第一太平戴维斯:不求最大,但求最好 专访Savills物业顾问(上海)有限公司国际物业住宅部中国区负责人周玉

Q：放眼全球,2016年全球经济的动向,可否推荐当下最热门的投资胜地？A：我认为,2016年的世界经济应该会比2015年强劲一些,基本符合长期增长平均水平;在国内房地产市场日益饱和的背景下,国内开发商开始尝试＂走出国门＂,＂试水＂海外市场。海外投资将成为中国房地产未来发展的引擎。未来二十年,房地产市场将经历一轮重组与整合的进程,同时中国的海外投资将进一步开放。在行业优胜劣汰的大背景下,

基于改进麻雀搜索算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断

为了对滚动轴承的工作状态及故障类别进行准确的诊断,本文采用长短时记忆(LSTM)神经网络作为分类器对滚动轴承数据集进行分类诊断。首先,从滚动轴承原始运行振动信号中提取时域和频域特征参数,组成具有高维特征参数的数据集;使用核主成分分析(KPCA)方法对高维特征集进行降维处理,选取重要性程度高的特征构成输入特征向量。然后,针对LSTM神经网络在滚动轴承故障诊断中存在的超参数难以确定的问题,提出一种基于自适应t分布策略的麻雀搜索算法优化LSTM神经网络的故障诊断方法(tSSA–LSTM)。最后,使用凯斯西储大学滚动轴承数据中心的数据进行故障诊断精度测试、泛化性能测试及噪声环境下故障诊断性能测试等多个仿真实验,并将本文提出的诊断模型与麻雀搜索算法优化长短时记忆神经网络(SSA–LSTM)、遗传算法优化长短时记忆神经网络(GA–LSTM)、粒子群算法优化长短时记忆神经网络(PSO–LSTM)及传统LSTM诊断模型进行对比。结果表明:tSSA可以更有效地对LSTM的隐含层神经元数量、周期次数、学习率等超参数进行合理优化;所提方法的平均诊断准确率达到98.86%,交叉验证平均诊断结果为98.57%;所提方法在噪声干扰下的故障诊断准确率也优于对比方法。因此,本文提出的tSSA–LSTM模型不仅可以更精准地诊断滚动轴承故障状态,而且具有更强的泛化能力及抗干扰能力,有效地提高了滚动轴承故障诊断的性能。

引入相量算子和流向算子的天鹰优化算法

针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了搜索空间,提高了解的质量.引入相量算子,将第2阶段变为自适应的非参数优化,提高算法的高维优化能力.针对天鹰优化算法在迭代后期存在种群多样性降低、局部开发能力不足的问题,在天鹰算法的第3阶段引入流向算子,使信息可以在每个个体间相互传递,提高种群信息的利用率,增强天鹰优化算法的开发性能.通过对16个测试函数寻优对比分析以及Wilcoxon秩和检验可知,MIAO的寻优能力和收敛速度都有较大的提升.为了验证MIAO算法的实用性和可行性,采用所提算法求解减速器设计问题,通过实际工程优化问题的实验对比分析可知,MIAO算法在处理现实优化问题上具有一定的优越性.

不平衡数据集的自然邻域超球面过采样方法

为解决数据集类别不平衡问题,针对不平衡数据集分类提出了一种实现不平衡数据集高性能分类的自然邻域超球面过采样方法(natural neighborhood hypersphere oversampling method,NNHOS)。首先,对不平衡数据集中的每个样本点搜索其自然邻居直至形成稳定的自然邻域;接着,根据每个样本点自然邻居的标签特点,将所有样本点划分为异常点、噪声点、多数类安全点、少数类安全点和少数类边界点5个区域;然后,对每个少数类边界点构建超球面,合并完全处于大超球面中的小超球面,形成一个超球面集合;最后,根据超球面半径大小自适应地为每个超球面分配采样比例,在超球面内生成指定个数的新样本点得到平衡数据集。结果表明,利用该方法在人工数据集和真实数据集上进行过采样形成新的样本集,以CART,SVM和KNN 3个分类器进行实验,并与其他8种常用方法进行对比分析。同时,以AUC值、F_(1)和G_(m)作为评价指标,进一步证明了该方法可以更好的对不平衡数据集进行分类。

