摘要：近现代中国人物画自发展以来,20世纪50年代的人物画称得上是一个高峰,特别是以徐悲鸿、蒋兆和、周思聪等院体人物画为代表对后代产生巨大影响,其中周思聪的人物作品结合徐悲鸿、蒋兆和的艺术手法,在人物画方面具有标志性意义。本文通过探究周思聪的人物作品的笔墨、构图、题材等特征,浅谈周思聪人物画的艺术特征。

摘要：以最小化卸载成本为目标,提出一种结合轨迹预测的任务卸载策略,将任务卸载转化为服务器节点选择问题。构建一种基于时间序列的车辆移动轨迹预测模型,将其表述为一个非线性回归任务;依据车辆位置信息与通信范围,提出一种基于最短通信距离的动态协作簇建立方法,利用服务器计算能力和传输成本均衡边缘网络负载,减少车辆移动形成的系统开销;利用马尔可夫决策过程,结合移动轨迹预测和动态边缘服务器簇设计任务卸载策略,解决多边缘服务器覆盖场景下的服务器选择问题。试验结果表明,所提算法与其他算法相比,任务卸载成本在简单与复杂移动轨迹下至少降低了80%和57.8%,有效减少多边缘服务器协作时的轨迹预测误差和成本开销。

摘要：在高中化学实验教学中培养学生批判性思维能力有利于学生对知识的深度理解及综合能力的提高.但现行高中化学实验教学中面临以下困境:教学目标的设计缺失批判性思维要素,实验教学情境的诱思、激疑功能常被忽略,实验前后缺乏有挑战性的问题,实验探究缺乏质疑论证,忽视化学实验的反思评价.针对这些问题,提出了相应的破解路径并通过案例进行论证,以培养学生的批判性思维能力.破解路径主要包括以下几个方面:制定蕴含批判性思维的教学目标、创设"有矛盾"的实验教学情境,提出探究问题并引导思考,引导学生获取证据并谨慎推理,引导学生在综合判断中反思评价.

摘要：新质生产力的发展推动人类元宇宙生活方式的转变,具有数智特征的元宇宙是新质生产力发展的土壤,是未来社会发展的重要方向。面对当前社会变革的复杂背景,艺术学科需要结合现实,面向未来,建设新范式。从中国特色艺术学“三大体系”建构视角而言,元宇宙艺术学学科探索的必要性越发显现。元宇宙艺术学学科建构应该在坚持党的领导与本土理论逻辑基础上,筑牢中国学科底色;以推进中国式现代化的实现为目标,探索艺术学科发展新方向;以“四新”建设为契机,打造中国元宇宙艺术学学科特色与体系,围绕元宇宙时代的艺术本体新事项以及艺术所面临的相关外延交叉问题展开系统研究。面对元宇宙时代的未知,极具创新与创造意义的艺术学科必将以全新姿态贡献学科智慧。

摘要：《红与黑》是司汤达的代表作品之一,小说以19世纪的法国社会为背景,描绘了当时的政治状况与社会风貌。主人公于连是一个处于社会底层的农村青年,怀揣着对权力和地位的渴望,踏上了波澜壮阔的政治舞台。于连是一个充满复杂性和矛盾性的角色,他的形象展现了作者对当时社会、人性和命运的深刻思考。本文将通过对于连形象的分析,探讨他在小说中的角色定位、性格特点以及对现代的启示意义。

摘要：调控催化剂形貌和结构,优化表面特性,是提高催化性能的重要策略.通过水热合成铜钴双氢氧化物(CuCo LDH)前驱体,再经高温热解制得交叉连接片状CuCo_(2)O_(4)催化剂.该催化剂的粗糙表面和片层间隙有利于电解质的充分扩散吸附;其表面O缺陷能调节相邻金属位点价态,并能提高导电性,适合用于电化学催化.优化元素组成所制备CuCo_(2)O_(4)-1具有良好碱性析氧反应(OER)催化活性,在1 mol·L^(-1)KOH电解质中,电流密度为100 mA·cm^(-2)时的过电位(η)为362 mV,OER塔菲尔斜率为112.2 mV·dec^(-1),经过50 h的计时电位测试,η保持稳定,也显示出良好催化稳定性。为碱性OER电催化剂的设计提供了可行方案.

