廖彬:关于物流新质生产力的几点思考

新质生产力“由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生,以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵,以全要素生产率大幅提升为核心标志,特点是创新,关键在质优,本质是先进生产力。”物流业是支撑国民经济的基础性、战略性、先导性产业,是连接生产、分配、流通、消费的纽带。物流新质生产力是提升供应链韧性的有效手段,是带动产业链走向中高端的有效路径,是经济高质量发展的有效支撑,是畅通双循环的有效保障。

计算机图形学混合教学模式的探索与实践

针对计算机图形学课程特点、现阶段的学生特点和本科建设任务,结合计算机图形学课程的理论和实践教学内容,将课程的线上资源与线下教学手段相结合形成混合教学模式。通过促进学生对计算机图形学知识的理解,培养学生的计算思维与创新思维,以培养创新人才。

通圣方对急性脑梗死介入术后患者TMAO及相关代谢底物的影响与疗效评估

【目的】探讨通圣方对急性脑梗死介入术后患者氧化三甲胺(TMAO)及相关代谢底物的影响与临床疗效评估。【方法】采用前瞻性随机对照研究方法,将48例急性大血管闭塞性脑梗死(AIS-LVO)并行血管内治疗(EVT)的患者分为观察组25例和对照组23例。经急诊EVT术后,对照组给予西医常规治疗,观察组在对照组的基础上给予鼻饲或口服通圣方治疗,疗程为7 d并随访3个月。观察2组患者术前、术后7 d和90 d的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分的变化情况,比较2组患者基于改良Rankin量表(MRS)评分的功能结局预后评估情况,并探讨通圣方对血清TMAO及相关代谢物胆碱、甜菜碱、左旋肉碱的影响。【结果】(1)术后7 d和90 d,2组患者的NIHSS评分均较术前下降(P<0.01),且观察组在术后7 d和90 d对NIHSS评分的下降幅度均明显优于对照组,差异均有统计学意义(P<0.01)。(2)术后90 d,观察组的良好功能结局率为96.00%(24/25),明显高于对照组的69.57%(16/23),差异有统计学意义(P<0.05)。(3)术后7 d和90 d,观察组的TMAO及左旋肉碱、甜菜碱水平均较术前有较明显的下降趋势,但差异无统计学意义(P>0.05),而对照组的TMAO、左旋肉碱及甜菜碱水平均较术前明显升高(P<0.01);组间比较,观察组术后7 d的TMAO、左旋肉碱及甜菜碱水平均较对照组明显下降,差异均有统计学意义(P<0.05)。(4)Spearman相关性分析结果显示TMAO与NIHSS评分、左旋肉碱、胆碱存在显著正相关(P<0.05或P<0.01)。【结论】通圣方对EVT术后7 d的AIS-LVO患者有显著疗效,有助于导向良好的功能结局,其机制可能是通过左旋肉碱、甜菜碱通路以降低TMAO水平,从而改善卒中患者的神经功能缺损症状。

纵合性和弦在都节调式音乐中的应用分析——以江文也与王建中的作品为例

康熙五十二年(1713年)刊行的《律吕正义续篇》中已有西方“和声”传入的记载。[1]但在当时的中国并未引起社会关注。直至1905年,留日音乐家曾志忞先生在《醒狮》杂志第一,三期连续发表《和声略意》,这是中国人写作论述西方和声学的第一篇文章。[2]中国音乐家起初主要以介绍和教授运用西方和声学知识为重心,但在学习和创作过程中发现西方和声学理论与中国五声性音调的矛盾,进而从20世纪20年代开始,以赵元任、萧友梅、黄自等为代表的中国音乐家们开始了对中国式和声的思考与探索。如今,中国和声学的研究百花齐放,其中有关五声性调式的和声理论层出不穷,在本文中,笔者主要以桑桐先生的五声纵合性和声理论为基础展开讨论,以都节调式音乐为研究对象,探究五声纵合性和弦在都节调式音乐作品中的运用,进一步讨论五声纵合性和声方法的广泛使用可能性。

