基于OCO-2卫星数据的中国CO_(2)浓度时空变化特征

大气CO_(2)浓度增加引起的全球变暖问题是国内外学者关注的热点议题,但对CO_(2)的监测一直存在较多的不确定性。利用2015—2022年OCO-2卫星观测的CO_(2)柱浓度混合比数据(XCO_(2)),基于克里金插值和标准差椭圆等方法,分析了中国CO_(2)浓度时空分布与变化特征,有以下3个结论。1)基于OCO-2卫星数据的XCO_(2)数据集精度较高,与地面监测站(瓦里关站、鹿林站)观测结果的均方根误差仅为1.75 ppm和1.58 ppm,相关系数分别为0.91和0.96。2)年际上,2015—2022年中国年均XCO_(2)由399.52 ppm增至417.64 ppm,年均增速为2.56 ppm/a,高于过去10年全球CO_(2)浓度平均增速(2.06 ppm/a),但在2019年之后XCO_(2)增速呈下降趋势。季节上,XCO_(2)具有明显的季节变化特征,春季XCO_(2)最高,夏季最低。3)空间分布上,XCO_(2)表现出东部高,西部、东北地区低的空间分布特征。XCO_(2)浓度高值区域集中在京津冀和长三角等城市群。中国东北、西南地区XCO_(2)增速较快,高于华东、华南等经济发达地区。

一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法

现有Text2SQL方法严重依赖表名和列名在自然语言查询中的显式提及,在同物异名的实际应用场景中准确率急剧下降.此外,这些方法仅仅依赖数据库模式捕捉数据库建模的领域知识,而数据库模式作为结构化的元数据,其表达领域知识的能力是非常有限的,即使有经验的程序员也很难仅从数据库模式完全领会该数据库建模的领域知识,因此程序员必须依赖详细的数据库设计文档才能构造SQL语句以正确地表达特定的查询.为此,本文提出一种利用词典扩展数据库模式信息的Text2SQL方法,该方法从数据库表名和列名解析出其中的单词或短语,查询词典获取这些单词或短语的语义解释,将这些解释看成是相应表名或列名的扩展内容,与表名、列名及其他数据库模式信息(主键、外键等)相结合,作为模型的输入,从而使模型能够更全面地学习数据库建模的应用领域知识.在Spider-syn和Spider数据集上进行的实验说明了所提出方法的有效性,即使自然语言查询中使用的表名和列名与数据库模式中对应的表名和列名完全不同,本文方法也能够得到较好的SQL翻译结果,明显优于最新提出的抗同义词替换攻击的方法.

基于SEER数据库构建预测早期老年HER2阳性乳腺癌生存概率的列线图

目的:利用监测、流行病学和最终结果(surveillance,epidemiology,and end results,SEER)数据库构建列线图来预测老年早期HER2阳性乳腺癌患者的生存概率。方法:SEER数据库中筛选的5220名(基于单靶向治疗时代)和1176名(基于双靶向治疗时代)患者被随机分为训练组和内部验证组。采用COX比例风险回归筛选生存相关预测因素并建立列线图模型,利用一致性指数(C-index)、校准曲线、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)检验模型的准确性及实用性。对接受化疗和非化疗的患者使用两组倾向评分匹配进行统计配对,并对筛选的变量进行亚组分析。结果:单靶治疗时代列线图是由七个变量构建:年龄、婚姻状态、T分期、N分期、手术、化疗、放疗。双靶治疗时代列线图由两个变量构建:化疗和放疗。亚组分析结果表明,接受化疗的老年HER2阳性乳腺癌患者有更好的总生存期(OS)。结论:基于SEER数据库,建立并验证了预测老年早期HER2阳性乳腺癌患者生存率的准确列线图。该研究表明,化疗能增加老年患者的生存获益。

