基于高通量测序技术分析不同窖龄窖泥真菌群落多样性与空间异质性

利用Illumina NovaSeq高通量测序、冗余分析和FUNGuild等方法对甘肃金徽酒10a和50a窖龄窖池及其不同空间位置窖泥的真菌群落结构、真菌菌群与理化因子之间的关系以及真菌功能预测等进行研究。结果表明,随着窖池深度的增加,10 a窖池窖泥的多样性和丰富度呈现降低趋势,50 a窖池窖泥的多样性整体呈现升高趋势,而丰富度则呈现先降低后升高趋势,其中10a窖池窖壁上层的多样性和丰富度均显著高于其他位置(P<0.05),而50a窖池窖底层的多样性和丰富度均显著高于其他位置(P<0.05)。10a窖池窖壁层的多样性和丰富度显著高于50a窖池(P<0.05),而50a窖底层的多样性和丰富度明显高于10a窖池(P<0.05)。所有窖泥样品共检测到21个真菌门和520个真菌属,其中子囊菌门(Ascomycota)、担子菌门(Basidiomycota)、被孢霉门(Mortierellomycota)和罗兹菌门(Rozellomycota)4个优势真菌门以及曲霉属(Aspergillus)和哈萨克斯坦酵母属(Kazachstania)等多数优势真菌属的相对丰度随窖池窖龄和空间位置的变化差异显著(P<0.05)。镰刀霉属(Fusarium)、Aspergillus、Kazachstania和红曲霉属(Monascus)与水分、腐殖质、K^(+)和Ca^(2+)含量呈正相关,枝孢菌属(Cladosporium)、维希尼克氏酵母属(Vishniacozyma)与pH值呈正相关。窖泥真菌营养类型主要有腐生营养型和病理-腐生-共生营养型等7种,功能类群包括4个单一功能群和7个混合功能群。通过系统分析不同窖龄窖池和空间位置的窖泥真菌群落多样性,为明确甘肃金徽酒窖泥的真菌群落结构及空间分布规律奠定了理论基础。

兰州百合鳞茎花青素合成相关MYB与bHLH转录因子的筛选分析

百合鳞茎在采后贮藏过程中,由于花青素的积累导致鳞茎变紫红色,进而影响其价值。该文基于兰州百合鳞茎转录组数据,利用生物信息学技术分析花青素相关转录因子,共分析了50个MYB转录因子与73个bHLH转录因子,包括序列的比对、理化性质分析、亚细胞定位、系统进化关系以及保守结构域预测。MYB分类结果显示,50个MYB转录因子中有2个属于1R-MYB类,44个属于R2R3-MYB类,3个属于3R-MYB类,1个属于4R-MYB类。50个MYB不稳定蛋白均为亲水性蛋白,亚细胞定位表明48个MYB定位于细胞核。73个bHLH均为不稳定蛋白,且72个都为亲水性,亚细胞定位显示58个bHLH定位于细胞核。通过与模式植物拟南芥MYB和bHLH转录因子构建进化树分析、保守结构域预测、基因表达量分析以及转录因子与结构基因的相关性分析,初步筛选出3个MYB基因和1个bHLH基因可促进兰州百合鳞茎花青素合成,为进一步深入研究兰州百合鳞茎花青素调控基因提供了理论支持。

高等学校实验室安全现场检查三段七步流程的设计与应用

为实现高等学校实验室安全现场检查工作的常态化、规范化、精细化和有效化,全面规划任务,合理分配时间,提高现场检查工作的质量和效率,该文依据相关规范要求设计准则,通过程序优化与流程设计,将现场检查工作划分为入校准备、现场检查和反馈整改三个相互联系的阶段,进一步将现场检查划分为预备会议、见面会议、查阅资料、查看现场、师生访谈、重点交流和会议反馈的七个步骤,构建了高校实验室安全现场检查的三段七步工作流程。经实践应用,三段七步流程保证了现场检查工作推进的合理有序,检查内容涵盖了实验室安全检查的全部要素和指标点,对现场检查工作具有指引导向功用。