一种局部信息增强与对话结构感知的多轮对话模型

多轮对话是人工智能领域的一个重要分支.如何从多轮对话上下文中正确提取与问题相关的核心内容是多轮对话任务的关键问题.现有模型存在辅助任务低效,对全局与局部信息的筛选不够充分,对较短的多轮对话数据学习能力不足等问题.针对上述问题,本文提出了一种局部信息增强且能够感知对话结构的多轮对话模型(Structure-aware Dialogue Model with Fine-grained Local Information,SAFL).针对子任务训练代价大的问题,提出了随机滑动窗口回复预测任务,在多轮对话上下文中的不同位置与大小的窗口内进行回复预测,充分学习细粒度的局部对话语义.针对信息筛选不够充分的问题,提出了重点局部信息蒸馏机制,借助多门控融合方法从全局和局部信息之中蒸馏出重点信息,提升模型融合效果.针对模型对较短的多轮对话上下文学习能力不足的问题,提出阶段信息学习机制,在微调前加强预训练语言模型对短多轮对话数据的领域学习,降低微调阶段中对短多轮对话的学习难度.此外,SAFL设计了对话结构感知任务在对话结构方面进一步加强模型对对话上下文的理解能力.Ubuntu和E-commerce数据集上的实验结果表明,SAFL模型的总体性能优于对比模型.

NLGAE:一种基于改进网络结构及损失函数的图自编码器节点分类模型

利用图嵌入方法将图的拓扑结构、节点属性等高维异构信息映射到稠密的向量空间,是解决图数据由非欧空间性带来的计算不友好、邻接矩阵的高度空间复杂性等问题的主流方法。在对经典图自编码器模型GAE与VGAE所存在的问题进行分析的基础上,尝试从编码器、解码器及损失函数3个方面对基于图自编码器的图嵌入方法进行改进,提出一种基于改进网络结构及损失函数的图自编码器模型NLGAE。首先,在模型结构设计上,一方面将编码器中堆叠的图卷积层倒置,以解决GAE与VGAE中无参Decoder缺乏灵活性并且表达能力不足的问题,另一方面引入注意力机制的图卷积网络GAT来解决节点之间的权重系数固化的问题;其次,重新设计的损失函数能够同时考虑到图结构与节点特征属性两部分信息。对比实验结果表明:NLGAE作为一种无监督模型,能够学习到高质量的节点嵌入特征,在下游节点分类任务上优于DeepWalk,GAE,GrpahMAE,GATE等经典无监督模型,并且在选择合适分类模型的情况下,甚至优于GAT和GCN等有监督的图神经网络模型。

含镓锗硫酸盐溶液中砷铁的高效脱除

砷和铁是湿法炼锌系统回收镓、锗工艺中主要的杂质元素,萃取分离工艺可实现砷铁的高效脱除,但得到的反萃液为高砷铁溶液,且含有少量镓、锗。为实现镓、锗的高效回收,采用中和沉淀法实现砷、铁与镓、锗的分离,考察沉淀终点pH、反应温度、反应时间、搅拌速度等参数对各金属离子沉淀率的影响。结果表明,在沉淀终点pH=2.5、反应温度25℃、反应时间1 h、搅拌速度240 r/min的最优条件下,铁和砷的脱除率分别为92.80%、98.13%,镓、锗的损失率分别为45.61%、7.35%。中和渣中损失的镓、锗可用弱酸溶液洗涤,酸洗液与中和后液共同返回到萃取系统回收镓和锗,提高综合回收过程中镓和锗的直收率。

镓精矿氢氧化钠浸出过程镓的浸出行为

从湿法炼锌工艺中得到的镓精矿是制备金属镓重要的中间产品,氢氧化钠浸出镓精矿制备电积前液是制备高品质金属镓的生产关键环节。通过研究氢氧化钠浸出镓精矿过程中添加剂的种类、添加剂用量、氢氧化钠浓度、浸出液固比、反应温度和浸出时间等工艺参数,分析了各工艺参数在镓精矿浸出过程中对Ga、Al的浸出率及浸出滤液过滤性能的影响。结果表明,在添加剂CaO 15%、NaOH浓度3 mol/L、液固比L/S=10、反应温度80℃、浸出时间120 min的最优条件下,Ga的浸出率为98.15%,Al的浸出率为53.01%,浸出滤液过滤速度为108.88 mL/min,添加剂CaO在反应过程中生成的铝酸钙作为滤饼支撑骨架,有效改善了浸出滤液的过滤性能。

