基于ECM模型的智能健身镜用户持续使用意愿研究

目的通过ECM模型剖析智能健身镜用户持续使用意愿的要素,探究用户感知有用性、期望确认度与用户满意度之间的关系。方法借助ECM模型解构其关键要素,深层分析各要素的影响因子,结合SPSS和Amos数据分析工具进行实证研究,检验各要素中的变量回归关系。结果感知有用性与用户满意度以及持续使用意愿之间存在明显的正向关联,期望确认度对用户满意度和感知有用性产生显著影响,而用户满意度虽对持续使用意愿具有一定的影响,但统计学上并未达到显著水平。结论智能健身镜用户行为具有一定的复杂性,感知有用性和期望确认度在用户持续使用意愿的形成过程中起关键作用。通过验证ECM模型的适用性,明确此类产品的优化关键在于优化产品性能和提供个性化附加价值,进而提高用户的使用体验。

基于VMD-Transformer-ECM模型的空气中有害气体浓度预测

空气中有害气体的浓度序列具有较强的复杂性、非线性及波动性,为气体浓度的准确预测带来了很大挑战。针对该问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和误差补偿(ECM)的Transformer预测模型(VMD-Transformer-ECM)。首先通过VMD将气体浓度时间序列分解成不同频率的本征模态函数(IMF),以降低预测模型输入的复杂性和非平稳性;然后通过Transformer模型对分解所得的各模态分量进行预测,并对预测结果进行重构以得到初步预测值;最后通过ECM模型对误差序列进行预测,并使用误差预测值来补偿初步预测值,以进一步提高模型的预测精度。在不同数据集中对所提模型进行了验证,结果显示,与其他模型相比,VMD-Transformer-ECM模型对CO_(2)及其他有害气体浓度预测的平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)最小,决定系数(R^(2))最大,其中在预测步长为3 h时,本模型对CO_(2)浓度预测的MAPE为4.38%,RMSE为35.44×10^(-6),R^(2)为0.94,表明所提模型的预测精度较高,预测性能较好。

真皮ECM黏弹性通过激活Hmmr促进毛囊再生

目的毛囊真皮微环境对毛囊再生具有非常重要的作用,而ECM的力学环境对毛囊再生的影响机制尚不清晰。本研究旨在探究ECM力学微环境对毛囊再生的影响机制。方法单细胞数据分析静止期毛囊和早期生长期毛囊筛选与ECM相关差异基因,通过生信分析、免疫荧光、q RT-PCR等手段验证差异基因的表达和ECM黏弹性的变化,功能干扰及类器官功能实验验证ECM黏弹性对毛囊再生的功能。结果通过单细胞数据分析发现早期生长期毛囊具有一群独特的真皮细胞亚群,该亚群特异性高表达透明质酸介导的运动受体(Hmmr);富集分析发现Hmmr阳性细胞和细胞与基质间的黏附相关,进一步生信分析和免疫荧光验证了早期生长期Elastin蛋白的表达降低,说明早期生长期毛囊的ECM黏弹性低于静止期。同时通过增加Elastin蛋白的表达发现Hmmr表达降低,说明早期生长期Hmmr的表达增加与ECM黏弹性降低有关。最终通过功能干扰和类器官功能实验验证了黏弹性降低激活Hmmr表达,促进毛囊再生。进一步通过Cellchat分析发现Hmmr阳性细胞亚群还与毛乳头细胞(DP)亚群通过Ncam1-Fgfr1信号通路进行相互作用,促进毛囊的再生。结论在毛囊再生过程中,毛囊ECM黏弹性降低,激活Hmmr表达,进而通过DP细胞的Fgfr1信号促进毛囊的再生,这一发现为研究ECM力学环境对毛囊再生提供了新的思路。

基于改进遗传算法的锂离子电池ECM模型参数辨识

可靠的动力电池等效电路(Equivalent Circuit Model, ECM)模型是电动汽车电池管理系统重要的技术支撑,而等效电路模型的精确性很大程度上取决于参数辨识精度。以容量3.5 A·h的三元锂离子电池为研究对象,采用双极化ECM模型构建锂离子电池模型,在此基础上提出一种基于改进遗传算法的参数识别方法,对模型中的参数进行辨识;基于所辨识的参数建立电池仿真模型,分别采用变流和恒流工况验证所构建的电池模型。结果表明,误差均控制在±0.02 V以内,所提出的改进遗传算法参数辨识方法具有较高的精度。