基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法

针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点,分别提取2种信号的故障特征参数,利用区分度指标法进行特征筛选,将其作为BN结构特征层的节点。将专家知识构建的初始BN结构结合自适应精英结构遗传算法(AESL-GA)进行结构优化,通过自适应限制进化过程中的搜索空间,减少自由参数的数量,提高其全局搜索能力,得到最优BN结构。通过MQY5585溢流型球磨机滚动轴承实测数据和Paderborn University轴承数据集对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性。

基于改进YOLOv5s的小目标检测算法

针对当前主流目标检测算法对图像中远距离小目标产生的漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv5s的小目标检测算法。在模型训练过程中,通过引入Focal-EIOU定位损失函数,加强边界框的定位精度;在骨干网络中,通过添加小目标检测层,提高小目标的检测精度;在Neck结构中,通过优化上采样算子和添加注意力机制,加强小目标的特征信息。实验结果表明,改进后的算法在VisDrone数据集上与YOLOv5s算法相比,mAP@small提高了3.2%,且检测速度满足实时性的要求,能够很好地应用于小目标检测任务中。

荷斯坦奶牛初乳与常乳代谢物差异分析

【目的】基于非靶向代谢组学技术,对荷斯坦奶牛初乳和常乳中的代谢物进行鉴定与分析。【方法】选择年龄、体况及预产期相近、胎次相同的健康围产期经产荷斯坦奶牛12头,分别于分娩后1 h和21 d采集乳汁,离心并收集乳清,依次记为初乳组(C_0)和常乳组(C_21)。采用代谢组学技术对初乳组和常乳组乳清进行分析,结合正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)和学生t检验,以变量投影重要度(variable importance in the projection,VIP)>1,P<0.05为标准筛选差异代谢物,并对筛选出的差异代谢物进行聚类分析、显著差异代谢物筛选和KEGG通路分析。【结果】在荷斯坦奶牛初乳组(C_0)和常乳组(C_21)共筛选到97种差异代谢物,通过聚类热图可以看出,大多数代谢物在初乳组的含量高于常乳组;差异代谢物随机森林图显示,排名靠前的9种显著差异代谢物分别为乌头酸、柠康酸、龙胆酸、泛酸、牛磺酸、氧戊二酸、柠檬酸、6’唾液酸乳糖和精胺。KEGG通路富集分析显示,8条主要的代谢通路分别为酮体的合成与降解、牛磺酸与次黄嘌呤代谢、丙酮酸代谢、嘌呤代谢、嘧啶代谢、氨基糖与核苷酸糖代谢、三羧酸循环和丁酸代谢。【结论】荷斯坦奶牛初乳中脂质、氨基酸和核苷酸代谢物的含量高于常乳,而常乳中糖类代谢物含量高于初乳,初乳与常乳中代谢物水平的差异为后续代谢物机制的研究奠定了理论基础。

基于改进Faster R-CNN的苹果采摘视觉定位与检测方法

针对采摘机器人对场景中目标分布密集、果实相互遮挡的检测及定位能力不理想问题,提出一种引入高效通道注意力机制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改进Faster R-CNN果实检测及定位方法。首先,利用表达能力较强的融合FPN的残差网络ResNet50替换原VGG16网络,消除了网络退化问题,进而提取更加抽象和丰富的语义信息,提升模型对多尺度和小目标的检测能力;其次,引入注意力机制ECA模块,使特征提取网络聚焦特征图像的局部高效信息,减少无效目标的干扰,提升模型检测精度;最后,采用一种枝叶插图数据增强方法改进苹果数据集,解决图像数据不足问题。基于构建的数据集,使用遗传算法优化K-means++聚类生成自适应锚框,提高模型定位准确性。试验结果表明,改进模型对可抓取和不可直接抓取苹果的精度均值分别为96.16%和86.95%,平均精度均值为92.79%,较传统Faster R-CNN提升15.68个百分点;对可抓取和不可直接抓取的苹果定位精度分别为97.14%和88.93%,较传统Faster R-CNN分别提高12.53个百分点和40.49个百分点;内存占用量减少38.20%,每帧平均计算时间缩短40.7%,改进后的模型参数量小且实时性好,能够更好地应用于果实采摘机器人视觉系统。

