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计及多重需求响应的综合能源系统多时间尺度低碳运行 被引量:2
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作者 吴艳娟 张亦炫 王云亮 《电力工程技术》 北大核心 2024年第2期21-32,共12页
为挖掘需求侧资源响应潜力,文中提出一种计及多重需求响应的综合能源系统(integrated energy system,IES)多时间尺度低碳调度策略。首先,考虑到需求侧资源在不同时间尺度下的响应差异性,建立计及价格型和激励型的多重综合需求响应(integ... 为挖掘需求侧资源响应潜力,文中提出一种计及多重需求响应的综合能源系统(integrated energy system,IES)多时间尺度低碳调度策略。首先,考虑到需求侧资源在不同时间尺度下的响应差异性,建立计及价格型和激励型的多重综合需求响应(integrated demand response,IDR)模型。然后,为减少源、荷预测误差对IES运行的影响,分别构建日前低碳经济调度模型和日内双时间尺度滚动优化平抑模型。最后,算例仿真设置不同场景进行对比分析。结果表明,相比传统IDR,多重IDR能有效挖掘用户响应潜力,提升系统经济性。此外,计及多重IDR的多时间尺度调度策略能有效缓解源、荷误差带来的功率波动并降低系统碳排放量,实现IES低碳、经济和稳定运行。 展开更多
关键词 综合能源系统(IES) 综合需求响应(IDR) 氢能 多时间尺度 低碳优化 响应差异性
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鼻眶筛骨折治疗的研究进展 被引量:6
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作者 张亦炫 胡永寿 +1 位作者 梁振博 谭卫明 《中国美容医学》 CAS 2005年第4期512-515,共4页
关键词 鼻眶筛骨折 治疗 研究进展 临床表现 面部畸形 功能障碍
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EGP与EOP双轨融合的职教本科大学英语教学定位及实现路径
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作者 张亦炫 张雨曦 《陕西教育(高教版)》 2023年第10期70-72,共3页
随着国家对高层次技术技能人才需求的增长,高职院校升格开展本科层次职业教育是强化职业教育类型定位的重要举措,作为通识类课程的大学英语教学也应进行相应变革。本文分析了新时期本科层次职业院校大学英语教学的定位,提出EGP与EOP双... 随着国家对高层次技术技能人才需求的增长,高职院校升格开展本科层次职业教育是强化职业教育类型定位的重要举措,作为通识类课程的大学英语教学也应进行相应变革。本文分析了新时期本科层次职业院校大学英语教学的定位,提出EGP与EOP双轨融合的实现路径和基于“三教改革”的教学建议,为拟升格的职业本科大学英语教学提供新思路。 展开更多
关键词 职业本科 大学英语 EOP
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系统功能视角下的“一带一路”论坛主旨演讲研究 被引量:1
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作者 张亦炫 冯宗祥 《华北水利水电大学学报(社会科学版)》 2018年第5期147-150,共4页
"一带一路"国际合作高峰论坛是2017年中国最重要的主场外交活动之一,正确解读国家主席习近平的论坛主旨演讲对理解"一带一路"的倡议有重要意义。借助语料检索工具Ant Conc软件,结合系统功能语法,从语气系统、情态... "一带一路"国际合作高峰论坛是2017年中国最重要的主场外交活动之一,正确解读国家主席习近平的论坛主旨演讲对理解"一带一路"的倡议有重要意义。借助语料检索工具Ant Conc软件,结合系统功能语法,从语气系统、情态系统、人称系统三个角度研究这篇主旨演讲如何实现人际功能,以期帮助读者更准确的解读"一带一路"的相关内涵,同时也可为研究演讲翻译的学者提供借鉴。 展开更多
关键词 “一带一路” 系统功能语法 主旨演讲
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双高建设下创新创业教育融入通识课的思考 被引量:1
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作者 张亦炫 崔杰 《黑龙江科学》 2021年第23期96-97,共2页
对双高建设下创新创业教育融入通识课进行思考。分析了双高建设背景和创新创业教育研究基础,提出了创新创业教育融入高职通识课的路径,以期提升高职学生的创新创业意识,锻炼其应用能力,培养出更多国际化、复合型的大国工匠。
关键词 双高建设 创新创业教育 通识课
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“三教”改革下创新创业教育融入高职公共英语教学路径探究 被引量:2
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作者 张亦炫 《海外英语》 2022年第7期225-227,共3页
聚焦当下高职教育的“三教”(教师、教材、教法)改革,本文以高职大学英语教学为依托,旨在探索将创新创业教育融入高职院校公共英语课的有效实施路径,即:一是建设高素质的“双师型”高职英语教师团队,二是结合课堂思政,开发与利用高职英... 聚焦当下高职教育的“三教”(教师、教材、教法)改革,本文以高职大学英语教学为依托,旨在探索将创新创业教育融入高职院校公共英语课的有效实施路径,即:一是建设高素质的“双师型”高职英语教师团队,二是结合课堂思政,开发与利用高职英语教材,三是改革高职英语教法,创新教学手段。 展开更多
关键词 三教改革 创新创业 高职英语
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神经网络知识图谱模型在机器翻译知识图谱推理中的应用研究
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作者 张雨曦 赵雨 张亦炫 《自动化与仪器仪表》 2024年第2期59-63,共5页
知识图谱通过结构化方式完成实体与实体信息之间关系的存储,能够快速高效地处理信息,但存在稀疏性、不完整性等缺点。研究首先通过设计可逆残差模块、输入模块和输出模块构建高效率神经网络(Highly Efficient Transformer,HET),随后利用... 知识图谱通过结构化方式完成实体与实体信息之间关系的存储,能够快速高效地处理信息,但存在稀疏性、不完整性等缺点。研究首先通过设计可逆残差模块、输入模块和输出模块构建高效率神经网络(Highly Efficient Transformer,HET),随后利用FOL规则准确率高且可解释性强的特点完成知识推理,由此形成混合逻辑规则与神经网络的知识推理模型(Highly Efficient Transformer Inductive Learner,HETIL)。结果表明,随着步数的增加,HET高效神经网络模型的困惑度最低仅为3.6。在英语机器翻译实例中,HETIL混合推理模型对网页英语翻译场景的平均倒数排名(Mean Reciprocal Ranking,MRR)指标可达0.67,耗时最低仅为18 s。说明所提出模型在机器翻译中具有较高的运行效率,能够有效完成推理任务,为英语机器翻译领域的发展提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 神经网络 知识图谱 机器翻译 HET 英语
原文传递
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