MOOCs浪潮下地方高校教学模式的变革

2012年以来,MOOCs浪潮从美国开始席卷包括我国高校在内的全球教育领域,引发了有关高校教学改革和未来生存发展的深入思考。身处教学改革困境的我国约90%的地方高校,面对滚滚袭来的MOOCs浪潮须给予高度重视,地方高校应借力MOOCs积极推进教学方式变革,特别要在引入MOOCs及其深层理念上采取行之有效的对策。     

叶尖定时及叶尖间隙测量技术研究综述

涡轮叶片在高速旋转时会因振动产生疲劳断裂失效,造成旋转机械的损坏。叶尖定时测量技术是目前最有前途的非接触式叶片振动实时监测方法,叶尖间隙变化与叶片的振动状态密切相关。因此,实时监测叶片的振动状态和叶尖间隙是保证旋转机械安全、稳定、可靠运行的关键。系统综述了叶尖定时及叶尖间隙测量技术的原理和国内外研究成果,认为目前研究仍处于仿真模拟和实验测量的不完全成熟阶段,今后可在以下方面展开研究:1)将叶尖定时和叶尖间隙测量技术相结合,实现叶片的振动测量;2)进行无键相法的叶片异步振动测量,并投入到工程应用中;3)制定有效的动态标定方案,测量叶片在旋转状态时输出电压与叶尖间隙之间的关系;4)研制能够在恶劣环境下进行高精度、长周期测量的传感器。     

基于系统动力学的资讯个性化推荐研究

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。     

扶余油层河湖频繁交替的比较沉积学依据

对松辽盆地下白垩统泉四段扶余油层检查井岩心及测井剖面观察发现,扶余油层沉积环境快速多变,灰绿色、紫红色泥岩交替出现,隔夹层稳定分布,在油层上部采收程度较高的情况下,油层下部出现了未动用油层。总结扶余油层的岩性、沉积相变化,发现其沉积环境与现代鄱阳湖沉积类似,两者都具有湖泊相、河流相沉积频繁交替出现的特点。将扶余油层与现代鄱阳湖进行比较沉积学研究,对比了扶余油层与现代鄱阳湖的沉积特征,提出扶余油层为与鄱阳湖沉积环境相类似的河湖交替相沉积的观点。     

凝胶微球复合调剖机理实验研究

通过玻璃刻蚀模型进行微观驱替实验,直观地分析了凝胶微球复合调剖过程及作用区域。基于核磁共振技术,设计了凝胶微球岩心驱替实验。对不同阶段驱替后岩心不同直径孔隙内的流体分布进行了研究,并对比凝胶微球复合调剖的优势。实验结果表明,凝胶微球复合调剖过程中凝胶优先进入高渗透层,驱替大孔隙中剩余油,并对大孔隙有封堵作用;则聚合物微球主要进入低渗层,增加了聚合物微球的利用率;并启动低渗透率层的原油,封堵了低渗层的主流通道,实现调剖驱油的双重目的。     

中国“乡村旅游重点村”空间分布格局及影响因素

乡村旅游是实现国家乡村振兴战略的重要方面,全国“乡村旅游重点村”可为实施乡村振兴战略提供新契机,该文通过分析全国“重点村”空间分布的影响因素,研究全国“乡村旅游重点村”的特点.该文以全国首批“乡村旅游重点村”中的314个村为研究对象,运用ArcGIS空间分析法探讨全国“重点村”空间分布特征,采用地理探测器法等方法系统分析.研究结果表明：1) 全国“乡村旅游重点村”空间分布区域差异显著,总体结构呈“南北均衡和中部凹陷”的空间分布特征,旅游资源以自然景观为主,人文景观为辅.2) 全国“乡村旅游重点村”空间分布具有空间自相关性,在特定区域空间上呈数量规模集聚,空间密度呈“双核中心,次级中心零星分布”态势,冷热分区与集聚核心中心高度吻合.3) 全国“乡村旅游重点村”点集系统空间分形结构特征明显,空间分布无显著的标度区,分形结构较为简单.4) 影响全国“乡村旅游重点村”空间分布的核心要素主要是旅游资源禀赋、区域社会经济以及区域基础设施条件等.研究结果印证了314个中国“乡村旅游重点村”作为乡村旅游培育重点,具有典型性和代表性.     

