粗糙海面星载微波视在亮温仿真模型

针对新型星载微波辐射计论证需求,通过研究平静和粗糙海面发射率模型,结合大气辐射模型,建立了典型波段的星载微波视在亮温数学模型,设计了视在亮温仿真模型总体方案,以及平静海面发射率、风速影响发射率、风向影响发射率和辐射传输仿真计算模块方案,开发了星载微波辐射计视在亮温仿真软件,实现了不同大气、海面风、传感器参数条件下的星载微波辐射计海面视在亮温仿真计算,验证了仿真模型的可行性,为星载微波辐射计星地一体化仿真论证提供了技术支撑。

组织政治知觉对护士职业承诺的影响:有调节的中介效应

目的探讨工作不安全感在护士组织政治知觉和职业承诺之间的中介效应,并分析主动型人格的调节作用。方法采用便利抽样法,于2022年6月-7月选取四川省2所三级医院的404名护士为研究对象,采用组织政治知觉量表、职业承诺量表、工作不安全感量表及主动型人格量表对其进行调查。结果护士组织政治知觉的得分为(59.92±17.47)分,工作不安全感的得分为(19.59±5.37)分,职业承诺得分为(21.99±4.89),主动型人格得为(48.96±10.26)分。组织政治知觉对职业承诺有负向影响(β=-0.132,P<0.001),工作不安全感在组织政治知觉和职业承诺之间起中介作用,中介效应值为-0.095,占总效应的71.97%。护士主动型人格对中介效应的前半段起正向调节作用(β=0.094,P<0.001)。结论护士对组织政治的感知会使其产生工作不安全感,进而导致其职业承诺降低;而护士主动型人格强化了护士组织政治知觉与工作不安全感之间的正相关关系。

新时代西方意识形态泛化现象解析与应对研究

意识形态泛化是指泛化意识形态概念,意识形态的功能、价值被过高估计,内涵外延得到扩大,超出其范畴应有的边界和限度,扩大了意识形态的范围和存在方式。西方意识形态泛化主要表现为意识形态的大众化、物质化、文化化、符号化,它使人们的主体精神被压制,影响了社会问题的根本解决,丧失了意识形态的根本属性。针对西方意识形态泛化对我国意识形态建设带来的负面影响,我们要使意识形态建设回归日常生活,防止异化的价值取向,把握意识形态话语权,抵制西方错误思潮,多途径多渠道推进意识形态建设工作。

基于4G-APN传输的气象预警电子屏改造方法研究

为了解决各乡镇气象电子屏受攻击、基站信号弱、数据传输延迟等问题,文章基于4GCat.1传输技术,通过重新配置4G-DTU的传输模式、设备参数、上网方式,对气象电子屏的设备供电、串口连接进行了改造升级,实现气象显示屏信息传输方式由基于互联网的2G传输升级为基于气象宽带网的4G-APN传输,为气象预警电子显示屏技术升级提供了经济、安全的解决方案。

组合羟肟酸下方解石和萤石中浮选氟碳铈矿的分离机理

苯甲羟肟酸(BHA)和辛基羟肟酸(OHA)以及二者组合羟肟酸(BHA+OHA)下,对氟碳铈矿、方解石、萤石三种矿物进行了浮选研究。通过红外光谱分析、总有机碳和紫外光谱吸附量测试和XPS分析研究了羟肟酸类在矿物表面的作用机理。结果表明:在pH=9.5、组合捕收剂(n(BHA)∶n(OHA)=2∶1)浓度为3×10^(-4) mol/L和盐化水玻璃3×10^(-3) mol/L条件下,氟碳铈矿、方解石和萤石的回收率分别为89.8%、18.5%和13.7%,人工混合矿REO品位由28.90%提升至55.41%,氟碳铈矿的回收率为80.41%,与方解石和萤石实现较好分离;组合捕收剂(BHA+OHA)在三种矿物表面发生共吸附,且组合捕收剂中每种药剂的吸附率大于相同浓度的单一药剂;盐化水玻璃阻碍捕收剂在方解石、萤石表面的吸附对捕收剂在氟碳铈矿表面吸附无影响,可以达到抑制方解石和萤石的目的,实现氟碳铈矿的选择性浮选。