摘要：联邦学习是一种前沿的分布式机器学习算法，它在保障用户对数据控制权的同时实现了多方协同训练。然而，现有的联邦学习算法在处理Non-IID数据、梯度信息泄露和动态用户离线等方面存在诸多问题。为了解决这些问题，基于四元数、零共享与秘密共享等技术，提出了一种梯度隐藏的安全聚类与隐私保护联邦学习SCFL。首先，借助四元数旋转技术隐藏首轮模型梯度，并且在确保梯度特征分布不变的情况下实现安全的聚类分层，从而解决Non-IID数据导致的性能下降问题；其次，设计了一种链式零共享算法，采用单掩码策略保护用户模型梯度；然后，通过门限秘密共享来提升对用户离线情况的鲁棒性。与其他现有算法进行多维度比较表明，SCFL在Non-IID数据分布下准确度提高3.13%～16.03%,整体运行时间提高3～6倍。同时，任何阶段均能保证信息传输的安全性，满足了精确性、安全性和高效性的设计目标。

摘要：门限隐私集合交集(TPSI)是安全多方计算中的一种特例，其在机器学习、共享拼车、指纹识别等多个领域有广泛的应用。然而，目前存在的方案均基于计算复杂度较高的算法，并且仅在半诚实模型下实现，导致协议计算开销较大且无法抵抗恶意敌手的攻击。为了解决以上问题，首先提出了一个向量不经意匹配测试(VOMT)协议，并基于VOMT和布谷鸟哈希设计了一个高效的半诚实TPSI协议。此外，结合VOMT与对称密钥加密方案构造出向量不经意解密匹配测试(VODMT)协议，并基于VODMT与不经意伪随机函数设计了一个可以抵抗恶意敌手的TPSI协议。随后，分别在半诚实模型和恶意模型下证明了协议的安全性，并分析得出两个协议的计算复杂度和通信复杂度均为线性。在集合大小为212时，提出的两个协议的在线运行时间分别为0.81秒和1.81秒，而先前的工作则需要5627秒，所以两个协议均是高效的。

摘要：提出了一种用于测量材料介电常数的微波传感器,其特点是成本低、测量精度高。在传统的互补裂环结构上进行优化设计,实现了更大范围的测量区域;并加载了金属通孔结构,将电场限制在测量区域内,达到了更好的测量效果。结果显示传感器的测量灵敏度为2.89%。传感器在空载时谐振频率为2GHz;当样品加载到测量区域时,测量区域的电场将发生变化,从而导致频移。选取了介电常数值为1~10的样品进行了模拟加载试验,得到了介电常数与谐振频率的拟合经验关系式,同时采用5种常见的高频板材对拟合公式进行了验证。结果表明:传感器具有很高的测量精度,整体测量误差为0.8%,证实了利用该传感器测量材料介电常数的可行性。

摘要：针对服务缓存和任务卸载联合优化中,由于缺乏对用户服务请求多样性和动态性的综合考虑而导致的用户体验质量降低问题,提出一种基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法。首先,针对边缘服务器执行缓存服务动作空间较大的问题,重新定义了动作,并筛选出最优的动作集合以提高算法训练的效率;其次,设计一种改进的多智能体Q-Learning算法学习最优的服务缓存策略;再次,将任务卸载问题转换为凸优化问题,利用凸优化工具获得最优解;最后,利用拉格朗日对偶法求得最优的计算资源分配策略。为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验。实验结果表明,对比Q-Learning、双层深度Q网络(D2QN)以及多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法,所提方法的响应时间分别降低了8.5%、11.8%和12.6%,平均体验质量分别提高了1.5%、2.7%和4.3%。