李建强油画作品

李建强，男，汉族，1973年生于湖北洪湖。毕业于湖北美术学院、武汉理工大学艺术与设计学院，先后获文学学士学位和艺术硕士学位（主攻架上绘画与室内外装饰艺术），现为武汉软件工程职业学院艺术与传媒学院副教授,国家一级平面设计师。

李建强针灸治疗顽固性失眠经验

顽固性失眠是临床常见病、多发病,严重影响患者的身心健康。李建强副教授认为人之寐寤由神主导,神安则寐,神动则寤。五脏不和、神不安其脏为顽固性失眠的主要病机;临证善用太冲、内关、三阴交、尺泽、太溪、照海、足三里七穴为基础穴组通调五脏,推广应用焦氏头针血管舒缩区于失眠的治疗中,博采众长,辨证施治,穴简效宏。

协同创新理论下中国国家实验室建设路径探索——基于美国能源部国家实验室的经验启示

为推进中国国家实验室的开放和协同创新,运用协同创新理论,基于对美国能源部国家实验室协同创新的实践经验分析,结合中国当前面临被西方主要国家技术封锁的严峻形势,探讨协同创新促进中国国家实验室建设的路径。协同创新包含了多方创新主体、共同目标、优势互补和合理分工、复杂的相互作用和整体协同效应等五方面的核心要素,其结构从简单无序布局向高级有序组织变革转变为网络化创新结构,因此要确保协同创新成果实现,需要充分考虑不同主体之间的利益平衡和风险控制等因素。美国能源部国家实验室具有明确的战略目标与使命、充足的财政投入与多元化经费来源、高效的管理运行机制、人员组成多元化的强大科研团队,其发展总体呈现开放化、网络化的对外合作趋势,在协同创新方面形成了强化战略导向和目标聚焦、深化产学研合作、建立高效的协同机制、强化人才培养和团队建设,以及鼓励创新、营造宽容失败的文化氛围等经验举措。借鉴美国经验,深化国际合作和加强内部合作是应对挑战、促进国家实验室建设的两翼。因此,应对当前西方国家技术封锁,中国国家实验室建设须毫不动摇地坚持开放共享与合作交流的理念,强化顶层设计与政策引导,深化产学研用合作,建立高效协同机制,实现多领域协同创新、引领学科交叉创新,并积极融入创新联合体建设,弘扬科学家精神、营造鼓励创新探索的科研文化氛围。

再植指功能恢复效果的列线图预测模型构建

目的探讨再植指功能恢复差的危险因素,建立患指功能恢复差的预测模型。方法回顾性分析2017年5月至2022年5月在唐山市人民医院行断指再植术的309例(断指376个)手指离断患者的资料,其中男性231例断指274个,女性78例断指102个;年龄19~67岁,平均(41.57±8.59)岁。术后1年对患指功能的恢复效果进行判定,并分成恢复差组和对照组。收集患者一般人口特征、病情信息、手术信息、术前血常规指标行单变量筛查,通过多因素分析确定患指功能恢复差的危险因素,以森林图展现各指标效应大小。依据预测变量构建列线图模型,并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)、校准曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)检验其效能。结果309例(断指376个)患者中,有68例(断指81个)术后功能恢复差,占比21.54%。两组吸烟史、损伤性质、离断程度、离断平面、断指暴露时间、断指保存方式、是否遵医开展康复锻炼情况比较差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,术后患指功能恢复差的危险因素主要为有吸烟史、撕脱伤、离断平面为非末节指骨、断指暴露时间≥8 h、未遵医开展康复锻炼。内部验证显示,AUC为0.819(95%CI:0.762~0.875),模型预测患指功能恢复差的概率与实际概率高度吻合,拟合优度HL检验χ^(2)=7.389,P=0.286。DCA显示模型在风险阈值12%~75%时具有较好的实用性。结论根据有吸烟史、损伤性质、离断平面、断指暴露时间、是否遵医开展康复锻炼构建的列线图模型对断指再植术后患指功能恢复差的预测效果较好。

