局部锈蚀圆钢管混凝土短柱轴压承载力试验研究

钢管混凝土(CFST)在服役环境中被腐蚀,导致其钢结构承载力降低,严重威胁到结构的服役性能和使用寿命。首先,采用机加工车铣方法制作模拟局部锈蚀的人工缺陷,然后以钢管外表面局部环向贯通锈蚀位置、锈蚀钢管体积损失率、锈蚀外表面面积损失率(简称锈蚀面积损失率,下同)为试验参数,对45根局部锈蚀圆CFST短柱试件进行轴压承载力试验;其次,分析锈蚀位置、锈蚀钢管体积损失率、面积损失率和壁厚损失率对锈蚀试件承载力、刚度和延性的影响,揭示锈蚀CFST试件破坏机理和承载力退化机制;最后,针对局部锈蚀圆CFST短柱构件轴压承载力提出一个简化实用计算公式。研究结果表明:各试件具有类似的破坏特征,主要呈明显的腰鼓状破坏,且发生在锈蚀区;随着锈蚀钢管体积损失率增大,锈蚀CFST柱的承载力、刚度和延性均出现不同程度的降低;在锈蚀钢管体积损失率和面积损失率相同的情况下,就局部锈蚀位置影响而言,中部影响最大;就锈蚀程度表征参数影响而言,锈蚀钢管体积损失率影响最大,面积损失率次之,壁厚损失率最小;本文提出的简化实用公式可为圆钢管混凝土构件全寿命设计提供参考依据。

元宇宙:概念、技术及应用研究综述

网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度深度剖析元宇宙.首先,从定义、起源与发展、特征和关键技术(网络及运算技术、物联网技术、人机交互技术、电子游戏技术、区块链技术、数字孪生技术和其他技术)等多方面对元宇宙的概念及内涵进行论述;然后,讨论了当下布局元宇宙的企业和应用实例;最后,剖析了目前元宇宙发展存在的问题和机遇,并对未来研究与应用进行了展望.通过对元宇宙当前的发展状况、研究趋势进行归纳分析以及科学地评估元宇宙的落地应用,为元宇宙研究人员提供有益的参考和借鉴.

形成性评价在眼科住院医师规范化培训中的应用

眼科住院医师规范化培训是毕业后医学教育的重要组成部分,首都医科大学宣武医院眼科不断改进对住院医师的管理及教学方法,在住院医师规范化培训专题讲座、教学查房和病例讨论等教学活动中,引入形成性评价,以《眼科培训细则》及推荐教材为指导,确定学习及评价范围,将每月进行的教学活动内容形成理论知识测试卷,对研究对象进行闭卷考试。试卷评阅后逐一反馈给住院医师,同时对每道题完成情况进行分析,反馈给相关授课教师。通过一段时间的尝试,发现住院医师对教学活动中知识点的掌握情况明显提升。对参与的教师和住院医师进行问卷调查显示,均对此培养方式有较高的满意度。在眼科住院医师规范化培训教学活动理论授课中应用形成性评价,可以调动住院医师参加教学活动的积极性和主动性,提高专注度和自主学习的意愿,促进课后复习及相关文献书籍的学习,有助于理论知识的掌握,提高学习成绩。同时此法有助于教师及时调整授课内容和方法,提高教学效率,更好地达到教学目的。

基于改进扩散模型的温度预报

针对传统数值预报模式计算时间长和计算资源消耗大的问题,以及现有深度学习预报方法在温度预报结果上不精确,且预测结果模糊的问题,提出了一个新的温度预报模型。首先,设计了一个时空信息捕捉模块,将该模块捕获的长期依赖信息,作为扩散模型的生成条件,赋予扩散模型预报的能力;其次,设计了一个新的平衡损失函数,同时保护了扩散模型的生成能力和时空信息捕捉模块对时空信息的捕捉能力;最后,基于美国国家环境预报中心的再分析数据进行预报,与现有的深度学习方法相比,所提模型预报结果的质量在均方误差(mean square error,MSE)上降低了17.3%,在均方根误差(root mean square error,RMSE)上降低了9.14%,在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)上提升了5.1%。改进的扩散模型能有效地捕捉时空依赖的关系,有效地进行时空序列预测,效果优于其他对比方法。

