“苦”是一种常见的味觉感受,也是中药药性的主要特征;“苦味”作为中药药性“五味”之一,是对中药药物功效和作用规律的高度概括;苦药“能泻、能燥、能坚”,具有“泄火、降气、燥湿和坚阴”等作用;苦味中药占比较高,传统中药理论认为苦味成分就是苦味中药的活性成分,这些成分主要包括生物碱、苷类和苦味质等;感受苦味的受体分子分布在味蕾、肠道和呼吸道等组织器官中。本文综述苦味中药的活性物质成分、苦味分级、苦味产生的机制、苦味与疾病之间的关系和苦味的生物学意义等,期望它能对中药药性的研究和苦味中药的临床应用提供参考。

本文采用人工室内垂直降温模式对尼罗罗非鱼和奥利亚罗非鱼进行不同降温速度的低温胁迫实验,计算出实验鱼的半致死低温与低温胁迫死亡水温范围,计算不同温度下实验鱼的死亡率,得出致死低温范围,讨论持续性低温的伤害。另外,通过双变量Logistic模型拟合降温速度、降温时间和死亡率关系的三维曲面,分别计算2种罗非鱼的冷伤害上限温度(ULCIZ)和半致死伤害积温(SIT)。结果表明,尼罗罗非鱼和奥利亚罗非鱼的ULCIZ分别为15.44 ℃和15.00 ℃、SIT分别为-0.038 9 h·℃和-0.104 4 h·℃,说明奥利亚罗非鱼群体的耐寒能力较尼罗罗非鱼群体的强,尼罗罗非鱼耐寒性能有待进一步选育提高。

针对无人机任务随机下发场景中由于任务完成时间约束带来的任务完成度低的问题,本文提出一种基于深度强化学习的分布式多无人机任务动态分配方法。该方法通过无人机之间的实时交互,首先,对正在执行的任务和新到任务的时间约束、任务量、优先级等特征进行实时量化,同时在任务执行过程中动态生成新的任务优先级特征;然后,将无人机交互后形成的全局任务特征视为无人机共享的任务情况,并不断进行更新形成动态决策依据;最后,在时间约束下,根据实时任务完成情况通过深度强化学习方法进行无人机的行为决策,达到新任务与正在执行任务的动态分配以提高任务完成度。仿真结果表明,该方法能提高时间约束下的系统整体任务完成度。

光纤马赫-曾德尔干涉仪(Mach-Zehnder interferometer,MZI)传感器基于模式干涉原理,通过监测目标对传感器模式干涉的影响来实现对目标物的传感与测量。本文阐述光纤MZI传感器的特点、传感机理、研制技术和传感应用,详细介绍光纤MZI传感器已有的主要制备方法,包括光纤错位熔接法、纤芯失配法、光纤侧边抛磨法和光纤拉锥法等,分析比较各种制备方法的适用性和局限性;系统综述光纤MZI传感器在温度、应变、液位、曲率、压力、折射率、双参量和生化监测等方面的传感应用及优缺点;最后对光纤MZI传感器的研究进行展望。

如何实现药物靶向高效递送是目前的研究热点。超声具有无创、无辐射、操作简单、价格低廉等优点,临床诊断利用了超声波的反射、折射和衍射原理。由于具有机械效应和热效应,超声也是一种高效的药物控释外源性刺激方法,可以提高病变组织和细胞膜的通透性,促进细胞对药物的摄取,在此基础上发展的超声介导药物递送系统,已经成为一种高效、无创的递送技术。通过超声辐照肿瘤区域,实现药物的定点定量释放,提高局部药物浓度,改善疗效。超声联合各类载体,诸如超声微泡、脂质体等在药物靶向递送方面具有极大的临床转化价值。本文从超声增强药物递送机制、超声响应载体、超声增强药物递送效果及其临床应用前景等方面进行综述。

本文提出一种基于多路循环神经网络与深度学习的股票预测方法。针对股票的涨跌预测问题,使用分布式向量表示方法提取出股票相关的新闻文本特征,同时考虑到股票相关信息的时序性以及新闻影响的持续性特质,使用多路循环神经网络模型对所提取的特征与交易信息进行协同训练,从而获得历史信息的低维向量表示。最后将多个循环神经网络的输出进行拼接,利用深度神经网络共同对股票的涨跌进行分类预测。本文使用上证A股的价格与新闻数据进行实验,实验结果表明,本文所提出的方法在股票预测任务上具有明显的优越性。