青藏高原源头河流水体溶解性有机物组分及其关键调控因素

水体溶解性有机物(Dissolved Organic Matter,DOM)是河流生态系统的重要组成部分,其含量及组分的变化与生态系统功能密切相关。以青藏高原东缘龙苍沟流域27条Strahler 1级源头河流为研究对象,采用DOM荧光特性表示组分特征,同时调查各河流地理特征、气候特征和水化学特征,探究源头河流DOM含量和组分的关键调控因素。研究结果表明:溶解性有机碳(DOC)浓度在0.35—1.50 mg/L之间,平均值为0.85 mg/L。荧光指数(Fluorescence index,FI)的均值分别为0.91和1.11,类色氨酸与类酪氨酸比值(Trypto/Tyro)的均值为0.76,新鲜度指数β/α均值为0.61,表明蛋白质的生物可利用性较差、微生物活性较低。随着海拔的降低,龙苍沟流域河流DOC浓度降低,DOM组分外源性降低,而微生物生物活性升高(P<0.05)。DOM组分受地形、流域面积和气候因素影响不显著(P>0.05)。荧光指数FI、新鲜度指数β/α与Ca^(2+)/Mg^(2+)和NO_(3)^(-)浓度显著正相关(P<0.05)。逐步回归结果显示,海拔、坡降、温度、pH、氧化还原电位、DOC浓度、Ca^(2+)/Mg^(2+)和NO_(3)^(-)浓度都对DOM组分起到了一定作用(P<0.05)。结构方程模型结果显示,在Strahler 1级源头河流中Ca^(2+)/Mg^(2+)和NO_(3)^(-)浓度是驱动DOM组分海拔变异的主要环境因素。综合以上分析,随着海拔降低,岩石风化加剧,同时人类活动的增加引起NO_(3)^(-)浓度的增加改变了水化学环境,导致DOM组分品质改善。对源头河流DOM组分空间变异和调控因素进行了研究,加深对源头河流有机物代谢过程的认识。

近视与调节功能的相关性研究现状

眼的调节是指睫状肌通过改变晶状体的屈光力,使物体在视网膜形成清晰像的过程,当眼的调节能力不足时,成像焦点落于视网膜后的区域,容易形成远视离焦,引起眼轴增长,导致近视的发展,且研究发现多数近视患者通常存在一定程度的调节功能障碍。近视已成为我国的公共健康问题,青少年近视的患病率急剧升高,如何预防及阻止近视的发生、发展是一大难题。既往研究发现眼调节功能障碍与近视的发生、发展存在一定联系,调节功能相关参数的测量对近视的防控有一定的指导意义。本文旨在综述近视与眼调节功能的相关性,以期为近视的防控和治疗提供新思路。

锌肥施用方式对苹果光合特性、品质及经济效益的影响

【目的】探究不同锌肥施用方式对土壤有效锌含量、苹果树叶片和果实锌含量、以及苹果光合特性、品质及经济效益的影响,以期为苹果合理施用锌肥提供参考。【方法】在陕西省蒲城县和乾县以“长富二号”苹果为试材,采用大田试验,设置不施锌(对照,T1)、叶面喷施锌肥(T2)和水肥一体化追施锌肥(T3)3个处理,测定不同处理土壤有效锌含量、苹果果实和叶片锌含量、叶片生物学性状以及苹果产量、品质和经济效益。【结果】在乾县和蒲城,在0~20和20~40 cm土层,T2和T3处理土壤有效锌含量均高于T1处理,且T3处理土壤有效锌含量最高,分别为1.88,1.22 mg/kg(0~20 cm土层)和1.16,0.70 mg/kg(20~40 cm土层)。在乾县,T2处理叶片和果实锌含量最高,其次为T3处理,T1处理最低;在蒲城,T2和T3处理叶片、果实锌含量均显著高于T1处理,其中T3处理均最高。在乾县和蒲城,与T1处理相比,T2和T3处理百叶厚和百叶质量及叶绿素含量总体上均显著增加。在乾县,苹果的果形指数为0.83~0.89,其中T1处理明显高于T2和T3处理;在蒲城,苹果的果形指数为0.81~0.91,其中T3处理明显高于T1和T2处理。在蒲城,3个处理的可溶性固形物和可滴定酸含量均无显著差异;在乾县,T2和T3处理可滴定酸含量显著高于T1处理,可溶性固形物含量3个处理间无显著差异。在乾县和蒲城,T2和T3处理可溶性糖和V C含量均显著高于T1处理。乾县T2处理苹果产量和净利润均最高,分别为30961 kg/hm^(2)和82505元/hm^(2),较T1处理分别增加了45.49%和52.85%;蒲城T3处理苹果产量和净利润均最高,分别为29159 kg/hm^(2)和78595元/hm^(2),较T1处理分别提高了28.56%和65.77%。【结论】施用锌肥有利于提高土壤、苹果叶片和果实锌含量以及苹果产量和品质;从产量和经济效益的角度出发,水肥一体化追施锌肥的效果比叶面喷施锌肥更稳定。