应力松弛速率可调的ECM及其对骨髓间充质干细胞成骨分化的影响

目的天然细胞外基质(ECM)通常表现出动态的力学性能,尤其是其黏弹性表现出时间依赖性响应行为,极大地影响了细胞命运。通过仿生构建弹性模量相同而应力松弛速率可调控的复合水凝胶作为ECM,可探究ECM的黏弹性力学线索影响骨髓间充质干细胞(MSCs)成骨分化行为的力学生物学机制。方法本工作通过调节仿生ECM中两种动态共价键,即硼酸酯键与亚胺键的相对比例,即可实现控制该ECM的弹性模量相同而应力松弛速率不同(设置不同ECM的半应力松弛时间在2~200 s),以此为工具来研究水凝胶的应力松弛速率对MSCs成骨分化行为的影响规律及机制。结果具有较快应力松弛速率的ECM,即当ECM的半应力松弛时间为10 s时,更有利于促进MSCs成骨分化行为。结论应力松弛速率可调的ECM,由于动态亚胺键与动态硼酸酯键的能量耗散速率不同,进而影响MSCs的细胞膜表面整合素聚集、肌动蛋白收缩以及细胞体积扩增,TRPV4激活和体积扩增之间的相互反馈控制了RUNX2的核定位,从而实现对MSCs的成骨分化调控。综上所述,本研究为构建基于动态共价键的黏弹性可调ECM提供了一种新策略,对于系统研究ECM物理特性影响干细胞命运的力学生物学机制具有重要的参考价值。

基于AR-ECM平均差异模型的串联电池组SOC、容量多尺度联合估计方法

考虑电池单体老化差异所致的电池组不一致性,针对串联电池组荷电状态(state of charge,SOC)、容量估计问题,提出一种基于自回归等效电路模型(autoregression equivalent circuit model,AR-ECM)的平均差异模型(mean-difference model,MDM)。基于此模型,提出串联电池组SOC、容量多尺度联合估计算法。该算法由2个部分组成,一是基于AR-ECM的MDM及差异化模型参数辨识策略:条件辨识策略和定频分组辨识策略;二是基于多时间尺度H无穷滤波(multi-timescale H infinity filter,Mts-HIF)的电池组SOC、容量联合估计算法。通过将所提出MDM中的自回归平均模型(autoregression mean model,AR-MM)与传统MDM中的n阶RC平均模型(nRC mean model,nRC-MM)比较,结果表明所提出的AR-MM在复杂运行工况下具有更优的动态跟随性能。依据最小化信息量准则(akaike information criterion,AIC),AR-MM具有更优的复杂度与精度的权衡。通过与基于多时间尺度扩展卡尔曼滤波(multi-timescale extended Kalman filter,Mts-EKF)联合状态估计算法比较,结果表明所提出的Mts-HIF状态估计算法具有更优的鲁棒性、精度和收敛速度。

中国煤炭消费对碳排放的影响研究——基于ECM模型的分析

中国是全球最大的煤炭生产国和消费国,控制煤炭消费对中国实现“双碳”目标至关重要。与此同时,中国也是世界主要的石油和天然气消费国,2023年中国碳排放量占全球碳排放总量的30.93%。采用单位根检验、协整检验、ECM(Error Correction Model,误差修正模型)检验和Granger因果关系检验,实证分析了中国煤炭消费量与碳排放量之间的短期动态和长期均衡关系。研究结果表明,中国煤炭消费量和碳排放量之间存在双向Granger因果关系,即煤炭消费量的变化会引起碳排放量的变化,同时碳排放量的变化会反向影响煤炭消费量。协整分析进一步揭示了两者之间存在稳定的长期均衡关系。基于ECM进行分析,还发现短期内煤炭消费量的变化会对碳排放量产生显著影响。

基于ECM-ISC模型的“互联网+政务服务”平台公众持续使用意愿研究

随着数字政府的持续建设,“互联网+政务服务”改革成为优化营商环境和提升政务服务质量的突破口。基于ECM-ISC模型,从“顾客”视角出发探索“互联网+政务服务”平台公众持续使用意愿的决定因素。结果显示:期望确认显著正向影响感知有用性;期望确认显著正向影响满意度;感知有用性显著正向影响公众持续使用意愿;满意度显著正向影响公众持续使用意愿。研究可为数字政府建设及海南省政府数字化转型提供一定参考。

基于A-ECMS的增程式电动汽车能量管理策略设计及应用

增程式电动汽车因其电驱效率高、无里程焦虑等优点,在新能源汽车市场备受青睐。为了进一步提升其综合性能,本研究在MATLAB/Simulink环境下构建了增程式电动汽车仿真模型,并利用等效自适应因子以改进燃油消耗最小化算法,形成了基于A-ECMS的能量管理策略。结果表明,在WLTC循环工况测试中,A-ECMS能量管理策略的百公里综合油耗为6.42 L,综合燃油消耗量为0.71 L,均低于其他方法。最终的电池充电状态(SOC)为31.1%,与目标SOC的偏差仅为1.1%。该策略显著提升了燃油经济性和电池使用寿命,为增程式电动汽车性能优化提供了新的参考方法。