针对大多数扫地机器人在进行全覆盖路径规划时,普遍存在重复率偏高和覆盖率偏低问题,并且在遇到密集零散的障碍区域时,会产生线路规划凌乱甚至不能覆盖的问题,设计一种基于分治思想的全覆盖路径规划算法,通过在地图上构建若干线段序列,按照线段序列端点间曼哈顿距离最小原则对局部路径线段进行相连,形成若干弓形线路块;然后采用分治算法实现全局各弓形线路块间最近端点对的匹配,并进行衔接,最终生成路径均匀的全覆盖线路。通过与牛耕式单元分解结合生物激励神经网络覆盖算法进行场景实验对比,分析表明在密集零散的障碍区域中,本文算法仍能规划出整齐平滑的可通行路径,覆盖率仍能高达91.3%,重复率下降约39.3%,时间花销约降低28.1%。

随着医疗技术的进步,各种新技术与新方法不断涌现,评价这些方法测量结果的一致性尤为重要。可靠的一致性评价结果对提高医疗服务质量、减少医疗资源浪费具有重要意义。目前我国对临床测量中Bland-Altman一致性评价方法的研究较少,且在临床应用中该方法的使用不当问题凸显。本文讨论单次测量和重复测量情况下的Bland-Altman一致性评价流程,针对不同数据类型介绍其处理方式,并对该方法的使用规范进行梳理,以帮助医学工作人员在临床数据分析中正确使用统计分析方法。

通过全面系统的文献梳理,共发现已记载广西蚁科昆虫8亚科78属328种及亚种,其中广西特有种26种。与面积相似的云南省蚁科昆虫种类组成进行对比分析表明,广西的物种数和特有种数仅分别为后者的63.69%和12.20%,意味着广西还有不少种类有待发现和描述。现将已知的广西蚁科昆虫按照亚科、属和种分类阶元以及拉丁字母的先后顺序整理成名录,为国内外相关科技工作者提供参考。

本文采用TSMC 0.18 μm CMOS工艺,设计了两款可工作在2.4 GHz频率上的窄带低噪声放大器(LNA)。两款LNA的电路结构分别为Cascode电路结构应用电流复用技术,以及应用正体偏置效应的折叠Cascode结构。所设计的两款窄带LNA的仿真结果表明,在2.4 GHz工作频率上,Cascode结构LNA在1.5 V供电电压下电路功耗为4.9 mW,增益为23.5 dB,输入输出反射系数分别为-16.9 dB与-16.3 dB,噪声系数为0.72 dB且IIP3为3.12 dBm;折叠Cascode结构LNA可在0.5 V供电电压下工作,功耗为1.83 mW,增益为23.8 dB,输入输出反射系数分别为-28.2 dB与-24.8 dB,噪声系数为0.62 dB且IIP3为-7.65 dBm,适用于低电压低功耗应用。

青钱柳Cyclocarya paliurus (Batal) Iljinskaja为胡桃科Juglandaceae青钱柳属Cyclocarya植物,该植物属于自然界较为少见的单种属植物。青钱柳为我国特有的药食两用植物,广泛分布于我国南方多个省份,不仅含有人体所必须的常量矿物质,而且还含有对人体有重要保健功能的微量矿物质;主要有机成分为三萜类、黄酮类、多糖类、苯丙酸类等化合物。研究表明,青钱柳具有降血糖、降血脂、抗炎、减肥、抗肿瘤、提高免疫力等多种药理作用。本文对近年来有关青钱柳的化学成分和药理活性研究进行综述,以期为后续研究、开发和利用该植物提供参考。

荧光偏振技术是根据体系中荧光基团与检测分子结合前后的偏振信号变化,对分子间相互作用进行研究或定量检测目标分子的一种分析方法,具有灵敏度高、分析快速、操作简便和易实现高通量测定等多种优势,同时可与其他分析检测技术联用,在生化分析和疾病诊断等领域得到广泛应用。近年来,随着现代分析技术的发展,核酸和材料科学等领域的技术进步,许多具有更高分析检测性能的荧光偏振技术相继被报道。深入探究稳定性强、成本低廉以及功能多样的荧光偏振检测技术是未来研究的发展趋势。本文主要介绍近年来荧光偏振技术检测生物小分子、核酸、蛋白质、生物酶、金属离子、农药以及生化相关物质等方面的应用,并对荧光偏振技术的前景进行展望。

