基于运动行为的复杂监控事件探测

针对视频监控过程,使用运动目标的状态特征描述场景中存在的语义内容.基于DBSCAN聚类模型学习特征集的潜在结构,生成了运动行为模式集.使用高级Petri网刻画模式间的连续、并发等时序关系,构成复杂语义事件探测模型.无监督式的模式学习过程对低层噪声有较强的鲁棒性,而定性的事件描述模型对于高层事件的推理具有更强的灵活性.在实验中,通过聚类学习得到的行为模式,给出了事件Petri网的具体建模过程,并演示了"停留"与"偷车"两个感兴趣事件的探测结果.     

肝素-紫杉醇抗癌药物系统的合成及其对癌细胞生长抑制的研究

为解决紫杉醇作为抗癌药物水溶性差毒性大的缺点,采用天然生物大分子肝素为载体,利用其具有良好的生物相容性、生物降解性以及良好的水溶性特征,选用三种带有不同a-取代基的氨基酸作为连接臂,设计合成了一类新型肝素-氨基酸-紫杉醇药物输送系统,目标产物用1H NMR进行了结构表征.体外水解动力学测试结果表明该系统水溶性好,MTT法测试结果表明所有化合对MCF-7(乳腺癌细胞)细胞毒活性优于紫杉醇.     

TIAR通过在DNA和RNA之间的穿梭机制调控DNA的转录活性

应用体外转录模型,即通过构建T7 及T7 TIAR 的碱基序列及部分退火的双链模型,合成了一段ODN,其包含单链的TIAR结合位点和1个T7的起始位点.通过进行RNA转录分析,TIAR的结合和替代实验,证明了TIAR可与富含T的单链DNA结合,并且TIAR与DNA的结合可因DNA的转录活性而解离.这一发现为TIAR可在DNA与RNA之间穿梭提供了证据.     

网络传播对图书馆的影响及对策

在简述网络传播特点的基础上,分析了网络传播对图书馆的影响,并据此提出了图书馆的应对策略。     

编目之审美体验

结合工作实践,对编目工作之美以及如何在工作中积极有效地创造美进行了初步探讨。     

α-唑基-α-芳氧烷基频哪酮(芳乙酮)及其醇式衍生物抗真菌活性的支持向量机研究

采用支持向量机（SVM）算法,将其用于α-唑基-α-芳氧基频哪酮（芳乙酮）及其醇式衍生物抗真菌活性的研究．讨论了该类化合物的量子化学参数、计算核函数及参数的选择和优化问题,建立了抗真菌活性预测的数学模型,结果表明支持向量机可用于该类化合物抗真菌活性的筛选和构效关系（QSAR）的研究．     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

绿豆芽超氧化物歧化酶在胁迫条件下的活性变化

超氧化物歧化酶（SOD）能通过歧化反应清除生物细胞中的超氧自由基,从而减少自由基对有机体的毒害．系统研究了绿豆芽中的超氧化物歧化酶在胁迫条件下其活力的变化情况．实验结果显示：在各种胁迫条件（干旱、盐、低温、高温和紫外光）下,绿豆芽中的SOD活力在受到逆境胁迫的最初一段时间内呈上升趋势,随着胁迫时间和程度的增加,SOD活力均表现下降趋势．     

基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

木槿花期花瓣生理生化变化的研究

为探明高等植物花期花瓣的生理生化动态变化,以木槿花为材料,测定了自然花期中花瓣部分生理生化指标.结果表明:在整个木槿单花花期(一个白昼)中,花瓣浸出液的相对电导率(REC)和花瓣中丙二醛(MDA)含量持续上升,在花瓣开始萎蔫的20:00时达到最高峰;花瓣中花青素含量在8:00~10:00时较低,12:00时含量升高并维持平台期,18:00时后迅速下降;花瓣中还原性糖含量和花瓣干鲜比(DW/FW)的变化均为单峰曲线,DW/FW峰值出现在16:00时,还原性糖含量14:00时最高;花瓣超氧化物歧化酶(SOD)活性和超氧阴离子(O2.-)产生速率的变化为双峰曲线,峰值分别在8:00时与16:00时、12:00时与16:00时.