F-POSS透明疏水抗菌涂层的制备及其性能

以物理气相沉积的方式,将聚合的笼型半硅氧烷材料(F-POSS)和抗菌剂吡啶硫酮锌沉积到玻璃表面,利用FT-IR、SEM、UV-Vis对其组成、形貌、光学性能进行表征,并通过对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌进行细菌计数分析,对样品的抗菌能力进行了评估。结果表明,所制备的涂层表面平整具有基体玻璃90%的透明度与118°的水接触角。涂层拥有优良的耐磨、冲击能力,具有一定自修复能力,并且对酸碱、高温等苛刻条件表现出了极佳的稳定性。同时,对常见的大肠杆菌和金黄色葡萄球菌都能在24 h内达到超过98%的杀菌能力。

基于可解释机器学习的黄河源区径流分期组合预报

黄河源区是黄河流域重要的产流区和我国重要的清洁能源基地,提高黄河源区径流预报准确率可为流域水资源科学调配和水风光清洁能源高效利用提供重要支撑。以黄河源区唐乃亥和玛曲水文站为研究对象,基于不同月份径流组分的差异,考虑积雪覆盖率及融雪水当量变化,构建了中长期径流分期组合机器学习预报模型及其可解释性分析框架。研究结果表明:1)年内的径流预报时段可划分为融雪影响期(3—6月)和非融雪主导(以降雨和地下水补给为主)期(7月—次年2月);2)与传统不分期模型相比,唐乃亥站和玛曲站分期组合预报模型的纳什效率系数分别达0.897、0.835,确定系数(R2)分别达0.897、0.839,均方根误差分别降低了10%、17%,提高了径流预报准确率,通过分位数映射校正,唐乃亥站和玛曲站预报模型的R2分别进一步提升至0.926和0.850;3)基于SHAP机器学习可解释性分析框架,辨识了预报因子对径流预报结果的贡献程度,由高到低依次为降水、前一个月流量、蒸发、气温、相对湿度、融雪水当量等,发现了不同预报因子之间交互作用散点分布具有拖尾式或阶跃式的特征。

利用犬类嗅觉搜索人体遗骸研究进展

命案侦查过程中,准确找到被丢弃、掩埋的人体遗骸至关重要。寻找人体遗骸的方法主要有人类的视觉搜索、空中探测、地球物理技术、远程成像技术以及犬类嗅觉搜索技术等。犬类嗅觉搜索人体遗骸技术是一种公认的具有时效性的非侵入性搜索方法,是法医调查中最有价值的搜索工具。本文通过系统查阅和总结相关文献资料,以人体遗骸分解产生的挥发性有机化合物为理论基础,探寻犬类嗅觉搜索人体遗骸技术的基本原理,对以人类血迹、人体组织、尸体腐败液、气味替代物作为嗅源训练犬类搜索人体遗骸技术在法医调查中的使用进行综述,从尸体腐败过程中挥发性有机化合物的检测、气味替代物和吸附装置的研发、犬类训练与使用的技战法等角度展望犬类嗅觉搜索人体遗骸技术的应用前景,以期为我国犬类嗅觉搜索人体遗骸技术的相关研究提供参考。

LASEK和TransPRK及FS-LASIK术后角膜屈光力及视觉质量比较

目的:比较准分子激光上皮下角膜磨镶术(LASEK)、经上皮准分子激光角膜切削术(TransPRK)、飞秒激光制瓣的准分子激光原位角膜磨镶术(FS-LASIK)三种角膜屈光手术术后角膜屈光力及视觉质量。方法:回顾性研究。选取2021-01/2022-12在我院择期行角膜屈光手术的232例464眼患者作为研究对象,根据患者选择手术方式不同分为LASEK组70例140眼、TransPRK组76例152眼、FS-LASIK组86例172眼。比较三组患者术前,术后1、3 mo时裸眼视力(UCVA)、视觉质量、生物力学稳定性、泪膜破裂时间(BUT)、泪液分泌试验(SⅠt)及生活质量变化情况。结果:术后1、3 mo三组患者裸眼视力较术前均改善,全角膜总高阶像差、球差、水平彗差、垂直彗差均升高,生物学稳定性均降低(均P<0.05)。术后3 mo, TransPRK组、LASEK组生物学稳定性均高于FS-LASIK组(均P<0.05),TransPRK组生活质量评分较LASEK组及FS-LASIK组高(P<0.05)。手术前后三组患者BUT、SⅠt比较均无差异(均P>0.05)。结论:LASEK、TransPRK、FS-LASIK三种角膜屈光手术治疗屈光不正疗效确切,在改善裸眼视力和提高视觉质量方面结果相似,但TransPRK、LASEK较FS-LASIK具有更稳定的生物力学性能,且TransPRK组在改善患者生活质量方面具有更好的效果。

