苏州生态景观林土壤有机碳储量及活性组分的垂直分布特征

为探究生态景观林类型对土壤有机碳(SOC)固持的影响,选择苏州市香樟人工林(Cinnamomum camphora plantation)、喜树人工林(Camptotheca acuminata plantation)、水杉人工林(Metasequoia glyptostroboides plantation)、栾树人工林(Koelreuteria paniculata plantation)和池杉人工林(Taxodium distichum var.imbricatum plantation)5种生态景观林为研究对象,测定分析了各林分的0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm和60~80 cm、80~100 cm 5个土壤层次有机碳、可溶性有机碳(DOC)、微生物生物量碳(MBC)以及易氧化有机碳(EOC)的含量与储量。结果表明:(1)各土层有机碳含量及储量分别在3.34~18.91 g·kg^(-1)和12.98~66.99 t·hm^(-2)之间,并且在不同林分之间差异显著,尤其是表层土壤有机碳;并且,香樟和喜树人工林0~100 cm土壤有机碳储量要显著高于其余3种林分。(2)不同生态景观林土壤可溶性有机碳、微生物生物量碳和易氧化有机碳差异显著,且具有明显的表聚效应;在不同林分之间,栾树和水杉人工林0~100 cm土壤可溶性有机碳与微生物生物量碳的储量最高,喜树和香樟人工林0~100 cm土壤易氧化有机碳储量最高。(3)试验地土壤有机碳及其活性组分主要与全氮、全磷极显著正相关,与容重极显著负相关。生态景观林类型显著影响0~100 cm土壤有机碳及活性组分的含量和储量;相较于水杉、栾树和池杉人工林,香樟和喜树人工林更有利于试验区土壤有机碳固持。

美国对华关系中的涉藏政策:基于美国亚太战略的考察

美国对华关系中的涉藏政策是为其亚太战略服务的,服从于其维持亚洲—太平洋霸权的深层次战略逻辑。新中国成立后,美国接过英国制造的所谓“西藏问题”,将其打造成兼具地缘政治和意识形态双重效用、对中国施加战略压力的工具。从地缘政治看,美国炒作所谓“西藏问题”,旨在从西侧对作为陆海复合型国家的中国进行空间挤压,同时利用印度的地缘政治观使其在安全诉求上向美国靠拢。从意识形态看,美国企图借助第十四世达赖和藏传佛教的影响力动摇中国共产党的合法性,抹黑中国国际形象,提升美国打压中国的“道义正当性”。从特朗普到拜登时期,美国政府正抓紧为“后达赖时代”布局,以地缘安全、宗教和人权、水资源等问题为借口,将涉藏政策有机融入对华战略竞争政策之中,使之成为“印太战略”的重要组成部分。美国政府对达赖集团的资金援助大幅度提高,与“藏独”分子及印度政府的三边互动日益频繁。鉴于美国对华关系中的涉藏政策呈现新趋势,中国需加强系统应对。

苏州生态景观林土壤微生物生物量及其化学计量特征

本研究目的是调查苏州市不同生态景观林土壤微生物生物量及其化学计量特征,分析林分差异对土壤微生物生物量的影响,为城市生态景观林的构建提供微生物方面的基础数据。以苏州市香樟人工林(Cinnamomum camphora plantation)、喜树人工林(Camptotheca acuminata plantation)、水杉人工林(Metasequoia glyptostroboides plantation)、栾树人工林(Koelreuteria paniculata plantation)和池杉人工林(Taxodium distichum var.imbricatum plantation)5种生态景观林为研究对象,测定分析了各林分的0~20 cm、20~40 cm、40~60 cm、60~80 cm和80~100 cm 5个土壤层次全碳(TC)、全氮(TN)、全磷(TP)以及微生物生物量碳氮磷(MBC、MBN和MBP)。结果表明:(1)试验地各土层微生物生物量碳氮磷分别在447.0~957.1、1.4~56.2和1.2~3.3 mg·kg^(-1)之间,并且在不同景观林之间差异显著。其中,栾树人工林0~100 cm土壤具有较高MBC和MBN的平均含量,香樟人工林土壤则有较高的MBP平均含量。(2)林分类型对微生物生物量化学计量比(MBC∶MBN、MBC∶MBP、MBN∶MBP)、熵值(qMBC、qMBN和qMBP)以及土壤与微生物之间化学计量不平衡性有显著影响。其中,针叶林一般具有较高的MBC∶MBN、MBC∶MBP和qMBC,而阔叶林总体具有较高的MBN∶MBP、qMBN、qMBP和土壤-微生物之间化学计量不平衡性。(3)试验地土壤微生物生物量及其化学计量比主要与土壤容重、全碳、全氮以及全磷有显著或极显著相关关系。生态景观林类型显著影响0~100 cm土壤微生物生物量及其化学计量特征;相较于针叶林,阔叶林一般具有较高的MBN、MBP以及土壤-微生物之间化学计量不平衡性,表明阔叶林微生物生物量更易受土壤氮磷的影响。

