信息的爆炸式增长给多源数据融合研究提供了现实基础,使其在纳入数据范围与应用前景上不断拓展,而人工智能相关技术的发展更为其提供了创新的可能。为梳理多源数据融合研究的历史脉络、发展现状与前沿趋势,本文使用CiteSpace软件,面向中国知网和Web of Science(WOS)数据库中的相关研究,按年发文量、机构共现、作者共现、关键词共现、关键词聚类与突显词,对1992—2022年的文献进行可视化分析。结果表明,近年该主题下的中外研究逐渐走向成熟,在跨学科领域的概念统一和集成方法方面日渐拓展,进入大发展期。中文研究机构和作者网络相对松散,热点研究内容相对聚焦,集中在以数据融合为核心的信息融合、多源异构数据等方面,具有注重交叉性融合、算法优化、跨领域应用等特点。外文研究机构和作者网络相对成熟和稳定,热点研究内容更加广泛,包含多源信息融合、激光雷达数据等方面,具有注重异构整合、深度洞见等特点。未来,相关研究将伴随人工智能技术发展,深入更为多元的高级算法设计和特定场景应用。研究结果可帮助研究人员展开选题和前沿识别,助力研究质量提升与创新发展。

䗛目昆虫因其拟态现象、断肢再生、孤雌生殖、防御机制等特殊行为具有重要的研究价值。通过查阅文献整理出广西䗛目昆虫名录,共6科7亚科38属88种2亚种,并提供了每个种的相关文献记录、分布地点、模式产地、模式标本及保存地、两性标本和卵等信息。与前人研究相比,新名录新增了13种2亚种,并按照亚科、属和种分类阶元以及拉丁字母的先后顺序进行整理归纳,为广西䗛目昆虫的分类学和保护生物学研究提供参考。

图正则非负矩阵分解(GNMF)虽然已成为大量多视图聚类方法的基本框架,但其尝试用简单图融合来自不同视图的复杂数据关系,同时获得一致性判别表示,这无疑有很大挑战性。为了更好地应对多视图数据的聚类任务,本文提出一种基于超图正则非负矩阵分解的半监督多视图聚类方法ASMCHNMF。该方法通过构造超图,学习来自多个视图的数据高阶关系,为合理利用现实世界中可获取的标签信息,引入标签约束项进行半监督学习。此外,该方法同时考虑一致性信息和互补性信息的学习,采用自适应措施区分不同视图的贡献,并使用交替迭代算法来对主函数进行优化。在7个真实数据集上的对比实验表明,在其中6个数据集上,ASMCHNMF算法的ACC和NMI指标均优于经典算法和当前先进算法。

随着物联网、无人驾驶等新技术的快速发展,基于网联交通驾驶环境为混合动力车辆节能驾驶与能量管理优化注入了新的研究思路。针对燃料电池混合动力汽车在多信号灯城市道路的驾驶场景,本文提出一种基于深度强化学习算法的车速与能量管理的多目标分层联合优化方法(DDPG-DP)。在上层节能速度规划方面采用DDPG算法,同时设计多目标奖励值函数和加入优先经验回放机制,在提高算法速度和稳定性的基础上,进行节能、驾驶舒适性以及通行效率的多目标速度规划。在下层能量管理方面采用动态规划算法(DP),以氢气消耗最小化为目标实现混合动力系统的最优节能控制。结果表明:在本文设定的2种场景中,DDPG-DP算法比IDM-DP算法在通行效率上分别提高15.25%、20.18%,氢气燃料消耗分别降低25.66%、17.86%;同时在本文设定的2种场景中DDPG-DP算法相比于全局最优算法(DP-DP)在通行时间上只存在5 s左右差距,氢气燃料消耗比最优算法仅相差2.84%、4.7%。在通行平稳性上DDPG-DP算法比另外2种算法(IDM-DP、DP-DP)速度波动更小且未出现急加减速情况,能够较好地保证乘坐的舒适性。本文通过速度规划和能量管理双层主动式架构,能够实现混合动力车辆主动式节能优化,将为混合动力汽车日常驾驶提供更大节能潜力,同时对于网联燃料电池混合动力汽车的多目标生态驾驶优化奠定了研究基础。

黄杉Pseudotsuga sinensis是中国特有植物,既是宝贵的经济树种也是山地生态系统中重要的组成成分,为国家 Ⅱ 级重点保护物种,但近年来由于非法采伐导致种群数量急剧下降,因而开展其相关保护研究迫在眉睫。本研究采用MaxEnt模型对黄杉在未来SSP126和SSP585这2种极端温室气体排放情景下的分布情况和空间格局变化进行预测,探究影响其分布的主要环境因子和动态变迁情况,并结合主要分布地年龄结构评估黄杉未来生存前景,以期为未来气候变化背景下黄杉种质资源的保护和合理利用提供理论基础。结果表明:1)最干月降水量、年降水量、海拔和最冷月最低温度是影响黄杉分布的关键因子,其贡献率分别是40.8%、24.7%、15.8%、7.2%;2)当前黄杉适生区主要分布在台湾和大陆西南地区,核心分布区集中在云贵高原的高山地带;3)未来不同情景下的不同时期黄杉适生区分布呈现出北移的趋势,适生区面积有小幅增长,但是核心高适生区分布条带发生断裂,呈现出一定程度的破碎化分布;此外,多数重点保护种群的适生区情况不变,但个别种群适生区缩减,种群存在消失的潜在风险,应该对其进行重点保护。

