延边大学附属医院青年专家 金海教授简介

金海自2001年任医院院长以来，坚决贯彻党的医疗卫生工作方针，坚持社会主义办院方向，确立了“以德办院，人才立院，科技兴院，依法治院”的办院方针，提出了“建设省内一流医院、争创国家级医院”的宏伟目标。

金海浆纸屋顶建设光伏发电项目成效明显

本刊讯 经过为期一年的紧张施工，海南金海浆纸业有限公司与海南天能电力有限公司合作的屋顶光伏发电项目，目前全部设备已安装完成并投入运行。通过实施该项目，每年可发电3000万千瓦时，既能有效利用清洁能源，实现节能减排，又能缓解海南电力紧张局面。

2023年我国肉羊产业发展概况、未来发展趋势及建议

2023年我国羊肉价格下行趋势明显,贸易逆差进一步扩大,但肉羊产业科技水平持续提升,为产业发展提供创新活力。预计2024年,我国羊肉产量将小幅增加,市场需求仍将继续上升。但我国肉羊产业仍存在生产组织不健全、羊制品加工标准不统一以及品牌影响力较弱、溢价效应不明显等核心问题,使养殖户面临经营效益提升困难的挑战。建议进一步加强肉羊品牌建设,实现高质量发展目标,同时为养殖户带来现实收益,发挥肉羊产业在推进畜牧业强国中的作用。

图计算体系结构和系统软件关键技术综述

图计算作为分析事物之间关联关系的重要工具,近年来已成为各国政府及公司争夺的关键技术.学术界和工业界在图计算体系结构和系统软件关键技术方面取得了一定进展.然而,现实场景图计算大多具有动态变化、应用需求复杂多样等特征.这给图计算在基础理论、体系架构和系统软件关键技术方面提出了新的需求,同时也带来了新的挑战.为应对这些挑战,科研人员提出了一系列图计算系统或图计算加速器,通过高性能计算、并行计算等技术来优化图计算过程.综述国内外图计算体系结构和系统软件关键技术的研究发展现状,对国内外研究的最新进展进行归纳、比较和分析,并结合国家发展战略和重大应用需求,选取与我国国计民生密切相关的领域,从典型应用分析总结图计算相关技术的行业进展.最后,就未来的技术挑战和研究方向进行展望.

基于迭代协作学习框架的信誉医学参与方选择

联邦学习和群智学习等协作学习技术,能够在保护数据隐私的条件下充分利用分布在各地的分布式数据深度挖掘数据中所蕴含的知识,拥有非常广阔的应用前景,尤其是在强调隐私惯例和道德约束的医疗健康领域.任何协作工作都需要选择可靠的参与方,协作学习中全局模型的性能在很大程度上取决于参与方的选择.然而,现有研究在选择参与方时都没有对不同机构医疗数据中存在的异质性加以直接关注.导致包含稳定性在内的全局模型的性能难以得到保障.提出了从信誉的角度尝试探索求解该问题.以迭代协作学习的方式尽可能挑选出具有良好信誉的参与方进行协作学习,以获得稳定可靠的高性能全局模型.首先,提出了一个描述医疗机构数据质量的AI信誉值指标AMP(AI medical promise),以帮助其在医疗领域中形成良好的AI生态.其次,建立了一个基于后向选择的迭代协作学习(colback-learning)框架.在单次协作学习任务中,利用后向选择方法以多项式时间复杂度迭代计算出性能良好且稳定的全局模型,完成AMP计算和积累.在AMP信誉值计算中,制定了一个综合考虑全局性能指标的评分函数,以针对医疗领域更有效地指导全局模型的训练.最后,使用真实医疗数据模拟多样化的协作学习场景.实验表明,colback-learning能够选择可靠参与方训练得到性能良好的全局模型,模型的性能稳定性比现有最好的参与方选择方法提高了1.3~6倍.全局模型的可解释性与集中式学习保持了较高的一致性.

