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关键词： 轨道交通车辆   信息安全   车地传输   云平台   运行维护  

摘要： 列车网络控制系统的开放性与复杂性随着轨道交通智能化进程加速呈现指数级增长趋势,传统单一化防护手段难以应对多维网络安全威胁。针对这一行业共性挑战,本文提出“车辆端过滤防护+地面侧收集处理+云平台存储整合”的车-地-云一体化智能防护体系。车辆端通过部署专用防火墙实现深度包检测与流量过滤,并采用国家密码算法构建车地无线通信加密隧道;地面侧设置安全数据中转站,基于硬件安全模块实现加密数据的合规解密与协议转换;云平台负责多源异构数据可信融合和智能分析,实现信息安全数据集中管控。本研究通过将工业控制网络和云计算深度融合,为关键基础设施信息安全防护提供了可复用的创新模式,对提升国家关键信息系统抗攻击能力具有重要工程价值。

关键词： 患者自我报告结局   基于故事的评分指南   方法学  

摘要： 目的:阐述基于故事的患者报告结局测量信息系统评分指南(SBSG-P)的理论基础与发展脉络,解析其相关概念与构建流程。方法:通过检索与梳理国内外患者报告结局测量信息系统及相关故事化工具文献,明确基于故事的患者报告结局测量信息系统评分指南的构建目标与构建流程。结果:构建了一套基于故事的患者报告结局测量信息系统评分指南构建流程的方法学框架,该框架采用混合方法学设计,结合量性研究和质性研究方法学,包括制定研究计划,结合定量预评估及个体半结构式访谈进行资料收集,通过总结性内容分析法形成指南初稿,随后通过焦点小组访谈和Delphi专家咨询优化内容,并以小样本预调查检验故事与数据映射的有效性,最终修订形成指南终稿并开展临床验证。结论:明确基于故事的患者报告结局测量信息系统评分指南构建方法学框架旨在为临床医护人员开发兼具情境性和精准度的患者报告结局测量信息系统量表评分解读创新工具,进而为临床实践中的治疗决策、干预策略及患者个性化管理方案提供决策支持。

关键词： 建筑信息模型   绿色建筑   评价策略   支持向量机   层次分析法  

摘要： 绿色建筑作为一种解决全球气候变化和资源短缺问题的重要方案得到了广泛关注。为对绿色建筑进行更加全面的评价,基于层次分析法构建了适用性的建筑信息模型评价策略,并基于支持向量机-非支配排序遗传算法建立了多目标优化模型。实验结果表明,所提方法在训练集和测试集上的建筑能耗预测值与真实值偏差控制在±100J范围内,碳排放预测准确率最高可达100%对山东某住宅的研究结果显示,优化前建筑的能耗为2967.93MW·h,碳排放为4402.17t;优化后能耗降低至2388.45MW·h,碳排放降低至3911.24t,热舒适指标PMV从0.26降低至0.16。优化方案表明,所提模型在绿色建筑的多目标优化中能够有效降低能耗和碳排放,改善热舒适性。

关键词： 网络毒理学   生物信息学   双酚A   骨性关节炎   机器学习  

摘要： 目的运用网络毒理学和生物信息学方法,深入探究双酚A(BPA)对骨性关节炎(OA)发生发展的潜在影响,并从中筛选出关键基因。方法从美国国家生物技术信息中心(NCBI)基因表达综合(GEO)数据库中下载3个OA数据集,采用R语言鉴定出差异表达基因(DEGs)。从比较毒理基因组学(CTD)数据库获取BPA诱导OA的靶基因。借助韦恩图对两数据库的相关基因取交集,随后进行基因本体(GO)分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。采用6种机器学习模型[LASSO回归、支持向量机(SVM)、Boruta算法、极端梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升(LightGBM)和自适应提升(AdaBoost)方法]确定OA的生物标志物。进一步构建疾病风险列线图,并通过校准曲线、临床影响曲线和受试者操作特征(ROC)曲线评估有效性,同时验证靶点的表达量。此外,通过分子对接评估BPA与靶点的结合潜力。在DGIdb数据库中获得潜在的靶标药物。通过外部数据集验证OA和正常组中枢纽基因的表达。结果整合数据集后,共获得15个交集基因。富集分析显示,这些基因与有丝分裂核分裂、受体结合调控、p53信号轴、白细胞介素(IL)-17介导的激活通路及肿瘤坏死因子(TNF)传导机制等功能及信号通路密切相关。机器学习算法进一步确定胰岛素样生长因子结合蛋白1(IGFBP1)、钙黏蛋白2(CDH2)和MKI67是关键基因。ROC曲线表明这些基因具有很高的诊断效能(AUC=0.926),且在OA组中显著高表达。这3个基因的表达水平在GSE51588数据集中进行了外部验证。分子对接证明BPA与靶点稳定而牢固地结合。最后,提取13种靶向IGFBP1的药物,美沙酮盐酸盐和盐酸美沙酮靶向CDH2,阿贝西利和舒尼替尼靶向MKI67。结论该研究成功揭示了BPA对OA发生的潜在影响机制,并确定了IGFBP1、CDH2与MKI67三大生物标志,这些标志可能成为OA潜在的生物标志物和治疗靶点。

