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苏州派是指明末清初之际,以李玉为首,朱素臣、叶时章等一批剧作家集结在江南吴县地区,逐渐形成了具有同一风格特征的戏曲流派。苏州派的剧作家大多是社会底层的布衣文人,他们往来密切,模仿明末江南文人结社的风气,时常以曲会友。当时苏州的城市经济繁荣,又是昆山腔的发祥地,戏曲活动十分盛行。这在一定程度上促进了苏州派剧作的繁荣。本文从昆曲音乐、昆剧文学和文人社交三个角度来分析苏州派的由来。
近年来,国家各项事业发展迅猛,科技、文化、经济全面发展,为广大人民群众带来了更富足的物质生活,人们对产品质量的要求越来越高。化工产品是人们生活中不可或缺的部分,产品质量决定着人们的生活水平。对产品而言,原材料质量是保障成品质量的基础。因此,保障产品质量一定要从原材料方面把好关,尤其是与人们生活关联密切的化工行业,需做好化工原材料质量检测与控制工作,切实保障原材料质量安全。笔者结合自身的相关工作经历
为保障电力系统安全运行,提出基于差分进化算法的电力变压器故障监测方法,通过电力变压器故障特征的深度挖掘,提高其监测准确度。基于卷积神经网络(CNN)的变压器故障监测原理,将新的卷积层添加在CNN的池化层与全连接层之间,构建改进CNN,利用带有动量因子的随机梯度下降算法,加速训练改进CNN电力变压器故障监测模型,改进CNN速度,减轻收敛时产生的振动,获得精准分类结果;并利用差分进化算法优化改进CNN
定期对车辆进行安全检测是保证行车安全的重要一环,然而随着我国机动车保有量日益增多,车辆检测的工作量也随之日益繁重。车辆检测时除了对车辆进行质量和安全方面的检测外,还需要人工识别并记录车牌号码、车架号等用于确认车辆身份的信息,这对于日后对该车辆检测记录进行追溯有着重要作用。随着近十年来深度学习技术的进步,目标检测、光学字符识别等领域都有了突破性的发展,基于深度学习的网络模型在许多数据集上达到甚至超越
为助力电力系统低碳化改革,电力系统碳计量应在测量发电侧直接碳排放的基础上,将碳排放责任从发电侧扩展至负荷侧和线路侧,得到电力系统全环节碳排放分摊责任。本文提出了一种利用节点导纳矩阵运算实现碳流追踪的解析算法。结合潮流与碳流的换算关系,经矩阵运算得到电源、负荷及线路网损三者之间碳排放量分布关系的解析表达式。通过IEEE 30节点系统算例及与其他算法的对比分析,验证了碳流追踪模型的正确性。此外,本文比
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