基于物理关联深度学习的海浪浪高预测方法

精确的海浪有效波高(简称浪高)预测对于海上生产生活具有重要意义。针对现有海浪浪高预测模型对不同海洋要素间关联信息考虑不足,以及长时序浪高数据本身存在非平稳性的问题,本文设计了一种考虑物理约束与差值约束的海浪浪高时间序列预测方法。该方法基于风速与浪高之间的物理关联,设计物理约束,并通过提取差分信息设计差值约束,结合现有基于深度学习的时间序列预测模型,实现浪高预测。采用黄海和东海的6个不同站点浮标数据进行了大量实验。实验结果表明,本文提出的方法可以利用海洋要素间的物理关联,有效提高浪高预测精度,并避免因不同要素间融合造成的信息间干扰;同时,利用差值约束,限制时间序列预测结果的变动范围。本文方法可以与不同类型的时间序列预测模型相结合,显著提升原有模型的性能,并在长时间序列的预测中体现出很好的鲁棒性,为海洋要素预测中物理与数据驱动模型的有效结合提供了思路和验证。

预制裂隙砂岩巴西劈裂特性试验研究

为研究裂隙对岩石宏观破裂形态的影响,开展了单裂隙、共线双裂隙、平行双裂隙3种裂隙类型下砂岩的巴西劈裂试验,分析3种裂隙类型不同裂隙倾角下的破裂形态并对其分类,同时分析不同裂隙倾角下3种裂隙类型抗拉强度的变化。试验结果表明:裂隙会削弱岩石的抗拉强度,裂隙数量、裂隙倾角及裂隙间几何排布对试样的破裂形态及抗拉强度造成影响;单裂隙、共线双裂隙与平行双裂隙砂岩试样分别存在5种、4种与3种类型的破裂形式,岩石非均质性导致同一裂隙倾角下试样的破裂形态有所不同;单裂隙与共线双裂隙砂岩的抗拉强度总体在0°裂隙倾角时最大,随着裂隙倾角的增大,单裂隙砂岩抗拉强度呈先下降后上升再下降的变化规律,共线双裂隙砂岩抗拉强度呈现下降趋势,而平行双裂隙砂岩的抗拉强度在45°裂隙倾角时最大。

不同氮素水平对旱直播粳稻产量和氮素利用率的影响

采用大田小区试验,分析不同施氮水平旱直播湿润管理下粳稻不同生育时期干物质和氮素积累、转运的差异。结果表明,增施氮肥显著提高茎、叶、穗中干物质和氮积累水平以及旱直播湿润管理下粳稻的产量,T3处理产量最高,为8660.63 kg/hm^(2)。不同施氮水平下氮素的积累及物质转运对籽粒的贡献率随施氮量增加呈上升的趋势,随着氮素水平的提高氮素吸收利用效率呈上升趋势。相关性分析表明,齐穗期和成熟期茎、叶、穗氮积累量与旱直播粳稻产量均呈极显著正相关。旱直播粳稻产量与播种-分蘖-齐穗期的茎叶氮积累速率呈显著正相关。旱直播粳稻产量与齐穗-成熟期茎的氮转运量呈显著正相关,与齐穗-成熟期的叶的氮转运量呈极显著正相关。总体上,T3处理能够提高旱直播湿润管理下的结实率,增加穗数、穗粒数,有利于促进营养器官氮素积累并向籽粒转运,提高氮肥利用效率并提升产量,是适宜吉林省中部地区旱直播湿润管理粳稻的施氮水平。

基于时空特征挖掘的特高压变压器热状态参量预测方法

热状态参量预测是特高压变压器绝缘老化评估及故障预警的重要技术方法。然而,现有预测方法侧重高维时间序列分析以构建数据驱动模型,未计及设备内部温度潜在的空间变化规律,为此,提出一种基于时空特征挖掘的特高压变压器热状态参量预测方法。首先,综合考虑多源数据间的相关度与冗余度,提出组合特征筛选策略寻找最优特征子集;其次,结合热状态参量的最优特征子集及相关系数,构建面向热状态参量预测的时空图数据;最后,建立双重自适应图卷积门控循环单元(dualadaptivegraphconvolutiongate recurrent unit,DA-GCGRU)模型,采用节点自适应模块强化油箱内不同部位温度变化趋势的拟合,以适应特定温升趋势;采用图自适应模块自主学习热状态参量的空间温度分布关联性,以推断空间映射关系。实验结果表明,该方法可深度挖掘特高压变压器内部温度的时空变化特性,准确预测绕组温度和顶层油温的变化趋势,具有较好的鲁棒性和泛化性。

