基于知识图谱的国民经济动员主题热点及演变研究

研究利用CiteSpace可视化分析软件绘制知识图谱，归纳国民经济动员研究主题热点，梳理其研究主题的演变过程，总结该研究领域的发展趋势。对现有研究持续热度最高、年度热度最高及研究热点主题演进趋势进行归纳分析，能看出现有研究在取得丰硕成果的同时，仍存在一些薄弱环节。未来可对研究对象进行类型化分析、设置更为具体化精细化研究议题、实现多学科视角交叉融合和推广运用经验研究方法多措并举，进一步深化国民经济动员研究。     

葎草抗炎镇痛有效部位筛选及机制

目的 筛选葎草镇痛抗炎的有效部位，初步探讨有效部位镇痛抗炎的作用机制。方法 采用溶剂萃取法将葎草水提液分离为不同部位；采用小鼠热板和醋酸扭体疼痛模型，筛选葎草镇痛作用的有效部位；采用二甲苯小鼠耳肿胀、大鼠蛋清足跖肿胀2种急性炎症模型以及大鼠棉球肉芽肿慢性炎症模型，筛选葎草抗炎作用的有效部位；检测有效部位对醋酸所致疼痛模型小鼠血清前列腺素E₂（PGE₂）、环磷酸腺苷（cAMP）含量以及蛋清所致大鼠足跖炎症组织NO和PGE₂含量的影响。结果 葎草石油醚萃取部位明显延长热板所致小鼠的痛阈值（P < 0.05），明显减少醋酸所致小鼠扭体反应次数（P < 0.05）；葎草石油醚萃取部位明显抑制二甲苯所致小鼠耳廓肿胀（P < 0.05），明显抑制蛋清所致大鼠足跖肿胀和大鼠棉球肉芽肿（P < 0.05）。葎草石油醚萃取部位明显降低醋酸所致疼痛小鼠血清PGE₂、cAMP的含量（P < 0.05），明显降低蛋清所致大鼠足跖组织NO和PGE₂含量（P < 0.05）。结论 葎草的水提液的石油醚萃取部位是镇痛抗炎的有效部位，其镇痛作用机制可能与降低PGE₂、cAMP的含量有关，其抗炎作用机制可能与减少炎症组织NO和PGE₂含量有关。     

基于机器学习的材料疲劳和腐蚀寿命预测研究进展

机器学习在多变量拟合、复杂数据相关性分析、隐含信息挖掘利用等方面具有强大功能,在机械结构故障预测和材料寿命预测方向的应用研究成为热点.本文介绍机器学习在材料疲劳和腐蚀寿命预测中的应用,深入探讨BP神经网络、支持向量回归、聚类分析算法和集成算法综合应用的研究现状,总结模型参数的选取方法和模型性能的评估指标,并对机器学习在材料疲劳和腐蚀寿命预测研究领域存在的主要问题和发展趋势进行剖析.     

制造工艺对三极管特性的影响分析与工艺控制实践研究

三极管生产工艺过程直接影响三极管的质量和特性－ 通过产品统计分析与实验研究，找出三极管漏电流异常变化、放大倍数、饱和电压、ＣＥ 反向击穿电压、ＣＢ 反向击穿电压漂移等特性参数不确定甚至失效的原因，并提出了工艺控制改善措施，进而提高了产品的可靠性和稳定性－图２ ，表１ ，参５－     

基于多策略改进麻雀搜索算法优化SVM的古建筑彩画分割

为精确地提取古建筑彩画的色彩、图案与轮廓信息，本文利用网络搜索优化SLIC超像素分割，通过多策略改进的麻雀搜索算法优化SVM的超参数选择过程，获取古建筑彩画分割的精确分类结果，最后利用ArcGIS软件进行分割结果的矢量化.实验表明：本文算法较原SSA-SVM具有更高的精度和效率，最终的彩画矢量化结果优异.     

基于GASpy的材料模拟计算框架

随着信息学和数据科学工具的发展,各种计算机科学软件在材料模拟计算领域的应用不断增加.为了加速催化剂的筛选,开展了基于信息工具如何改善和增强材料筛选的研究,介绍一种基于第一性原理的高通量材料集成计算框架GASpy(Generalized Adsorption Simu?lator for Python).该框架支持计算任务的自动化流程管理,可以借助Fireworks调用DFT(Den?sity Functional Theory)计算,并可以将运算结果以及中间步骤保存至MongoDB数据库.平台支持与不同高性能计算集群的动态绑定,支持大批量计算作业的生成、提交.平台同时支持数据的提取、自动存储.利用GASpy在天河一号上对材料网站上获取的晶体结构进行了实验测试,进行晶体结构优化并计算吸附能,结果表明结合各种信息学工具可以更加灵活高效地实现大规模自动化的DFT材料模拟计算,在模拟电催化领域有较好的应用前景.     

异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算策略

在异构边缘网络中,基站和边缘服务器的密集部署使系统功耗激增,为移动运营商带来了高额成本.同时,由于异构系统中任务的多样性和复杂性,高效的资源分配和任务迁移构成了严峻的挑战.针对上述问题,建立了服务器间的任务迁移和服务器睡眠模型,提出了一种面向异构边缘网络中服务器多睡眠模式的任务迁移算法.该算法先将问题按时隙划分为多个子...