榔榆木质部细胞构造特征的季节变化规律研究

为了探究榔榆木质部形成中细胞形态与壁层组分变化规律,以1个生长季内木质部细胞产生过程为主线,联合解剖学技术与光谱学技术,初步研究了木质部细胞形态、细胞尺寸及细胞壁主要化学组成的变化规律。结果表明4月出现2排早材管孔,以单管孔为主,5月开始大量产生木纤维细胞,纤维细胞壁厚,直至9月形成宽约2 mm的木质部;导管与木纤维细胞从4—6月处于伸长阶段,大小随后略有降低;2类细胞的直径则呈不同的季节变化规律;导管细胞壁纤维素和半纤维素的沉积过程在季节内稳定;而木纤维细胞中纤维素和半纤维素的沉积具有季节差异,生长季早期相对含量较低,晚期相对含量明显增加,说明2类细胞间主要组分沉积存在不同步性。

团聚物与凸起结构柔性振动筛板碰撞解聚特性

为了促进潮湿细粒煤团聚物的解聚,提出将凸起结构筛板用于物料的筛分。首先,采用挤压壁面法构建了潮湿细粒团聚物模型,仿真分析了团聚物在不同筛板上的碰撞解聚过程及解聚程度;其次,通过单因素和响应面分析法研究了凸起结构参数对团聚物碰撞解聚程度的影响性能,对凸起结构参数进行了优化;最后,通过筛分试验对比了物料在普通筛板和凸起结构筛板的解聚性能。结果表明:凸起结构能提高潮湿细粒团聚物的解聚程度,其参数对团聚物的解聚性能有显著影响;平均垂直应力σyy、液桥断裂百分比DR、平均偏心距离Ad和膨胀速度Ue随凸起结构下底a、上底b的增加呈非单调变化,与高h的变化呈正比;响应面分析得到凸起结构各参数对解聚程度的影响显著性依次为h>b/a>a;通过对凸起结构参数优化,团聚物的解聚程度最高可提升13.4%。

中国式现代化的独特民主意蕴及其启示

中国式现代化从三个方面回答了当今世界面临的“民主之问”:全过程人民民主实现了以人民为中心的现代化,与以美国为代表的西方“民主乱象”形成了鲜明对比;在世界现代化中着力推动国际关系民主化,解决国际政治中的“民主赤字”问题;中国的政治实践和发展成就将“民主向何处去”从所谓的“民主改造”的歧路中解放出来,“三大倡议”为人类民主事业的发展提供了更好的物质条件、更安全的国际环境和更加多元有效的交流平台。中国在国内和国际社会的民主实践是一以贯之的,是人类政治文明的新探索、新发展、新成就,充分证明了中国共产党在治国理政方面取得了巨大成功,推动着人类民主事业的发展。

钢桁架锥形结构轴压力学性能分析

依托青岛虚拟创享中心的实际工程项目,以钢桁架锥形结构为研究对象,提取了单榀主桁架子结构,并利用Abaqus2023有限元软件对其进行了轴压力学性能分析。重点研究了单榀钢桁架锥形结构的破坏模式和传力机理,同时结合钢桁架腹杆内力分布规律,研究了关键位置处腹杆截面类型以及截面壁厚对单榀钢桁架锥形结构承载力的影响规律,分析结果表明:该腹杆发生压弯屈曲,通过与其他杆件相交节点的连接将内力传递给其他腹杆。截面类型由矩形变成H型时,桁架的极限承载力降低1.3%。变成后,该腹杆的屈曲现象得到一定程度的缓解,整体结构的变形程度相对减小,极限承载力提高2.6%。而截面壁厚由8 mm增加到24 mm时,极限承载力提升17.6%。研究成果可为工程实践提供一定参考。

