电缆槽对电缆间串扰的影响研究

电缆在使用时一般会铺设在电缆槽中,而电缆槽对铺设其中电缆之间的串扰会形成影响.针对电缆槽中电缆之间的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及分块级联思想的建模方法,使用基于波导格林函数的矩量法来提取电缆槽中电缆间的分布参数,并用虚拟节点理论将提取的分布参数矩阵转化为模型中的传输函数.通过与商业电磁仿真软件的仿真结果进行对比,验证了本文的模型及算法在分析电缆槽中电缆间的串扰问题时具有较好的精确度,最后运用此方法分析了电缆处于电缆槽中不同位置时的线间串扰大小,并结合铁路现场的实际情况对电缆槽中电缆的布线方式提出了建议.     

学术会议质量综合评价研究及实践

学术会议活动在国家创新体系建设、学科交流与发展、科研人员成长过程中扮演着极为重要的角色.针对传统学术会议质量评价方法中存在的学术性要素不突出、适用领域狭窄等问题,提出了一种综合采用参会者定性反馈、会议定量特征分析、会议影响力大数据分析等评价信息源的质量评价框架,并对2018年举办的700余场国内学术会议开展了质量综合评价实践.结果 表明,中国学术会议呈规模持续增长、内容质控愈发严格、互动交流效果进一步突出、成果类型及传播方式进一步丰富等趋势,但不同学科、不同规模学术会议间质量差异较为显著,不同职称、不同国籍参会者对会议质量的感知存在明显差别.根据评价结果,从面向参会者诉求、优化会议组织及完善学会机制建设等方面提出了学术会议的质量提升建议.     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

不同空间插值方法对某灌区地下水氮浓度分析结果的影响

为了验证并推荐合理、可靠的地下水氮浓度数据空间插值方法,本文基于ArcGIS的地统计向导中的各种空间插值方法对中国东北某灌区地下水三氮浓度数据进行空间插值,分析不同插值方法在地下水氮浓度分析中的可行性和优、缺点.结果显示当地下水氮浓度测量数据较好地符合正态分布规律时,各种空间插值方法的预测精度均较高;当数据空间变异性较大、不够符合正态分布规律时,经验贝叶斯克里金法可以得到精度更高的插值结果.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于信息化知识管理系统的中医拔尖人才培养模式

中医拔尖人才的培养是新时期中医院校和中医医院发展的"核心竞争力",信息化知识管理系统是运用信息技术将名老中医的隐性知识转化为显性知识,利用网络存储、系统开发、资源共享的便捷性探索适用面更广、形式更灵活多样、可操作性更强的中医拔尖人才培养模式.     

105例肺癌患者外周血中miRNA-10b的表达

目的 探讨miRNA-10b在非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者外周血的表达情况.方法 选取156例非小细胞肺癌患者,其中,105例列入实验组,51例排除入组,另选50例健康志愿人员为正常组.采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)检测两组外周血中miRNA-10b的表达,并分析实验组患者外周血中miRNA-10b表达与临床、病理、治疗方法 的关系.结果 实验组外周血中miRNA-10b表达为1.85±0.14,而正常组外周血中miRNA-10b表达为1.03±0.18,实验组明显高于正常组;患者外周血中miRNA-10b的表达高低与烟草吸食情况、病理学TNM分期、肺癌的类型相关(P<0.05).结论 非小细胞肺癌患者外周血中miRNA-10b升高明显,miRNA-10b的高低与吸烟、病理类型、淋巴结转移和病理分期有关,可作为疗效的监测指标.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

菌丝内生细菌及其宿主真菌共生体系研究进展

微生物共生普遍存在于自然界中，真菌-细菌联合体能以多种方式相互作用，共同发挥各种生态功能。有些细菌驻留在真菌菌丝内部，借以调控真菌的生长、发育、分布和次级代谢过程，这些细菌被称为菌丝内生细菌（endohyphal bacteria, EHB）。EHB的研究揭开了微生物生态学的一个新篇章，是真菌与细菌共生关系中最紧密的代表。在逆境条件下，EHB可以调节寄主生殖机制相关的关键成分或步骤，诱导植物激素类物质的产生，对寄主真菌具有辅助性保护作用。研究最深入的真菌-EHB共生体系是植物致病性根霉菌Rhizopus sp.与伯克霍尔德氏菌Burkholderia sp.，引起水稻幼苗枯萎病所必需的植物毒素——根霉素是由伯克霍尔德氏菌所产生的，而非寄主根霉菌本身产生的。EHB也会影响定殖于高等植物的内生真菌的生态和多样性。在某些情况下，EHB还有助于激活参与识别、转录调节和初级代谢蛋白合成过程的相关基因。目前已开发出了无菌培养分离EHB的方法，然而对真菌-EHB共生体系的研究尚不够深入。综述了菌丝内生细菌EHB及其与宿主真菌的共生体系，阐述这些伴侣之间复杂微妙的相互关系，以及EHB对宿主真菌和宿主植物生长和发育的影响，并对该领域的研究方向提出了建议。