面向不同电流工况的锂离子电池改进EECM研究

锂离子电池是新能源汽车动力系统的核心,基于模型的电池管理系统(battery management system,BMS)是保证电池性能充分发挥的关键。然而现有BMS主要采用等效电路模型(equivalent circuit model,ECM),尚未考虑放电倍率对可用容量的影响机制,导致模型在不同放电倍率下以及低荷电状态(state of charge,SOC)区域会存在明显的端电压仿真误差,影响算法精度;尤其是BMS无法准确估计电池放电截止条件,剩余放电电量(remaining discharge capacity,RDC)估计误差大,可能导致电池电压骤降甚至整车抛锚等严重后果。针对以上问题,文中以考虑内部扩散机制的扩展等效电路模型(extended equivalent circuit model,EECM)为基础,对不同倍率的放电电压容量增量(incremental capacity,IC)曲线进行对比分析,利用能斯特方程构造不同放电倍率下的容量-开路电压曲线,提出改进的EECM。所提改进EECM在不同电流倍率和动态工况下的端电压仿真误差均小于传统ECM和EECM,可以提高RDC估计的准确性,有应用于实际BMS的潜力。

ECM重塑下肿瘤淋巴管生成模型的定性分析与数值模拟

肿瘤转移是肿瘤发展过程中的重要环节,也是导致癌症恶化和治疗失败的主要原因之一。以肿瘤转移为背景,本文研究基于肿瘤与细胞外基质(Extracellular Matrix,ECM)相互作用的肿瘤淋巴管生成模型。首先用数学语言梳理肿瘤淋巴管生成的生物原理,其次做出假设,建立数学模型并进行定性分析。主要通过逼近方法、偏微分方程定性理论和Banach不动点定理证明模型局部解的存在唯一性,以及借助局部解的正则性估计和嵌入不等式证明模型整体解的存在唯一性。最后利用差分数值方法进行数值模拟来说明模型的可靠性与准确性。本文对深入理解肿瘤转移机制、指导癌症治疗以及推动相关研究具有重要意义。

FDI的环境效应:“污染光环”抑或“污染天堂”?——基于面板ARDL-ECM模型的实证检验

构建ARDL-ECM模型,在全国样本和东、中、西地区样本下对外商直接投资(FDI)对碳排放的长期和短期影响进行实证检验。研究发现:(1)FDI对我国碳排放的影响具有明显的地区差异,其中东部地区支持了“污染天堂”假说,其他地区则支持了“污染光环”假说。(2)FDI对碳排放的长期效应与短期效应差异显著。(3)二氧化碳排放的规模效应显著为正,技术进步效应和结构效应显著为负,且东部地区FDI对碳排放的促进作用主要源于较大的规模效应以及较小的技术进步效应。(4)FDI是二氧化碳排放的格兰杰原因,且FDI与GDP、技术进步和产业结构互为因果关系,其他因素通过与FDI的相互作用影响碳排放,为将FDI的碳排放效应分解为规模效应、技术效应和结构效应提供了实际依据。

欧洲热处理技术装备考察报告—法国ECM公司

本文是中国热处理行业协会赴欧洲热处理装备技术考察团系列考察报告之一,主要报告了考察法国ECM公司的情况。介绍了ECM公司的基本情况和主要真空热处理技术装备。

混动车辆能量管理模块化ECMS框架

文中提出一种用于混合动力车辆能量管理实时控制的模块化等效消耗最小化策略(ECMS)框架,可实现能量管理实时控制的分布式开发。该框架采用Pontryagin极小值原理求解ECMS最优控制问题。首先,将最优控制问题分解为与各个子系统相关的优化问题;其次,通过Hamiltonian函数将与每个子系统有关的优化问题协调到全局最优;最后,在某款DHT混合动力车辆验证模块化ECMS,此车辆模型支持4种操作模式:2种电动模式、并联模式和串联模式。测试结果表明,模块化ECMS只需修改能量管理系统中功率平衡方程的连接矩阵,即可解决上述每种操作模式的最优控制问题。此框架不需要迭代过程,更适合实时控制的分布式开发。

