关键词： 碱性过硫酸盐   紫外二阶导数光谱法   消解   地热水   总溶解氮  

摘要： 地热水的过度开发利用导致地热水中总溶解氮含量过高,造成水质恶化,同时伴随地热水中总溶解氮中不同形态氮的相互转化,对人类健康和经济发展造成严重影响。因此,地热水中总溶解氮的测定,对研究总溶解氮的生物地球化学循环和地热水的合理开发利用具有重要意义。针对地热水具有化学成分复杂多变、干扰组分多的特点,本文建立了碱性过硫酸盐消解-紫外二阶导数光谱法测定地热水中总溶解氮的方法,其中总溶解氮以硝酸根-氮的形式定量测定,其二阶导数光谱图可消除大部分干扰因素。通过研究硝酸根-氮紫外二阶导数光谱图,确定波长266.6nm对应的二阶导数值为特征吸光度。通过单因素水平实验和双因素方差分析实验优化消解反应中的消解参数,表明在一定条件范围内,稀释方案是影响总溶解氮测定最重要的因素,推荐选择消解温度为120℃,消解时间为20min,碱性过硫酸钾溶液体积为5.0mL;选择样品体积为10.0mL,在样品消解前稀释。共存离子干扰实验表明,高含量溴离子对总溶解氮的测定有正干扰。在0.20~5.0mg/L线性范围内,建立硝酸根(以氮计)标准溶液校准曲线,其决定系数R^(2)=0.9996。本方法加标回收率在94.0%~103.5%之间,相对偏差在0.83%~3.36%之间,准确度和可靠性高,干扰因素可控,需要样品量小,仪器成本低,可满足地热水中总溶解氮的快速、简单、准确批量检测需求。

关键词： 桥梁工程   结构可靠度   随机过程   遗传算法   维修加固  

摘要： 为研究既有桥梁在使用期间的结构性能退化规律,确定其运营期内的合理加固策略,提出了考虑抗力随机退化的钢筋混凝土桥梁的加固决策优化方法。基于逆高斯过程建立了桥梁抗力可靠度退化模型,构建了考虑抗力随机退化的加固决策数学优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法对其进行求解,通过某钢筋混凝土桥梁实例进行了验证分析。结果表明:随着使用年限的增加,不同随机路径之间的累计抗力退化量离散程度逐渐增大;不同加固方案桥梁使用期内平均可靠度指标存在显著差异——当决策偏向于成本控制时,使用期内桥梁仅进行4次预防性维修,平均可靠度指标较低;当决策偏向于安全性时,使用期内桥梁进行了1次预防性维修和2次实质性维修,平均可靠度指标较高。

关键词： 神经网络结构搜索   触觉识别   强化学习   遗传算法   卷积神经网络和循环神经网络串联模型   触觉传感器   卷积神经网络与循环神经网络串联模型   层间残差连接循环神经网络模型  

摘要： 针对手工设计神经网络需要耗费一定时间和精力的问题,本文提出了一种基于自学习遗传算法的两级式神经结构搜索算法,并应用于触觉识别领域。设计了一种自学习遗传算法,利用强化学习优化遗传算法的选择、交叉和变异算子,以求遗传算法加速收敛,并在陷入局部最优时跳出局部最优;基于自学习遗传算法,提出了两级式神经网络结构搜索算法,用于搜索适合处理触觉时序数据的卷积神经网络和循环神经网络串联模型,且为卷积神经网络和循环神经网络模块引入了层间残差连接以解决网络退化问题,并使用公开触觉数据集对算法进行了实验验证。自建包含22类实验样品的触觉数据集,基于数据集进行了搜索算法实验,并对搜索得到的最优网络进行了分类识别测试,识别准确率为96.81%,与长短期记忆网络、门控循环单元网络和卷积神经网络与长短记忆网络串联模型进行对比,对比结果显示:本文搜索算法搜索出的网络性能更加优异,识别率更高,进一步证明了算法的有效性。

关键词： 青年婚育   加速规制   婚育观念  

摘要： 在社会转型、现代化进程加速的当下,部分青年呈现“慢婚育”的行为态势。文章从时间—空间—主体三个维度分析加速规制下部分青年表现出对婚育“低需求”的原因。当代社会快速发展背景下,部分青年选择延缓婚育进程,这种在个体价值实现与社会期望之间的调适过程,可能会影响个人发展和社会进步。应通过助力青年职业发展、培育青年积极婚育观和完善家庭分工制度等方面加强对当代青年婚育行为的正向引导,促进人口长期均衡发展,为实施人才强国战略奠定坚实基础。

关键词： 劳动   劳动异化   教育家精神  

摘要： 马克思劳动异化理论可以为教师劳动研究提供认识论、方法论及价值论上的深刻启示。根据马克思劳动异化理论,我们可以发现当前高校教师劳动在一定范围和程度上还存在异化现象。根据马克思劳动异化理论、教育家精神的内涵及生成机制,以及建构主义理论,研究认为,高校教师劳动异化现象的消解既能促进高校劳动教育的高质量开展,同时也是弘扬教育家精神的可由之径。因此,需要大力弘扬尊师重教传统,支撑高校教师“铸魂”“守品”;开创教育可能生活,保障高校教师“炼术”“拓源”;给予伦理关怀,激励高校教师“守根”“担义”。

