论新时代学生体质健康多元治理的现代化

经济发展推动了社会结构的变化和学校教育的进步，导致了不同时期学生健康的问题表现和治理重点的变化。健康价值观和治理结构的稳定以及法治的加强保障了治理的基本成效。但健康的复杂性导致了学生体质健康治理中的政策边缘化和行动协同、知行合一、监督问责等新困境。新时代学生体质健康多元治理现代化是针对当前学生体质健康方面出现的新问题，构建政府主导、学校为主、家庭抚育、社会共建和个人负责的治理格局，实施系统性、多元化的健康干预，以保障学生健康权利、强化学校健康促进、培养健康生活型态、净化社会健康环境、增强健康自律意识，是治理理念、治理格局、治理环境和治理法治等多要素的现代化。     

自供电旋转轴系监测系统设计

针对旋转轴系监测系统中传感器相关电路需要外部电能输入的问题,设计了一种基于自供电轴系的监测系统.基于电磁感应原理设计自供电系统结构,给出理论模型,设计整流稳压电路,测试数据测量模块和无线传输模块.结果表明:在不同转速下,该旋转轴系监测系统可以在无须外界电能输入的情况下,将轴系参数发送至上位机.测试数据符合实际值,可以实现旋转轴系监测系统的自供电.     

Banach 3-Lie代数上两类映射的稳定性

结合函数方程pf(x+y/p+z)=f(x)+f(y)+pf(z),研究了Banach 3-Lie代数上的同态、导子以及广义导子的广义Hyers-Ulam稳定性(其中p为固定正整数).     

一种改进的基于人体静电冲击模型应力的瞬态功率模型

提出一种改进的基于人体静电冲击模型(Human Body Model, HBM)应力的瞬态功率模型。利用HSPICE仿真软件, 模拟MOS管遭受的HBM应力, 得到对应的等效直流电压。HBM电路的预充电电压与MOS管对应的等效直流电压值的散点图表明, 两者保持线性关系, 并通过拉普拉斯变化得到证明。与现有的瞬态功率模型相比, 改进后的模型降低了在HBM应力作用下的计算复杂度, 可以更加简便地从统计学上预测MOS管栅氧击穿的发生, 给HBM冲击作用下MOS管栅氧化层可靠性的评估提供参考。     

基于量子辐射场的大数据安全存储寻址算法

大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址、出入栈过程与路径,进而将大数据存储过程双向映射为量子辐射场和量子空间域问题,得到安全存储路径与存储地址。     

基于LabVIEW与SQL server设计的浮标电源远程管理系统

针对现有海洋浮标缺乏对电源有效监控管理的问题，提出了一种基于LabVIEW与SQL server编程，结合C8051F021单片机硬件的方法，设计了岸站服务器的终端监控软件和安装于浮标上的硬件电路。通过网络或北斗通讯等实时通讯方式，实现对浮标上电源的实时监控和管理，提高了浮标电源的利用和管理的能力。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

哈密翼龙及其3D胚胎化石研究

 翼龙是地球上第一类飞向天空也是唯一绝灭的飞行脊椎动物，人类对其产卵繁殖、生长发育和生活习性等方面的了解还十分有限。本文介绍了一件超过200枚哈密翼龙蛋、胚胎和骨骼化石三位一体保存的重要标本，包括16枚翼龙蛋含有三维立体的胚胎化石。针对这件全世界首次发现的3D翼龙胚胎，研究提出哈密翼龙具有相对早熟的胚胎发育模式，其后肢发育速度较前肢快，孵化之后只能走不能飞；胚胎发育期间牙齿尚未萌出，出生后还需要父母照料；从胚胎到亚成年都具有快速生长的骨骼结构；显示哈密翼龙具有群居的生活习性，白垩纪的湖泊风暴导致其集群死亡并快速埋藏。     

基于序列特征的点击率预测模型

点击率预测模型是主流推荐系统中十分重要的部分.根据点击率预测的打分来调整商品的展示策略,对提高业务的转化率、改进用户体验等有着重要的意义.传统的点击率预测模型是利用用户特征和商品特征,对点击率进行预测.然而,用户行为序列的结构特征,如周期性规律、趋势等也能一定程度地体现用户行为的倾向.针对部分信息利用上的空缺,使用时间序列分析单元,将提取用户行为序列的特征作为用户特征的扩展,结合因子分解机结构将其与用户、商品特征进行交叉,能够有效提高特征质量,优化点击率预测模型的性能.实验表明,结合用户行为序列特征进行交叉优化的方法能够对点击率预测模型的表现带来很大提升,提高点击率预测的精度.     

碳化细菌纤维素在钙钛矿太阳能电池对电极中的研究

在高效的钙钛矿太阳能电池(PSCs)中，通常采用贵金属对电极(Au、Ag)和昂贵的空穴传输材料(HTM)，导致了高成本和不稳定等问题.该研究使用稳定的无HTM的CsPbBr3纯无机钙钛矿的PSCs，将结构优异的天然纳米生物材料细菌纤维素(BC)经过高温碳化得到具有纳米精细结构、大表面积和孔容的多介孔碳化细菌纤维素(CBC)材料，对该材料进行SEM、XRD、FT-IR、比表面积、电导率测试以证实该材料在PSCs上的应用潜质.根据PSCs对电极的应用需要，将CBC及其与商业导电碳浆(CS)混合物作为PSCs对电极材料，通过J-V、IPCE等测试，发现纯CBC材料的电池效率高于纯CS，在作为PSCs对电极方面具有很大的潜力.该研究不仅扩大了生物质碳材料的应用领域，而且有望将CBC作为低成本稳定高效PSCs对电极材料.