发现,纯Pb Te的结构并没有显著的局部畸变,YSZ的基本萤石结构单元仍然保持,PDF方法在处理大范围或长程有序时效果较差,且抗噪声能力一般,对样品要求苛刻。为了克服传统方法的局限性,3D-ΔPDF运用而生,该方法在解析单晶材料的局域结构特征时表现尤为出色。 本论文通过介绍3D-ΔPDF方法以及数学推导,详细阐明了使用3D-ΔPDF分析无序而非总的3D-PDF的原因:PDF空间中的峰值数量变少,系统和统计误差减小,这将显著提高局部结构信息的质量,3D-ΔPDF图的高对比度可以通过视觉检查图像得出定性和半定量的结论。之后,详细介绍了基于上海光源的3D-ΔPDF实验设计与流程。为了保证3D-ΔPDF实验的顺利进行,本研究中设计了六维旋转台,还对比了Pilatus 2M探测器与国产5858E探测器的性能,结果表明,5858E探测器能够完整地收集到散射信号,还能接收到更高角度的信号,从而实现更高的实空间分辨率。然后,重点分析了两种典型单晶样品:Pb Te和YSZ,这是因为二者都具有简单的立方结构,并且Pb Te是一种重要的热电材料,YSZ是一种高温陶瓷材料,它们都具有广泛的应用潜力。经过对这两种样品的数据处理与分析,结果表明,Pb Te体系中存在局域对称性破缺现象;YSZ中氧空位不仅引起氧金属键的局部收缩,还在局部区域内引发了位移无序现象,这对于优化YSZ材料的性能具有重要意义。最后,展示了Yell程序中实例铁-空位的拟合结果,表明3D-ΔPDF方法在单晶材料局域结构研究中的重要作用。 本论文通过3D-ΔPDF方法成功揭示了单晶材料中局部无序和缺陷的详细信息,不仅扩展了3D-ΔPDF技术的应用领域,还为理解单晶材料的微观结构和性能关系提供了新的实验依据和理论支持。之后,随着同步辐射光源和探测器技术的不断发展,3D-ΔPDF方法将在单晶材料的研究中发挥更加重要的作用,有望推动新型功能材料的开发与应用。

关键词： 支架式教学   高中数学   概念教学   函数   案例  

摘要： 教育部印发的《普通高中数学课程标准》(2020年修订)中明确提出数学教学要把握数学本质,启发学生思考,强调学生的主体地位。数学概念是数学教学的基础和核心,但在传统教育模式中,“满堂灌”、“填鸭式”教学依然存在,许多教师因注重学生的解题能力而忽视学生对数学概念的自主建构过程,导致学生容易产生“会做题就行,概念理解不重要”的错误观念,不符合当下的数学教育要求,不利于学生的发展。 1978年,布鲁纳在维果茨基最近发展区的基础上提出的支架式教学强调以学生为中心,注重学生的自主发现与探究。故本文以“支架式教学”为中心,提出研究的核心问题为三个方面:(1)高中数学概念教学现状如何?(2)如何构建合理的支架式教学在高中数学概念教学中的应用流程?(3)支架式教学如何有效应用到高中数学概念教学? 主要研究结论如下: (1)通过文献梳理及专家咨询等方法界定“支架式教学”等核心概念,辨析“支架式教学”的内涵,确立了最近发展区理论与建构主义理论为本研究的理论基础。创设了本研究所需的七种教学支架,并将它们分为了三大类进行阐述。 (2)利用问卷调查法与数理统计法对高中数学概念教学现在进行调查研究,确立支架式教学融入高中概念教学的可行性,并提出支架式教学在概念教学中的应用原则与策略。进而,构建了支架式教学在高中数学概念教学中的应用流程。 (3)基于上面构建的支架式高中数学概念教学应用流程、原则与策略,选取高一年级《函数的单调性》这一概念课进行教学设计,并在万州区高一年级选取了一组实践班与对照班进行教学实践。通过对前测与后测数据进行独立样本t检验,通过对数据结果进行分析,得到前测无明显差距,后测差距明显;且两班分值差距增大,由1.2分的差距扩大为约8.37分,可以初步说明应用流程的可靠性。 根据以上结果,本研究认为:(1)支架式教学融入高中数学概念教学具有可行性;(2)支架式教学可以改善数学概念教学学习现状,提高学生的学习兴趣与积极性,有助于加深学生对数学概念的理解与应用。

