基于CNN-LSTM的大坝变形组合预测模型研究

为了提高大坝变形预测模型精度和泛化能力,建立了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)与深度学习长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络的组合预测模型CNN-LSTM。该模型先利用CNN提取大坝变形监测时间序列的特征,再利用LSTM生成特征描述,该模型精度高、泛化能力强。以柏叶口水库混凝土面板堆石坝为例,经过CNN-LSTM模型计算,将模型变形预测值与原型监测资料进行对比,再与LSTM模型及CNN模型的预测结果进行对比。结果表明,CNN-LSTM模型预测值最接近监测资料实测结果。

健全拔尖创新人才培养链条

培养拔尖创新人才是个系统工程,健全拔尖创新人才培养链条势在必然。为此,需多学段贯通拔尖创新人才培养目标链:在幼小启蒙阶段播种育苗,中学成长阶段强基培优,大学成熟阶段拔尖创新。多维度织密拔尖创新人才培养内容链:联结意识与思维,激发创新潜能;兼顾知识与能力,培育创新素养;塑造精神与人格,涵养创新品格。多路径集成拔尖创新人才培养方式链:寓教于学,引导“学”的自主创新;寓学于教,促进“教”的拓展延伸;教学相长,助力师生相互成就。

基于TOPSIS的配电网结构优化及关键节点线路识别

为获取较优的配电网拓扑结构并识别网络关键节点和线路,提出一种综合多属性的配电网结构优化和关键节点线路识别方法。首先利用支路交换法获取多个配电网拓扑图,然后基于复杂网络理论构造抗毁性指标,接着采用改进的TOPSIS法找出最优网络,最后构造重要性指标识别关键节点和线路。以IEEE33和PG&E69节点系统为例,对网络做随机攻击,验证优化后的配电网具有更强的抗攻击能力;对配电网采取随机攻击和蓄意攻击,结果表明,在蓄意攻击中,网络的各项指标下降更加显著,证明本方法能够有效识别出关键节点和线路。

基于列线图预测糖尿病性视网膜病变并发糖尿病肾病的风险

目的构建预测糖尿病视网膜病变(DR)患者发生糖尿病肾病(DN)的列线图模型,为DR患者的DN筛查提供工具,并评价此模型的区分度与一致性。方法回顾性临床研究。纳入自2020年1月至2022年12月在我院眼科和内分泌科住院就诊的糖尿病患者140例,根据是否并发DN分为非DN组与DN组,收集患者临床资料并比较两组间差异;通过Logistic回归模型分析DR患者并发DN的危险因素,构建列线图预测模型,并进行区分度与一致性检验。结果140例DR患者发生DN者88例。与非DN组相比,DN组患者糖尿病病程、体质指数、收缩压、舒张压、血清尿素氮、血清肌酐、低密度脂蛋白、总胆固醇、尿酸、糖尿病性黄斑水肿比例、NPDR与PDR比例水平均升高(均P<0.05),肾小球滤过率水平降低(P<0.05)。二元Logistics回归分析发现,收缩压(OR=1.05,P<0.05)、体质指数(OR=1.20,P<0.05)、总胆固醇(OR=1.77,P<0.05)、尿酸(OR=1.01,P<0.05)、血清尿素氮(OR=1.59,P<0.05)、糖尿病性黄斑水肿比例(OR=11.66,P<0.05),是DR患者发生DN的独立危险因素;以收缩压、体质指数、总胆固醇、尿酸、血清尿素氮、糖尿病性黄斑水肿比例六项因素构建预测DR患者并发DN的列线图模型,ROC曲线显示AUC 0.920(0.878~0.962),证明区分度较好。校准曲线显示斜率接近1。结论基于收缩压、体质指数、总胆固醇、尿酸、血清尿素氮、糖尿病性黄斑水肿比例六项因素构建的列线图模型对DN具有诊断价值,为临床上指导诊断预测DN发挥作用。

猴痘病毒B.1谱系遗传分支、毒力基因及蛋白功能

2022年以来,猴痘疫情在全球暴发和流行。相较以往的猴痘病毒,2022年流行的猴痘毒株传播能力和宿主适应性等明显增强,猴痘B.1谱系毒株已成为全球猴痘疫情流行的主要毒株。为此,本文对猴痘病毒B.1谱系遗传分支、毒力基因及蛋白功能进行综述,并就部分基因产物的蛋白功能进行了注释,以期为猴痘疫情的科学防控提供参考。

