人工酶与定向进化的前沿与挑战

 定向进化是在实验室环境中，在分子水平上模拟进化过程，得到具有期望特征的蛋白质的方法，目前已成为蛋白质设计改造的重要方法。定向进化不仅可以用于天然蛋白质的改造，也可以通过改造现有的酶，使其具有新的催化活性，从而构建人工酶。本文重点介绍工业生物催化、纳米酶设计和光催化3个方向的前沿成果，并讨论人工酶与定向进化领域存在的挑战和问题。     

人工智能背景下我国高职会计人才培养研究

人工智能技术在我国会计行业中的应用虽处在初级阶段,但发展迅速。在此背景下,传统会计人员面临被淘汰的风险。会计行业更需要既懂财务又懂业务的掌握信息技能的复合型人才。高职会计人才培养可以定位在财务云服务商的助理会计、运营会计、"会计+"的岗位,以及一般的管理会计等岗位。高职会计人才培养要适应人工智能发展的变化,重新进行人才培养定位、改革课程体系、创新人才培养模式,培养新时代所需要的人才。     

人工智能背景下的配送网络优化方法研究

伴随着人工智能的快速发展,在配送领域内无人机得到广泛应用;针对卡车和无人机在配送中的特征,提出卡车与无人机联合配送模式下的路线网络规划问题;在假定该模式具体应用情境的基础上,分别以碳排放量以及配送效率为目标建立路径规划模型,根据模型的特征设计了相应的求解方法;最后通过算例论证联合配送模式的可行性与有效性。     

上海冻融淤泥质软黏土孔隙结构特征分形研究

对上海第④土层淤泥质软黏土进行了冻融试验、压汞试验和渗透性试验,并结合分形理论,确定了冻融对土壤孔隙结构的影响.根据分形计算,将上海软黏土中的孔隙分为3类.结果表明,在冻融过程中,中孔和大孔的总分形维数和表面分形维数随渗透系数的增加而增大.最后,提出了由小孔隙和中、大孔隙组成的渗透系数与孔隙结构参数之间的关系,小孔隙的渗透系数比中、大孔隙低几个数量级.     

基于海流的海洋微小信号前端放大电路的研究

根据海流信号传感器的测量原理,提出了采集放大电路的技术方案。针对采集信号噪声大的特点,对海流电场微弱信号进行滤波提取,实现了对该信号同相分量的补偿式放大,在一定程度上克服了传感器在下沉时引起感生电场的强干扰,提高了电路测量精度。同时采用多级放大的原理,将微弱信号放大至仪器可观测的范围。通过Multisim仿真软件进行验证,结果表明,该采集放大电路满足设计要求,在保证信号质量的同时将信号放大至105~106倍。     

基于热固振耦合的某附件壳体蠕变-热疲劳寿命预测方法

提出一种基于热固振耦合的某附件壳体蠕变 热疲劳寿命预测方法,主要是基于ANSYS Fluent模块进行流固热耦合,仿真结果得到的附件壳体温度场分布并通过实测数据进行结果验证,再通过温度场数据传递途径结合ANSYS Workbench模块进行附件壳体热固振耦合仿真得到壳体应力应变场,然后基于线性累计损伤理论耦合附件壳体蠕变持久寿命和热疲劳寿命,最终得到其蠕变 热疲劳寿命预测结果。针对附件壳体,一方面对比分析了单纯热疲劳寿命（41 063个循环寿命）与蠕变 热疲劳（39 054个循环寿命）,通过结果得知航空发动机附件系统高热环境下蠕变作用对附件壳体热疲劳寿命是存在显著影响的;另一方面对比分析了基于稳态温度场的蠕变 热疲劳（23 334个循环寿命）与基于瞬态温度场（考虑温变速率）的蠕变 热疲劳（24 545个循环寿命）,结果表明温变速率在一定程度上影响航空发动机附件系统结构的蠕变 热疲劳寿命。     

离心压缩机轴承总成气相流动与温度场特性

基于高速运转过程中的离心压缩机轴承总成腔体内部摩擦产生大量的热导致流场内部温度过高的问题,本文对离心压缩机滚动轴承总成中的制冷剂气体流动和换热特性进行了研究。以6009深沟球轴承组为对象,建立了轴承总成内腔的数值分析模型。分析了轴承运动对流场内部气相流动的影响,并对比不同转速下内部温度场情况,揭示了转速对轴承总成腔内的传热特性的影响。结果表明：轴承旋转引起了旋转流,所带来的能力增加了流速,且使轴承总成内部的压力升高;随着转速的增大,流场的流速随之增加,轴承腔内的温度会有一定程度的降低,但转速继续升高,摩擦损耗急剧增加,产生的热量大于气体的换热能力,温度随之升高,最终得出较好的散热工况下的转速。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

基于径向基函数网络模型的中国生态压力指数评价

为了解决生态压力指数法参数繁多、计算量大、难以进行多区域评价以及因计算过程包含主观因素而导致评价结果偏差等问题, 构建一种简单易行、科学有效的生态压力评价方法。选取生态压力评价相关指标, 建立径向基函数网络(RBFN)模型, 根据目前已有的生态压力指数计算结果, 进行模型训练和检验, 分别对2008年和 2013年中国31个省、自治区和直辖市的生态压力进行评价, 并利用GIS软件, 对评价结果进行可视化表达。结果显示, 中国有一半的地区处于极不安全的生态压力状态, 北京一直是全国生态压力最大的地区; 2008-2013年, 有22个省级行政区的生态压力变大; 生态压力最大的是华北地区, 生态压力最小的是西北地区。     

人工智能在拾取地震P波初至中的应用 ——以汶川地震余震序列为例

为了准确而迅速地拾取大量地震事件的P波初至, 将深度学习方法引入微地震P波初至到时拾取研究中, 对卷积神经网络的结构进行改造, 以便适应地震波形数据的特点 P波初至拾取的要求。该算法只需要输入10 s窗口的三分量地震波形数据, 就可以自动地判定P波初至时刻, 无需扫描连续波形, 运算时间远远小于长短窗、模板匹配等传统方法。使用该算法训练汶川地震主震后2008年7—8月7467条人工拾取的余震P波初至到时, 将得到的模型对测试集中 1867条数据的计算结果与人工拾取结果对比, 误差小于0.5 s者占比达到98.9%。在低信噪比条件下, 该方法仍能保持较好的拾取能力。