关键词： 轻量化网络   投影损失函数   实时语义分割   卷积神经网络   端到端  

摘要： 眼部图像的语义分割是一项在人机交互、认知科学和神经科学等领域有着重要应用的复杂的任务。实时、准确和鲁棒的分割算法在计算资源受限的场景下(如增强现实和虚拟现实)至关重要。随着深度学习的快速发展,研究人员提出了各种用于眼部图像分割的网络模型。一些模型通过将分割过程分解为多个阶段减少神经网络模型参数量,并通过后处理增强预分割结果以提高分割准确性。然而,多阶段的分割显著增加推理时间。另外一些模型采用更复杂的编码和解码模块,以实现端到端的输出,但这些模块依赖大量的计算资源。因此,平衡模型的大小、准确性和计算复杂性对于眼部分割任务至关重要。为了应对这些挑战,本文提出了一种轻量级的非对称U-Net架构和投影损失函数。在编码阶段,利用ResNet-3提高特征提取效率。在解码阶段,采用常规卷积和跳跃连接,将特征映射从潜空间放大到原始图像尺寸,以此平衡模型的大小和分割准确性。同时,本文还利用眼部的几何特征,设计了投影损失函数,在不增加推理计算成本的情况下,进一步提高分割精度。最后,在OpenEDS2019虚拟现实眼部分割数据集上验证了本文提出的方法,取得了95.33%的平均交并比(mIoU),参数量只有0.63M,分割速度达到350FPS。与最先进模型RITNet相比,本文的方法在参数量上降低了32%,速度提升了200%。

关键词： 不均衡数据   数据生成   生成对抗网络   链式推理   大语言模型  

摘要： 在现实世界中,不均衡数据广泛存在,例如,罕见疾病在健康记录中出现频率较低,使得早期诊断更加困难;在工业领域中,故障设备的数据远少于正常数据,导致模型在检测异常时面临较大挑战;在软件系统中,缺陷案例通常较少,因此在缺陷定位与风险评估方面难度较高。此类不均衡数据问题使得机器学习模型在训练时易产生偏差,尤其在少数类数据匮乏时,传统算法常面临类别不均衡困境,导致模型对少数类识别能力欠佳、泛化性能下降。因此,不均衡学习一直是机器学习领域的研究焦点,特别是随着近年来深度学习和大模型技术的兴起,学者们提出了一系列更先进的少数类数据生成及不均衡分类算法。 然而,现有技术在生成少数类数据时,较少考虑属性间天然存在的函数依赖关系,致使生成的数据难以完全契合真实数据的分布,限制了分类模型性能的提升。有鉴于此,本文着重研究考虑属性间函数依赖关系的少数类样本生成及不均衡分类技术。在实现路径上,分别探究基于生成对抗网络(GAN)和大语言模型的少数类样本生成技术。 1、针对GAN难以精准反映数据属性间函数关系、易引入错误标签信息,且无法充分挖掘生成样本价值以优化训练流程的问题,本文在课题组前期工作基础上,提出一种兼顾属性间函数依赖关系的数据生成方法(Quality-Aware Self-Training on Differentiable Synthesis of Rare Relational Data with attribute dependencies,QAST*)。该方法通过组建由多个预训练浅层分类器构成的分类器委员会对伪标签进行校准,提高标签准确性;设计关系“捕捉-过滤”模块,利用关系捕获器获取真实样本属性间的函数相关性,并经关系过滤器控制生成特征与样本的质量;随着训练推进,生成样本质量趋于稳定,将少数类生成样本与真实样本混合,再训练分类器委员会以提升其分类性能;最终将高置信度的带伪标签生成样本作为增强样本输入语义分类网络训练,优化生成数据质量,构建更强大的处理不均衡数据的语义分类器。在15个领域的基准数据集上进行系统实验表明,较最佳对手方法,本方法的准确率提升0.23%、Macro-F1提升4.12%、G-mean提升3.52%。 2、针对传统大模型在数据生成过程中面临的生成缺乏约束、数据属性关联分析浅薄、难以有效运用领域知识以及生成结果可解释性差等问题,本文提出基于动态引导机制的大模型数据生成算法(Effective Relational Data Generators with Dynamic Guidance Mechanism,RDDG)。先构建基于样本误差方差的核心集选择算法筛选训练数据核心集,与含数据集及属性信息的初始提示词一同输入大模型分析属性关系;再将分析结果送回大模型整理得到数据生成约束规则;最后结合训练数据与约束规则分批输入大模型,生成高质量新数据。该方法充分发挥大模型推理及链式推理优势,扩充训练集,优化模型训练效果。在4个不同领域真实数据集和4个人工合成数据集实验中,RDDG相较于最佳竞争对手,在准确率、Macro-F1、敏感性方面平均分别提升约1.7%、1%、2.4%。 为进一步推动研究成果落地,将QAST*与RDDG这两个独立的生成模型应用于实际场景中,通过集成QAST*和RDDG所涉及的算法来实现数据预处理、生成数据、数据可视化分析等功能模块,本文构建了一套少数类样本生成系统。 综上所述,针对GAN存在难以精准反映函数关系、易引入错误标签和无法充分利用生成样本优化训练流程的问题,提出了QAST*方法;针对传统大模型在数据生成过程中面临的缺乏约束、数据属性关联分析浅薄、难以有效运用领域知识以及生成结果可解释性差的问题,提出了RDDG方法。在多个基准数据集上,证明了其优势。在此基础上构建的少数类样本生成系统,整合了QAST*与RDDG的能力,为解决现实场景中的数据难题提供了有力的工具。