区块链网络综述

区块链是典型的分布式系统,底层网络的性能和安全性至关重要.区块链网络的本质是P2P网络,然而在安全模型、传输协议和性能指标等方面与传统P2P网络存在明显差异.首先,针对区块链网络的传输流程进行全面、深入地分析,阐明区块链网络所面临的瓶颈挑战.其次,针对区块链网络拓扑结构和传输协议的最新研究工作,从节点异构性、编码方案、广播算法和中继网络等方面系统性地分类梳理,并归纳总结跨链网络实现和网络仿真工具.最后,探讨区块链网络的未来研究趋势.

基于模糊PID的大型双旋翼无人机

相较于四旋翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV),大型双旋翼无人机具有价格低廉、续航长以及效率高等优点,但存在耦合严重、抗干扰能力差等问题。为解决上述问题,文中提出了一种采用变论域模糊PID(Proportional Integration Differentiation)双旋翼控制算法。将无人机系统分解为位置控制和姿态控制两部分,在姿态控制上采用模糊PID实时调节PID参数,从而提高无人机的稳定性。根据无人机的运动方式提出一种新型无人机结构,搭建了双旋翼的动力学模型,并在Simulink上搭建了仿真模型进行验证。结果表明,相较于普通PID控制算法,所提算法将控制的超调量减少了50%,说明该算法在大型双旋翼无人机上具有更好的稳定性,在受到干扰的情况下可更快恢复。

分割学习数据隐私研究综述

随着机器学习的快速发展,以其为核心的人工智能技术已经应用于生活的各个领域,但人们也日益担忧机器学习会泄露隐私信息。为了保护国家和公民的信息安全,我国颁布了《中华人民共和国个人信息保护法》来规范隐私信息的收集、使用和传输。然而机器学习需要使用大量数据,因此需要隐私保护技术在合法合规的情况下完成数据的收集和处理。分割学习可以在不共享原始数据的情况下在多个参与方之间训练分布式模型,成为机器学习隐私保护领域的研究热点。分割学习面临着数据隐私遭受攻击的风险,目前已有多种不同的攻击方法和对应的防御方法被提出,但已有的综述未对分割学习训练阶段数据隐私的研究内容进行讨论和总结。因此对分割学习训练阶段的数据隐私攻防技术进行综述。归纳了分割学习定义,给出了其原理和分类;介绍了分割学习中两类常见的攻击方法,原始数据重建攻击和标签推断攻击,分析了分割学习训练阶段数据隐私受到数据隐私攻击的原因,并总结了相应的防御方法;最后,讨论了分割学习数据隐私研究的未来发展方向。

ErlangShen:基于流水线低访问开销的图式区块链高效事务执行机制

基于有向无环图(DAG)的图式区块链能够显著提升系统性能,已成为近年来业界的研究热点。相较于传统串行化的链式区块链,图式区块链可在单位时间内并发处理大量事务从而提升吞吐量。随着事务量的激增,图式区块链面临事务执行效率低的瓶颈问题,即海量事务执行对状态数据访问的需求大幅增加,导致高昂的输入/输出(I/O)开销。实现低I/O访问主要包括两方面的全新挑战:一方面,图式区块链若直接采用传统的事务预取机制,将因执行逻辑不一致引入大量的陈旧读;另一方面,针对不同账户的状态访问会在默克尔树的高层节点中造成重复的I/O开销。为此,本文设计基于流水线的图式区块链高效事务执行机制—ErlangShen,包括Epoch粒度的状态预取机制和默克尔高层路径缓存机制来分别减少陈旧读的数量和重复的I/O开销。具体而言,ErlangShen充分分析并利用了事务访问频次的冷热特征,将访问热事务的逻辑执行与冷事务的状态预取并行化,以避免状态预取对事务执行的影响。此外,为了进一步提升事务执行的吞吐量,根据访问冷热状态事务的特性设计了定制化的并发控制方法。实验结果表明,ErlangShen机制能够减少约90%的陈旧读数量,与最新图式区块链事务处理机制Nezha相比,可将性能提升3~4倍。