“两弹元勋”邓稼先:践行科学家精神的典范

习近平总书记在科学家座谈会上的讲话指出:“科学成就离不开精神支撑。科学家精神是科技工作者在长期科学实践中积累的宝贵精神财富。”习近平总书记称赞“两弹元勋”邓稼先(图1)等7位科学家是“爱国科学家的典范”。邓稼先是中国核武器研制的主要组织者、领导者,是负责原子弹、氢弹理论设计的主要领军人之一,是践行“爱国、创新、求实、奉献、协同、育人”科学家精神的典范。邓稼先热爱祖国、无私奉献的崇高精神,严谨求实、不断创新、追求卓越的科学品质,学术民主、协同攻关的优良作风是新时代科技工作者应学习传承的宝贵精神财富。

基层央行有效传导落实货币政策的路径——基于中国人民银行松原市分行实践

人民银行的基层机构细化实化坚持党对金融工作的集中统一领导,极为重要的一点,就是深化对金融本质和规律的认识,践行金融为民理念,充分认识金融是支持实体经济的重要力量,在“稳健的货币政策要灵活适度、精准有效”的基调下,有效发挥货币政策总量和结构、节奏和周期调节功能,不断开拓新思路、做出新举措,以高效履职推动提升金融支持实体经济的力度、精度和深度。

钱三强科学育人的科学家精神及当代价值

钱三强献身于祖国原子能科学事业发展的感人事迹与崇高精神品格与风范,是对科学家育人精神的最好诠释与生动写照。习近平总书记指出,“科学成就离不开精神支撑。科学家精神是科技工作者在长期科学实践中积累的宝贵精神财富。新中国成立以来,广大科技工作者在祖国大地上树立起一座座科技创新的丰碑,也铸就了独特的精神气质,要大力弘扬‘爱国、奉献、求实、创新、协同、育人’的科学家精神。”

星下点观测的星载卫星导航反射信号海面风矢量极大似然估计

该文针对星载全球导航卫星反射计(GNSS-R)镜面反射信号对海面风向不敏感导致海面风向反演难问题,分析非镜向海面散射信号特征,提出星下点非镜向观测模式,定义该模式下海面风矢量敏感特征观测量,在此基础上提出基于星载GNSS-R海面风矢量极大似然估计(MLE)反演算法直接利用两颗及以上导航卫星的星下点非镜向散射信号进行海面风矢量的反演,并提出风矢量搜索算法提高反演效率。通过搭建星载GNSS-R仿真平台验证算法的可行性和评估算法性能。结果表明:所提算法可直接利用非镜向独立观测模式下的多颗导航卫星散射信号反演得到海面风速和风向;多星观测可消除观测几何导致的模糊解从而将海风风向4个模糊解降至2个模糊解,但无法消除海浪谱的对称性导致的海面风向模糊解。在2~25 m/s的风速内,当信噪比(SNR)大于11 dB时,3星观测的风速均方根误差(RMSE)优于2 m/s,风向的均方根误差优于15°。

不同产地沃柑品质差异分析

以4个产地(武鸣、全州、贵港、靖西)不同采收期的沃柑为研究对象,分析其色泽、理化特性及营养成分变化。结果表明:沃柑品质因产地和采收期不同而呈现出差异,随着采收期延长,4个产地的沃柑L*值、b*值、可滴定酸、总酚及柠檬苦素含量均呈降低趋势,a*值、可溶性固形物含量、固酸比、维生素C含量及类胡萝卜素含量不断升高,氨基酸含量呈现动态变化趋势。聚类分析显示武鸣、全州、贵港、靖西采收期Ⅰ的沃柑归为一类,全州、贵港采收期Ⅱ、Ⅲ和武鸣、靖西采收期Ⅱ的沃柑归为一类,武鸣、靖西采收期Ⅲ的沃柑归为一类。研究结果表明,采收期Ⅰ、Ⅱ的武鸣、全州、贵港、靖西沃柑品质无差异,采收期Ⅲ的武鸣、靖西沃柑品质优于全州、贵港沃柑,采收期Ⅲ的武鸣、靖西沃柑果实色泽诱人、酸甜可口无苦涩味、营养丰富,较适合鲜食和加工。

