虚拟数字人对用户在线学习效果的影响研究

[目的/意义]在教学环境中使用虚拟数字人进行授课可以促使用户更高效地在线学习。本研究旨在探究在线学习中虚拟数字人特征对用户在线学习效果的影响,为在线教学视频设计和教学策略优化提供参考。[方法/过程]结合准社会互动理论,使用VTube Studio软件设计虚拟数字人教学的视频材料,招募用户观看教学视频并测量用户的主观感受,对在线学习中虚拟教师授课的情境进行探究。[结果/结论]虚拟数字人的吸引力、拟人化特征通过用户对虚拟数字人的态度和学习满意度的链式中介作用积极影响在线学习效果,拟人化到学习效果的中介路径之间存在遮掩效应;准社会互动对学习满意度有积极影响,而对学习效果存在负面作用。

金纳米花免疫层析试纸条检测玉米中的呕吐毒素

呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)对人类和动物的健康以及食品经济构成了极大的威胁。该研究建立一种基于金纳米花(gold nanoflowers,AuNFs)的免疫层析试纸条(immunochromatographic test strip,ICTS)快速检测玉米中的呕吐毒素的方法。采用种子生长法制备了AuNFs,将其与抗DON单克隆抗体结合制备免疫层析试纸条中的金标探针,并对pH值、抗体量、上样缓冲液浓度、检测线(test-line,T线)浓度和金标探针量进行优化,最终用于玉米中的DON检测。经过优化实验条件,确定了最优pH值为7.5,最佳抗体添加量为1μL,最适上样缓冲液浓度为PBST+1%PVP K30,最好的T线质量浓度为0.1 mg/mL以及最佳探针量为3μL。在最优反应体系下,实验结果可以通过肉眼观察进行定性分析,该方法检出限为20μg/kg,灵敏度≥99%、假阳性率≤1%、假阴性率≤1%,且与现有标准方法检测结果一致,同时与其他真菌毒素无交叉反应。以AuNFs标记抗体为探针制备的ICTS灵敏度高,特异性强,可以实现玉米中DON的快速检测。

黄芪-莪术药对文献剂量配比与抗肿瘤“异病同治”机理探讨

目的探讨黄芪-莪术药对文献规律及其在抗肿瘤研究中的作用机理。方法利用中国知网数据库检索黄芪-莪术药对相关文献,并进行在线可视化分析与剂量配比研究。利用TCMSP和Uniprot网站筛选黄芪-莪术药对作用靶点,与多种肿瘤及炎症相关基因集交集,进而利用String数据库对“药对-肿瘤-炎症”三者交集靶点的富集通路进行分析。结果黄芪-莪术药对相关文献量成逐年上升趋势,2005年是文献量增长的重要拐点。肿瘤学领域是该药对研究的重要领域,其中肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结肠癌和卵巢癌研究均有报导。发文量最多的机构和作者分别是南京中医药大学(64篇)与唐德才(31篇)。黄芪-莪术药对抗肿瘤文献中剂量配比主要分布在1∶1(34.9%)、2∶1(30.2%)、3∶1(9.3%)这三种比例。黄芪-莪术药对作用靶点与上述6种肿瘤以及炎症基因集共有240个交集作用靶点。这些靶点在Pathways in cancer(70个)、PI3K-AKT signaling pathway(40个)、MAPK signaling pathway(36个)和Fluid shear stress and atherosclerosis(35个)为代表的KEGG通路是富集。结论黄芪-莪术药对具有广谱抗肿瘤作用,并可能通过调节炎症的方式截断“炎癌转变”和发挥“异病同治”的作用。

高等教育高质量发展的驱动机理、内涵要义与成效表征

高质量发展是中国式现代化的本质。高等教育是引领中国式现代化的重要力量,推动高等教育实现高质量发展意义重大、势在必行。高等教育高质量发展有其特定的驱动机理,它不仅受高等教育主要矛盾转化及其目标规划的内在驱动,而且受国家经济社会发展与国际竞争力提升的外在驱动。高等教育高质量发展是新时代高等教育贯彻新发展理念、遵循共生共荣发展逻辑、契合社会及个体发展实践的一种高阶内涵式发展、高水平合作和高适切性发展。从高等教育内适性、外适性和个适性三个维度看,高等教育高质量发展的成效表征为建立高质量高等教育体系、服务支撑中国式现代化建设以及促进人的自由而全面发展。

