基于多尺度投入-产出表的中国对外贸易产业结构调整多目标优化

出口贸易引发的资源流失风险是当今研究的热点. 本文动态地分析了出口贸易引起的资源流出变动及其影响因素, 并对2018-2022年中国地区出口贸易进行优化调整. 首先, 本文利用行业间投入-产出表和资源消耗数据计算中国各行业的直接和完全资源消耗系数; 其次, 利用结构分解模型挖掘出口导向的隐含资源流出量变动的主要原因; 随即, 将45个行业进行聚类分析, 探讨未来各行业的节约资源潜力和调整路径; 最后基于情景分析和多目标优化理论, 从出口贸易结构, 贸易额和技术发展视角对中国未来出口贸易进行模拟分析. 实证分析结果表明: (1) 直接消耗强度, 技术进步, 出口总量和出口结构等4个影响因素中, 出口额对资源流失风险的贡献率最大. 直接能源消耗强度有助于降低因出口导致的能源流出, 而完全消耗水资源强度的降低大大减少了资源流失风险, 符合现实； (2) 以2017 年为基准年, 利用多目标优化模型求解2018-2022年出口结构和出口量, 结果表明优化结果有利于降低资源流出量. 通过调整未来各行业资源消耗强度, 优化结果发现技术提升带来的资源节约优势逐渐增强, 本文认为, 为技术改善的资金(人员)投入的边际产出呈现逐渐增强效应.     

基于智能影像基因组学技术的阿尔茨海默病预测进展

 阿尔茨海默病（AD）起病隐匿，目前尚无有效控制病情进展以及治疗的药物或方法。在其发病轻度认知功能障碍阶段早期预测进行干预，则能有效控制其病程。从基于脑影像组学特征的AD早期临床诊断、基于人工智能影像组学技术的AD早期预测两个方面综述了AD的早期诊断与预测研究进展，提出结合多模脑核磁共振影像特征和组学特征，在深度学习的框架下，将影像学和基因组学联系在一起，构造高分类与预测性能的深度学习模型，可为AD早期筛查并干预提供支持。     

中国手语的羡余性及对手语翻译的启示

羡余性被认为是语言的一大本质属性,手语也具有羡余性.与汉语的羡余性相比,中国手语的羡余性主要有三方面的特点,一是兼具时间线条性和空间共时性的呈现特点,二是常常体现出汉语对中国手语的接触影响作用,三是与手语的表义特点有关.在汉语手译时,可利用增译和加注、表情和口动等羡余手段以处理汉语生僻词、新生词和难解词的翻译,以完足语义,减少歧义;还应简省处理汉语的羡余表达,以达到最佳翻译效果;另外,在手语汉译时需要增加必要的羡余信息以符合汉语表达习惯.     

联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为建模

针对旅客联程运输中旅客中转换乘行为,构建了多项Logit(Multinomial Logit,MNL)模型进行刻画分析.首先,设计了陈述偏好(Stated Preference,SP)调查问卷进行数据采集;其次,基于MNL模型对联程中转旅客的城市枢纽间换乘行为进行建模,并利用Biogeme软件对模型参数进行标定;最后,计算出各方式的分担率并与实际调查结果进行对比分析.结果表明:与出行目的、行李大小等因素相比,联程旅客个人特征(年龄、职业、收入等)的影响最为显著,考虑了旅客个人差异的MNL模型拟合误差在1.5％以内;此外,旅客对交通工具拥挤度、舒适度、班次数量以及准时性的关注程度也影响了其选择行为;联运旅客对时间效率尤为关注,超过50％的联运旅客选择地铁,当公交出行时间下调0％～20％时,可以一定程度上将换乘地铁的联运客流转移至公交上.研究结果对于枢纽间换乘需求预测、多方式协同调度以及提供旅客个性化出行服务具有一定的参考作用.     

一种基于HMM模型改进的地图匹配算法

针对轨迹数据在线地图匹配中难以同时保障算法的准确率和时间效率的问题, 提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)改进的在线地图匹配算法, 并提出综合距离因素和方向因素计算发射概率的方法。与其他全局或者局部算法的不同之处在于, 改进的在线地图匹配算法引入可靠点进行轨迹分割, 减少了转移概率的计算和匹配结果的输出延时。用西雅图市浮动车的轨迹数据进行算法的实验验证, 结果表明, 与传统的HMM地图匹配算法相比, 改进的算法在准确率和时间效率上更优, 能够满足在线地图匹配的需求。     

Defining G protein-coupled receptor peptide ligand expressomes and signalomes in human and mouse islets

Introduction

Islets synthesise and secrete numerous peptides, some of which are known to be important regulators of islet function and glucose homeostasis. In this study, we quantified mRNAs encoding all peptide ligands of islet G protein-coupled receptors (GPCRs) in isolated human and mouse islets and carried out in vitro islet hormone secretion studies to provide functional confirmation for the species-specific role of peptide YY (PYY) in mouse islets.

Materials and methods

GPCR peptide ligand mRNAs in human and mouse islets were quantified by quantitative real-time PCR relative to the reference genes ACTB, GAPDH, PPIA, TBP and TFRC. The pathways connecting GPCR peptide ligands with their receptors were identified by manual searches in the PubMed, IUPHAR and Ingenuity databases. Distribution of PYY protein in mouse and human islets was determined by immunohistochemistry. Insulin, glucagon and somatostatin secretion from islets was measured by radioimmunoassay.

Results

We have quantified GPCR peptide ligand mRNA expression in human and mouse islets and created specific signalomes mapping the pathways by which islet peptide ligands regulate human and mouse GPCR signalling. We also identified species-specific islet expression of several GPCR ligands. In particular, PYY mRNA levels were ~ 40,000-fold higher in mouse than human islets, suggesting a more important role of locally secreted Pyy in mouse islets. This was confirmed by IHC and functional experiments measuring insulin, glucagon and somatostatin secretion.

Discussion

The detailed human and mouse islet GPCR peptide ligand atlases will allow accurate translation of mouse islet functional studies for the identification of GPCR/peptide signalling pathways relevant for human physiology, which may lead to novel treatment modalities of diabetes and metabolic disease.

     

基于LabVIEW与SQL server设计的浮标电源远程管理系统

针对现有海洋浮标缺乏对电源有效监控管理的问题，提出了一种基于LabVIEW与SQL server编程，结合C8051F021单片机硬件的方法，设计了岸站服务器的终端监控软件和安装于浮标上的硬件电路。通过网络或北斗通讯等实时通讯方式，实现对浮标上电源的实时监控和管理，提高了浮标电源的利用和管理的能力。     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

县域景观特征管理单元划分方法——以武胜县为例

为了解决目前国内景观特征研究多以大尺度为主且以自然条件为基础, 缺少实际管理意义的问题, 尝试从县域层面进行景观特征单元的划分, 并与现有行政管理单元相结合, 提出发展建议。依据武胜县30 m高程、坡度和土地利用数据, 将武胜县域划分为100 m×100 m的栅格网络, 利用 ArcGIS和SPSS进行二阶聚类分析。结果显示, 武胜县可以划分为7类景观特征管理单元, 单元内部自然地理特征相似, 组间差异显著。将武胜县按聚类结果划分为较单一镇域、较单一村域和较复杂村域 3 种不同的管理模式, 并分析较复杂村域的成因, 提出管理策略。最后, 从景观特征保护出发, 对武胜县 7 处建成区提出规划管理建议。