基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法

针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法(SFFCM)。先用简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域。每个超像素区域被视为一个独立的聚类单元。随后,将模糊C均值聚类(FCM)算法应用于超像素的归属关系计算中,即引入隶属度值,允许超像素归属于多个聚类中心,并通过权衡归属度值来实现模糊聚类。实验结果表明,相对于其他算法,本文方法在保持良好实时性的同时,实现了较好的分割效果,有效平衡了算法复杂度与分割效果之间的关系。

面向多行程取送货车辆路径问题的混合NSGA-Ⅱ

针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改进的后悔插入法以获得高质量初始解;其次,结合取送货问题特性,设计多组破坏和修复算子,以及多种邻域结构,提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,设计基于随机采样的最佳拟合下降(BFD)算法与高效的可行解评价标准,生成路径分配方案。采用不同规模的标准公开算例进行仿真实验,与模因算法(MA)相比,所提算法的最优解质量提升了27%。实验结果表明,所提算法可快速得到满足多重约束的高质量车辆多行程路径分配方案,并在收敛性与多样性上优于对比算法。

人口老龄化对自然利率的冲击——兼论低利率环境中的宏观审慎政策选择

2008年以来,全球货币利率普遍下调,至今难以回调,其中影响因素之一是人口老龄化。研究发现:(1)人口老龄化促使自然利率出现趋势性下行,牵引政策利率向下适应性调整。(2)在低利率环境中,“零利率下限”约束挤压中央银行利率的操作空间,导致货币政策难以发挥作用。(3)货币政策框架中设置有目标的宏观审慎政策可以发挥压舱石作用,缓解“零利率下限”约束对货币政策的影响,且“信贷产出比”更适合作为金融稳定的衡量指标。这对于深入认识人口老龄化对中国长期经济增长的影响、探索完善应对老龄化时代的宏观审慎政策选择具有重要的启示。

青梅月饼馅料配方优化

在五仁月饼馅料配方基础上,加入青梅果脯,以感官评价为标准,通过单因素试验与正交试验相结合的方法优化月饼馅料的配方。分析白砂糖添加量、青梅果脯添加量、糯米粉添加量、叉烧添加量对月饼品质的影响,并通过感官评分指标对月饼的品质进行评价。结果表明,月饼馅料的最优配方:白砂糖添加量为五仁总量的15%、青梅果脯添加量为20%、糯米粉添加量为50%、叉烧添加量为12%。,以此配方制得的月饼具有果仁特有的香味,酸甜可口,甜而不腻。

基于深度学习与改进极限学习机的包装机轴承故障诊断

针对包装机故障信号受噪声影响且样本稀少导致传统的诊断方法不能满足实际场景应用要求的问题,提出一种新的轴承故障诊断方法。首先,利用连续小波变换(Continue Wavelet Transform, CWT)将振动信号转换为二维图像。其次,将其输入深度网络模型进行训练。再次,利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)进行故障分类。最后,通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对ELM进行优化。试验结果显示,在强噪声干扰且少样本训练的情况下,所提方法的准确率仍能够达到98.91%,并且模型在不同的轴承数据集中的准确率均达到98.92%,证明所提方法具有一定的实用价值。

