地震作用下变截面钢管混凝土单桩动力响应

为了探讨桥梁位于软弱土层时,地震作用下变截面钢管混凝土桩基的动力响应,以翔安大桥为工程背景,利用FLAC3D有限元软件建立地震作用下桩-岩土体-钢管耦合作用的数值模型,研究在不同强度的地震作用下变截面钢管混凝土单桩和变截面普通混凝土单桩桩身加速度、桩身位移、桩身弯矩的动力响应差异.结果表明:变截面钢管混凝土单桩在地震作用下的桩身加速度、加速度放大系数、桩身位移最大值和桩身弯矩变化规律均同变截面普通混凝土单桩类似,但钢管使桩身加速度放大系数降低、桩基抵抗侧向变形能力和抗弯承载力提高.因此,钢管可以显著提升地震作用下桩基的抵抗变形能力和承载力.

气相色谱-串联质谱法测定菊花中29种农药残留量的不确定度评价

为建立菊花中29种农药残留的气相色谱-串联质谱测定方法及不确定度评价,采用气相色谱-串联质谱内标法测定菊花中29种农药残留的含量,并依据测量不确定度的相关评定标准与表示,通过建立数学模型,对检测过程中产生的不确定度进行分析与评价,包括标准溶液配制、标准曲线拟合、供试品测定3大方面.结果表明:菊花中29种农药质量浓度在0.002~0.1 mg/L内线性关系良好,回归方程决定系数R2为0.997 36~0.999 82,定量限0.002 03~1.18 963 mg/L,检出限0.000 64~0.356 89 mg/L,添加回收实验中测定平均回收率为69.85%~93.26%,29种农药测量数值为0.04、0.06、0.1 mg/kg时,得到扩展不确定度为0.004 787~0.058 935 mg/kg.测量结果不确定度显示标准工作液的配制和标准曲线拟合是本实验测定方法不确定度的主要影响因素,该实验结果可以为测定菊花中农药残留量的方法及不确定度评价提供参考.

基于改进YOLOv5s的肠镜息肉多分类实时检测方法

为了在肠镜检查过程中对结直肠息肉进行快速鉴别检测,提出一种基于改进YOLOv5s的肠镜息肉多分类实时检测模型.该模型采用ConvNeXt作为主干网络,融入SimAM注意力机制提升检测性能,同时在颈部网络中使用基于GSConv的slim-neck模块减少网络参数.为了对模型进行训练和测试,构建了包含1676张息肉图像并由专业医生标注的结直肠息肉数据集.提出的模型在测试集上的平均精度均值(mAP@0.5)为83.0%,相较于改进前提升8.4%,检测速度达到120帧/s.此外,模型在边缘侧部署检测速度超过25帧/s.结果表明,改进的YOLOv5s满足临床结肠镜检查对实时性与准确性的要求.

刑罚变更执行共识算法研究

区块链技术为刑罚变更执行数据的真实可信提供支撑,并实现各主体间的互信和高效协同.对权威证明共识算法(proof of authority, PoA)存在的制约因素进行分析并提出一种改进的动态加权权威证明算法(dynamic weighted proof of authority, DWPoA),进行刑罚变更执行提请共识.构建联盟链,基于Tangle结构提出一种链上共识算法,进行刑罚变更执行主体间的链上共识;基于(t,n)门限签名提出一种分布式预言机链下共识算法进行链上、链下共识,并对带宽占用率和共识时长进行仿真实验,分布式预言机链下共识算法更具优势.

考虑商品互补替代关系和序列模式的推荐算法

用户真实的购买场景中,购物不仅仅看兴趣,当下以及未来需求也很重要,而现有大部分推荐方法研究的是挖掘用户近期兴趣,较少从商品间的关系来研究用户潜在需求.为了提高推荐算法准确性,丰富推荐种类,本文将商品互补替代关系特征和购买先后序列模式融入到推荐算法中,提出一种考虑商品互补替代关系和购买序列模式来研究用户潜在需求的推荐算法,该算法在亚马逊公开数据集Grocery上进行验证,并与相关算法进行对比,结果表明所提算法在命中率HR(hits ratio)和归一化折损累计增益NDCG(normalized discounted cumulative gain)指标上均得到有效的改进.