ECM1基因在膀胱癌中的表达及其与临床病理特征及预后关系

目的探讨膀胱癌组织中EDM1的表达与临床病理特征和预后的关系。方法选取2018年1月至2019年12月贵州医科大学附属医院泌尿外科行根治术治疗的60例膀胱癌患者的癌组织样本。对比膀胱癌组织和癌旁组织中ECM1 MRNA表达。分析患者癌组织中ECM1表达与临床病理特征的关系。进一步分析ECM1表达与膀胱癌患者预后的关系。Cox风险比例回归模型评估影响预后的因素。结果与癌旁组织相比,膀胱癌组织中ECM1表达显著增加。ECM1蛋白在癌组织中的阳性率高达56.67%,癌旁组织阳性率为13.33%。膀胱癌患者病理Ⅲ级、TNMⅢ-Ⅳ期、有淋巴结转移膀胱癌患者ECM1表达高于病理Ⅰ-Ⅱ级、TNMⅠ-Ⅱ期、无淋巴结转移者。高表达ECM1的患者总生存率低于低表达患者,高表达ECM1患者预后较差。Cox回归分析结果显示ECM1是影响膀胱癌患者预后的独立危险因素。结论膀胱癌组织中ECM1表达增加与患者病理分级、淋巴结转移、TNM分期及预后相关,且ECM1高表达为膀胱患者预后的独立危险因素。

基于ECM的电芯电-热耦合建模与验证

电芯内阻不仅影响电池的电性能,而且影响电池工作过程中的温度。本工作通过恒流充放电搁置测试,建立二阶等效电路模型(ECM),辨识电芯在不同电流、温度和SOC下的电容、电阻参数,计算电芯电性能,同时给出Bernardi产热模型中的不可逆热,不可逆热结合可逆热计算电芯产热,通过STAR-CCM+将电-热模型耦合,模拟电芯在不同工况下的电响应与温度响应;由于HPPC存在脉冲时间短、内阻体现不完整等缺点,故本工作采取恒流充放电搁置测试获得RC参数,进行等效电路仿真,研究结果表明:将恒流充放电搁置测试得到的RC参数导入电-热耦合模型中,仿真结果对比实验偏差很小。

《檀香刑》中“凌迟”事件的ECM+分析方案

事件域认知模型是在批判继承前人理论基础上提出的一种崭新的认知模式,对语言分析具有较强的解释力,但未能涉及要素间的互动关系。本文拟将其与Langacker的识解理论相结合,尝试建立更加完善的ECM+方案,并以此为理论基础,分析莫言小说《檀香刑》中有关"凌迟"事件的语料。该模型为语篇研究提供了一个新的研究思路。

基于驾驶意图云模型识别的混合动力汽车A-ECMS的构建

基于驾驶意图云模型识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS),构建了一种混合动力汽车能量管理策略,并对该策略进行了仿真研究。采用云模型算法,识别驾驶意图,获取了典型行驶工况下的意图识别结果;以加权平均的方法,求得各意图下对应的等效因子;建立了等效因子查询表。结果表明:在新欧洲行驶循环(NEDC)工况下,相比于基于充电状态(SOC)反馈的A-ECMS策略,本策略的燃油经济性提高了1.3%;在自定义组合工况下也能取得近似ECMS策略的燃油经济性控制效果,且具有更好的SOC稳定性控制效果。因而,该A-ECMS策略提高了原来的等效燃油消耗最小策略(ECMS)的实用性,体现驾驶意图。

ECM和VAM菌混合接种对尾叶桉生长效应的研究

本文报道混合接种外生菌根真菌彩色豆马勃和ＶＡ菌根真菌苏格兰球囊霉对尾叶桉苗期的接种效应。根系样品检查表明接种的两个菌株均能在尾叶桉上成功合成相应的菌根。接种后５个月试验苗生长量和生物量的分析结果表明，接种与未接种对照差异极显著（Ｐ＝０．０１），其中，两种混合接种方式苗木干重分别比对照增加了２４０．３％和１９４．３％；苗高生长增加了７３．８％和４１．７％；地径增加了１７．２％和１９．３％。试验苗木对菌根的依赖性（ＭＤ）均较强，其中对混合菌根的依赖性为３４０．３％～２９４．３％。研究结果还表明，接种方式影响菌根的接种效应，接种ＶＡＭ菌后２０ｄ再接种ＥＣＭ菌表现出极大的接种效果，在苗高生长和生物量方面都明显超过了单接种。试验进一步证实，接种菌根菌能显著促进苗木生长和对干物质的积累，混合接种发挥的效应更大。

基于IAHP-ECM的瓦斯爆炸灾害风险评估

为评估煤矿瓦斯爆炸灾害风险,应用区间层次分析法(IAHP)建立评估对象层次结构体系,用区间数特征根法求解指标权向量,设置指标风险等级分界点,确立单项指标分段功效函数来改进功效系数法(ECM),构建基于IAHP-ECM的灾害风险评估模型。从人员素质、生产装备、环境条件和安全管理等4个方面确定20项瓦斯爆炸灾害风险评估指标,提出以瓦斯浓度作为关键指标实行"一票否决"的变权评估。评估实例表明,基于IAHP-ECM的灾害风险评估模型是一种简单实用、操作性较强的风险评估方法。在评估指标体系中实行关键指标"一票否决"制符合煤矿安全生产特点和规律。