现有点云配准算法提取的特征不够丰富,导致配准精度很难进一步提升。针对该问题,本文提出一种基于深度学习的多尺度特征融合点云配准算法。首先,利用EdgeConv提取多个不同尺度的特征,该特征能够保持局部几何结构特性;接着,引入非线性极化注意力对其输出特征进行筛选,从而提高特征信息的有效性;然后,将以上多尺度特征进行融合并再次利用EdgeConv提取其特征,从而提高特征的表达能力;在刚体姿态估计阶段,采用线性李代数处理旋转变换以充分挖掘点云中的变换信息;最后,根据配准过程中提取点云特征的变化,动态调整损失函数各组成部分的权重,获得更准确的模型预测结果。在ModelNet40数据集上进行实验,本文算法在训练集和测试集样本种类相同时的旋转误差为1.826 7,位移误差为0.001 0;在训练集和测试集的样本种类不相同时(泛化实验)的旋转误差为2.979 4,位移误差为0.001 0。实验结果表明,本文算法的配准精度相比当前主流算法均有提高且泛化性能较好。

准确预测车辆轨迹可以保障自动驾驶车辆行驶安全,针对已有方法对长序列轨迹建模预测能力有限的问题,本文提出一种基于Transformer网络的车辆轨迹预测模型。将车辆的运动数据与交互数据输入驾驶意图预测模块生成概率意图向量,通过Concatenate函数与轨迹信息拼接后输入轨迹预测编码器,利用多头注意力机制充分提取轨迹特征,经解码器得到未来时刻的车辆轨迹分布。在车辆轨迹真实数据集NGSIM上进行验证,结果表明:在2 s预判时间下,驾驶意图预测模块准确率可达到85%以上;在4 s的预测时域下,轨迹预测模型相较于已有模型,其RMSE降低均达到10%以上。本文提出方法为自动驾驶车辆准确预测轨迹提供技术支持。

井冈两头蛇Calamaria jinggangensis Cai,2023隶属游蛇科Colubridae,目前仅记录分布在江西井冈山。2021年9月至2022年6月,在广西桂林全州县才湾镇、龙胜县黄沙镇采集到2号疑似井冈两头蛇的样本(标本号GXNU20210909007和GXNU20220613012)。基于线粒体细胞色素b(cyt b)基因的系统发育分析表明,桂林采集的两头蛇样本与井冈两头蛇地模标本聚为一支,并且2号标本与井冈两头蛇的遗传距离为0.005~0.030,小于同属内其他物种之间的遗传距离(0.052~0.237)。经过形态学比较和系统发育分析,确认该2号标本为两头蛇属Calamaria的井冈两头蛇C. jinggangensis。此发现为该物种在广西的新记录,为井冈两头蛇的地理分布和系统发育提供更多的信息。

生态补偿机制构建难点在于厘清补偿主客体、评估补偿优先时序及精准测算补偿标准,构建科学有效的生态补偿机制有助于流域上下游生态保护责任合理分配。本文以珠江—西江经济带地级市为研究单元,将改进三维生态足迹模型与生态系统服务价值估算相结合,测度2005—2020年各市生态补偿价值与标准,引入生态补偿优先级,最终划定优先支付、潜力支付、平衡、潜力受偿及优先受偿5类分区。结果表明:1)2020年经济带生态补偿赤字为288.09亿元,广州支付价值最高为185.14亿元,人均生态补偿标准为987.92元,仅崇左获生态补偿,受偿价值为0.68亿元,人均受偿标准为32.62元。2)广州、佛山与南宁长期为优先支付区;崇左长期为优先受偿区;肇庆、柳州及百色近年转为潜力支付区;来宾、贵港、梧州与云浮为平衡区;经济带优先受偿区与潜力受偿区逐步转为优先支付区、潜力支付区与平衡区。3)广州、佛山及南宁应率先支付生态补偿平衡经济带区际生态保护责任,协调区际生态保护共治关系;应优先给予崇左生态补偿以实现生态保护受益,获得生态环境治理的经济支持。