津沽脏腑推拿理论发微

脏腑推拿是推拿学的重要分支,津沽脏腑推拿作为发源于天津地区的推拿技术,具有鲜明的地区特征,同时在国内推拿领域享有盛誉。津沽脏腑推拿发展至今已有百年,传承已有5代。近年来,传承人积极开展了津沽脏腑推拿的理论挖掘与整理工作,明确了津沽脏腑推拿调整脏腑、疏通经络、行气活血的中医作用原理,同时总结了其“通脉调气”的理论核心并对其进行了系统阐释与发微。希望对于后人理解和掌握津沽脏腑推拿,应用津沽脏腑推拿开展治病规律的临床及实验研究提供帮助,促进了中国脏腑推拿学科的发展。

黑龙江结雅河口段流量对河道水动力特征的影响

黑龙江结雅河口段属于弯曲分汊型河段,水流条件复杂,且属于中俄界河,河势变化关乎国界线的稳定。为探明不同流量对河道水动力特征的影响,采用原位观测法对结雅河汇流比、汊道分流比、水动力轴线、深泓线水位、最大垂向平均流速随流量的变化特征开展研究。结果表明,结雅河的汇流比一般不低于0.3,汇流量对黑龙江干流径流量影响很大;分汊河段,河道流量越小,主槽分流比越大,且不低于0.5;流量越大,主流越偏向于凹岸;卡伦山站流量越大,结雅河口以上河道的水位和流速受到的顶托作用越明显。

基于GOOSE反馈机制的智能变电站过程层网络备用方法

智能变电站过程层光纤网络一旦发生故障,会使二次系统功能失效,故障修复效率低,可靠性降低。为此,提出一种基于GOOSE反馈机制的智能变电站过程层网络备用方法。文章根据二次系统对过程层网络的传输要求,对间隔抖动、丢帧率和光功率等指标建立相应的危害程度量化模型;建立了备用光纤光口单指标和综合指标启动判据;利用GOOSE反馈机制实现对主光纤光口的备用。仿真表明,所提方法可快速完成故障光纤光口的备用切换,提高了过程层网络的可靠性。

部分充填式窄幅钢箱-UHPC组合梁抗裂性能

为研究部分充填式窄幅钢箱-UHPC组合梁的抗裂性能,开展了4根不同钢纤维掺量的部分充填式窄幅钢箱-UHPC组合梁与1根部分充填式窄幅钢箱-NC组合梁静力加载试验。试验表明:在负弯矩作用下,部分充填式窄幅钢箱-UHPC组合梁裂缝呈现数量多、短小且密集的特点;同等配筋率的条件下,不同钢纤维掺量(0、1%、2%和3%)部分充填式窄幅钢箱-UHPC组合梁与部分充填式窄幅钢箱-NC组合梁相比,在弹性阶段其刚度明显提高,最大裂缝宽度随钢纤维掺量的增加而减少,开裂强度分别提高了36.0%、48.8%、82.0%和112.0%,UHPC显著提高了组合梁的抗裂性能;可以参考按照JTG 3362—2018中裂缝宽度式乘以0.8的修正系数来计算部分充填式窄幅钢箱-UHPC组合梁裂缝宽度。

