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摘 要：本研究提出一种结合联邦迁移学习与GAN 的混合框架。通过联邦学习实现分布式隐私保护训练，利用GAN 生成对抗样本以扩充小样本数据，并采用轻量化模型设计降低资源消耗。基于CIC-IoT-2022 和UNSW-NB15 数据集，在边缘设备上验证模型性能。
王文倩 曾增日 刘志宙
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摘要： 随着新媒体技术的迅猛发展，其交互性、即时性与海量性特征深刻改变了信息传播与知识获取的方式，对中职学生的思想观念和行为模式产生了全方位影响。传统的中职法治教育模式面临吸引力不足、实效性不强等挑战。本文旨在探讨新媒体环境下中职法治教育的创新路径，通过分析新媒体带来的机遇与挑战，构建以“平台构建、内容创新、教学融合”为核心的立体化创新模式，旨在提升中职法治教育的针对性、趣味性和有效性，切实增强中职学生的法治素养。
李帅
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摘要：本文以“美食区”知名自媒体博主李子柒为案例，围绕其自媒体视频的生产和运营机制，从生产主体、内容创新、运营转化、用户互动等角度进行系统剖析。文章结合短视频平台的崛起和自媒体新趋势，讨论短视频内容及运营模式的创新路径，梳理现有美食自媒体视频生产与运营的主流类型与特征，探讨内容生产主体的生产动机、运营模式及其创新之处。研究发现，李子柒自媒体视频通过差异化的文化表达、优质内容输出和个性化 IP 打造，形成了独特的美食文化传播现象。文章最后分析其存在的问题并提出优化建议，强调高质量内容创作与多元化运营模式在自媒体可持续发展中的关键作用。
LIU ANGELA
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摘要：随着社会治安环境的日益复杂化与警务信息通讯任务的持续增长，传统的 110 警务信息处理与研判方式已难以完全满足快速响应和精准决策的现实需求。人工智能技术的飞速发展为警务工作提供了新的工具与路径，通过智能研判模型的构建，可以有效提升 110 接警、信息分析、态势预测和资源调度的效率与准确性。本文以核心警务需求为出发点，提出了基于人工智能的 110 警务信息通讯智能研判模型，并从模型框架、数据处理、算法应用与结果输出等方面进行了深入探讨。在实证分析环节，结合实际警务数据对模型进行了验证，结果表明该模型在警情分类、趋势研判和风险预警等方面具有较高的准确率和应用价值。研究结论显示，人工智能赋能的智能研判模型不仅能显著提高 110 警务工作的效率与科学性，还能为社会治安防控体系建设和警务现代化转型提供坚实支撑。本文最后展望了智能研判在未来数字警务中的应用前景，强调在技术创新与制度规范并重的背景下，其发展将更具广阔空间。
杨春林
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摘 要：本文提出基于增强型多目标演化计算的智能检测架构应对高级持续性威胁。通过三维染色体编码、动态权重特征选择与自适应进化调控，实现跨协议、低时延、高准确率检测。
王柯婷 曾增日 盛绍卿
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摘要：定向运动运动的本质是参与者在陌生环境中，凭借地图和指北针进行导航与决策的竞技项目。地图是这项运动的核心与语言。本文从参与者的实战视角出发，探讨如何超越对制图规范的机械理解，通过“积极适应地图”、“高效简化读图”和“坚持标定地图逻辑”三大核心策略，构建正确的定向地图认知体系，从而提升比赛中的读图效率、导航信心与竞技表现。
付立新 朱艳英
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摘要：中职学生处于三观形成关键期，中等职业教育需重视法治教育与德育协同效应，当前二者在教育实践中存在脱节。本文探索中职学校法治教育与德育有效融合的实践路径，提出从教育理念、课程体系、实践活动及师资建设四个层面进行系统性整合，构建“德法兼修”育人新格局，培养高素质技术技能人才。
张伟
摘要：针对当前大学英语词汇教学模态单一、词汇教学效果不理想等问题，本研究基于多模态话语分析理论，将英语新闻文本融入多模态词汇教学，以教材重点词汇为核心，配以 BBC、CNN 新闻报道的视频、音频、文字等多模态资源。本研究以2 个初始词汇水平相当的班级为研究对象，实验班采用“英语新闻+多模态”教学模式，控制班用传统教学方式。研究结果表明，实验班在第一学期末、第二学期末两次词汇记忆与运用能力测试中的成绩，均显著高于控制班。
牛利平
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摘要：伴随我国职业教育体系不断健全，中职教育作为培育技能型人才的关键阵地，担负着为社会输送高素质劳动人才的重要职责，班主任作为中职学校班级管理里的核心力量，不但要进行学生日常管理和思想教育相关工作，也得留意学生的职业规划、技能增进和心理的健康状况，其角色体现出教育者、管理者、引导者和服务者的多重属性特质。本文围绕中职班主任专业化成长模式的构建及其实践应用展开研究。
林敏莉
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摘要：在核心素养导向的新课标背景下，小学音乐教育的目标已从单纯的知识技能传授转向对学生审美感知、艺术表现和文化理解等综合能力的培养。本文旨在深入分析小学低段学生的心理与行为特征，围绕“情感唤醒是基础、听觉感知是先导、身体律动是桥梁、情境创设是催化剂”的核心原则，探讨如何通过游戏化、故事化、情境化的教学方法，从而有效提升其音乐表现力，为其终身音乐素养的发展奠定坚实基础。
韩雪琛
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