基于GLMs的生成式AI数字讲解员的探索与实践——以“上海自然博物馆数字讲解员”为例

近年来生成式AI技术发展迅速,并且应用范围非常广泛,特别是在讲解服务上更是取得了良好的效果。探讨了利用生成式AI技术,特别是基于GLM大模型的智能体GLMs,作为数字讲解服务的可行性,并通过设计案例“上海自然博物馆数字讲解员”进行了实践。分析了当前条件下智能体的能力以及优缺点,指出了未来的改进方向,希望可以为讲解服务的发展提供一定的借鉴。

基于Linux仿真实现PoC GLMS

文章首先介绍了PoC系统的组网方案,在充分研究OMA相关标准的基础上,分析了PoC中GLMS(群组列表管理服务器)的业务需求,提出了一种PoC GLMS设计方案,并在Linux下利用Myeclipse8.0开发工具和Mysql数据库仿真实现了其功能。

北京山区不同植被恢复类型土壤质量综合评价

[目的]综合评价北京山区不同植被恢复类型土壤质量,并进一步确定影响土壤质量的关键因素,为该地区植被恢复与重建提供数据支撑。[方法]以立地条件相近的侧柏纯林、油松纯林、侧柏油松混交林、侧柏针阔混交林、油松针阔混交林、落叶阔叶混交林和无林地(对照)为研究对象,测定14个土壤理化指标作为土壤质量评价的总数据集(TDS),采用主成分分析法(PCA)和Pearson相关性分析建立土壤质量最小数据集(MDS),利用线性(L)和非线性(NL)2种评分方法计算土壤质量指数(SQI)和一般线性模型(GLM)确定影响土壤质量的关键因素。[结果]植被恢复后相较于无林地,土壤容重、砂粒含量下降,而有机质、全氮、全钾、速效氮、速效钾等土壤养分含量增加。筛选出的研究区土壤质量评价MDS指标为全氮、砂粒、全钾、pH、有效含水量。4种方法(SQI-LT、SQI-NLT、SQI-LM、SQI-NLM)下,不同植被恢复类型的SQI值排序均为落叶阔叶混交林>侧柏针阔混交林>油松纯林>油松针阔混交林>侧柏油松混交林>侧柏纯林>无林地,植被恢复后土壤质量显著提升。SQI-NLM的土壤质量评价方法在北京山区具有更好的适用性。相较于无林地,其他植被恢复类型的SQI-NLM分别提高64%,48%,45%,36%,33%,27%。GLM模型解释了土壤质量指数总变异的85.24%,植被类型对土壤质量指数的解释比例最大(45.09%)。[结论]选择适宜的植被恢复类型是改善区域土壤质量的关键。未来实施植被恢复时,树种选择上优先考虑阔叶树种。造林配置方式的选择应取决于树种而定,如侧柏纯林中引入本土阔叶树种形成侧柏针阔混交林或选择油松纯林是最佳造林模式。

glmS核糖开关研究进展

glmS核酶是存在于革兰氏阳性细菌中,对葡糖胺-6-磷酸(GlcN6P)的合成起反馈抑制作用的核糖开关。同时,glmS核糖开关是一种位于glmS基因5′非翻译区的自剪切核酶。glmS核糖开关/核酶通过结合GlcN6P后自剪切抑制下游基因glmS的表达。对glmS核糖开关结构和功能的研究将有助于开发新的抗生素作用靶点。本文对glmS核糖开关的结构和功能进行阐述并介绍glmS核糖开关近年来的研究进展和应用。

液态金属改性微米Al-氟聚物的3D打印及性能表征

为了研究镓基液体金属(GLM)-Al-氟聚物的能量释放性能,制备了GLM质量分数分别为1%、3%、5%、7%的GLM-Al,通过3D打印获得了GLM-Al-氟聚物复合反应性材料;采用SEM、EDS、XRD、XPS、DSC-TG、高速摄影仪和万能拉伸仪对GLM-Al及GLM-Al-氟聚物的微观结构、燃烧性能、力学性能等进行测试。结果表明,质量分数3%的GLM改性的GLM-Al放热量和氧化增重均最大,分别为6181 J/g和42.92%;改性前的Al-氟聚物不能被点燃,改性后GLM-Al-氟聚物可以点燃且可以持续稳定燃烧,在当量比为3.5时的燃速最大,为6.0 mm/s;此时GLM-Al-氟聚物的抗拉强度和断裂伸长率均最大,分别为1.73 MPa、11486%,是改性前Al-氟聚物的1.5倍和1.3倍。