生态园林城市是人与自然和谐相处的最佳城市形态,建设生态园林城市对城市绿地景观格局优化具有重要作用。以徐州市2004年和2014年的Quick Bird卫星影像为信息源,运用地理信息系统技术,选取斑块平均面积、斑块密度、香农多样性指数、香农均匀度指数、最小距离指数和廊道密度等,对徐州市在国家生态园林城市建设驱动下的绿地景观格局变化进行研究。结果表明:2004—2014年,徐州市城市绿地斑块平均面积从0.17 hm²增加到0.40 hm²,斑块密度从5.97个/hm²降低到2.45个/hm²,廊道密度从1.12 km/km²增加到2.32 km/km²,公园绿地最小距离指数明显增加。这说明在国家生态园林城市建设驱动下,徐州市中心城区的绿地数量在增长的同时,景观格局也在不断优化,主要表现为:绿地斑块增大、破碎度降低、景观连接度明显提高、防护绿地功能增强、公园绿地分布向均匀化发展,这些变化对保护城市生物多样性、提升城市绿地系统生态功能、方便居民使用起到重要作用。

针对双向单车道的AGV(automated guided vehicle)系统作业场景,考虑到AGV车辆行驶过程中直线和弯道的速度差异,以最小运行代价和优先级相结合为任务生成策略,构建了避免冲突的AGV系统动态路径规划的时间窗模型及其算法流程,为运行总成本最小约束下智能物流和自动化仓储系统中多台AGV协同作业的动态路径规划问题提供了有效方法。经过案例验证,该算法能够有效规划系统中多台AGV协同作业的路径,使系统运行的成本最低,降低仓储系统运行的总成本。

电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)成像是重要的临床医学诊断手段,而造影剂是其中的重要组成部分。提高造影剂的靶向性,有利于对疾病进行早期诊断是造影剂研究发展的一大趋势。本文对靶向CT造影剂的研究进展作一概要介绍。

本文建立了一类三种群具有捕食-竞争-合作混杂交互关系的生态模型。首先引入辅助系统, 应用微分方程比较原理, 构造合适的Lyapunov函数以及分析方法, 讨论了系统解的正性和有界性, 建立正平衡点全局渐近稳定性的充分条件。然后通过数值模拟检验本文结论的有效性。

传统的带阻滤波器大多是采用全无源元件实现,存在阻带带宽不易调节、电感元件占芯片面积大等问题。本文采用TSMC 180 nm CMOS工艺,提出一种基于N通道陷波滤波器的带宽可调带阻滤波器,该电路由2个二阶N通道陷波滤波器和跨导单元构成,通过跨导单元使两通道的频率相对总输出频率向上和向下偏移,实现了滤波器的阻带带宽可调谐。在1.8 V的供电电压下,采用Cadence Spectre RF仿真,结果表明:滤波器的增益大于-2 dB,陷波频率可调范围为0.3~1.2 GHz,阻带带宽可调范围为20~48 MHz,阻带抑制为12 dB,频偏为150 MHz时,IIP3为9.8 dBm,F_N为3.5~6.5 dB。该带阻滤波器不仅实现了带宽可调谐的功能,而且电路结构简单,易于全集成,电路整体性能得到提高,为多标准、多频率的无线电应用提供了参考。

本文以沪深300指数成分股为股票池,构建出一个能持续战胜市场的量化选股模型。第一步先从基本面入手,通过多因子打分模型筛选出50只长期优势股,对应的上市公司经营状况良好,具有一定投资价值,但短期内可能受市场震荡影响,未必在一周之内有上涨表现。在第二步引入支持向量分类算法对长期优势股展开技术分析,从中选出本周上涨概率最大的10只优势精选股买入。该模型在2015—2017年累计收益率达73.03%,年化收益率为20.05%,夏普比率为0.54,远超同期沪深300指数的业绩表现。

本文在中国切叶蚁亚科Myrmicinae名录的基础上,对2008—2019年中国新纪录和之前名录统计遗漏的蚁科昆虫物种进行全面整理,共补充纪录127种。其中,中国新增纪录82种,之前的名录遗漏45种。