关键词： 无人艇   路径规划   改进蚁群算法   遗传算法   最短航时路径  

摘要： [目的]为实现无人艇在万山群岛内以最短航行时间完成多航点巡航任务,提出一种基于改进后的时间蚁群遗传算法(T-ACOGA)最短航时路径规划方法。[方法]引入时间启发因子,将蚁群算法寻优目的改为路径航时,并控制信息素的增量。随后融合改进后的时间蚁群算法(T-ACO)和遗传算法(GA),将每代最优路径作为GA的初始种群,从而克服GA生成初始种群的盲目性。考虑风对无人艇速度的影响,构建由路径航时和路径平滑度组成的T-ACOGA适应度函数,平滑函数值为路径所有节点角度对应惩罚值之和。[结果]无风情况下,相比于基本蚁群算法和T-ACO,T-ACOGA路径航时分别减少近7.66%和6.74%;有风情况下,相比于T-ACO,T-ACOGA路径航时减少近11.345%,并且在有风或无风的情况下,T-ACOGA均能够提高80%以上的路径平滑值,[结论]说明该算法规划的路径航时更短且更平滑,有利于提高无人艇航行效率。

关键词： 植物生长调节剂   骏枣   黄酮   酚酸  

摘要： 【目的】探讨不同种类的植物生长调节剂赤霉酸(GA_(3))、芸苔素内酯(BR)、噻苯隆(TDZ)在骏枣上的残留消解规律及其对果实黄酮、酚酸类化合物的影响,为科学规范使用植物生长调节剂提供理论依据。【方法】在红枣盛花期以叶面喷雾分别施用18 g/hm^(2)、36 g/hm^(2)GA_(3),并与BR(45 mg/hm^(2))、TDZ(1.8 mg/hm^(2))同时喷施,采用超高效液相色谱串联质谱测定施药后叶片GA_(3)、TDZ的残留量,基于广泛靶向代谢组学分析果实中黄酮、酚酸含量的变化。【结果】2种剂量的GA_(3)施药后14 d在骏枣上的残留量分别为0.10 mg/kg、0.20 mg/kg;TDZ的残留量为0.01 mg/kg,低于MRL值;GA_(3)、TDZ在骏枣上的消解率均在90%以上。2种剂量GA_(3)的半衰期分别为3.73和4.26 d,TDZ的半衰期为1.63 d。GA_(3)、BR、TDZ处理后,骏枣果实中黄酮类化合物儿茶素没食子酸酯、表儿茶素没食子酸酯、异槲皮苷、芦丁、槲皮素等上调;酚酸类化合物苯甲酸、水杨酸苯酯、咖啡酸苯乙酯、肉桂酸等上调。【结论】GA_(3)、TDZ在骏枣上降解较快,施用适量的GA_(3)、BR、TDZ有助于提高果实中黄酮、酚酸的含量。

关键词： 水库群   优化调度   改进遗传算法   浙江余姚市  

摘要： 在智慧水利目标实现“四预”(预报、预警、预演、预案)的大背景下,针对单一水库无法统筹上下游多目标、多属性、多层次、多阶段的防洪矛盾,提出基于改进遗传算法的水库群联合防洪优化调度模型。以余姚市历经的2106号台风“烟花”和2114号台风“灿都”为例,选取“一大三中”水库群(四明湖水库、梁溪水库、陆埠水库、双溪口水库)出流联合调度方案进行模拟,计算结果表明:经改进遗传算法水库群联合防洪优化调度模型调节后的余姚站在台风“烟花”期间最高水位较规则调度下降了0.17 m,降幅达到4.82%,在台风“灿都”期间最高水位较规则调度下降了0.14 m,降幅达到4.79%,证明了该模型在削峰方面的有效性,以期为合理制定水库调度方案提供参考依据。

关键词： 网络空间   革命英雄记忆   历史虚无主义  

摘要： 革命英雄记忆作为社会成员对革命英雄认知、理解、评判和感悟的集体记忆,具有传承红色基因、汇聚民族力量的特殊功能。当前,网络空间正日益成为形塑与传承革命英雄记忆的前沿阵地。历史虚无主义借助网络技术赋能潜身于网络空间,消解大众的革命英雄记忆是其目标之一,其表征样态呈现为:篡夺“叙事议程”篡改革命英雄记忆,拒斥“积极遗忘”扭曲革命英雄记忆,制造“信息茧房”窄化革命英雄记忆,催化“娱乐至上”戏说革命英雄记忆。历史虚无主义的这一行径削弱了国家认同的心理基础,侵蚀了民族复兴的精神根基,破坏了价值传承的内在依托,消磨了团结奋斗的原生动力。因此,有效防范网络空间历史虚无主义对革命英雄记忆的消解,必须通过优化内容供给、活化传播载体、协同各方发力、完善保障机制,在树立正确认知、激发情感共鸣、深化价值共识中守护好革命英雄记忆。

关键词： 快递包装   大数据   回收系统   用户体验   遗传算法  

摘要： 为了减少资源浪费与环境污染,提升快递包装资源的回收利用率,本研究构建了基于大数据技术的快递包装回收系统。通过对我国快递包装回收现状的深入分析,结合物联网、区块链、云计算及机器学习等大数据技术,设计并构建了一种智能快递包装回收系统,实现多角色用户间的包装回收信息共享。该系统整合了回收奖励、上门回收、回收站点分布优化及回收数据可视化等核心功能。该系统的应用可降低企业运营成本,优化包装资源的循环利用,同时显著提升用户参与度与快递包装回收率,为绿色物流发展提供技术支撑。为了有效减少资源浪费与环境污染,推动快递包装资源的回收利用率提升,本研究创新性地构建了基于大数据技术的快递包装回收系统。通过对我国快递包装回收现状的系统分析,综合运用物联网、区块链、云计算及机器学习等前沿技术,开发了一种智能快递包装回收系统,有效促进多角色用户间的包装回收信息共享与协同。该系统创新性整合了回收奖励、上门回收、回收站点分布优化及回收数据可视化等核心功能模块。实践表明,该系统的应用可显著降低企业运营成本,高效优化包装资源的循环利用,同时大幅提升用户参与度与快递包装回收率,有力为绿色物流发展提供智能化技术支撑。