研究生教育促进新质生产力的机制研究

基于2011一2020年我国30个省份的面板数据,运用双向固定效应模型、中介效应模型和门槛效应模型探究了研究生教育对新质生产力的影响效应。结果表明:在全国层面,研究生教育能够有效促进新质生产力发展,经过一系列稳健性检验结论依然成立;科技创新在研究生教育促进新质生产力发展的影响过程中发挥部分中介作用;研究生教育在促进新质生产力发展过程中存在产学研合作的门槛效应;区域异质性分析表明,研究生教育显著促进东部地区新质生产力发展,中西部地区次之,东北地区则不显著。对此,应聚焦研究生教育高质量发展,重视科技创新机制转化作用,充分发挥产学研合作调节效应,优化研究生教育布局结构,促进区域新质生产力形成与协调发展。

基于Vision Transformer的车辆重识别模型优化

针对车辆重识别任务中样本类内差异性大和类间相似度高的问题,提出了一种Vision Transformer框架下的车辆重识别方法。设计一种关键区域选择模块,整合Transformer中注意力分数矩阵,加强车辆的具有辨别性区域的关注程度,减小局部区域过度集中的注意力权重;构建一种包含对比损失和中心损失的混合损失函数,对比损失函数的引入增强了模型捕捉和比较样本之间的差异的能力,中心损失使得同一类别的样本更加紧密地聚集在一起,增强类间样本的区分度。实验结果验证了其有效性。

国外重联编组运营组织模式应用案例分析及对我国城市轨道交通运营组织的启示

[目的]在城市轨道交通客流时空不均衡性日益明显的背景下,现有运营组织模式难以适应复杂的客流,有必要对重联编组运营组织模式进行探讨,进而实现不同特征客流与运能的灵活匹配。[方法]通过文献资料分析法,以具有代表性的德国时空重联运营模式和日本“翼型列车”运营模式为例,分析了柏林S-Bahn(城市快铁)、慕尼黑S-Bahn及横须贺·总武快速线等线路的运营组织模式和相关技术特点,并对不同重联编组运营组织模式的特征及适用性进行分析,进而提出对我国城市轨道交通运营组织模式创新的合理建议。[结果及结论]在我国重联编组运营组织模式推动与实施的过程中,应分别针对客流时段不均衡性、空间不均衡性及客流时空复杂性显著的线路,采用不同时段不同编组、不同区段不同编组,以及直通运营、交路方案与重联编组组合的运营模式。高效的列车解编技术是重联编组运营组织模式的关键技术之一,应根据线路实际条件采取在线解编或车辆段解编,进一步提高城市轨道交通线网的服务水平。

磷石膏固废资源化利用技术及应用前景

介绍了磷石膏所含杂质及其对环境带来的危害,并阐述了磷石膏的几种预处理方法。依托VOS viewer可视化软件,对磷石膏资源化利用现状进行了分析,利用方向主要集中在农业、建筑材料、化工原料等方面。最后展望了未来磷石膏利用的技术创新方向,包括环境功能材料的制备和路基磷石膏基材料的开发等。

RPC-Chain:基于信誉机制与受控PRE的众包模型链

为解决众包面临的信任问题、不对称贡献与收益关系以及数据安全性共享等挑战,提出一种基于信誉模型与受控代理重加密(PRE)的众包模型链,即RPC-Chain。RPC-Chain基于超级账本Fabric,将众包模型的交易流程抽象化。首先,完善信誉机制提高系统整体的效率与公平;其次,引入受控代理重加密以确保数据安全共享服务;最后,使用Fabric搭建众包区块链仿真平台并进行了相关测试。实验表明,该方案在模型设计、数据安全加密共享和信誉模型的激励效果等方面显示出一定优势。