多模态融合旨在将多个模态信息整合以得到一致、公共的模型输出,是多模态领域的一个基本问题。通过多模态信息的融合能获得更全面的特征并且提高模型鲁棒性,目前多模态融合技术已成为多模态领域核心研究课题之一。本文基于ImageNet、HowNet和CCD,通过人工标注构建了一个新的多模态知识库,已完成校准ImageNet中21 455个名词及动词概念的映射,有效地将HowNet以及CCD中概念映射到ImageNet中。该数据集能够应用于自然语言处理任务和计算机视觉任务,并通过图片信息和概念信息提高任务效果。在图片分类中,通过增加HowNet和ImageNet概念能够融合更多的图片特征来辅助分类;在语义理解中,通过映射增加图片信息可以更好地理解语义。

数字图像是当前网络环境下重要的信息载体,包含机密信息的图像一旦遭受恶意攻击和窃取,则极有可能出现信息安全问题。因此,对图像信息采取有效的加密保护迫在眉睫。基于压缩感知的混沌图像加密算法同时兼顾了图像数据安全和传输效率,具有很高的研究和应用价值。本综述首先介绍混沌理论、图像加密和压缩感知的基本原理;其次,分析基于压缩感知混沌图像加密中几种主要方法的特征及优势,总结当前的研究现状;最后讨论尚存的问题并展望未来的发展趋势。

首先,对罕见变异遗传关联分析领域存在的统计问题及相关研究前沿和热点进行梳理分析;其次,对单位点及多位点分析常用统计方法做系统概述,并讨论这些方法存在的问题及面临的挑战;最后,对多性状多位点关联分析方法的未来发展前景作展望。

罗非鱼是水产养殖的重要品种,低温是限制其生长的重要因素,研究低温对罗非鱼的寒害机理及适应机制对提高其耐寒能力尤为重要。本文综述了罗非鱼耐寒性能的评估指标、方法和低温耐受性,低温对罗非鱼外部特征、行为变化、血液生理生化指标及鳃、肝、脾的影响,介绍了罗非鱼耐寒相关基因的研究进展,以期为罗非鱼耐寒性能评价和耐寒品种选育提供参考。

两球形颗粒之间的相互接触问题是研究微机械系统中纳米接触问题的一个重要课题。在微尺度下,毛细液桥现象尤为重要,在观测纳米级物体的相互接触作用力中不可避免地要研究微纳米尺度的液桥问题。本文采用液桥力学平衡、环形近似、体积守恒方法,建立了微纳米球形颗粒之间的液桥模型,通过精确的数学求解,分析球形颗粒的接触角对于毛细作用力和液桥的断裂高度的影响。模拟结果发现,当2个颗粒之间的毛细力作用都很小时,液桥的断裂高度随着接触角的增加而减小,当其中一个颗粒的毛细力作用比较大时,断裂高度随着接触角的增大而增大,接触角的大小对于液桥的断裂高度有直接的决定作用。研究结果为计算预测微观颗粒之间的相互作用力、探索纳米颗粒间的相关特性和机理提供参考。

景观视觉评价反映了景观评价主体的风貌特征及给人的视觉感受。随着居民生活质量和审美水平的不断提高,景观的生态性与视觉美受到社会各界广泛重视,景观视觉评价有关的研究逐步成为景观美学研究的中心问题。本研究基于CNKI和Web of Science(WoS)核心合集数据库检索得到1998—2022年中文和外文文献,采用文献计量法结合文献综述法梳理分析景观视觉评价领域的热点主题和研究趋势,通过CiteSpace软件绘制知识图谱进行关键词和发文作者机构等网络图谱的可视化分析与信息统计。结果表明:1)景观视觉评价研究的外文文献总量多于中文文献,1998—2008年WoS核心合集中外文文献发文量处于空缺阶段,2009年开始出现发文至2022年发文量呈波动式快速增长阶段,1998—2022年CNKI中文文献发文量呈现缓慢增长到较快增加的趋势。2)中文文献景观视觉评价研究热点侧重于对乡村、城市公园和风景区的景观评价与视觉分析,外文文献研究注重大尺度场地的景观生态评价和视觉影响力分析。3)欧美国家视觉评价体系、模式及学派的出现为景观视觉评价提供了理论基础,景观视觉评价研究发展的过程呈现出融合多学科领域的综合性,3S、3D可视化和数字化等现代技术为景观视觉评价提供了新的思路和手段。4)国内外景观视觉评价研究领域已形成了一定规模的作者、机构合作网络,国际发文作者和机构的合作关系相对更为密切。本文通过对景观视觉评价领域的已有研究成果进行总结与梳理,为建立科学化的景观视觉评价体系及提升评价工作的可操作性提供科研依据,推动景观美学价值有效转化为工程实践。

