课程文献中心 更多>>

关键词： 异频相位同步   频率分析和测量   频率准确度   相位同步模糊区   频率稳定度   群周期  

摘要： 基于相位同步检测原理,提出了一种利用异频相位同步模糊区域概念的精密频率测量和分析方法。首先,利用传统高精度时间和频率检测技术对被测信号的频率进行粗略估计;其次,将该估计频率输入到直接数字合成器(DDS)中,生成一个与被测信号略有频率偏差的实时频率标准信号。异频相位同步模糊区域的边沿脉冲作为计数器的开关信号,能够在指定的门控时间内对被测信号和实时频率标准信号进行计数。通过对所获得的计数值进行后续数据处理,可以确定被测信号的频率、频率差和频率精度。实验结果表明,基于此方法的系统在实现了10-13/s的频率稳定度,频率偏差小于3Hz。与传统的频率测量和分析方法相比,这种方法具有诸多优势,尤其是其响应时间小于1ms,测量精度在超过10-11/s稳定度两个量级即提高了1000倍,集成度高仅需一个FPGA 芯片,成本低于 1000 元人民币。因此,它在北斗时频服务与安全技术领域(如北斗伪距测量、北斗定位、导航和授时,以及精密时间频率测量和控制)等方面得到了广泛的应用。

关键词： 混凝土   抗压强度   物理信息神经网络   物理约束   损失函数   SHAP解释方法  

摘要： 通过传统经验公式与物理信息神经网络(PINN)相结合的方法,对混凝土抗压强度进行预测.选取支持向量回归、随机森林、极端梯度提升、人工神经网络和PINN共5个机器学习模型进行对比分析.结果显示,PINN模型在训练集和测试集上的决定系数、均方根误差、平均绝对误差均为最佳,说明PINN模型具有良好的拟合和泛化能力.通过SHAP解释方法进行可视化分析,发现PINN模型能很好地捕捉传统经验公式和数据之间的规律,从而获得较好的拟合结果.因此,将经验物理知识融入机器学习神经网络框架中对于混凝土性能预测具有重要意义.

关键词： 海洋信息服务业   数字经济   增加值   产业结构   数字部门  

摘要： 如何构建适用于中国海洋信息服务业的数字经济增加值核算框架,已成为科学评估海洋信息服务业数字经济发展和当前统计工作的当务之急。本文根据海洋信息服务业、国民经济行业和数字经济产业分类,确定中国海洋信息服务业数字部门范围,在产业层面构建增加值核算框架,对中国海洋信息服务业数字经济增加值、内部产业结构和数字部门结构进行核算和分析,并提出海洋信息服务业数字化发展的政策建议。研究表明:中国海洋信息服务业数字经济增加值呈增长态势,总体增速高于海洋第三产业增加值增速。中国海洋信息服务业内部数字部门发展,经历了由依赖通信基础设施转向利用算法、软件等技术赋能发展,高附加值的新兴数字部门增加值加速增长。海洋信息服务业内部产业结构分为三个层级:海洋信息系统开发集成业主导的数字经济核心层,海洋通信传输服务业稳定发展的基础层,海洋信息采集服务与海洋信息共享应用服务快速成长的应用层。有必要加快制定海洋信息服务业数字经济统计与标准体系,科学把握行业数字经济发展情况;探索差异化产业发展路径,重点培育新兴数字部门,依据海洋领域发展真实需求牵引技术创新,以数字核心引擎驱动海洋信息服务业高质量发展。

关键词： 在机测量   圆弧端齿   几何自适应加工   倒圆   曲面重建  

摘要： 圆弧端齿作为一种特殊的齿形结构,是航空发动机和燃气轮机的重要联接结构,为保证配合精度、降低应力集中,圆弧端齿的齿廓部位需进行倒圆处理,传统人工打磨难以满足一致性要求,且由于零件存在装夹偏差及齿面变形,数控加工无法直接使用理论刀路进行加工。为了保证圆弧端齿齿廓的倒圆加工质量,提出一种基于在机测量的几何自适应倒圆方法。利用在机测量获取圆弧端齿零件的形位信息,基于点-面距离精确配准零件位置,采用最小二乘和B样条曲面拟合方法重建端齿实际型面,通过等参数映射方法得到自适应倒圆加工刀路。某型号涡轮盘圆弧端齿的倒圆加工结果表明,加工精度和一致性相比自适应前分别提高了77%和56%,加工误差小于0.02 mm,满足圆弧端齿实际使用工艺要求。

