分类： 动力与电气工程 >> 工程热物理学 提交时间： 2024-01-06
摘要： 随着工业技术的不断进步，深度学习作为人工智能的重要分支，为各领域带来了新的可能性。本论文研究了柴油发动机振动监测位置的优化布局，专注于解决振动监测中的数据重叠和相互干扰问题。通过探讨柴油机传感器的最佳位置和数量，提出了一种基于图池化神经网络的传感器布局优化方法。将传感器测点视为图的节点，利用图卷积层处理邻接矩阵，得到每个节点的特征向量。通过信息熵和独立性方法对特征向量进行筛选和排序，选取具有代表性的特征向量作为重要节点。最后，在池化层中进行分类和筛选，考虑了覆盖范围和成本等因素，从而确定最佳传感器布置位置和数量。实验结果表明，所提出的图池化网络模型能够有效地优化传感器测点布局，并具有较高的准确性和稳定性。该方法不仅适用于柴油发动机振动监测，还可以推广到其他领域需要进行传感器布置优化的问题中。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-03-05 合作期刊: 《第八届海峡两岸暨港澳地区高校现代书院制教育论坛 》
摘要： 智媒时代的信息技术革新发展，改变了高校学生信息获取习惯、表达交流方式。受新冠疫情影响，高校学生对网络依赖程度加深，使得网络思想政治教育语境呈现新特点，主要表现为思维碎片化、信息茧房化与社交圈层化。网络思想政治教育语境引导要坚持问题导向、目标导向与效果导向，从融圈、建圈、出圈三维度做好网络思想政治教育。
分类： 医学、药学 >> 预防医学与公共卫生学 提交时间： 2023-11-16 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 体型指数（ABSI）是基于身高、体重、腰围等测量指标通过特定算法衍生的新型人体测量学指标。随着超重和肥胖人群的日益增多，腹型肥胖对于心血管事件发生和死亡的预测作用更强。肥胖通过产生炎症因子，诱发慢性炎症反应、胰岛素抵抗、代谢紊乱和氧化应激途径等导致动脉硬化、高血压、冠心病等心血管疾病的发病甚至死亡。ABSI与腹型肥胖相关性较好，在部分人群中可以预测动脉硬化，但同时也受到人群特征的影响。例如，不同地区、性别和年龄的人群中，ABSI与动脉硬化之间的相关性存在差异。明确ABSI与动脉硬化的关系，对早期发现动脉硬化的高危人群和合理防治心血管疾病有重要意义。
分类： 心理学 >> 社会心理学 提交时间： 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要： 汉字识别和听写是字词水平上两项重要的读写技能。对127名一年级儿童进行了两年4个时间点的追踪调查, 通过测查儿童的一般认知能力、语音意识、正字法意识和语素意识(包括同音语素意识、复合语素意识), 探讨影响儿童汉字识别和听写发展的因素。利用潜变量增长模型, 结果发现：(1)汉字识别呈线性发展趋势, 听写呈先快后慢的非线性发展趋势, 二者均存在补偿效应; (2)语素意识显著预测了汉字识别的起始水平和发展速度, 但语素意识对听写的起始水平和发展速度均不具有显著的预测作用。研究结果表明儿童入学初始的汉字识别和听写水平并不决定后期的发展速度; 语素意识对儿童汉字识别和听写发展的作用不同。
分类： 心理学 >> 教育心理学 提交时间： 2020-02-13
摘要： 摘要：汉字识别和听写是字词水平上两项重要的读写技能。对127名一年级儿童进行了两年四个时间点的追踪调查，通过测查儿童的一般认知能力、语音意识、正字法意识和语素意识（包括同音语素意识、复合语素意识），探讨影响儿童汉字识别和听写发展的因素。利用潜变量增长模型，结果发现：1、汉字识别呈线性发展趋势，听写呈先快后慢的非线性发展趋势，二者均存在补偿效应；2、语素意识显著预测了汉字识别的起始水平和发展速度，但语素意识对听写的起始水平和发展速度均不具有显著的预测作用。研究结果表明儿童入学初始的汉字识别和听写水平并不决定后期的发展速度；语素意识对儿童汉字识别和听写发展的作用不同。
分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2022-12-20 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 随着我国城镇化、人口老龄化发展趋势加快，居民各类慢性病发病率日益升高，医疗和公共卫生领域面临的各类慢病防治形式愈加严峻。基于此，本研究全面梳理了澳大利亚全科医疗的运动转诊(PARS)发展实践和实施经验，探索我国全科与协疗的分担和互动机制。发现根据澳大利亚全科的运动转诊(PARS)实施经验，结合中国医疗卫生和运动康复领域发展现状，可从构建以全科医学为核心的转诊架构，促进全科诊疗与运动协疗协同治理；健全全科医学与锻炼生理学人才培养体系，加快培养医用运动与健康教练；推进服务制度体系创新，加快全科诊疗与运动协疗科学化流程建设；大力发挥互联网优势，搭建全科诊疗与运动协疗的数据信息平台，几个方面探索构建我国全科诊疗与运动协疗分担和互动机制。
分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2024-03-01 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 在干旱区防护林建设中，选择抗逆性和适应力强的植物树种是关键。通过模拟不同干旱梯度的盆栽控水试验来比较塔里木盆地引种植物四翅滨藜和乡土植物多枝柽柳对干旱胁迫生态适应性差异。结果表明：（1）随着干旱程度增加，四翅滨藜和多枝柽柳叶片含水量均逐渐降低，保水力、脯氨酸含量、相对电导率逐渐增大。四翅滨藜和多枝柽柳的可溶性糖含量、丙二醛含量分别在轻度、重度干旱下达最大值，多枝柽柳的增幅更大。（2）四翅滨藜和多枝柽柳POD活性逐渐增大，重度干旱下，多枝柽柳较对照增加的百分比约为四翅滨藜的3倍；在中度干旱下SOD活性最大，多枝柽柳较对照增加的百分比约为四翅滨藜的5倍。多枝柽柳2种酶活性变化均大于四翅滨藜。（3）四翅滨藜和多枝柽柳叶绿素含量均为: 轻度干旱>对照>中度干旱>重度干旱，多枝柽柳的净光合速率、蒸腾速率、气孔导度和胞间二氧化碳浓度均逐渐降低，轻度干旱对四翅滨藜叶绿素和光合能力有略微促进作用。