基于二值型数据的荣成天鹅湖菲律宾蛤仔空间分布与环境因子关系研究

为了利用简化的二值型渔业数据研究物种空间分布与环境因子之间的关系。基于2017年四个季度山东半岛荣成天鹅湖的菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)实地调查数据,比较了广义加性模型(GAM)和广义线性模型(GLM)在处理二值型菲律宾蛤仔渔业数据的表现,并利用GAM模型研究了天鹅湖的菲律宾蛤仔空间分布与环境因子之间的关系。研究显示:GAM模型在偏差解释率、模型评估效果和预测性能方面均优于GLM模型;水深、总有机质含量和叶绿素a浓度显著影响菲律宾蛤仔的空间分布(P<0.05)。菲律宾蛤仔的出现概率随叶绿素a浓度增加逐渐上升,随总有机质含量和水深的增加逐渐下降。研究结果表明,二值型简化数据能够有效地揭示菲律宾蛤仔空间分布与环境因子的关系。

陆地棉动态株高与SSR标记的关联分析

【目的】分析185份陆地棉品种(系)的开花期株高(PH-ST_(1))和吐絮期株高(PH-ST_(2))关联度,发掘动态株高的优异等位变异,为进一步棉花高产分子辅助育种提供参考。【方法】利用185份陆地棉品种(系)的基因型,将137对简单重复序列(simple sequence repeat,SSR)多态性引物开发出的355个多态性位点,并结合5个环境下两个时期的株高表型数据,采用一般线性模型(general linear model,GLM)和混合线性模型(mixed linear model,MLM)进行关联分析。【结果】使用GLM模型和MLM模型,分别检测到54、12个与PH-ST_(1)显著相关的位点和62、12个与PH-ST_(2)显著相关的位点;其中,31个位点在3个或3个以上的环境都与株高显著相关。【结论】挖掘了多个可重复检测到的与陆地棉株高相关联的分子标记位点。定位到与株高性状相关的位点有24个。

运用四种线性模型对京海黄鸡上市体重进行全基因组关联分析

旨在使用4种模型对京海黄鸡的16周龄体重进行全基因组关联分析(GWAS)。试验以京海黄鸡母鸡为试验材料,通过60KSNP芯片分型,并使用2种线性回归模型和广义线性模型(GLM)、混合线性模型(MLM)4种模型对基因型数据和京海黄鸡16周龄体重进行关联分析。结果表明,虽然4种模型识别出的显著SNPs(P<0.05)数目不同,但各有优缺点。此外,本研究共识别20个与京海黄鸡上市体重关联显著的SNPs(P<0.05)。这些SNPs主要分布于1、4、19、25和Z染色体上,其中,1号染色体50.6~53.6Mb和Z染色体33.6~44.8Mb区域是显著SNPs(P<0.05)分布较为集中的区域。另外还有部分显著SNPs(P<0.05)位于之前报道的影响鸡生长性状的QTL内。最后,本研究还找到了17个候选基因,同时还探讨了FAM184B、NCAPG和NLK的功能,所有的这些结果将促进鸡生长性状标记的研究。

托里透脓外治法联合封闭负压引流治疗脓肿期肉芽肿性小叶性乳腺炎的临床研究

目的:探讨托里透脓外治法联合封闭负压引流(VSD)治疗脓肿期肉芽肿性小叶性乳腺炎(GLM)的临床治疗意义。方法:将40例入组患者分为VSD联合托里透脓外治法(观察组)和单用VSD治疗(对照组),观察组患者的住院时间、术后至切口愈合期间的换药次数、切口愈合时间、乳房疼痛情况、超声下脓肿范围变化、创面肉芽组织生长情况、切口纵径变化及治疗前后的血清IgG4^+、CD4^+、CD8^+、RF、C1q水平。结果:与对照组相比,VSD联合托里透脓外治法可明显减少住院时间,降低换药换药次数,缩短切口愈合时间,有效改善乳房疼痛,加速脓肿缩小,改善创面肉芽组织生长,加速切口纵径缩小,降低血清IgG4^+、CD4^+、CD8^+、C1q水平。差异有统计学意义(P<0.01)。结论:托里透脓外治法联合VSD治疗成脓期GLM疗效可靠,能明显缩短切口愈合时间,改善乳房炎症预后。