基于数据挖掘杨晓晖教授治疗2型糖尿病用药规律分析

目的 基于中医传承计算平台,对杨晓晖教授治疗2型糖尿病患者的用药规律进行分析。方法 收集整理了杨晓晖教授2019—2022年门诊诊治的2型糖尿病患者医案,按照纳入、排除标准进行筛选及数据标准化,使用中医传承计算平台V3.0中频次分析、关联规则分析、聚类分析等功能进行数据挖掘。结果 研究共纳入173例患者,553个门诊医案,使用频率最高的前10味中药分别为黄连、赤芍、柴胡、蝉蜕、百合、牛膝、蒲黄、女贞子、知母、佛手。常用药以清热类、补虚类、解表类、活血化瘀类、化痰止咳平喘类药物为主。药性以寒性居多,药味以苦味为主,归经主入肝经,其次为肺经及脾经。关联规则分析结果显示,“黄连-赤芍”“赤芍-柴胡”“黄连-蝉蜕”等为高频药物组合模式,聚类分析得到3组核心处方,结合杨晓晖教授临床经验,认为核心药串为“黄连、赤芍、柴胡”。结论 杨晓晖教授治疗2型糖尿病重视气血在发病中的重要作用。用药多入肝、脾、肺三经,意在通调气机,补益脏腑虚损;寒温并用,以取清热不伤正、补虚不助邪之效。治疗紧抓“阴虚燥热”的基本病机,气血同调,补益脏腑虚损,兼顾气郁、痰湿、瘀血等实邪的祛除。

BDS-2/BDS-3卫星观测数据联合处理关键技术研究

高质量卫星观测数据及高精度轨道钟差等产品作为全球导航与位置服务的核心,对整个系统的服务能力起到了至关重要作用。论文针对BDS-2/BDS-3卫星观测数据联合处理中空间构型、快速与高精度处理、轨道钟差精化及观测数据偏差等关键技术进行了深入探讨与系统研究。

基于美国数据库的P2Y12受体拮抗剂不良事件信号检测与分析

目的挖掘噻氯匹啶、氯吡格雷、普拉格雷和替格瑞洛4个P2Y12受体拮抗剂的不良事件(ADE)信号,为临床安全用药提供参考。方法在美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)中提取4个P2Y12受体拮抗剂在2004年1月1日至2022年12月31日的报告数据,采用比例失衡法中的报告比值比(ROR)和贝叶斯置信度递进神经网络法(BCPNN)对所提取的数据进行挖掘与分析。结果4个P2Y12受体拮抗剂共得到1512个有效信号,其中噻氯匹啶101个,普拉格雷257个,氯吡格雷771个,替格瑞洛383个。ADE信号累及系统器官分类(SOC)22个。噻氯匹啶ADE信号数最多的SOC是血液及淋巴系统疾病,占28.71%;普拉格雷ADE信号数最多的SOC是心脏器官疾病,占18.36%;氯吡格雷ADE信号数最多的SOC是胃肠系统疾病,占23.75%;替格瑞洛ADE信号数最多的SOC是全身性疾病及给药部位各种反应,占22.86%。结论经挖掘FAERS数据库,发现噻氯匹啶、氯吡格雷、普拉格雷和替格瑞洛4个P2Y12受体拮抗剂均存在ADE信号累及的SOC以及常见的不良事件,故临床需密切关注这些ADE,以避免出现其累及的SOC,防范风险事件发生。

基于多源卫星XCO_(2)数据的融合与优化

随着卫星观测技术的不断发展,包括CO_(2)在内的越来越多的大气成分数据可供获取。多源卫星数据融合是一种有效的手段,可以提高数据的准确性以及时空分辨率。基于压缩感知以及深度学习技术对GOSAT、OCO-2、OCO-3三颗被动式探测卫星的遥感观测数据进行了融合与优化。压缩感知用于生成初始的融合数据,深度学习模型进一步强化CO_(2)数据的季节循环特征,对初始融合数据进一步优化。实验结果表明,压缩感知生成的融合数据优于原始卫星观测,深度学习模型能够有效地对融合数据进行降噪与优化。

基于NL2SQL的数据查询与拼接技术在电力业务中的应用

随着智能电网的发展,电力系统在输、变、配、用以及调度等各个业务领域的电力数据快速增长,如何对电力数据进行高效管理、查询、分析、应用以及不连续数据的拼接,最大发挥电力数据的隐藏价值,成为研究的热点。本文针对电力数据查询效率低,目标数据不连贯,数据分析和深入挖掘数据价值困难等问题,应用一种基于NL2SQL的数据查询及拼接技术,在实现电力数据快速查询的同时,能够对同一类型且无连续性的目标数据进行拼接,使数据的查询、分析和深入挖掘潜在价值提供技术支撑。

