骆驼布鲁氏菌活疫苗A19株免疫试验

为通过骆驼布鲁氏菌A19株疫苗免疫试验筛选出适宜的免疫方案,选择布鲁氏菌抗体检测阴性骆驼60头,按照不同剂量、不同年龄分4组颈部皮下注射免疫,并于免疫后不同时间采样检测免疫抗体。结果显示,1~3岁骆驼标准剂量(6×10^(10)CFU/头)免疫后23 d,免疫抗体阳性率为100%,至免疫12个月,免疫抗体阳性率0;1~3岁骆驼减低剂量(1×10^(9)CFU/头)免疫23 d,免疫抗体阳性率为94.1%,至免疫6个月,免疫抗体阳性率为0。3~12月龄骆驼标准剂量免疫38 d,免疫抗体阳性率为50%,免疫6个月,免疫抗体阳性率0。3~12月龄骆驼减低剂量免疫38 d,免疫抗体阳性率为16.7%,免疫6个月,免疫抗体阳性率为0。结果表明,1~3岁骆驼使用布氏菌活疫苗(A19株)标准剂量(6×10^(10)CFU/头)皮下注射免疫,效果最好。

基于改进YOLOv8模型的巡检机器人目标检测方法研究

目的:针对巡检机器人对指针式仪表识别准确率不够高、对被遮挡仪表识别效果较差的问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的巡检机器人目标检测方法。方法:首先,以YOLOv8n模型作为基础目标检测模型,在此基础上引入坐标注意力机制,加强模型对输入数据的空间结构理解;其次,将损失函数由完整交并比(complete IoU,CIoU)损失函数替换为高效交并比(efficient IoU,EIoU)损失函数,加快模型检测框的收敛速度;最后,采用柔性非极大值抑制(soft non-maximum suppression,Soft-NMS)函数替代传统的非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)函数,以更加平滑地抑制冗余的边界框,进一步提高检测的准确率。为验证改进模型对检测目标的识别效果,将YOLOv8n模型与改进后的YOLOv8模型(YOLOv8nxt模型)进行对比。结果:与YOLOv8n模型相比,YOLOv8nxt模型的位置损失值降低了1.3%,mAP_0.5:0.95提高了1.7%,检测准确率提高了0.87%,模型大小仅为6.2 M,检测时间仅增加了0.2 ms。结论:基于改进YOLOv8模型的巡检机器人目标检测方法提升了巡检机器人在运动过程中对仪表的识别精度和速度,能有效解决巡检机器人在目标检测阶段存在的问题。

绝经后急性冠脉综合征患者雌激素与超敏C反应蛋白、NT-proBNP相关性研究

目的分析绝经后急性冠脉综合征(acute coronary syndrome,ACS)患者雌激素与超敏C反应蛋白(hs-CRP)、N-末端脑钠肽前体(N-terminal pro-B-type natriuretic peptide,NT-proBNP)的相关性,探讨雌激素在ACS发病中可能的作用机制,以期为临床研究ACS雌激素替代疗法提供参考。方法选取50例ACS患者,其中急性心肌梗死患者24例(AMI组),不稳定心绞痛患者26例(UA组),选取同期确诊为稳定型心绞痛患者25例(SAP组)及疑诊CHD行冠脉造影检查排除冠心病的绝经后女性25例为对照组,检测其血清雌二醇(E_(2))水平、hs-CRP水平及血浆NT-proBNP水平。分析E_(2)与hs-CRP、NT-proBNP的相关性。结果E_(2)水平比较,AMI组<UA组<SAP组<对照组(P<0.01),hs-CRP水平比较,AMI组>UA组>SAP组>对照组(P<0.01),NT-proBNP水平比较,AMI组>UA组>SAP组>对照组(P<0.01)。经Pearson线性回归分析,E_(2)与hs-CRP、NT-proBNP均呈负相关。结论ACS与SAP患者N-proBNP、hs-CRP水平均升高,升高程度与患者疾病程度相关,AMI患者升高最显著。ACS与SAP患者内源性E_(2)水平明显低于正常组,且与N-proBNP、hs-CRP水平呈负相关。雌激素对绝经后女性ACS患者具有重要影响,干预雌激素水平有可能对ACS预防、治疗有积极意义。