基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测

考虑到输入信息和预测模型的不确定性对负荷预测结果的影响,本文提出一种基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测方法.通过条件变分自编码器生成指定天气因素预测值和日历特征条件下实际天气因素可能的多个随机样本,以模拟天气预测信息的不确定性;构建GRU-S2S贝叶斯神经网络学习模型参数的分布特征,以反映预测模型的不确定性,并结合MC dropout技术获得多个可能的负荷预测值;遍历天气因素全部模拟样本,将预测模型输出的负荷预测值构成集合,并通过核密度估计获得预测时段内各时刻预测负荷服从的概率分布.实际算例结果表明,该方法在短期负荷概率预测中具有更高的分位数预测精度和更可靠稳定的区间预测结果.

股骨近端防旋髓内钉治疗外侧壁完整型和外侧壁危险型股骨转子间骨折

背景:对于老年创伤性髋部骨折患者而言,预后的相关因素非常复杂,股骨外侧壁的完整与否是影响因素之一,了解外侧壁损伤对股骨转子间骨折预后的影响具有重要的临床价值。目的:评估外侧壁完整性与股骨转子间骨折患者髋关节功能恢复及其预后之间的关系。方法:筛选股骨转子间骨折患者82例,所有患者均接受股骨近端防旋髓内钉固定治疗。依据外侧壁厚度将患者分为2组,外侧壁完整组(n=31)及外侧壁危险组(n=51)。比较两组患者围术期指标、负重时间、骨折愈合时间、髋关节功能及活动度、术后疼痛及并发症发生情况。结果与结论:(1)外侧壁完整组患者的住院时间、术中透视次数明显低于外侧壁危险组(P<0.05),其余围术期指标的差异无显著性意义;(2)术后两组患者均能早期下地和最终完全负重,但外侧壁危险组患者骨折愈合时间更长,完全负重时间明显延迟,末次随访的Harris评分更低,患侧髋伸屈活动度及颈干角更小(P<0.05);(3)两组患者各种并发症发生率比较差异无显著性意义,但总体并发症发生率外侧壁完整组明显更低(P<0.05);(4)综上,接受股骨近端防旋髓内钉内固定治疗后,与外侧壁危险组患者相比,外侧壁完整组患者具有相对更好的预后。

基于多任务渐进式学习模型的风-光-荷功率短期预测

同一地区的风电、光伏和负荷功率与风速、辐照度和温度等气象因素密切相关,在电力系统不同运行场景下存在一定的互动耦合关系。为了捕获多源荷间的差异性和相关性,挖掘高维数据中蕴含的潜在规律,提出一种基于深度时空融合网络的多任务渐进式学习模型,实现风-光-荷联合功率预测。首先,基于深度时空融合网络设计共享信息与特有信息子网;然后,构建计及时空相关性的多任务渐进式学习模型,分别对风、光、荷功率的共享和特有时空信息进行由浅至深渐进式提取;最后,将共享信息与特有信息子网所得特征向量进行融合映射,实现对未来风-光-荷功率的联合预测。实际日前风-光-荷联合预测算例结果表明,所提模型可弥补现有多任务模型出现“负迁移”和“跷跷板”现象的不足,提高预测精度和稳健性。

激光封接金属与玻璃研究进展

玻璃与金属的焊接在微电子封装、真空管及蓝宝石金属窗等多个领域展现出广泛的应用前景。然而,这一技术也面临诸多限制,主要源于玻璃与金属在结构上的差异、连接本质的复杂性,以及润湿、铺展和粘结等复杂物理现象的挑战。激光焊接技术,凭借其高精度、能量集中和加工快速等优势,在玻璃与金属的封接中获得了广泛应用。本文介绍了玻璃与金属焊接的应用领域及其存在的限制,概述了激光焊接金属与玻璃的研究现况,并深入分析了激光参数对焊接质量的影响规律。最后,探讨了激光焊接金属与玻璃的潜在应用,为玻璃与金属复合结构的制造提供创新性的指导思路,同时也为激光焊接技术在该领域的应用提供参考。