基于改进K-means的局部离群点检测方法

离群点检测任务是指检测与正常数据在特征属性上存在显著差异的异常数据。大多数基于聚类的离群点检测方法主要从全局角度对数据集中的离群点进行检测,而对局部离群点的检测性能较弱。基于此,本文通过引入快速搜索和发现密度峰值方法改进K-means聚类算法,提出了一种名为KLOD(local outlier detection based on improved K-means and least-squares methods)的局部离群点检测方法,以实现对局部离群点的精确检测。首先,利用快速搜索和发现密度峰值方法计算数据点的局部密度和相对距离,并将二者相乘得到γ值。其次,将γ值降序排序,利用肘部法则选择γ值最大的k个数据点作为K-means聚类算法的初始聚类中心。然后,通过K-means聚类算法将数据集聚类成k个簇,计算数据点在每个维度上的目标函数值并进行升序排列。接着,确定数据点的每个维度的离散程度并选择适当的拟合函数和拟合点,通过最小二乘法对升序排列的每个簇的每1维目标函数值进行函数拟合并求导,以获取变化率。最后,结合信息熵,将每个数据点的每个维度目标函数值乘以相应的变化率进行加权,得到最终的异常得分,并将异常值得分较高的top-n个数据点视为离群点。通过人工数据集和UCI数据集,对KLOD、LOF和KNN方法在准确度上进行仿真实验对比。结果表明KLOD方法相较于KNN和LOF方法具有更高的准确度。本文提出的KLOD方法能够有效改善K-means聚类算法的聚类效果,并且在局部离群点检测方面具有较好的精度和性能。

改进DPC聚类算法的离群点检测与解释方法

为解决全局离群点检测方法无法对局部离群点进行检测,以及局部异常因子在面对大量局部离群点时性能下降的问题,利用k近邻(KNN)和核密度估计方法(KDE)提出一种基于改进快速搜索和发现密度峰值聚类算法(KDPC)的离群点检测与解释方法,该方法能够同时对数据点的全局和局部进行分析。首先,利用k近邻和核密度估计方法计算数据点的局部密度,代替传统DPC算法中根据截断距离计算的局部密度。其次,将数据点的k近邻距离之和作为全局异常值,并通过KDPC聚类算法计算簇密度以及数据点的局部异常值。最后,将数据点的全局与局部异常值进行乘积作为最终异常得分,选取异常得分最高的Top-n作为离群点,通过构建全局-局部异常值决策图对全局和局部离群点进行解释。利用人工数据集和UCI数据集进行实验并与10种常用离群点检测方法进行比较。结果表明,该方法对全局和局部离群点都有着较高的检测精度和检测性能,并且AUC方面受k值影响较小。同时,利用该方法对NBA球员数据进行分析讨论,进一步证明了该方法的实用性和有效性。

推动科技产业深度融合 加快建设世界科技强国

科技创新是国家发展的核心动力。在当今全球竞争日益激烈的时代背景下,科技实力的强弱直接决定着一个国家的综合竞争力和国际地位。习近平总书记多次强调,科技兴则民族兴,科技强则国家强。产学研用深度融合作为科技创新的重要模式,对于推动科技成果转化、促进产业升级和培养高素质人才具有不可替代的作用。

微波介质陶瓷产业体系发展研究

微波介质陶瓷作为微波电路中的电介质,是现代通信技术中的关键基础材料,广泛应用于通信、导航、雷达、卫星等领域。本文在分析国内外微波介质陶瓷及产业发展现状的基础上,剖析了当前我国微波介质陶瓷发展面临的问题,提出了涵盖发展目标、发展思路、重点发展方向以及发展路线图的微波介质陶瓷产业体系自立自强发展战略。为促进微波介质陶瓷的发展,实现我国微波介质陶瓷产品由中低端为主向高端型升级转变,突破高性能微波介质陶瓷制备技术及上游高纯原材料的自主化生产技术,建议加强微波介质陶瓷的基础研究和应用研究、强化重点微波通信领域的创新研发、积极布局第六代移动通信用介质陶瓷和加强产业生态建设。

暴发性1型糖尿病1例

暴发性1型糖尿病(FT1DM)是1型糖尿病的一种亚型,其特征是胰岛β细胞功能在短期内几乎被完全破坏,导致严重的高血糖和糖尿病酮症酸中毒,本文分析我院收治的1例FT1DM临床资料,并复习相关文献,总结FT1DM的临床特征及治疗策略,旨在提高临床医师对FT1DM的认识,改善患者的预后。