胶州湾沉积物中4种重金属含量的可见-近红外光谱分析

可见-近红外反射光谱技术具有检测速度快、操作简单、无污染等显著优势,已被广泛应用于多个领域并为这些领域的信息化发展发挥了重要作用。在沉积物多参数光谱速测方面,可见-近红外反射光谱技术也显示出巨大的应用潜力。根据胶州湾沉积物中化学成分之间的相关性,发现有机碳和四种重金属(As、Cr、Cu、Zn)之间存在着高相关性。基于该研究成果,对胶州湾沉积物中4种重金属(As、Cr、Cu、Zn)含量进行了可见-近红外光谱分析,比较了不同处理方法对结果的影响。结果显示,利用可见-近红外光谱分析方法,能够准确、快速预测胶州湾沉积物中As、Cr、Cu、Zn的含量,RPD高达2.59,R^(2)高达0.85。

基于改进跳点搜索法的移动机器人路径规划

为解决跳点搜索算法在路径规划过程中存储大量不必要跳点的问题,提高寻路效率,提出一种融合人工势场法与跳点搜索法的机器人路径规划算法。该算法通过人工势场法为跳点搜索法提供搜索参考方向,直至生成最终路径,能够有效降低扩展过程中搜索到的无用跳点数量,从而减少计算量。在搜索到的路径基础上,引入3次均匀B样条曲线,以进一步优化最优解,得到更加平滑的机器人移动路径。仿真与实验结果表明,改进算法可很大程度减少跳点的数量,有效提高路径规划效率。

改进YOLOX-nano的火灾火焰烟雾检测

针对在检测火焰和烟雾的火灾检测过程中存在火灾初期小目标难以检测的情况,本文提出了一种基于自然指数损失(eCIoU)的改进YOLOX-nano (ASe-YOLOX-nano)目标检测算法.首先,提出一种新的目标检测函数eIoU损失函数来替代传统IoU损失,解决在检测小目标时预测框和真实框易出现无交集的情况,及无法反应宽高影响等问题.其次,在网络模型中引入注意力模块,在网络初期模糊定位目标位置,提高网络后期对目标尤其是小目标检测的准确性.此外,本文还采用软池化空间金字塔池化结构提取不同尺寸的空间特征信息,可以提升模型对于空间布局和物体变性的鲁棒性,因此目标较小时也可以提取充足的特征,采用Mosaic增强技术预处理数据集,提升模型的泛化能力,以此进一步提高网络性能.通过目标数据集进行对比验证,其结果显示, mAP指标达到70.07%,比原模型提高了3.46%,火焰的准确率达到84.66%,烟雾的达到74.56%, FPS能够稳定在73,相对于传统YOLOXnano算法拥有更好的火灾检测能力.

顶管施工项目主要危险因素及引发路面沉降量计算

顶管施工作为一种常见的管道施工方法,因其非开挖或少开挖施工等优势,在城市基础设施建设中得到广泛应用。然而,顶管施工项目存在着一定的风险和挑战,施工过程中常常会引发地面沉降。本文针对海南省某一体化项目,通过对顶管施工项目风险的分析,应用peck法经验公式计算了路面沉降量。结果表明,顶管施工穿越段引发的路面沉降满足要求。研究结果可有效指导工程施工,并为顶管施工引起的地表沉降控制措施提供参考。

