计及需求响应的光热电站参与深度调峰的分层优化调度策略

从源、荷两侧挖掘系统调峰潜力,建立计及需求响应的光热电站参与深度调峰的分层优化调度模型。上层从负荷侧出发,提出一种基于负荷分类的价格需求响应模型,可有效缓解系统调峰压力;中层从电源侧出发,利用光热电站灵活的调节特性在深度调峰时段协调火电机组参与辅助调峰,构建以运行总成本最小为目标函数的日前调度模型;下层提出一种基于模型预测控制的日内动态调整模型,在滚动优化的同时,通过状态反馈环节实时调整光热电站储热装置充放热修正日前调度计划。仿真结果表明,所提调度策略在降低系统调峰成本的同时能有效抑制风光以及负荷的短时功率波动,在保证系统安全稳定运行的前提下提升风光消纳率。

模块化作业爬壁机器人设计与分析

为解决传统爬壁机器人在海上风电塔筒立面的作业效率低下和吸附力不足问题,根据模块化设计方法,提出一种可同时用于表面漆膜检测及运维的模块化履带式爬壁机器人。本文详细介绍作业机器人的结构组成及原理,为防止机器人发生滑落和倾覆现象,对其进行力学分析;构建间隙式永磁吸附模型,利用Maxwell软件与传统磁路设计进行参数化仿真对比,并分析气隙和壁厚对机器人吸附力的影响;通过样机平台模拟实验和真实作业,表明机器人能以稳定运动姿态实现塔筒高空及水下作业,验证了其模块化作业的可行性,并同时具备较强的吸附能力和越障能力。

基于FPGA的便携心电智能诊断加速器及优化选芯方案

心电图(electrocardiogram,ECG)是诊断与心脏相关疾病的关键工具,可穿戴心电监护仪Holter是院外检测的重要手段,小型化、便携性、实时检测是优化方向。人工智能技术应用于包括心电诊断的各个领域,但存在参数量大、难于小型化、计算速度慢的问题,不满足便携心电监护仪的要求,而可编程逻辑门器件(Field-Programmable Gate Array,FPGA)有并行加速的特性。在AI智能算法硬件化的工程应用上,存在成本、速度、资源利用率的权衡,需要进行科学的芯片选型。开发了一种基于1D-CNN的、用于心电诊断的BeatNet,对于4分类的检测任务,该模型具有98.5%的分类准确率。在FPGA上实现BeatNet硬件化的实验,经测试在Altera公司的DE1-SoC开发板上部署RTL级硬件网络电路,最高频率为69 MHz,单个心拍诊断需要221个周期,总计算时间为3.31μs,满足实时标准。针对速度、功耗和成本指标评估了不同部署策略的性能,开发了一个选芯综合指数,可以在仅损失0.2%精度、5μs内完成单心拍的条件下,将FPGA计算芯片成本控制在200美元以内,满足高速度、低成本、低功耗的要求,对工程优化有实用价值。

P(AMPS-co-AM)/羧甲基壳聚糖/蒙脱土高吸水树脂的合成

采用水溶液聚合法合成了P(AMPS-co-AM)/羧甲基壳聚糖/蒙脱土高吸水树脂。通过傅立叶变换红外光谱和扫描电子显微镜进行了表征。研究了引发剂、交联剂、羧甲基壳聚糖、有机化蒙脱土用量以及AMPS与AM的投料比对高吸水树脂吸水性能的影响。结果表明,最佳合成条件为m(AMPS):m(AM)=1:1.5,6%CMCTS,1.5%OMMT,0.8%KPS,0.15%MBA。树脂在最佳性能下吸水率达567倍,吸盐水率达104倍,25℃下12 h的保水率达68.1%。

基于微服务架构的视听节目审核系统的研究与设计

微服务架构因其快速迭代、扩展性强等特性,已成为Web系统的主要开发架构。本文研究并设计了基于微服务架构的视听节目审核系统,概要阐述了微服务在系统中的总体架构和功能模块设计思路,开发了基于微服务架构的系统业务模块,在实际应用中取得良好成效。