氧化物共晶陶瓷激光增材制造裂纹缺陷形成及抑制研究进展

氧化物共晶陶瓷以其优异的高比强度、耐高温、耐腐蚀、抗氧化和抗蠕变等独特性能,被认为是超高温氧化腐蚀等极端环境下长期稳定服役的理想材料之一,在新一代高推重比航空发动机高温热端结构部件中具有巨大的应用前景。激光增材制造技术已成为近年来制备高性能复杂结构部件最具潜力的前沿技术,然而陶瓷在激光快速凝固过程中,裂纹缺陷极易产生,严重影响构件的成形质量和性能,成为制约工程化应用的关键。本文综述了激光近净成形和激光粉末床熔融两种典型陶瓷激光增材制造技术,分析对比了两种技术制备的不同形状陶瓷样件的裂纹形态特征,重点从微观组织形态特征、应力状态等角度探讨了激光增材制造氧化物陶瓷裂纹的形成机理,并进一步从工艺参数优化、成分设计、外场辅助等三个方面改善微观组织与减小热应力以抑制裂纹进行系统总结。最后指出氧化物共晶陶瓷激光增材制造在粉末特性、成形主次因素、成形技术研究等方面的未来发展趋势及突破方向。

基于CiteSpace的国内人工智能医疗器械研究的可视化分析

目的分析2000—2022年我国人工智能医疗器械研究现状,梳理我国人工智能医疗器械研究领域的演进趋势。方法搜索CNKI中人工智能医疗器械研究的相关文献,利用CiteSpace软件对所获得的文献进行科学计量和可视化分析。结果本研究共纳入有效文献7136篇。通过对发文量、发文机构、作者、关键词等元素进行分析,发现我国人工智能医疗器械研究文献年度数量趋势分为萌芽期、发展期、爆发期3个阶段,学术关注度逐年上升,发文机构从以各大高校为主转变为以医疗机构为主;该领域的研究主要围绕着专家系统、医学影像、数据挖掘、机器人、移动医疗等方向展开。结论我国人工智能医疗器械的管理和研究将逐渐发展成熟、趋于完善。

碱处理改性ZSM-5分子筛孔结构对VOCs吸附性能的影响

采用氢氧化钠和四丙基氢氧化铵混合碱溶液处理制备一系列改性ZSM-5分子筛,通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、N_(2)吸附、水接触角测定等手段对改性样品进行了分析表征,采用固定床吸附器对比评价5A、NaY和不同碱改性ZSM-5分子筛吸附剂对正己烷和乙酸乙酯的动态吸附性能。结果表明:氢氧化钠和四丙基氢氧化铵摩尔浓度均为0.2 mol/L的碱改性ZSM-5-G-3样品的比表面积及总孔体积分别为425 m^(2)/g和0.585 cm^(3)/g,比改性前高硅ZSM-5-G-1样品分别提高了17.7%和174.6%,介孔比表面积增加8.6倍,达到317 m^(2)/g,介孔体积增加12.3倍,达到0.531 cm^(3)/g;随着碱溶液浓度的增加,改性分子筛材料水接触角减小;25℃时,正己烷和乙酸乙酯在ZSM-5-G-3吸附剂床层上的穿透吸附量分别为76.99和101.08 mg/g,比改性前ZSM-5-G-1吸附剂床层分别提高了40.3%和17.4%。改性ZSM-5-G-3样品对挥发性有机化合物(VOCs)吸附性能的显著提高主要归因于碱改性提供了更多的吸附位和介孔结构。

集成式电子液压线控制动系统建模与仿真

为了解决线控制动系统模型复杂、仿真困难等问题,文章针对一款常见的集成式电子液压线控制动(integrated electronic hydraulic brake,I-EHB)系统,推导其数学模型并进行仿真分析;在MATLAB/Simulink中搭建线控制动系统的仿真模型,设计比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)制动控制器,实现对集成式电子液压线控制动系统的压力控制。仿真结果表明:该线控制动系统在PID控制器作用下实际输出压力值能够较好地跟随理想压力值,可以提供较好的制动效果。该文的研究对于线控底盘的开发具有积极推动作用。