本文对柑橘溃疡病菌进行分离鉴定,并研究血散薯Stephania dielsiana Y. C. Wu内生真菌提取物对柑橘溃疡病菌的抑制活性,为柑橘溃疡病微生物源防治剂的开发奠定基础。利用组织分离法和平板划线法从患柑橘溃疡病的沃柑叶中分离纯化得到菌株KY(F),其在NA培养基上菌落呈黄色、圆形、黏稠状、全缘、有光泽、表面微隆起;经染色和形态学观察确定其为革兰氏阴性菌,具有极生单鞭毛,有荚膜;PCR结果显示菌株KY(F)能扩增出符合预期大小的目的条带(413 bp),具有和柑橘溃疡病原菌相同且独有的保守蛋白基因;根据柯赫氏法则,将菌株KY(F)接种到健康沃柑离体叶片上能产生典型的柑橘溃疡病症状,确定菌株KY(F)为柑橘溃疡病菌。通过带毒平板法测定18种血散薯内生真菌乙酸乙酯提取物对该病原菌的抑制活性。结果表明,供试浓度为5 g/L时,18种提取物对KY(F)均能完全抑制,MIC值为0.312 5～5 g/L。其中6株内生真菌(Stdif6、叶-7、叶-9、J-10、J-29和Y-10)的提取物对柑橘溃疡病菌的抑制活性最高,MIC值为0.312 5～0.625 g/L,均小于1 g/L;其次为5株内生真菌(J-8、J-21、J-36、Y-64、和YB-5)的提取物,MIC值为1.25 g/L,均小于2 g/L;Stdif9和Y-66提取物对柑橘溃疡病菌也有较高的抑制活性,MIC值为2.5 g/L;叶-11、Y-51、Y-59、YB-25和YB-26这5种提取物对柑橘溃疡病菌的抑制活性较其他菌株提取物低,MIC值为5 g/L。研究结果为后期从血散薯内生真菌次生代谢产物中寻找柑橘溃疡病防治剂提供参考。

本研究探讨桂花精油对人神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞和急性衰老小鼠模型的抗衰老作用。在体外实验中,本文通过测定桂花精油对SH-SY5Y细胞中衰老标志物的表达及细胞内活性氧(ROS)水平的影响来评估其抗衰老效果,结果表明,2~100 μg/mL的桂花精油对SH-SY5Y细胞无毒性,并能显著降低H₂O₂诱导的ROS水平及改善衰老细胞特征,包括降低衰老分泌相关表型(SASP)基因和衰老相关基因(P16、P53和P21)的表达,及减少SA-β-半乳糖苷酶(SA-β-gal)的产生。在体内实验中,不同剂量的桂花精油(0.012 5、0.025及0.05 μL/g)能显著提升急性衰老小鼠血清中的抗氧化酶(SOD、CAT)活性,同时降低丙二醛(MDA)和ROS水平。综合体外与体内实验结果,桂花精油通过其强大的抗氧化作用显著延缓了细胞和动物模型的衰老进程,为桂花精油在抗衰老治疗中的应用提供科学依据。

为解决当前光伏电池参数辨识精度低、速度慢、稳定性较差等问题,本文引入Tent混沌映射初始化种群,使初始解尽可能均匀地分布在解空间内;加入Levy飞行策略,更新蜣螂滚球行为时的个体位置,跳出局部最优解,扩大搜索范围;采用自适应t分布和动态选择策略,在更新蜣螂位置时使用以迭代次数为自由度参数的t分布变异算子对进行扰动,增强算法的全局开发能力和局部探索能力,加快收敛速度;提出一种基于蜣螂优化算法的光伏电池参数辨识方法。实验结果表明,对RTC France的单二极管模型、双二极管模型和光伏组件Photowatt-PWP 201模型进行参数辨识,获得的均方根误差分别为0.000 986、0.000 983、0.002 425。本文提出的方法可以更快更精确地辨识出光伏电池参数,且误差小,具有较高的稳定性。

大规模交通基础设施的快速发展加剧了生态风险,尤其是生态脆弱区的公路建设,易对沿线生物多样性及生态系统构成重大威胁,如何填补这一空白,更好地优化公路选线仍缺乏普遍研究。本研究以贵州省黔东南州玉屏至镇远公路选线为例,采取客观、定量的评价方法分析公路沿线生态稳定性,通过构建公路生态敏感性评价体系,运用层次分析法(AHP)及ArcGIS空间加权叠加分析,指导其在生态脆弱区的选线优化,有效防止生态系统的进一步破碎和丧失。结果表明:1)从高程(B1)、坡度(B2)、坡向(B3)、水源保护(B4)、土地利用现状(B5)、风景名胜资源保护(B6)、植被覆盖度(B7)、景观破碎度(B8)、地质灾害(B9)9个指标进行评价,权重值由大到小为B7＞B1＞B4＞B8＞B5＞B2＞B9＞B6＞B3,表明植被覆盖度对公路生态敏感性影响最大,坡向影响最小。2)玉屏至镇远公路生态敏感性分值为1.60～5.62,高敏感区和中敏感区分别占10.72%和25.84%。3)对传统公路选线(B线)与基于生态敏感性选线(K线)指标对比,K线生态敏感性(4.34)低于B线(4.58),提出了不同路段工程建设适宜性与生态恢复策略。本研究为生态脆弱区公路选线提供了科学依据,并可推广至其他领域绿色基础设施的规划与实践。

红树林生长在海岸带生态关键区,兼具陆地和海洋生态系统特性,具有重要的生态地位和生态服务功能。本文以1996—2022年Web of Science核心合集数据库为检索数据源,应用可视化文献分析软件CiteSpace对红树林研究领域的历年发文量及变化趋势、学科与期刊、主要研究的国家与机构、研究前沿与研究热点等方面进行统计分析。研究结果表明:1)自1996年以来,红树林研究领域的发文量不断增长,尤其是在分界点2008年之后的发文量呈指数型增长趋势; 2)主要涉及的学科有海洋与淡水生物学、环境科学及生态学;3)影响力较大的期刊有Science、Nature和Science of the Total Environment;4)发文的国家主要有中国、美国、印度、巴西和澳大利亚,其中中国的发文量位居第一;5)发文机构主要为中国科学院、佛罗里达州立大学、中山大学和厦门大学;6)红树林生态系统的保护、管理及修复、气候变化、生物多样性、沉积物和蓝碳等均为当前红树林的研究热点,遥感数据分析、红树植物多样性及功能、碳储量、珊瑚礁鱼类和内生真菌曲霉等是红树林研究领域的研究前沿。