水果的自动检测是自动采摘、果园喷药、采后分拣等农业应用中的关键技术。针对果园环境中柑橘目标小、噪声多、遮挡严重等问题,本文基于YOLOv4算法提出一种改进的适用于果园环境的柑橘快速识别方法。主要改进措施包括:一是在训练阶段利用Canopy算法和K-Means++算法自动选择先验框的数目和大小;二是在YOLOv4网络中每个不同尺度特征的输出层前增加一个调整层,并采用残差网络结构和密集连接网络相结合,同时修改回归框损失函数,以便检测复杂背景下的小柑橘;三是在保证不造成较大检测精度损失的前提下,对网络中不重要的通道和网络层进行剪枝。与目前常用的YOLOv4、MLKP和 Cascade R-CNN等3种目标检测算法的对比实验结果表明,本文改进的YOLOv4算法对果园环境下不同生长期柑橘的检测平均准确率达96.04%,平均检测速度为每张图像0.06 s,均优于对比的3种主流目标检测算法。本文提出的方法可为自然条件下果园中柑橘的采摘、产量评估等应用提供技术和方法指导。

采用高脂饮食构建小鼠肥胖模型,发现传统高脂饲料存在适口性差、建模时间长、成模率低等问题。针对这些问题,本文通过改进传统高脂饲料配方,采用间隔喂养的方法构建C57BL/6J小鼠肥胖模型。造模组成模后检测血清生化指标、脂肪质量、肝脏、脂肪、胰腺组织病理学变化。结果表明:1)投喂改进高脂饲料均能缩短造模时间,在间隔喂养方法下仅需6周即可建成小鼠肥胖模型。2)高脂饲料组血清中肝功能、肾功能相关生化指标正常,血脂升高(P<0.01);病理学组织切片显示肝组织存在轻到中度水肿,脂肪细胞体积增大,胰腺组织未见异常。本文的改进高脂饲料适口性好,能在短时间内升高小鼠体质量,比市面上同类型的高脂饲料建模时间更短且具有食品安全性。

函数型数据采用全非参数的方法,假设数据来自一条光滑的曲线,把整个曲线当成一个样本来处理,从而避免高维和高度相关的问题。其研究始于20世纪50年代,经过近70多年来的发展,很多经典的统计分析方法都被推广到函数型数据,且被中外学者写成综述和相关书籍以便研究者使用,如主成分、典型相关、线性模型和聚类问题等。但是,目前仍缺少有关函数广义线性模型和分类问题的综述和书籍。基于此,本文从函数型数据发展的数据形式、函数近似包括基底展开和主成分、函数广义线性模型和分类等问题的发展历程及未来发展方向等方面进行详细的综述。进一步,为了能够在经济、金融、医学、气象和环境等领域更好地应用函数型数据,本文提供了具体的样条估计计算程序。

肺癌是全球死亡率最高的癌症之一,肺结节作为肺癌早期诊断的重要依据,对其进行精准分割格外重要。为了帮助医生诊断肺部病变,本文提出一种改进的UNet肺结节分割方法。首先,在特征提取部分引入高效通道注意力网络(efficient channel attention for deep convolutional neural networks, EcaNet),提高UNet分割效果,使其具有良好的泛化能力。接着,为了降低模型参数量、提升算法分割性能,提出一种基于深度可分离卷积的特征融合模型,用深度可分离卷积代替传统卷积完成特征融合。然后,针对肺结节图像特点,将基于重叠度损失函数(dice loss)与加权交叉熵(weighted cross entropy, WCE)结合作为新的损失函数。最后,为验证所提算法Eca-UNet的有效性,在LIDC-IDRI肺结节公开数据集上进行评估。结果表明:Eca-UNet算法在DICE相似系数、MIOU上比UNet分割算法分别提高10.47、7.34个百分点;同时在训练速度上提升了10.10%,预测速度提升了11.56%。