局部冲刷下砂土中桩-盘复合基础V-H组合承载特性

海上风电基础除承受复杂组合荷载作用外,也受波流冲刷作用.为探讨局部冲刷对砂土地基中V-H联合加载下单桩-摩擦盘复合基础承载特性的影响,基于自行设计的室内水槽试验装置,完成了一系列冲刷及模型载荷试验,获得了复合基础冲刷前后的荷载-位移曲线,经无量纲化处理与曲线拟合,得到复合基础承载包络线及其简化计算公式.计算结果表明:局部冲刷作用使复合基础的竖向及横向抗力明显降低,削弱程度分别约12.1%和26.9%.进一步分析表明:存在一个最优预加竖向荷载(V),其对复合基础的极限横向承载力起到最显著的增强效果;此外,局部冲刷作用导致V-H联合受荷单桩-摩擦盘复合基础的承载包络线明显向内收缩,所提出的简化计算公式可供工程应用参考.

炎性小体在胶质瘤中的研究进展

炎性小体是由凋亡相关斑点样蛋白(apoptosis-associated speckle-like protein,ASC)、半胱天冬酶-1(caspase-1)和细胞中的模式识别受体(pattern recognition receptors,PRR)组成的一种多聚蛋白复合物.炎性小体在肿瘤的发生过程中具有重要作用,包括对肿瘤生物学行为、细胞焦亡及免疫的调控,靶向炎性小体可为肿瘤的治疗及预后改善提供新的思路.胶质瘤是中枢神经系统中恶性程度高、预后差的肿瘤,本文对炎性小体的组成、激活机制及其在胶质瘤中的作用进行了综述.

既有节段预制混凝土桥梁状态评估方法研究

基于国内外学者关于既有桥梁状态评估方法的研究,建立既有节段预制桥梁结构损伤状态评估指标体系.提出基于层次分析法的既有节段预制桥梁状态评估方法,并在该方法的基础上,引入权重赋分法考虑各影响因素的重要程度对既有节段梁各结构进行权重赋分,给出了相应的桥梁状态评估公式,制定了节段预制桥梁状态评估标准.最后,结合一个既有节段预制桥梁损伤状态评估实例来演示本文所提出方法进行节段梁状态评估的实现过程.

N掺杂木质素对钨的吸附

木质素经胺化和季铵化改性后制备了N掺杂木质素,并用于吸附钨,通过SEM-EDS和FTIR对吸附剂进行表征,考察pH值、钨初始质量浓度、吸附时间和吸附剂用量对吸附容量的影响,利用SEMEDS、FTIR和XPS分析揭示吸附过程的机制.结果表明,N掺杂木质素表面疏松多孔且含有大量的酚羟基、胺基和季铵官能团,在总钨浓度为0.005 mol/L、pH<4.7时,钨的存在形态为H_(2)W_(12)O_40)^(6-).H_(2)W_(12)O_(40)^(6-)通过与N掺杂木质素中氢键的静电吸引、胺基的配合和氯离子的离子交换作用而被吸附.在pH=4.0、钨初始质量浓度为800 mg/L、吸附时间为960 min的条件下,1 g/L N掺杂木质素对钨的饱和吸附容量为421.68 mg/g.吸附过程遵循Langmuir模型和准二级动力学模型,表明吸附过程为单分子层均质化学吸附.

连续变截面箱梁主墩0号块复杂受力模式与力学仿真分析

连续变截面箱梁是钢箱梁桥中应用较多的型式,具有受力复杂、施工变形控制难的特点.依托雄安新区骨干路网京雄高速高碑店连接线白沟河特大桥项目,结合钢箱梁结构异性结构设计理论,采用线性监测、毫米波雷达监测、埋设应变片应力监测与数值仿真分析相结合的方法,获得连续变截面箱梁主墩0号块各项受力变形数据,得到了连续变截面箱梁主墩0号块复杂受力模式的工作机制.结果表明:1)针对线性监测、内应力监测与毫米波雷达监测,提出了连续变截面箱梁主墩0号块控制阀值范围,内应力变化范围为0.71~12.58 MPa,沉降量0.78~-0.2 mm;2)对比分析线性监测与内应力监测数据,并对其进行拟合回归,构建了主墩0号块变形受力模型;3)通过提取主墩0号块毫米波雷达波谱图,获取其变形异常点数据,分析得出了连续变截面箱梁主墩0号块失稳破坏工作机制.上述研究成果可为连续变截面箱梁主墩0号块设计参数优化、主墩施工质量控制与施工工艺优化提供理论支撑与技术指导.

