关键词： 喜剧   符号学   现实主义  

摘要： 《年会不能停！》是由董润年导演的喜剧电影，讲述了钳工胡建林在集团裁员之际阴差阳错被调入总部，因与环境格格不入而笑料百出的故事。影片聚焦职场，借助喜剧的外壳进行现实批判，折射和讽刺职场中的官僚主义，在插科打诨间展示出职场打工人的心声。本文将运用符号学原理，从影片的剧情符号、人物符号、音乐符号、道具符号以及受众心理等方面进行分析。

关键词： 工业机器人模锻   神经网络   遗传算法   参数优化  

摘要： 传统神经网络（ANN）存在收敛精度不高的问题，因此，通过遗传算法（GA）对ANN进行改进，设计了一种基于GA优化ANN算法的工业机器人模锻参数优化方法，并开展可靠性试验测试分析。研究结果表明：设计的工业机器人模锻效率表现出来很高的变化趋势，在迭代11次之后达到稳定变化。GA优化ANN之后表面粗糙度变化量从0.106μm减小到0.018μm，表现出来很高的表面加工质量。

关键词： 啶酰菌胺   向日葵   残留   消解动态   高效液相色谱串联质谱  

摘要： [目的]基于经典的QuEChERS前处理方法，结合高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)建立啶酰菌胺在向日葵及土壤中残留分析方法，明确啶酰菌胺在向日葵和土壤中的消解行为和最终残留。[方法]向日葵籽粒、籽粒仁和土壤经乙腈-水提取，向日葵植株经乙腈提取，经C18、PSA、GCB和无水硫酸镁净化，以0.1%甲酸水溶液-乙腈为流动相进行梯度洗脱，外标法定量，液相色谱三重四极杆质谱分析检测。[结果]啶酰菌胺在向日葵植株、向日葵籽粒、籽粒仁和土壤中0.001～1.0 mg/L质量浓度范围内色谱峰面积与质量浓度呈现良好线性；在添加水平0.01～1.0 mg/kg下，向日葵籽粒、籽粒仁和土壤中的啶酰菌胺平均回收率均处于82.5%～118.1%之间，相对标准偏差处于0.05%～5.01%之间；在添加水平0.01～15.0 mg/kg下，向日葵植株中的啶酰菌胺平均回收率处于90.6%～107.1%之间，相对标准偏差处于2.90%～6.63%之间。啶酰菌胺的定量限(LOQ)为0.01 mg/kg。啶酰菌胺在向日葵和土壤中的消解动态符合一级动力学方程，半衰期分别为1.7～3.0、5.5～8.3 d；啶酰菌胺在向日葵植株、向日葵籽粒、籽粒仁和土壤中的最终残留量分别为0.325～0.962、<0.01～0.899、<0.01～0.575、<0.01～0.447 mg/kg。[结论]该方法简单、快速、可靠，符合农药残留分析要求，适用于向日葵中啶酰菌胺残留量的检测，为向日葵中其他农药的残留检测方法提供参考。结果为指导啶酰菌胺在向日葵上的合理使用及其最大残留限量的制定提供数据支撑。

关键词： 图书馆   有声书   侵权风险   版权管理   消解策略  

摘要： 文章基于对图书馆有声书版权管理相关文献的梳理与个案分析,指出图书馆有声书版权管理面临版权权属不明、版权授权复杂、版权管理缺位等现实困境,提出图书馆有声书版权管理困境的消解策略,即完善图书馆有声书版权管理法律法规,拓宽图书馆有声书版权授权渠道,筑牢图书馆有声书社会保护屏障。

关键词： 双剪叉式升降机构   稳定性   虚功原理   遗传算法   液压缸推力  

摘要： 为增加高空作业的工作范围，开发了一套具有升降与旋转功能的双剪叉式机构。首先，对升降机构进行稳定性计算分析，得出平台在水平和倾斜地面均满足载荷稳定性要求。接着利用ANSYS软件对升高到极限位置的四种情况进行仿真分析，得出升降机构在满偏载情况下满足结构强度要求，横向具有较大安全余量。此外，利用虚功原理对升降机构进行了力学分析，通过遗传算法优化液压缸的铰点位置，将液压缸推力减小了1.9%。研究结果为剪叉式升降平台的设计优化提供了理论依据，提升了其安全性并减小了能源消耗。