重联运营模式下城市轨道交通列车车底运用优化

[目的]重联运营模式能有效提升城市轨道交通客流与运量的匹配度,同时也为车底运用计划的编制带来挑战,因此需对该模式下车底与不同编组车次的接续问题进行研究。[方法]通过分析重联运营模式下城市轨道交通列车车底运用的特点,以及客流高峰向非高峰转化阶段车底的接续情况,以车底运用数量最小、车底接续时间费用最小及车底运用均衡性为目标,综合考虑车次接续唯一性、车底一致性、检修计划、节点常规接续、重联车次节点接续等相关约束,引入MTSP(多旅行商问题),构建城市轨道交通客流高峰向非高峰转化阶段的车底运用优化模型,并设计了一种MOFA-MCS(多策略协同多目标萤火虫算法)。以某条客流时段不均衡性较大的城市轨道交通线路为例,对该优化模型的可行性和合理性进行了验证。[结果及结论]重联运营模式下城市轨道交通车底运用优化方案能合理优化不同编组车次间的接续,降低企业运营成本。

基于甘蔗及其近缘属参考基因组开发SSR标记及数据库

甘蔗(Saccharum spp. hybrid)是重要的糖料和能源作物。甘蔗基因组复杂,群体遗传学研究相对落后。目前,甘蔗参考基因组仍有待完善。利用甘蔗及其近缘属参考基因组开发甘蔗SSR标记及数据库有助于推动甘蔗群体遗传学的研究。本研究基于3个甘蔗种(割手密种、热带种和栽培种)和2个甘蔗近缘种(芒和高粱)的基因组进行SSR检测,统计各基因组SSR的数量和类型,挑选多态性好的SSR标记对104份甘蔗及近缘属种质材料进行遗传多样性分析。在5个物种的基因组中共鉴定到了1,860,645个SSR,以单核苷酸、二核苷酸和三核苷酸重复单元类型为主。基因组间SSR的共线性信息显示,甘蔗栽培种和其他物种间的亲缘关系由近到远为:R570、热带种、割手密种、芒、高粱;基于SSR及InDels标记的甘蔗种质资源的遗传多样性分析显示,斑茅92-105最先被单独划分,割手密种为一个类群,大茎野生种和热带种分为一个类群,栽培种为一个类群。最后,围绕5个基因组鉴定的SSR以及引物等相关信息,开发了一个基于Web界面的甘蔗SSR数据库。本研究为甘蔗研究和育种提供了重要的分子工具。

基于场景法和深度强化学习的电氢耦合系统两阶段多时间尺度优化调度

电氢耦合系统中风光出力存在波动性,且电能与氢能调度时间尺度也具有差异性,这些因素给系统的经济、高效调度带来诸多挑战。为此,基于场景法和深度强化学习提出一种考虑风光不确定性的电氢耦合系统两阶段多时间尺度优化调度方法。首先分析储电与储氢等储能装置的工作特性,设计电氢耦合系统两阶段优化调度框架。然后考虑风光不确定性,构建长时间尺度和短时间尺度两阶段优化调度模型;长时间尺度优化模型以系统能量最大程度自平衡为目标,采用拉丁超立方场景生成和场景缩减得到典型风光出力场景,并进行优化求解;短时间尺度优化模型以系统运行经济性最优为目标,采用深度确定性策略梯度算法求解。最后,通过算例仿真表明所提优化调度方法能够实现氢能日间转移、有效平抑风光出力波动,验证了方法的有效性。

基于特征融合的局部表征学习的遮挡行人重识别

为了增强行人重识别模型(Re-identification,ReID)的遮挡感知和局部特征捕捉能力,提出一种基于特征融合的局部表征学习的方法。首先,设计遮挡样本扩充策略,通过模拟多样化的遮挡场景,有效提升模型的鲁棒性和遮挡感知能力。其次,引入局部层次编码器,在全局语义的指导下提取序列的空间相关性特征,从而增强局部特征的可鉴别性和语义完整性。实验结果显示,在Occluded-Duke和Market-1501数据集上,该方法表现出色,特别是在Occluded-Duke数据集上的rank-1达到69.2%,优于现有先进方法,提升幅度为1.3百分点,验证了该方法在提升行人重识别任务性能方面的有效性。