祛脂降糖方治疗肝郁脾虚夹湿热型非酒精性脂肪性肝病合并2型糖尿病的临床研究

目的:探讨祛脂降糖方对肝郁脾虚夹湿热型非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)合并2型糖尿病(T2DM)患者的临床疗效。方法:选取贵州中医药大学第二附属医院符合纳入标准的肝郁脾虚夹湿热型NAFLD合并T2DM患者40例,依据随机数字表随机分为对照组和治疗组,各20例。两组均给予生活方式的指导、保肝、降脂、降糖等基础治疗。同时,对照组给予盐酸二甲双胍片治疗,治疗组在对照组治疗基础上加用祛脂降糖方,两组均治疗12周。观察两组患者治疗前后的血脂(TC、TG、HDL-C、LDL-C)、肝功能(ALT、AST)、体质量指数(BMI)、血糖(FBG、2h PG、HbA1c)、胰岛素水平(Fins、HOMA-IR)、受控衰减参数(CAP)值及中医证候积分的变化情况。结果:治疗后,两组患者的中医证候积分均降低,治疗组显著低于对照组;且治疗组中医疗效总有效率显著优于对照组(P <0.05)。与治疗前比较,两组患者的血脂(TC、TG、LDL-C)、肝功能(ALT、AST)、体质量指数(BMI)、血糖(FBG、2h PG、HbA1c)、胰岛素水平(Fins、HOMA-IR)、受控衰减参数(CAP)值均下降(P <0.05),且治疗组上述指标改善情况优于对照组(P <0.05),但两组在改善HDL-C的水平上无明显变化(P> 0.05)。结论:祛脂降糖方能够改善肝郁脾虚夹湿热型NAFLD合并T2DM患者的中医证候疗效,降低中医证候积分,有效调节脂质代谢,降低血糖水平,减轻胰岛素抵抗,保护肝功能。

真实工作场景下“搜索即学习”任务集的构建与分析

文章采用日记法收集来自16个国民经济行业的真实工作场景下具有学习特征的搜索任务实例,结合任务概念框架对搜索任务进行表征,构建面向“搜索即学习”研究的多维任务集,并进一步剖析了真实工作场景下搜索任务的属性特征,对任务相关特征、参与者认知变化、行为及关系进行探讨,根据参与者的学历层次、完成任务的认知层次,以及在完成任务时所处的时间压力进行分组比较三组变量间的关系。研究发现:参与者的任务执行熟悉度与任务感兴趣程度,所需信息类型的数量显著影响认知变化,任务执行者特征对认知变化与行为的影响在不同情境下均存在显著差异。本研究开发的任务集可作为“搜索即学习”研究的公共研究资源,以及评估生成式人工智能技术复杂任务处理能力的评测集,为开发面向真实工作任务情境与高效的信息系统提供依据。

美国对华科技竞争政策的量化评价及启示

科技竞争是新时代中美两国博弈的核心领域之一,而科技政策是政府科技行为风向标,因此,对美国相关政策进行评价分析,探究美国对华科技竞争政策的未来趋势,可以帮助我国在与美国新一轮的科技竞争中把握主动。本研究综合PMC(policymodelingconsistency)指数模型、文本挖掘与政策样本分析方法,以美国总统项目、美国立法信息网站以及美国政府各行政部门网站为数据来源,收集政策文件并对其进行词频分析;根据词频分析的结果,构建美国对华科技竞争政策的PMC评价体系,采取分层抽样的方法抽取政策样本,并对其进行文本挖掘和分析,确定样本PMC指数,结合PMC曲面图,对政策样本进行评价分析;根据政策样本的分析结果,初步勾勒美国在对华科技竞争中运用的类柏伊德循环的战略运作体系,从科技竞争态势感知预警体系、科技竞争事态快速响应机制与科技竞争事态动态评估体系3个方面,为我国应对新时期的美国对华科技竞争战略提供对策建议。

动车组前端排雪动态响应及雪阻形成机理

为确定动车组前端雪体与排雪阻力间的作用关系,指导积雪加载下动车组高效排雪设计。运用耦合Drucker−Prager失效准则定义下弹塑性积雪本构和光滑粒子流体力学仿真方法,分析积雪冲击时排障面板动态响应及积雪运动状态规律,研究排雪阻力与积雪深度、雪质特性、运行边界间变化规律。基于质量守恒和达朗贝尔原理构建动车组排雪阻力映射模型,揭示动车组前端雪阻形成机理。研究结果表明:设计运行速度下承受排雪载荷的排障面板处于弹性响应阶段,不会发生塑性破坏;排雪深度为10~410 mm、积雪密度为160~480 kg/m^(3)、行驶速度为80~160 km/h时,排雪阻力与积雪厚度、密度均呈线性正相关关系,与排雪速度呈二次正相关关系;排雪阻力理论模型能够准确预测数值计算结果;相比摩擦阻力和切削阻力,动车组冲击过程中积雪运动状态改变是排雪阻力形成的主要原因。

