关键词： 意识形态   拜物教批判   存在论   社会革命  

摘要： 马克思对《资本论》的建构蕴含了意识形态批判的向度，实现了从“意识形态一般”向资产阶级意识形态、从意识形态的认识论批判向意识形态的存在论批判的叙事逻辑深化。马克思在政治经济学批判视域中揭示了作为资产阶级意识形态的拜物教有其特定的存在论基础，它根植于一种特定的生产关系与其物质形态完全融合的资本主义社会现实，正是这种资本主义“生产逻辑”塑造了人们的拜物教式的“生存逻辑”，并构成了“庸俗政治经济学”的未经反思的现实前提。马克思不仅以政治经济学的拜物教批判拓展并深化了资产阶级意识形态的批判，并且其意识形态批判合逻辑地导向以无产阶级革命“改变世界”的诉求，即把意识形态的消解之路诉诸消灭特定的现实关系的社会革命，通过人的实践—生存论的澄明进入“后意识形态”社会。

关键词： 移动机器人   路径规划   FPGA   快速扩展随机树算法   遗传算法  

摘要： 在复杂多变的环境与海量数据处理需求的双重挑战下,移动机器人由于MCU资源限制,传统路径规划算法在复杂环境中往往面临两难选择:追求最优路径会牺牲实时性,而追求实时性则难以保证路径的最优性。针对这一问题,本文在遗传算法基础上,结合快速扩展随机树算法(Rapidly-exploring Random Tree,RRT),提出了一种新的改进遗传算法,能够在保证路径最优性的同时提升规划效率。此外,本文设计了的硬件加速方案,进一步提高了算法的实时性。论文的主要研究内容与创新点如下: 在算法方面针对遗传算法在初始化路径种群生成过程中产生大量不可行路径的问题,本文提出采用RRT算法生成初始化路径种群,确保所有路径均为可行路径;针对遗传操作后可能出现的路径不可行、路径冗余及路径点不连续等问题,本文结合RRT算法与删除算子,有效解决了上述问题;此外,为提高遗传算法的收敛速度,本文在选择操作中引入了精英策略。这些改进使得遗传算法在路径规划过程中能够快速收敛至最优路径,同时保证路径的可行性;针对改进遗传算法生成的最优连续路径,本文提出了路径回溯法,进一步减少了路径转折点并缩短了路径长度,提升了路径的平滑性与效率。 硬件方面基于CPU-FPGA(Field-Programmable Gate Array)异构架构。针对改进遗传算法在实时性方面的不足,本文利用FPGA硬件加速技术,将算法中计算密集的部分(如最近邻搜索、适应度值计算及选择模块中的排序操作)设计为硬件加速模块,并构建了CPU-FPGA异构系统,显著提升了算法的规划效率。 基于ZYNQ 7000平台上对硬件加速模块进行了仿真与部署验证,确保硬件实现的正确性与高效性。最后,基于ROS(Robot Operating System)系统,在三轮全向移动机器人平台上进行了实际场景实验。实验结果表明,该算法在复杂环境中的应用显著提升了移动机器人的运行速度和可靠性。