燃煤电站锅炉水冷壁膨胀状态在线监测系统

在燃煤发电机组频繁启停、深度调峰以及长期低负荷运行的背景下,由膨胀异常导致的水冷壁拉裂事故逐渐增多,严重威胁发电机组的安全稳定运行。针对这一问题,本文研制了水冷壁膨胀状态在线监测系统,首先利用激光测距技术和4G无线传输技术在线测量水冷壁不同点位的膨胀位移,然后通过对膨胀位移数据进行统计分析,实时评估水冷壁的膨胀状态和损伤程度。在百万千瓦火电机组上的测试结果表明该系统能够有效监测水冷壁的膨胀状态变化,具有实时性强、灵敏度高、准确性好等优点,为解决水冷壁的膨胀拉裂问题提供了有效的方法,对提升电站锅炉的安全性和稳定性具有重要意义。

人工智能融入高校教学科研管理的前景、风险和策略

人工智能技术不断迭代升级,在创新教学科研管理要素、更新教学科研管理方式、优化教学科研管理服务、改进教学科研管理生态等方面显现出了赋能高校教学科研管理的发展前景,同时一定程度上也面临数字伦理失范、数字鸿沟加剧、个体理性失序、人机关系异化等潜在风险。因此,高校要提升师生驾驭人工智能的数字素养,强化基于人工智能的教学科研管理“新基建”,深化人工智能赋能的教学科研管理制度创新,优化人工智能技术支撑的教学科研管理生态。

GSM-R网络异常越区切换分类及判决算法研究

GSM-R网络越区切换性能与高速铁路列车运行安全息息相关。在列车实际运营中,异常越区切换问题相比切换失败问题更为常见,但目前对其尚未有明确定义及有效的判决算法,也导致无法有效划分GSM-R小区,并分析其对行车的影响。基于GSM-R动态检测越区切换数据,结合列车位置与行驶方向,分析不同异常切换的特点,将异常切换问题分为提前切换、滞后切换、反向切换、重复切换、跨基站切换以及其他异常切换6类,并提出基于GSM-R网络基础数据库的异常越区切换判决算法,实现了列车异常越区切换自动识别和类型判定,以及以小区为单位的切换结果统计。结合实际动态检测数据对异常越区切换判决算法进行验证,依据实际案例分析不同类型异常切换的特征。实验结果表明,提出的异常越区切换分类标准具有合理性且判决算法具有准确性,为GSM-R通信小区的准确划分和异常切换的影响评估提供支撑。

基于机器视觉的波纹补偿器轴向尺寸检测

为了准确检测波纹补偿器的变形状况,改善波纹补偿器传统检测方式的弊端,提出了一种应用机器视觉的波纹补偿器轴向尺寸检测方法。首先,使用张正友相机标定法对工业CCD相机进行标定并采集波纹补偿器图像信息,然后提出一种改进Canny算子对图像进行边缘检测,获得可处理的理想化二值图像,遍历二值化图像进行水平倾斜校正后,提取极限边缘特征点。最后,计算出波纹补偿器在世界坐标系下的整体轴向尺寸和相邻波纹间的轴向尺寸。结果表明,该方法能较为精确的计算出波纹补偿器在不同变形程度下的轴向尺寸,并利用所计算出的尺寸数据准确地判断出了波纹补偿器的变形状况,对于保证波纹补偿器平稳工作,维护生产安全具有重要意义。

TC4钛合金支座锻件低倍组织不均匀的研究

钛合金在锻造过程中形成的不均匀低倍组织,在航空发动机零件中被视为不合格。本文采用有限元模拟分析了某支座TC4锻件原工艺的成形过程,发现原制坯工艺采用棒材反向拉拔变形方式不合理,造成了锻件心部变形量大,锻件表面变形量小,表现出锻件低倍组织不均匀。通过优化锻件制坯工艺,采用多火次拔长变形工艺后,显著地改善了锻件低倍组织均匀性。显微组织中初生α相含量较原工艺的提高10%。力学性能测试结果表明,工艺优化后的室温拉伸性能分布较均匀,超声检测满足相关技术标准的要求。

小而精 广而博——“青花清韵——元青花瓷器展”策展思路解读

借助展示新入藏元青花重器的契机,辽宁省博物馆于2022年筹划并主办了“青花清韵——元青花瓷器展”,采用文物陈列、图文讲述与数字化技术相结合的展陈方式,以“小而精”的文物体量,呈现“广而博”的展览内容,向公众展示元青花的魅力,讲述文明传承创新、交流互鉴的佳话。