支路开关自放电对大型多路并联FLTD脉冲源可靠性的影响

快脉冲直线型变压器驱动源(fast linear transformer driver,FLTD)是建设下一代大型Z箍缩装置最有前景的技术路线之一。大型FLTD脉冲源中数以万计气体开关的可靠运行是提高Z箍缩装置可靠性的重要因素。该文基于15 MAZ箍缩科学实验装置的FLTD脉冲源设计,采用Monte-Carlo方法建立考虑支路开关自放电及其载荷共享效应的FLTD脉冲源可靠性计算模型,分析开关故障模式及其触发策略对脉冲源可靠性的影响。结果表明,主支路开关自放电产生的故障电压会引起开关级联自放电,降低装置可靠性。若主支路开关工作系数设定在0.5~0.7范围内,FLTD脉冲源故障率可低于1×10^(-4)。此外,触发器及触发支路开关的高可靠性对于提升脉冲源可靠性至关重要,增加触发器脉冲数量、降低触发器自放电故障率能够有效提升脉冲源可靠性,当触发器脉冲数量提升至4倍后,FLTD脉冲源故障率有望降低至1×10^(-5)以下。研究结果为大型FLTD脉冲源的开关工作系数及触发策略的选取提供参考,具有重要的工程应用价值。

基于改进YOLO v5s和图像融合的笼养鸡死鸡检测方法研究

[目的]针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题,提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLO v5s的死鸡检测方法。[方法]为提高死鸡目标特征的显著性,利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征点匹配,采用仿射变换模型得到配准图像,使用小波变换实现图像的分解重构,从而得到最终的配准融合图像;为降低背景信息对死鸡目标检测的干扰,提升模型对鸡只遮挡情况的检测效果,以YOLO v5s目标检测算法为基础,通过加入SE注意力模块,将CIoU_Loss和DIoU_NMS运用于原模型,构成改进后的YOLO v5s-SE模型。[结果]配准融合后的图像与源图像的相关系数平均值达到0.86,体现了良好的配准融合效果;模型在融合图像上的检测准确率以及平均精度均值均高于可见光图像和红外图像,改进后的YOLO v5s-SE相较于原始YOLO v5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%,达到97.7%。[结论]改进后的YOLO v5s-SE在保证应有检测速度的同时提升了目标检测的精度,可满足实际生产中死鸡实时检测的需求。

基于滚动采样马尔可夫链模型的光伏时序功率模拟研究

光伏出力的波动性和随机性会给电力系统调度运行的安全性和可靠性带来影响。为了实现对光伏出力长时间尺度的准确模拟,本文提出一种基于马尔可夫链的光伏场站时序功率模拟模型。首先,建立光伏出力模型,并对出力的不确定性和规律性特征进行研究分析;然后,在一阶马尔可夫链模型的基础上考虑相邻日之间的联系,根据季节与天气因素以10 d为一个采样区间对历史数据进行滚动采样,建立多状态转移概率矩阵,构建全年时序出力模拟模型;最后,以某光伏电站全年出力数据与历史气象监测数据为基础,通过实例模拟了全年的出力情况,并与传统方法进行了对比分析。算例结果验证了所提方法的有效性,表明该方法较好地模拟了受季节与天气影响下的光伏出力情况,与历史实际情况更为吻合。

含右美沙芬成分药品说明书的成瘾性提示分析

目的分析我国上市含有右美沙芬成分的药品说明书关于成瘾性提示、国内外关于右美沙芬成瘾性病例文献报道,为右美沙芬临床规范使用提供参考。方法检索含有右美沙芬成分的说明书,对中国知网、万方数据、P ubMed数据库中右美沙芬引起成瘾性的病例报告进行统计分析。结果2021年12月16日国家药品监督管理局(简称“国家药监局”)将氢溴酸右美沙芬口服单方制剂由非处方药转换为处方药管理,同时对11个品名为右美沙芬药品进行了说明书修订,删除“长期服用无成瘾性和耐受性”相关表述。2024年4月30日国家药监局、公安部、国家卫生健康委联合发布调整右美沙芬单方制剂列为第二类精神药品目录。但部分含右美沙芬复方制剂说明书药理作用项下仍标注右美沙芬长期使用无成瘾性。右美沙芬长期服用成瘾性报告共检索到21篇文献,其中国内文献11篇、国外文献10篇,均包含未成年人,多为同伴怂恿诱导,包括明显的戒断症状、欣快感甚至自杀的情况。结论含右美沙芬成分的说明书需要进一步规范,同时需要加强右美沙芬的培训,提高大众对右美沙芬的认知,尤其是对未成年人的教育。