关键词： 抗生素   正定矩阵分解(PMF)   BP神经网络   来源解析   环境驱动因子  

摘要： 传统受体模型常因忽略污染源与环境驱动因子间的非线性关联,导致解析结果物理解释性不足,难以支撑流域精准治污.为此,本研究将地理空间环境以先验信息引入数据驱动模型,提出BP-PMF耦合模型,并以石川河流域的抗生素污染为例进行源解析.结果显示,石川河流域抗生素污染中喹诺酮类普遍检出率高且浓度占比较高,优化后的模型对污染源贡献进行了结构性调整:医疗废水贡献由14.9%显著提升至25.7%,跃升为第二大来源;畜禽养殖贡献则从30.4%大幅降至16.6%,退居第三位;水产养殖贡献由6.4%增至10.1%;污水处理厂尾水贡献由8.9%略降至8.4%,农业土壤径流贡献由39.4%微降至39.2%,仍为最主要来源.该调整在稳定识别主导面源的同时,有效纠正了传统模型对医疗废水等点源的低估,建议在持续加强农业面源管理的同时,亟需将医疗机构废水纳入重点监管对象.

关键词： 老年人   数字融入   数字素养   生活转折   信息实践   数字公益  

摘要： [目的/意义]在老龄化与数智化叠加背景下,推动老年群体有效融入数字社会已成为实现“积极老龄观”的关键议题。本文旨在从生活转折视角出发,引入主体间性理论内涵,探讨数字公益情境下老年人数字融入的动态过程与机制。[方法/过程]研究以转化学习理论和信息行为转折理论为分析框架,结合Gioia方法对15个典型项目的多源数据进行概念提炼,构建“生活转折—间性互动—身份共建”的老年人数字融入整合模型。[结果/结论]研究表明:(1)外部数字化环境的变迁与内部生命历程转折的深度交织,导致了老年人原有社会关系接入的断裂,构成了开启数字融入的初始动因;(2)融入过程呈现出“接入与依赖—适应与转化—融合与反哺”的阶梯演化特征,老年人在主体间性的互动空间内通过获得“被承认”的核心体验,实现从信息实践到身份认知的动态重构;(3)在多元主体协同营造的承认性环境下,老年人通过主体间的良性互动,实现了心理视角的转换与主体意识的觉醒。本研究揭示了数字公益情境中老年人由受助到助人的动态演化路径,丰富了积极老龄化视角下老年人数字素养培育的理论范式,为从技术赋能走向主体赋能提供了实践指引。

关键词： 网络信息茧房   数字社会   铸牢中华民族共同体意识   民族团结  

摘要： 数智技术的深度融合和跨越式发展让网络信息的分发方式更加高效,同时也加剧了各族人民的网络信息茧房困境,遮蔽个体视野、极化网络群体、弱化社会黏性,对铸牢中华民族共同体意识产生阻滞信息传播效力、桎梏舆情理性认知、掣肘共识整合功能的负效应。从个体需求、算法技术供给、社群关系环境方面系统厘清造成网络信息茧房的多种相关因素,才能具体而微地拆解网络信息茧房对各族人民交往交流交融负面效应的过程机制,恰切找到针对固化的网络信息茧房的突围路径。具体可通过公共利益的守护者即监管部门柔性引导、传播信源的创作者即官方机构优化内容、算法技术的所有者即媒体平台内向突破、媒介内容的中心者即各族人民主动选择,来实现信息传播机制本身多元主体的联通互动、协同运行,打破不同民族圈层的网络信息茧房之壁,形成一个良性的信息流通环路,为嵌在特定社会关系中的网络用户提供铸牢中华民族共同体意识的正向引导。