广义相加模型在乌江夏季径流预报中的应用

基于前期冬季海温指数,构建具有4个非线性指数和9个线性指数的广义相加模型(GAM),对乌江流域洪家渡夏季径流进行了模拟与预测,利用5种评估指标,包括最小信息准则(AIC)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、概率空间线性误差(LEPS)和线性相关(r),评估GAM和广义线性模型(GLM)模拟效果。结果表明:在AIC、RMSE和LEPS评估指标上,GAM的模拟效果与实测值相比均小于GLM,在线性相关系数上显著大于GLM。因此,GAM的模拟效果明显优于GLM。利用留一法交叉验证对洪家渡夏季径流分别进行了GAM和GLM预测,结果表明,GAM与实测数据的相关系数提高到0.41,相对误差小于30%的预测值达到60%以上,特别是在洪家渡典型洪水年中,GAM的预测误差仅在10%左右,在典型干旱年中,GAM的预测误差小于10%,GAM的预测结果比GLM明显改善。因此,考虑了径流量与预报因子的非线性关系,在径流预报中使用GAM进行建模,能够有效改善线性回归模型的模拟效果和预测精度。

基于混合效应的杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型

【目的】利用固定间隔期复测数据,运用不同方法建立杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型,为确定杂种落叶松合理的经营措施和推广应用提供依据。【方法】基于2003—2015年黑龙江省江山娇实验林场48块样地的复测数据,通过Logistic模型,利用全子集法和最大似然估计构建杂种落叶松单木枯损模型。使用列联表分析和分类率-阈值散点图,确定枯损模型预估时的最佳阈值。引入随机参数,构建样地水平广义线性混合模型。模型估计方法为自适应积分最大似然估计,模型筛选指标为Akaike信息标准(AIC)、贝叶斯信息标准(BIC)以及-2倍对数似然值。通过计算绝对平均偏差(Bias),绘制ROC曲线以及模型预估枯损率与实际枯损率直方图对两种模型的预测结果进行评价比较。【结果】包含单木(林木胸径,DBH;胸径平方,DBH2)、林分(林分断面积,BA)、竞争(大于对象木树木断面积之和变形,BALD)3个水平变量组合的单木枯损模型拟合效果最佳。杂种落叶松枯损主要发生在小径阶且相对竞争较大时。单木枯损概率随DBH增加逐渐减小,随BALD、BA增加而逐渐增加。最佳阈值有效提高了模型预估效果,方差-协方差结构为无结构矩阵(UN)时,四参数混合模型的拟合结果最佳,其预估的林分枯损率更接近实际林分枯损率。【结论】混合模型能够更有效地描述和预估杂种落叶松的单木枯损。阈值分析是提高二分类模型预测准确性的有效方法。杂种落叶松作为速生树种,幼龄时期应适时进行抚育间伐以减少枯损发生的概率。

基于GLM模糊评价在煤矿安全中的应用

煤矿安全评价是现代绿色矿山建设的主要指标之一。为对煤矿安全进行有效的评价,综合分析影响煤矿安全的人员因素、地质因素、技术设备因素、环境因素等各项指标。应用广义线性理论和SAS统计分析方法,建立基于GLM模糊评价模型。通过计算各项指标对应等级的煤矿安全影响权重珚ωij,结合模糊综合评价方法得出煤矿的安全生产状况,同时通过优势比分析各指标的敏感性因子,得出防范指标危险性的有效措施。研究表明:该模型依据标准整理数据,操作性强,较准确地得出煤矿安全的状况,为煤矿的安全评价和管理决策提供依据。

基于超特征块模型的人脸识别技术研究与实现

基于超特征块模型的人脸识别算法在训练样本很少,甚至为单个训练样本时,能取得较好的识别效果。相比于目前流行的人脸识别算法,该技术具有更好的实用价值,它解决了人脸识别技术中对单训练样本所导致识别率较低的难题。采用ORL人脸图像库的实验结果表明,该算法在单训练样本的情况下识别率仍然较高。

广义线性模型在农作物品种区域试验非平衡数据分析中的应用

应用广义线性模型(GLM)对2002年南方稻区国家水稻品种区域试验的非平衡数据进行了分析,与传统方差分析模型比较,显示了GLM模型是处理农作物品种区域试验非平衡数据非常有效的工具。

