能源消耗与环境污染使得微藻生物柴油生产成为研究焦点。通过同时提取类胡萝卜素和油脂,对微藻进行综合利用,可以有效降低微藻生物柴油生产成本。类胡萝卜素是一类重要的活性物质,但是, 目前对于微藻类胡萝卜素的合成和代谢调控还缺乏了解。为了更好地理解和操纵微藻类胡萝卜素代谢以增强类胡萝卜素积累,本文综述了微藻类胡萝卜素合成与代谢调控的研究进展,包括类胡萝卜素生物合成途径,提高类胡萝卜素积累的生化调控方式、诱变方式和基因工程方式,阐述环境因素对类胡萝卜素积累的影响,总结了增强类胡萝卜素合成途径关键酶基因的表达、增强调控类胡萝卜素合成途径的转录因子基因的表达等基因工程策略,同时也对微藻类胡萝卜素代谢研究的发展进行了展望。

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。

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。

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。

松香烷型二萜是具有三环二萜结构的一类化合物,广泛存在于植物、微生物体内,具有广泛的用途,显示出较好的生物利用度。本文从农药科学、药学、药剂学、手性药物检测、活性化合物结构与性质关系5个方面综述松香烷型二萜在农药及药学研究中的应用。

Web流量预测一直是数据中心网络的热点问题,对于提高网络服务质量具有重要意义。由于Web流量具有非线性、自相关性和周期性等复杂特点,对其准确预测有很大的挑战性。为充分挖掘出Web流量的可预测信息,同时使预测模型具有充分的可解释性和可配置性,本文提出一种基于Prophet和深度自回归(DeepAR)的组合预测模型。其中,Prophet是基于时序分解的加性模型,对Web流量的趋势、季节性周期、节假日信息进行建模。同时,使用基于概率预测的DeepAR模型对Prophet残差隐含的自回归信息建模,捕获长短期依赖关系,以减低Prophet残差的方差,并充分捕获Web流量的自回归信息。在真实的Web流量数据集上进行验证实验,结果表明在RMSE和MAE两项评价指标上均优于对比模型,验证了该组合模型的有效性。

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。

肠道寄生虫是宿主体内的重要组成部分,对宿主的生长发育和免疫疾病产生重要影响。随着非人灵长类动物与人类接触日益增多,非人灵长类动物感染肠道寄生虫的风险增加,由肠道寄生虫引发的新发疾病对非人灵长类动物的生存造成严重威胁,已成为非人灵长类动物保护的重要挑战。本文对非人灵长类动物肠道寄生虫的种类和特征进行总结,并对肠道寄生虫与非人灵长类动物的社会行为、生长发育、免疫作用、防御以及人类活动对非人灵长类动物肠道寄生虫的影响等方面进行综述,以期为研究非人灵长类动物肠道寄生虫的作用和公共健康卫生提供理论基础和新的思路。

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。

广义Howell设计是一类双可分解设计,与置换表、多层常重码有密切联系。本文利用可迁和不可迁starter-adder直接构造方法和广义Howell标架递推工具,给出广义Howell设计新的构造,除了53个可能例外值,解决了每行和每列恰好有5个空单元格的广义Howell设计GHD(n+5,3n)的存在性问题。利用广义Howell设计和多层常重码之间的关系,得到相应最优多层常重码MCWC(3,3n;1,n+5;1,n+5;8)的存在性。

本文通过整合分析,收集整理了国内外84篇生物质炭与土壤有效态镉含量及植物镉吸收方面的文献,从土壤特性、生物质炭施用量、生物质炭原料及制备条件等方面,研究了生物质炭施用对土壤有效态镉含量及植物镉吸收的影响。结果表明,生物质炭能有效降低土壤有效态镉含量及植物对镉的吸收,且植物比土壤的响应更明显。与不施加生物质炭的对照组相比,壤质和黏质土壤中的有效态镉分别显著(P<0.05)降低了33.06%和17.00%,而在砂质土壤中的变化不显著,弱酸性(5.5＜pH≤6.5)土壤对生物质炭的施用响应更显著,平均降低36.72%。生物质炭制备的合适原料、温度、时间及施用量分别为:生活垃圾类物质、大于等于600 ℃、大于等于3.5 h和3%左右。所得结果为镉污染土壤—植物系统中生物质炭的选择与应用提供参考依据。