内化素G在单增李斯特菌入侵巨噬细胞中的作用研究

为探究内化素G在单增李斯特菌(LM)致病性及生物学特性中的作用,以单增李斯特菌ATCC19111标准株为模板,扩增出用于缺失内化素G(Inl G)的上、下游同源臂。应用同源重组将上、下游同源臂融合扩增得到LM-ΔInl G缺失株,然后比较分析标准株与缺失株的生长特性、对细胞的侵袭能力及转录组测序结果。结果显示,LM-ΔInl G的生长速度与LM相比无显著变化,Inl G不参与温度调节,不影响细菌对酸碱的耐受性;细胞黏附侵袭试验表明,LM-ΔInl G增强了LM对细胞的内化作用(P<0.01);GO富集分析显示,显著差异表达基因主要富集在裂解酶活性、小分子结合和氮化合物代谢过程;KEGG pathway分析,显著差异表达基因主要参与群体感应、丙酸代谢,缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸降解、甘油磷脂代谢和丁酸代谢等22个代谢通路。表明Inl G与LM的毒力有关,缺失Inl G可以加强对细胞的内化作用,为阐明LM的致病机理提供了科学依据。

基于可见-近红外光谱技术的海洋沉积物剖面垂直分层研究

以南海沉积物剖面为研究对象,将沉积物剖面样品,按物理层次差异分为上层、中层、下层,分别测定沉积物的可见-近红外光谱与总碳、总氮含量。分别使用全局建模和分类建模的策略建立光谱分层模型,结果表明分类建模的结果比全局建模具有更高的分层正确率。表明使用无监督聚类方法结合机器学习算法策略,建立的不同子集的分层模型能够建立更优的垂直分层模型,实现沉积物垂直方向的快速分层。

基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络

模糊图像的超分辨率重建具有挑战性并且有重要的实用价值.为此,提出一种基于模糊核估计的图像盲超分辨率神经网络(Blurred image blind super-resolution network via kernel estimation,BESRNet).该网络主要包括两个部分:模糊核估计网络(Blur kernel estimation network,BKENet)和模糊核自适应的图像重建网络(Kernel adaptive superresolution network,SRNet).给定任意低分辨率图像(Low-resolution image,LR),首先利用模糊核估计子网络从输入图像估计出实际的模糊核,然后根据估计到的模糊核,利用模糊核自适应的图像重建子网络完成输入图像的超分辨率重建.与其他图像盲超分辨率方法不同,所提出的模糊核估计网络能够显式地从输入低分辨率图像中估计出完整的模糊核,然后模糊核自适应的图像重建网络根据估计到的模糊核,动态地调整网络各层的图像特征,从而适应不同输入图像的模糊.在多个基准数据集上进行了有效性实验,定性和定量的结果都表明该网络优于同类的图像盲超分辨率神经网络.

最后期限动态分配的三步云工作流调度算法

现如今,云环境中的工作流调度问题依然很有挑战性.它的一个重要任务是找到一种能够满足最后期限约束且执行成本最优的调度方案.三步的列表调度算法可以有效地解决这一问题.该算法首先将最后期限分配到每个任务,形成任务子期限;之后再利用两步列表调度策略为每个任务分配资源.然而现有的最后期限分配策略均只能形成静态的子期限,因此还可以进行进一步的优化.本文采用三步列表调度算法进行云工作流调度,并提出一种基于粒子群的动态最后期限分配方法(DY-DD).实验结果表明,相比于其它经典调度算法,本文提出的算法在成功率和执行成本上均具有优势.

盐雾环境下基于Weibull分布的钢筋混凝土腐蚀劣化行为

针对西部地区大气环境下钢筋混凝土病害严重问题,模拟当地腐蚀环境,设计盐雾与烘干相结合的室内加速腐蚀试验,采用电化学参数和混凝土损伤度表征钢筋混凝土的腐蚀劣化规律;基于Weibull分布函数建立钢筋混凝土在盐雾环境下的劣化模型,并进行竞争失效分析.结果表明:在盐雾干湿循环作用下,钢筋混凝土保护层及内部钢筋的耐腐蚀性均呈现出先强化后劣化的变化趋势;Weibull分布函数可以有效地描述钢筋混凝土在盐雾环境下的性能劣化过程;在盐雾干湿循环前期,混凝土损伤度比腐蚀电流密度更为敏感,而在后期,腐蚀电流密度为钢筋混凝土劣化的主导因素.

