适应“互联网+”的交通新业态融合发展趋势,发挥自身优势开展多元化经营——本刊专访银川市公共交通有限公司党委书记、经理卢鹏

《人民公交》:卢鹏书记您好。首先请您介绍一下银川市公共交通有限公司(以下简称“银川公交”)现阶段的运营管理情况及业务板块。卢鹏:银川公交现有运营车辆2624辆,其中纯电动车1815辆,CNG燃气车809辆,人车比为1.57:1。运营线路198条,公交线网总长度1107.19公里。

融合多重分解和差值修正的海浪波高预测研究

为了提升海浪波高预测精度,提出了融合多重分解和差值修正的海浪波高预测模型(J-DE-LSTM)。该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解,对波高数据进行一重分解,以及对分解后的残差分量进行二重分解;采用亲和力传播算法进行聚类降维并输人到长短期记忆网络进行预测获取初步预测值。建立波高观测值与初步预测值形成的差值序列进行三重分解,采用样本熵重构为趋势项和周期项并进行权重计算,构建粒子群算法优化极限学习机和LSTM的组合预测模型进行双轨并行预测;最后将预测结果与权重加权融合进行差值修正未来点位波高预测值。实验结果表明J-DE-LSTM模型较LSTM、TCN模型平均绝对误差提升约4.1%~11.5%,均方误差提升6.5%~15.2%。

缺氧诱导因子-1α通过miR-126/JAK2-STAT3轴调控慢性肾病小鼠肾纤维化

目的:探究缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)通过miR-126/JAK2-STAT3轴促进慢性肾病小鼠肾纤维化的分子机制。方法:选取8周龄雄性C57/BL6小鼠,分为假手术组、模型组、HIF-1αmimic组、miR-126 mimic组、HIF-1α+miR mimic组、WP1066组、miR-126 mimic+WP1066组;用全自动生化仪检测小鼠肾24 h尿蛋白、血尿素氮(BUN)、血肌酐(SCr)水平,qRT-PCR检测肾组织内miR-126相对表达量,免疫印迹检测肾组织内HIF-α,肾纤维化关键蛋白fibronectin、collagen-Ⅰ、α-SMA,JAK2/STAT3信号通路关键蛋白表达;Masson染色分析小鼠肾病理形态及间质纤维化程度。结果:模型组模型建立后miR-126表达受到抑制,差异有统计学意义。与假手术组相比,模型组小鼠24 h尿蛋白、BUN、SCr水平均上调,肾组织肾小管、间质结构紊乱,肾纤维化明显,fibronectin、collagen-Ⅰ、α-SMA、p-JAK2、p-STAT3表达上调;HIF-1α过表达进一步上调24 h尿蛋白、BUN、SCr、fibronectin、collagen-Ⅰ、α-SMA、p-JAK2、p-STAT3表达;miR-126过表达下调24 h尿蛋白、BUN、SCr、fibronectin、collagen-Ⅰ、α-SMA、p-JAK2、p-STAT3表达;HIF-1α过表达可以逆转miR-126过表达抑制肾纤维化的趋势,差异有统计学意义。与模型组相比,JAK2/STAT3信号通路被阻断后,p-JAK2、p-STAT3、fibronectin、collagen-Ⅰ、α-SMA表达明显下调,miR-126的过表达可以进一步下调小鼠肾组织内p-JAK2、p-STAT3、fibronectin、collagen-Ⅰ、α-SMA表达,差异有统计学意义。结论:小鼠肾纤维化促进肾组织内HIF-1α高表达,HIF-1α通过抑制miR-126提升JAK2-STAT3信号通路活性,最终促进肾纤维化进展。