“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。

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%。

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。

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。

生物神经元是神经系统处理信号的基本单元,其复杂的解剖结构和突触可塑性使得神经元对外界刺激具有很强的自适应性,其放电模态也具有多样性。在脑皮层内存在不同的功能区,功能区内的神经元聚集成不同拓扑结构的网络,相互协作对单一外部刺激进行编码。不同功能区的神经元相互通信,以多层网络同步方式传递信号,驱动肌体和器官协作来完成应激反应。神经元网络群体电活动主要取决于网络局域动力学、连接链路和耦合通道的物理属性,网络拓扑结构及物理效应。构建可靠的生物物理神经元模型,强化耦合通道的可控性,分析神经元网络同步和斑图演化过程中能量输运的特征,噪声驱动的物理机理,神经系统选频和滤波响应的物理机制等对于认知神经系统模态响应和预防神经性疾病具有重要意义。本文从单个神经元电路的功能强化,如在非线性电路嵌入不同的物理器件来设计感知温度、光照、声波、外磁场和电磁辐射的功能神经元电路,到神经元电路内部能量存储和交换,听觉和视觉神经元滤波选频,耦合通道耗能和储能,场能量无量纲化到哈密顿能量,场耦合同步到共振同步,神经元网络斑图及同步稳定性,系统地介绍和评论神经元功能性增强及网络动力学相关问题,为进一步设计智能化的功能神经元阵列和装置提供理论参考。

针对老年人跌倒后不能得到及时救助带来的伤害,研究跌倒检测算法和及时告警,可以减轻跌倒给老年人带来的严重危害和后果。为了提高跌倒检测精确度和实时性,本文提出基于双向长短期记忆神经网络的可穿戴跌倒检测算法,该算法可以对输入的数据(取自惯性传感器)自动提取跌倒行为内部更深层的数据特征,实现数据从预处理到检测结果的过程处理。算法模型通过神经网络提取加速度传感器的特征向量,并利用双向长短期记忆神经网络进行跌倒检测。通过跌倒公开数据集SisFall验证算法模型,结果表明该算法在SisFall实验数据集上具备较高的检测精度,满足准实时检测要求,具有较好的实用性和较强的泛化能力。

多模态数据的急剧增长带来了跨模态检索的应用需求,促进了对跨模态检索方法的研究。本文追溯该领域最新进展,跟踪并深入研究国内外基于表示学习的跨模态检索方法,对跨模态检索问题进行定义并梳理该领域常用技术方法、主流模型、常用数据集、评价方法和面临的主要挑战。主要从统计相关分析、图正则化和度量学习3方面介绍基于表示学习跨模态检索方法,并分析其优缺点。为了分析上述方法的优劣性,实验分别在4个数据集上复现14种方法进行对比评价。实验结果表明:基于统计相关分析方法训练效率较高且易于实施;基于图正则化方法通过挖掘模态内和模态间的相似性,实现语义关联;基于度量学习方法是在公共子空间中尽可能保留数据语义相似/不相似的信息。本文介绍基于表示学习的跨模态检索方法的研究现状,为跨模态检索方法研究提供参考。

微分动力系统的极限环与等时中心是微分方程定性理论中2个经典问题,也是微分方程定性理论领域的研究热点,其研究有重要理论意义和应用价值。相较于平面系统,三维微分系统的极限环与等时中心研究也是一项有挑战性的工作,系统复杂度与定性分析难度都有很大提升。本文主要介绍近几十年来三维微分系统的极限环与等时中心的研究进展,并给出该领域一些待解决的问题。