基于双分支注意力U-Net的语音增强方法

针对语音增强网络对全局语音相关特征提取困难、对语音局部上下文信息的捕捉效果不佳的问题,提出了一种基于双分支注意力U-Net的时域语音增强方法,该方法使用U-Net编码器-解码器结构,将单通道带噪语音经过一维卷积后得到的高维时域特征作为输入。首先利用残差连接设计了基于Conformer的残差卷积来增强网络降噪的能力。其次设计了双分支注意力机制结构,利用全局和局部注意力获取带噪语音中更丰富的上下文信息,同时有效表示长序列特征,提取更多样的特征信息。最后结合时域频域损失函数构建了加权损失函数对网络进行训练,提高网络的语音增强性能。使用了多个指标对增强语音的质量和可懂度等进行评价,在公开数据集Voice Bank+DEMAND上的增强后的语音感知质量(PESQ)为3.11,短时可懂度(STOI)为95%,信号失真度(CSIG)为4.44,噪声失真测(CBAK)为3.60,综合质量测度(COVL)为3.81,其中PESQ相较于SE-Conformer提高了7.6%,相较于TSTNN提高了5.1%。实验结果表明,所提方法在语音降噪的各个指标都表现出更优的实验结果,能够完成语音增强任务的相关要求。

基于遗传算法的风电齿轮传动系统参数优化设计

齿轮箱是风力发电系统的重要部件,其体积大、重量高等问题制约了风电清洁能源的发展.以1.5 WM风力发电机组为研究对象,建立齿轮传动系统轻量化数学模型,并采用遗传算法进行优化求解.结果表明,采用遗传算法是可行的,优化后齿轮传动系统体积减少了4.59%,这将进一步减小齿轮传动系统箱体体积和总质量.通过计算行星轮系的传动效率,验证了优化结果的可行性,该研究将为风电齿轮传动系统轻量化设计提供新方法.

CNN-AE在超奈奎斯特无线光通信端到端系统中的性能

符号间干扰的存在使超奈奎斯特(faster-than-Nyquist, FTN)速率无线光通信系统的性能受到严重影响,针对此问题,提出了一种基于卷积神经网络自编码器的端到端通信系统来消除符号间干扰的影响并完成信号的恢复。针对超奈奎斯特信号非正交的特性,采用交替训练算法分别训练发射机和接收机权重,解决监督训练中模型输入输出数据尺寸不匹配的问题。在此基础上,分析了该系统在Gamma-Gamma大气信道中的误码率(bit error rate, BER)性能。仿真结果证明,与采用最大似然估计的传统系统相比,该系统的误码率性能在各种条件因素影响下都有不同程度的提高。当加速因子在Mazo限内时,该系统可以消除FTN成型和湍流信道带来的复杂混合码间干扰,其误码性能几乎与正交传输系统相等。

中国儿童先天性心脏病流行病学特征研究进展

从2004年开始先天性心脏病发病率上升至我国出生缺陷第一位,虽然随着医疗技术在不断发展,先天性心脏病的检出率越来越高,但先天性心脏病仍然是新生儿死亡的重要原因,会给社会及家庭带来极大的经济负担。本文对目前中国儿童先天性心脏病流行病学特征进行总结,提升群众对先天性心脏的认知率,为预防和降低先天性心脏病发病率提供参考依据。