基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点,成为对地观测的重要手段,图像分类是SAR图像解译的一个重要方向.和光学图像相比,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较差、样本标注的难度大,无法保证深度学习算法对样本量的需求,因此,对小样本SAR图像进行图像分类成为当前SAR图像解译领域的重点研究问题之一.基于这一问题展开了基于元学习的SAR图像分类模型的研究,以实现小样本条件下SAR图像的高精度识别.构建基于注意力机制的原型网分类方法,设计了通道注意力模块来自动获取图像特征的重要程度,促进提取对图像分类更有判别力的特征;同时,对模型设计预训练网络,以充分利用已有数据的信息,学习更好的先验信息,提高分类的准确率.在自建的高分辨率SAR图像数据集上对该小样本分类模型进行了实验.消融实验表明,注意力模块和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验,证明和当前常用的小样本学习方法相比,构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率,在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%,在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.

大跨连续钢桁梁桥健康监测系统设计及应用

济郑高铁郑州万滩黄河公铁大桥主桥为(112+6×168+112) m公铁两用连续钢桁梁桥,上层桥面布置双向6车道高速公路,下层桥面布置济郑双线铁路和市域双线铁路,结构体系复杂。为有效掌控该桥运维管养过程中的工作状态,建立健康监测系统,该系统采用现场边缘层、基础设施层、基础平台层和系统应用层4层架构设计。现场边缘层通过传感器模块、数据传输模块、数据采集模块、边缘数据预处理模块实现数据采集、传输及预处理功能;基础设施层通过连接通信模块和中心数据库模块实现数据存储、分析和展示功能;基础平台层通过可视展示模块、实时数据展示模块、视频监控模块及用户终端模块实现可视化功能的GIS、BIM引擎、日志功能、数据库存储等基本功能;系统应用层通过数据智能分析模块、实时预警模块、结构评估模块实现持续升级、实时预警、即时及定期评估功能。基于该系统进行该桥桥址环境、荷载作用、桥梁结构整体及局部响应等监测,监测数据分析表明该桥运营状态良好,健康监测系统运行正常。

自走式制种玉米联合收获机设计与试验

大田玉米收获机收获制种玉米时容易产生伤穗落籽、杂物堵塞等现象,本文针对适收期制种玉米生物特性,设计了一种大型制种玉米联合收获机,采用小行距对行柔性板式摘穗割台和可替换组合式剥皮装置,确保低损摘穗、输送、剥皮作业,降低籽粒损失与损伤;其中割台上方配备钢质覆胶弧形摘穗板,“橡胶+钢质”夹持输送链和六棱低速拉茎辊,可替换组合式剥皮装置采用柔性破皮+揉搓+降速组合形式。通过Plackett-Burman试验设计筛选提取影响机具指标的主要因素,采用Box-Behnken试验设计原理,以机具前进速度、拉茎辊转速和剥皮辊转速为试验因素,以总损失率与含杂率为性能指标,通过田间试验对机具进行检验,优化得出机具最佳作业参数。试验结果表明,优化后,当机具前进速度为4.87 km/h、拉茎辊转速为877.27 r/min、剥皮辊转速为442.52 r/min时,果穗总损失率为1.61%,含杂率为0.55%。田间试验结果表明,当收获机前进速度为4.9 km/h、拉茎辊转速为880 r/min、剥皮辊转速为450 r/min时,果穗总损失率为1.64%,含杂率为0.57%,满足制种玉米机械化联合收获的作业要求,可为制种玉米联合收获机设计与试验提供参考。

门诊教学经历对住院医师独立门诊自信心的影响调查研究

住院医师规范化培训中门诊教学经历对即将结业的住院医师独立门诊自信心的影响仍无定论。对浙大二院内科住培基地2022年度即将结业的54名学员进行问卷调查。结果提示门诊教学经历增加学员独立门诊自信心;门诊教学时长、门诊教学参与方式是其影响因素。

