西藏牦牛染色体的研究

应用外周血淋巴细胞短期培养法，结合Ｇ显带、Ｃ显带和Ａｇ－ＮＯＲｓ显带技术，研究了西藏耗牛的一般核型、Ｇ带、Ｃ带、Ａｇ－ＮＯＲｓ核型，并对耗牛的Ｙ染色体多态性进行了探讨．     

基于案例分析的人工湿地尾水处理技术进展

人工湿地技术综合了基质、微生物和植物对水中污染物的协同去除机制,广泛用于提升污水厂尾水水质,是一种绿色低耗的生态修复技术.本文汇总了以人工湿地为核心技术的众多城镇污水处理厂尾水资源化案例,对人工湿地技术的不同工艺运行方式和优缺点进行了分类归纳,提出依据不同水质特征量身设计复合人工湿地工艺的策略,为污水处理厂尾水的资源化利用提供参考.     

南水北调东线工程调水期洪泽湖水质变化规律分析

为了解南水北调东线工程调水期间洪泽湖水质变化,基于2013—2020年洪泽湖调水期水质监测数据,采用Daniel趋势检验分析水质年变化趋势,通过空间插值得出各湖区水质分布规律,并进一步用主成分分析法分析水质主要污染类型。结果表明：2013—2020年洪泽湖调水期水质在合格至轻度污染之间,TP和TN为主要超标因子;时间上水质有变好趋势,空间上过水区水质最差,但有转好趋势,而成子湖区和溧河洼区有所恶化;污染类型以富营养化污染为主,氮磷营养盐影响较大;水质污染以入湖河流输入和建设用地增加人类活动的污染为主要来源,还伴有偶发污染事故;时间上洪泽湖对东线输水的综合水质有改善趋势,建议进一步加强相关污染防治工作,保护洪泽湖水环境,保障南水北调东线工程输水水质安全。     

双船联合举升多体协同作业系统横摇稳性评估

基于ADAMS平台,构建特定场景双船联合举升多体协同作业系统虚拟样机,对新型一体化拆解作业双船联合举升过程中待拆除组块横摇稳性进行预测与评估。构建了该系统拓扑模型,使用几何参数描述系统中上部组块横摇运动特征;通过虚拟样机仿真探究了双船不同耦合运动情况时上部组块最危险失稳状态,并分析了上部组块重心至连接点连线垂直距离与水平距离比值对横摇角度的影响规律。结果表明:物理模型试验数据驱动的虚拟样机技术可以有效评估该系统运动特征,与几何拓扑模型得到的上部组块横摇失稳角度理论公式计算结果吻合;双船同相位横摇与反相位垂荡耦合运动时对上部组块横摇稳性影响最大;待拆除上部组块横摇失稳时的极限纵横比可以作为复杂多体系统横摇稳性评估参数,为实际工程方案选择提供参考。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

基于网络药理学和分子对接探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的作用机制

借助网络药理学和分子对接技术,探讨智脑胶囊改善阿尔茨海默病的干预机制。通过TCMSP、TCMID等多个数据库寻找与智脑胶囊相关的化学成分及其作用靶点;利用GeneCard等数据库获取阿尔茨海默病的作用靶点;运用Venny2.1网站筛选出药物与疾病的交集靶点;使用STRING平台和Cytoscape软件进行拓扑分析得到智脑胶囊治疗阿尔茨海默病的核心作用靶点;采用Metaspace数据库对潜在核心作用靶点进行GO(gene ontology)及KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes)通路富集分析;利用AutoDock软件使用分子对接验证活性化合物与核心靶点的结合能力。结果表明：在智脑胶囊中共筛选出44个活性成分和292个有效靶点,智脑胶囊与阿尔茨海默病共同靶点58个;蛋白质-蛋白质相互作用得出关键靶点包括AKT1、IL-6、TNF等;GO分析共包含1 419条,KEGG得到175条代谢通路,主要包括脂质与动脉硬化、TNF信号通路;分子对接显示关键成分与靶点具有良好的结合能力。研究表示智脑胶囊可能通过脂质与动脉硬化和TNF信号通路等途径来减轻...     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。