关键词： 玉米   基因家族   生物信息学   糖原合成酶激酶-3  

摘要： 为了揭示玉米糖原合成酶激酶-3(GSK3)家族在玉米生命活动和逆境响应中的作用,利用生物信息学方法对玉米GSK3基因家族成员进行鉴定和分析。结果表明,在玉米全基因组中共鉴定到12个ZmGSK3基因,不均匀地分布在玉米的8条染色体上,蛋白长度为403~473个氨基酸,分子质量为45.17~53.02 kDa,等电点为6.79~8.90,预测亚细胞定位位于细胞质、线粒体和细胞核中;系统进化树分析将ZmGSK3分为4组进化分支,不同分支成员可能功能冗余;ZmGSK3共有10个保守基序,前9个保守基序最为保守,以串联形式存在于GSK3家族成员中,保守基序10仅存在于第I、Ⅲ组成员中;启动子分析显示ZmGSK3基因含有大量光响应、激素响应、胁迫响应相关元件及部分细胞分化相关元件,说明ZmGSK3基因家族可能在玉米光合作用或光形态建成、激素响应、胁迫响应、细胞分化等方面发挥作用。

关键词： 高反光表面   面结构光   三维测量   自适应多曝光   过曝比例   相位融合  

摘要： 针对反光工件存在的点云缺失问题,研究了基于自适应多曝光的三维测量方法.设计双目结构光测量系统,通过相位解算、相位立体匹配和三维点计算生成工件点云.确定初始曝光时间序列并获得初始图像,统计初始图像的过曝比例.构建初始曝光时间序列与其过曝比例的关系,使用确定的过曝比例自适应计算用于点云生成的最终曝光时间序列.融合多曝光图像,计算得到反光工件的点云.使用阶梯标定块评价系统精度,使用该系统完成了铝导板和铝侧板的反光工件点云生成试验.结果表明:双目结构光测量系统的平均平面距离误差为0.1269 mm;与单曝光成像方法相比,使用固定过曝比例测量不同铝合金工件时,均生成了较完整点云,铝导板和铝侧板的有效点数量分别增加了55%和42%.所提出方法有效提升了反光工件点云的完整性.

关键词： 危险化学品   全生命周期   信息化管理   科研院所  

摘要： 危险化学品因其涉及行业领域多、分布区域范围广、安全管理链条长、涉及监管部门多,以及事故发展快、危害后果大、影响范围广等特点,始终成为安全监管的重点、难点。本文作者根据前期调研,发现实验室危化品管理普遍存在数据共享不足、人员专业能力参差不齐及溯源困难等问题。因此,提出构建科研院所危化品全生命周期信息化管理平台,旨在建立易操作、能复制、可推广的管理举措,为其他科研院所、高校实验室危化品安全管理工作提供一定借鉴。

关键词： 中老年健康风险认知   乐观偏差   健康教育   健康中国战略  

摘要： 在健康中国战略的纵深推进过程中,“认知—行为”转化困境亟待破解,中老年群体的健康风险认知偏差是影响其转化的关键障碍。文章基于2015、2018和2020年的中国健康与养老追踪调查(CHARLS)与《中国卫生健康统计年鉴》构造平衡面板数据,使用Logistic回归模型,实证分析公共健康信息供给对中老年人健康风险认知偏差的影响。数据显示,样本中约半数的个体存在健康风险认知偏差,“盲目乐观”在中国的中老年群体中较为普遍。研究发现,公共健康信息供给与个体乐观偏差发生概率的下降显著相关,该结论经过一系列稳健性检验后依然成立。此外,这种矫正效应具有滞后性与累积性特征,其干预效果在信息供给后一年左右的时间范围内较为明显。进一步分析发现,干预时机亦至关重要:相较于65岁以上人群,在45~64岁年龄阶段接受健康教育的个体,其健康风险认知的乐观偏差得到修正的可能性更高。以上结果表明,最大程度地发挥公共健康信息供给在健康中国建设和全生命周期健康管理中的积极作用,有必要考虑矫正效应的滞后性与累积性特征,并把握个体进入老年阶段前的关键干预窗口,持续强化公共健康信息供给。另外,基于中老年人群的认知特征,需优化健康信息的传播模式与内容设计,进一步提升供给的针对性,以增强其对健康风险认知偏差的矫正效应。

关键词： 国有企业   固定资产信息化管理   经济效率   管理路径   数据治理  

摘要： 在数字经济赋能产业升级与国资国企改革深化双重背景下,固定资产信息化管理已成为提升国有企业经济效率的核心抓手。本文剖析信息化管理对国有企业降低运营成本、优化资源配置、强化流程管控的核心价值,梳理实践中存在的信息系统孤岛、管理制度滞后、账实不符、人员能力不足及绩效评价缺失等现实挑战,并提出构建统一信息平台、优化制度流程、提升盘点智能水平、完善协同机制及健全绩效体系等路径,旨在为国有企业通过信息化手段激活资产价值、提升经济运行效能提供解决方案。

关键词： 水下图像增强   生成对抗网络   U-Net   信息熵   特征融合  

摘要： 针对水下图像普遍存在偏色、细节模糊以及现有网络模型推理速度较慢、复杂度较高等问题,提出一种信息熵自适应生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的水下图像增强方法。在GAN生成器中使用U-Net网络提取水下图像特征,并计算U-Net网络中各层的信息熵,根据预先设定的阈值自适应地选择参与细节特征增强模块训练的特征层。同时,利用去偏色模块对原始图像进行处理,采用特征提取模块提取去偏色后的图像特征。最后,通过细节特征增强模块完成特征融合,并利用判别器对重构增强的图像进行判别。实验结果表明,所提方法在峰值信噪比和结构相似度两个指标上分别达到21.92和0.95,较FUnIE-GAN方法提升了14.65%和3.51%。此外,在非参考指标水下图像质量度量和自然图像评价指标上,所提方法也表现出显著优势,验证了其在色彩校正、细节恢复和对比度提升方面的有效性。