基于工程教育专业认证的“电机学”课程教学改革探索与实践

工程教育专业认证(简称工程认证)是我国高等教育走向国际化的重要方式,也是各个高校培养学生工程教育质量的保障体制。电气工程及其自动化专业(简称电气工程)是我校今年必须要通过工程教育专业认证的专业,目前已经在开展自评报告的修改。在进行工程教育专业认证过程中,工科类专业课程存在教学方式单一、考核机制不全面、学生能力培养不足等问题,因此,本文以“电机学”课程为例,有针对性开展课程教学进行改革。重新提炼课程教学目标,优化课程目标与毕业要求的对应关系;改变之前的单一黑板教学,采用线上线下相结合的方式,充分调动学生的学习积极性;多种教学软件相结合,使学生更全面深入掌握各种知识;改变以往的考核方式和观测点成绩比例,更加客观全面体现学生的学习成果。通过多方面的教学改革,提升了学生的团队协作、文献应用、动手实践、解决复杂工程问题等方面的能力,实现工程教育专业认证的要求。目前,该课程的教学大纲和考核方式作为样本在全院课程中得到了推广,有效提高我校工科类专业基础课程教学水平。

高导热氮化硅陶瓷基板影响因素研究现状

电子电力技术的高度集成化对承载电子元器件的脆性陶瓷基板提出了更高的散热和强度要求。氮化硅陶瓷兼备优异的本征热导率和力学性能,在大功率半导体器件封装领域有广阔的发展前景。然而,目前商业及实验中可实现的氮化硅热导率远低于其本征热导率,如何在保证氮化硅优异力学性能的基础上提高热导率仍然是一个难题。本文概述了高热导氮化硅的发展近况,着重论述氮化硅实际热导率的影响因素和提高方法。同时对比了几种氮化硅烧结工艺的优劣情况,并简要介绍目前主流商业化的氮化硅陶瓷基板成型工艺,最后对氮化硅陶瓷基板发展方向作出展望。

2018~2023年某心血管病医院临床痰标本中常见菌的分布与耐药性分析

背景随着临床广谱抗生素的应用,细菌的耐药性呈逐渐上升趋势,耐药类型和耐药机制越来越复杂。目的分析国内某心血管病医院痰标本中细菌的分布和耐药情况,拟更好地指导临床。方法收集天津泰达国际心血管病医院2018年1月1日至2023年10月31日来本院就诊患者的痰标本分离得到的细菌鉴定和药敏结果,用WHONET 5.4软件进行数据分析。结果6年时间从痰标本中共分离菌株3970株,其中革兰阴性杆菌(G-)2966株(74.71%),主要有肺炎克雷伯菌肺炎亚种1187株(29.90%)、铜绿假单胞菌株434株(10.93%)和鲍曼不动杆菌367株(9.24%);革兰阳性球菌(G+)572株(14.41%),主要为金黄色葡萄球菌329株(8.29%)、肺炎链球菌243株(6.12%)和真菌为白色念珠菌432株(10.88%)。革兰阴性菌对氨苄西林的耐药率均特别高,对其他抗生素的耐药率呈不同程度的上升趋势。未发现耐万古霉素的金黄色葡萄球菌和肺炎链球菌,金黄色葡萄球菌金黄亚种耐青霉素G,耐药性达90.9%,肺炎链球菌对复方新诺明和四环素的耐药高于50%。结论细菌菌谱的分析和耐药性的监测能够很好地了解细菌的分布动态和耐药性变迁,感染的球菌中主要是以金黄色葡萄球菌亚种和肺炎链球菌为主要的致病菌,肺炎克雷伯菌亚种及铜绿假单胞菌等对抗生素的耐药性非常高,本研究不仅为临床医生合理准确地使用抗生素提供依据,也对防治工作具有指导作用。

单核细胞计数联合降钙素原对老年患者血流感染的早期预警作用

目的 探索老年患者血流感染的早期预警标记物。方法 回顾性收集2018年8月~2022年8月在解放军总医院第二医疗中心就诊的209例> 65岁疑似血流感染患者的临床资料。按感染情况分为血流感染组、非血流感染组,并对此两组发热6 h、第2和14天的C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)、血常规等生物标记物的差异,采用单因素和多因素分析老年患者血流感染预警因素,并采用受试者工作特征(ROC)曲线评估其对早期预警老年患者血流感染的价值。结果 共纳入209例患者,非血流感染组142例,血流感染组67例。单因素分析中发热6 h内血流感染组中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、单核细胞比例及计数显著低于非血流感染组,中性粒细胞比例、淋巴细胞/单核细胞(LMR)、PCT水平显著高于非血流感染组,差异有统计学意义(P<0.05)。发热第2和14天血流感染组PCT水平显著高于非血流感染组,差异有统计学意义(P<0.05),两组间其余指标差异无统计学意义(P> 0.05)。多因素logistic回归分析发现PCT(OR=6.008,95%CI=2.863~12.611,P<0.001)联合单核细胞计数(OR=4.468,95%CI=1.708~11.687,P=0.002)的曲线下面积(AUC)为0.779(0.705~0.852),P<0.001,灵敏度为0.820,特异性0.670,阳性预测值0.782,阴性预测值0.872。结论 PCT升高联合单核细胞计数下降可在发热6 h内预警老年患者血流感染。