进化内核模糊测试研究综述

模糊测试是一种通过生成随机、异常或无效的测试样例来检测软件或系统中潜在漏洞和错误的技术方法。内核作为一种高度复杂的软件系统,由众多互相关联的模块、子系统和驱动程序所构成,相比用户态应用程序,将模糊测试应用于内核面临着代码庞大、接口复杂、运行时不确定等具有挑战性的问题。传统的模糊测试方法生成的输入只能简单地满足接口规范和显式调用依赖,难以深入探索内核。进化内核模糊测试借助于启发式的进化策略,在反馈机制的引导下动态地调整测试样例的生成和选择,从而迭代式地生成质量更高的测试用例。对现有的进化内核模糊测试工作开展研究,阐述了进化内核模糊测试的概念并总结了进化内核模糊测试的通用框架,根据反馈机制类型对进化内核模糊测试工作进行分类和对比,从反馈机制在运行时信息的收集、分析和利用等方面剖析反馈机制引导进化的原理,对进化内核模糊测试的发展方向进行展望。

基于转子极性判断优化的脉振高频电压注入法

在永磁同步电机零速和低速运行时,采用脉振高频注入法能够准确估计转子位置信息。针对脉振高频注入法无法实现转子极性判断,而传统极性判断方法存在响应时间长、采样和实施过程复杂以及极性误判等问题。文中提出了一种基于正负电压脉冲注入的电机转子极性判断方法。该方法给电机注入正负电压脉冲,并根据对应脉冲的响应电流峰值判断转子极性。脉振高频注入法将转子位置估计值和极性判断结果相结合,可得到准确的转子初始位置。文中通过Simulink仿真验证算法的有效性。仿真结果表明,所提转子极性判断方法能够简化采样方式和算法复杂性,降低判断转子极性的响应时间,使脉振高频注入法能够准确和快速地估计转子初始位置。

高速隧道刚性基础路面加铺应力吸收层力学特性研究

橡胶沥青应力吸收层常用于水泥混凝土路面改造工程,因其优异的路面结构层间处治性能,而具有广阔的应用前景。本文以厦蓉高速青新隧道为工程背景,基于ANSYS软件建立有限元模型,并施加最不利偏载工况进行计算分析,探讨了加铺应力吸收层前后路面的力学性能,并对沥青铺装层厚度、沥青铺装层弹性模量、应力吸收层厚度等参数对路面力学性能影响进行了分析。

我国肉羊养殖生产全程机械化现状及发展建议

通过国家肉羊产业技术体系、地方畜牧主管部门等组织,对全国13个省市、自治区的113家规模化羊场全程机械化养殖情况进行调研,结果存(出)栏羊规模1万只以上的有20家,占比17.70%,其中3万只以上大型养羊企业8家,仅占7.08%;中小规模羊场(5 000只以下)75家,占比66.37%。按照羊场养殖规模分别对饲草料加工、饲喂、饮水、清粪、消毒、装卸羊等各生产环节机械化水平进行统计分析,自动化饮水占比最高为63.9%,其次为机械化清粪(62.9%)、消毒机械化(42.4%)和TMR饲喂(41.3%),舍内有害气体检测占比最低,仅为8.3%。养殖各生产环节机械化水平随着养殖规模的扩大而提高。影响养殖各生产环节机械化水平的因素主要是肉羊生产本身效率和效益较低,标准化、产业化生产水平低等,表现在不同地域、不同养殖环节机械化水平差异大,肉羊机械装备基础研究薄弱、科技创新能力差,产品标准化程度低,售后维修配套服务差等,建议加强宣传和示范推广工作,加强行业监管,逐步建立与养殖机械化发展水平相适应的监督服务体系,加大基础研究,增强科技创新能力,研究制定相关行业标准,推动行业标准化生产。

