检索结果-南通市图书馆

作者：王长富南京信息工程大学

学位级别：硕士

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商品房借款合同运用“提前到期条款”研究

商品房借款合同运用“提前到期条款”研究

作者：唐家富扬州大学

学位级别：硕士

基于沉水植物近自然恢复的贵州草海适宜生态水位研究

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基于沉水植物近自然恢复的贵州草海适宜生态水位研究

作者：晁富生贵州师范大学

学位级别：硕士

湖泊中沉水植物的减少在全球范围内呈上升趋势,一般归因于湖泊的营养负荷,而很少考虑水文等其他因素。对于浅水湖泊而言,水位的调控是维持生态系统服务功能和栖息地质量的关键因素。合理的水位管理可以促进湖泊生态系统的健康。本文针... 详细信息

湖泊中沉水植物的减少在全球范围内呈上升趋势,一般归因于湖泊的营养负荷,而很少考虑水文等其他因素。对于浅水湖泊而言,水位的调控是维持生态系统服务功能和栖息地质量的关键因素。合理的水位管理可以促进湖泊生态系统的健康。本文针对贵州草海沉水植被突然消亡现象,首先基于2021-2023年草海生态系统的监测数据并结合历史文献和资料,从长时间序列分析了草海生态系统环境因子、沉水植物以及水文情势的变化情况,并结合全湖水位调控试验,探讨了营养盐和水位变化与草海沉水植物衰退的关系。之后通过分析证明是水位波动导致草海沉水植物衰退后,基于5种最低生态水位计算的方法估算草海最低生态水位。最后通过建立水位和沉水植物的定量关系,提出了满足草海沉水植物恢复与生长的生态水位调控策略。研究结果将为草海地区沉水植物的恢复和保护提供合理的水位调控方案依据。主要的研究结果如下:（1）从2021年-2023年的常规监测来看,草海沉水植物生物量呈上升的趋势,轮藻、大茨藻、穗花狐尾藻和篦齿眼子菜是草海主要分布的沉水植物物种。2021-2023年的加密调查显示,草海沉水植物的分布呈现出增长趋势。具体来说,2021年9月,草海沉水植物的生物量最低,仅为255.1 g/m2;2022年,沉水植物开始恢复,到了8月份,全湖平均生物量增至383.2 g/m2;2023年8月,生物量进一步增加到922.6 g/m2。（2）从2021-2023年的月度监测数据来看,总氮和氨氮含量表现出明显的季节性波动,其中2月份达到最高值,随后开始下降。总磷的波动幅度相对较小。叶绿素a的浓度在2021年达到最高,但随后随着沉水植物的恢复,其浓度逐渐降低。（3）草海的水位自2014年起持续上升,2014年至2021年间的平均水位为2172.09 m。2022年至2023年,水位出现下降趋势,2022年的平均水位为2171.63 m（波动范围为2171.52 m至2171.76 m）;到了2023年,水位进一步下降,截至2023年11月,平均水位为2171.43m（波动范围为2171.22 m至2171.58 m）。随着水位的变化,平均水深也经历了先上升后下降的过程。（4）Spearman相关分析显示,沉水植物生物量和覆盖率与氨氮、光照、溶解氧和电导率存在显著的正相关性（p<0.05）,但与水深呈显著负相关（p<0.05）。结构方程模型（SEM）分析表明,水深通过影响透深比间接对植物盖度产生了负面影响。水深和透深比是影响沉水植物变化的主要因素。（5）结合草海多年的水位资料和实际情况,采用天然水位资料法、湖泊形态分析法、年保证率设定法、生物空间最小需求法和最低年平均水位法等五种方法计算得出,草海的最低生态水位应为2171.49 m。（6）利用沉水植被覆盖率来指示生态系统的健康状况,然后建立了草海植被覆盖率（C）与生长期期水位（Z）的定量关系。结果表明,植被覆盖率随水位的升高而降低。为了保持植被覆盖率在20%,草海在萌芽生长期的水位应降至2171.4 m。为了达到30%的植被覆盖率目标,生长期的水位需要降至2171.1 m。

关键词：沉水植物水文情势环境因子最低生态水位适宜生态水位

嘉兴旧改类未来社区景观满意度评价及优化策略研究

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嘉兴旧改类未来社区景观满意度评价及优化策略研究

作者：吴富林浙江农林大学

学位级别：硕士

居住区规划从增量扩张转向存量提质,社区更新问题越来越受学术界关注。而其中景观设计对于居民而言,更是促进社区发展的必要条件,因此显得尤为重要。本文首先梳理了旧改类未来社区景观评价相关文献及理论基础;其次,在构建景观满意度评... 详细信息

居住区规划从增量扩张转向存量提质,社区更新问题越来越受学术界关注。而其中景观设计对于居民而言,更是促进社区发展的必要条件,因此显得尤为重要。本文首先梳理了旧改类未来社区景观评价相关文献及理论基础;其次,在构建景观满意度评价体系的基础上,在嘉兴城区选取6个通过验收的旧改类未来社区进行实地调研,运用AHP-FCE法进行模糊综合评价,依据景观现状和满意度综合评价结果,总结出景观设计方面的经验和问题;最后提出优化策略。研究结果如下:(1)根据调查问卷隶属度数据,结合评价指标权重,进行模糊综合评价,得出嘉兴旧改类未来社区景观满意度处于“满意”评级,分值为69.65。影响因素评价程度依次为:绿化环境要素>公共空间要素>运营维护要素>配套设施要素>建筑外环境要素>文化氛围要素>道路交通要素。(2)归纳不同类型的旧改类未来社区评价结果,得出老旧型未来社区评价总分为70.84,评级为满意;新旧混合型未来社区评价总分为65.47,评级为满意,但处于“满意”评级的下限,接近“一般”评级;次新型未来社区评价总分为75.18,评级为满意,且处于“满意”评级的上限,接近“非常满意”。(3)结合景观现状,对影响因素指标层问卷隶属度横向对比,得出景观层面有6个优秀经验和5个共性问题,经验包括多功能复合空间设计、数字技术整合运用、开放共享空间、历史文脉融合、社区参与和反馈、社区碎片活化与土地整合开发;共性问题包括活动空间统筹协调性较差、设施缺乏创意和艺术性、景观人文特色缺失、注重前期设计而忽视后期管理、社区内部道路连通性较差。(4)针对梳理的共性问题,相应的提出5个优化策略,包括空间融合共享与整合增效、设施虚实结合与多元服务、社区文脉修补与创新传承、居民自治与精细运营、完善交通与无障碍通行。本文在文献梳理和实地调研的基础上,希望为旧改类未来社区景观建设提供思路,但由于技术手段和时间上的局限,研究尚有不足,今后愿继续加强研究深度。