不同品种鲜食糯玉米采后贮藏品质及抗氧化酶活性的变化

为探究不同品种鲜食糯玉米采后贮藏品质及抗氧化酶活性变化规律,选用京科糯2000、京科糯768以及农科糯336为材料,研究其在20℃常温贮藏条件下感官品质、硬度、失重率、色泽、V_(C)、可溶性固形物、糖类物质、丙二醛含量和抗氧化酶活性的变化规律。结果表明,随着贮藏天数的延长,不同品种鲜食糯玉米均出现不同程度地籽粒失水皱缩、风味散失、光泽和甜度下降等现象,京科糯768表面劣变最为严重,其次是农科糯336,京科糯2000籽粒表面劣变程度最轻。三个品种鲜食糯玉米的硬度、L*值、V_(C)、可溶性固形物、可溶性糖含量均下降,失重率、b*值、淀粉和丙二醛含量总体升高。农科糯336中V_(C)、可溶性固形物和可溶性糖含量下降幅度最小,且淀粉和丙二醛含量上升幅度最小,并且可溶性糖含量和过氧化物酶(Peroxidase,POD)活性显著高于京科糯2000与京科糯768(P<0.05),而抗坏血酸过氧化物酶(Ascorbate peroxidase,APX)活性显著高于京科糯768(P<0.05)。综上,农科糯336在贮藏期间具有更好的营养价值和贮藏品质,并且还具有较高的POD活性。京科糯2000在贮藏期间,果实内部葡萄糖、果糖以及L*值的下降幅度和b*值上升幅度均最小,感官品质较好。而京科糯768能更好地维持玉米籽粒硬度值。

中药单体及复方干预细胞因子表达治疗骨关节炎研究进展

骨关节炎(osteoarthritis,OA)是一种最常见的关节退化疾病,临床上主要以剧烈关节疼痛伴活动受限为特征,严重者可导致关节活动障碍。OA发病机制复杂,主要与关节软骨损伤、软骨基质降解、软骨下骨重塑、炎症和软骨细胞凋亡代谢有关。炎性细胞因子[如白细胞介素1β(IL-1β)、白细胞介素6(IL-6)和肿瘤坏死因子-α(TNF-α)]、软骨外基质降解酶类因子[如基质金属蛋白酶(MMPs)]、软骨细胞修复和重塑因子[如骨形态发生蛋白(BMP)]和细胞增殖凋亡因子[如转化生长因子β(TGF-β)]密切参与关节软骨损伤、软骨下骨重塑、炎症反应和细胞凋亡代谢。研究发现,中药可针对OA发病机制对OA患者关节内细胞因子表达进行干预,进而缓解关节软骨破损、促进软骨修复,发挥延缓OA病理进程的作用,同时可减轻OA患者关节部位疼痛,并相对减轻患者部分经济负担。因此,该文通过查阅国内外相关OA文献,就中药提取物及中药复方干预相关细胞因子表达治疗OA的研究进展进行总结,以期为临床上应用中药防治OA提供一定的参考依据和思路。

数字化转型提升企业创新效率的网络机制——合作和知识双重创新网络结构洞的中介作用

企业数字化转型不仅拓展和优化了创新网络,也使创新网络在创新驱动发展中的作用日益重要。基于网络结构洞理论,从创新合作网络和创新知识网络(双重创新网络)角度分析数字化转型通过增强企业在创新网络中的“桥梁”作用来提升企业创新效率的机制,并采用沪深A股制造业上市公司2013—2021年的数据进行实证检验,结果发现:制造业企业数字化转型能够显著提升其创新效率,该作用在非国有企业中更为显著;双重创新网络结构洞是数字化转型影响企业创新效率的中介变量,即存在“数字化转型水平提高→双重创新网络结构洞增加→创新效率提升”的影响路径;企业组织韧性提高能够强化数字化转型对网络结构洞的正向影响,但对网络结构洞影响创新效率没有显著的调节作用。因此,应积极推进企业数字化转型,通过拓展和优化创新网络来促进企业创新效率提升,并不断提高企业的组织韧性以有效化解转型风险。