多发性骨髓瘤患者自体造血干细胞动员相关影响因素分析

目的探讨多发性骨髓瘤患者自体外周血干细胞(APBSC)动员相关的影响因素。方法回顾性分析2019年3月至2023年4月在安徽省公共卫生临床中心收治的38例采用依托泊苷联合G⁃CSF为自体造血干细胞动员方案的多发性骨髓瘤患者的临床资料。包括年龄、性别、体重指数(BMI)、疾病亚型、化疗疗程数、疾病缓解水平、不良反应、CD34+细胞采集数量、动员至采集时间、采集次数、采集前血常规及血脂水平,评估该动员方案的有效性及安全性。根据采集CD34+细胞计数情况,分为优势采集组和非优势采集组,分析上述指标在两组患者中的差异性并探讨影响优势采集的预后因素。结果38例患者总采集成功率为89.47%(34/38),动员至采集中位时间为9(6⁃11)d,采集中位次数为1(1⁃3)次,采集成功者中位CD34+细胞数为5.15(2.32⁃25.5)×10^(6)/kg。6例联合普乐沙福患者采集成功率为100%(6/6),中位CD34+细胞数为7.13(3.08⁃25.5)×10^(6)/kg。不同性别、年龄、BMI水平、原发病缓解水平、化疗疗程数及疾病亚型患者CD34+细胞采集数量间比较差异无统计学意义(P>0.05)。采集前白细胞水平与CD34+细胞数呈显著正相关(P<0.01),多因素回归分析显示,采集前化疗疗程>4程,低LDL⁃C水平是优势采集与否的独立危险因素(P<0.05)。两组患者不良反应发生率间差异无统计学意义(P>0.05)。结论联合普乐沙福的动员方案动员成功率高,不良反应少,是MM患者理想的APBSC动员方案。患者采集前化疗疗程数及LDL⁃C水平是预测优势采集的有效指标。

应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究

针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法(geometry interaction network alignment,GINA),有效建模网络结构对用户姓名消歧的主要作用。本文同时使用欧氏空间和双曲空间进行网络表示学习,以获取具有不同空间特点的网络结构信息,使用跨空间网络映射及跨空间特征融合在尽量减少空间映射损失的情况下实现不同空间的信息交互得到最终的网络表示,进行网络对齐,进而实现姓名消歧。本文在中文论文合作网络、英文论文合作网络和中文专利合作网络上,两两对齐构建论文-专利实证数据网络对齐数据集和中文-英文实证数据网络对齐数据集,开展GINA模型在网络对齐数据集上对重名人员身份识别和中外论文身份识别2个实证场景试验验证,双曲空间融合欧氏空间相比单一空间精确率增加了24.9%,验证了GINA方法的有效性。

时序网络上异常演化模式研究

许多异常子图检测方法已经被成功应用于社交网络中的事件检测、道路网络中的交通拥堵检测等任务中。然而,在属性图中异常子图的动态演化方面,鲜有研究开展。文中提出了一种名为动态演化多异常子图扫描(DE-MASS)的方法,用于检测属性图上多个异常子图的演化模式,这是第一个捕捉相邻时间片上多个相连异常子图的动态图研究。DE-MASS在微博数据集、计算机流量数据集上的表现优于其他基准方法,并检测到3个实际应用中异常子图的演化模式:城市道路网络中的交通拥堵检测(北京、天津和南京)、社交网络(微博)中的事件检测和计算机流量网络中的网络攻击检测。

电网友好型风电场多功能电—氢混合储能系统容量配置

在风电场内优化配置储能资源,可有效平抑风电强随机性与波动性对电力系统造成的负面影响,促进电网友好型风电场建设。目前,风电场储能系统存在应用功能单一、设备利用率低、盈利能力差等问题,制约了风电场储能系统的大规模应用。为此,该文对一次调频、功率预测补偿与新能源消纳等多种储能应用功能,提出一种风电场的多功能电-氢混合储能系统容量优化配置方法。首先,提出考虑一次调频、功率预测补偿与新能源消纳3种功能的风电场储能系统运行策略,进而提出了考虑储能设备特性的电—氢混合储能的能量管理策略;其次,在此基础上,基于时序生产模拟的方法,以净收益最大化为目标建立风电场多功能混合储能系统优化配置模型;最后,通过对河北省某风电场混合储能系统优化配置进行实例计算与分析。研究结果表明:采用该策略下的容量配置方法,能在考虑储能设备特性的基础上,满足电力系统多时间尺度的需求,有效提高电力系统的经济性。