抗生素的广泛使用迅速增加了抗生素耐药细菌(antibiotic-resistant bacteria, ARB)及其相关抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes, ARGs)的流行率,对全球人口构成了巨大的环境挑战和高健康风险。含有未经处理的抗生素废水及城市污水处理厂(wastewater treatment plant, WWTP)是ARGs和ARB产生和传播的关键热点,对人类和动物健康造成严重后果,同时威胁着生态安全。本文综述ARGs在污水中的发生和风险,并列举ARGs传播的主要途径和潜在影响,通过文献计量手段对ARGs的削减技术进行统计,为有效控制ARGs提供重要启示并对去除废水中ARGs的处理工艺进行批判性讨论。最后,总结复合污染促使ARGs产生的热门话题,为综合污染提供未来的研究方向和解决方案。

好氧堆肥是实现鸡粪资源化处理最主要的技术手段之一。然而在鸡粪堆肥过程中氮素损失较为严重,在降低肥效的同时,还引起严重的面源污染。本文总结影响鸡粪堆肥过程氮素损失的主要原因,并综述初始C/N、初始含水率、翻堆频率、添加剂种类对鸡粪堆肥过程氮素损失的影响,得出减少鸡粪堆肥氮素损失的最适初始C/N为20～25、初始含水率为60%～65%、翻堆频率为7天1次。复合添加剂较单一添加剂更能降低堆肥过程中的氮素损失。最后提出鸡粪堆肥未来方向的研究展望,为今后进行鸡粪堆肥过程中氮素损失的研究提供理论依据。

赤苍藤作为一种具有较高开发潜力的药食同源植物,是目前广西大力推荐种植的经济作物之一,但其物质基础研究匮乏,直接导致其在产品开发、市场推广等多个环节上严重受限。为了揭示赤苍藤的药效物质基础,本文从赤苍藤中分离并鉴定了11个化合物,均为首次从赤苍藤属植物中分离得到。结构上,这些化合物分别属于倍半萜、甾体、苯丙素、聚酮等多种结构类型。药理活性研究结果表明,这些化合物均具有一定的抗炎活性,其中acetanilide的抗炎活性优于临床抗炎药物吲哚美辛。研究结果为深入探究赤苍藤的药用价值和开发新药物提供重要参考。

本文旨在研究日粮添加不同水平发酵红薯渣对黄羽肉鸡生长性能、屠宰性能和肉品质的影响。先应用强迫饲喂代谢试验测定黄羽肉鸡对红薯渣发酵饲料营养物质的表观代谢率。再选用360羽1日龄黄羽肉鸡随机分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ 4个处理组,每组6个重复,每重复15羽。对照组(Ⅰ组)饲喂基础日粮,试验Ⅱ组、Ⅲ组、Ⅳ组1~21日龄分别饲喂基础日粮+10、30和50 g·kg^-1的发酵干红薯渣(等量代替玉米),22~42、43~70日龄分别饲喂基础日粮+50、80和100 g·kg^-1的发酵干红薯渣(等量替代玉米),试验期为70 d。结果显示:黄羽肉鸡对发酵红薯渣营养物质粗蛋白质、粗脂肪、粗灰分、粗纤维和总能的表观代谢率分别为63.67%、65.72%、70.85%、72.45%和87.93%;日粮中添加发酵干红薯渣等量替代玉米对黄羽肉鸡的平均日增重、平均日采食量和料重比的影响不显著(P>0.05);与对照组相比,Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ组胸肌和腿肌的pH值及红度(a^*)值提高(P>0.05),滴水损失率和剪切力降低(P>0.05),蒸煮损失率显著降低(P<0.05)。在日粮中添加50~100 g·kg^-1发酵干红薯渣等量替代玉米可改善黄羽肉鸡肌肉品质。

景观格局演变研究是城市可持续发展研究的重要手段,可以揭露景观发展的动态变化,把控城市发展与生态保护之间的尺度。本文基于景观指数法、二元logistic回归分析方法对桂林市临桂区20年间的景观格局变化及其驱动子因子进行分析,选取自然因子与人为因子共15项驱动力因子,将驱动因子全部赋值为栅格,使用ArcGIS10.7随机取样后进行二元logistic回归分析。结果显示:2000—2020年,临桂区城市化水平稳步提升,2015—2020年城市化进程最快,尽管建设用地占比不大,但其变化速率在所有地类中最大,从2000年的1.94%增加到2020年的3.64%,净增长了0.88倍,这是临桂区城市化快速推进的结果。城市化造成了一定的景观破碎化倾向,但景观整体结构变化幅度较小,总体呈现稳定趋势;临桂区各地类均呈聚集性分布,林地与耕地中存在巨型斑块,林地主要分布在北侧与南侧的山地,耕地、草地、建设用地、水域集中分布在以临桂镇为中心的平原地带,新增建设用地集中在临桂镇范围内;临桂区景观格局变化受自然条件、土地利用总体规划、城市发展政策、农业生产活动、城市化水平提升等因素综合影响。