关键词： 金属违禁物品   涡流检测   遗传算法   探头优化   毫米波  

摘要： 恐怖主义活动日益猖獗,全球民航安全面临严峻挑战,各国民航部门纷纷加强安检措施并制定更严格的安全规定。然而,目前广泛应用的毫米波安检门对脚部区域的小型金属检测率较低,针对这一问题,基于电磁感应原理脚底涡流金属探测器成为一个很好的解决方案。本文围绕脚底涡流金属探测,对金属探测的理论与方法进行了系统深入的研究,设计的脚底涡流金属探测器显著提升了安检门在脚部区域的金属检出率。具体研究内容如下: (1)脚底涡流金属探测探头优化设计。阐述了电磁涡流金属探测基本原理,分析了电磁感应、趋肤深度与金属特性的关系,以及频率、导电率、磁导率对探测效果的影响机制。建立了脚底金属探测的二维轴对称有限元模型,通过接收线圈信号仿真提出了差分峰值识别方法。结合COMSOL多物理场仿真与遗传算法,对激励频率、线圈匝数和间距等关键参数进行多目标优化,有效提高了对小型金属物体的检测灵敏度。 (2)脚底涡流金属探测系统设计。设计脚底涡流金属探测软硬件系统,搭建实验平台。该脚底涡流金属探测系统的硬件电路分为信号发生、数据采集、主控和供电四个模块。信号发生模块产生特定频率和波形的激励信号,驱动发射线圈产生电磁场。数据采集模块负责接收线圈信号的调理与采集。包含前置放大电路、滤波电路和高精度模数转换器,能够有效捕获金属物体引起的微弱信号变化,并抑制环境噪声干扰。供电模块为整个系统提供稳定可靠的电源,确保各模块工作在最佳电压状态。 (3)人体安检脚底金属探测系统测试与分析。提出了一种针对脚底涡流金属探测器电压信号的处理方法,并制定了完整的实验方案,详细评估了其在不同提离高度条件下,金属违禁物品对脚底涡流金属探测器的差分信号的影响及其检测能力。训练图像目标检测模型,同时测试毫米波安检仪对被测金属试件的检测能力。融合决策毫米波安检仪和脚底涡流金属探测器在脚部区域的检测结果,检出结果表明脚底涡流金属探测器弥补了毫米波安检仪在脚部区域检测能力的不足,提高了对金属违禁品检出率。

关键词： 通算融合   串联队列模型   交互式资源调度   遗传算法  

摘要： 针对通信-计算深度融合网络中有限算力资源下的高效通信问题，提出了一种传输与计算协同的交互式资源调度算法。首先，分别构建通信资源与计算资源的队列模型，利用到达-离开曲线表征数据包等待时延阐述通信资源与计算资源之间的深度耦合关系；其次，提出一种闭环结构的两级串联队列模型，引入反馈链路和交互响应模块，体现计算资源与通信资源之间的联动机制；在此基础上，设计一种基于传算协作的交互式资源调度算法，实现计算能力感知的高效空口资源调度。仿真实验结果表明，与现有调度算法相比，在确保通算融合网络中用户公平性的前提下所提算法能够降低13.2%的数据包平均等待时延。

关键词： 民间规范   生态环境   纠纷解决  

摘要： 生态环境问题的多样性与复杂性致使环境纠纷相较于其它类型的纠纷具有一定特殊性。民间规范作为社会纠纷多元解决机制的重要组成部分,在生态环境纠纷的解决中也发挥着显著价值。无论从弥补环境诉讼纠纷机制的个案视角,抑或完善环境治理多元规范体系的规范视角,环境民间规范针对不同地域、民族特征的环境纠纷都具备“息讼止纷”的价值优势。但囿于环境民间规范中存在的公信力不足、科学性缺失与规范衔接力弱等制约因素,致使民间规范解决生态环境纠纷缺乏实效。从公众生态环境法治理性、专业指导组织建构与规范衔接机制三个方面对民间规范在生态环境纠纷中面临的滞碍因素予以纾解,以期实现民间规范在生态环境纠纷领域的完善与发展。

关键词： 辉钼矿   钼   硝酸   过氧化氢   硫酸   氢氟酸   电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)  

摘要： 试验采用硝酸-过氧化氢-硫酸-氢氟酸酸溶体系消解辉钼矿样品，以电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定辉钼矿中钼。试验结果表明，使用5 mL硝酸+1 mL过氧化氢+5滴硫酸+3 mL氢氟酸可以将0.1～0.5 g样品溶解完全，试液介质为5%(V/V,下同)盐酸。钼的质量浓度为50.0～3 000μg/L时，校准曲线呈良好的线性关系，相关系数r为0.999 996;方法检出限为0.336μg/g,定量限为1.12μg/g。按照实验方法测定5个辉钼矿样品中钼，结果的相对标准偏差(RSD,n=11)为0.67%～4.1%。分别按照本法和GB/T 14352.2—2010分光光度法测定钼矿石成分分析标准物质GBW07141、钨矿石成分分析标准物质GBW07241和5个辉钼矿样品中钼，两种方法的测定结果相吻合；两个标准物质中钼的测定值与认定值相一致。