关键词： 固始鸡   P2RX7基因   生物信息学分析   组织表达   原代卵泡颗粒细胞  

摘要： 【目的】克隆固始鸡嘌呤能受体P2X7(purinergic receptor P2X7,P2RX7)基因编码区(CDS)序列,并分析其编码氨基酸的生物信息学特征,进一步检测该基因在固始鸡不同组织中的表达水平及其对原代颗粒细胞凋亡的影响,为探究其生物学功能及作用机制提供参考。【方法】以30周龄固始鸡卵巢组织cDNA为模板,采用PCR克隆P2RX7基因CDS区并测序,对固始鸡及不同物种的P2RX7氨基酸序列构建系统进化树,并利用生物信息学软件预测分析P2RX7蛋白理化性质及结构功能。采用实时荧光定量PCR检测P2RX7基因组织表达谱,构建过表达载体并转染鸡原代卵泡颗粒细胞,通过实时荧光定量PCR和Western blotting分别检测凋亡相关基因的mRNA及蛋白表达水平。【结果】固始鸡P2RX7基因CDS区序列全长1 683 bp,编码560个氨基酸。系统进化树显示,鸡与鹌鹑聚为一个进化分支,在禽类中序列保守。鸡P2RX7蛋白含2个跨膜结构域,整体以亲水性区域为主,其二级结构主要由α-螺旋、延伸链和无规则卷曲组成,三级结构预测结果与二级结构一致。蛋白互作网络显示,P2RX7蛋白与P2RX1/2/4/5、PANX1、P2RY6、NLRP3、ENTPD8L及LIPA等蛋白存在互作。P2RX7基因在固始鸡不同组织中均有表达,其中脾脏和肺脏中表达量较高,腿肌和胸肌中表达量较低。细胞试验结果显示,P2RX7基因过表达后,原代卵泡颗粒细胞中抗凋亡基因B细胞淋巴瘤-2(Bcl-2)mRNA和蛋白表达量均极显著高于对照组(P<0.01)。【结论】成功扩增固始鸡P2RX7基因完整CDS区序列,其编码蛋白为跨膜蛋白,且该基因在禽类中具有较高保守性,同时该基因在固始鸡各组织广泛表达,能抑制鸡原代卵泡颗粒细胞凋亡。试验结果为进一步研究P2RX7基因在鸡繁殖性能中的分子机制奠定基础。

关键词： 水下图像增强   半监督训练策略   色彩恢复  

摘要： 复杂多变的水下环境会引入色偏、照度退化等多种退化形式,致使水下图像在不同场景下呈现显著的质量差异,现有增强方法难以在多场景下保持稳定的色彩恢复性能。为此,提出一种基于退化信息引导的水下图像复原网络(Degradation-Guided Underwater Image Restoration Network,DG-Net)。该网络由多尺度特征提取编码器和退化信息引导的解码器组成,以退化信息为隐式先验实现特征自适应恢复。同时,针对水下图像参考数据难以获取的问题,创新地构建了一种半监督训练机制,并设计了融合一致性约束、三域特征恢复与灰度先验的联合损失函数,实现在多类型色彩退化、光照退化场景中恢复真实色彩与细节信息。多个独立水下图像数据集上的实验结果表明,该方法在视觉质量、色彩恢复准确性与客观评价指标方面均优于现有主流方法,在多场景水下图像增强任务中具有鲁棒性与泛化性。消融实验也验证了网络结构、损失函数与半监督训练策略的有效性。相关实验代码和结果可见:https://***/nuochenhere-123/DG-Net。

关键词： 车辆重识别   Vision Transformer   注意力机制   数据增强  

摘要： 车辆重识别是指通过在不同摄像头下准确识别并关联同一辆车,实现跨区域、不间断的车辆追踪和轨迹分析。现有车辆重识别方法在复杂场景下因摄像头视角变化、遮挡以及车辆外观相似性会出现的特征表达不充分和鲁棒性不足等问题,本研究提出了一种融合区域特征与动态侧信息的双分支车辆重识别网络。设计了区域上下文关系(RCAM)模块通过利用多头注意力机制和特征以自适应地提炼和增强车辆的关键局部特征;引入了动态辅助信息(侧信息)嵌入(D-SIE)机制,以更灵活地利用相机和视角信息;在训练阶段,引入了CutMix混合样本增强策略,显著提升了模型的鲁棒性和泛化能力。本文方法在VeRi-776数据集上mAP达到83.6%,Rank1达到97.5%,在VehicleID数据集800子数据集上Rank1达到85.4%,Rank5达到了97.8%,跨域实验也证明了模型良好的泛化性能。实验结果表明,本研究提出的模型在车辆重识别任务中显著提升了模型的鲁棒性和细粒度特征识别能力。