罐装奶粉真空度形成影响因素研究

奶粉营养成分丰富,为避免罐装奶粉在货架期内出现胀罐情况,保证产品货架期的稳定性,一般采用气调包装并在罐内形成一定真空度。为研究罐装奶粉真空度影响因素,制备罐装奶粉并测试不同条件下罐内的真空度。通过对罐装奶粉进行长期跟踪测试,研究存储时间、存储温度、气体比例对罐内真空度形成的影响。结果表明,随着存储时间增加,罐内真空度呈现先快速增大后趋于平缓的趋势;在存储前期,37℃、47℃条件下的样品形成的真空度较常温更大;二氧化碳(CO_(2))的比例对罐内真空度形成的影响显著。

多停车场共享车位动态预约与分配优化模型

为了缓解停车矛盾,更加均衡地利用停车资源,实现对停车需求的动态响应,以多个相邻的路外停车场为研究对象,构建了多车场共享车位动态预约与分配的整数规划模型。模型以充分利用停车资源与节约用户停车成本为目标,采用线性加权将目标进行组合,根据实时的停车请求数量,自适应选取动态权重系数。通过对未到达的停车请求进行调整,迭代优化分配结果。引入动态定价机制均衡各车场的车位利用情况。采用车位利用率、停车请求接受率、平均步行距离和停车域均衡度4个指标对模型进行评价。设置仿真实验对模型进行验证。结果表明,相较于传统的不调整模型,提出的模型通过对未到达的停车请求进行迭代优化可使得利用率和接受率平均分别提升10.70%和20.08%,利用率的提升程度随着停车请求数量呈现先增大后减小的趋势,用户平均步行距离增大10 m左右,但仍满足用户出行需求。嵌入动态权重后的模型相较于静态权重模型利用率与接受率平均分别提升2.2%和10.88%,且动态权重模型能更好的适应停车需求的动态变化,使停车资源在高峰时段得到充分利用。相较于静态定价模型,引入动态定价机制使得车辆均匀的分配至各停车场,停车域均衡度平均降低0.074,实现停车资源的均衡利用。模型可为共享停车平台的停车分配与管理决策提供理论参考,缓解城市停车难问题。

“数据+算法”双轮驱动下互联网平台生态型垄断的规制

近年来,互联网平台经济迅猛发展,互联网平台作为一种重要的商业组织体已成为推动经济发展的新样态、新形式、新动能,各大平台企业也由初期聚焦特定场景,实现差异化的功能竞争走向多场景全周期的复合型生态系统间的竞争。基于各大平台生态系统中普遍存在的“数据+算法”双轮驱动的运行机理,双轮驱动下所形成的正向反馈回路正不断放大和强化平台生态系统的竞争优势。在平台生态系统的支撑下亿万流量和海量数据在跨市场上的交互传导,致使平台生态系统逐渐向生态型垄断演化。平台生态型垄断一旦形成,很可能带来市场过度集中、竞争固化封锁、数据安全降级等潜在风险的频发。为合理约束“生态型垄断”引发严重且难以恢复的市场竞争损害,需从系统观念出发,结合平台生态系统特征及其运行规律,解析平台生态型垄断演化的成因,重点从驱动平台生态系统运作的数据和算法的双轮运行机理出发,规范平台企业收集、使用数据及算法优化的行为,必须认识到无约束的算法优化存在着极大的社会治理风险,科技的发展需在法治的框架运行。在此基础上,完善和增强现行竞争法律法规对基于科技创新发展所带来的平台生态型垄断的规制框架与回应能力,充分发挥平台生态系统中多主体的力量,实现协同监管和系统监管。

应用于弱能量收集的低功耗DC-DC升压转换器

设计了一种应用于能量收集领域的低功耗、超低电压DC-DC升压转换器。研究了转换器工作频率与功率和效率的关系,通过选择合适的脉冲宽度调制(PWM)频率来提高输出功率。通过适当提升转换器开关功率管的栅极电压,减小了晶体管的泄露电流,从而提高了输出电压。基于CMOS 65nm工艺进行设计。仿真结果表明,提出的方案能提高弱能量转换效率。当输入电压为100mV时,最大输出电压为1 000mV。DC-DC升压转换器的输出功率为3.08μW,转换器控制单元的功耗为697nW,转换效率达到57.3%。