基于深度神经网络的台风中心定位方法

台风中心定位的微小误差会对台风路径预报造成较大的偏离,因此精确定位台风中心是台风路径预测和灾害预报的重要步骤。台风云系随时间不断变化且风力强弱不一,在卫星云图中呈现了多样性和复杂性,现有基于神经网络的模型由于缺少对台风特征图像多维度参数的权重合理分配,在自动提取台风图像特征上受到了限制。为此,提出一种融合通道注意力与坐标注意力的神经网络模型(TY-LOCNet),首先搭建深度卷积神经网络模型提取台风特征;其次引入通道注意力机制从台风特征中捕获通道级别的信息,提升模型对重要通道的关注度;然后将通道注意力结果输入到坐标注意力机制中全局标定台风位置信息,使模型能够在较大的区域关注到台风的形态结构;此外,均方误差损失函数未能融合计算坐标导致定位精度低,因此提出距离损失函数(DISTLoss)通过距离回归提高模型定位精度。实验结果表明,TY-LOCNet的平均位置误差(MLE)、平均定位误差(MAE)和检测速度分别为3.502像素,0.292°和17 FPS,优于其他模型。台风中心定位模型TY-LOCNet可为台风预报提供实时性台风中心定位支持。

糖类与甜味剂的肠-脑轴效应研究进展及评估方法分析

尽管甜味剂能够提供类似糖类的风味感受和远高于糖类的甜味强度,但仍旧不能完全替代糖类所带来的满足感,明确该现象的生物学机制对于完善甜味剂的功能评估体系和指导甜味剂的创新发展方向都具有十分重要的意义。本文系统综述了糖类与甜味剂引发的动物行为偏好差异、动物脑区活动差异和肠-脑轴神经激活模式差异3个方面的研究进展,揭示了大脑可以辨别糖和甜味剂,从而产生个体行为偏好差异的深层原因,提出动物行为学、脑区神经活动和关键受体激活能力可用于评估甜味剂肠-脑轴效应,可为甜味剂领域的创新发展提供参考。

乌梁素海湖冰完整生消过程的数值模拟

为探究气候变暖背景下乌梁素海湖冰的冰厚、冰温和冰物候特征的变化,利用ERA5-Land和MERRA-2再分析数据作为大气强迫场,结合多源卫星遥感反演得到的初始模拟日期,通过一维高分辨率热力学雪冰(HIGHTSI)模型模拟了2015—2016年乌梁素海湖冰的完整生消过程。结果显示:①研究期内,最大冰厚达到41.7 cm,初冰日和终冰日分别为2015年11月21日和2016年3月25日,冰期为126 d。②对于水深较浅而冬季日照充足的乌梁素海,气温是影响冰厚的主要因素,太阳辐射次之,两者的昼夜周期循环显著影响冰层的厚度和温度;当冰面有雪覆盖时,积雪的低导热和高反照率会明显削弱气温和太阳辐射对冰层的影响。③即使缺失现场观测数据,采用气象数据和遥感反演的初始模拟日期仍能准确地表征现场真实冰雪的完整演变过程。该研究可为中纬度干旱区季节性冰封浅水湖冰的计算和湖冰生消的年际变化研究奠定基础。

产纤维素酶工程菌株的构建及其在醇化烟叶中的应用

烟叶中过高的纤维素含量使烟叶组织容易破碎,影响加工过程中烟叶的可塑性,使烟叶杂气变重等。为了获得产纤维素酶的优良菌株,实现醇化烟叶纤维素的有效降解,利用同源重组法成功构建了10株纤维素降解的枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)工程菌株。通过刚果红平板筛选、羧甲基纤维素钠酶活、滤纸酶活及滤纸崩解率等检测,共筛选出C36、CM、KF和GH54株产纤维素酶能力较强的重组菌株。将醇化烟叶作为底物进行纤维素降解,发现重组菌株CM的产纤维酶效率最高,其羧甲基纤维素钠酶活和滤纸酶活分别为39.55和23.52 U·mL-1。结果表明,构建的重组菌株能够利用醇化烟叶中的纤维素产生纤维素酶,可为工业生产中醇化烟叶纤维素降解提供理论支撑。