关键词： 火源检测   小目标火源   遗传算法   禁忌搜索算法   路线规划  

摘要： 火灾作为社会公共安全领域中的重大隐患,其早期检测,尤其是对小目标火源的检测及火灾蔓延后逃生路线的规划,直接关系到人民生命财产安全和社会经济损失。传统的火源检测方法主要依赖于火焰特征和火灾发生后环境变化进行检测,但这些方法在实际应用中往往容易受到环境因素和探测条件的限制,导致检测准确度下降。同时,传统的逃生路线规划算法在复杂环境中容易陷入局部最优解,难以快速找到最优路线。近年来,随着深度学习和启发式算法的快速发展,基于目标检测技术的火源检测方法和基于遗传算法的路线规划方法逐渐成为研究热点。然而,现有的火源检测模型存在检测效率低、成本较高的问题。传统的遗传算法在复杂环境中容易陷入局部最优,收敛速度较慢。因此,如何提高火源检测的精度和效率,以及怎样设计更加优秀逃生路线规划算法,是当前公共安全领域所面临的实际问题,也是保障人民生命和财产安全的迫切需要。 本文针对火源检测与逃生路线规划两大关键问题,分别提出了改进YOLOv8的火源检测模型YOLO-ADS和基于禁忌搜索算法与自适应突变概率的路线优化模型TAGA。主要研究内容如下: (1)提出了一种基于优化YOLOv8的火源检测模型YOLO-ADS。该模型通过引入空间和信道重构卷积、动态蛇形卷积、融合ASF-YOLO网络结构和增加针对小目标的P2检测头,提升了模型对小目标火源的检测精度和效率。模型以YOLOv8为基准,针对其Backbone模块,利用空间和信道重构卷积能够减少冗余特征的特性,提升了模型的计算效率和特征表达能力。使用动态蛇形卷积替换标准卷积模块的方式,使模型能够自适应调整卷积核大小来适应不同的图像尺度特征;针对模型的Neck模块,依据ASF-YOLO网络结构对该模块的网络结构进行了优化,增强了Neck模块对多尺度特征和关键信息的提取能力;最后,在Head模块,为了更加充分的利用小目标特征图中的语义信息,增强模型对小目标的识别能力,增加了P2小目标检测头。经实验证明,与基准模型相比,YOLO-ADS的m AP指标提升了3%,精确度提高了4.3%。 (2)设计了一种基于遗传算法,通过运用禁忌搜索算法和自适应突变概率的路线优化模型TAGA。该模型将禁忌搜索算法和自适应突变概率结合,运用禁忌搜索算法优化种群初始化,生成高质量的初始解,并结合自适应突变概率,动态调整突变概率,提升算法的收敛速度和路线规划效率。用来克服传统遗传算法在复杂环境中容易陷入局部最优解这个问题。经实验验证,改进的遗传算法TAGA在仿真环境中表现出色,能够快速收敛并找到最优路线,相较于传统遗传算法,路线长度缩短了18个单元。

关键词： 产生式系统   产生式能力   大单元教学   实践要点  

摘要： 随着普通高中语文新课标的出台，产生式能力、核心素养、大单元教学等开始成为高中语文教育教学改革的新关键词，同时也开展了一系列的理论研究和教学实践活动，积累了许多成果经验。基于目前教育教学现状，本文试从三个方面入手，重点探究产生式系统引领下高中语文大单元教学要点，主题突出，建构体系；创设情境，解决问题；多元评价，落实素养，以及这些要点对于语文实践教学的意义和价值。

关键词： 虚拟同步发电机   构网型变流器   遗传算法   粒子群优化  

摘要： 针对新能源并网系统中电力电子变流器惯量低、阻尼弱引发的电网稳定性问题，文章提出一种基于遗传算法（GA）与粒子群算法（PSO）协同优化的虚拟同步发电机（VSG）构网型变流器控制策略。通过融合GA的全局搜索能力与PSO的动态寻优特性，构建多目标优化函数，动态调整转动惯量（J）与阻尼系数（D）参数，并设计双指标阈值触发逻辑，仅在电网频率偏差或功率突变时激活优化器，以平衡控制精度与计算效率。仿真实验表明，这一策略通过J与D的协同优化，显著提升了系统暂态稳定性与动态响应速度，为高比例新能源电力系统提供了高效、可靠的构网解决方案，同时可降低储能配置需求并提升可再生能源消纳能力。