摘要：从理论上清醒认识我国社会的老龄化,在经济不断发展的今天已显得尤为迫切。本文归纳了我国老龄化的特点,并分析我国现行的三种养老方式,在此基础上提出建立适合我国国情的养老模式。

摘要：低压断路器长延时检测机械定位有不稳定和不准确的缺点,因此,文中采用机器视觉技术结合PLC,在低压断路器的长延时参数检测工位,通过步进电机和磁栅反馈相结合的方式,利用上位机图像采集,再将采集处理后的坐标等信息发送给PLC,PLC再根据接收的参数实时调整工作台的位置,保证螺钉螺母调整顺利、精确完成。与过去人工静态调整脱扣器螺钉和螺帽位置的方法相比,完成了对螺钉和螺帽的动态插补调节,实现了低压断路器长延时参数检测工位的自动化,较手工测试,生产每台断路器的时间减少30%以上。目前该系统已通过相关鉴定,运行状态良好。

摘要：每年毕业季都有大量高校毕业生涌入社会,在大学流传这样一句话“毕业等于失业”,确实,现阶段大学毕业生,面临着太多考验,如受所学专业限制与市场所需人才不匹配、国内人才市场处于饱和状态等。高校毕业生要想缓解就业压力就需要另辟蹊径,大学生就业创业的方式就应运而生,国家对高校大学生创业给予优惠政策,积极鼓励大学生就业创业梦想,这就大大提升了大学生就业创业的信心。与此同时,由于大学生刚刚毕业,对就业方向迷茫,缺乏创业能力,他们需要一个全面的就业创业指导培训,帮他们分析当前大学生就业创业现状和问题,并给他们提出切实可行的合理化对策。

摘要：介绍了一种基于机器视觉的自动传插件的智能控制定位检测系统,该系统利用机器视觉技术结合自动控制技术,使定位精度达到了839.843 75nm,与机械定位相比,提高了系统的稳定性和精确性.在更多自由度,更精确、快速的自动化智能控制方面作出了进一步的提升和改善.该系统已经投入试验开发,且运行良好、状态稳定,达到了设计要求.

摘要：教育统计是对教育发展情况的归纳和分析。高校教育统计在学校的发展中起着重要的作用,是认识教育现象及其发展规律的重要途径。科学准确的信息统计可以为制定教育政策、制定教育发展规划提供重要的科学依据,同时也是高校管理的基础工作。通过对数据信息的统计和监督,了解和掌握教育的发展情况。做好高校的教育统计工作,对教育的发展具有非常重要的意义。

摘要：教育数字化转型会带来课程内容、教学活动等要素的内涵及其关系的变化,在线学习和混合教学等数字化学习方式将成为主流教学方式。在线学习带来诸多优越性的同时,也存在师生交互缺失、情绪交流缺乏的问题。虚拟学习环境中具有情绪线索的教育智能体为破解该问题提供了一种更加智慧化的手段。教育智能体是用于在线学习环境以满足不同教学目标要求、类似教师的虚拟角色,可为学习者提供认知和情感支持。然而,已有研究关于教育智能体情绪线索对在线学习全过程的作用效果尚未达成共识。为此,从动机、情绪、理解、巩固和迁移5个角度对2003年以来国内外42个相关实证研究进行了系统性分析,构建教育智能体情绪线索赋能在线学习的理论模型,并结合问卷量表法、社会网络分析法和内容分析法对高校专业课教学进行实践探究。结果表明:(1)情绪智能体组学习者的学习动机在实验前后呈现了最大幅度的提升,且存在显著高效应;(2)情绪智能体组学习者协作交互的积极性在增加,交互水平也在提升,学习热情最高;(3)情绪智能体组学习者的内部和外部认知负荷无明显变化,而相关认知负荷显著增加,促进其新知的掌握;(4)教育智能体情绪线索助力学习者记住更多的项目,从而提高了其知识保持成绩;(5)教育智能体情绪线索可以帮助学习者对更高层次的反思进行深度构建,从而发展了反思能力,也反映了其迁移能力的提升。最后,针对教育智能体的设计提出建议,以期为在线学习提供更符合个性化需求的情感认知工具,推动人工智能与教育的融合发展。