金刚石中的硫化物包裹体:对地球早期演化及古老地壳物质再循环的示踪

地球早期演化及古老地壳物质再循环是地球科学领域研究的热点和难点问题之一。研究该科学问题的关键在于能否找到直接的物质记录。而形成于新太古代到中生代,主要分布于克拉通岩石圈地幔(可以延伸到过渡带甚至下地幔)的金刚石具有生长时间跨度长,分布范围广的特点。金刚石及其生长过程中所捕获的地幔矿物成为其最理想的研究载体。其中,金刚石生长过程中捕获的俯冲沉积硫化物和地幔原始硫化物,为与金刚石形成有关的克拉通早期形成与演化过程以及超大陆旋回背景下的俯冲事件提供了来自年代学及同位素地球化学的独特指示。近二十年来的研究表明:①硫化物包裹体主要有地幔原生来源和古老壳源俯冲物质来源两大类;②硫化物包裹体的Re-Os等时线年龄限定了金刚石的形成时代,大量定年工作为早期板块构造的启动时间提供了关键性证据;③硫化物包裹体的非质量分馏S同位素(MIF-S)记录了大氧化事件发生前贫氧大气环境下的壳源沉积硫化物信号,为建立地球早期硫循环模型和板块构造过程提供了重要依据。此外,本文在综合分析国际金刚石硫化物包裹体研究成果的基础上,提出了当前研究仍存在的问题以及对我国金刚石硫化物包裹体研究的思考。

自动化监控技术在京九线古滑坡整治效果评价中的应用

古滑坡存在地质条件复杂、复活失稳成因难以探究、治理难度较大、整治效果难以评价等特点,以京九线K2038+700—K2038+800深厚层古滑坡为背景,通过地质勘探、调绘、现场调研等技术手段,初步探明了古滑坡复活机理。考虑多种影响因素,采用并实施深大抗滑桩和地下疏干排水系统(集水井+环形新型排水管+集水管)的综合整治措施。同时通过自动化监控技术,对古滑坡综合整治效果进行评价;结合数值模拟手段,进一步对古滑坡支挡工程的实施效果进行评价,为铁路运营期间存在类似滑坡整治工程的风险研判提供了有效依据。

我国老年人再就业何以可能?——基于可行能力理论的分析视角

老年人再就业是实现积极老龄化这一国家战略的重要策略。我国老年人人力资源丰富、老年人再就业意愿强以及国家政策导向明确等因素都极大地增加了老年人再就业的可能性。文章以阿玛蒂亚·森的可行能力理论为分析框架,分析了老年人再就业的现实困境以及优化路径。研究发现,我国老年人再就业存在着利益表达渠道不畅通、就业竞争能力较弱、适老型就业机会不足、就业信息透明度欠佳以及就业保障制度缺位等现实困境,而优化利益诉求表达渠道、推动老年教育高质量发展、开拓老龄人力资源开发途径、完善老年人才信息服务平台以及建立健全老年人就业法律法规则是实现老年人再就业的可为路径。

长期维持性透析患者的衰弱现况及其影响因素

目的分析长期维持性透析(简称:透析)患者的衰弱现况及其影响因素,探讨不同的透析方式和新型冠状病毒感染(COVID-19)复阳与衰弱综合征的相关性。方法选取2023年2-6月在肾内科规律透析的患者为研究对象。采用横断面的方法进行调查,收集患者的临床资料,了解患者的透析方式,明确患者是否为COVID-19复阳。使用Fried衰弱表型评估标准将患者分为3组:无衰弱组、衰弱前期组和衰弱综合征组。比较3组患者衰弱表型的临床特征,分析各组患者的临床资料、透析方式及COVID-19复阳与衰弱的相关性,采用多因素logistic回归分析患者发生衰弱综合征的影响因素。结果本研究共纳入透析患者246例,其中无衰弱组77例(31.3%),衰弱前期组83例(33.7%),衰弱综合征组86例(35.0%)。衰弱综合征组呈现出高龄、高透析前血肌酐水平、低血清白蛋白水平及合并胸腔积液的特征(均P<0.05)。血透组和腹透组的衰弱情况比较差异无统计学意义(P=0.960)。COVID-19复阳患者的衰弱评分较未复阳者高(P<0.001)。多因素logistic回归显示,年龄、COVID-19复阳、血清白蛋白、透析前血肌酐及胸腔积液与患者发生衰弱综合征独立相关(均P<0.05)。结论透析患者衰弱综合征呈现出较高的发生率,其发生与透析方式无关;高血清白蛋白水平是患者发生衰弱综合征的保护性因素,而COVID-19复阳、高龄、透析前高血肌酐水平及胸腔积液是其发生衰弱综合征的危险因素。