为研究肌生长抑制素(myostatin,MSTN)在卵形鲳鲹胚胎发育过程中的表达,对卵形鲳鲹MSTN基因CDS区进行克隆与分析,并对其14个胚胎发育阶段的表达量进行研究。结果显示:克隆获得MSTN基因1 322 bp序列。该序列编码376个氨基酸,相对分子质量为42 694.85 u,理论等电点pI为5.52,为带负电的蛋白。MSTN蛋白质不存在跨膜结构域,亚细胞定位主要于细胞外部,可能属于分泌蛋白质,易于表达和纯化。MSTN蛋白质无信号肽序列,预测含有17个磷酸化位点。对24种鱼类MSTN基因序列的同源分析发现:卵形鲳鲹MSTN与布氏鲳鲹同源性最高,与黄尾鰤同源性次之;3种鱼类均属鲹科Carangidae,而鲹科鱼类与锯盖鱼科Centropomidae鱼类遗传距离最小,具有较近的亲缘关系。MSTN基因在卵形鲳鲹从受精卵到晶体出现期的13个阶段均表达量极低或不表达,组间差异不显著(P>0.05),而在初孵仔鱼期表达量迅速升高,极显著高于前13个时期(P<0.01)。MSTN基因可能在卵形鲳鲹孵化后发挥重要作用,而在孵化前作用微弱。

气候变暖背景下研究气候过渡区森林土壤有机碳沿海拔梯度的分布格局,是土壤碳库时空动态变化研究的重要内容。为研究北亚热带—暖温带气候过渡区典型森林土壤有机碳分布特征,以100 m为高差在鄂东龟峰山南、北坡5个不同海拔高度设置10个采样点,以[0,20)、[20,30)、[30,40)和[40,50)(单位cm)深度分层采集土样,测定土壤有机碳含量和土壤理化性质,研究有机碳分布特征及其影响因素。结果表明:1)龟峰山南、北坡表层土壤有机碳含量和有机碳密度均随海拔升高而显著增加(P＜0.01);2)土壤有机碳沿土层深度的增加而下降,但不同海拔土壤有机碳随土层深度下降的幅度不同;3)相关分析表明土壤有机碳含量与土壤容重、石砾含量存在极显著相关关系。本研究对评估北亚热带山地土壤有机碳储量及变化特征具有重要的参考价值。

2014年7月至2015年6月采用样线法和红外相机技术对广西猫儿山国家级自然保护区的鸟类资源进行调查。结果表明:样线法和红外相机技术共记录到9目31科124种鸟类。其中,样线法共记录115种,隶属9目31科,国家Ⅱ级重点保护鸟类有8种;红外相机技术共记录鸟类5目8科30种,属国家Ⅰ级重点保护鸟类1种,国家Ⅱ级重点保护鸟类4种。红外相机记录到的21种鸟类出现在样线调查中,9种林下鸟类未出现在样线调查中。样线调查结果表明随着海拔的升高,鸟类种数呈下降趋势。样线法和红外相机技术均适用于猫儿山自然保护区鸟类资源调查,红外相机技术在一定程度上弥补传统调查方法上的不足,为保护区提供更加准确而全面的管理建议。

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。

实用拜占庭容错(PBFT)算法可以容忍网络存在不超过节点总数三分之一的拜占庭节点,常被作为联盟链的共识算法。针对PBFT存在主节点选取规则简单、通信复杂度较高等问题,提出一种基于可验证随机函数(VRF)和BLS签名的拜占庭容错(VBBFT)共识算法。在VBBFT共识算法,VRF在共识节点中选取主节点,主节点作为消息收集和发送的协调者,并将节点间的信息交互过程转化为BLS签名过程,降低了节点间的通信复杂度,并保证了节点间的信息交互是安全的。仿真实验结果表明,VBBFT共识算法与PBFT算法相比,交易吞吐率提高了62.3%,时延降低了12%。