糠醛是一类重要的生物平台分子,结构中的不饱和醛基在催化剂作用下可选择性氢化生成其他化学品。金属有机骨架(MOF)是一类由金属中心/团簇和配体组装而成的具有周期网络结构的晶态多孔材料,常作为催化剂载体及前驱体或直接作为催化剂用于糠醛加氢并表现出优异特性。本文概括MOF基催化剂的设计原理及其在糠醛选择性加氢中的应用研究进展,分析不同反应过程中影响加氢的关键因素和机理,讨论MOF基催化剂在糠醛加氢过程中面临的主要挑战,指出酸性位点调控策略是催化剂研究的关键问题,为MOF基催化剂制备及其糠醛加氢转化应用提供参考。

毕赤酵母Komagataella phaffii已经被广泛应用于生物技术行业,近年来,其作为模式生物的潜力逐渐受到关注。目前,酿酒酵母是最常用酵母模型,毕赤酵母与酿酒酵母在2.5亿年前分化,相比酿酒酵母,毕赤酵母进化速度较慢,更多保留了古代酵母祖先的特征,还具有利用甲醇作为唯一碳源生长的能力,这些特征使其成为研究真核生物分子细胞生物学的有价值模式生物。本文总结了毕赤酵母基础生物学方面的研究成果,包括甲醇同化、过氧化物酶体生成、交配与产孢行为,以及蛋白质分泌、脂质合成和细胞壁形成等过程,旨在全面且系统地综述毕赤酵母作为模式生物的研究进展。

个性化语音合成任务旨在合成特定说话人音色的语音。传统方法在合成域外说话人语音时,与真实语音存在明显音色差异,解耦说话人特征仍较为困难。本文提出面向训练时未出现的域外说话人适应场景下的多层级解耦个性化语音合成方法,通过不同粒度特征融合,有效提升零资源条件下域外说话人语音合成性能。本文方法采用快速傅里叶卷积提取说话人全局特征,以提高模型对域外说话人的泛化能力,实现句子粒度的说话人解耦;借助语音识别模型解耦音素粒度说话人特征,并通过注意力机制捕捉音素级音色特征,实现音素粒度的说话人解耦。实验结果表明:在公开数据集AISHELL3上,本文方法对域外说话人在客观评价指标说话人特征向量余弦相似度上达到0.697,相比基线模型提高6.25%,有效提升对域外说话人音色特征建模能力。

糖尿病视网膜病变眼底图像中出血点病灶尺寸小且分布密集,导致现有算法难以实现该病灶的精确检测及定位。本文提出一种RCA-YOLO出血病灶检测算法,算法在YOLOv5s基础上,首先在主干网络中使用RCA-Net模块,使网络在获得各通道间联系的同时保留目标病灶的位置信息,增强网络对出血区域的特征提取及定位能力;然后在特征融合阶段采用轻量化特征金字塔网络Tiny-BiFPN,在减少网络参数量的同时,实现高效率的多尺度特征融合;最后提出小目标特征增强模块,提升算法对小出血点病灶的检测精度。实验结果表明,改进后的RCA-YOLO算法能够准确地检测并定位出血点病灶,平均检测准确率(mAP)可达79.3%,较YOLOv5s算法提高了9.5个百分点,其检测结果同样优于Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOv7和YOLOv8s等主流算法。

以脐橙皮作为原料,采取超声协同纤维素酶辅助提取脐橙皮水溶性膳食纤维(SDF),通过单因素及响应面试验对脐橙皮SDF的提取工艺进行优化,并评价其体外益生活性。结果表明,超声协同酶解辅助提取脐橙皮SDF的优化工艺条件是:液料比16 mL/g、超声功率 45 W/L、超声时间40 min、纤维素酶添加量10.0 μL/g,该条件下脐橙皮SDF 提取得率为11.88%。体外发酵实验表明,超声协同酶解显著改善了SDF的体外益生活性。因此,超声协同酶解可被认为是一种对脐橙皮膳食纤维进行改性的优良方法,可为其在功能食品中的应用提供参考。

四甲基吡嗪(C₈H₁₂N₂)是一种天然化合物,最早是从伞形科植物川芎Ligusticum chuanxiong Hort.中提取而来,在生理学和临床医学方面的研究一直有很高的热度。四甲基吡嗪有扩张血管、活血化瘀、改善微循环的功效,而且具有特殊香味,可改善苦味、酸味,为烘焙食品、发酵食品提供香味,可作为食品增香剂应用于食品生产行业。本文论述微生物细胞内糖类通过代谢最终生成四甲基吡嗪的途径,概述目前提高微生物发酵生产四甲基吡嗪产量的常用方法,对利用微生物发酵生产四甲基吡嗪的优缺点进行讨论。