关键词： 发生教学法   初中数学   变量与函数的教学   教学设计  

摘要： 发生教学法是一种强调引导学生经历知识的发生、发展和演变过程,促进学生对知识的理解与掌握的教学方法。发生教学法的基础是数学史,而相关研究表明,在初中数学教学过程中融入数学史料,有助于提升教学效果。因此,本研究通过开展对初中“变量与函数”的发生教学法教学实验研究,验证发生教学法的教学效果,并提出应用发生教学法教学的要点、原则与流程。 本研究首先通过文献研究法对发生教学法、变量与函数的教学等方面进行了分析研究,并提出三个研究问题:(1)应用发生教学法进行教学有什么特异性?(2)如何设计应用发生教学法的初中数学教学方案?(3)应用发生教学法教学“变量与函数”的效果如何? 随后本研究选择对“从分数到分式”、“从算式到方程”和“因式分解”共三个“变量与函数”前置章节的教学设计进行讨论。通过对这些范例教学设计实例的分析、比较,得到采用发生教学法进行教学的优势,并提出了运用发生教学法进行教学的要点、原则和主要流程。 最后以“变量与函数”为例给出具体的教学设计范例作为参考,并在两个班级开展发生教学法的教学实验研究,再通过学生调查问卷、教师访谈以及学生成绩对比三方面的结果分析,检验发生教学法在教学中的实施效果。 本研究主要得到以下结论: (1)发生教学法的应用对教学有多方面的促进作用。发生教学法可以借助历史发生情境,引导学生经历知识发生和发展的过程,体会知识产生的动机和过程,主动建构知识的逻辑体系;发生教学法与数学史联系紧密,不仅涉及知识在历史上的发展过程,还涵盖在现代科学中的应用,能够让学生在体会知识发生发展过程后,还能重现这一过程。 (2)在教学中应用发生教学法要深入研究数学知识的历史根源和逻辑体系,关注学生的心理发展水平和个体差异,还要体现社会文化和科学技术对数学学习的推动作用。在教学中应用发生教学法的主要流程为:全面把握知识内容的历史演变—精准定位历史演变的关键节点—科学评估知识内容的适用性—深入剖析学生的实际情况—结合当代背景重塑关键节点。 (3)教学实践结果显示学生对于在教学中采用发生教学法持积极态度,教师普遍认可发生教学法在教学中的应用价值,学生前后测成绩变化显著。发生教学法在教学中的应用能够丰富教学方法,促进学生各项数学素养的发展,提升教学效果并推动教师专业成长。

关键词： 自闭症儿童   语言认知能力   通感联觉   教具设计  

摘要： 目前,自闭症儿童语言认知以及社交沟通能力的缺陷,严重阻碍了该群体日常生活及学习能力发展。为提升这一群体的语言沟通能力,本文围绕自闭症儿童语言干预展开深入研究,基于SCERTS模型与感官映射设计方法,对有助于提升自闭症儿童语言认知能力的教具产品进行设计研究。 文章先剖析自闭症领域相关内容、儿童语言认知现状、干预方式及相关产品,挖掘研究空白,明确产品设计方向,并探究SCERTS模型的应用,对相关理论基础进行分析,在此基础上,针对不同用户群体开展调研。针对自闭症儿童,结合孤独症行为评量表相关评量任务进行实地考察,精准把握其语言认知干预需求;针对自闭症儿童相关干预者,则通过问卷调研干预目标与产品需求,并收集整理数据。随后,运用SEM模型计算产品需求权重。先借助SPSS工具对可用问卷数据进行探索性因子分析,检验数据信度效度,经旋转降维完成潜在变量聚类划分;再利用AMOS软件验证结构方程模型拟合度,最终通过标准化路径计算实现需求权重排序。结合需求分析结果,融入联觉感官映射进行产品功能设计。以理论模型各维度干预目标为指引,构建功能合集,详细剖析产品交互层。运用灰色关联分析验证功能合理性,依据结果优化部分功能并开展设计实践。通过专家小组评价筛选出最佳设计方案,深化设计完成自闭症儿童语言认知干预教具产品。最后,从教师和家长的视角出发,结合产品使用流程,采用模糊综合评价法评估产品可用性。 本课题目的在于通过产品设计研究提升自闭症儿童语言认知能力,基于自闭症儿童与相关干预者的多维度需求,为提升自闭症儿童的语言认知能力提供有效的教具产品支持,也证实了跨学科融合对设计实践的重要支撑作用。

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