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%。

以广西南亚热带马尾松人工林幼龄林(2012年种植)、中龄林(1999年种植)、成熟林(1986年种植)、过熟林(1960年种植)4种林龄类型为研究对象,比较分析不同林龄马尾松人工林林下木本植物物种组成及多样性特征,为马尾松人工林实现多目标可持续发展提供科学经营依据。结果表明: 1)共记录到4个龄级马尾松人工林林下木本植物130种,隶属48科89属;2)马尾松人工林由幼龄林近自然恢复到成熟林阶段林下木本植物物种丰富度逐渐增大,而到过熟林阶段物种丰富度逐渐减小;3)随着林龄的增长,林下木本群落Shannon-Winner指数变化趋势表现为先增高后降低,Pieolou均匀度指数与Simpson指数变化趋势均表现为先增高后降低;4)相邻龄级的马尾松人工林林下群落间的物种构成相似程度较高,不相邻龄级的马尾松人工林林下群落间的物种替代率较高。

公路行车舒适性与平面道路线形密切相关,在分析车辆在不同道路线形下运行特性的基础上,提出采用加速度和加速度变化对道路平面线形舒适性评价的方法,阐述横向加速度、轴向加速度与舒适性的关系及评价指标。通过分析加速度的变化对舒适性的影响,建立加速度变化率模型和加速度干扰模型。用加速度干扰表示速度摆动大小和变化频繁度,给出在直线、缓和曲线、圆曲线路段上加速度干扰的离散化模型。通过对不同道路线形的实例仿真,定量分析加速度变化率对舒适性的影响,以加速度干扰大小分析不同线形路段条件对行车舒适性的影响程度及变化趋势,并针对不同道路线形给出提高舒适性的改善方法。仿真结果表明,该评价方法为检验道路平面线形舒适性提供了参考依据。

为了设计小型化、低插入损耗、宽阻带的滤波器,本文基于缺陷微带结构(defected microstrip structure,DMS)提出一种新型H形DMS结构微带滤波器,利用DMS结构与1/4波长终端短路谐振器设计制作一种小型超宽带微带带通滤波器,并用ADS(advanced design system)软件对该滤波器进行分析及仿真验证,且对所设计的滤波器进行实物加工测试。测试结果表明,该滤波器的相对带宽达到了116%,阻带在-20 dB以下的频段为12~19 GHz,其宽度达到了7 GHz,与理论分析基本一致。该滤波器尺寸为13.7 mm×6.8 mm,同时还具有插入损耗小、结构简单紧凑等优点。

本文以中国分布的褶鮡属鱼类为对象,详细介绍其物种组成及分布区域。在综合历史文献和作者研究成果的基础上,不仅科学地解释褶鮡属鱼类的形态特征与生境之间的适应关系,还客观地阐述该类群分布特点、起源及生活特性。同时,讨论了褶鮡属鱼类资源保护面临的胁迫因素。作者认为胁迫因素主要包括水土流失、水质污染、水利工程、外来物种入侵、竭泽而渔等,并针对性地提出相应的保护措施及建议。某一水系鱼类区系组成有其一定的历史渊源,每个物种皆是该鱼类区系组成的一份子。褶鮡不可能单独地生活于自然环境中,它们与江河自然环境、与其他生物有着千丝万缕的联系。它们的生存状况和承受的生存压力在鱼类其他类群中也同样存在,所以有效保护江河鱼类资源已刻不容缓。

2014年4月至2015年1月按季度共4次对湘江上游区桂北江段鱼类物种多样性进行研究:共采集鱼类81种,隶属于5目16科55属,其中鲤形目鱼类种类最多,占总物种数的62.96%;研究区域内的优势物种为宽鳍鱲Zacco platypus、中华沙塘鳢Odontobutis sinensis,分别占总个体数的25.76%和18.57%。鱼类个体数无显著季节变化,但鱼类物种数存在显著季节变化:如夏季和秋季鱼类多样性高,物种比较丰富,而春季和冬季的多样性相对较低,鱼类物种相对少;春季优势度指数相对较高,秋季优势种较明显。此外,鱼类群落无度量多维排序图(NMDS)结果显示,湘江上游区桂北江段鱼类群落结构空间变化显著,但季节性差异不大。