联合无人机数据与Sentinel-2影像的流域制图研究

沱江流域是长江上游重点生态屏障建设区,是四川省境内生态资源最丰富的区域,其在地理位置、水文特征、区域气候等方面具有重要生态意义。由于流域范围大、地理情况复杂,使得利用卫星遥感进行流域制图过程中,采集训练样本费时费力,而训练样本的采集在遥感制图监督分类过程中至关重要。基于此,研究一种联合无人机数据与Sentinel-2影像的流域制图方法,将无人机数据作为卫星影像流域制图的训练样本区和验证样本区数据源,以解决实地调查采集样本费时费力的问题。首先将无人机采集的样本区数据,通过影像镶嵌、面向对象的分类、坐标转换和降采样处理流程,得到用于卫星影像制图的训练样本和验证样本;其次将无人机样本的降采样结果作为Sentinel-2卫星影像的训练样本;最后采用面向对象分类得到流域制图结果,研究发现将无人机获得的小区域训练样本用于卫星影像分类,总体精度达92.68%,Kappa系数为0.8668,能够满足大范围流域制图精度要求。

ICESat-2/ATLAS雷达数据在林业中的应用

ICESat-2/ATLAS作为新一代星载光子计数雷达,较ICESat-1/GLAS在载荷设备、模型算法及测距精度等方面都有了极大的提升。本文介绍了ICESat-2/ATLAS的物理参数、数据产品,并列出了当前ATLAS数据产品去噪分类的各类算法,总结了ICESat-2/ATLAS数据在林业中的应用,包括制作高分辨率的森林高度制图、森林地上生物量的反演、林下地形的反演等,并对比分析了各类研究结果的观测精度及可靠性。最后,对ICESat-2/ATLAS在多源遥感协同不同数据源的应用上进行了展望。本研究能为星载光子计数雷达在林业中的应用提供一定的参考。

Bi_(2)Te_(3)热电材料生产设备数据采集与监控系统设计研究

碲化铋(Bi_(2)Te_(3))基热电材料因其在室温下具有最高的热电优值(ZT≈1)而被广泛应用,是目前唯一成功商业化的热电材料。为实现Bi_(2)Te_(3)生产数据实时存储,通过集成管控提高设备运行效率,设计了Bi_(2)Te_(3)热电材料生产设备数据采集与监控系统,实现了全工艺过程的实时数据采集和运行监控。经验证,该系统易于搭建,运行稳定,可以满足企业对Bi_(2)Te_(3)热电材料生产设备的集成监控、存储展示及分析验证等多种实际需求。

基于FAERS数据库对选择性环氧化酶-2抑制剂不良事件信号的挖掘和分析

目的挖掘3种选择性环氧化酶-2抑制剂(塞来昔布、罗非昔布、依托昔布)的药物不良事件(ADE)信号,为临床安全用药提供一定的参考。方法提取美国药品不良事件报告系统(FAERS)数据库2004年第1季度至2023年第3季度中塞来昔布、罗非昔布、依托昔布的ADE报告数据,分别以首选术语(PT)、按系统器官分类(SOC)对ADE进行排序。分析3种药物ADE报告的基本情况、严重ADE报告比例及累及系统器官、ADE信号的相同和不同。结果提取到塞来昔布的报告患者40087例,PT数107198个;罗非昔布的报告患者35827例,PT数239848个;依托昔布的报告患者295例,PT数954个。3种药物中,塞来昔布ADE报告数较多,但严重ADE比例较低(占66.40%),其他2种药物报告数少,但严重ADE报告占比均>99%。3种药物共得到1457个有效ADR信号,其中塞来昔布有效信号447个,罗非昔布有效信号960个,依托昔布有效信号50个。信号累及27个不同的SOC,其中塞来昔布排名前4位的为全身性疾病及给药部位各种反应(占17.18%)、心脏器官疾病(占10.96%)、各类神经系统疾病(占10.34%)、胃肠系统疾病(占9.52%);罗非昔布排名前4位的为心脏器官疾病(占22.73%)、各类神经系统疾病(占13.07%)、全身性疾病及给药部位各种反应(占8.80%)、血管与淋巴管类疾病(占6.72%);依托昔布排名前4位的为胃肠系统疾病(占17.51%)、皮肤及皮下组织类疾病(占12.58%)、全身性疾病及给药部位各种反应(占11.64%)、呼吸系统、胸及纵隔疾病(占7.55%)。3种药物共同的ADE信号为:高血压、呼吸困难。结论塞来昔布、罗非昔布、依托昔布发生ADE的累及系统器官各不相同,临床使用中应根据患者实际情况合理选择。

面向时空数据区块链的对等网络(P2P)通信机制

在传统区块链中,节点与节点之间是对等的,区块链网络中的所有节点组成了一个全分布式非结构化的对等网络(P2P),即随机网络.节点之间采取泛洪的方式进行通信,泛洪通信机制存在单点信息爆炸、可控性差、容易形成泛洪循环等缺点,节点间通信效率低.针对这些缺点,本文在时空数据区块链网络中,依据节点类别及节点间的通信需求,基于chord算法提出了一种结构化的对等网络(P2P)通信机制——NC-chord.首先,确定网络中的节点类别以及不同节点间的通信需求;然后,依据不同节点间的通信需求在节点之间建立结构化通信网络,同时建立节点路由信息.实验表明,本文所提结构化P2P通信机制NC-chord在节点通信效率方面,较随机网络有了较大提升.

