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关键词： 信息素养   创新能力   医学研究生   组态路径   fsQCA   混合研究方法  

摘要： [目的/意义]聚焦医学研究生群体,系统探究信息素养各维度与创新能力之间的因果复杂性,为精准提升医学研究生创新能力提供实证依据。[方法/过程]采用问卷调查与深度访谈相结合的混合研究设计,以海南某医科大学368名在读研究生为研究对象开展问卷调查,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)识别信息素养赋能创新能力的组态路径;同时选取20名不同创新能力水平的研究生进行半结构式访谈,以补充和解释定量分析结果。[结果/结论]本研究发现了4种促进高水平创新能力的组态(总体一致性0.835,总覆盖度0.702),以及3种与低水平创新能力相关的组态(总体一致性0.913,总覆盖度0.658)。访谈结果表明,信息能力薄弱(如文献分析效率较低)和信息意识不足(如对学科前沿动态敏感性欠缺)是创新能力提升的主要瓶颈,而信息意识与信息能力的协同作用能够在一定程度上弥补信息知识不足。研究表明,医学研究生创新能力的形成受信息素养多维要素协同配置的影响,有必要结合量化组态路径与质性需求,构建配置导向、精准化的信息素养支持体系。

关键词： 时间测量   光电探测   炸点   守时   全数字锁相环  

摘要： 针对现有炸点时间测量系统存在的测量精度低、探测能力弱和成本高等问题,设计了一套高精度炸点时间测量系统。该系统选用峰值波长920 nm硅光电二极管BPW20和低噪声AD825跨阻放大器完成光电信号的采集,同时在系统的光学设计中引入聚光镜,增强光线聚焦能力,理论与实验结果表明系统探测能力提升了9倍。为提升系统的时间测量精度驯服本地时钟,基于全数字锁相环(All-digital Phase-Locked Loop ADPLL)算法,通过相位检测和PI自适应调整,将本地时钟对齐1 PPS,误差控制在50 ns以内,实现了普通晶振高精度守时,降低系统设计成本。室内LED实验和室外鞭炮爆炸实验,验证了本系统能够实现对炸点时刻的高精度测量。

关键词： 机采棉   溯源系统   分布式标识   区块链   链上存储   数据库  

摘要： 针对机采棉产业链中质量信息分散、溯源可信度低等问题,设计了一种基于分布式标识(DID)的机采棉信息溯源系统。首先,构造机采棉全生命周期的数据溯源方法,通过SM9标识密码算法构建分布式身份认证体系,将身份标识(DID)与密码学公钥绑定,赋予机采棉全生命周期各流程环节唯一标识。其次,设计数据组合架构,利用区块链技术实现关键环节数据的链上存证与防篡改验证,采用链上链下相结合的数据储存方式,结合MySQL数据库与Redis分层存储优化机采棉高频数据存储调取性能;最后,通过设计数据管理平台有效地对元数据库中的业务数据进行增、删、改、查操作。试验结果表明,系统在新疆某机采棉基地的测试中,数据写入时间低于0.5 s,溯源查询响应时间控制在0.4 s内,能有效助力相关部门针对机采棉种植采收、加工检验过程实现从“田间到终端”的全流程透明化监管。

关键词： 堆石坝   渗流   参数反演   支持向量回归   增强型麻雀搜索算法  

摘要： 针对高心墙堆石坝渗透系数反演中存在的非线性强、系数跨度大及小样本训练困难等问题,提出一种融合对数空间拉丁超立方抽样与改进麻雀搜索算法优化支持向量机的参数反演方法。利用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)在对数空间内生成具有高空间填充性与尺度均衡性的初始样本集;针对标准麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部极值的缺陷,创新性引入Tent混沌映射增强种群初始遍历性,并协同柯西变异策略赋予个体动态跳出局部最优的能力,实现支持向量回归机(support vector regression,SVR)关键超参数的自适应寻优。以狮子坪水电站心墙堆石坝工程为例,构建模型进行渗透系数反演。结果表明,提出的方法在小样本条件下具有更高的预测精度;反演得到的渗透系数满足防渗排水体系的梯度规律;监测点水头计算值与实测值的RMSE为1.36 m,最大相对误差为0.120 4%,平均相对误差为0.039%,优于BP神经网络及随机森林等机器学习模型。

关键词： 河流表面测速   光流   RAFT   深度学习   图像测速  

摘要： 随着对水文监测需求的不断增加,河流表面流速测量已成为洪水预警与水资源调度的重要依据。传统侵入式设备部署复杂、成本高昂,而传统的非侵入式方法如大尺度粒子图像测速(LSPIV)易受光照、波浪和示踪物体干扰,导致测量精度受限。针对上述问题,本文提出了基于改进光流网络的非侵入式测速方法,即在深度学习光流(RAFT)模型的特征提取模块后引入高效通道注意力机制,并结合面向水面特征的损失函数与正则化约束,来增强对水体运动特征的感知能力进而提升流场平滑性与泛化性能。采用期望最大化(EM)框架生成的合成河流数据集,并与Sintel数据集进行混合训练,将真实河流视频帧作为测试集进行验证。实验表明,本方法在合成数据上端点误差(EPE)显著低于基线模型,在真实场景中流速估计与流场一致性优于原始RAFT模型,为河流监测提供了高效稳健的非接触测速方案。