针对循环神经网络(recurrent neural networks, RNN)网络结构存在的长期依赖问题,门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络作为RNN的一种变体被提出。在继承RNN对时间序列优秀记忆能力的前提下,GRU克服了时间序列的长期依赖问题。本文针对金融时间序列数据存在的依赖问题,将GRU扩展应用到金融时间序列预测,提出了基于差分运算与GRU神经网络相结合的金融时间序列预测模型。该模型能够处理金融时间序列数据的复杂特征,如非线性、非平稳性和序列相关性。通过对标准普尔(S&P)500股票指数的调整后收盘价进行预测,实验结果表明,所提出的方案能够提高GRU神经网络的泛化能力和预测精度,并且与传统预测模型相比该模型对金融时间序列的预测拥有更好的预测效果和相对较低的计算开销。

微电网技术发展日益成熟,储能装置的合理配置是解决分布式电源存在随机性与间歇性等问题的主要方式之一,而良好的微电网复合储能容量优化配置方法可以保证微电网经济可靠运行。近几年兴起的氢储能具有清洁、容量大的优势,且对于“碳中和”、“碳排放”具有重要意义,氢能开发与利用已成为世界上许多国家能源体系中的重要组成部分。储能是构建新能源微电网的基础,但单一储能已经无法满足当前微网快速发展条件下的运行要求,因此混合储能的容量配置是目前研究的重点。本文以包含氢储能的混合储能微电网作为基本结构,介绍微电网各组成部分的数学模型和相关研究,对比氢储能和其他储能;阐述储能容量配置目前的研究现状以及存在的相关问题;对氢储能未来其他研究方向和创新进行展望。

C₂₁甾体是一类母核含有21个碳原子的甾体衍生物,是孕甾烷或其异构体的衍生物,有抗肿瘤、抗炎、镇痛、抗生育、抗抑郁、免疫调节等多方面的药理活性,具有十分重要的药用价值。萝藦科植物是天然C₂₁甾体的主要来源之一。根据相关文献统计,近20年来从萝藦科药用植物中分离鉴定的新C₂₁甾体化合物共624种,包含9种不同的骨架类型。我们分3部分对21世纪以来萝藦科植物中C₂₁甾体的分布、结构特征及药理活性进行综述,以期为C₂₁甾体的深入研究和开发利用提供参考,为探索萝藦科植物的药用价值和药效物质基础提供科学依据。本文综述萝藦科植物中孕甾烷型C₂₁甾体的分布、结构特征、理化性质及波谱特征。

声音事件检测技术能够识别出一个音频段中存在的事件类别并标注出各事件的起止时间,在智能城市、医疗监控、野生动物保护等应用场景有巨大潜力,是机器听觉领域的一个重要研究课题。本文从监督学习和半监督学习2个方面对声音事件检测方法进行综述,汇总和分析现有研究中使用的特征、检测模型及其性能。对于监督学习,重点介绍机器学习方法和深度学习方法。对于半监督学习,总结基于均值教师、协同训练、多尺度卷积和注意力机制等4种有效方法。最后,介绍常用数据集和评价指标,并讨论未来可能的研究方向,包括声音分离预处理、合成数据和真实数据域适应、自注意力模型优化、特征选择和融合、流式系统建模等问题。

课程教学质量是衡量学校教学水平的一项核心内容,其教学效果可以从学生听课状态进行直观反映。为提升学生上课状态,督促课堂纪律,本文提出一种基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测的方法。首先,利用浙江农林大学监控视频进行手工标注图片,并利用数据增强方式增加图片规模,建立常见学生课堂行为数据集;然后,以预训练的Inception-ResNet-v2网络用于特征提取,目标检测框架选用Faster R-CNN,通过迁移学习方式实现对正常学习、睡觉、低头等课堂行为的检测;最后,通过多路特征融合方式,在拥有丰富语义信息的深层中融入更多细节信息的浅层特征,得到改进的学生课堂表现检测模型。实验结果显示:该模型的查准率均值可达76.32%,在原有算法基础上提升了12.22个百分点,取得较好的检测效果。该模型对学生课堂行为具有较高的查准率,表明多路特征融合的Faster R-CNN在学生课堂行为检测具有一定的应用前景,可为提高课堂教学质量提供新的参考。