基于FE-P2Pnet的无人机小麦图像麦穗计数方法

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的差异度,减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络,以解决麦穗密集的问题。同时,针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题,在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块,将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互,使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息;针对麦穗尺寸不一的问题,在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块,使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息;为了更好地对目标进行分类,使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数,该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权,进一步突出特征。实验结果表明,在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上,麦穗计数的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%,相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet(Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等,表现最佳。与基线网络P2Pnet相比,MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%,ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性,对采集的其它4种不同品种的小麦(AK1009、AK1401、AK1706和YKM222)进行了实验,实验结果显示,麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17,ACC也达到89.69%,表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。

大数据背景下跨境电商B2C模式发展问题探究

互联网的普及和移动技术的飞速发展,为跨境电商B2C模式的兴起提供了基础。随着智能手机和移动应用的普及,消费者可以随时随地通过手机进行在线购物。随着全球化的推进和国际贸易壁垒的降低,消费者对于全球商品的需求越来越高。本文基于大数据背景对跨境电商B2C平台模式进行了分析,探析了B2C跨境电商发展现状,阐述了其发展中存在的问题,最后针对相关问题提出了大数据背景下跨境电商B2C模式的发展对策。

TLR2对胶质母细胞瘤的预后价值和体外作用

目的探究TCGA数据库中TLR2基因在胶质母细胞瘤(GBM)中的预后价值,并明确该基因对胶质母细胞瘤细胞LN229的体外作用。方法从TCGA数据库中获取169例胶质母细胞瘤患者的临床信息和肿瘤样本的转录组数据,通过Kaplan-Meier生存曲线分析评估TLR2基因在GBM患者中的预后作用。构建TLR2敲减的人胶质母细胞瘤LN229细胞系,通过RT-qPCR和Western Blot验证。通过CCK8、克隆形成、细胞划痕、Transwell小室法,检测敲减TLR2对LN229细胞的增殖、克隆形成、迁移、侵袭能力的影响。结果与正常样本相比,TLR2在GBM患者样本中表达增高。生存分析结果显示,TLR2高表达组患者总生存期显著低于低表达组患者(总生存期中位值333 d vs.402 d,P<0.05)。RT-qPCR和Western Blot结果显示,TLR2敲减的人胶质母细胞瘤LN229细胞系成功构建。与转染si-control的LN229胶质瘤细胞相比,转染si-TLR2的LN229胶质瘤细胞增殖能力明显降低(P<0.05)。与转染si-control的LN229胶质瘤细胞相比,转染si-TLR2的LN229胶质瘤细胞克隆形成数明显降低(P<0.05)。转染si-TLR2的LN229细胞迁移能力明显低于转染si-control的LN229胶质瘤细胞(P<0.05)。转染si-TLR2的LN229细胞侵袭能力明显低于转染si-control的LN229胶质瘤细胞(P<0.05)。结论本研究通过数据挖掘发现TLR2表达与胶质母细胞瘤患者的预后显著相关,通过实验验证敲减TLR2有效抑制LN229细胞的增殖、迁移、侵袭和克隆形成能力,上述发现将为胶质母细胞瘤预后判断和靶向治疗提供新的潜在靶点。

基于SM2和SM4的TEE下任务数据迁移方案

可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)技术常用于保证云服务器上用户关键任务数据的机密性和完整性,考虑云服务器的负载均衡以及服务响应延迟,往往需要对TEE下的用户关键任务数据进行迁移。为了解决TEE下任务数据迁移中如何确认迁移双方身份可信性、保证迁移数据传输安全性和提高迁移速度等问题,文章提出一种高效的TEE下任务数据安全迁移方案。该方案使用软件防护扩展(Software Guard Extension,SGX)远程认证功能对迁移双方进行身份可信性验证,并基于SM2密钥协商算法和SM4分组密码算法保证迁移数据安全传输。安全性分析表明,该方案可以确保迁移双方身份可信性和迁移数据传输安全性;仿真实验结果表明,该迁移方案能够提高TEE下任务数据迁移速度。