基于多目摄影精细化重构的无人机泥石流灾害探测技术

近年来西南地区地质灾害频发,无人机航测技术在地质灾害探测中具有明显优势。本文采用垂起固定翼无人机作为平台,搭载五镜头多目摄影相机,探测获取了凉山州龙门沟泥石流形态、沟道、物源及分区等相关参数,阐述并讨论了五镜头多目摄影相机的优势和无人机航测技术在泥石流灾害探测中的具体应用方法和应用效果。结论如下:①五镜头多目摄影相机与传统单目相机相比,具有能够从垂直、倾斜多个不同角度采集数据的优势,获取的高清影像数据经过精细化重构后生成的正射影像、三维模型纹理更加全面、分辨率更高;②利用精细化重构生产的正射影像和三维模型,解译出泥石流灾害区滑坡、崩塌、岩堆、危岩落石物源总计21处,并根据平均厚度和面积估算出各物源物质的净储量和动储量,为防治设计提供了数据基础;③无人机航测技术具有机动灵活、应急性强、勘察范围大、可溯化强、飞行成本低等优势,在灾害探测中具有较高的推广价值和意义。

热解石墨晶体在X射线荧光仪器的应用进展

石墨晶体具有优良的化学惰性、高熔点、强弹性和独特的电子性能,广泛应用于诸多领域,由于热解石墨具有出色的高反射率,在XRF技术中的运用越来越广泛。热解石墨是一种层状结构的人造合成石墨材料,在接近3000℃的温度下进行退火可以调整材料结构,当退火伴随变形时结构变化增强,退火温度和变形类型的不同组合会导致产生具有不同结构的热解石墨,主要的热解石墨有两种分别是高定向热解石墨(HOPG)和高退火热解石墨(HAPG)。HOPG晶体镶嵌度通常在0.3°~3°,具有极高的积分反射率,在2 keV到几十keV的能量范围内,与完美晶体相比,它的积分反射率高一到两个数量级,但能量分辨率稍低。HOPG的能量分辨率主要受镶嵌度和Bragg反射的本征宽度的影响,较大的镶嵌度会导致能量分辨率显著降低。HAPG晶体是一种类似于HOPG晶体的改性材料,晶体的镶嵌度非常低,与相同厚度的HOPG晶体相比,HAPG晶体的镶嵌度约为其1/5,一般是0.05°~0.1°,有较高的能量分辨率,积分反射率会有所下降;HAPG晶体可以单层沉积在基材上并可以弯曲成小半径等几乎任何形状,且不会显著降低能量分辨率。石墨晶体在X射线荧光领域主要是用作单色器,可以有效消除白光、荧光及X射线管中的杂光等原因所造成的高背景,这些优异的性质使其被广泛应用于Von Hamos光谱仪和能量色散X射线荧光仪,Von Hamos光谱仪加上热解石墨晶体的镶嵌聚焦,可以得到较好的积分反射率和能量分辨率;热解石墨晶体在能量色散X射线荧光仪中可以提高分析的灵敏度和检出限。在研究X射线吸收精细结构光谱、测量放射性元素、乳腺X光检查等方面都有较好的表现。文章回顾了近二十年热解石墨晶体在X射线仪器的研究及应用。

基于时空认知膨胀卷积网络与多源影响因素的PM_(2.5)细粒度预测模型

为实现精确化、细粒度的PM_(2.5)浓度预测,提出了基于时空认知膨胀卷积网络(spatial-temporal cognitive dilated convolution network,ST-C-DCN)的PM_(2.5)浓度预测模型ST-C-DCN。该模型将时空因素、气象因素运用于PM_(2.5)浓度预测,基于因果卷积网络提取时空特征,并采用时空注意力机制优化了时空特征的提取。基于海口市空气污染数据的实验测试表明:对于单个监测站,基线模型相比,ST-C-DCN的均方根误差(root mean square error,RMSE)平均下降24.7%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)平均下降9.93%,拟合优度(R-squared,R^(2))平均上升3.35%。对于全部监测站点的预测,ST-C-DCN在win-tie-loss(包括MSE、RMSE、MAE、R^(2))实验中,均获得了最多的获胜次数,分别为68,68、63和64。通过不同数据抽样条件下的Friedman检验,证明了ST-C-DCN对比基准有显著的性能提升。ST-C-DCN为细粒度PM_(2.5)预测提供了一个具有潜力的方向。

