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。

近年来,微藻在污水深度净化与可再生能源生产等方面的优势与潜力日益凸显。然而,传统微藻培养与采收技术存在高能耗、高成本以及潜在的生物污染等问题,在实际应用中具有一定局限性。水凝胶技术提供了一种新型微藻采收方法,具有高效、快速和可控的特点,为微藻的高效采收和利用提供新的思路和方法。本文探讨高吸水凝胶技术在微藻采收中的作用方式与机制,以及针对水凝胶自身优化、与微藻交互作用及环境友好性等方面存在问题的优化方法和研究进展,最后提出水凝胶技术在微藻采收中的发展展望,为水凝胶技术在微藻采收领域的发展与应用提供一定的理论和方法支撑。

为探究典型无机汲取液的溶质反向扩散(RSF)与膜污染的动态影响关系,从而在实际应用中缓解膜污染问题。本研究选取5种无机汲取液(NaCl、NaHCO₃、NaH₂PO₄、NH₄Cl、CaCl₂)过滤有机污染物,通过考察系统的渗透性能,表征膜污染层和原料液特性,探究RSF和膜污染间的双向影响。一方面,反向扩散的离子直接与膜污染层结合,如Ca²⁺易与海藻酸钠交联形成三维网状结构;另一方面,膜污染层抑制Ca²⁺的反向扩散量(5.8±1.6 mmol·m^-2·h^-1),促进NH⁺₄的反向扩散量(129.2±12.8 mmol·m^-2·h^-1),因此,以NH₄Cl为汲取液时水回收量(151.4±10.6 g)低于以CaCl₂为汲取液时的水回收量(246.4±124.7 g)。此外,RSF改变原料液的性质(Zeta电位、粒径大小等),从而影响膜污染程度。汲取液类型影响膜污染层与RSF间的动态平衡关系,影响系统运行性能。

为实现硫酸盐还原菌(SRB)法处理酸性矿山废水(AMD)过程中多种重金属的分级沉淀并持久固定,采用五隔室厌氧折流板反应器(ABR)处理模拟AMD,通过观测AMD对体系运行效率、颗粒污泥理化性质、生物活性和微生物群落结构的影响,考察AMD中重金属分级沉淀及沉淀物矿化成矿的特性。结果表明,ABR硫酸盐还原体系能够分级沉淀AMD中的镉(Cd)、锌(Zn)和铁(Fe),Cd²⁺和Zn²⁺主要在第1隔室被去除,Fe²⁺主要在第2、3隔室被去除,去除率均在99%以上。颗粒污泥的重金属化学形态分析及SEM观察表明,去除的重金属主要以硫化物结合态形式沉积在污泥中,进而转化为晶格态,并在污泥表面形成不规则颗粒物(0.3～0.7 μm)。XRD分析表明,第1隔室中的主要物相为纤锌矿、闪锌矿和硫镉矿,第2至第5隔室主要为磁铁矿和黄铁矿。微生物群落结构分析表明,反应器中Lactobacillus和Desulfovibrio在重金属沉淀及矿物形成过程中起关键作用。该研究为AMD中重金属的资源化处理及矿化成矿提供理论依据。

水体富营养化导致湖库藻类大量生长,给饮用水处理工艺带来潜在影响。为准确把握本领域最新研究和发展趋势,借助CiteSpace科学计量软件,对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)核心数据库中收录的1999年至2023年有关饮用水藻类混凝的文献进行详细分析,结果表明:①在统计区间内,CNKI数据库关于饮用水藻类混凝总发文量和平均发文量均高于WOS数据库,就发文趋势来看,二者发文量均稳中有升;②CNKI数据库高产作者发文量远低于WOS数据库高产作者发文量,且CNKI数据库没有形成高产核心作者群;③WOS数据库发文机构以高校和科研院所为主,缺乏与地方企业的联系;CNKI数据库发文机构的合作关系具有明显地域关系,跨地域合作能力较弱,不利于后续研究的开展;④2个数据库研究内容主要包含饮用水、饮用水处理、富营养化、预氧化和消毒副产物等,但侧重点不同,WOS数据库包含细胞完整性、溶解有机碳、中度预氧化等细胞代谢分子水平的研究;CNKI数据库主要关注膜污染、强化混凝、二氧化氯、混凝和预氧化等物理化学除藻技术的研究,两者结合可以完善饮用水混凝除藻领域的理论框架,使研究的深度和广度不断增强。尽管目前饮用水藻类混凝领域已有丰富的实践经验和理论基础,但在研究深度与合作方面仍有不足,综合化、环保化、智能化是未来的发展趋势。