面向中文微博的情绪-原因对抽取数据集构建及分析研究

情绪-原因对抽取(ECPE)任务旨在从给定文档中同步抽取情绪子句及其对应的原因子句,该任务在新闻领域得到了广泛研究。然而,社交媒体领域ECPE任务的研究相对较少,主要原因在于缺少适用的数据集。与新闻领域相比,该领域更具挑战性和实用性:(1)在社交媒体领域,情绪表达更加多样化、非规范化;(2)以往的研究忽略了情绪造成的主观意图,其对于决策分析有很重要的价值。针对以上问题,该文首先构建了一个面向中文微博的情绪原因抽取数据集,并对其中5009条数据进行了人工标注。该数据集具备以下特点:(1)收录了隐喻、反讽等形式的情绪表达,标注了细粒度的情绪类别;(2)定义了三种类型的意图,并标注了意图子句;(3)当前规模最大的中文情绪-原因对抽取数据集。结合数据集特点,该文提出一种融合情绪类别和意图信息的情绪-原因对抽取方法,并将该方法与多个ECPE主流方法进行了比较分析。实验结果表明,该文方法可以更有效提升社交媒体领域情绪-原因对抽取的效果。

欧洲鳗鲡外周血细胞的显微和超微结构

利用光镜和透射电镜技术研究了欧洲鳗鲡 (Anguillaanguilla)外周血细胞的显微和亚显微结构。结果表明 :在外周血细胞中可区分出红细胞、单核细胞、大淋巴细胞、小淋巴细胞、嗜中性粒细胞和血栓细胞 ;嗜中性粒细胞内的特殊颗粒包括A、B、C三型 ;嗜中性粒细胞分为Ⅰ型粒细胞 (内含A、B、C三种特殊颗粒 )、Ⅱ型粒细胞 (内含A型和C型两种特殊颗粒 )和Ⅲ型粒细胞 (内含C型特殊颗粒 )。还见到幼稚的和正在分裂的红细胞和单核细胞 ,提示幼稚的红细胞能直接进入外周血流中。嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞无论在血涂片上或超薄切片上均未见到。描述了上述各种血细胞在光镜和电镜观察下的形态和细微结构。血栓细胞体积最小 ,嗜中性粒细胞体积最大 ;淋巴细胞数目最多 ,嗜中性粒细胞数目最少。

欧洲鳗鲡“狂游病”血液生化指标研究

近年来,欧洲鳗鲡(Anguilla anguilla L.)的养殖过程中常发生“狂游病”。发病前,出现食欲极为旺盛,异常抢食现象。数日后离群、不摄食、旋转式游动、侧游或在水面上挣扎状急游,数秒后沉入水底。

温度和光照对神仙鱼胚胎发育的影响

实验表明 :神仙鱼 (Pterophyllumscalare)的胚胎在 2 4～ 32℃均能正常发育 ,并随温度的升高而加快 ,但达到 34℃时胚胎解体。胚胎发育的适宜温度是 2 6～ 30℃。光照对神仙鱼受精卵孵化率和仔鱼 2 4h内成活率无影响。

欧洲鳗鲡血液指标的研究

以 114尾欧洲鳗鲡 (Anguillaanguilla)为材料 ,测定了血液中红细胞数、白细胞数、血红蛋白值、比积、白细胞分类计数值及各型血细胞大小等正常值 ;按统计学原理进行分析 ,并对总体正常值范围进行估计。

欧洲鳗鲡血液某些生物化学指标的测定

以 1 1 4尾欧洲鳗鲡为材料 ,测定了血液中肌酸酐、血糖、尿素氮、甘油三酯、总胆固醇、总蛋白、白蛋白、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、乳酸脱氢酶、乙酰胆碱脂酶、γ 谷氨酰转肽酶、钠、钾、钙、镁、氯化物、二氧化碳、无机磷等血液指标值。按统计学原理进行分析 ,并对总体正常值范围进行估计。获得了欧洲鳗鲡血液生理生化指标参考值。