关键词： 遗传算法   变分模态分解   轴承   故障特征提取  

摘要： 为确保故障信号分解获得分量中包含有效故障特征，达到最优处理性能，文中选择经过改进遗传算法(IGA)来实现变分模态分解(VMD)算法分量数K与惩罚因子α的组合，并结合模态分量和初始信号相关程度，再对最优分量实施包络解调，从中提取获得故障信号特征数据。信号仿真结果表明：该算法已经实现了仿真合成信号的准确分离，达到了理想的分离性能，有助于从信号包络谱内提取获得故障信号频率。实测信号分析结果，故障信号实施包络解调后具有周期变化的特点，形成了突出的谱峰，有助于对齿轮箱轴承故障准确分析。利用该方法分析齿轮箱轴承故障实现了故障特征的准确采集，能够为设备后续维修与故障诊断提供重要参考价值，充分满足了实际工程应用的需求。

关键词： 装配式建筑   施工安全   风险评价   动态特性   智能评估   BP神经网络   粒子群算法   遗传算法  

摘要： 为有效防控装配式建筑施工过程中的安全风险，提出一种基于GA-PSO-BP神经网络的智能安全评价模型。从人员、物料（包括机械、设备等）、技术、管理和环境等五个方面，结合相关系数法从初始36项待选指标中筛选出25项关键指标，构建装配式建筑施工安全评价指标体系。在模型构建方面，将遗传算法(GA)的全局搜索能力和粒子群算法(PSO)的快速收敛特性相结合，形成GA-PSO的混合优化算法，用于确定BP神经网络的最优初始权值和阈值参数区间。通过对比仿真实验和工程案例验证GA-PSO-BP模型的适用性。结果表明：GA-PSO-BP模型在提升精度与收敛效率方面表现出显著优势，平均误差率仅为0.94%，较传统BP神经网络(3.28%)、GA-BP(2.14%)及PSO-BP模型(2.80%)显著降低，且该模型仅需42次迭代即可达到最优解。工程实例中，本文模型输出的安全等级评估结果 (4级)与专家评分结果及实际施工状态高度一致，表明其能够有效应对复杂施工场景的动态性与非线性特征。本文研究为装配式建筑施工安全提供了一种高精度、高效率的智能评价工具，其构建的指标体系和模型框架也可为其他类型建筑工程的安全管理提供参考。

摘要： 从源网荷储一体化的实施模式和重要意义入手,介绍源网荷储协同控制模型的构建方法,基于改进遗传算法对模型进行求解,并开展仿真实验分析。研究结果显示:采用该协同控制方法,电力系统中的风光弃电量明显减小、运行成本明显降低,能提高电网对新能源的消纳能力,有助于促进源网荷储一体化发展。

关键词： 5G网络   数据传输   边缘计算   网络安全  

摘要： 深入探讨5G网络在智能计算中心的应用及其面临的挑战。5G网络凭借高数据传输速率、低时延等特性,在提升智能计算中心的数据传输速率、支撑边缘与云计算融合、优化物联网接入等多方面发挥关键作用。通过分析网络安全、覆盖稳定性、带宽负载、兼容性及成本维护等挑战,并提出相应对策,为智能计算中心借助5G网络实现高效发展提供理论依据。

摘要： 最值问题贯穿于函数、不等式、几何等各个知识点中。在数学学习中，掌握最值问题的求解方法，不仅能帮助我们在考试中取得较好成绩，还能提升我们的数学素养，为未来的学习和生活奠定坚实的基础。一、函数之舞：探寻最值的奇妙世界（一）函数最值的定义与意义函数的最值，即函数在定义域内取得的最大值和最小值。