强链补链 夯实新能源汽车产业链

作为国家重点布局的战略性新兴产业之一,新能源汽车行业具有明显的科技创新带动强、产业波及范围广、绿色节能环保等特征。做大做强新能源汽车产业关键要实施强链补链行动,加强关键技术、共性技术研发体系建设,加快车用芯片、操作系统等核心技术研发和产业应用,推动四川新能源汽车产业提质增效。

图神经网络节点分类任务基准测试及分析

图神经网络(Graph Neural Network,GNN)模型由于采用端到端的模型架构,在训练过程中能够更好地将节点隐藏特征的学习和分类目标协同起来,相比图嵌入(Graph Embedding)的方法,其在节点分类等任务上得到了较大的性能提升。但是,已有图神经网络模型实验对比阶段普遍存在的数据集类型单一、样本量不足、数据集切分不规范、对比模型规模及范围有限、评价指标单一、缺乏模型训练耗时对比等问题。为此,文中选取了包括cora,citeseer,pubmed,deezer等在内的来自不同领域(引文网络、社交网络及协作网络等)的共计20种数据集,以准确率、精确率、召回率、F-score值及模型训练耗时为多维评价指标,在FastGCN,PPNP,ChebyNet,DAGNN等17种主流图神经网络模型上,进行了全面且公平的节点分类任务基准测评,进而为真实业务场景下的模型选择提供了决策参考。通过基准测试实验发现,一方面,影响模型训练速度的因素排名依次是节点属性维度、图节点规模及图边的规模;另一方面,并不存在赢者通吃的模型,即不存在在所有数据集下全都表现优异的模型,特别是在公平的基准测试配置环境下,结构简洁的模型反而比复杂的GNN模型有着更好的性能表现。

钢铁企业小批量订单组产实践

主要介绍了某钢厂多品种、多规格、小批量订单生产实践,从市场调查、库存利用、生产组织等方面优化经营模式,满足顾客需求。应用实践表明,此种方式实现了小批量订单交付的科学组产与低成本运行,提高了市场竞争力和品牌影响力,对企业经营具有重要意义。

关于打造贵阳为中国西南区域物流总部经济城市的几点思考

现代物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业。近年来,贵州在中国西部地区的枢纽地位明显提升,但是,由于物流发展规划统筹不足、产业规模相对较小、内生物流需求动能不强、物流成本相对较高等因素,导致贵阳现代物流业发展需要继续加强。经过充分调研和认真研究,贵州省贵阳市是中国西南区域最适合发展物流企业总部、做强做大国家物流枢纽的省会城市之一,部分优势甚至超过邻近的重庆、成都,建议着力将贵阳打造成为国家西南区域物流总部经济城市。贵阳作为贵州省省会,随着近年来各方面环境条件的不断改善,贵州强省会战略的推动,已具备打造中国西南区域总部经济城市的明显优势。区位优势突出,贵阳位处黔中腹地,正处于中国西部的“米”字形中心,高铁优势非常明显,是西部陆海新通道重要节点和中国西部南下出海的重要通道。

E_(2)等级毫克组砝码测量不确定度的方法比较

根据JJG 99—2022《砝码》规程的相关要求,用直接比较法和组合比较法分别对一组E_(2)等级毫克组砝码进行测量,并分析了在两种方法下砝码约定质量的测量不确定度,从而验证组合比较法的优越性和适用性。