一种改进的概率霍夫直线检测算法

针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。

新发展理念引领下化工专业创新创业教育实施路径研究

创新、创业教育广谱化属于国家教育战略性改革。文章以新发展理念为引领,建议构建高质量党建工作体系、教学科研一体化团队、创新课程和高校创新创业学习资源库等实施途径并进行耦合开展,依托党建引领教学革新顶层设计,内培外引优化师资配置,建设创新课程保障终身学习及教学开放助推教学发展等手段,探索一套契合于新发展理念引领的化工专业创新创业教育的实施新路径。

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。

配筋PVA-钢混杂纤维增强水泥基复合材料梁柱边节点抗震性能试验研究

改善工程材料韧性和耐久性,提高框架梁柱节点抵抗变形和破坏的能力,是提高框架结构抗震韧性的有效途径之一。采用PVA-钢混杂纤维增强水泥基复合材料代替普通混凝土应用到梁柱边节点,考虑轴压比和加密区体积配箍率的影响,设计6个配筋PVA-钢混杂纤维增强水泥基复合材料、1个配筋单掺PVA纤维增强水泥基复合材料和1个钢筋混凝土梁柱边节点试件进行拟静力试验,分析其破坏形态、滞回曲线、骨架曲线、延性、耗能能力、钢筋应变和梁端塑性铰区转角,探讨混杂纤维的加入对梁柱边节点抗震性能的影响。结果表明:与钢筋混凝土节点和单掺PVA纤维增强水泥基复合材料节点相比,PVA-钢混杂纤维增强水泥基复合材料节点的承载力高、变形能力大、延性好、耗能能力强,抗震性能显著提升。当试验轴压比从0.12增加到0.24,梁端塑性铰区产生一定的外移,塑性性能发挥更充分,同时试件的变形能力、延性、耗能能力增加。在加密区体积配箍率减小的情况下,试件仍表现出良好的抗震性能。

车用液氢气瓶快充过程数值研究

车用液氢气瓶加注过程中,因加注速度快且气瓶容积小,极易造成过充现象,导致安全事故发生。针对设有气包防过充装置的车载液氢气瓶建立三维对称模型,采用CFD方法对气瓶快速加注过程开展数值仿真。分析了开孔孔径、加注速率、初始充满率和防过充装置容积对防过充装置性能的影响规律。结果表明:开孔孔径是影响防过充装置性能的主要因素,其限制了液体的流通能力;采用6 mm孔径和初始充装量为50%的状况下,充装结束后气瓶都将过充,最大充装率可达98.4%;采用大容积的防过充装置可以为气瓶预留更多的气相安全空间,但同时也会导致充装量不足等问题,当防过充装置容积为100 L时,最终充装量仅有77.2%。

改进卷积胶囊网络的滚动轴承故障诊断方法

目前许多基于卷积网络的滚动轴承故障诊断方法受噪声信号以及负荷变化的影响,存在诊断效果不佳、泛化能力差的问题。针对此问题提出一种改进卷积胶囊网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。该方法设计了多尺度非对称卷积模块,其中采用不同尺度的非对称卷积层对输入数据进行特征提取,在实现最大化提取数据中的特征信息的同时,还能够有效减少参数量;在该模块中引入通道注意力机制,能更好地提取有用的通道特征,提高该方法特征提取的能力;通过将网络中的全连接层改进为胶囊全连接层,使得胶囊在输出向量特征信息时,避免了特征信息在空间中的丢失。使用凯斯西储大学轴承数据集和东南大学变速箱数据集来验证所提方法的诊断性能,并与其他深度学习方法进行了比较。实验结果表明,与其他深度学习方法相比,具有较好的泛化性,效果更佳。