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关键词： 地质灾害   信息量法   易发性   风险评价  

摘要： 为构建耦合诱发因子与承灾体易损性的地质灾害风险评价方法，以湖南省韶山市为研究对象，选取地形地貌等5个一级指标以及高差、坡度等12个二级指标因子，基于AHP-信息量法开展易发性评价；耦合流域降雨强度量和人工切坡双诱发因子，开展危险性评价；结合人口、建筑、水利交通基础设施等承灾体易损性，进行地质灾害风险区划，采用结果回溯和受试者工作特征曲线（ROC）评价结果校验。结果表明:研究区高风险区面积12.91km2，占比5.23%，主要分布在西北部花岗岩丘陵区等降雨集中、人类活动强烈的流域上游；中等风险区面积47.74km2，占比19.33%；低风险区面积186.37km2，占比75.44%。结果校验ROC曲线下面积（AUC）值达88.26%。研究成果揭示了降雨-地质-人类活动耦合作用下的风险格局，可直接应用于韶山市山洪地质灾害联防联控、工程规划选址与风险管控，为类似流域的地质灾害的风险评价提供借鉴。

摘要： 本研究针对半金属ZrTe3光电探测器存在的高暗电流问题,构建了由层状半金属ZrTe3与层状CuInP2Se6构成的范德华异质结光电探测器.利用两者之间的能带匹配关系,器件在界面形成约490 meV的肖特基势垒,使暗电流在零偏压下降至pA量级,从而显著提升信号识别度.该器件在532 nm激光与0.5 V偏压下表现出0.49 A W-1的高响应度、114.3%的外量子效率及81.3 dB的线性动态范围,同时具有64/48μs的快速上升/下降时间,并在355–1177 nm范围内实现宽谱响应.进一步将该器件用于信息安全应用,通过光信号与偏压协同编码,实现了ASCII数据的加密与解密功能.研究结果不仅提出了一种有效抑制ZrTe3基光电探测器暗电流的策略,也展现了其在高性能光电感知与安全通信应用中的潜在价值.

关键词： 超声检查   学习曲线   腰椎   椎间盘移位   棘突  

摘要： 目的:分析超声测量腰椎间盘突出症患者腰椎棘突间距变化率的学习曲线。方法:回顾性分析2018年10月至2020年10月行超声测量腰椎棘突间距变化率的腰椎间盘突出症患者90例,按就诊顺序编号为第1～90例。所有超声测量均由同一名医师进行,记录每例患者检查用时,以累积和分析法（cumulative sum analysis,CUSUM）绘制学习曲线散点图,并用函数模拟,计算学习曲线转折点。以转折点为界,将所有患者分为学习探索组和学习稳定组,比较两组患者各指标组间差异是否有统计学意义,反证学习曲线是否存在。结果:（1）所绘制学习曲线的模拟函数最佳为Y=8.75+1.86X-0.05X2+0.0003X3（R2=0.951,P<0.05）,其转折点为第27例。（2）学习探索组及学习稳定组患者的年龄、性别、身体质量指数（body mass index,BMI）、病程、Oswestry功能障碍指数（Oswestry disability index,ODI）及腰椎棘突间距变化率组间比较差异均无统计学意义（P>0.05）;两组患者检查用时均值分别为（3.88±1.30）、（2.21±0.32） min,组间比较差异有统计学意义（P<0.05）。结论:超声测量腰椎棘突间距变化率存在学习曲线,曲线转折点为第27例,进入学习稳定期后,检查用时均值为（2.21±0.32） min。