我国医疗资源利用不平等的现状及其成因

根据CHNS数据,运用集中指数和回归分解的方法,研究我国医疗资源利用不平等的现状及其成因。结果显示,1989-2006年,我国医疗资源利用不平等不断加剧,其中收入和资产、年龄、医疗保险、健康状况是主要影响因素,而医疗保险是唯一能减少医疗资源利用不平等的重要因素。因此,提高医疗保险覆盖率非常必要,同时应瞄准低收入、中老年、疾病风险高的群体。

STA分析:认知多系统模型分析的新方法

认知研究领域(如记忆、学习)通常通过分离效应来验证或推定存在多个加工系统,但是这种仅仅通过分离效应直接推定存在多系统的方法存在不足.状态痕迹模型分析(STA)具有更大的适应范围.所谓STA模型分析是一个可以确定影响心理变量的数目,调节一个或多个自变量对两个或多个因变量影响的方法.文章从STA模型分析的分析过程、状态痕迹分析与一般线性模型方法之间的关系,以及STA方法的适应等方面加以阐述,以期更好地探讨认知加工过程.

Influence of Weather and Climate on Malaria Occurrence Based on Human-Biometeorological Methods in Ondo State, Nigeria

This study focuses on the influence of weather and climate on malaria occurrence based on human-biometeorological methods was carried out in Ondo State, Nigeria using meteorological and malaria dataset in the state for the period from 1998 to 2008. In addition, sea surface temperatures （SSTs） over equatorial Pacific Ocean were integrated in the analysis. The association between each of the meteorological-biometeorological parameters and clinical-reported malaria cases was examined by using Poisson distribution and log as link function between the two categories of dataset. The next step was the building of a model by using Poisson multiple regression models （GLMs） in order to know the weather variables that lead to statistically changes in clinical-reported malaria cases. The study revealed that an increase of I m.s1 of wind speed can lead to an increase of about 164% and 171% in the monthly occurrence of malaria at 95% confidence interval in derived savanna and humid forest zone respectively. Also, an increase of I ℃ in air temperature and sea surface temperature is associated with 53.4% and 29% increase in monthly malaria occurrence （CI： 95%） in derived savanna while an increase of 1 ℃ in air temperature and sea surface temperature is associated with 56.4% and 15.4% increase in monthly malaria occurrence at 95% confidence interval in humid forest zone of Ondo State

GLM-Univariate和Logistic回归分析方法筛选影响血糖水平和高血糖的主要因素

[目的]筛选延边地区朝鲜族及汉族居民血糖水平和高血糖的主要危险因素.[方法]采用单变量分析的一般线性模型(GLM-Univariate)逐步筛选出主要影响血糖水平的因素和协变量,并采用逐步Logistic回归分析方法筛选高血糖的主要影响因素.[结果]通过GLM-Univariate分析方法所筛选出的影响血糖水平的因素是TG,HDL-C,WHtR,SBP,DBP,BMI,TC及性别;逐步Logistic回归分析结果显示,高血糖与民族、性别、中心性肥胖、高胆固醇血症、低高密度脂蛋白血症、高甘油三酯血症及年龄密切相关.[结论]采用不同统计分析方法所筛选出的影响血糖水平和高血糖的因素有所不同.

产氨基葡萄糖工程菌的构建与发酵培养基优化

本研究将源自大肠杆菌Escherichia coli BL21的氨基葡萄糖合成酶基因glm S和源自酿酒酵母的Saccharomyces cerevisiae S288C的氨基葡萄糖乙酰化酶基因gan1克隆至表达载体p ET24(a)上,构建了重组质粒p ET24(a)-glm S-gan1,并将表达载体转化入大肠杆菌,获得了可以共表达氨基葡萄糖合成酶和氨基葡萄糖乙酰化酶的重组工程菌E.coli-glm S-gna1。本研究采用乳糖诱导剂诱导工程菌表达外源蛋白,确立了乳糖最佳诱导浓度为5 g/L,培养基未经优化时,工程菌发酵氨基葡萄糖产量为6.2 g/L,比出发菌提高了比出发菌提高了2.88倍。通过对工程菌发酵培养基优化,确立了培养基各成分的最佳用量,即葡萄糖150 g/L,蛋白胨15 g/L,酵母粉20 g/L,甘油4 g/L,Mn Cl220 mg/L。在最佳培养基条件下,工程菌发酵氨基葡萄糖的产量达到31.2 g/L,比优化前提高了4.03倍。