水液缺乏型干眼模型小鼠睑板腺的变化

背景:近年来,越来越多的研究关注于睑板腺中腺泡细胞的增殖异常分化,认为这一过程与干眼症的发生和发展密切相关。睑板腺管腔阻塞和腺泡萎缩等结构和功能异常,可引起或加重干眼。因此,研究干眼中睑板腺变化对于深入理解干眼症的发病机制、寻找治疗和预防干眼症的新靶点具有重要的意义。目的:探究水液缺乏型干眼模型小鼠中睑板腺的变化。方法:选取6-8周雌性C57/B6小鼠32只,随机将其分成2组,每组16只。实验组小鼠采用同时切除眶外和眶内的泪腺的方法建造水液缺乏型干眼小鼠模型,对照组不做手术处理。正常饲养2周后于裂隙灯下观察两组小鼠角膜的改变,同时检测泪液分泌量。麻醉后脱颈处死两组小鼠后取睑板腺,观察睑板腺大体形态的变化,制成冰冻切片,苏木精-伊红染色观察睑板腺的结构,油红染色评价睑板腺的功能,免疫荧光染色和RT-qPCR观察两组小鼠睑板腺中祖细胞角蛋白14、细胞核增殖相关抗原(Ki67)以及异常分化的小脯氨酸丰富蛋白1B的表达情况。结果与结论:①造模2周后,实验组小鼠角膜可见片状缺损,角膜缘新生血管生成且侵入角膜中央;②实验组小鼠泪液分泌量较对照组明显减少(P<0.05);③显微镜照相显示,实验组睑板腺导管中断萎缩,排列紊乱;④苏木精-伊红结果显示,实验组小鼠睑板腺中的脂质空泡较对照组明显增多;⑤油红染色中可见实验组小鼠脂质沉积;⑥免疫荧光和RT-qPCR结果显示,实验组小鼠睑板腺中祖细胞角蛋白14、Ki67、小脯氨酸丰富蛋白1B的表达较对照组明显增多(P<0.05);⑦提示水液缺乏型干眼可导致睑板腺的代偿性肥大、增殖增加、脂质代谢异常,同时可发生睑板腺异常分化。

机器学习辅助乙硫醇高效吸收溶剂分子设计

针对传统胺洗脱硫工艺中有机硫脱除效率低,溶剂开发周期长、成本高等问题,利用7种机器学习算法建立了乙硫醇溶解度的定量构效关系模型,运用SHAP方法阐释了乙硫醇的吸收机理,对备选分子库进行了虚拟筛选,识别出高效吸收脱除乙硫醇的溶剂。基于COSMO-RS模型计算了14732种溶剂的乙硫醇溶解度,这些分子覆盖了广泛的化学空间;XGBoost算法在预测乙硫醇溶解度方面表现最佳,该算法的R^(2)_(test)为0.66,RMSE为1.22,MAE为0.84;分子结构的复杂程度、共价键分布、电荷分布是影响乙硫醇溶解能力的关键因素;确定了4种候选溶剂:3-乙氧基丙胺、3-二乙胺基丙胺、1,4-二甲基哌嗪和3-丁氧基丙胺;平衡溶解度测定实验的结果表明3-丁氧基丙胺的乙硫醇吸收性能最优,亨利常数为37.34kPa。

柠檬酸结合铀酰离子印迹材料循环温和淋洗铀污染土壤

随着铀矿的开采,所带来的矿山周围土壤放射性污染问题对生态环境、人体健康造成严重影响。采用柠檬酸联合铀酰离子印迹淋洗含铀土壤的方法,可以温和高效去除矿山周围土壤中的铀。结果表明,在pH=4淋洗环境中,温和循环淋洗系统对铀的去除率为89.92%,而仅使用柠檬酸淋洗对于铀的去除率为59.6%;相较于单一柠檬酸淋洗,试验达到平衡时间减少了20 h,对于土壤中常规元素的洗出率减少10个百分点。同时,传统化学淋洗方式中,柠檬酸投入量通常约为20~100 g/L,而本试验中,柠檬酸投入量仅为15 g/L,具有高的成本优势。

Stacking相异模型融合的实验室异常用电行为检测

针对当前高校实验室异常用电行为,提出一种基于Stacking相异模型融合的异常行为检测方法。考虑相异基学习器挖掘实验室用电行为规律的差异性,对相异基学习器进行优选。利用随机森林作为元学习器,充分融合相异基学习器的优势,弥补各基学习器的缺陷,构建基于Stacking相异模型融合的集成学习模型。通过算例对比分析,验证了基于Stacking相异模型融合的集成学习模型能有效提升单一分类器的异常检测效果,在准确率、F1分数、ROC曲线下面积和误检率上均优于Bagging、Voting、Adaboost等集成学习方法并能适应样本不平衡的情况。