故乡的“八眼塘”

对于故乡,似乎有些陌生,毕竟离开四十多年了。原来的记忆随着时间长河的冲刷,留下的仅仅是执着印记于脑海中的一些零乱剪影,其中,最常闪现的背景便是八眼塘了。何谓八眼塘?就是由八个相互间有水沟、斗门连通的池塘而构成的小小     

红色基因嵌入青年群体信仰生成的价值功能与实现路径

在中国革命、建设和改革的历史进程中,红色基因成为中国共产党人的理想内核和信仰根脉。近代以来,红色基因也被誉为是中华民族最纯正的精神血脉和精神纽带。在习近平新时代中国特色社会主义思想引领下,红色基因在青年群体马克思主义信仰生成中彰显出新时代特有的基本内涵。新时代红色基因对青年群体信仰生成的价值功能上,确保青年群体的先进性,促进青年群体政治文化素养的现代化,催生青年群体对马克思主义的理性认同和激发青年群体的精神诉求与理想信念。因此,在青年群体中嵌入红色基因是青年思想政治教育工作的核心任务,主动坚守网络、积极完善社会信仰教育机制和努力构建信仰实践机制,才能实现信仰重塑、建构和科学化的统一。     

多维视角下的城市记忆工程建设初探——以茂名市露天矿生态公园为例

通过实地走访与文献查阅的方法,走访茂名市露天矿生态公园建设者与茂名石化档案馆,追索茂名石化发展史与茂名市城市建设史。从企业展示、地方特色、环境保护、文化休闲四维视角介绍茂名市露天矿生态公园的建设成效,得出三点启示:"城市记忆工程"项目由政府牵头是项目实施的关键;"城市记忆工程"建设实现档案资源共建共享;"城市记忆工程"建设给档案工作带来了机遇与挑战。     

环球扫描

<正>空气污染或导致儿童认知能力降低西班牙环境流行病学研究中心的报告称,通过对巴塞罗那市7至10岁的小学生研究发现,暴露在高水平的交通空气污染中与认知程度低之间存在关联。同样12个月内,在空气污染程度较轻的学校里,学生的工作记忆能力提高了11.5%;但在空气污染严重的学校里,学生工作     

α7nAChR在氯化甲基汞神经毒性中的作用

为探讨环境染污染物氯化甲基汞(methylmercury chloride,Me Hg Cl)的神经毒性作用机制,采用MTT、免疫细胞荧光、dot Blot、qRT-PCR等实验技术检测Me Hg Cl对PC12细胞活性及其α7亚型烟碱型胆碱能受体(α7 nicotinic acetylcholine receptor,α7n AChR)蛋白和mRNA表达水平的影响。结果显示Me Hg Cl抑制PC12细胞活性,显著降低α7n AChR的蛋白和mRNA的表达水平,呈浓度依赖性。上述结果表明,Me Hg Cl对神经细胞毒性作用可能与抑制α7n AChR表达有关。     

冬季高速公路逐时路表温度LSTM预测模型

为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明：与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。     

基于IPSO-LSTM的新能源汽车锂电池健康状态监测

为监测新能源汽车锂电池的健康状态(SOH),防范电池故障引发安全事故风险,提出改进粒子群算法(IPSO)和长短期记忆(LSTM)神经网络相结合的模型,监测锂电池的SOH。首先,采用Spearman相关性分析法,提取锂电池SOH监测的健康因子;其次,采用线性惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法(PSO),利用IPSO算法对LSTM模型的隐含层神经元个数、神经元失活率、批处理值进行关键参数寻优,进一步优化LSTM模型,建立IPSO-LSTM锂电池SOH监测模型;最后,以新能源汽车主流采用的18650锂电池数据集验证IPSO-LSTM模型,并对比分析BP、LSTM和PSO-LSTM这3种模型。结果表明：IPSO-LSTM模型的平均绝对误差(MAE)在0.02以内、均方根误差(RMSE)在0.03以内,监测误差在15%以内,相较于BP、LSTM、PSO-LSTM模型,IPSO-LSTM模型的误差指标值均最小,模型具有更高的精度和稳定性。     

基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型*

为提高林火风险预测精度,挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动,提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆（LSTM）林火预测模型,选取15个与林火相关的影响因素,以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验,方差膨胀因子大于10的因素具有共线性,并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性,采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象的影响,最终得到176 732条样本。对12个影响因素和研究时间段的火点建立LSTM预测模型,对森林火灾发生风险进行预测。研究结果表明:基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型有效考虑时空上隐含的信息,预测模型准确率为87.06%,特异性为97.99%,敏感度为76.12%,阳性预测率为97.43%,阴性预测率为80.41%,ROC曲线与AUC值均优于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这2种基准算法。维尔克松秩和检验发现,本文提出的模型与基准算法结果具有显著性差异。研究结果可为提高林火风险预测精度提供参考。     

一切从丹霞山开始

"丹霞"是中国地质学家陈国达院士、冯景兰院士于上世纪二十年代提出的一种地貌景观名称,它以赤壁丹山、峰林峡谷为特征,因"色如渥丹、灿若明霞"的广东丹霞山而得名. 广东丹霞山位于湘、赣、粤三省交界处的仁化县境内,是广东四大名山之一.在此设立的"丹霞山世界地质公园"总面积292平方公里,由680多座顶平、身陡、麓缓的红色砂砾岩石构成,2004年经联合国教科文组织批准为"中国首批世界地质公园之一",被誉为"中国红石公园",2010年8月1日,被联合国教科文组织世界遗产委员会批准为世界自然遗产.     

没有哪一代人的青春是平凡的

<正>从各种磨难中走出来,精神上强大起来,变得更坚强,这是每一代人都需要经历的精神成长,也是一个民族焕发青春活力的心路历程就像杏树开出白粉粉的花,柳树抽出千万条绿丝,这个春天,《平凡的世界》在人们心里开始了新的生长。