电力设备的缺陷处理工作主要依赖于处理人员自身的知识储备和经验,但由于缺乏完善的历史缺陷知识库辅助,经验知识相对不足的人员无法有效借鉴前人经验,难免会出现决策失误的情况,进而影响电力设备的消缺工作。针对以上问题,本文提出基于电力设备缺陷知识图谱的问答系统实现方法。首先对设备缺陷问答系统进行需求分析,并设计系统架构;然后分别建立问句实体识别模型、问句意图识别模型、查询语句生成模型对问句进行语义解析;最后基于电力设备缺陷知识图谱,构建电力设备缺陷问答系统。问句实体识别结果和问句意图识别结果表明,采用改进算法的各项指标均有较大提升:在问句实体识别方面,精确率、召回率和F₁值在整体上分别达到92.34%、97.65%、94.92%;在问句意图识别方面,准确率、精确率、召回率和F₁值分别达到82.17%、85.38%、82.36%和83.84%。问答系统功能的测试也证明该系统可以很好地应用于辅助电力设备的缺陷消除过程,快速提升缺陷维修策略制定的准确性和缺陷设备的消缺效率,促进电力系统安全平稳运行。

为了解决联盟链中实用拜占庭容错(PBFT)共识机制在区块链网络中节点数量增多的情况下,通信复杂度高、共识效率低下等问题,本文提出一种基于Raft的多主节点拜占庭容错共识机制IMRBFT。IMRBFT通过Maglev一致性哈希算法对区块链网络节点均匀分组,将这个共识流程分成组外共识和组内共识2部分。组内先选出领导者节点,通过信用机制将节点分为3个等级:可信节点、普通节点和不可信节点。与投票机制共同降低恶意节点成为领导者节点的概率,并与其他组的领导者节点组成委员会,委员会再经过组外信用值机制选出信用值最高的多个主节点进行组外PBFT共识。组内共识在Raft共识的基础上引入监管节点与中继节点,进一步提升安全性与共识效率,减少恶意节点的作恶行为。实验结果表明:IMRBFT的通信开销为线性增长,通信量为PBFT的41.6%,吞吐量为PBFT的4.2倍,共识延时降低76.4%。随着节点增多,优化更加明显,完全满足大型区块链网络的通信复杂度小、吞吐量高、共识延时短、安全性与共识效率高的要求。

基于多靶点虚拟筛选、网络药理学分析和体外实验,探讨强肝胶囊(QGC)治疗非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)的潜在作用机制。利用基于PPARα/γ、FXR 及 sEH的多靶点虚拟筛选选出QGC中具有治疗 NAFLD的活性成分,运用网络药理学预测活性成分靶点、疾病相关靶点,筛选调控疾病的关键靶点,通过Discovery Studio 2020软件和Gromacs软件对关键活性成分和关键靶点进行分子对接和分子动力学模拟分析。最后,通过实验验证QGC中的关键活性成分对肝细胞脂肪变性的改善作用。多靶点虚拟筛选得到235个 QGC活性成分,网络药理学分析得到320个成分-疾病共同靶点。分子对接结果表明,芹菜素、异鼠李素、迷迭香酸、大黄素甲醚、木犀草素与关键靶点PTPN1、PPARα、PPARγ、AR具有良好的结合能力。分子动力学模拟进一步验证了迷迭香酸、大黄素甲醚等化合物与关键靶点具有良好的结合稳定性。体外实验结果显示, 5个关键活性成分均能改善HepG2细胞的脂肪变性,其中异鼠李素、迷迭香酸、大黄素甲醚改善细胞脂肪变性模型的效果最佳。本研究通过多层面探讨,为QGC在NAFLD治疗中的开发和应用提供理论依据。

漓江是全球15条最美河流之一,孕育着较高的水生生物多样性。本研究构建一套适用于漓江的底栖动物多样性指数,并利用该指数对漓江生态健康状况进行评价,旨在为漓江水生态保护提供重要基础支撑。利用2021—2022年漓江底栖动物物种数和水环境数据,采用主成分分析方法研究水环境化学参数与底栖动物物种间的相关性,提出一套基于底栖动物属级分类水平的漓江BI指数(LJBI指数)。以25%分位数、50%分位数和75%分位数为分割点,将LJBI指数值分为4个等级,分别代表漓江水环境的优秀、良好、中等和一般。研究结果显示,在漓江分布的底栖动物以中度污染耐受物种为主,而适应于水质较为清洁的物种,例如孔龙虱属、宽肩蝽属、细䗓属等仅分布于上游溪流中,因此对于上游及支流溪流的保护尤其重要。从水环境健康来看,漓江上游水生态状况较好,例如青狮潭、高寨、华江乡等采样点被评价为优秀;漓江下游受人类活动影响,水生态相对变化较大,例如净瓶山段受修桥影响,水体浑浊,LJBI指数评价该采样点的水生态为一般。将该指数与其他常用底栖动物多样性指数比较,其优点体现在:①不受物种个体数量的影响;②对于使用者来说,操作简单、计算方便,能够较快得出结论;③便于在漓江流域推广和科普宣传,有利于调动全员参与漓江生态保护。