北京市2018年“7·16”极端暴雨特征及成因分析

基于地面自动站、雷达及NCEP数据,采用标准化异常度方法,对北京市2018年7月15—16日出现的极端暴雨过程进行分析,结果表明:极端降雨发生在副热带高压和高空槽之间,低层有明显的西南急流,水汽充沛;暴雨发生时,环境条件标准化异常度均超过3σ,为此次极端降雨创造了极其有利的动力、水汽和不稳定条件;中尺度对流系统活动可分为对流系统触发和局地强降雨、对流系统组织化加强和强降雨区北移两个阶段,均伴有明显的“列车效应”,且降雨效率极高;低空西南急流利于大气不稳定层结的建立、水汽持续输送,地面辐合线方向与850hPa低空急流方向、对流云团的移动方向均一致,是导致对流系统触发后增强的主要原因。     

2015—2020年乳山近岸海域春、夏季大型底栖动物群落结构及变化

根据2015—2020年乳山近岸海域春、夏季调查资料,对比分析6年间大型底栖生物的种类数、生物量、丰度、生物多样性的变化趋势.乳山近岸海域春、夏季共鉴定出大型底栖动物115种,其中多毛类50种,软体动物20种,甲壳动物36种,脊索动物5种和其他类群4种.多毛类、软体动物和甲壳动物占总种数的92.2%,三者构成大型底栖动物的主要类群.大型底栖动物平均生物量为72.11 g·m^-2,平均丰度376个·m^-2,生物量以软体动物居首位(31.47 g·m^-2),丰度以多毛类占第一位(224个·m^-2).从生物多样性年际变化来看,2016—2018年Shannon-Wiener多样性指数表明乳山近岸海域存在轻度污染,其他年份为清洁海域.在6个调查年份中,共出现了20种优势种,优势种年际变化较大,多次出现的优势种只有7种,对研究区域大型底栖动物优势种的变化趋势进行分析,乳山近岸海域大型底栖动物优势种向多毛类、软体动物和甲壳动物占比均衡转变.     

基于双稳阱内随机共振的OFDM信号检测方法研究

为了解决OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输系统中接收端对微弱OFDM信号的检测问题,本文将双稳阱内随机共振系统与OFDM信号增强和解调过程相结合,推导了多载波信号激励下双稳阱内随机共振系统从零状态变化到势阱状态所需时间的解析表达式,分析了暂态响应导致的多载波信号在一个符号内的能量损失问题;推导了系统稳态输出方程,分析了稳态过程对子载波已调信号叠加直流偏置分量的问题;探讨了在不同系统参数和噪声强度下阱内随机共振对OFDM信号解调性能的影响。仿真结果表明：该方法可有效实现信号与噪声阱内协同作用,提高OFDM信号的检测性能。     

Measuring Environmental Performance of Provincial Thermal Power Plants in China: A Malmquist DEA Approach with Fixed-Sum Undesirable Outputs

With the development of China’s economy, environmental pollution has become cumulatively serious. The primary source of environmental pollution is thermal power generation, which has attracted the attention of governments and academia in recent years. To effectively reduce environmental pollution, research should study how to constrain the undesirable output of thermal power plants, that is, to limit the total undesirable output of the plants to a certain fixed sum. However, few studies have suggested that these undesirable outputs should be fixed-sum outputs. Moreover, no previous research publication about thermal power plants has analyzed their environmental performance changes. To address these gaps, a novel Malmquist-DEA approach is proposed for evaluate the environmental performance of thermal power plants in this paper. This approach generalizes the equilibrium efficient frontier DEA model with fixed-sum undesirable outputs and incorporates the model into the Malmquist productivity index (MPI). The authors apply this approach to the analysis of provincial thermal power plant environmental performance in China and analyze such plants’ trends based on panel data from 2011 to 2014. The empirical research shows that the environmental performance of regional thermal power plants was positively affected by efficiency change and negatively affected by technical change. Finally, the authors provide policy suggestions based on our findings.