地球磁异常EMAG2v3与全球重力数据库V29数据质量综合评估——以北极地区Aegir脊为例

为了评估地球磁异常(EMAG2v3)内海域磁力资料与全球重力数据库V29中海域重力资料质量的高低,选择Aegir轴裂谷及邻区约150 km磁力与重力数据分别进行对比研究。系统收集了EMAG2v3、全球重力数据库V29中研究区范围内的异常数据,用其与在该地实测的重力与磁力数据进行对比分析。首先对EMAG2v3库数据、V29库数据、实测重、磁异常数据进行网格化与白化处理,得到对应的影像图,利用相关分析法对EMAG2v3与船测磁力测量数据、重力数据库V29与船测重力数据进行相关分析,得到磁力相关分析图与重力相关分析图及其对应的相关系数。通过对两种磁力数据与两种重力数据之间相关系数及差值特征的对比分析,对EMAG2v3库数据与全球重力数据库V29数据库中Aegir轴裂谷及两侧约150 km范围内的重、磁数据进行综合评估。根据研究结果表明,EMAG2v3库融合了大量船测磁力资料,在测线密集的地方,船测磁力异常数据比EMAG2v3库数据质量更高;船测重力异常和V29库重力异常变化特征基本一致,表明两种异常数据的横向分辨率相同。

基于网络药理学和GEO数据集的翻白草治疗2型糖尿病分子机制探讨

目的:网络药理学结合GEO数据集探讨翻白草治疗2型糖尿病的分子机制。方法:通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)下载翻白草化学成分信息,经SwissADME对各成分进行筛选和SwissTargetPrediction预测靶点后,得到药物作用靶点。采用R软件下载GEO数据中GSE系列,提取表达矩阵,对原始数据进行归一化处理后提取临床信息,采用limma程序包进行2型糖尿病差异基因分析。通过微生信在线平台获取药物作用靶点和疾病差异基因交集,即为翻白草治疗2型糖尿病的潜在作用靶点,对潜在作用靶点进行生物信息学分析,采用分子对接方法对分析结果进行验证。结果:筛选得到翻白草中20个化学成分,经SwissTargetPrediction预测后,得到374个药物作用靶点,R软件分析获得2型糖尿病差异基因658个,取交集后得到17个潜在作用靶点。经过基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析可知,翻白草有效成分有原儿茶酸、咖啡酸、山柰酚、3,4,5-三羟基苯甲酸、罗索酸,通过作用蛋白激酶C-θ (PKC-θ)、核转录因子-κB p65亚单位(RELA)、核糖体蛋白S6激酶α3 (RPS6KA3)、信号传导和转录激活因子3 (STAT3)、乳酸脱氢酶B (LDHB)和6-磷酸果糖激酶-2/果糖-2,6-二磷酸酶同工酶3 (PFKFB3)靶点,参与胰岛素抵抗通路(P<0.01)、低氧诱导因子-1 (HIF-1)信号通路(P<0.01)和脂肪细胞因子信号通路(P<0.01)来发挥治疗2型糖尿病作用。分子对接结果显示,PKC-θ、RELA、STAT3与咖啡酸,RPS6KA3与罗索酸,LDHB与3,4,5-三羟基苯甲酸,PFKFB3与山柰酚之间均具有较好的对接活性。结论:通过网络药理学结合GEO数据集,初步预测了翻白草治疗2型糖尿病的潜在靶点和可能的作用机制,为翻白草治疗2型糖尿病的进一步研究提供理论依据。

基于数据分析CDKN2A基因在软组织肉瘤中的表达和意义

目的:分析挖掘CDKN2A基因与软组织肉瘤之间的关系。方法:利用GEPIA数据库、UALCAN数据库及String数据库中的数据资料,分析比较CDKN2A基因在软组织肉瘤中的表达及与临床生存期及相关上下游蛋白的关系。结果:CDKN2A基因在软组织肉瘤组织中高度表达,但其表达与临床预后无统计学差异,仅仅表现出相关性趋势。与CDKN2A基因关系紧密的上下游基因蛋白有11个,相互作用关系较为复杂。结论:CDKN2A基因表达与软组织肉瘤高度相关,并且在软组织肉瘤中参与多条细胞信号通路,所起的作用非常复杂,可作为研究软组织肉瘤病因及治疗的切入点。