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。

为提升单交叉口信号控制效率,针对深度强化学习算法中交通状态刻画不准确以及经验池采样效率低的问题,本文提出一种改进DQN(deep Q network)信号控制算法。考虑车辆长度、元胞与停车线之间距离和检测器数量,构建元胞长度非均匀划分状态空间,以精确刻画道路交通状态;引入依概率采样优先经验回放改善算法的收敛性,设计动态ε贪婪策略优化迭代进程以提高算法学习效率。基于SUMO建模进行实验验证,结果表明:本文改进DQN算法获得更优的信号控制效果,相比传统DQN算法,低峰时段车辆累积延误和平均排队长度分别降低83.63%、83.48%,高峰时段两项指标分别降低94.88%、94.87%。

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。

精准高效的热负荷预测对于保障热力系统稳定运行和合理规划热力资源至关重要。为了提升热负荷预测的准确性,本文提出一种基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和改进白鲸优化算法(improved Beluga whale optimization,IBWO)的TimesNet短期热负荷预测模型。首先,利用SVMD将原始热负荷数据进行分解,去除噪声后得到若干个平稳且有规律的模态分量;其次,根据每个模态分量的特点选择合适的特征作为输入;然后,引入3种策略来改进白鲸优化算法,从而建立IBWO-TimesNet预测模型;最后,通过算例对模型的预测性能进行详细评估。结果表明:SVMD-IBWO-TimesNet模型的MAE、RMSE和R²分别为0.647、1.190和99.1%。与其他主流预测模型相比,该模型具有更高的预测精度。同时,在减少训练样本的情况下,SVMD-IBWO-TimesNet模型仍能有效预测热负荷,具有较强的泛化能力。验证了所提出模型的有效性,为热力系统供热负荷的精准调控提供了参考。

传感器种类繁多,光纤传感器以其小型化、性能优良等特点从众多传感器中脱颖而出。基于此,本文以表面等离子体共振理论为支撑点,使用有限元方法进行计算,设计并研究一种D型双凹槽单通道光子晶体光纤高折射率传感器。研究结果表明,在最优结构参数下该传感器传感效果良好,在1.32～1.41的宽检测范围内,最大灵敏度达到16 200 nm/RIU,最大品质因数可达255.92 RIU^-1。由此可知,本文所设计的传感器符合现代化发展需求,有望在医疗检测、生物传感等多方面实现应用价值。

针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空间特征增强(spatial feature enhancement,SFE)模块增强高维表情特征在空间层面的信息交互,从而提升表情分支的表情特征提取能力。同时,在头部姿态分支中,利用预训练并固定权重的头部姿态特征提取(head pose feature extraction,HPFE)模块,提取出人脸表情图像的头部姿态特征。最后,将表情分支中的表情特征与头部姿态分支中的头部姿态特征逐元素相乘融合,实现特征间信息互补,得到对头部姿态鲁棒的情感表征。在RAF-DB和FERPlus数据集上针对2种头部姿态Pose(>30°)、Pose(>45°)进行实验评估:在RAF-DB数据集上识别准确率分别为89.98%、89.96%,在FERPlus数据集上分别为89.20%、87.94%。实验结果表明,本文提出的方法提高了存在头部姿态干扰时面部图像的表情识别准确率,对研究自然环境下面部表情识别具有一定贡献。

图像分割技术是医学图像研究领域的重要分支,该技术有助于医生对癌症的诊断和治疗。为进一步提高图像分割的精确度,本文提出一种多尺度轴向注意力模型MAU-Net(multi-scale axial attention U-Net)用于器官图像分割。首先,该模型在编码器阶段采用深度残差网络来提取图像特征,提高模型泛化能力;其次,使用像素块融合模块(pixels fuse module, PFM)对编码器的特征信息进行再编码和线性增强,增强特征的位置信息提取能力;最后,在解码器间加入多分支轴向注意力模块(multi-branch axial attention module, MAM)来捕捉上下文信息,从而增强模型识别关键特征信息能力。在Synapse、ACDC、SegTHOR等多个多器官图像数据集上的实验结果表明, MAU-Net在器官识别和边缘预测方面均能实现更好的效果。