自动电压调节系统的自抗扰控制

自动电压调节器(Automatic Voltage Regulator, AVR)的性能往往受到同步发电机高场电感和连续负载变化的影响,电力系统中参数的不确定性对于系统整体性能是一个重大挑战,在设计控制策略时需要重点考虑。线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC)的显著特点是能够实时估计和消除总扰动,并且不依赖于准确模型。在解决终端电压变化问题时,LADRC是一种可行的解决方案。探讨了三阶线性自抗扰控制器与高阶PID的关系,研究了线性自抗扰控制在AVR电压控制问题中的应用。针对目前AVR中普遍存在的定子电流限制(Stator Current Limit, SCL)问题,提出了一种补偿方案。方案引入发电机理论输出和实际输出的误差作为额外扰动输入,利用扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)对其进行估计,这样可以令线性自抗扰控制器快速补偿误差。仿真证明了与高阶PID相比,LADRC具有更强的抗干扰性,可以取得更好的控制效果。

冠心病患者心率变异性与认知功能的相关性研究

目的 探讨冠心病患者心率变异性(HRV)与认知功能的相关性。方法 选取北京航天总医院心内科2021年12月至2022年12月收治的385例冠心病患者作为研究对象,对所有患者动态心电图及认知功能指标进行分析,根据蒙特利尔认知评估量表(MOCA)将认知功能分为认知功能障碍组(MOCA评分<23分)95例、轻度认知功能障碍组(MOCA评分23~25分)161例、无认知功能障碍组(MOCA评分≥26分)129例。分析HRV与认知功能的关系。结果 相邻NN间期的总体标准差(SDNN)与认知功能呈线性负相关,Spearman相关性检验P=0.036,差异有显著统计学意义(P<0.05),SDNN与认知功能线性回归分析得出的回归系数为-0.304,SDNN和MOCA评分应呈负向相关;相邻NN间期的均值(NNS)、相邻NN间期差值的均方根(RMSSD)、NN间期与平均NN间期差值大于50 ms的心搏数占总心搏数的比例(PNN50)、低频(LF)、高频(HF)、低频/高频比(LF/HF)与MOCA评分均无相关性。结论 SDNN越大,MOCA评分越低,认知障碍越严重。

基于校城共融的应用型本科人才培养模式改革探索

以西安文理学院生物与环境工程学院的应用型本科人才培养模式改革为背景,立足学校“坚持地方性、应用型、开放式,建设特色鲜明的高水平城市大学”的办学定位,围绕应用型人才培养目标,以生物科学专业为例,基于校城共融理念,围绕产业链优化专业链,服务地方生物医药产业;重构教学内容的三维度,打通一、二、三课堂,进行课内与课外、线上与线下、校内与校外联动协同培养;加快专业教育和“双创”教育的深度融合,探索实训平台+大创项目+学科竞赛+科研创新“四位一体”教学模式;通过行业导师制协同育人,全面提升应用型人才培养质量。

基于高光谱仪与光谱仪模型共享的海洋沉积物碳含量速测的研究

实验室光谱仪和高光谱相机是两种获取物质光谱图像的仪器,两种仪器在实际应用方面各有优势且应用范围广泛。本文以光谱仪为主仪器,高光谱相机为从仪器,通过实验室光谱仪和高光谱相机之间的模型转移来实现对海洋沉积物碳含量快速预测。结果显示,当使用数据标准化处理光谱数据,且校正集和检验集的比例为3∶1,使用PDS-DMP-S/B模型转移算法进行模型转移时,建模结果的R^(2)_(P)值为0.69,达到了比较理想的建模结果,为海洋沉积物碳含量从点到面的预测提供了一种新的、快捷的方法。