安徽新安江水牛mtDNA D-Loop区遗传多样性与系统进化研究

试验旨在分析安徽省黄山市新安江流域上游地区新安江水牛群体的分子遗传特性,探究其母系起源与遗传多样性。利用PCR扩增和测序技术测定28头新安江水牛的mtDNA D-Loop序列,下载GenBank数据库中24个中国水牛群体的693条D-Loop序列,利用生物信息学分析其遗传多样性,构建Neighbor-joining系统发生树和Media-joining网络,探索不同水牛群体的遗传距离。结果显示,28头新安江水牛的mtDNA D-Loop序列共有117个变异位点,构成25种单倍型,其核苷酸多样性为0.02602±0.00303,单倍型多样性为0.989±0.014。新安江水牛群体的变异性水平与中国其他水牛群体接近。N-J系统进化树显示,新安江水牛25个单倍型分为A、B两个支系,具有A支系和B支系2个母系来源,其中A支系占据主导地位。Media-joining进化网络显示,中国水牛主要为沼泽型水牛,分为沼泽型水牛A支系和B支系,B支系又分为b1亚支系和b2亚支系。综上,新安江水牛群体变异水平与中国其他地方水牛群体接近,群体遗传多样性丰富;且新安江水牛属于沼泽型水牛,具有2个线粒体母系来源,与我国其他地方水牛群体具有一定的遗传距离。

前言

先进计算与软件作为信息领域的基石,其技术创新直接关系到国家政治、经济、国防、文化等领域发展的独立性.美国为强化其科技领导地位,在大国博弈中继续抢占先机,近期针对先进计算领域连续发布多项重大国家战略,目标构筑面向未来的先进计算生态系统.受巨大的产业与应用需求驱动,我国的先进计算与软件领域在过去几十年虽然发展迅猛,但长期依赖于以美国主导的基础技术路线,“卡脖子”问题严重.

以高水平水利国际合作与科技工作引领推动新阶段水利高质量发展

2023年,水利国际合作与科技工作深入学习贯彻习近平总书记关于治水的重要论述精神,立足实现水利领域高水平科技自立自强,着力巩固拓展全球水伙伴关系,为新阶段水利高质量发展提供了坚强有力的支撑保障。

从唯美到颓废:《雪国》营造的女性悲情美

《雪国》是日本作家川端康成创作的第一部中篇小说。《雪国》中,从女性形象以及爱情的追求中进行表现,从“性别命运”中营造揭示出女性的悲剧命运。运用男性视角的观察方式,以差异美的观察结果折射出男女不平等的现实位相,男性与女性人物有不同的符号学含义,这种反差注定了爱情以悲剧收场的宿命结局,男性视角下的女性美被打上了悲剧底色。文章中对女性关于爱情的追求表现出虚无与悲哀的色彩,川端康成在《雪国》中表现出的虚无与《源氏物语》中的物哀思想是一脉相承的,通过对完美女性形象的表现映衬爱情悲剧的悲情,营造出风格独具的女性悲情美。

大数据技术前瞻

世界主要国家高度重视大数据发展,我国也将发展大数据作为国家战略,发展大数据技术具有重要意义。大数据技术涉及从采集、传输到管理、处理、分析、应用的全生命周期以及生命周期各阶段的数据治理。选取数据生命周期中的管理、处理和分析技术以及大数据治理技术来梳理国内外技术发展现状,特别是研判我国大数据技术发展与国际先进技术之间的差距。另外,在大数据应用需求的驱动下,计算技术体系正面临重构,从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型,在新的计算技术体系下,一系列基础理论和核心技术问题亟待破解,新型大数据系统技术成为重要发展方向。在计算体系重构的背景下,提出大数据技术发展的四大技术挑战和十大发展趋势。