基于随机共振-反向传播算法的压电选针器渐变失效检测

针对压电式选针器在提花过程中故障特征难以判断的问题,提出了一种基于随机共振-反向传播(SR-BP)算法的压电选针器渐变失效检测方案。研究压电选针器提花过程中驱动件的运动状态及其双向压电效应产生的电信号,对渐变失效状态下的压电陶瓷驱动件内部电信号进行随机共振(SR)故障诊断。提取振动序列的时域及频域参数与SR参数生成训练样本,通过算法使特征参数匹配出最优SR参数,将压电选针器振动信号与噪声信号混入SR参数形成的非线性系统中,观察该系统输出量的时域和频域变化达到快速检测故障的目的。研究结果表明:选针器失效后时域特征在30~350 Hz将发生明显差异,全参数的SR-BP故障检测方法的精确度可达到97.5%,信噪比达到7.36 dB,可有效地对压电选针器进行故障检测。

中华优秀传统文化视野下的“两弹一星”精神文化特性与精神气质

“两弹一星”功勋科学家们带领广大科技工作者在研制“两弹一星”过程中,展现出了勇往直前、不畏艰难、追求真理的精神,这与中华优秀传统文化中崇尚实践、敬业奉献、追求天人合一的思想相契合。文章以中华优秀传统文化为视角,通过追溯源远流长的中华优秀传统文化,分析“两弹一星”精神与中华优秀传统文化的内在逻辑关联,尝试寻觅归纳提炼“两弹一星”精神所蕴含的体现中华优秀传统文化深刻意蕴的文化特性与精神气质:传承了中华优秀传统文化中精忠报国精神和铮铮骨气、奋斗精神和自信的底气、团结精神与至刚的硬气、创新进取精神与无所畏惧的勇气。文化发展从来不是自然的历史过程,应坚持守正创新,不仅要用好中华文化中科学合理、富有生命力的元素阐释“两弹一星”精神,还要广泛总结和提炼在践行“两弹一星”精神过程中涌现的鲜活案例与实践经验,来推动中华优秀传统文化在现代社会语境下实现创造性转化、创新性发展,为实现现代化强国建设提供强大的精神动力与文化支撑。

面向喷染车间的挥发性有机物质量浓度预测方法及应用研究

以喷染车间挥发性有机物为研究对象,对喷染车间挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)质量浓度预测方法进行研究。首先,使用随机森林(Random Forest, RF)算法对影响喷染车间挥发性有机物质量浓度的特征变量进行权重分析。同时,构建基于长短期记忆神经网络(Long-Term and Short-Term Memory Neural Network, LSTM)的挥发性有机物质量浓度预测模型,并在此基础上引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)进行参数优化选择。最后,以浙江省杭州市某汽车喷染车间7月29日—10月28日的数据为样本,将温度、相对湿度、室内大气压、室外大气压作为模型输入变量,并与LSTM模型、随机森林-长短期记忆神经网络(Random Forest-Long Short-Term Memory neural network, RF-LSTM)模型、随机森林-反向传播神经网络(Random Forest-BP neural network, RF-BP)模型进行对比试验。结果显示,基于随机森林-麻雀搜索算法-长短期记忆神经网络(Random Forest-Sparrow Search Algorithm-Long Short-Term Memory neural network, RF-SSA-LSTM)模型的预测效果最佳,平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为2.812 2、3.457 4、0.988。同时,为验证RF-SSA-LSTM模型性能,通过不同时间步长实现对喷染车间VOCs质量浓度预测,结果显示预测误差较小,在可接受范围内。RF-SSA-LSTM预测模型提高了挥发性有机物质量浓度的预测精度,为减少挥发性有机物排放提供科学依据。