关键词： 光泽县   地质灾害易发性   信息量模型   县域尺度评价   因子协同致灾机制   GIS空间分析  

摘要： [研究目的]以福建省光泽县为研究区，本文聚焦县域尺度地质灾害评价精细化不足、驱动机制认识不清等问题，旨在精准识别县域尺度灾害关键驱动因子、细化地质灾害易发性空间分区，为当地防灾减灾决策与土地利用规划提供依据。[研究方法]依据区域地质灾害发育特征选取9项关键评价因子，融合GIS技术与信息量模型，构建适配县域特色的地质灾害易发性评价体系。重点围绕“成熟方法+区域适配”进行优化，以量化因子协同致灾机制、提升模型适用性，并通过ROC曲线对模型评价精度进行验证。[研究结果]光泽县高、中、低、非地质灾害易发区占县域总面积比例分别为0.94%、13.40%、32.97%、52.69%，高易发区主要集中在司前村中部及止马村一带，中易发区呈条带状沿乡镇交界分布；低易发区空间分布较广，非易发区则主要位于县域周边中山区；ROC曲线验证显示，信息量模型AUC值为0.854，模型评价精度达85.4%，表明分区结果与实际灾情具有较高吻合度。[结论]本研究成果系统揭示了光泽县地质灾害易发性空间分布规律，阐明了“人类活动-裸地形成-灾害易发”链式机制，建立了县域地质灾害精细化评价范式，弥补了该区域县域尺度系统研究的不足，亦为同类县域地质灾害风险评估与防治提供了可复制的技术参考。

关键词： 信息茧房   社交媒体   网络社区   稳定性   语义分析  

摘要： [目的/意义]社交媒体算法与用户选择性接触的交互强化了信息茧房的形成，现有研究多聚焦于其状态特征，对其内在的结构稳定性关注不足。为弥补这一研究缺口，本文提出融合结构与内容双维度的信息茧房稳定性分析方法。[方法/过程]通过共识聚类量化社区在多次网络划分中的结构可重现性，并结合网络扰动实验检验其对外部干扰的鲁棒性；同时，利用语义分析验证高稳定性社区是否具备“内同质、外异质”的特征。[结果/结论]研究发现信息茧房在结构稳定性上呈现显著分化，可区分为“双高稳定型”、“算法稳定型”、“结构韧性型”及“双低稳定型”差异化类型；高结构稳定性的社区通常也表现出更高的内容同质性与外部异质性。本研究为区分稳固的认知壁垒与临时的舆论集群提供了量化工具，为差异化治理信息茧房提供了理论依据与实证基础。

关键词： 加拿大披碱草   AP2/ERF   干旱胁迫   生物信息学  

摘要： 【目标】探究加拿大披碱草(Elymus canadensis L.)中AP2/ERF对干旱胁迫的响应。【方法】基于转录组数据，通过生物信息学方法筛选并鉴定加拿大披碱草AP2/ERFs基因家族成员，并对该家族基因在干旱胁迫下的差异表达基因的表达模式进行分析。【结果】从加拿大披碱草中鉴定到45个EcAP2/ERFs基因，编码区序列长度为288～1302 bp；蛋白质序列长度为99～395 aa；蛋白质分子量大小为46 463.55～10 762.33 Da；理论等电点范围为4.2～11.37。理化性质分析表明：加拿大披碱草23个EcAP2/ERFs为碱性蛋白质，22个为酸性蛋白质；脂肪系数58.88～89.94；2个为不稳定蛋白质，43个为稳定蛋白质；23个加拿大披碱草EcAP2/ERFs蛋白质均呈疏水性，主要定位于细胞核。6个加拿大披碱草AP2/ERFs家族基因在干旱胁迫中的表达上调，表明可能为响应干旱胁迫的关键基因。【结论】本研究可为加拿大披碱草AP2/ERF基因家族成员响应干旱胁迫响应方面的进一步研究提供参考。

关键词： 图像去雾   无监督学习   高频多尺度增强   多分支网络   通道特征提纯  

摘要： 针对现有基于CycleGAN的无监督图像去雾方法中存在的生成器训练混淆、图像细节恢复不足和雾效去除不彻底问题，提出了基于高频信息增强的无监督图像去雾网络(HIE-Net)。首先，构建多分支去雾网络(MBDN)，通过共享编码模块对图像特征空间进行统一编码，同时采用多分支解码模块针对不同雾浓度特征实现差异化适配与精准解码，并结合大气散射模型(ASM)构建无监督约束，规范生成器的训练过程；其次，设计高频多尺度增强模块(HMEM)，基于大核分组注意力门构建双向引导机制，通过雾区特征与增强后高频信息的双向交互，同步完成雾区特征与图像纹理、边缘等高频信息的多尺度增强；最后，引入通道特征提纯模块(CFPM)，通过通道交叉注意力机制精准筛选雾敏感通道，抑制特征融合阶段的雾残留干扰，优化通道特征空间分配，借助空间交叉注意力机制捕获不同区域的雾浓度关联与空间依赖关系，实现深度特征的精细化提纯。实验结果表明，HIE-Net在BeDDE数据集上，PSNR、SSIM和LPIPS分别达21.20 dB、0.779和0.198，为图像去雾领域提供了一种新思路。

