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关键词： 产业链供应链   安全风险评估   制造业   半导体产业  

摘要： 在全球经济竞争日益激烈与复杂背景下,保障产业链供应链安全对于维护经济体系韧性、支持经济行稳致远意义重大。基于产业链不同环节,从自主能力、可控能力、竞争能力三个维度构建中国战略性制造业产业链供应链安全风险评价指标,选取半导体产业为典型案例,对2015—2023年我国战略性产业链供应链安全水平进行定量测算和综合评估。结果显示:在自主能力方面,我国创新能力和专利产出进步显著,但依然对国外产品具有较高依赖性,尤其是在上游环节领域;在可控能力方面,我国半导体产业链供应链在上游环节的产品来源集中度最高,中游环节次之,下游环节最低;在竞争能力方面,我国半导体龙头企业盈利能力不断增强,且中游环节的贸易竞争能力高于下游和上游环节。因此,应强化上游自主研发能力,优化中低端市场战略布局;增强供应链弹性与协同水平,提升产业链整体可控能力;推动产业链高质量协同发展,培育全球竞争优势。

关键词： 聚腺苷酸化信号   选择性聚腺苷酸化   Illumina数据   GO分析   莱茵衣藻  

摘要： 为研究聚腺苷酸化(poly(A))及选择性聚腺苷酸化(APA)在莱茵衣藻(Chlamydomonas reinhardtii)基因组中的特征,基于莱茵衣藻的转录组及基因组数据,获得非冗余的poly(A)特异位点256771个,聚类位点(PACs)97479个,利用生物信息学方法,对莱茵衣藻的poly(A)及APA特点进行分析。结果表明,55.67%和28.48%的特异poly(A)位点分别分布在3′-UTR区和基因间隔区,单核苷酸图谱显示在poly(A)位点,A碱基有明显的峰(52.20%),G碱基(平均33.72%)明显高于其他三个碱基,近上游元件区(NUE)有明显的poly(A)信号UGUAA(19.76%,Z-score=32.88),衣藻APA基因高达67.78%,GO分析表明衣藻APA基因主要涉及分子功能和生物过程调控,揭示APA基因参与衣藻多样蛋白异构体的形成,并通过改变受体活性及参与非编码RNA代谢过程起作用。

关键词： 可再生能源   电动汽车   分布式发电   协同运行   自回归移动平均   选址定容  

摘要： 随着配电网中可再生能源(renewable energy resources,RES)、电动汽车(electric vehicle,EV)充电的渗透率越来越高,RES出力的波动性和不确定性、EV的无序充电给电网正常运行带来了较大影响。提出一种与RES分布式发电(distributed generation,DG)相协调的EV协同运行优化模型。该模型整合了EV、多类别DG运行约束和系统运行目标,以确保系统可靠运行,并缓解RES产能不足/过剩。首先,采用基于自回归移动平均(auto-regression moving average,ARMA)时间序列模型的RES功率及EV充电功率预测方法,生成场景样本。接着,提出基于多类别DG运行框架的EV充/放电策略,并对电网运行的潜在影响因素进行评估。随后提出电容器选址定容方法以减少这种影响,这些方法的综合集成促进了EV与DG协调运行。该模型在134节点配电网进行了模型仿真,并采用可变权重及异步学习因子的改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法进行求解,算例结果验证了模型效果。

关键词： 高中音乐   信息化教学   教学路径   美育   核心素养  

摘要： 在教学信息化2.0时代,“教育信息化驱动教育现代化”已然成为教育改革的新动向,而音乐学科作为美育的核心阵地,音乐课堂教学的信息化是提升美育质量的重中之重。笔者以高中音乐课堂教学为例,在基于建构主义、联通主义等教育理论的指导下,在传统高中音乐课堂教学的不足与信息教学相适应的基础上,探索“课前—课中—课后”一体化、信息化的高中音乐课堂教学路径,并结合案例对路径实施策略的探索与改良,为高中音乐教师提供教学上的参考与借鉴。