丙二醛对豆粕蛋白质氧化的影响及茶多酚的缓解作用

[目的]本试验旨在研究丙二醛(MDA)对豆粕蛋白质氧化的影响以及茶多酚(TP)的缓解作用。[方法]将新鲜豆粕分为8个处理组,分别采用0、0.1、1、10 mmol·L^(-1)MDA和0、0.1、1、10 mmol·L^(-1)MDA+0.6 mg·mL^(-1)TP进行处理,测定豆粕中的羰基、巯基、氨基酸含量等指标。[结果]随着MDA浓度的升高,豆粕中羰基含量逐渐增加(P<0.05),巯基、总巯基基团、蛋氨酸、酪氨酸和赖氨酸含量和豆粕蛋白质体外消化率逐渐降低(P<0.05),色氨酸内源荧光强度呈先升高后降低趋势,内源荧光λmax逐渐发生蓝移,且席夫碱荧光强度逐渐升高。与对照组相比,当MDA浓度达1 mmol·L^(-1)时,豆粕羰基含量显著增加(P<0.05),巯基和总巯基基团含量显著降低(P<0.05),豆粕蛋白质体外消化率均极显著降低(P<0.01);MDA浓度达10 mmol·L^(-1)时,豆粕羰基含量极显著增加(P<0.01),豆粕巯基和总巯基基团含量及蛋白质体外消化率均极显著降低(P<0.01);而豆粕中的蛋氨酸、酪氨酸和赖氨酸含量均极显著降低(P<0.01)。添加TP可减缓豆粕羰基含量的增加、巯基和总巯基基团含量的减少、蛋氨酸含量的减少、蛋白质体外消化率的下降、豆粕中色氨酸内源荧光强度的降低和席夫碱生成量的增加。[结论]1 mmol·L^(-1)丙二醛可引起豆粕中的蛋白质氧化,造成豆粕蛋白质结构发生较大改变,蛋白质体外消化率下降,茶多酚则可有效缓解丙二醛诱导的豆粕蛋白质氧化及其体外消化率的下降。

基于多分支融合神经网络的心电图导联重构方法

设计一种新型的多分支信息融合神经网络结构,利用已知的I,Ⅱ,V2 3个导联心电信号来重构其它导联心电信号。基于卷积神经网络结构提取多个导联的特征然后进行线性相加融合,采用一种改进的双向长短期记忆网络结构来获得与时序相关的信息,从而实现心电图导联重构。使用Physikalisch Technische Bundesanstalt(PTB)数据库进行验证,导联重构方法具有0.944 4的相关系数和0.320 3的均方根误差,说明新型神经网络结构可以有效地实现心电图导联重构。

