发挥科协组织优势切实做好科技人才开发工作

贯彻中央和省、市人才工作会议精神，实现“三个转变”，推进宜宾经济新跨越，科协组织具有明显的科技群团优势，发挥着党和政府联系科技工作者的桥梁和纽带作用，在促进人才资源向人才资本转化，加速“人才立市”战略进程，全面建设小康社会，实现宜宾“三个美好”目标方面作出了积极努力，取得明显成效。     

基于MIKPSO-SVM方法的工业控制系统入侵检测

针对Kalman粒子群算法在优化基于支持向量机的工业控制系统入侵检测模型时易陷入局部极小的问题,该文提出了一种改进的多新息Kalman粒子群算法。所提算法不仅考虑当前粒子信息的观测值,同时充分利用之前时刻的有用信息对粒子的状态进行估计,为粒子位置的更新提供足够的冲量,使得算法跳出局部极小,从而提高了算法的优化精度。将所提出的改进算法用于支持向量机工控入侵检测模型参数寻优,并使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。仿真结果表明:与Kalman粒子群、粒子群以及遗传算法相比,该文所提出的算法——优化的支持向量机入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有明显提升。     

转录组和表达谱分析揭示PEBP基因家族成员参与调节滴水珠的珠芽发育

为进一步揭示半夏属植物珠芽发育的分子机理,本文利用Illumina Hiseq平台对滴水珠进行转录组和表达谱测序。转录组测序获得6.68 Gb的数据,组装去冗余后得到66,907个Unigene,平均长度为893 bp。将Unigene比对到Nr、KOG、GO和KEGG数据库中,分别获得了34,947、27,886、9,149和27,006个注释信息。叶柄、珠芽和块茎表达谱测序分别获得24.08、24.02和24.06 Mb的数据库,其中6,961个Unigene的表达量在叶柄、珠芽与块茎之间同时存在差异(6,576和4,021个差异Unigene分别比对到GO和KEGG数据库)。转录组测序获得13个Unigene为PEBP基因家族成员相关序列,其中4个为差异表达。结果表明转录组和表达谱测序可用于筛选调控珠芽发育的候选基因,PEBP基因家族成员在珠芽发育调控中的作用值得进一步研究。     

融合全局与局部哈希特征的目标实时跟踪

为了缓解光照变化、部分遮挡和背景干扰等场景对于目标跟踪算法的影响并实现实时跟踪,提出了基于全局和局部哈希特征的建模方法.这种建模方法能够有效地提取目标全局和局部特征并进行融合,从而获得更加鲁棒的目标表达.为了提升算法的运行效率,采用倒金字塔候选框搜索策略,以去除大量的冗余候选框;另外,使用汉明距离来度量候选框与目标框之间的相似性,并结合哈希特征和汉明距离的特点,将位操作嵌入到了哈希特征的提取与存储及汉明距离计算的过程中.最后,通过在一些复杂场景中与多个经典跟踪算法进行对比实验,验证了本文算法在稳定性、鲁棒性和时效性等方面的优势.     

超声振动下Sr对A380合金组织性能的影响

超声振动作用下,添加质量分数(w(Sr))为0~0.25%的Sr,对A380合金进行变质处理,以研究Sr和超声振动对A380合金微观组织和力学性能的影响.结果表明:加入Sr与超声振动使A380合金组织显著细化,树枝晶α-Al由粗大变为细小、呈球状,共晶Si相也由粗大针状变为蠕虫状、点状和纤维状;w(Sr)=0.15%时,对组织的细化效果最理想.只添加w(Sr)=0.15%的Sr时,A380合金铸态下抗拉强度(σ_b)、屈服强度(σ_(0.2))、伸长率(EL)和硬度分别为305 MPa,219 MPa,3.78%和106 BHN;w(Sr)=0.15%,且有超声振动作用时,σ_b,σ_(0.2),EL和硬度分别为318 MPa,227MPa,3.99%和108 BHN,此时晶粒尺寸最小,约为42μm,形状因子最大,为0.71.     

n个n维向量的等价性质及应用

基于"线性代数"课程的特点和在线优质资源辅助教学的推广,利用矩阵方法讨论了向量组的线性关系与行列式的值、矩阵的秩、初等变换、线性方程组的解和矩阵的特征值等问题之间的内在联系,建立了关于n个n维向量的一系列等价性质;最后,举例说明了系统掌握这些等价结论在解决一些综合性的考研试题方面的应用。     

我国装配式建筑全生命周期风险分析

风险分析是工程项目风险管理的重要内容之一。装配式建筑的内涵决定了装配式建筑比一般建筑有更为复杂的风险。建立装配式建筑全生命周期风险系统,确定装配式建筑的目标系统,分析环境系统风险、实施过程风险,并进一步分析导致实施过程风险的技术系统风险和管理系统风险因素以及风险因素与参建主体的关系。最后分析各风险因素和参建主体对装配式建筑目标实现的影响。通过这些分析,可以帮助各参建主体提高对装配式建筑的认识,并为应对装配式建筑的风险做准备。     

基于H-ELM的交通事故预测方法研究

面向智能交通管控需求,研究了极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法在交通事故预测方面的应用.单隐层ELM主要侧重于有监督模式下的数据分类,面对多源数据融合的交通事故预测,特征的自组织学习和提取就显得尤为重要,因此研究了具有深度特征的H-ELM(Hierarchy ELM)算法.该算法融合了无监督学习模式的特征提取和有监督学习模式的特征分类,既能继承深度网络的自组织学习能力也继承了ELM的快速训练能力.在此基础上构建了单隐层ELM和H-ELM交通事故预测模型并进行了比较研究,结果表明H-ELM在预测准确度方面具有较大的优越性.     

常见海洋细菌对纳米二氧化钛的响应

选择6种常见海洋细菌,包括非光合细菌海杆菌(Marinobacter sp.)、盐单胞菌(Halomonas sp.)、交替单胞菌(Alteromonas sp.)、副溶血弧菌(Vibrio parahaemolyticus)以及光合细菌聚球藻(Synechococcus sp.)XM-24和299,并以模式菌大肠杆菌(Escherichia coli)和枯草芽胞杆菌(Bacillus subtilis)作为参照,通过测定生长曲线和生物量来表征纳米TiO_2(0.1,1,10,100mg/L)对其生长的影响,并通过测定叶绿素a含量来指示聚球藻的光合能力.结果显示:在低质量浓度下(0.1和1mg/L)纳米TiO_2对所试细菌的生长影响不显著(p0.05),而在高质量浓度下(10和100mg/L)纳米TiO_2则会显著抑制其生长(p0.01),并且浓度越大抑制效果越明显;100mg/L纳米TiO_2对聚球藻299的叶绿素a合成也有抑制作用;纳米TiO_2对非光合细菌生长的抑制作用一般在18h后显著显现(p0.05),而对2种聚球藻生物量的影响则在6d之后较为显著(p0.05).研究结果将为进一步评估纳米TiO_2对海洋生态环境安全造成的影响提供参考.     

模糊信息处理方法在油气识别中的应用

通过对模糊理论的研究,利用模糊信息处理方法完成对储集层的热解参数的处理,建立了凝析油气层、气层、油层、差油层、油水同层、含油水层、水层、干层等八类储集层模式的特性指标的隶属函数、模糊识别矩阵以及最优模糊聚类中心矩阵。通过实验验证,该方法具有较好的识别效果。