反锐化掩膜(unsharp masking, USM)锐化是图像编辑中改善图像视觉清晰度的一种常用操作。然而,若将这一操作应用到篡改司法证据或者公共事件图片等场景,则会造成严重危害。近年来,图像取证领域的研究者已经提出许多USM锐化取证与反取证的方法,本文对该领域文献进行系统性综述。首先阐述USM锐化操作的基本原理,然后从算法实现原理角度对现有的USM锐化取证与反取证方法进行分类总结,接着介绍相关文献常用的数据集,并对现有方法的性能进行对比评价,最后分析现有方法面临的挑战并对未来的研究方向进行展望,主要包括以下几个方面:使用新的数据集,深入取证与反取证博弈的研究,深入研究锐化反取证,注重取证方案的执行效率,提高反取证的可靠性。

基于格子Boltzmann方法的多相流模型具有相界面自动演化、无需边界积分等优势,在模拟复杂多相流系统中获得广泛的研究和应用。本文引入自由能密度计算分子间的相互作用力,提出一种满足热力学一致性和伽利略不变性的多相流模型。使用该模型预测气液两相共存密度的结果与理论值吻合得很好,误差值为-0.01~0.01,并且在低温度下优于改进的伪势模型。同时该模型也可以模拟较大密度比的气液系统,液相与气相的密度比可达10⁷以上。通过两相分离和液滴撞击液膜等一系列数值模拟,验证了该模型符合伽利略不变性。该模型物理清晰、易于实施,能够结合不同状态方程模拟多相流系统,具有较好的实用性和应用前景。

LLC谐振变换器在软开关特性方面有一定的局限性。针对可变负载条件下LLC谐振变换器软开关特性不稳定的问题,本文结合ZVS/ZCS边界推导了软开关约束条件,提出一套基于全桥LLC谐振变换器变化负载下参数优化设计方法,以提高系统的稳定性和效率。方案不仅考虑谐振电感、电容和变压器的参数优化,还充分考虑负载变化对软开关行为的影响。文中介绍了全桥LLC谐振变换器的工作原理,并对电压增益与谐振网络阻抗特性进行较为细致的分析。根据上述设计方案搭建了一台500 W的车载充电机试验样机,在实验室条件下对样机进行测试,结果表明试验样机整机在参数优化后效率有所提升,最高效率可达96.36%。

为提高暂态评估模型对电气动态特征的提取能力,以及面临系统拓扑结构发生变化时的泛化能力,本文提出一种具有时空双通道并行结构的在线评估模型。首先,该模型基于门控循环单元(GRU)捕捉暂态时序数据的动态信息,基于图注意力网络(GAT)构建电力系统拓扑结构与暂态稳定状态的非线性拟合关系,并通过注意力机制融合两通道的时空特征,从而得到更可靠的评估结果。其次,将该模型与迁移学习技术相结合,当原系统拓扑结构发生变化后,更新模型的网络参数,实现模型的在线更新。最后,采用IEEE 39节点系统和IEEE 300节点系统进行仿真与验证,模型评估准确率分别达到98.62%和98.51%,表明所提方法能够实现高效的暂态稳定评估,且有较强的鲁棒性。

为解决干扰背景下桥梁表面缺陷检测精度低、漏检率及误检率高等问题,本文提出一种数据增广与改进YOLOv8的桥梁缺陷检测方法。通过StyleGAN3和深度图像融合方法对少样本数据进行增广。在YOLOv8主干中加入SPD-Conv模块,提升对低分辨率缺陷的特征提取能力;颈部在AFPN结构的基础上,设计出AFPN_UCG结构,使网络能更好地处理多尺度信息;在C2f中引入RFCBAMConv和DLKA模块,构建C2f_RD模块,使其精准传递梯度信息,同时能够让网络更有效地捕捉小目标信息;通过DCNv3模块与Dynamic Head相结合设计出新的检测头,其将尺度、空间和任务3种注意力机制结合并使用DCNv3动态调整,进一步提升模型对不规则缺陷的预测性能。经实验,数据增广后mAP@0.5提升了2.4个百分点,改进后的YOLOv8准确率为93.2%,mAP@0.5为91.3%,较原模型分别提高了4.2和4.3个百分点,能够更加精准检测桥梁缺陷。

土壤微生物生物量对研究森林土壤养分状况和碳氮循环有重要意义,为探明退化红壤区不同林分结构下土壤微生物生物量碳氮分布特征和季节、土层变化规律,本研究以土壤微生物生物量碳(MBC)和土壤微生物生物量氮(MBN)含量为测定指标,以1991年营造的马尾松Pinus massoniana林和木荷Schima superb林为对照,分析马尾松林补植木荷对不同土层MBC、MBN含量的影响及其季节变化规律。结果表明:1)木荷林、马尾松木荷混交林土壤MBC含量显著高于马尾松林(P<0.05),马尾松林补植阔叶树木荷后显著提升了土壤MBC含量(P<0.05)。3种林分类型表层土壤MBC含量均显著高于深层土壤(P<0.05),季节之间有显著差异(P<0.05),MBC含量在春季最高,冬季最低。2)木荷林、马尾松木荷混交林土壤MBN含量显著高于马尾松林(P<0.05),马尾松林补植阔叶树木荷显著提高了土壤MBN含量(P<0.05)。3种林分土壤MBN含量均随着土层的加深而减少,季节对土壤MBN有显著影响(P<0.05),MBN含量在春季最高,夏季最低。3)土壤微生物生物量碳、氮之间存在极显著正相关性(P<0.01),土壤MBC含量与凋落物性质无显著相关性(P>0.05);土壤MBN含量与凋落物氮含量显著正相关(P<0.05),与凋落物碳含量、凋落物C/N极显著负相关(P<0.01)。研究结果表明马尾松林补植木荷显著提高了土壤微生物生物量碳氮(P<0.05),有利于土壤肥力的提升。