TIPIN分子通过调控糖代谢促进肝癌细胞生长

目的:永恒昼夜节律相互作用蛋白(timeless circadian clock interacting protein,TIPIN)在肝癌中高表达且与肝癌的恶性进展有关,但TIPIN在肝癌中的生物学作用尚不清楚。本研究探讨TIPIN对肝癌细胞糖代谢的影响及其分子机制。方法:在基因表达谱数据交互分析(the Gene Expression Profiling Interactive Analysis,GEPIA)数据库中分析TIPIN在肝癌组织中的表达及其与患者预后的关系。实时定量PCR和蛋白质印迹实验检测肝癌细胞和正常肝细胞中TIPIN的表达,在高表达TIPIN的MHCC97H和低表达TIPIN的MHCC97L中,分别敲减TIPIN和过表达TIPIN,检测细胞葡萄糖摄取、乳酸生成、pH、细胞生长、氧耗量和糖代谢关键调控分子的表达。结果:TIPIN在肝癌组织中的表达高于正常肝组织(P<0.05),且高表达TIPIN的患者总生存期及无病生存期较低表达TIPIN的患者短(均P<0.05)。与正常肝细胞HL7702相比,肝癌细胞MHCC97L、HepG2、HuH7、MHCC97H中TIPIN的表达水平均明显升高(均P<0.01)。TIPIN敲减后细胞葡萄糖摄取和乳酸生成水平降低,而细胞耗氧量和培养基p H增加(均P<0.05);TIPIN过表达后细胞葡萄糖摄取和乳酸生成水平升高,而细胞耗氧量和培养基pH降低(均P<0.05)。TIPIN敲减后p53表达上调(P<0.01),过表达TIPIN后p53表达减少(P<0.01),而缺氧诱导因子1α(hypoxia inducible factor-1α,HIF-1α)和髓细胞增生原癌基因(myelocytomatosis oncogene,c-MYC)均未见改变。在MHCC97H细胞中干扰p53后可以恢复只敲减TIPIN造成的生长抑制(P<0.01),且糖代谢表型与对照组比较差异无统计学意义(P>0.05);在MHCC97L细胞中过表达TIPIN后细胞生长能力增强(P<0.01),但过表达TIPIN和p53会抑制细胞生长(P<0.01),且糖代谢表型与对照组比较差异无统计学意义(P>0.05);结论:TIPIN通过抑制p53的表达来增强细胞糖酵解和抑制氧化磷酸化,进而促进肝癌细胞生长。

基于FPGA和卷积神经网络的实时心梗诊断系统

针对小型化日常心电监护系统的需求,设计了一套基于FPGA和卷积神经网络算法的心肌梗死疾病实时诊断系统。系统包含形态学滤波器、最小均方算法自适应陷波器、卷积神经网络硬件加速模块三大部分,通过在FPGA中并行化和加速处理,实现对心血管疾病的实时监护和诊断。经过上板验证,系统的相对准确率达到99.91%,片上功耗为2.39 W,处理时间为3.81 ms,可满足各项设计需求。

新型支付方式下盗窃罪与诈骗罪的区分

盗窃罪与诈骗罪都是“占有转移”型犯罪,但两者又存在本质上的区别。新型支付方式下财产的占有转移呈现出许多新的特点:交易参与主体更加多元、支付账户内财产的法律性质特殊、财产的占有关系更加复杂,以及犯罪手段具备多重性。在司法实践中,司法机关对于非法获取他人账户资金和偷换二维码两种典型类案的定性存在盗窃说和诈骗说两种观点;在刑法理论上,“行为对象说”和“主要手段说”均无法对盗窃罪和诈骗罪的区分提供有效的帮助。因此,应当在结合新型支付方式下财产占有转移新特点的基础上,从盗窃罪和诈骗罪的教义学结构出发,以处分行为的有无作为区分两罪的标准。在认定处分行为上,应当从处分行为是否基于认识错误、是否具备处分意识,是否具备自愿性三个规范要素展开。

多时序协同中期负荷预测模型

针对负荷预测中前馈神经网络无法记忆序列间关联信息,且长短期记忆网络容易出现过拟合、泛化能力差等问题,提出了加法自回归积分滑动平均ARIMA(auto-regressive integrated moving average)模型结合长短期记忆LSTM(long short-term memory)网络的多时序协同中期负荷预测ARIMA-LSTM模型。该模型考虑了季节、温度和节假日的影响,采用ARIMA提取负荷序列内部因素,用Adam算法优化ARIMA-LSTM模型的网络参数。最后将某地区实际负荷数据用于该模型,并与神经网络NN(neural network)模型和LSTM进行对比,其均方根误差分别降低了7.698%和2.154%,验证了该模型具有更高的预测精度。