犬鼻纹识别技术研究概况

犬鼻纹识别技术是犬生物识别技术之一,是一种非入侵式的识别方法。加强犬鼻纹识别技术的研究,可为犬只档案管理、健康监测、盗犬案件侦查、犬伤人事件调查及犬只保险等工作提供帮助。基于犬鼻纹识别技术的研究资料,从理论假设基础、犬鼻纹提取方法、识别方法进行综述,以期为我国犬鼻纹识别相关研究提供参考。论文提出要加强犬鼻纹识别技术的试验研究,从多模态数据融合和小样本学习两个角度加强犬鼻纹技术探索,同时将犬鼻纹数据纳入犬的档案信息,积极推进我国犬鼻纹数据库建立。

MEPM模型:基于深度学习的多变量厄尔尼诺-南方涛动预测模型

厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)是发生在热带太平洋年际时间尺度的海-气相互作用的异常现象,并由Nino3.4指数表征其发生情况;除此之外,ENSO与众多极端气候事件密切相关。因此,有效的ENSO预测对于预防极端气候事件和深入研究全球气候变化具有重要意义。然而,目前基于深度学习的ENSO预测大多数是预测一个指数或者单一变量,对于模拟多气候要素下的ENSO预测研究较少。通过提出一种利用多气候变量的ENSO预测模型——MEPM模型,其中包括多变量信息提取模块(MIEM)和时空融合模块(STFM),捕获不同气候变量在时空上的相互依赖性,进而提高ENSO预测的准确性。选取了纬向风应力异常(τ_(x))、经向风应力异常(τ_(y))、海表温度异常(SSTA)和海表下150 m温度异常(SSTA150)4个变量的距平值进行ENSO预测。结果表明:MEPM模型在提前11个月的Nino3.4指数相关技巧上分别比北美多模型集合中的动力预报系统CanCM4、CCSM3和GFDL-aer04高10%、20%和14%。此外,MEPM模型在中期Nino3.4指数相关技巧上显著优于其他深度学习模型,并可提供长达17个月的有效预测。

CT-CloudDetect:用于遥感卫星云检测的混合模型

云检测是在遥感卫星云图中检测云的任务。近年来,人们提出了基于深度学习的云检测方法,并取得了良好的性能。然而,现有的基于深度学习的云检测模型大多还是基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),由于卷积运算的固有局部性,难以捕获长距离依赖关系。针对上述问题,文章提出一个基于CNN和ViT(Vision Transformer)的混合型云检测模型,并提出一种基于CNN和ViT的编码器,使网络具备捕捉局部和全局信息的能力。为了更好地融合语义和尺度不一致的特征,提出了一个双尺度注意力融合模块,通过注意力机制有选择地融合特征。此外,提出了轻量级路由解码器,该解码器通过路由结构降低模型复杂度。在3个公开云检测数据集上对模型进行了评估。大量实验表明,所提出的模型具有比现有模型更好的性能。

载人航天舱内设备单机插拔装置设计及验证

为提高载人航天舱内电子设备的在轨维修性和可操作性,综合考虑轻量化便携、人因工程学和结构动力学性能等因素,采用分体式可调节设计技术设计一种新型的舱内电子设备单机在轨安装与脱离的插拔装置。采用多刚体动力学仿真分析对装置结构动力学性能进行验证,采用有限元仿真分析对曲柄抗扭性能进行验证。最后,通过实物操作验证装置在真实工作状态下的可行性和有效性。

ENSOMIM:一种新型ENSO时空预测模型

为了提高厄尔尼诺南方涛动(El Ni?o-southern oscillation,ENSO)预测的准确性,解决卷积核难以捕获ENSO的长距离前兆的问题,将ENSO预测视为一个时空序列预测问题,并提出一种基于注意力机制和循环神经网络的ENSO非稳态时空预测深度学习模型,称为ENSOMIM。该模型通过提出的新型注意力机制BGAM来局部和全局交互地学习空间特征,并使用高阶非线性时空网络对长期的时间序列特征进行编码。由于ENSO观测数据集样本数量少,为了更充分地训练模型,采用迁移学习的方法,使用历史模式模拟数据进行预训练再利用观测数据校正模型。实验结果表明,ENSOMIM更适合于大区域和长期的预测。在1984-2014年验证期间,ENSOMIM的Ni?o3.4指数的全季节相关性技巧比经典的卷积神经网络提高16%,均方误差降低17%,它可以为长达18个月的提前期提供有效预测,并且在23个月的提前期内相关技巧达到0.45。因此,ENSOMIM可以作为预测ENSO事件的有力工具。