噻托溴铵粉雾剂联合多索茶碱治疗慢性阻塞性肺疾病的临床效果及安全性

目的观察噻托溴铵粉雾剂联合多索茶碱治疗慢性阻塞性肺疾病(COPD)的临床效果及安全性。方法回顾性分析2019年2月—2020年2月江西省九江市第一人民医院收治的COPD患者60例临床资料,根据治疗方法的不同将其分为观察组和对照组,每组30例。在常规治疗基础上,对照组单用多索茶碱治疗,观察组则在对照组基础上加以噻托溴铵粉雾剂雾化治疗,2组均持续治疗4周。比较2组患者治疗效果,治疗前后肺功能指标[第1秒用力呼气容积(FEV_(1))、用力肺活量(FVC)、呼吸峰流速(PEF)]变化,不良反应及生活质量评分情况。结果观察组治疗总有效率高于对照组(90.00%vs.66.67%,χ^(2)=4.812,P=0.028);治疗4周后,2组FEV_(1)、FVC、PEF较治疗前均增加,且观察组高于对照组(P<0.01);观察组不良反应总发生率低于对照组(16.67%vs.40.00%,χ^(2)=4.022,P=0.045);治疗4周后,2组躯体功能、社会功能、心理功能、物质功能评分均较治疗前升高,且观察组高于对照组(P均<0.01)。结论COPD选择噻托溴铵粉雾剂联合多索茶碱治疗效果显著,可改善患者肺功能,不良反应少,安全性较高,对提高患者生活质量有积极影响,值得临床推广应用。

602株金黄色葡萄球菌的临床分布和耐药性分析

分析南宁市第八人民医院2020至2022年金黄色葡萄球菌的临床分布及耐药性,为临床诊断和用药提供理论依据。方法 收集南宁市第八人民医院2020年1月-2022年12月金黄色葡萄球菌共602株,进行体外细菌培养、鉴定和药敏实验,用WHONET5.6分析药敏情况。结果检出的602株金黄色菌中标本类型最多的前三位,287株来源于痰液,占比47.7%;133株来源分泌物,占比22.1%;29株来源于尿液,占比4.8%。分布最广的前三个科室分别为呼吸内科112株,占比18.6%,中医科79株,占比13.1%,其次为ICU(重症医学科) 70株,占比11.6%。本院在用的18种抗生素敏感试验中,耐药率前三的抗生素是青霉素G、红霉素和庆大霉素,分别为91.5%、59%、46.2%,其他药物的平均耐药率均低于43.5%。未发现替考拉宁和万古霉素耐药的菌株,喹努普汀/达福普汀、利奈唑胺和呋喃妥因在18种抗生素中耐药率属于较低水平。结论 随着金黄色葡萄球菌耐药性的不断攀升,临床上应该有针对性的合理用药,延缓耐药株的产生。

基于超短电压脉冲的Cu_(2)O微区电沉积研究

目的实现基于纳秒级超短电压脉冲的Cu_(2)O微区电沉积。方法开发了可视化超短电压脉冲微区电化学加工系统,通过脉冲发生器施加纳秒长的超短电压脉冲到微电极与工作电极之间使局部极化发生,采用原位倒置光学显微镜实时监控微区电沉积的动态过程。使用扫描电子显微镜对Cu_(2)O微结构的微观形貌进行表征,研究不同加工参数,包括电极间距、脉冲长度和微电极运动速度对微区电沉积Cu_(2)O的尺寸及微观形貌的影响。结果电极间距、脉冲长度和微电极运动速度均对沉积的Cu_(2)O微圆盘的直径和晶粒形貌有显著影响。电极间距的增大,使沉积的Cu_(2)O微圆盘的直径和晶粒尺寸均有所减小。电压脉冲长度越小,Cu_(2)O微圆盘的面积越小。微电极移动的速度越快,Cu_(2)O微圆盘的直径越小,结晶性变差。电极间距为14µm、脉冲长度为30~40ns以及降低微电极运动速度能够获得轮廓清晰的微区电沉积结构。结论基于纳秒级超短电压脉冲可视化微区电化学加工系统成功地在ITO导电玻璃表面沉积了直径为50~100µm的Cu_(2)O微圆盘,为高效率Cu_(2)O基光电器件的微加工提供了简单有效的方法。