主成分分析和连续投影融合的海洋沉积物粒度分类研究

海洋沉积物的粒度研究有助于了解人类活动对自然环境的影响。将主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)融合能够综合利用两种光谱特征提取方法的优势,获得比单一特征提取方法更丰富的特征波长,实现无关特征和干扰信息的剔除,最大限度减少特征信息的丢失,有利于沉积物粒度的分析。以青岛市东大洋村潮间带表层32份沉积物为例,将海洋沉积物划分为0.3~0.2、0.2~0.1、0.1~0.075和<0.075 mm四个不同粒径的沉积物样品,分别测定不同粒径的32份沉积物的可见-近红外反射光谱,共计128条光谱。将128条光谱数据分别以2∶1,1∶1和1∶2的比例划分建模集和检验集进行分析;采用主成分分析和连续投影融合算法(FOPAS)提取不同粒径沉积物的特征光谱,利用支持向量机算法建立粒径分类模型。结果显示,对2∶1、1∶1、1∶2比例的数据集,融合算法检验集正确率分别为83.33%、82.81%、75.29%,仅在2∶1比例下正确率低于连续投影算法检验集的正确率90.47%,其余正确率相对于单一特征提取算法均有显著的提高,表明使用融合算法提取特征光谱建立的分类模型在训练集样本量少,粒径清晰的条件下,其分类模型相较于单独使用两个特征提取算法的模型更具有优势。采用基于主成分分析和连续投影融合算法的海洋沉积物粒度分类模型,能够提高海洋沉积物粒度分类结果的正确率,建立正确率更高的粒度分类模型,对快速粒度分类提供了解决方法。

高速公路桥梁临界结冰风险驾驶行为分析

桥梁是高速公路运行的关键节点,桥面与路面连接特殊的构造特征致使其结冰存在临界点,因此存在较大的运行风险。研究路桥连接处临界条件下车辆运行安全状态,对提升高速公路交通安全水平具有重要的意义。针对桥梁结冰且路基段未结冰的临界状态下高速公路运行风险行为的问题,依托气象环境模拟实验系,对干燥路面、小雪路面、薄冰路面3种路面在临界状态下的摩擦因数进行测定。基于不同路面状态摩擦因数并结合驾驶模拟实验系统,采集平均速度、纵向加速度、横向加速度、方向盘转角4个指标的驾驶行为数据。结果表明:在3种不同临界状态路桥连接处的驾驶行为变化规律特征显著不同,并通过功效系数法计算路桥连接处3种路面状态下的驾驶风险值,可见路桥连接处的临界状态具有较高的风险水平。

隔板精馏降苯工艺优化模拟

采用精馏分离降苯技术,以不同含苯质量分数的模拟汽油为研究对象,根据Aspen Plus流程模拟软件中的Petlyuk模块建立隔板精馏模型,利用灵敏度分析对进出物料位置进行优化;此外,在不同回流比条件下,采用序贯二次规划算法对塔顶采出率和侧线采出率双变量进行优化,并与RedFrac常规精馏模型进行了对比分析。结果表明:采用隔板精馏塔,随着回流比的增加,汽油的收率和产值逐渐增加;当含苯质量分数为1%,3%,5%时,最高汽油收率依次为99.53%,96.35%,93.75%。隔板精馏工艺适用于含苯质量分数较低和较高的汽油,而常规精馏工艺更适用于含苯质量分数较低的汽油。

中国共产党纪律建设的逻辑进路

纪律建设是党的建设工作中最重要的一环,加强党的纪律建设是新时代全面从严治党的根本要求。纪律建设的成功与否直接影响到党的先进性和纯洁性,关系到中国共产党能否担负起实现国家富强和民族复兴的历史大任。党的纪律建设经历了开始探索、曲折前进、巩固完善、创新发展四个历史时期。在新的历史时期,中国共产党在实践的基础上继续推动着纪律建设的理论创新,形成了一系列关于纪律建设的成功经验,如把政治建设摆在纪律建设的首要位置、用好监督执纪的“四种形态”、完善纪律监督体系、反腐败斗争一直在路上等,为新时代全面从严治党提供了纪律保障。