基于时空图卷积的强对流降水临近预报研究

降水临近预报对于强对流天气的预报具有重要的支撑作用。气象业务中主要采用雷达回波外推方法解决此问题。然而,现有方法通常缺乏从序列雷达数据中有效学习的能力,导致预测精度不佳。为了解决这一问题,本文提出了一种改进的时空图卷积模型ASTGCN(A Spatio-Temporal Graph Convolution Neural Network)用于强对流降水的临近预报。利用时空图卷积网络,有效地捕获相邻雷达帧之间的时间依赖性。此外,利用注意力机制和自动编码器来增强模型捕获时空相关性的能力。结果表明,该模型可以从数据中发现隐藏的图结构,从而捕获隐藏的空间关系。与现有模型(Transformer)相比,该模型的临界成功指数(CSI)提高了28%,表明其在强对流降水临近预报方面具有优越的性能。

认知康复训练结合S-E-T康复疗法对脑卒中后认知障碍患者认知功能、神经功能及运动能力的影响

目的探究脑卒中后认知障碍(PSCI)患者采用认知康复训练联合悬吊运动训练(S-E-T)康复疗法的效果.方法选取惠州市中心人民医院2022年1月—2023年8月收治的68例PSCI患者为研究对象,根据随机数字表法分为对照组及观察组,各34例.对照组采用常规康复训练,观察组在此基础上采用认知康复训练结合S-E-T康复疗法.对比两组患者的认知功能[简易智能精神状态检查量表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MOCA)]、神经功能[美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)]及运动功能[Fugl-Meyer运动功能评定量表(FMA)].结果干预前,两组的MMSE、MOCA评分比较,组间差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组的MMSE、MOCA评分分别为(24.62±1.36)分及(24.15±1.13)分,均高于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05).干预前,两组的NIHSS、FMA评分比较,组间差异无统计学意义(P>0.05);干预后,观察组的NIHSS评分为(11.75±1.55)分,低于对照组,FMA评分为(26.58±3.25)分,高于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05).结论PSCI患者采用认知康复训练结合S-E-T康复疗法,可有效提升其认知功能及神经功能,并促进患者运动能力改善.

基于Meta分析研究毛竹入侵致土壤pH提升及养分和微生物群落结构的变化

诸多研究发现毛竹入侵周围林分提高土壤pH,但未见统计性描述报道。为此,本研究将通过大数据分析证实此现象的普遍性以及探究伴随的土壤养分和微生物变化。本研究收录包含毛竹入侵有关土壤pH变化的42篇文献总计101组数据,采用整合分析方法(Meta-analysis)进行深入探讨。在研究土壤养分变化时,本文还结合了团队采集的12个毛竹入侵带的样地数据总计92个样品18组数据进行分析。结果表明,在所有的数据组中,84.9%的土壤在经过毛竹入侵后其pH有不同幅度的提升,说明毛竹入侵周围林分普遍提高土壤pH;土壤pH增加幅度随入侵阶段、毛竹纯林时间增加而增加,随土层深度增加而降低;入侵针叶林致土壤pH增加的幅度高于阔叶林。入侵的毛竹纯林与原生林相比,总体上显著降低(P<0.05)了土壤全氮(–15.9%)、硝态氮(–21.7%)、全碳(–2.0%),却增加(P<0.05)了土壤有效磷(+54.9%)、铵态氮(+14.7%)和碱解氮(+8.2%)。对27篇包含微生物数据的文献进行整合分析,结果表明毛竹入侵改变了微生物群落结构,增加(P<0.05)了放线菌门相对丰度(+25.86%),而降低(P<0.05)了酸杆菌门(–15.49%)、浮霉菌门(–26.66%)、拟杆菌门(–22.58%)的相对丰度。本研究通过Meta分析证明毛竹入侵周围林分提高土壤pH为普遍自然现象,结合土壤硝态氮和铵态氮指标的变化推测了导致土壤pH提升的可能机制,毛竹入侵提高了土壤细菌和真菌多样性,表明入侵对土壤微生物具有正反馈效应。