基于重采样和混合集成学习的不平衡窃电检测

针对电力用户类别不平衡导致窃电检测具有偏向性问题,该文提出一种基于重采样和混合集成学习的不平衡窃电检测模型。首先以Easy-ensemble混合集成学习框架为基础确定最佳采样子集数;然后通过重采样自适应策略,即根据用户用电数据集的不平衡度以及最佳采样子集数确定检测模型的重采样方式,使用电数据达到平衡;最后按照先串行集成减小偏差、后并行集成降低方差的混合集成方式,对重采样后的均衡样本进行窃电检测。算例对比分析表明所提检测模型通过重采样和混合集成有效解决了传统集成算法在不平衡窃电检测中的偏向问题,降低了由于用电数据的不平衡性对集成结果的影响,提高了用户类别不平衡的窃电检测效果,在多种不平衡度下模型的准确率、F1值和G均值均表现优异。

机构投资者持股会助推企业“漂绿”吗--基于重污染企业社会责任报告披露的实证研究

以中国A股上市的455家重污染企业为样本,探究机构投资者与企业“漂绿”的关系。实证结果表明,机构投资者持股比例越高,企业发布社会责任报告的可能性越大,但报告内容披露的完整程度会降低,即机构投资者持股助推企业“漂绿”。机制分析表明,机构投资者持股可以通过提升公司盈利能力,助推企业“漂绿”,但通过降低公司负债水平来抑制企业“漂绿”。进一步分析发现,2016年绿色金融政策发布后,机构投资者持股对企业“漂绿”的助推效果减弱;机构投资者持股对国企“漂绿”行为的助推效果不明显。建议提升对公司绿色治理的监督力度,促使公司减少“漂绿”行为,更好地维护投资者的利益和社会效益。

阿替普酶静脉溶栓治疗脑梗死患者的再闭塞影响因素及替罗非班治疗效果

目的探讨脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后再闭塞的影响因素及替罗非班的治疗效果。方法选取100例脑梗死患者作为研究对象,根据阿替普酶静脉溶栓后是否再闭塞分为闭塞组(n=42)和非闭塞组(n=58)。闭塞组给予替罗非班治疗。比较2组一般资料。采用Logistic回归模型分析脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后再闭塞的影响因素。观察闭塞组治疗总有效率、重组人组织型纤溶酶原激酶衍生物(rPA)、纤溶酶原激活物抑制剂1(PAI-1)水平以及美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、简易精神状态量表(MMSE)评分。结果2组在2型糖尿病、血糖、收缩压、NIHSS评分、起病-溶栓时间方面比较,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,2型糖尿病、血糖、收缩压、NIHSS评分、起病-溶栓时间是脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后再闭塞的影响因素(P<0.05)。42例溶栓后再闭塞患者经替罗非班治疗后总有效率为88.10%(37/42)。治疗3、7 d,rPA高于治疗前,PAI-1低于治疗前,差异有统计学意义(P<0.05);治疗1、2、4周,MMSE评分高于治疗前,NIHSS评分低于治疗前,差异有统计学意义(P<0.05)。结论2型糖尿病、血糖、收缩压、NIHSS评分、起病-溶栓时间可对脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后再闭塞产生影响。再闭塞后予以替罗非班治疗的效果较为理想,有利于改善患者神经功能与rPA、PAI-1水平。