基于船基图像的北极冰面融池形态研究

基于中国第12次北极科学考察期间获取的船侧倾斜拍摄海冰图像,研究了北极冰面融池大小和形态参数的空间分布及统计特征。应用自动检测算法将图像划分为水、冰、融池三种表面类别,经倾斜校正后计算每种类别的面积分数及单个融池的大小和形态。结果显示,融池的面积分数随纬度升高先增大后减小,较短的融化时间和较早的再冻结导致高纬度地区融池面积分数一直较低。融池的面积、周长和平均钳测直径随纬度升高具有相似变化规律,均为先增大后减小。不同大小融池面积的频率分布与幂律函数相吻合,对应指数均在1.4~1.8范围内,具有一定相似性。融池的分形维数随纬度升高分布较均匀,而周长与面积比值随纬度变化较大。不同纬度融池边缘凸度与圆形的对应值π相差较大,而各纬度融池圆度平均值为2.39±0.23;融池圆度和凸度与其面积成正比,周长与面积比值则与融池面积成反比,表明融池边缘随着融池面积增加而变得更长更曲折。冰面融池变化引起的平均海表反照率空间差异较大,随着纬度升高在0.24~0.67之间变化,变化率为0.10(°N)^(-1)。本文研究的融池大小和形态参数可为融池演变模拟及遥感反演算法改进提供重要观测依据和地面验证。

模型冰水平圆盘中心加载弯曲强度试验研究

由各种垂直施力引起的冰层破坏是极地探索和利用活动中重要的工程场景,而冰强度特性对于活动于此区域的平台的结构强度和安全操控的设计评估有直接影响。本文依托中国船舶科学研究中心小型冰水池,制作盐水柱状模型冰,开展模型冰水平圆盘中心加载试验。试验对环向外沿均布支撑下的水平圆盘冰样中心区域垂直加载,利用测力系统记录冰样从起始承载直至弯曲破坏的力值曲线,根据受力峰值求取冰样破坏时的弯曲强度,利用影像系统捕捉冰样破坏失效细节,分析冰样承载失效过程。在此基础上,改变加载速度和冰样温度,开展系列试验测量,分析两个因素对模型冰弯曲强度的影响。本文工作为测量分析模型冰强度特性补充了一种可行手段,也为深入研究冰区结构物与冰层垂直作用机理和冰载荷形成机制建立了初步基础。

基于奥瑞姆自护理论的个体化护理在肾纤维化终末期血液透析患者中的应用

目的探讨基于奥瑞姆自护理论的个体化护理对肾纤维化终末期血透患者肾功能、生活质量及心理状态的影响。方法根据慢性肾脏病终末期的诊断标准,纳入2020年7月—2021年12月医院收治的肾纤维化终末期血透患者90例为研究对象,在组间基础特征匹配的基础上分为观察组与对照组,每组45例。对照组给予常规护理,观察组进行基于奥瑞姆自护理论的个体化护理。对比两组患者尿蛋白(Upro)浓度、血肌酐(Scr)浓度、血尿素氮(BUN)浓度、尿微量白蛋白(mALB)浓度、生存质量(WHOQOL-BREF)、汉密尔顿焦虑(HAMA)评分、汉密尔顿抑郁(HAMD-17)评分、自我护理能力测量表(ESCA)评分及护理满意率,并进行统计学分析。结果护理干预2个月后,观察组患者Upro浓度、Scr浓度、BUN浓度、mALB浓度、HAMA评分、HAMD-17评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。护理干预2个月后,观察组患者WHOQOL-BREF、ESCA评分和护理满意率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论将基于奥瑞姆自护理论的个体化护理模式,用于肾纤维化终末期患者,能够更利于患者自我能力提高,有效改善肾功能,提高生活质量,缓解负面心理状态,营造良好的护患关系。

改进Shufflenetv2_YOLOv5的轻量级SAR图像舰船目标实时检测

针对当前SAR图像舰船目标检测实时性不高、准确率较低等问题,提出了一种改进Shufflenetv2_YOLOv5的轻量级目标检测模型。首先对YOLOv5网络的主干网络进行改进,在对比了MobileNetv2、Shufflenetv2两种轻量级网络的效果之后,构建了Shufflenetv2_YOLOv5网络。引入Transformer结构和双重注意力机制模块对Shufflenetv2_YOLOv5网络进行改进,以增强舰船目标的特征表达。使用FReLU替换原YOLOv5的激活函数,进一步提高网络的性能。同时,提出一种新的损失函数,增强舰船目标的定位效果。实验结果表明,本文算法在SSDD数据集上的准确率为80.2%,FPS为193帧/s,在保证精度的情况下,实现了SAR图像舰船目标实时检测。

