摘要：本研究重点关注了我国数字内容产业的10个细分领域,如网络游戏、动漫、网络视频、短视频、直播等,梳理了各细分领域的市场发展、竞争格局、投资数量及投资热点、政策及舆论环境等要素,洞察2020-2021年我国数字内容产业的发展现状,预测产业发展十大趋势。此外,从内部和外部因素两个维度,7个一级指标、11个二级指标综合评估了10个细分领域的投资价值,并与历史数据纵向比较,追踪市场变化,提出投资建议。

摘要：小提琴艺术是音乐艺术的重要组成部分,正确认识小提琴教学中艺术与技术的辩证关系,在具体的演奏实践中,要力求演奏技术与艺术的完美结合,才能很好地表现音乐的美妙,从而起到陶冶情操、净化心灵的作用。

摘要：全机疲劳试验是规范要求的保障飞机结构完整性以及满足适航要求的大型、复杂以及持续时间长的地面验证试验。全机疲劳试验的几个重要问题,例如试验目的、载荷谱、持续时间和分散系数等,是飞机设计师/工程师非常关注和充分讨论的问题,其中的分散系数也是研究者研究较多的问题之一。针对近年来完成的多个飞机型号的全机疲劳试验,本文介绍了对上述几个问题的研究和认识,对比了国内外5种型号战斗机的疲劳设计与全机疲劳试验情况,提出了关于全机疲劳试验的工程实用的一些建议。本文的研究可以为其他飞机全机疲劳试验提供有益的参考。

摘要：在新课标背景下,地理中考(或会考)相关内容也发生了新的变化,所以初中教师在设计地理复习课时,为了保证复习有效性,需要结合《义务教育地理课程标准(2022年版)》(以下简称“新课标”)和地理中考(或会考)的相关要求,以及初中学生的学习现状和个人特点,为学生设计全新的地理复习策略。所以,本文先对新课标以及地理核心素养的内容进行研究,找出目前初中地理复习存在的不足之处,然后结合地理复习现状为学生设计出高效的复习策略,使学生经过复习进一步提高自身的地理知识水平,在地理中考(或会考)中取得优异成绩。

摘要：针对传统果树开沟施肥机存在的肥料分布不均问题,设计了一种基于开沟施肥的撒肥圆盘。首先,建立撒肥圆盘的三维模型,对肥料颗粒在撒肥圆盘上的受力和运动进行分析,建立肥料颗粒的运动方程;通过离散元软件建立仿真模型,以撒肥圆盘的盘面倾角、母线极角、肥盘转速为试验因素,以肥料分布均匀性变异系数、施肥量偏差为实验指标,开展二次旋转正交组合试验。对撒肥圆盘的施肥效果进行仿真分析,结果表明:颗粒肥料在盘面倾角为0°、母线极角为120°、肥盘转速为72r/min时,肥料分布均匀性变异系数为14.42%,施肥质量偏差为4.50%,肥料分布均匀性较好,能够满足果树施肥的要求,可为撒肥圆盘在开沟施肥中的应用提供理论参考。

摘要：在多智能体协作领域,强化学习算法通过共享智能体的局部信息来实现智能体间的协作.但共享协作机制极易引发过度协作问题,导致智能体忽视自身局部观测信息,丧失策略多样性,最终陷入低效协作的困境.为了解决该问题,本文提出基于双视角建模的多智能体协作强化学习方法(Bi-View Modeling Collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning,简称BVM-CMARL).该方法从局部和全局两个视角对智能体进行建模,分别用于产生多样性的策略和激励协作.在局部视角最大化局部变分与自身轨迹的互信息,激励智能体的策略多样性;同时在全局视角最大化全局变分与其他智能体动作的互信息,提高智能体协作水平.最后将局部变分训练出的局部Q值与全局变分训练出的全局Q值合并,避免低效协作.将BVM-CMARL算法应用于星际争霸多智能体挑战赛(StarCraft Multi-Agent Challenge,SMAC)中的等级觅食(Level-Based Foraging,LBF)和走廊(Hallway)等环境,与QMIX、QPLEX、RODE、EOI和MAVEN等5种目前优秀的强化学习算法相比,BVM-CMARL算法具有更好的稳定性和性能表现,在SMAC上的平均胜率为82.81%,比次优算法RODE高13.42%.通过设计模型变体,在消融实验中证明了双视角建模对BVM-CMARL的必要性.

摘要：通过分析深部高应力软岩巷道失稳破坏规律,以某矿材料巷为研究对象,设计出锚杆锚索+钻孔卸压支护方案,并进行矿压、岩移量监测.从监测结果来看,巷道矿压显现明显减小,回采扰动对巷道的影响较小,巷道参数及断面设计合理.

摘要：为进一步提升无轨胶轮车在煤矿综采工作面巷道的生产效率和安全性,结合实践生产提出了无轨胶轮车的设计目标与相关要求,重点设计其通过性参数。基于相关参数,采用ANSYS软件对车架进行有限元仿真分析,重点验证了与其配套车架在转弯工况下的最大应力和应变,验证了通过性参数与车架的匹配性。

摘要：目的 现有基于对抗图像的隐写算法大多只能针对一种隐写分析器设计对抗图像,且无法抵御隐写分析残差网络(steganalysis residual network,SRNet)、Zhu-Net等最新基于卷积神经网络隐写分析器的检测。针对这一现状,提出了一种联合多重对抗与通道注意力的高安全性图像隐写方法。方法 采用基于U-Net结构的生成对抗网络生成对抗样本图像,利用对抗网络的自学习特性实现多重对抗隐写网络参数迭代优化,并通过针对多种隐写分析算法的对抗训练,生成更适合内容隐写的载体图像。同时,通过在生成器中添加多个轻量级通道注意力模块,自适应调整对抗噪声在原始图像中的分布,提高生成对抗图像的抗隐写分析能力。其次,设计基于多重判别损失和均方误差损失相结合的动态加权组合方案,进一步增强对抗图像质量,并保障网络快速稳定收敛。结果 实验在BOSS Base 1.01数据集上与当前主流的4种方法进行比较,在使用原始隐写图像训练后,相比于基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法等其他4种方法,使得当前性能优异的5种隐写分析器平均判别准确率降低了1.6%;在使用对抗图像和增强隐写图像再训练后,相比其他4种方法,仍使得当前性能优异的5种隐写分析器平均判别准确率降低了6.8%。同时也对对抗图像质量进行分析,基于测试集生成的2 000幅对抗图像的平均峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)可达到39.925 1 dB,实验结果表明本文提出的隐写网络极大提升了隐写算法的安全性。结论 本文方法在隐写算法安全性领域取得了较优秀的性能,且生成的对抗图像具有很高的视觉质量。

摘要：论文主要以文化创意人才成长理论为切入点,根据京津冀产业集聚与人才流动的现状,找出省内文化创意人才集聚与空间迁移的规律,为今后河北省在文化创意人才的引入、培养、管理等方面提出建设性的意见,以期为今后文化创意产业人才更新提供充足的动力。