关键词： 负荷预测   综合能源系统   LASSO回归   误差补偿   LSTM神经网络  

摘要： 精确高效的多元负荷预测对于综合能源系统的运行控制与调度具有重要意义,为了改善负荷预测效果,提出了一种基于压缩估计(LASSO)和LSTM-GRU神经网络的综合能源系统负荷预测模型。首先,针对综合能源系统气象因素导致数据复杂的问题,研究了基于LASSO回归的大数据选择及分析算法,对气象因数选择分析,获得有效的数据集;其次,采用长短期记忆(LSTM)神经网络对系统负荷进行预测,得到初步预测值;随后,采用门控循环单元(GRU)构建误差补偿模型,通过对预测误差的训练与学习,得到预测误差的补偿值;最后通过重构二者的输出,得到更理想的预测结果。通过算例仿真验证,所构建的预测模型相比于传统的LSTM神经网络预测模型与粒子群算法(PSO)优化的LSTM预测模型,具有更高的预测精确度。

关键词： 媒体融合   数智化   大模型   智能传播  

摘要： 在人工智能技术加速迭代的背景下,数智化不仅是主流媒体内容平台深度融合发展的重要方向,也是推进自身系统性变革的必然要求。本文以人民日报全国党媒信息公共平台数智运营生态(4.0)为研究对象,分析其数智化升级的现实动因,重点梳理在平台架构、内容治理、传播模式、服务场景、国际传播、技术赋能六方面的实践经验,介绍在内容运营、技术支撑、传播联动等维度的阶段性成效,并在此基础上探讨主流媒体内容平台运用大模型实现能力跃升、拓展业务边界及应对风险挑战的实践进路。

关键词： 企业信息披露   环境规制   规制工具  

摘要： 作为规制工具的企业信息披露,在以环保为目标时存在需要重点关注的特殊之处。我国近年来相关立法动向突出强调企业环境信息强制性披露,这与ESG背景下企业环境信息自愿披露形成鲜明对比。无论是自愿披露还是强制披露,都应特别注意社会规范的作用;而与强制披露相比,企业自愿披露作为规制工具亦有独特长处且两者存在协同互动关系。应当坚持企业环境信息“自愿和强制披露相结合”,并完善我国企业环境信息披露制度的基本架构。

关键词： 新能源   柔直换流站   短路电流   复数域解耦  

摘要： 新能源大基地经柔直外送,柔直换流站提供的短路电流受新能源及自身控制特性的影响,耦合特性复杂,导致现有方法难以确保暂态特性计算的精度。针对上述问题,该文采用分区计算的思路对柔直换流站与新能源大基地交互影响进行解耦,并提出了复数域数理法对计及柔直换流站控制响应特性的dq分量进行解耦,计算得到柔直换流站短路电流解析式。在硬件在环实验平台中搭建了新能源大基地柔直送出系统测试平台,不同故障场景下所提方法的计算误差均小于5%,验证了所提方法的有效性和准确性。

关键词： 热水肿   科普   公民生命健康   高温   防控   中暑  

摘要： 中暑是指人体在高温或烈日下,引起体温调节功能紊乱及散热功能障碍,热能积累所致的高热、无汗及中枢神经系统症状为主的综合征。按病情轻重,会有热疹、热水肿、热痉挛、热晕厥、热衰竭和热射病发生。其中,热射病是中暑的最严重的类型,一般会在24~48小时内出现多器官损伤,并可能迅速发展为多器官功能障碍甚至导致死亡。

关键词： 微课   教学模式   信息技术   小学信息科技  

摘要： 在现代信息技术迅猛发展的背景下,社会各个领域广泛应用信息技术开展相关工作,信息技术在教育领域同样占据重要地位。各学科教师在实际教学过程中通过应用信息技术,不断推动课堂教学模式创新与改革,最大限度地提高教学效率、提升教学效果。在小学信息科技课堂教学中,微课是一种极为常见的新型教学模式,教师应充分利用微课的教育优势,提升学生的学习能力,提高课堂教学的有效性。