新时代年轻干部成长研究:现状与展望

建设一支贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想、符合新时期好干部标准、忠诚干净担当、数量充足、充满活力的高素质专业化年轻干部队伍,事关党的事业发展后继有人和国家长治久安。文章以年轻干部的相关政策文件和文献为基础,梳理了促进年轻干部成长的相关政策举措,并对年轻干部的成长规律进行了总结:干部能力素质必须符合中国特色社会主义伟大事业的发展需要;干部能力素质的提升是一个由量变到质变的发展过程,个人和组织都负有重要责任;理论学习是基础,实践锻炼是关键。从激励机制来看,应坚持激励与约束并重。然而,部分年轻干部的发展存在以下四点困境:佛系心态,为官不为;眼高手低,期望过高;价值观念偏差,公共服务动机缺失;培养机制缺位,干事创业热情不足。因此,要建立一个涵盖培养主体、选任理念、培养体系、管理机制的培养系统。未来要进一步推进对年轻干部的概念指向、成长规律、能力素质、方法论、战略需求导向这五方面的研究。

基于多目标PSO混合优化的虚拟样本生成

受限于检测技术难度、高时间与经济成本等原因,难测参数的软测量模型建模样本存在数量少、分布稀疏与不平衡等问题,严重制约了数据驱动模型的泛化性能.针对以上问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)混合优化的虚拟样本生成(Virtual sample generation, VSG)方法.首先,设计综合学习粒子群优化算法的种群表征机制,使其能够同时编码用于连续变量和离散变量;然后,定义具有多阶段多目标特性的综合学习粒子群优化算法适应度函数,使其能够在确保模型泛化性能的同时最小化虚拟样本数量;最后,提出面向虚拟样本生成的多目标混合优化任务以改进综合学习粒子群优化算法,使其能够适应虚拟样本优选过程的变维特性并提高收敛速度.同时,首次借鉴度量学习提出用于评价虚拟样本质量的综合评价指标和分布相似指标.利用基准数据集和真实工业数据集验证了所提方法的有效性和优越性.

面向工业过程的图像生成及其应用研究综述

在面向工业过程的计算机视觉研究中,智能感知模型能否实际应用取决于其对复杂工业环境的适应能力.由于可利用的工业图像数据集存在分布不均、多样性不足和干扰严重等问题,如何生成符合多工况分布的期望训练集是提高感知模型性能的关键.为解决上述问题,以城市固废焚烧(Municipal solid wastes incineration, MSWI)过程为背景,综述目前面向工业过程的图像生成及其应用研究,为进行面向工业图像的感知建模提供支撑.首先,梳理面向工业过程的图像生成定义和流程以及其应用需求;随后,分析在工业领域中具有潜在应用价值的图像生成算法;接着,从工业过程图像生成、生成图像评估和应用等视角进行现状综述;然后,对下一步研究方向进行讨论与分析;最后,对全文进行总结并指出未来挑战.

基于锁相环与电流环解耦的并网变换器稳定性控制策略

在弱电网中,并网变换器的锁相环会与电流环产生动态交互进而引发小信号(或谐波)失稳问题。为了解决这一问题,利用小信号建模方法建立了并网变换器等效阻抗模型,并在此基础上将变换器阻抗模型与系统稳定性判断方法相结合,利用极点变化轨迹以及Bode图分析了弱电网工况下并网变换器的失稳机理。针对多输入多输出系统,在考虑多环耦合的同时,提出了一种基于数字滤波器的有源阻尼控制策略,3种不同类型的滤波器分别被用于控制系统的稳定性,提高系统稳定裕度。所提出的控制方法能实现锁相环与电流环的之间的解耦,有效抑制多环耦合。同时,给出了控制策略具体的实现方案、参数设计方法,并分析了控制策略对多环耦合部分的影响。另外,为了研究不同工况下所提控制策略的有效性,分析了不同电网强度、锁相环带宽和电流环带宽下采用所提控制策略的系统稳定裕度,并将其与传统控制方法进行了对比。最后,仿真和硬件在环实验结果验证了所提理论的正确性。