关键词： 小螺纹   机器视觉   测量基准   螺纹大径   图像处理  

摘要： 针对工业对小螺纹测量基准快速定位与大径测量难点及需求，提出一种螺纹牙顶线回归、修正与评价视觉测量基准算法。采用高斯滤波消除图像噪声，基于双阈值二值法提取螺纹图像边缘过渡带；通过建立图像坐标系，提取特征点初步确定螺纹中心轴线，将中心轴线作为测量基准，构建图像旋转回归模型，第1次修正螺纹测量基准；以左螺纹牙顶线为测量基准，采用决定系数量化回归模型拟合优度的统计量，第2次修正测量基准；最后，运用修正决定系数评估测量基准定位精度。据此，提出螺纹牙顶图像边缘过渡带信息统计的大径算法，将螺纹牙顶期望边缘投影在x轴上，采用大样本数据对螺纹牙顶边缘位置进行统计计算，左、右螺纹期望位置进行螺纹大径计算，并使用标准量块对算法进行标定。通过高精度量块边缘测量进行了算法和测量精度实验验证，实验结果表明：当量块中心轴线与x轴具有一定倾斜角度时，采用论文算法测量量块的最大偏差是0.001 7 mm。分别采用MV-TOSEDP高精密自动影像测量仪和103341型螺纹测量机，对同一公制螺纹M2.5进行了测量实验。当螺纹中心轴线与x轴具有一定倾斜角度时，两者测试结果相差3.1μm,最大测量偏差为8.8μm,该算法的平均测量时间是2.480 1 s。综上，螺纹牙顶线回归修正测量基准大径视觉测量方法能够满足公制小螺纹的快速测量要求。

关键词： 数字化转型   会计信息质量   财务战略决策   数据驱动决策   智能会计   业财融合  

摘要： 在数字化转型浪潮下,数字技术重塑了会计信息质量的核心内涵,其既实现了传统质量特征的迭代升级,更催生了实时性、多维性等全新特征范畴,高质量会计信息已成为企业财务战略决策的核心支撑。本文深入剖析高质量会计信息依托投资、融资、营运资金管理、股利分配四大传导路径,探究推动财务战略决策从传统经验驱动向数据驱动转型的内在逻辑;同时明确企业在提升会计信息质量的过程中面临五大现实挑战,即数据安全合规把控难度大、技术系统集成攻坚任务重、人才组织适配滞后、业财融合深度不足、评价体系建设滞后。在此基础上,围绕数据治理优化、系统一体化建设、人才组织赋能、业财融合深化及评价体系重构五个维度,提出靶向性应对策略,着力为企业依托高质量会计信息优化财务战略决策、构筑可持续竞争优势提供理论指导与实践参考。

关键词： Photovoltaic (PV) power forecasting   Physics-informed deep learning   Various forecasting horizons   Data efficiency   Physically grounded features  

摘要： Photovoltaic (PV) power forecasting is challenged by its inherent variability. Pure data-driven models struggle with generalization under data scarcity and complex weather conditions. In this paper, we introduce a physics-informed deep learning hybrid model (PIDL-HM) that systematically generates physically grounded input features (e.g., plane-of-array irradiance and module temperature) for a convolutional neural network-long short-term memory (CNN-LSTM establishing a principled integration framework beyond simple ensemble methods. Rigorously validated across multiple PV power plants in China and Australia for 15-min, 4-h, and 24-h forecasting, our approach demonstrates superior performance, with a reduction of up to 8.93% in root mean square error compared to a purely data-driven baseline. Crucially, the model shows remarkable data efficiency, maintaining high accuracy with only three months of training data, and exceptional robustness, providing a 6.87% improvement in performance under strong cross-seasonal data distribution shifts. This work provides a reliable and data-efficient forecasting solution, establishing the PIDL-HM as a foundational element for next-generation forecasting systems.