人工智能、产品创新与制造业适应性转型

人工智能(AI)对产品开发、运营和营销等企业价值链的影响正在改变制造业转型升级的机制与路径。围绕AI如何通过影响产品创新推动制造业转型升级,本文依托相关研究成果提炼AI区别于其他数字技术的核心创新特征,剖析AI对产品创新的影响机制,并通过AI影响个体、企业、产业的跨层次分析框架,从产品创新视角提出AI影响制造业转型升级的适应性变革概念模型,探讨AI通过产品创新影响制造业适应性转型的机制与路径,形成三个主要结论:(1)新社会主体、生成性、知识积累方式突变性构成AI区别于其他数字技术的三个核心创新特征;(2)AI作为新社会主体角色介入产品企划、结构工艺等开发环节,改变或增强了人类智能的产品开发思维,拓展了产品开发的知识边界;(3)AI增强产品创新与运营过程、市场营销和销售的全价值链即时互动和调整,构建起平衡制造敏捷性与用户敏捷性冲突的自适应调节机制,推动制造业通过产业快速自适应调节涌现出自适应间断平衡的转型路径。

大数据驱动的产品创新商务智能——基于SSP框架的分析

人工智能改变产品创新主体,引发产品创新战略与流程变革。本文依据大数据合作资产理论,从企业与用户互动的适应性创新视角,通过逻辑推演分析提出大数据驱动的产品创新商务智能主体—战略—流程框架,以探讨人工智能影响制造产品创新的新机制。研究表明:首先,人与人工智能双向卷入形成要素组合与知识积累的双向反馈式增强机制,促使创新主体发生结构性改变,形成产品创新战略与流程变革的新基础。其次,企业人工智能认知战略与竞争战略、组织文化、商业模式和生态系统的匹配,共同影响人工智能在创新流程中的一体化应用。最后,模糊前端的全流程扩散、需求—解决方案对的非线性迭代和智能制造的生成式自测构成大数据驱动的产品创新流程的新特征。研究表明,主体—战略—流程框架适合分析大数据驱动的产品创新商务智能的新机制,可为人工智能与产品创新的关系研究提供新视角。

通过CTAB辅助TEOS水解制备LMO@SiO_(2)调控氧活性提高循环稳定性

采用共沉淀法制备了富锂锰基正极材料,并利用CTAB辅助TEOS水解对富锂锰基正极材料进行SiO_(2)表面包覆改性进行调控氧活性。通过恒电流充放电、循环伏安及电化学交流阻抗等电化学测试方法对富锂锰基正极材料进行表征,研究了SiO_(2)包覆改性对富锂锰基材料电化学性能的影响。研究结果表明,SiO_(2)包覆层能有效调控氧活性,这对材料循环稳定性能的提升具有积极作用。

中国新型政党制度与中国式现代化道路的契合互动

中国新型政党制度与中国式现代化道路在文化底蕴、历史逻辑、领导力量与价值立场等方面保持高度契合。在此基础上,两者又相互促进、相辅相成。一方面,中国新型政党制度保证中国式现代化道路的平稳推进,在维持社会关系、政治关系的稳定上有着重要作用;另一方面,中国式现代化道路推动中国新型政党制度的发展创新,为中国新型政党制度的运行增效赋能,为中国新型政党制度的发展领航导向。

改进3D-CNN的高光谱图像地物分类方法

高光谱图像具有数据量大、波段多和波段间相关性强等特性,传统高光谱分类方法通常单独考虑光谱和空间信息,特征提取不充分,忽略了图像纹理构造和重要光谱信息。针对这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的高光谱分类方法。该方法基于三维CNN(3D CNN),处理多尺度空谱数据,并对双重注意力机制进行改进,提出光谱注意力机制;其次,采取跨层特征融合和多通道特征提取策略,进一步提高地物分类精度。选取“高分五号”卫星拍摄的2景影像共6043个样本作为实验数据,并将提出的方法与支持向量机(support vector machine,SVM),一维CNN(1D CNN),二维CNN(2D CNN),3D CNN和残差网络(residual network,ResNet)进行比较分析。结果表明,所提方法的总体精度(overall accuracy,OA)和Kappa系数均有显著提高,OA值均达到95%以上。其中,OA在江苏南通地区数据集上达到了95.84%,较SVM,1D CNN,2D CNN,3D CNN和ResNet方法分别提高了21.54,21.71,7.28,3.94,2.56百分点。