采用文献计量学方法厘清国内外三维荧光光谱技术对内陆水体中溶解性有机质(DOM)的研究现状、热点和发展趋势。利用CiteSpace知识图谱分析工具,以CNKI和WoS核心合集为数据源,从年发文量、发文作者、发文国家、关键词聚类以及突显等方面进行可视化分析,并对三维荧光光谱技术研究内陆水体中的DOM及其数据分析方法与解析技术进行综述。结果表明该领域年发文量呈上升趋势且以外文文献量增长较快为主要特征,中国是发文量最多的国家,国际化交流合作程度高且已形成较为稳定的研究团体,研究潜力充足。国内外利用三维荧光光谱技术对内陆水体中DOM的研究主要集中在易受人类活动影响或富营养化严重的水域,包括富营养化水体与沉积物中溶解性有机质,有色溶解性有机质和消毒副产物的研究,以及涉及溶解性有机质与重金属相互作用、全球气候变化响应、生物利用性等方面。除了采用常规的数据分析方法外,综合运用三维荧光光谱与吸收光谱、质谱等技术相结合,从分子水平解析内陆水体中DOM的组成和来源特征是该领域未来的重要研究热点与趋势。

问诊对话系统的基础是自然语言理解。自然语言理解是指从对话信息中提取出意图信息和实体信息,并将其转换为结构化表达,主要包括意图识别和槽填充2种任务。意图识别是一种典型的文本分类任务,槽填充则是使用序列算法从对话文本中根据预先设定好的槽位抽取对应的槽位值。传统的方法通常对意图识别和槽填充2个任务分别构建模型,并在意图识别的基础上根据意图进行槽填充,但是这种方式容易造成错误传播。针对该问题,本文提出一种基于对比学习方法的融合对话意图分类和语义槽取值的细粒度意图识别方法。该方法结合意图分类和语义槽取值任务,使用BART作为骨干模型进行改进和创新,该模型使用编解码架构,意图识别和槽填充任务共享一个编码层,解码层采用字级别标签,通过将意图信息融合进槽填充任务,并在样本构造过程中引入对比学习。实验结果表明,本文算法在医患对话数据集上的意图识别准确率达到81.96%,槽填充的F₁分数达到85.26%,与其他算法相比有明显的效果提升。另外,通过消融实验和样例分析,进一步证明了本文算法的效果。

现有大多数推荐方法学习的是每个特征的固定表示,然而用户行为偏好随上下文特征发生变化,特征在上下文中具有不同的重要性,因此,特征的固定表示造成模型给出的推荐结果不准确。为解决此问题,本文提出基于深度因式分解机并融合信息提取单元和交叉网络结构的混合推荐模型(deep and cross factorization machine information extraction unit,IEU-DeepCFM)。首先,自注意力机制和上下文信息提取器组成的信息提取单元模块对不同上下文中的每个特征学习上下文感知特征表示;然后,利用深度交叉因式分解机在提取用户低、高阶特征的同时来挖掘用户更多的显式交叉信息;最终实现对用户行为特征的点击率预测。在 MovieLens 电影数据集和Avazu广告点击率数据集上进行消融和对比实验,结果表明,本文所提出的模型在AUC和LogLoss 指标上均得到提高和改善,证明了该模型的合理性。

近年来,基于自由电子和电磁场相互作用的传统金属天线在带宽扩展、集成化、灵敏度等方面受到的限制愈发明显,基于里德堡原子的天线技术受到了广泛关注。作为一种高能态原子,里德堡原子用作电磁波的传感接收时,可实现不受Johnson-Nyquist 噪声限制的高灵敏度探测,避免传统金属天线的尺寸效应实现超宽带频谱响应,通过全光学的信号读取手段可有效提高系统抗电磁毁伤性能。得益于以上优势,基于里德堡原子天线的电磁波测量技术近年来已经在多方面展现出超越传统金属天线的性能,并预期将对现代雷达和通信等无线电技术产生颠覆性的影响和应用。本文主要综述里德堡原子的探测原理及其从直流到太赫兹的超宽带工作频谱研究进展,详细概述里德堡原子天线实现连续频率测量的国内外现状,并展望其未来发展趋势。

针对猎人猎物优化算法易陷入局部最优和收敛精度不足的问题,本文提出多策略改进的猎人猎物优化算法。该算法基于动态搜索思想,通过自适应机制从全局搜索转向局部开发;通过利用种群的历史信息来实施差分进化,从而增强种群的多样性;采用精英池策略和非线性步长相结合的方法,以防止算法陷入局部最优,并提升其收敛精度。在10个大规模(10 000维)测试函数上对改进后的算法和其他6种经典或最新的优化算法进行性能评估,结果显示,该算法在全局优化能力、寻优精度和稳定性方面均表现出色,能有效解决高维优化问题。最后,将多策略改进猎人猎物优化算法应用于三维无人机路径规划问题,仿真实验结果表明,该算法能求解到最优的无人机三维规划路径。