“数字鸿沟”对城市低龄老年人再就业的影响研究

促进低龄老年人再就业,实现“银发红利”是实施积极应对人口老龄化国家战略的重要一环。随着数字经济的快速发展,“数字鸿沟”严重影响老年人平等享受数字红利的权利,阻碍了城市低龄老年人在退休后选择再就业。聚焦于“数字鸿沟”,选取2018年和2020年中国家庭追踪调查数据,实证检验“数字鸿沟”和其他特征变量对城市低龄老年人再就业选择的影响,并利用机器学习算法预测未来“数字鸿沟”对其再就业行为的影响程度变化。研究发现:“数字鸿沟”会抑制城市低龄老年人再就业,且数字技术使用程度加深会增加其再就业的概率。在未来更多的城市低龄老年人会选择再就业,且“数字鸿沟”对其再就业行为的影响将加深。研究结论为填平老年人“数字鸿沟”,释放老龄人口二次红利,实践积极老龄化战略提供了新思路。

融合卷积注意力和Transformer架构的行人重识别方法

行人重识别技术是智能安防系统中的重要方法之一,为构建一个适用各种复杂场景的行人重识别模型,基于现有的卷积神经网络和Transformer模型,提出一种融合卷积注意力和Transformer(FCAT)架构的方法,以增强Transformer对局部细节信息的关注。所提方法主要将卷积空间注意力和通道注意力嵌入Transformer架构中,分别加强对图像中重要区域的关注和对重要通道特征的关注,以进一步提高Transformer架构对局部细节特征的提取能力。在3个公开行人重识别数据集上的对比消融实验证明,所提方法在非遮挡数据集上取得了与现有方法相当的结果,在遮挡数据集上的性能得到显著提升。所提方法更加轻量化,在不增加额外计算量和模型参数的情况下,推理速度得到了提升。

高含水油井关停后剩余油再富集速度研究

高含水断块油藏开发末期构造高部位油井在关井一段时间后,会产生剩余油再富集现象。目前关于剩余油再富集速度的研究中,对剩余油运移过程的影响因素考虑不够全面,影响计算精度。针对该问题,在对运移中剩余油再富集受力分析的基础上建立小油滴状和柱状剩余油再富集速度模型,通过正交试验确立2种剩余油再富集速度的主要敏感因素,并建立了2种剩余油再富集速度及再富集时间图版。研究结果表明:存在驱替压差时,储层渗透率为影响2种剩余油再富集速度的主控因素;当储层渗透率一定,驱替压差的增大和原油黏度的减小有利于2种剩余油再富集速度的增大;同一注采井距位置处的小油滴距离孔隙中滞留柱状剩余油越近,聚集过程中剩余油再富集时间越长,但数值上增加不多。该研究对高含水油藏剩余油再富集潜力区评价具有借鉴意义。

基于雷达图再评价浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析

目的基于雷达图再评价浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析的文献质量,以期为浮针疗法的临床工作提供全面的证据。方法检索中国知网(CNKI)、万方(Wanfang)、维普(VIP)、中国生物医学文献(CBM)等中文数据库及PubMed、Cochrane Library、Embase等外文数据库自建库至2022年10月10日浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析。提取纳入文献的数据后,基于系统评价方法学质量评价(A measure tool to assess systematic reviews 2,AMSTAR 2)、系统评价报告质量评价(Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses,PRISMA)、发表年份、研究类型、同质性以及发表偏倚6个维度进行评估,并采用Excel 2019和Adobe Illustrator 2021软件绘制并优化雷达图直观显示再评价结果。再辅以GRADE证据质量评价工具,对纳入文献的结局指标进行质量评分。结果最终纳入11篇文献,主要结局指标39个;AMSTAR 2量表评价结果显示,4篇文献为低质量,其余7篇为极低质量;PRISMA量表评价得分在15~20;6个维度秩数平均分为3.83~9.17;GRADE评价结果显示,39个主要结局指标的证据质量中无高质量,只有1个中等质量,其余为低或极低质量。结论基于雷达图分析发现浮针治疗痛症的系统评价/Meta分析质量仍有待提升,因此临床上使用这些证据辅助临床决策时需注意甄别。