（4）相关性和主成分分析结果显示,干旱胁迫下多枝柽柳各性状间的联系更紧密，四翅滨藜不易改变性状和性状之间的联系，相对保守。四翅滨藜受到干旱胁迫的影响较小，其干旱适应性略强于多枝柽柳。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2022-06-02 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 研究南疆盆地油莎豆（Cyperus esculentus）滴灌覆膜的效果和最适宜的灌溉制度，为构建南疆盆地油莎豆节水高产管理栽培模式提供参考。通过1 a的试验，在覆膜（M）和不覆膜（NM）条件下，设置3种水分处理水平，即：CK 处理（对照，以当地常用灌溉量 5316.45 m3 hm-2 ）、T1 处理（灌溉量为 3431.40 m3 hm-2）和 T2 处理（灌溉量为4133.85 m3hm-2 ），灌溉频率为6~10 d，研究覆膜和水分控制对油莎豆生长、品质、产量和水分利用效率的影响。结果表明：（1）油莎豆的密度受水处理的影响显著（P＜0.05），而根冠比受水处理影响不显著（P＞0.05）。（2）覆膜处理的草粗脂肪、可溶性淀粉、可溶性糖含量比未覆膜平均提高58.82%、3.35%和17.20%，覆膜处理块茎的粗脂肪含量、可溶性淀粉、可溶性糖含量均高于未覆膜的，分别增加了7.48%、2.56%和2.55%，且水处理间差异不显著（P＞0.05），但是均在T2处理达到最大。（3）产量和水分利用效率随灌溉量增加呈先增加后降低的趋势，其中覆膜条件下， T2处理的草和块茎的产量最大，分别为 3974.55 kghm-2和 5253.85 kghm-2，较 CK 处理分别显著增加 6.45%和 36.95%（P＜0.05），较未覆膜条件下， T2和CK平均产量显著增加29.41%和34.76%（P＜0.05），水分利用效率也在T2处理达到最大值，其中覆膜处理下，草和块茎在T2处理的水分利用效率较CK显著提高38.63%和34.33%（P＜0.05）；与T2（覆膜）处理相比，未覆膜条件下CK、T2处理的草和块茎的水分利用效率分别显著提高38.91%和34.33%（P＜0.05），覆膜处理对草的水分利用效率差异不显著（P＞0.05），但是对块茎的水分利用效率差异显著（P＜0.05）。因此，在覆膜条件下，灌溉定额为133.85 m3 hm-（2T2）时，不仅提高了油莎豆的品质和产量，也提高了水分利用效率，节约水资源。
分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2024-03-01 合作期刊: 《干旱区研究》
摘要： 构建数学模型是估算灌木生物量的重要方法之一。本研究以中昆仑山北坡山前荒漠带常见的两种荒漠灌木红砂(Reaumuria soongarica)和合头草(Sympegma regelii)为研究对象。采用全株收获法采集植株，分别以株高(H)、冠幅面积(S)、植株体积(V)为自变量，植株地上生物量(W1)、地下生物量(W2)、全株生物量(W3)为因变量，建立函数模型，选取决定系数(R2)、估计标准差(SEE)、回归检验显著水平(P值)为评价指标，以P< 0.001为前提，选取R2尽量大、SEE尽量小的模型为红砂和合头草生物量最优预测模型。结果显示：红砂和合头草的生物量最优预测模型均为二次函数模型，合头草全株最优预测模型为一次函数模型除外。红砂植株体积(V)与生物量的相关性最高，生物量最优预测模型R2为0.820~0.920。合头草冠幅面积(S)与生物量相关性最高，生物量最优预测模型R2为0.935~0.973。红砂和合头草生物量最优预测模型均通过(P< 0.001)显著性检验，拟合率在84.1%~95.6%之间，可用于生物量估算，本研究为预测荒漠生态系统碳储量和评价碳汇潜力提供科学依据。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 溶解氧（DO） 浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度，本 研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络（EMD-RF-LSTM） 的对虾养殖溶解氧 浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解（EMD） 对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取， 得到不同尺度下的固有模态分量（IMF）; 然后分别采用长短时记忆神经网络（LSTM） 和随机森林（RF） 对 高、低频不同尺度IMF进行建模; 最后结合各分量预测结果构建叠加模型，实现对溶解氧浓度时序数据的综 合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用，在基于真实数据集的性能测 试中，经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机（ELM） 模型对比，平均绝对误差（MAPE）、均方根误 差（RMSE） 和平均绝对误差（MAE） 分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF 和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和，EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、 RMSE 和MAE 分别为0.0129、0.1156和0.0844，其中关键指标MAPE 较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM 分别降低了84.07%、57.57%和49.81%，预测精度显著提高。结果表明，本研究针对经验模态分解后高、低 频分量分别预测的策略可有效提升综合性能，表明本研究模型具有较高的预测精度，能够较准确地实现对 虾养殖水体中溶解氧浓度预测。
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