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_aTq积分和~bTq积分的Iyengar型不等式
时统业;曾志红;曹俊飞;针对在区间左端点右连续且一阶q导数有界的函数，从q微积分平均不等式出发，或者利用涉及一阶q导数的q积分恒等式和引入参数求最值的方法，给出一阶q导数有界情形下_aTq积分的Iyengar型不等式，并将结果移植到~bTq积分。
求解拟单调变分不等式问题的加速算法研究
陈欢欢;李耿华;在求解拟单调变分不等式问题的算法中，构造了交替加速项，并利用了Armijo线搜索方法。该算法在每次迭代过程中只进行了一次投影，在所需的假设条件下得到了该算法的弱收敛性证明。最后结合数值实验验证了该算法的有效性。
基于恐惧效应的离散时间捕食者-食饵模型的分岔分析
任晓华;在生态系统中，捕食者引发的食饵恐惧对种群动态有着不可忽视的影响。通过构建离散时间模型，刻画了捕食者与食饵在恐惧因素作用下的相互关系。运用数学分析手段，对模型的稳定性进行深入探究，推导出平衡点存在及稳定的条件。重点分析了模型的分岔行动，并通过数值模拟直观展现了关键参数食饵的自然增长率变化，模型从稳定状态向周期振荡甚至混沌状态转变的动态过程。研究结果不仅丰富了捕食者-食饵模型理论体系，更为生态系统的科学管理、生物多样性保护提供了有力的数学支持，有助于深入理解恐惧效应在生态群落演化中的关键作用。
基于双图协同学习与Transformer的残差会话推荐模型
蔡秉浚;赵铁柱;杨秋鸿;会话推荐旨在通过匿名用户的短期交互行为实时预测其偏好。针对现有会话推荐方法在捕捉复杂的物品依赖关系以及融合多粒度特征方面存在不足的问题，提出一种基于双图协同学习与Transformer的残差会话推荐模型(DGTR-SR)。该模型通过门控图神经网络对会话内的动态转移图进行建模，从而捕捉局部点击模式；同时利用图注意力网络对全局共现图建模，挖掘会话中潜在的物品关联关系。接着将二者输出特征直接相加实现异构信息互补。在此基础上，模型进一步引入可学习的CLS标记作为会话代理，并借助单层单头Transformer编码器提取会话级全局语义，从而增强对用户整体意图的感知能力。最后将局部兴趣(最后点击项)与全局会话表示(CLS标记输出)经线性变换后，再通过残差连接优化特征融合过程，从而提升训练稳定性与表达能力。实验结果表明，所提出的DGTR-SR模型在Diginetica、Yoochoose1/64和Yoochoose1/4数据集上的表现优于其他的推荐模型。
基于DCNN-EQLv2的物联网入侵检测模型研究
杨雅澜;蒋超;魏文红;随着物联网技术的发展，其设备安全问题凸显，特别是物联网环境中隐身和多态性入侵问题面临巨大的挑战。针对此挑战，提出基于DCNN-EQLv2的物联网入侵检测模型用于检测物联网中的隐身和多态性入侵。该模型融合深度神经网络(DCNN)与均衡损失函数(EQLv2),用EQLv2损失函数替代传统交叉熵损失函数，结合SMOTE缓解类别不平衡问题，从而提高检测模型的鲁棒性和准确性。最后在基于IoT的NIDS数据集上对模型进行训练和测试，实验结果表明，与其他检测模型相比，本文模型性能优异，在NF-UNSW-NB15-v2数据集分类精度达到了99.67%。
人体热舒适研究进展
丁秀娟;胡钦华;李奎山;郑庆红;回顾了国内外热舒适研究历史及现状,详细介绍了几个热舒适综合评价指标,指出目前人体热舒适研究正在向现场调查测试发展,并且考虑到人体适应性对热感觉的影响,同时指出在我国各个气候区研究热舒适的必要性．
个性化推荐算法的研究及发展综述
秦冲;赵铁柱;柳毅;在"大数据时代"的背景下,推荐系统能通过分析提取出用户的历史偏好数据,并结合用户之间的偏好关系以及项目与项目的相似程度,推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户。在当下电子商务时代,推荐系统已成为一种更为活跃、更现代化的信息过滤方式。笔者对推荐系统的研究现状以及主要研究方向进行了系统研究,分析对比了在当下较为流行的各类推荐算法及各自的局限和问题,包括数据的冷启动问题、稀疏性问题、扩展性问题以及推荐性能不高等。最后,总结了目前的推荐系统存在的尚未解决的问题并提出了相应的解决方案。