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。

一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域的核心基础。启发式策略在提升一阶逻辑自动定理证明器方面备受关注,其中根据子句属性选择较优子句参与演绎为重要的研究内容。基于矛盾体分离规则,将子句中的文字分为构建标准矛盾体的文字和构建矛盾体分离式的文字,通过分析变元项、函数项、基项之间的联系与差异,本文提出一种基于稳定度的子句评估方法,其核心思想是通过所含项的组成部分度量子句参与演绎的稳定程度;同时提出一种基于子句稳定度的多元动态演绎算法(clause stability algorithm,CFA),旨在搜索当前演绎过程中的较优路径;将提出的CFA算法应用于国际著名证明器Prover9(CFA_P证明器)和国际顶尖证明器Eprover2.6(CFA_E证明器),使用CFA_P和CFA_E对国际CASC-26 FOF组竞赛例进行测试,相比原始Prover9和原始Eprover2.6,CFA_P多证明119个定理、CFA_E多证明11个定理;在证明相同定理总数的情况下,CFA_P缩短了证明时间14.76 s、CFA_E则缩短了2.54 s;针对Eprover2.6未证明的94个定理进行单独测试,CFA_E能证明27个定理,占定理总数的28.7%。实验表明,CFA算法是有效的,其在优化演绎路径方面具有良好作用,能提高一阶逻辑自动定理证明器的性能。

本文考虑一类含参数且具有两项分数阶导数的Caputo型非零边值的分数阶微分方程问题。首先,借助拉普拉斯变换构造Green函数,将边值问题转化为等价的第二类Fredholm积分方程;然后,利用Green函数的性质、Guo-Krasnoselskii不动点定理和Leggett-Williams不动点定理,得到边值问题正解的存在性、不存在性以及多重性的充分条件;接着,将一般分数阶微分方程边值问题正解存在性的结果推广到含有两项分数阶导数的边值问题,得到更丰富的结论;最后,通过实例论证所得结论的正确性。

在加权p、q对称损失函数下,利用Bayes参数估计方法研究Burr分布参数Bayes估计的形式和估计的性质,得到参数Bayes估计的一般形式以及在无信息先验分布和共轭先验分布下的精确形式,并证明所得估计具有可容许性和最小最大性,进一步得到参数的多层Bayes估计。最后用R软件结合MCMC算法对所得估计进行数值模拟,结果表明在共轭先验分布下的Bayes估计比无信息先验分布下的Bayes估计精度更高。

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题,本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法,在适当条件下,用对偶映射和Banach极限的定义与技巧,证明由该算法生成的迭代序列强收敛于3个非扩张映射的公共不动点集的公共元,给出其特殊情况下的推论。本文结果改进和推广了近期文献的相关结果。

对不同气候条件下植物适生区范围进行预测,有利于掌握该物种的植物地理分布特征及其对气候变化的响应策略。本研究基于水茄Solanum torvum现存的地理分布数据,利用最大熵模型(MaxEnt 3.4.4)模拟当前和未来2050s(2041—2060年)、2070s(2061—2080年)在3种不同温室气体气候情景下(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)水茄的潜在适生区,并通过ArcGIS 10.8进行可视化处理,分析其在中国的潜在空间格局及其环境影响因素。结果显示:模型训练数据集AUC值为0.962,表明模型的预测结果准确;年温度变化范围(bio7)、最冷季平均温度(bio11)、年均降水量(bio12)和最干季降水量(bio17)是影响水茄地理分布的主要环境因子。当前气候条件下,水茄的总适生区面积为79.14×10⁴ km²,高适生区面积为17.86×10⁴ km²,主要集中分布于广西和广东。不同时期水茄的适生区面积存在一定差异,未来各个时期水茄潜在分布区面积均有增大趋势,但2050s RCP4.5时期台湾地区的适生区面积却比当前减少了0.05×10⁴ km²。因此,气候变暖对水茄的地理分布扩张有利。