解决高维优化和特征选择问题的多策略改进麻雀搜索算法

为解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在求解高维复杂优化问题时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解及后期种群多样性变弱等问题,提出了一种基于海鸥优化算法算子和鲸鱼优化算法算子的改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm based on seagull optimization algorithm operator and whale optimization algorithm operator,SWSSA)。首先,该算法设计了自适应种群比例策略以增强种群在迭代过程中的多样性;其次,在局部搜索阶段融入鲸鱼优化算法气泡网捕食策略,增强麻雀搜索算法的局部搜索能力、加快收敛速度;然后,在追随者位置引入改进的海鸥优化算法算子降低算法陷入局部最优的概率。最后,选取了12个高维基准测试函数和16个UCI网站上的高维数据集进行仿真实验,将SWSSA与基本SSA、SSA变体版本、黄金正弦算法(golden sine algorithm,GSA)、蝴蝶算法(butterfly optimization algorithm,BOA)、黏菌算法(slime mold algorithm,SMA)、海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA),以及其他学者改进的算法进行比较。结果表明,本文提出的算法在12个测试函数上的收敛精度取得最优的比例达到了100%,在约95%的测试函数上收敛速度最快,在16个数据集中有9个数据集分类准确率最高和6个最佳特征子集数量最少。可见所提算法在处理高维函数优化和数据集特征选择问题上具有一定的优势。

痰热清联用抗菌药物对耐碳青霉烯铜绿假单胞菌体外抑菌的研究

目的:研究痰热清联用抗菌药物对耐碳青霉烯铜绿假单胞菌的体外抑菌作用。方法:临床标本中分离、收集46株耐碳青霉烯铜绿假单胞菌,使用微量肉汤稀释药敏实验测出痰热清、头孢他啶、头孢哌酮舒巴坦钠各自的最低抑菌浓度(MIC值),使用微量棋盘稀释药敏实验测出痰热清联用头孢他啶、头孢哌酮钠舒巴坦钠的抑菌效果,根据计算出的FIC数值判定联合用药后的抗菌作用。结果:痰热清联合头孢他啶表现为61.4%相加作用、25.7%无关作用,联合头孢哌酮钠舒巴坦钠表现为55.7%相加作用、35.7%无关作用。结论:痰热清联用头孢他啶、头孢哌酮钠舒巴坦钠具有较好的抑菌作用。

La-Mg-Ni系AB_3型贮氢电极合金的相结构与电化学性能

XRD Rietveld分析显示,LaxMg3-xNi9(x=1.0-2.3)均由六方PuNi3型结构的主相及少量LaNi5及MgNi2杂相组成,主相的晶胞参数随x的增加而线性增大.合金的氢化物仍保持PuNi3型结构,但其晶胞体积有较大的膨胀.电化学测试表明,随x增加,合金的最大放电容量由88.3(x=1.0)逐渐增大到397.5 mA·h/g(x=2.0),然后又降低到230 mA·h/g(x=2.3).对放电容量超过348 mA·h/g的合金(x=1.7-2.2),在放电电流i=400-1200 mA/g的条件下,合金的高倍率放电性能(HRD)均随x增加而有不同程度的降低. HRD的缓慢降低主要与合金电极进行电荷迁移反应时的电催化活性的逐渐降低有关,而在x>2.0时,HRD的快速降低与氢在合金中的扩散速率明显降低有关.上述合金经100次循环后合金的容量保持率为55.7％-62.9％,容量衰退较快与循环过程中La和Mg的氧化腐蚀以及合金较大的吸氢体积膨胀率有关.

基于分布式文件系统HDFS的节能算法

与传统数据中心节能算法不同,MapReduce计算任务的数据依赖性使得设计HDFS(Hadoop Distributed File System)节能算法时必须保证集群中所有数据块的可用性,即任意数据块或其副本中的至少一块处于活动状态.根据HDFS集群结构与数据块存储等特点建立了DataNode节点矩阵、节点状态矩阵、文件分块矩阵、数据块存储矩阵与数据块状态矩阵,为后续研究建立了基础模型.结合数据块状态矩阵与数据块可用性之间的关系设计了DataNode节点休眠验证算法.概率分析了由于机架感知的存储策略带来数据块分布的随机性,使得在不改变数据块存储结构与存储策略的情况下并不能通过休眠DataNode节点达到节能的目的.进而设计了数据块存储结构配置节能算法与基于对称数据块存储策略下的节能算法,分别从改变数据块的存储结构与存储策略两方面对HDFS进行节能改进.实验结果表明:两种节能算法都能解决HDFS集群的能耗低利用率问题,并且集群负载越低节能效率越高.