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。

瘙痒是很多皮肤疾病的常见临床症状,包括特应性皮炎、结节性痒疹、银屑病、慢性荨麻疹等。最近的研究表明,白介素-31在皮肤疾病的瘙痒中扮演重要角色。白介素-31可由CD4⁺辅助T细胞、肥大细胞、角化细胞、巨噬细胞、树突状细胞等合成与释放,通过激活白介素-31异二聚体受体(IL-31受体A 和抑瘤素受体M)产生痒觉相关信号。尽管研究发现白介素-31可通过直接或间接的作用向神经中枢传递痒觉信号,但是它的致痒机制尚不完全清楚。本文就白介素-31的基因、受体、来源以及在瘙痒相关疾病中的作用展开综述。

基于深度学习的短文本语义相似度度量方法是现代自然语言处理任务的基石,其重要性不言而喻。本文提出一种基于卷积神经网络和双向门控循环单元的文本编码模型,通过卷积层提取重要语义并且通过双向门控循环单元保证语义顺序,采用孪生神经网络结构保证文本编码的一致性。选取传统的卷积神经网络和长短期记忆网络以及BERT模型进行对比验证,在Quora、Sick和MSRP数据集上的验证结果表明,本文模型的精确率和召回率表现优异,且F₁值也优于传统模型。

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。

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。

近年来,锂离子电池的广泛应用导致废旧锂离子电池数量急剧增加,回收废旧锂离子电池可以缓解资源短缺和环境污染双重压力。本文从废旧锂离子电池预处理、活性物质回收及再生等方面对废旧锂离子电池回收利用现有的技术进行总结,并对废旧锂离子电池回收技术的未来发展进行展望。

为探索广西植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)变化规律及驱动因子,利用遥感数据、土壤数据和海拔高程数据,运用统计学分析方法,对比分析不同城市、土壤、海拔高度的植被NPP变化。结果表明:(1)2000—2015年广西植被NPP值(以碳累积量计)在578.51～870.48 g·m^-2·a^-1波动变化,总体呈下降趋势。梧州、防城港的植被NPP值较高。(2)广西6.45%区域的植被NPP处于重度变异状态,65.25%区域的植被NPP处于中度变异,28.30%区域的植被NPP处于轻度变异状态。(3)植被NPP对气温降水的变化响应不够显著。(4)红壤、石灰土、粗骨土地区的植被NPP呈下降趋势,而砖红壤地区的植被NPP呈增加趋势。(5)不同海拔高度的植被NPP差异较大,总体变化呈“增加-下降-增加-下降”的趋势。

面对突发灾害事件时的物资调配是运输调度系统中的一个重要部分,为了更好地解决受灾点的救援问题,本文将免疫优化算法用于物流配送中心选址问题中,建立了应急物资中心选址-调度配送一体化的解决方案。在考虑该问题的约束条件和优化目标的基础上,建立了物流配送中心选址问题和多目标物资调度问题的数学模型,并综合考虑了运输过程中的距离和运输成本,建立了基于综合代价的成本评估模式,采用免疫优化算法获得最优的应急物资中心选址方案。根据选址结果和运输综合代价值,基于遗传算法结合多目标-多目标的调度问题改进了编码方式,采用多层编码的遗传算法制定了全局最优的物资中心-需求点的物资调度配送方案。结合湖北省新型冠状病毒的疫情,基于2种方法融合实现了一套合理且高效的应急物资中心选址-调度方案,论证了方法的合理性和高效性。本文结果对灾害场景下的应急物资处置具有指导意义。

随着我国高速公路体系不断完善和地区高速公路网络的成型,系统网络化分析逐渐成为高速公路运营管理的重要研究内容。复杂网络作为现实系统的抽象模型是研究网络的重要工具,本文根据高速公路系统运行特点,结合道路基础设施网络和出行者出行网络,建立高速公路多层复杂网络模型。在多层复杂网络的基础上,对PageRank算法和TOPSIS算法进行改进,构建PageRank-TOPSIS融合算法,并对高速公路节点重要性进行分析评估。结果表明,各收费站节点在不同性质的属性值下重要性差异较大,PageRank-TOPSIS融合算法能够根据不同的加权回归系数综合反映收费站节点在高速公路复杂网络的重要性。基于多层复杂网络的高速公路节点重要性分析给予高速公路节点研究新的视角,为高速公路网络分析和运营管理部门提供可靠的理论支持。