基于多阶邻域贡献度的航线网络节点重要性辨识

为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性特征集结.构建基于航线网络的节点多阶邻域信息与结构信息融合模型并提出基于多阶邻域贡献度的节点中心性算法.实验选取投入攻击资源R=0.3和R=0.5进行分析,分别最大提升39.62%和49.69%的攻击效用值,表明该算法对航线网络节点重要性辨识准确有效,可给航线网络连通性优化设计提供理论参考.

基于自反馈阈值学习的半监督皮肤癌诊断模型

为解决监督学习皮肤癌诊断模型的训练需要大量数据标注,且医学专家标注工作成本高、耗时长、易疲劳等问题,提出了一种基于自反馈阈值学习(Self-Feedback Threshold Learning,SFTL)的半监督皮肤癌诊断方法.在标注数据预训练的ResNet网络基础上,引入全局和局部类别间伪标签自反馈阈值学习机制动态筛选ResNet预测概率大于自反馈阈值的无标记样本,引入无监督阈值学习损失和分类交叉熵损失进行模型训练,在标记样本稀缺的情况下深入挖掘无标记数据的鉴别诊断信息,显著降低模型在无标记皮肤病变图像中的误判率.选取公开数据集HAM10000的皮肤病变图像展开实验验证,在仅需50%标记数据下实现了0.8229的准确率和0.7651的F1分数,证明所提出的SFTL模型在半监督场景下可有效解决皮肤癌诊断任务,相比其他同类方法具有更好的分类性能.

有限大小量子Dicke-Stark模型的动力学性质

利用相干态的超完备性,可以有效解决光子数空间的截断问题,在有限的相干态空间中即可得到精确的计算结果.本文在相干态空间中计算了Dicke-Stark模型的数值精确解,继而讨论了该模型的量子相变和时间演化动力学.通过计算Dicke-Stark模型基态的平均光子数和平均角动量,发现了量子相变现象,量子相变临界点会随非线性Stark作用发生移动.计算得到Dicke-Stark模型平均光子数和平均角动量随耦合强度和时间演化的相图,有助于了解有限大小Dicke-Stark模型的动力学性质.

集配一体化需求背景下选址路径集成问题算法

为做好集配一体化背景下物流网络选址-路径规划设计,用大规模邻域搜索算法的破坏、重组策略代替传统混合自适应遗传算法中的交叉、变异过程,实现算法的优化设计.通过模拟算例分析可知,优化后的算法能够有效克服传统算法在运算过程中出现的早熟及稳定性差等问题,在一定程度上提升获取更优解的概率,提高客户满意度.利用已知标杆数据对算法进行有效性检验.计算结果表明:优化后的算法各项指标表现良好,对于部分数据的计算结果优于其他3个已有算法,与已知最优解基本保持一致,进一步验证了优化算法的科学性和有效性.

4种夏栎对低温胁迫的生理响应及抗寒性评价

为探究低温胁迫下夏栎(Quercus robur)生理指标的响应及抗寒性,以普通夏栎、速生夏栎、裂叶夏栎和垂枝夏栎为实验材料,测定在不同温度下细胞膜通透性、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、可溶性蛋白等指标,并利用拟合Logistic方程计算半致死温度,结合隶属函数法对4种夏栎综合评价.结果表明:4种夏栎细胞膜通透性均随着温度降低而增加,SOD和POD活性以及可溶性蛋白、脯氨酸和丙二醛(MDA)含量均逐渐下降;4种夏栎半致死温度为-41.9~-38.2℃,其中普通夏栎半致死温度最低,速生夏栎半致死温度最高;4种夏栎抗寒性强弱为普通夏栎>垂枝夏栎>裂叶夏栎>速生夏栎.综上可知,普通夏栎抗寒性最强,在不同地区推广和繁育具有显著优势.