直翅目是不完全变态昆虫中数量最多的一个类群,全世界已知28 000种以上。随着分子生物学技术的发展,线粒体基因组因进化速率快、普遍为母系遗传、极少发生重组等特点而被广泛应用于直翅目各个阶元的系统发育和进化研究中。目前,已有 223条直翅目线粒体基因组序列被测定并上传至NCBI数据库,其中包括143条蝗亚目线粒体基因组序列和80条螽亚目序列。直翅目昆虫的线粒体基因组大小为16 kb左右,包括37个编码基因和一段控制区,是共价闭合的双链DNA结构,碱基组成有明显的AT偏向性。结合线粒体基因组数据探讨系统发育,有利于解决直翅目系统发生关系和进化方面的问题,但同时也存在研究类群不全面、数据信息发掘不到位等方面的不足。

为探索广西植被变化的规律及主导因素,本文利用植被归一化(NDVI)数据、气象数据和DEM数据,通过一元线性回归方法、变异系数以及相关分析法,对比分析不同植被类型、土壤类型、海拔高度的植被NDVI值的变化。研究表明:(1)广西植被覆盖状况良好,总体呈上升趋势。草丛、阔叶林、针叶林的植被覆盖高。(2)广西58.76% 区域的植被处于非常稳定状态,37.84%区域的植被处于稳定状态,1.07%区域的植被变异剧烈,即大部分地区植被呈稳定状态,极少数地区变异剧烈。阔叶林处于稳定状态,变化较小。(3)年平均NDVI值与年降水、气温总体呈负相关。(4)针叶林、阔叶林、灌丛和草丛的植被覆盖呈轻度增加。赤红壤、红壤、黄壤、石灰土、粗骨土地区的植被覆盖呈增加趋势,而砖红壤地区的呈下降趋势。(5)NDVI值随着海拔高度的变化比较明显,总体变化呈“增加—下降—增加”的趋势。

本文总结中国蚁型亚科群(the formicomorph subfamilies)蚁亚科Formicinae已知昆虫10属107种4亚种,其中箭蚁属Cataglyphis 7种,蚁属Formica 44种1亚种,短角蚁属Gesomyrmex 1种,毛蚁属Lasius 19种,刺结蚁属Lepisiota 8种3亚种,长齿蚁属Myrmoteras 2种,尼氏蚁属Nylanderia 21种,织叶蚁属Oecophylla 1种,拟立毛蚁属Paraparatrechina 3种,立毛蚁属Paratrechina 1种。因长有德和贺达汉于2002年命名的粗壮黑蚁的Formica robusta已被Carpenter占用,故将其重命名为长贺氏蚁Formica changhei Ran et Zhou。根据Lapolla最新研究成果,将观音立毛蚁和孔明立毛蚁从立毛蚁属Paratrechina中移至拟立毛蚁属Paraparatrechina,提出了2个新组合,即:观音拟立毛蚁Paraparatrechina guanyin (Terayama,2009) com.nov.和孔明拟立毛蚁Paraparatrechina kongming (Terayama,2009) com.nov.。文中给出各种的中文译名、拉丁学名和分布,并对近年来分类地位发生变化、具有较大经济意义和社会意义的种,以及需要特别说明的种作了注解。

形态测量学是生物形态定量研究的重要部分,广泛应用于分类鉴定、系统发育、形态变异研究。本文阐述几何形态测量学的分析方法与流程,即标点法与轮廓线法、薄板样条分析与傅里叶分析、主成分分析和系统发育主成分分析、聚类分析、判别分析及模块集成分析,并总结几何形态测量学常用分析软件及其主要用途,同时介绍几何形态测量学在直翅目中的应用,以期为直翅目昆虫研究提供新思路。

本文针对动力电池老化试验耗时长、工作量大等问题,在现有的电池老化研究基础上,把电池老化描述为日历老化和循环老化2种过程,并分别建立电池的日历老化模型和循环老化模型,以流经电池的电流大小为转换条件,把二者统一于电池动态老化模型。基于该模型可以估计短时间、多工况切换条件下动力电池的衰减容量。在计算机环境下完成该模型的搭建,并进行了3种不同的电动汽车充电方案下电池老化情况的仿真试验,在较短的仿真时间内模拟了电池老化的过程,降低了验证电池老化过程的成本。

为了有效提高灰狼优化算法的收敛速度及求解精度,本文结合精英反向学习策略增加种群的多样性,将收敛因子从线性变为非线性,重新设计位置更新公式提高算法的收敛精度,提出一种非线性参数的精英学习灰狼优化算法。8组典型测试函数的实验测试表明,算法的收敛速度和收敛精度均有不同程度的提高。在求解IIR数字滤波器优化设计问题时,表现出了优良的性能。