早期共产党员：李波人

河南省许昌市早期共产党员李波人，1914年11月20日出生在河南许昌市鄢陵县罗寨，阳光厚重的家庭文化魅力熏陶造就了他从小聪明、好学用功，少年有志的他曾以三个第一而轰动当地：1928年以第一名的总成绩考入鄢陵完中，1930年以第一名的总成绩考入河大附中，“九．一八”事变，他国难当头第一个报名参军奔赴抗日前线。

体外受精中单原核胚胎临床使用价值的探讨

目的:比较单原核(1PN)胚胎与正常受精(2PN)胚胎囊胚形成率及染色体整倍体比例的差异,初步探讨单原核胚胎的临床使用价值。方法:回顾性分析2020年在山东大学附属生殖医院行胚胎植入前遗传学筛查(PGS)患者,比较1PN、2PN胚胎的囊胚形成率、优质囊胚形成率以及所形成囊胚PGS结果的染色体整倍体比例。结果:1PN受精的胚胎在囊胚形成率和优质囊胚形成率(33.42%,22.02%)方面均显著低于2PN受精囊胚(72.32,57.37%)(P<0.05)。1PN胚胎囊胚期胚胎整倍体率(37.70%)与2PN胚胎(33.85%)无统计学差异(P>0.05)。结论:行PGS周期的1PN胚胎在囊胚形成率和优质囊胚形成率方面远低于2PN胚胎,但两者形成的优质囊胚具有相近的胚胎整倍体比例。因此,1PN囊胚具有与2PN囊胚相近的临床价值。

基于全透射近红外光谱的西瓜不同部位可溶性固形物含量在线检测研究

可溶性固形物含量(SSC)是评价西瓜果肉品质优劣的关键指标。西瓜SSC在线检测模型的建立,可以实现西瓜品质按其SSC进行在线分级,满足不同人群需求,提高市场竞争力。以160个京美2K西瓜为研究对象,通过实验室自主研发的在线检测设备,采集了西瓜两种姿态的可见近红外全透射光谱数据,分别与西瓜不同部位SSC建立偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,探究西瓜SSC在线检测的最佳姿态和检测部位。首先,分别定义西瓜不同部位SSC测量值为瓜蒂糖、中心糖、瓜脐糖和整果糖,在线检测的两种姿态分别定义为T1姿态和T2姿态。其次对比西瓜不同部位SSC,探讨西瓜SSC评价标准。然后去除光谱透射强度值较低且频率较高,包含大量噪声和无用信息的光谱数据,最终选取波长范围(671~1116 nm)的光谱进行分析。采用卷积平滑(SGS)算法分别与多元散射校正(MSC)、单位矢量归一化(UVN)和标准正态变量变换(SNV)这3种算法相结合对两种姿态下的光谱数据进行预处理,随后对应西瓜不同部位SSC分别建立预测模型。通过对比不同模型的预测结果发现:使用SGS和MSC组合对T1姿态采集的光谱数据预处理效果最好,而对于T2姿态的光谱数据使用SGS与UVN结合预处理效果最好;T1姿态明显比T2姿态的光谱数据所建模型的预测效果好;对西瓜瓜蒂糖和整果糖的预测结果较好,瓜脐糖次之,中心糖最差。最后采用竞争性自适应重加权算法(CARS)分别对预测瓜蒂糖和整果糖的模型进行优化。其中,共挑选出81个波长点用于建立预测瓜蒂糖模型,106个波长点用于建立预测整果糖模型,两模型的预测集相关系数分别为0.8810和0.8758,均方根误差分别为0.8667%和0.7589%,不仅模型得到了简化,还提高了模型的预测精度。研究结果表明,西瓜不同姿态和对不同部位SSC预测的差异,会影响西瓜SSC在线检测和品质评价分级结果,应根据用户的实际需求进行模型选取和优化;为此,提出了糖度评价指数,为进一步开发西瓜SSC在线检测设备提供了技术支撑。

基于WRF-SWAN耦合模式的台风“威马逊”波浪场数值模拟

获取高分辨率的风场数据和气压场数据是精确模拟台风浪的基础,采用经验公式构建台风风场和气压场对海浪模式进行驱动,无法反映台风影响下海气动力过程,难以提供高精度的风场、气压场数据。本文基于中尺度大气模式WRF(Weather Research and Forecasting model)和第三代海浪模式SWAN(Simulating WAves Nearshore model),构建了南中国海地区大气—海浪实时双向耦合模式,针对超强台风"威马逊"进行数值模拟。将数值模拟结果与现场观测结果及卫星高度计观测结果进行对比验证,验证结果表明,本文建立的WRF-SWAN耦合模式在对台风"威马逊"影响下的南中国海台风浪的模拟中展现出较高的模拟精度,揭示了台风风场分布和台风浪分布在空间上的"右偏性"不对称分布特征及其形成机制。基于WRF和SWAN建立的大气-海浪实时双向耦合模式能够准确模拟台风动力过程以及台风浪的时空分布特征,可以推广用于南中国海地区台风浪的模拟分析。

基于MIDAS/Gen的槽式聚光器结构模态分析

针对槽式聚光器结构优化问题,根据张家港试验基地槽式聚光器实体装置,基于MIDAS/Gen建立槽式聚光器三维有限元模型,采用Lanczos模态计算方法,进行各角度工况下模态分析,得到槽式聚光器在不同工况下的结构模态特征.对槽式聚光器装置进行动力特性测试,测点布置在结构的多个位置,传感器主要布置在聚光镜的镜面中心位置.现场实测过程中选用优泰公司的软件和设备——动态信号采集系统、传感器以及采集仪等试验设备和装置,获取各测点的有效数据,通过优泰软件对原始数据进行处理,得到槽式聚光器装置的动力特性.将数值计算结果与原型实测结果进行对比验证,验证结果表明:本文建立的槽式聚光器三维有限元模型能够较好地模拟现有槽式聚光器结构,能够用于槽式聚光器的静态分析及结构优化分析研究,可以为进一步提高槽式聚光镜组的聚光效果和降低成本提供参考.