关键词： 共有信息披露行为   集体隐私计算   集体公平   集体隐私应对   信息所有权  

摘要： [目的/意义]在社交平台上分享共有信息已成为一种普遍且不可避免的现象。理解社交平台用户的共有信息披露行为对于提升用户共有信息分享体验及保护集体隐私至关重要。[方法/过程]采用扎根理论方法,通过三级理论编码,从集体视角全面、系统和深入地探究社交平台用户共有信息披露的特征、情境和发生机理,构建涵盖9个主范畴、19个基本范畴和102个初始概念的社交平台用户共有信息披露行为发生机理模型。[结果/结论]共有信息的内容特征、主体特征和受众特征会影响个体的集体收益和风险感知。同时,个体的集体收益和风险感知会直接及通过集体公平评估间接影响个体的共有信息披露行为。此外,个体的共有信息披露行为还受到个体的信息所有权感知和集体隐私应对的直接影响。并且,个体的信息所有权感知和集体隐私应对还会调节集体收益和风险感知对共有信息披露行为的影响。研究结果丰富了个体信息披露行为的理论框架与研究体系,同时为政策制定者和社交平台开发者等主体提升用户的共有信息分享体验带来一些实践启示。

关键词： 数智时代   资源挖掘   信息素养   教育服务  

摘要： 数智已至,未来已来。高校图书馆信息素养教育服务正经历着深刻变革,服务资源与服务内容面临多重挑战,如服务对象需求分化、服务资源形态重构、服务场景虚实融合等。在此背景下,从技术赋能视角揭示数据挖掘技术与信息素养教育服务要素的耦合机制,构建“资源聚合—技术赋能—场景适配”三位一体的信息素养教育服务创新框架。通过构建基于数据与资源挖掘的新型信息素养教育服务平台,并在资源体系优化、服务内容重构、评价机制创新及重视信息伦理和信息文化建设等方面深度融合相关技术,实现数智赋能高校图书馆信息素养教育服务的发展新机制和创新路径。

关键词： 深度伪造视频传播   影响因素   信息生态系统   GA-PSO-RF   模糊集定性比较分析(fsQCA)  

摘要： [目的 /意义]基于信息生态系统理论,混合回归分析、GA-PSO-RF模型、fsQCA方法,系统探讨人工智能深度伪造视频传播的影响因素及组态路径,旨在为制定深度伪造视频传播治理策略以及推进网络生态治理提供有益参考。[方法 /过程]通过哔哩哔哩平台和抖音平台采集338条深度伪造视频数据,采用回归分析识别影响因素,基于混合优化的随机森林模型对各影响因素进行重要性排序,筛选关键因素,利用fsQCA对影响深度伪造视频传播的关键因素进行组态分析。[结果 /结论 ]研究发现,传播者知名度、用户年龄分布、视频标签数量、视觉传播技术水平、视听匹配传播技术水平、账号技术内容垂直度、视频时长、视频标题长度、视频主题类别显著影响深度伪造视频传播,实现高水平和非高人工智能深度伪造视频传播的组态路径各有两条,其中,传播者知名度和账号技术内容垂直度是加快视频传播的核心条件,也是实施视频传播治理策略的重要着力点。

关键词： 三相不对称电网   阻抗测量   单次扰动注入   响应预测   宽频扰动装置  

摘要： 在应对相间耦合及三相非对称场景时,传统基于dq坐标系的阻抗测量方法依赖对称假设,序阻抗模型忽略相间耦合影响,现有对于阻抗矩阵的测量方法需多次扰动注入且测量精度有限。提出了一种基于响应预测与矩阵方程求解的快速测量方法,通过单次宽频扰动注入获取的谐波响应数据,利用宽频传递函数插值预测生成等效的响应向量,从而构建用于求解3×3阻抗矩阵的完备方程组。为验证方法有效性,设计了模块化宽频谐波电流扰动注入装置并基于MATLAB/Simulink搭建了仿真模型。仿真结果表明,该方法仅需单次扰动即可完整求解全频段阻抗矩阵,有效克服了传统方法在非对称场景下的局限性,显著提升了测量效率与精度,为电网小信号稳定性分析提供了可靠依据。

关键词： 功能梯度材料   反问题   参数反演   物理信息神经网络  

摘要： 功能梯度材料(Functionally Graded Material, FGM)因其优异的力学性能,在先进结构与器件中具有广泛应用前景。然而,准确测定其材料参数的空间分布是一个具有挑战性的问题。对此,本文提出一种基于物理信息神经网络(Physics-informed Neural Network, PINN)的反问题求解框架。该框架包含两个子网络,其中应变网络用于平滑含噪声的应变数据,弹性网络用于学习物理信息。结合数据损失项、平衡方程损失项与正则化损失项构建总损失函数,再通过最小化损失函数反演出材料参数的空间分布。针对弹性模量预测值的尺度校准问题,本文提出了一种基于圣维南原理的尺度校准方法,该方法利用实验测得的加载力进行尺度校准,避免了现有方法对边界应力的依赖。数值实验结果表明,该反问题框架能够在较强噪声干扰下实现对FGM材料参数的精确反演,本研究为FGM的逆向设计与无损检测提供了一种有效的新方法。