基于贝叶斯优化的JADE-SVM中红外食品掺伪判别模型

开展了独立成分分析(independent component analysis, ICA)联合支持向量机(support vector machine, SVM)模型对食品掺伪的判别.通过傅里叶变换红外光谱仪获得食用植物油(正品油、掺伪油和炸货油)以及奶粉(纯奶粉和掺三聚氰胺奶粉)的中红外光谱,首先,探究不同的光谱预处理方法对所建立模型的影响,经考察选取归一化结合移动平滑对光谱进行预处理;然后采用特征矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenmatrices, JADE)方法提取光谱特征信息,其结果优于主成分分析对特征信息的提取效果;通过Kennard-Stone算法划分训练集和测试集,利用贝叶斯优化(Bayesian optimization, BO)对SVM模型参数进行优化.经考察,所构建的JADE-BO-SVM模型对掺伪食品的识别准确度达到100%,该法可为食品掺伪的高效、准确鉴别提供新的途径和思路.

基于BP神经网络的土地利用智能分类识别与雨洪风险模拟

土地利用分类数据的精度对雨洪风险淹没模拟研究具有重要影响.土地利用分类中不同地物之间存在复杂的非线性关系,为提高土地分类数据的精度,本研究引入具有非线性映射能力的BP神经网络模型,提出了一种基于深度学习的遥感影像土地利用分类方法.选取野三坡风景名胜区GF-2遥感影像数据,对该影像进行多尺度分割.同时将能够反映土地利用信息的光谱数据和DEM数据、坡度数据,作为输入层神经元,将土地利用类型作为输出层神经元,归一化处理后进行迭代训练,构建了基于BP神经网络的土地利用分类模型.该模型的分类总体精度达到91%,Kappa系数为0.890 6.基于该模型的识别结果,利用水文模型和ArcGIS空间分析工具,模拟并分析野三坡景区百年一遇的极端降水事件造成的雨洪淹没区,并提出应对雨洪灾害的相关策略.

姜黄素与抗肿瘤药物联合应用的研究进展

联合用药能显著弥补单药使用的不足并能加快开发治疗复杂性疾病的新治疗方案.姜黄素是一种1,3-二酮类化合物,具有多种药理活性,其中抗肿瘤作用得到广泛关注.姜黄素能够抑制肿瘤细胞增殖、诱导肿瘤细胞凋亡等,具有毒性低、耐受性好等特点.研究发现:姜黄素与临床抗肿瘤药物联合应用具有一定的协同作用,能有效地抑制癌细胞生长,降低药物的毒副作用,减少药物剂量,达到增效减毒的效果.本文在细胞和实验动物水平上总结了姜黄素与抗肿瘤药物联合应用所产生的影响及可能的作用机制.

氡暴露小鼠损伤病理及肺组织免疫细胞反应

为探索小鼠氡暴露后不同时间机体损伤及肺组织免疫细胞反应,将BALB/c雌性小鼠饲养于多功能氡室进行连续氡吸入.分别在暴露后15、30、60 d进行呼吸功能评价,采集外周血进行血细胞和血液生化指标检测,取肺组织进行病理形态观察,取T淋巴细胞及其亚群等免疫细胞活化测定.结果显示:氡暴露小鼠出现体质量下降、白细胞减少、电解质代谢紊乱、脂质代谢异常等明显毒性反应,观察到呼吸功能异常及肺组织不同程度病变,且早期肺组织炎性反应明显,主要表现在T淋巴细胞亚群失衡及其活化.这说明氡暴露小鼠存在明显机体不良反应.本研究可为氡吸入的危害评价与医学防护研究提供实验依据.

结合肺先验与协同深监督的肿瘤自动分割

计算机断层扫描图像中复杂肺肿瘤(CLT)的自动分割面临2个挑战:1)肿瘤与邻近组织之间的类间不区分;2)肿瘤内的类内不一致性.为了解决这2个问题,提出将肺肿瘤与肺之间关系的语义上下文先验纳入分割模型中,以便于模型学习到语义上下文特征,并从宏观角度重新思考CLT的分割.利用信息熵对肺形状的解剖先验进行建模.在三分类的U-Net网络中嵌入提出的新型注意模块,从而通过特定领域的知识来指导训练过程.另外,设计了一个可以获得肿瘤边界结构图以及保持肿瘤内部特征一致性的边界增强辅助网络.在此基础上,开发了一个协同深度监督网络框架(CLT-ASegNet),该框架利用混合多尺度语义特征融合进一步提高了模型的判别能力和收敛速度.CLT-ASegNet在CLTCTI分割数据集和Lung16数据集上进行了评估.实验结果表明,所提出的CLT-ASegNet可以有效分割肺肿瘤.