基于残差注意力多尺度关系网络的逻辑推理

逻辑推理是感知视觉元素间规律和联系的能力,使计算机拥有类人的推理能力是一项重要的研究内容。在大量数据和深度模型的驱动下,现今人工智能已在图像处理等领域中取得超越人类水平的表现,但通过图像进行逻辑推理的能力还较落后。为解决面向逻辑推理的多尺度关系网络(MRNet)特征提取能力不足及泛化性较差的问题,提出一种改进的残差注意力多尺度关系网络(ResAMRNet)。在主干网络中,利用残差结构并结合跳跃连接与长跳跃连接,将浅层特征融入深层网络训练过程中,减少特征信息丢失,并提高模型特征提取能力。在推理模块中,将通道注意力机制与残差模块相融合检测每行图片间的关系特征,差异化各特征通道的重要程度,自适应学习注意力权重,提取关键特征。设计双池化高效通道注意力机制,结合全局最大池化进一步获取对象的特征信息,提高模型泛化性。在RAVEN和I-RAVEN数据集上的实验结果表明,ResAMRNet的分类准确率相比于MRNet分别提升了8.3和18.1个百分点,具有较强的逻辑推理能力。

改进残差网络及时序气象卫星云图的台风等级分类研究

结合了传统残差网络在数据样本小环境下分支卷积层特征的浪费问题,且考虑台风云图时空关联性强、特征复杂因素,参考日本国立情报学研究所在西北太平洋上空通过数个气象卫星拍摄的8000多景高分辨率台风云图,编制了适应于残差神经网络的时序台风云图分类训练集和测试集。为满足数据集及台风特征,有效优化了原始残差网络的残差块,并得到了恒等映射残差块。经由增加卷积输出来促进分支通路更好的被利用,保留台风图像时序特性,提高网络性能。实验显示,W-ResNets模型在自建台风数据集上的训练精度达到99.60%,测试精度达到76.19%,相较于浅层卷积神经网络的测试精度高出8.48%,相比于使用传统的残差神经网络提高了2.87%,为进一步验证模型的泛化性能,采用MNIST通用数据集进行网络对比实验,宽残差网络得到98.786%的测试精度,优于传统残差网络。文中的W-ResNets预报模型可在小样本台风数据集推广使用。

基于改进SOLO_v2的糖尿病黄斑水肿分割模型

糖尿病黄斑水肿(DME)是导致糖尿病患者视力损害的常见原因。光学相干断层扫描技术(OCT)有助于增强对糖尿病视网膜病变的早期检测和预防。目前,OCT图像中的DME区域存在大量散斑噪声及小目标区域,现有的实例分割方法存在漏分割等问题。针对上述问题,本文利用特征金字塔转换器(FPT)改进SOLO_v2模型,提出了一种新的DME分割模型(SOLO-OCT),包括:(1)利用基于双域滤波去噪算法去除图像上存在的大量散斑噪声,提高输入图像质量;(2)引入FPT,提高模型对小目标的识别能力和学习能力;(3)改进非极大值抑制(NMS)算法,缓解对小目标区域的漏分割问题。将SOLO-OCT模型与其他实例分割模型(包括Mask R-CNN、SOLO和SOLO_v2)进行了比较,以评估其对DME区域的分割性能。与Mask R-CNN、SOLO和SOLO_v2模型相比,SOLO-OCT模型对DME区域的分割精度(mAP)提高了3.1%,对小目标DME区域的分割精度(APs)提高了2.2%,而单幅图像的处理时间(Fps)只增加了0.0099 s。本文提出的DME分割模型(SOLO-OCT)可用于大规模糖尿病视网膜病变筛查。