FPCA和径向基极限学习机的齿轮箱故障检测方法

为了克服在数据处理中出现的信息缺失和冗余以及在故障检测上准确率较低等缺陷,利用函数型主成分所具有的鲁棒性和稳定性强的优点来弥补极限学习机在稳定性方面的不足,结合径向基极限学习机,提出了一种基于FPCA(函数型主成分分析)-RBF(径向基函数)-ELM(极限学习机)的齿轮箱故障检测方法。首先用基函数对原始数据进行预处理,然后应用FPCA提取特征信息建立RBF-ELM齿轮诊断模型,最后利用行星齿轮箱实验数据验证故障检测性能,并与FPCA、FPCA-SVDD和PCA-RBF-ELM的行星齿轮箱故障检测结果对比。结果表明:FPCA-RBF-ELM检测率最高且检测效率快,可用于行星齿轮箱的故障检测,此方法具有可行性和有效性。

目标教学法联合VR在外科规培中的应用效果

目的探讨目标教学法联合VR在外科规培的应用效果。方法选取本院2018年1月-2019年12月医院外科规培医师60名作为观察组,2016年1月-2017年12月外科规培医师60名作为对照组。观察组采用目标教学法联合VR教学,对照组采用传统教学法。比较两组理论知识、实践技能得分,病例考核评分、规培生对教学效果的满意度。结果观察组理论考试和实践操作技能得分均高于对照组,差异具有统计学意义(P <0.05)。观察组接诊患者和住院医嘱考核评分均高于对照组,差异具有统计学意义(P <0.05)。而两组运行病历检查评分和终末病历检查评分差异无统计学意义(P> 0.05)。观察组学生对教学法评价的各个维度(学生对学习的知觉、教师的知觉、学术自我知觉、环境的知觉及社交的知觉)及总评分均高于对照组,差异具有统计学意义(P <0.05)。结论目标教学法联合VR在外科规培教学中效果明显,显著提高理论知识及实践技能的水平,提高学生处理病例的能力及对教学方法的满意度。

婚姻市场正向匹配如何影响代际流动？

本文构建了包含代际收入弹性与父母婚姻市场正向匹配程度的理论模型,表明了婚姻市场正向匹配对代际收入弹性的正向影响。基于CHNS数据,我们使用Copula函数构造了父母婚姻市场正向匹配程度与代际收入弹性的异质性指标,实证检验了模型推论。结果显示,父母间的正向匹配程度每增加0.1,代际收入弹性相应提高0.012,子代绝对流动提高0.036。教育回报率与父母对子女人力资本投入的边际收益率均强化了父母婚姻市场正向匹配程度对代际收入弹性的影响。

基于分治策略的NP-MLSTM非侵入式负荷辨识方法

为降低电力负荷数据样本类别不平衡、提高负荷辨识精度,提出一种基于分治策略的二分类多层长短时记忆网络模型非侵入式负荷辨识方法。首先,对负荷样本进行平衡化处理,降低样本间的不平衡度;然后,选择合适的特征变量,并进行特征变量与样本标签的相关性分析;接着,利用分治策略的思想将多分类问题转化为多层择优二分类问题,构建基于分治策略的NP-MLSTM非侵入式负荷辨识模型;最后,选用公开数据集对55户家庭中的11种不同类别的电器进行负荷辨识测试,并与其他模型进行效果对比。结果表明,本文提出的负荷辨识模型综合精确度达到92%以上,各性能指标均优于其他模型。

树脂基透波复合材料在5G天线罩中的应用分析

分析了树脂基透波复合材料的透波特性,针对5G频段和5G天线罩应用特点,对5G天线罩材料主要应用形式和材料选择进行了探讨。在中低频段(2G~6GHz),小型和微型天线罩可选用玻璃纤维增强聚丙烯等低成本、低介电常数的热塑性树脂单层薄壁结构,采用拉挤等自动化程度较高的成型工艺;对于大型天线罩,3D中空复合材料是能满足力学和透波性能且经济可行的方案。未来5G高频段(24GHz以上)用天线罩,将优选透波性能良好的增强纤维和树脂,优化厚度、密度等结构参数,采用在线一体化成型工艺制备3D中空复合材料,有望达到低成本、轻量化、高强度和高透波的目的。