运营商大模型硬件基础设施创新及RDMA流量控制技术研究

从业界大模型硬件基础设施创新的主要模式出发,论述了电信运营商在该领域自主创新的路线选择考虑。基于实际组网环境和业务场景提出需求,设计了一种支持NO-PFC、交换机免配置的拥塞控制算法,使用RTT作为拥塞感知信号,控制交换机队列长度,实现低延迟。

基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模

城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效结合燃烧过程机理.针对该问题,本文提出基于仿真机理和改进线性回归决策树(Linear regression decision tree,LRDT)的DXN排放建模.首先,采用基于床层固废燃烧模拟软件FLIC(Fluid dynamic incinerator code)和过程工程先进系统软件(Advanced system for process engineering Plus,Aspen Plus)耦合的数值仿真模型,获取蕴含多运行工况的虚拟机理数据;接着,利用虚拟机理数据构建基于改进LRDT的CO_(2)、CO和O_(2)燃烧状态表征变量模型;然后,以真实CO_(2)、CO、O_(2)作为输入和以DXN真值作为输出,构建多入单出LRDT的过程映射模型(Process mapping model,PMM),再利用该模型进行半监督学习和结构迁移得到机理映射模型1(Mechanism mapping models1,MMM1);最后,通过结构增量学习获得基于半监督迁移学习的MMM2模型.在实验室的半实物平台和北京某MSWI厂的边侧验证平台对所提方法进行了工业应用验证.实验结果证明了所提方法与研发的软测量系统可有效实现二噁英排放浓度在线检测.

面向复杂工业过程的虚拟样本生成综述

用于复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模的样本具有量少稀缺、分布不平衡以及内涵机理知识匮乏等特性.虚拟样本生成(Virtual sample generation,VSG)作为扩充建模样本数量及其涵盖空间的技术,已成为解决上述问题的主要手段之一,但已有研究还存在缺乏理论支撑、分类准则与应用边界模糊等问题.本文在描述复杂工业过程难测运行指标和异常故障建模所存在问题的基础上,梳理虚拟样本定义及其内涵,给出面向工业过程回归与分类问题的VSG实现流程;接着,从样本覆盖区域、实现流程与推广应用等方向进行综述;然后,分析讨论VSG的下一步研究方向;最后,对全文进行总结并给出未来挑战.

基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别

国内城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)过程通常依靠运行专家观察炉内火焰识别燃烧状态后再结合自身经验修正控制策略以维持稳定燃烧,存在智能化水平低、识别结果具有主观性与随意性等问题.由于MSWI过程的火焰图像具有强污染、多噪声等特性,并且存在异常工况数据较为稀缺等问题,导致传统目标识别方法难以适用.对此,提出一种基于混合数据增强的MSWI过程燃烧状态识别方法.首先,结合领域专家经验与焚烧炉排结构对燃烧状态进行标定;接着,设计由粗调和精调两级组成的深度卷积生成对抗网络(Deep convolutional generative adversarial network, DCGAN)以获取多工况火焰图像;然后,采用弗雷歇距离(Fréchet inception distance, FID)对生成式样本进行自适应选择;最后,通过非生成式数据增强对样本进行再次扩充,获得混合增强数据构建卷积神经网络以识别燃烧状态.基于某MSWI电厂实际运行数据实验,表明该方法有效地提高了识别网络的泛化性与鲁棒性,具有良好的识别精度.

Ziegler-Natta催化剂活性中心的研究进展

Ziegler-Natta(Z-N)催化剂活性中心对催化剂和聚合物的性能具有重要影响,开展活性中心结构的研究将为催化剂结构和性能关系、催化机理等提供更深入的认识,是目前聚烯烃催化剂领域中的研究热点。介绍了不同谱学手段对活性中心的表征及对活性中心结构变化的原位监测,综述了通过构建模型催化剂并结合表面分析对活性中心结构进行模拟的研究,以及基于氯化镁晶体模型对活性中心结构的密度泛函理论计算研究,并对Z-N催化剂活性中心结构研究的发展方向进行了展望。