基于泰勒级数展开法的船舶水动力数值预报

为减小由大、小时间参数区域划分不明确所导致的三维时域Green函数的数值误差,在大、小时间区域交界处采用泰勒级数展开法对三维时域Green函数进行计算.基于线性叠加原理,采用脉冲响应函数法对船舶辐射问题与绕射问题进行求解.将Wigley Ⅰ型船作为研究算例,数值计算结果表明:本文计算的三维时域Green函数数值精度在大、小时间参数过渡区域内提高了四个数量级,水动力数值计算结果与其他文献结果及试验结果吻合较好,证明了本文所建立的水动力分析模型的可靠性.     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

不同产地独活及其混伪品的质量差异性分析

多点采样,对不同来源的独活及其混伪品进行质量差异性分析.测定不同产地独活及其混伪品总灰分、酸不溶性灰分、蛇床子素和二氢欧山芹醇当归酸酯质量分数,并结合HPLC指纹图谱对不同产地独活及其混伪品开展质量评价.结果表明,不同产地独活除陕西样品的蛇床子素略低于《中华人民共和国药典》(以下简称《药典》)标准外,其余样品均符合《药典》质量要求,而独活混伪品的蛇床子素质量分数均远低于正品独活质量分数.不同产地的独活HPLC指纹图谱有25个共有峰,各独活样品的指纹图谱与对照图谱的相似度在0.9以上,所建立的指纹图谱可用于独活的质量评价.因此,多指标的测定结果结合HPLC指纹图谱,可有效对不同产地的独活质量进行差异性分析和评价;混伪品蛇床子素的质量分数远低于正品独活,蛇床子素的质量分数高低可作为正品独活区别于混伪品的一个重要特征指标.     

基于单月期限的沪深300ETF期权定价实证研究

针对在2019年12月份上市的沪深300ETF期权,收集其在2020年1～9月9个单月的市场真实交易数据,使用期权定价模型进行实证研究.借助经典B-S-M模型和考虑支付已知股息率B-S-M模型2种期权定价模型分别计算每个单月期限的沪深300ETF看涨看跌期权理论价,并与市场价综合比较后可知,支付已知股息率的B-S-M模型均方误差更小且更精准,从而显现出支付已知股息率B-S-M模型的有效性优势.     

人丝氨酸蛋白酶抑制剂B3基因的生物信息学分析

人丝氨酸蛋白酶抑制剂B3 SERPINB3能抑制半胱氨酸蛋白酶,具有抗细胞调亡、促进细胞增殖和迁移作用,且与许多肿瘤的发生与发展密切相关.通过基因电子克隆(in silico cloning)获得SERPINB3基因全长cDNA序列(1779 bp),编码由390个氨基酸组成的蛋白质.核酸序列分析表明:SERPINB3基因位于人体18号染色体长臂(18q21.33),基因组跨越80373285 bp,含有个16外显子,15个内含子,其cDNA序列上总共有45个酶切位点.SERPINB基因核酸序列同源性分析显示,人类与黑猩猩的亲缘关系较近,与白眉猴和猕猴的亲缘关系是最远.SERPINB3蛋白序列同源性分析显示,人类和黑猩猩亲缘关系较近,和苍疣猴亲缘关系较远.SERPINB3相互作用蛋白的生物信息学分析表明:与SERPINB3相互作用的蛋白中,以丝氨酸蛋白酶家族成员居多,且大多在调节炎症反应、细胞增殖分化以及凋亡等方面起着关键作用.本论文通过对SERPINB3基因的生物信息学分析,为SERPINB3的功能和分子进化研究提供更多的生物信息学参考.     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference，EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

熊果酸在神经精神系统疾病中的药理作用及机制研究进展

 熊果酸（ursolic acid，UA）是一种五环三萜类化合物，存在于熊果、女贞叶、枇杷叶等植物中。熊果酸不仅具有抗氧化、抗炎、抗肿瘤、抗糖尿病、保肝等药理活性，还具有改善和治疗多种神经精神系统疾病的作用。通过文献分析，归纳总结了熊果酸在神经元损伤、脑血管疾病和精神障碍中的药理作用及其作用机制的研究进展。     

融媒体背景下传统民营科技型企业的互联网转型:协同进化视角

借助隐喻手段,基于融媒体发展背景,以协同进化为理论依据,剖析传统民营科技型企业的互联网转型过程,总结机理与路径,提出协同进化式转型的理论模型.以千城智联(上海)网络科技有限公司为案例企业,分析其与地方电视台的协同进化过程,研究发现:①基因改变意味着组织认知模式的变化,具体表现是互联网思维的建立以及从单式思维到链式思维的转变;②协同进化基本路径为企业基因改变→企业行为转变→合作方基因改变→合作方行为转变→企业与合作方性状变化;③协同进化的标志是生态位改变,后者由协同关系的转变来衡量,分别经历了买卖关系、资源共享关系、价值共创与共享关系三种状态;④协同关系的演进激发平台网络效应的形成.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.