高光谱成像的煤与矸石分类

煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考。首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1000 nm(Vis/NIR)与1000~2500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条。其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响。基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分。随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.9652,0.9833。基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化。研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义。

青花椒真空脉动干燥特性及干燥品质工艺优化

为提升青花椒的干燥品质,减少其色泽褐变和风味物质流失等问题,该研究采用真空脉动干燥技术加工青花椒,并以热风干燥试验为对照组,研究了不同干燥温度、真空保持时间和常压保持时间对青花椒干燥特性及其品质的影响。在单因素试验基础上进行Box-Behnken中心组合试验设计,以青花椒的平均干燥速率、挥发油、酰胺含量、色差、开口率5个指标进行响应面优化分析。试验结果表明,Weibull模型可精确拟合青花椒真空脉动干燥曲线(R~2>0.99)。干燥温度升高可在一定程度上提高青花椒的干燥效率和开口率,减少褐变和挥发油损失,同时酰胺类含量随干燥温度上升而有所下降。根据响应面试验结果,各因素对青花椒干燥综合评分的影响效果由大到小顺序为:干燥温度、真空保持时间、常压保持时间。优化的工艺参数为真空脉动干燥温度61.4℃、真空保持时间5 min、常压保持时间5 min,综合评分值达8.06,验证试验结果偏差仅为2.6%。研究结果为青花椒真空脉动干燥应用提供参考。

基于XGBoost与可见-近红外光谱的煤矸识别方法

煤矸智能识别是实现综放开采智能化亟待研发的新技术;可见-近红外光谱技术具有环保、实时等优势,满足煤矸智能分选的要求。为解决基于可见-近红外光谱的煤矸识别问题,引入在数据科学竞赛中表现出色的极端梯度提升树(XGBoost)算法。搭建可见-近红外光谱实验平台采集来自山西西铭、陕西神木、内蒙古巴隆图煤矿的块状煤与矸石样品在370~1049 nm波段的反射光谱;利用黑白校正、始末波段去除、SG卷积平滑和标准正态变量变换(SNV)对采集的原始光谱进行预处理,以减少光照不均、噪声以及光程差的影响。依据三个煤矿煤与矸石样品反射光谱的差异划分实验组和测试组,实验组差异微小,用于对比不同模型的性能,挑选最佳算法;测试组差异较明显,用于测试最佳算法在其他煤矿下的表现,检验算法对不同煤矿的适用性。在实验组的实验中,首先基于XGBoost算法建立煤与矸石分类模型,并引入常用的机器学习分类算法k近邻法(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)做对比,结果表明XGBoost的表现最佳,十折交叉验证的平均准确度(ACC_(10))、分类准确度(ACC)与AUC值分别达到0.9572,0.9705与0.9716,体现出较强的稳定性与分类能力。其次为降低数据维度减少模型运算量,使用递归特征选择(RFE)、连续投影算法(SPA)与竞争性自适应重加权算法(CARS)分别进行特征波长的选择并与上述四种分类算法结合构建简化分类模型,经测试RFE与XGBoost组合的简化模型表现最佳,ACC_(10),ACC与AUC值分别为0.9657,0.9803与0.9803且数据维度降至9,在降低数据维度的同时提高了模型的稳定性与分类能力。在测试组的实验中,基于优选出的XGBoost与RFE-XGB算法建立的模型,同样可以实现对其他矿区煤与矸石稳定精确地识别,且简化模型表现更好,与实验组结果一致。

基于目标检测网络的煤矸石识别

按照实际工况在实验室搭建煤矸分选平台,采用深层目标检测网络对煤矸石进行在线识别,根据分选时煤矸石的形状和大小,将目标检测网络中的特征金字塔设定为3个尺度,并确定锚(参考边界框)的形状和大小;比较10个IOU(Intersection-over-union)阈值下验证集的平均精度(AP),并在煤矸石分选平台对目标检测网络进行动态测试。结果表明:IOU为0.8时,目标检测网络的分类和定位效果最佳,动态识别的精确度和召回率均达到95%以上。

许昌县工商局作风纪律整顿再掀高潮

为进一步加强系统党员干部队伍作风纪律建设，提高党员干部队伍作风纪律、组织纪律观念，努力造就纪律严明、作风优良、业务精通、廉洁高效的党员干部队伍形象，11月2日局机关五楼大会议室再次召开机关及系统中层以上党员干部作风纪律整顿动员会，局党组以“强两基、重民生、转方式、促发展”活动、

怀念伯父

我的伯父李波人，1914年11月20日出生在人杰地灵的河南许昌市鄢陵县边陲集镇——罗寨。少年有志的他曾以三个第一轰动当地：1928年以第一名的总成绩考入鄢陵完中；1930年以第一名的总成绩考入河大附中；“九·一八”事变，国难当头，他第一个报名参军奔赴抗日前线，成为走出许昌、走出河南的治国栋梁。

在“党代表”的帮扶下

鄢陵县只乐乡罗寨村，人杰地灵，英雄辈出。易魁土生土长在这个村，在他的记忆里，村子曾因早期共产党员李波人在此组织民众抗日而被称为“英雄村、红色村”。

“战火”淬利器 比武砺精兵

“加油，快点!”“马上就到终点了，坚持!”5月23日，北京消防教育训练中心的体育场上异常热闹，加油声、呐喊声不绝于耳，一场精彩纷呈的消防大比武在这里上演。