医院绩效考核数据全生命周期治理模式的实践

介绍了中山大学附属第一医院针对考核过程中发现的住院病案首页及其他医疗指标的共性、典型问题,运用数据全生命周期治理理念,探索提升绩效考核数据质量和管理效能的新模式。通过医院专项工作组顶层推进、标准体系构建、全流程核查机制引进,夯实病案首页的数据基础。通过术语字典库归一管理、信息系统互联互通改造、智能分析平台搭建,强化医院绩效考核的应变力和执行力。旨在推动医疗数据质量在定义、采集、传输、交汇、处理、质控、分析、呈现、上报等环节的优化,提升医疗管理水平和效率,为现代医院的精细化管理提供有力支撑。

乳胶枕头产品质量安全风险分析

乳胶枕头指使用橡胶经过发泡、成型等工序制作成枕芯的枕类,其橡胶分为天然橡胶、合成橡胶和人造橡胶三类。天然橡胶是从橡胶树直接提取出的乳白色液体,主要成分为顺式-1,4-聚异戊二烯,另含有少量蛋白质、类脂物、水溶物、丙酮溶物和无机盐等,有淡淡的乳香味。

变形量对金属软管疲劳寿命的影响分析

为了研究变形量对金属软管疲劳寿命的影响,通过有限元软件建立了金属软管的疲劳分析模型,并通过疲劳实验对该模型进行验证。根据该模型分别分析了角位移量和横向位移量对金属软管疲劳寿命的影响规律。结果表明,金属软管的疲劳破坏多发生在内部波纹管的两端直管段与波纹过渡处。角位移和横向位移的增大会使金属软管的弯曲半径减小,疲劳寿命降低,且在相同的变形量下,金属软管受横向位移载荷时的疲劳寿命比受角位移载荷时低。

新疆大青叶蝉发生及其卵寄生蜂生物学特性

大青叶蝉Cicadella viridis(Linnaeus,1758)(半翅目Hemiptera:叶蝉科Cicadellidae)食性杂,对玉米ZeamaysL.等众多农林作物危害严重,亟待防治。寄生蜂作为重要的生物防治因子,对害虫具有良好的防治效果。探究该害虫在新疆的发生及其寄生蜂的寄生生物学特性,可为保护本地寄生性天敌资源和将来人工繁育优势寄生蜂防治大青叶蝉提供基础数据。本研究于2014—2015年在新疆玛纳斯国家湿地公园通过野外观察调查了该地大青叶蝉的生活史,同时进一步采集大青叶蝉卵进行室内饲养和解剖,确定其优势卵寄生蜂的种类、寄生率、羽化率和雌雄性比等寄生生物学特性,并观察记录该寄生蜂的整个发育历程和寿命及其羽化、交配产卵等过程。结果表明,大青叶蝉在新疆玛纳斯国家湿地公园一年发生两代,以卵越冬;发现该害虫的两种卵寄生蜂,其中小斑邻赤眼蜂Paracentrobia exilimaculata Hu&Lin为世界首次报道的大青叶蝉卵寄生蜂,优势寄生蜂长角柄翅缨小蜂Gonatocerus longicornis Nees为国内首次报道的大青叶蝉卵寄生蜂;长角柄翅缨小蜂的自然寄生率平均为49.70%,九月上旬最高,可达74.96%;室内饲养结果显示,在15℃~40℃,随着温度的升高,羽化率和雌雄比均呈现先升高后下降的趋势,符合正态分布曲线;以15%蜂蜜水(蜂蜜:水=1:6)饲养,该寄生蜂从产卵到羽化需要9~16 d(平均14.25 d),成虫寿命约6~12 d(雌蜂:9.38 d;雄蜂:8.50 d),且雌蜂一般会比雄蜂的寿命长1~2 d。本研究初步探明了30℃、RH 45%和光周期14L:10D为大青叶蝉优势寄生蜂长角柄翅缨小蜂的最佳饲养条件,且对大青叶蝉卵具有良好的寄生性能,利用该寄生蜂防治大青叶蝉具有良好的应用前景。

数字输出两级双精度电容传感器接口电路

针对传统数字输出电容传感器接口电路仅可单精度检测的问题,设计了一种用于生物医学领域的数字输出两级双精度电容传感器接口电路。该接口电路由两级电路构成,分别是低精度与高精度相配合的双精度电容-时间转换电路和可编程时间-数字转换电路。基于TSMC 0.18μm工艺,采用Cadence Spectre软件进行后仿真。结果表明,电容检测最高精度可达0.15 fF,电路功耗为160.6μW,面积为0.533 mm^2。该接口电路具有宽范围、高精度、不易受电源电压和温度的波动影响等优点。