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。

棕背Myodes rufocanus、大林姬鼠Apodemus peninsulae和黑线姬鼠Apodemus agrarius是东北地区主要的3种害鼠。动物肠道微生物伴随宿主进化与其胃肠道构成了复杂的微生态系统,并在肠道内发挥着重要作用。为研究3种啮齿动物肠道病毒组成及亲缘关系和生境2种因素对其的影响,本研究对在同一生境下的17只大林姬鼠、17只棕背以及另一生境中的9只黑线姬鼠肠道内容物样本进行宏基因组测序,对3种啮齿动物的肠道病毒组成及差异进行对比与分析。结果显示:Artverviricota、Uroviricota是3种啮齿动物共有的优势病毒门,Betaretrovirus、Gammaretrovirus是3种啮齿动物共有的优势病毒属。此外,3种啮齿动物肠道病毒群落之间存在显著差异,有9个门18个属的病毒在不同样本中得到富集。在肠道相对丰度前10的病毒中,大林姬鼠与黑线姬鼠之间有5个门5个属具有显著差异,棕背与大林姬鼠之间有3个门和6个属具有显著差异。在门水平上棕背与大林姬鼠肠道病毒组成相似度更高,而属水平上则是黑线姬鼠与大林姬鼠肠道病毒组成更高。在门水平上生境对肠道病毒组成的影响较大,在属水平上则是亲缘关系对肠道病毒组成的影响较大。

为研究鳜KLF6基因序列特征、组织表达及其对支链氨基酸代谢酶基因表达的影响,通过在线工具和软件对KLF6基因进行生物信息学分析,运用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)技术,检测KLF6基因在鳜7个不同组织的表达丰度及用siRNA干扰后KLF6基因和BCAAs代谢相关酶基因的mRNA表达量。结果表明:鳜KLF6基因编码区全长为3 791 bp (登录号:XM_044176560.1),其中5′端和3′端分别为271和2 659 bp,开放阅读框860 bp,共编码氨基酸286个。与鳃棘鲈KLF6基因的亲缘关系最近(98.6%),与鲤鱼较远(82.3%)。KLF6有1个KLF6-N型结构域(2-204 aa)、1个COG5048结构域(194-268 aa)和3个Znf-C2H2结构域(分别位于203-227、233-257、263-285个氨基酸之间)。鳜KLF6蛋白二级结构由无规则卷曲(56.99%)、α-螺旋(26.22%)、延伸链(10.84%)和β-转角(5.94%)相互连接而成。RT-qPCR结果发现,KLF6基因在鳜组织的相对表达量大小由高到低依次为心脏、脾脏、脑、肾脏、肠道、肌肉、肝脏。其中,心脏的表达量显著高于肝脏(P<0.01)和肌肉(P<0.05),脾脏、脑、肾脏及肠道的表达量高于肝脏(P<0.05)。在KLF6基因的mRNA表达量受到抑制后,BCAAs代谢酶(BCKDHb、ACADM、MCCC1、MCCC2、MUT、IVD)基因的mRNA表达量显著上升(P<0.05)。本研究为KLF6基因在鳜肌肉BCAAs代谢的调控机制研究提供了依据。

本研究以雄性C57BL/6小鼠为实验动物,利用心脏毒素(cardiotoxin,CTX)处理构建肌肉损伤模型,采用组织切片HE染色方法分析肌肉组织的结构变化;以未经处理的实验动物为对照组,运用实时定量PCR(RT-qPCR)技术检测肌肉损伤组中肌肉分化基因、肌肉生长发育相关信号通路基因的表达情况。结果表明:在小鼠胫骨前肌一次性注射50 μL CTX(1 g/L),4 d后可引起肌肉损伤,肌肉显微结构明显被破坏,胫骨前肌质量与长度比值显著降低;与对照组相比,MyOD1、MyOG、MYH1、MYH2等肌肉分化相关基因和AMPK、Notch、AKT、PI3K、mTOR等信号通路的标志基因(PRKAA1、NOTCH1、AKT、PI3K、mTOR)在CTX处理模型组胫骨前肌组织的表达显著下降。本研究成功构建小鼠肌肉损伤模型,检测了肌细胞分化相关基因和肌肉生长发育相关信号通路基因在肌肉损伤后的表达变化情况,为肌肉再生的分子调控机制研究和开发肌肉损伤治疗方法提供一定的理论基础。