语篇衔接理论研究综述
杜晓文;唐文杰;由Halliday和Hasan所提出的语篇衔接理论涉及指称、替代、省略、连接和词汇衔接五大范畴。自二人合著的《英语中的衔接》一书出版以来,国内外学者围绕衔接和连贯进行了不同层次的研究,从不同角度、以不同方法对语篇衔接理论进行探讨,促使其得以不断发展和完善。
个性化推荐算法的研究及发展综述
秦冲;赵铁柱;柳毅;在"大数据时代"的背景下,推荐系统能通过分析提取出用户的历史偏好数据,并结合用户之间的偏好关系以及项目与项目的相似程度,推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户。在当下电子商务时代,推荐系统已成为一种更为活跃、更现代化的信息过滤方式。笔者对推荐系统的研究现状以及主要研究方向进行了系统研究,分析对比了在当下较为流行的各类推荐算法及各自的局限和问题,包括数据的冷启动问题、稀疏性问题、扩展性问题以及推荐性能不高等。最后,总结了目前的推荐系统存在的尚未解决的问题并提出了相应的解决方案。
作为第二性的“她者”——《哈姆雷特》中奥菲利亚的形象解读
叶露;父权制文化里,女性通常被视为依靠男性而存在的"第二性",也被认为是非本质的"他者",综合来看,以"她者"一词概括女性的处境较为合适。奥菲利亚在《哈姆雷特》中扮演着一个至关重要的角色,但其始终被禁锢在父权制度划定的"她者"边缘区。作者莎士比亚和剧作中的男性角色构成了以男性为中心的凝视机制,在凝视机制的包围和男性话语的规训下,奥菲利亚先后经历了低语—沉默—疯癫—死亡的过程。本文基于女性主义批评视角,结合波伏瓦提出的"第二性"观点来分析男性凝视下奥菲利亚的形象建构过程,揭露奥菲利亚在沉默和疯癫两种状态下被"她者化"的真相,旨在分析《哈姆雷特》中奥菲利亚的"她者"处境,呼吁女性打破沉默,勇敢捍卫自身权利,突破"她者"的枷锁。
基于STC89C52单片机的智能扫地机器人设计
吴霆;邹娟;杨灵;利用STC89C52单片机,控制红外避障传感器、按键电路、电机电路、风扇控制电路,实现一款智能化避障吸尘小车设计。通过红外避障传感器检测障碍物方向和距离,当一个方向检测到障碍物时,吸尘车则向反方向转动,从而实现自动避障。在小车的下面安装风扇和储尘盒,实现小车吸尘的功能。经过实际实验,验证了系统具有很好的实用性和稳定性,为自动避障吸尘小车控制系统的开发提供了良好的思路。
人工智能在智能机器人领域中的研究与应用
陈建平;任斌;张会章;智能机器人是人工智能的理想研究平台.在简要介绍人工智能发展历史的基础上,深入阐述了与机器人领域紧密相关的几项主要人工智能研究内容,并全面总结了人工智能理论与技术在机器人研究开发方面的具体应用情况;最后,结合研究工作对人工智能的未来发展趋势作了进一步的展望.对于从事人工智能与智能机器人研究工作的读者具有一定的借鉴作用.
基于语料库的中美主流媒体关于新冠疫情报道的对比研究——以《纽约时报》和《中国日报》为例
江逸;新闻报道由于受特定政治、经济、社会、文化等诸多因素的影响,往往隐含着媒体的特定立场和态度,对公众有一定的引导作用。本文基于自建小型语料库,从语料库的高频词、索引行、搭配词表、词簇等四个方面功能入手,结合系统功能语法的词汇分类系统和情态系统这两个维度对中美两国的主流媒体《纽约时报》和《中国日报》对中国新冠肺炎疫情的报道进行了对比分析,探讨新闻话语的差异以及背后的意识形态,并分析其深层次的原因。研究发现中美媒体的报道在报道角度、转述语以及报道的词汇选取方面呈现出不同的特点。《纽约时报》更加注重疫情的灾难性和给中国带来的压力,为西方受众营造了一个负面的国家形象,《中国日报》侧重于报道对肺炎疫情的治理和信心。