摘要：情报学术语承载了情报学科基础知识与核心概念。从概念维度梳理与分析情报学术语对推动学科发展、助力下游知识挖掘任务具有重要意义。面对数量快速增长的科技文献,自动术语抽取替代了人工筛选,但现有方法严重依赖大规模标注数据集,难以迁移至低资源场景。本文设计了一种生成式情报学术语抽取方法(generative term extraction for information science,GTX-IS),将传统基于序列标注的抽取式任务转化为序列到序列的生成式任务。结合小样本学习策略与有监督微调,提升面向特定任务的文本生成能力,能够在低资源有标签数据集场景下较为精准地抽取情报学术语。对于抽取结果,本文进一步开展了情报学领域术语发现及多维知识挖掘。综合运用全文科学计量与信息计量方法,从术语自身、术语间关联、时间信息等维度,对术语的出现频次、生命周期、共现信息等进行统计分析与知识挖掘。采用社会网络分析方法,结合时间维度特征,从术语角度出发,完善期刊的动态简介,探究情报学研究热点、演变历程和未来发展趋势。本文方法在术语抽取实验中的表现超越了全部13种主流生成式和抽取式模型,展现出较强的小样本学习能力,为领域信息抽取提供了新的思路。

摘要：隐丹参酮(CT)是丹参中主要的脂溶性活性成分,具有心肌保护及抗氧化等作用.为了改善其极性,提高活性,增加作用靶点,将其与丹参中水溶性活性成分丹参酚酸及其类似物进行1位杂化合成.共合成了42个衍生物,均为新化合物.与CT相比,衍生物的极性得到了改善.利用体外缺氧/复氧损伤(HRI)模型实验,初步评价了衍生物的心肌保护作用.结果表明,与CT相比,大部分衍生物心肌细胞保护作用增强,其中有6个化合物作用显著.利用Sirtuin 1(SIRT1)高通量活性筛选平台和分子对接技术,初步探索了活性衍生物可能的作用机制.构效关系研究表明,衍生物1位R构型的产物活性优于S构型的产物,具有供电子取代基的芳香酸衍生物的活性优于具有吸电子取代基的芳香酸衍生物.

摘要：当前,国家大力推动数字化转型和高质量发展,对自然资源与国土空间的数字化发展与应用提出了更高要求。虽然近些年国土空间数字化发展取得了很大成绩,但对标数字化转型和高质量发展的迫切要求,尚存在着与业务融合不深、技术支撑不够、整体合力不强、发展动能不足等问题,突出表现为高质量信息供给不足、高层次分析能力不强、高层次赋能手段短缺。因此,应以智慧国土为抓手,统筹数字化发展,推进智慧化应用。本文分析了智慧国土的基本内涵,提出以数据—信息—知识为主线,统筹国土空间的数字化发展,实现一体化建模、集成化管理及知识化服务;从全面动态感知、系统精准认知及全域智慧管控的角度,提升自然资源管理和国土空间治理各项工作的智慧化应用水平,实现在实景三维空间研判、用时空信息说话、凭时空知识决策。为了切实地构建国土空间治理的数字化生态、促进国土空间治理体系和治理能力现代化,今后还要加强顶层设计,推动科技创新,开展试点示范,加快专业改革。

摘要：为探究钾肥分期施用对冬小麦产量和氮素利用效率的影响,确定减氮条件下冬小麦高产高效的钾肥运筹方案,本试验选用高产强筋冬小麦品种藁优5766作为试验材料,于2018—2020年度冬小麦生长季,采用二因素随机区组设计,设置3个施氮水平:常规施氮水平(240 kg hm^(-2),N1)、减氮20%(192 kg hm^(-2),N2)、减氮40%(144 kg hm^(-2),N3),两种钾肥运筹方案:钾肥全部底施(K1)和分期施钾(底施50%、拔节期追施50%,K2)。结果表明,相同钾肥运筹方案下,N2处理的籽粒产量与N1处理无显著差异,N3处理的籽粒产量比N1处理显著降低,降幅达9.0%~11.6%。在相同施氮水平下,分期施钾可显著提高冬小麦籽粒产量和氮素利用效率。与K1处理相比,K2处理显著抑制硝态氮向深层土壤的淋溶,增加冬小麦植株氮素积累量,提高旗叶光合速率和硝酸还原酶活性、籽粒灌浆速率、穗粒数和千粒重;籽粒产量和氮素利用效率在常规施氮水平下两年度分别提高21.7%和20.2%,在减氮20%水平下两年度分别提高26.9%和26.2%,在减氮40%水平下两年度分别提高25.2%和21.1%。N3K2处理的籽粒产量、氮素吸收效率、氮素利用效率和氮肥偏生产力均显著高于N1K1处理。以上结果说明分期施钾在不同施氮水平下均能大幅度提高冬小麦籽粒产量和氮素利用效率,即使减氮40%,其籽粒产量仍显著高于常规施氮且钾肥全部底施的处理;采用192 kg hm^(-2)施氮量并配合分期施钾,冬小麦籽粒产量和氮素吸收效率最高,氮素利用效率和氮肥偏生产力亦到达较高水平,是高产高效的氮钾肥运筹方案。