面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

泵水力设计方法的研究现状

泵是流体输送系统的核心动力源,开展泵优化设计、实现节能降耗一直是流体机械领域的研究热点。文章回顾了基于一元、二元、三元流动理论进行水力设计的各种方法,总结了各个水力设计方法的优缺点;概括了近年来在叶轮、导叶、蜗壳水力设计方面的研究热点和主流方法,为今后泵设计方法的发展奠定了基础。以数值模拟结合三元流动理论和优化算法的设计方法已成为当前开展泵水力设计的主流手段,可以预期,随着计算机计算能力的进一步提高和优化算法的快速发展,泵的水力设计水平将会有大幅度提升并会促进泵行业的整体技术进步。     

浅谈沥青路面平整度控制

随着改革开放的进一步深入,全国高等级公路得以迅猛发展。在高等级公路建设中,由于沥青混凝土路面和水泥混凝土路面相比具有表面平整、无接缝、行车舒适、耐磨、振动小、噪音低、施工期短、养护维修简便、适宜分期修建等诸多特点而被广泛运用。如何能更好地使高速公路有较好的舒适性、安全性和经济性,满足人们出行时对公路越来越高的要求,其中一个很重要的指标就是平整度,它反映了道路的综合使用性能。结合西部中大建设集团在广西壮族自治区承建的柳武高速公路路面施工工作实践,以及对平整度的定义和检测方法、引起路面不平整的原因分析、施工平整度控制要点等方面,分析了影响沥青混凝土平整度的各种因素以及解决的办法。最终达到能够有效地控制路面平整度,减缓沥青混凝土路面平整度的下降速度以及延长沥青混凝土路面的使用寿命,提高舒适性和安全性的目的,并以此带来显著的经济效应。     

水轮机转轮下环精加工防变形技术

水轮机转轮下环的材料为马氏体不锈钢,下环是水轮机中技术含量最高,制造难度最大,制造周期最长的部件。由于下环吨位重、直径大、壁薄,在加工过程中极易变形,通过多方面的分析与确认,下环防变形的措施有装卡防变形、加工过程热应力释放放变形、吊运防变形、翻转防变形等。     

民勤沿沙区膜下滴灌酸枣直播建园模式早期效益调查分析

在民勤沿沙区,采用膜下滴灌酸枣直播建园和常规建园两种模式进行建园,调查分析不同建园模式下早期产量、用水量、用肥量、用工量等指标。调查发现:与常规建园模式相比,采用膜下滴灌酸枣直播建园模式,产量远高于常规建园模式,且可以节水42.19%、节肥29.69%、省工直接经济效益1321元/hm2。膜下滴灌酸枣直播建园模式前期经济效益显著高于常规建园模式。     

一类具有非线性吸收项的耦合抛物型方程组解的性质研究

本文考虑一类由3个方程构成的抛物型耦合方程组的解的性质。对于参数m,n,h≥1的情形,通过构造爆破的下解的方法,得到了方程组在一定条件下具有爆破解,并将其扩展成n个方程的情形。     

装载机变速泵静密封故障分析及工艺改进

密封垫是在装载机变速泵与变矩器取力口之间的一个小零件。在实际使用中,密封垫失效会导致安装法兰处渗油,变速泵输入轴断裂,或者滚键、变矩器取力口轴承散架等故障。针对原有密封工艺存在的不足,文章分析了问题产生的原因,并给出了针对性的优化方案。经实际使用验证,达到了预期目的。     

一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法

电网故障原因复杂,开关和保护的误动、拒动以及信道的信号干扰均会给传统的浅层智能模型带来困难,所以需要从更深入的层面表征电网故障,并对其进行故障诊断。针对这一问题,本文提出一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法,该算法利用由Convolution层、Pooling层、Flatten层及MLP层构成的深度网络结构,对电网故障信息进行学习并获得对应的诊断模型。试验表明PGFD-DL算法具有更高的稳定性与精度。     

胆红素氧化终产物通过巨噬细胞影响炎症反应

胆红素氧化终产物(Bilirubin oxidation end products, Boxes)是影响高胆红素血症/高胆红素脑脊液疾病发生和发展的重要因子。目前有关Boxes对炎症反应的影响尚不清楚。为了研究Boxes是如何调控炎症反应的，我们以脂多糖(Lipopolysaccharide, LPS)作为炎性诱导因子，以Boxes作为干扰因素，观察了Boxes对小鼠巨噬细胞、树突状细胞功能的影响。结果发现Boxes对树突状细胞分泌的肿瘤坏死因子α(Tumor Necrosis Factor-α, TNF-α)和白介素-1β(Interleukin-1β, IL-1β)并没有影响，但可以显著减少巨噬细胞TNF-α、IL-1β、CXCL10、iNOS,Cox-2等炎性因子的表达。这个影响是通过下调MAPK/NF-κB信号通路实现的。因此，胆红素氧化终产物是通过巨噬细胞而不是树突状细胞影响炎症反应的。     

深度人脸伪造与检测技术综述

由于现有深度人脸伪造软件通常是开源的或者被封装为APP免费分发，导致了虚假视频的泛滥。因此开展针对深度人脸伪造检测技术的研究就显得尤为重要。目前，深度人脸伪造及检测技术正处在快速发展时期，各种相应的算法也在不断更新迭代。本文首先介绍了深度人脸伪造和其检测技术的代表性算法并给出简要分析，其中深度人脸伪造技术包括身份替换、面部重演、属性编辑、人脸生成等，检测技术包括图像级伪造检测技术和视频级伪造检测技术。然后归纳总结了常用的深度人脸伪造与检测数据集及不同算法的评估结果，最后讨论了伪造技术及其检测技术目前面临的主要问题及发展方向。