基于胶囊神经网络的交通标志识别研究

交通标志识别作为智能交通技术的研究热点,是保障自动驾驶安全的重要一环。针对传统神经网络出现的特征抓取不足,池化层信息丢失引起的识别率较低的问题,给出了基于胶囊神经网络(Capsule Network,CapsNet)进行交通标志识别的方法。以德国GTRSB交通标志数据集作为样本,首先通过加权平均值法进行图像的灰度化处理,减少数据集训练计算量,提高模型的训练速度。然后提出用胶囊神经网络提取交通标志图像的全部特征和局部特征,实现交通标志识别。算法在GTRSB基准数据集上获得98.6%的识别准确率,超过了当前交通标志识别的主流方法,算法具有一定的先进性。

星形假丝酵母在强化赤霞珠葡萄酒玫瑰香气中的应用

采用顶空固相微萃取结合气质联用(HS-SPME-GC-MS)技术测定酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)CEC01和星形假丝酵母(Candida astrulatum)X11单菌发酵、共同发酵及顺序发酵葡萄酒中的挥发性香气物质,并对结果进行主成分分析(PCA)及聚类分析(CA),探讨星形假丝酵母X11强化赤霞珠葡萄酒玫瑰香气的条件。结果表明,菌株X11单菌发酵和混合发酵葡萄酒中苯乙醇含量显著高于酿酒酵母CEC01单菌发酵(P<0.05),其中,菌株X11和CEC01以1∶10的比例顺序接种发酵的赤霞珠葡萄酒中苯乙醇含量高达12.85 mg/L,赋予葡萄酒浓烈的玫瑰香味。此外,菌株X11在发酵过程中还产生了乳酸丙酯(3.64~7.08 mg/L)、丁酸乙酯(2.55~30.18μg/L)、辛酸乙酯(476.52~1997.43μg/L)等挥发性风味物质,赋予葡萄酒果香和奶酪香。结果表明,星形假丝酵母X11可以显著改善葡萄酒风味,具有一定商业开发价值。

基于级联分类器的心律失常检测

常见的心律失常如室性早博(PVC)和左束支传导阻滞(LBBB)在心血管疾病诊断和预后中具有重要的临床价值。本文提出一种用于PVC和LBBB自动检测的级联分类器,通过提取时域和形态特征,采用支持向量机区分PVC和非PVC,再采用加权最小距离分类器(W-MDC)将非PVC分为正常(N)和LBBB。用MIT-BIH心律失常数据库进行算法验证,对N、LBBB和PVC三分类的总体正确率为96.28%,N、LBBB、PVC各类的灵敏度和特异性分别为98.59%、97.15%,81.41%、91.89%和89.22%、84.87%,验证该算法的泛化能力及对不同病人的心拍分类有效性。此外,本文还证明多导联信息综合对LBBB分类性能的提高。

机器人与腹腔镜直肠癌根治术的近期疗效的回顾性队列研究

目的探讨与腹腔镜手术相比,机器人系统辅助直肠癌根治术的近期疗效。方法回顾性地收集2015年7月至2017年10月于本院肛肠科接受机器人辅助直肠癌根治术的患者80例;同一术者实施、肿瘤临床病理基线相当的腹腔镜直肠癌根治术的患者116例,比较两组患者术中和术后近期疗效的结果。结果机器人组术后住院时间(β:-3.22,95%CI:-5.59,-0.85,P<0.01),首次通气时间(β:-2.91,95%CI:-3.72,-2.10,P<0.001)均比腹腔镜组缩短约3 d;两组手术时间和清扫淋巴结数目差异无统计学意义;但机器人组有较多的术中出血量(β:52.21,95%CI:17.35,87.07,P<0.01)。结论与腹腔镜手术相比,机器人系统辅助直肠癌根治术具有较好、较快的近期恢复优点。两者对直肠癌治疗的远期疗效有待进一步随访和观察。