关键词：未来社区旧改类景观设计满意度评价 AHP-FCE法

基于生物信息学和实验探索CDCA4基因在肝细胞癌中的表达及其与预后的相关性

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基于生物信息学和实验探索CDCA4基因在肝细胞癌中的表达及其与预...

作者：梁昌富海南医科大学

学位级别：硕士

目的:本研究基于多个数据库,应用生物信息学技术来寻找对肝细胞癌(liver hepatocellular carcinoma,LIHC)有价值的生物标志物,通过分析TCGA数据库发现细胞分裂周期相关蛋白4(Cell Division Cycle Associated 4,CDCA4)在多种肿瘤中显著... 详细信息

目的:本研究基于多个数据库,应用生物信息学技术来寻找对肝细胞癌(liver hepatocellular carcinoma,LIHC)有价值的生物标志物,通过分析TCGA数据库发现细胞分裂周期相关蛋白4(Cell Division Cycle Associated 4,CDCA4)在多种肿瘤中显著高表达,其中就包括肝细胞癌。目前关于CDCA4在肝细胞癌中的研究极少报道,CDCA4在肝细胞癌中的作用机制及其与预后的关系尚不明确。本研究旨在探索CDCA4在肝细胞癌中的表达情况以及其对预后的影响,同时研究CDCA4对免疫微环境的影响。此外,我们还探索了CDCA4与肝细胞癌相关信号通路之间的关联,这些研究目的旨在为肝细胞癌寻找新的治疗靶点提供可靠信息,并为未来的治疗提供更多选择性。方法:(1)CDCA4表达和预后分析:首先利用R语言分析TCGA数据库里肝细胞癌的差异表达分析(P2)和预后分析(P富集分析探究了与CDCA4相关的功能角色和通路:GO和KEGG、GSEA和GSVA探索CDCA4的潜在功能和作用。(4)CDCA4的基因组分析:UALCAN数据库分析CDCA4的甲基化水平。Spearman算法计算CDCA4和甲基转移酶与DNA修复基因的相关性。卡方检验评估了CDCA4高低表达组之间基因突变频率的差异。(5)CDCA4的药物分析:Spearman算法计算CDCA4和免疫检查点的相关性。Cell Miner数据库分析CDCA4和药物的敏感性。(6)构建了一个包含与CDCA4相关的免疫基因的预测模型:CDCA4相关基因和免疫评分相关基因,即CDCA4免疫相关基因,同时利用lasso算法构建风险模型,分析模型的潜在价值。(7)CDCA4的单细胞表达分布模式分析:使用GSE98638数据集、GSE125449数据集、GSE140228＿10X数据集、GSE140228＿Smartseq2数据集、GSE146115数据集、GSE146409数据集、GSE166635数据集和GSE179795数据集进行单细胞分析,鉴定CDCA4的单细胞表达分布模式。(8)临床上收集肝细胞癌和癌旁样本,通过RT-PCR、Western blotting和免疫组化进行了CDCA4表达水平的验证。结果:(1)CDCA4在许多肿瘤显著高表达,包括肝细胞癌,它的高表达和临床特征与不良预后有关。(2)CDCA4与B细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、M0型巨噬细胞、中性粒细胞以及树突状细胞之间存在显著的正相关性。(3)富集分析显示CDCA4和免疫相关通路有关。(4)CDCA4在肝细胞癌低甲基化,和甲基转移酶与DNA修复基因显著相关,同时CDCA4高低表达组间基因突变有显著差异。(6)CDCA4和免疫检查点显著相关,并发现19种药物和CDCA4相关。(7)单细胞分析发现CDCA4在T细胞亚型高表达。(8)实验证明CDCA4在肝细胞癌中显著高表达。结论:CDCA4在肝细胞癌中呈现明显的过表达,且与临床特征显著相关。此外,高CDCA4表达与不良预后有关。免疫浸润和富集分析揭示了其与免疫微环境的密切相关性。进一步地,CDCA4的表达与甲基化和突变模式相关。此外,CDCA4与19种药物存在关联。利用CDCA4的预测模型显示出良好的效果。通过单细胞分析发现T细胞亚型与CDCA4相关。最后,进一步的实验证实了CDCA4在肝细胞癌中的明显上调。这种CDCA4在肝细胞癌中的高表达与预后意义相关,为肝细胞癌提供了一个新的治疗靶点和潜在的治疗策略。

关键词： CDCA4 肝细胞癌生物信息学分析 TCGA 免疫微环境

基于CNN与Transformer混合神经网络的遥感影像建筑物提取研究

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基于CNN与Transformer混合神经网络的遥感影像建筑物提取研究

作者：胡富杰安徽理工大学

学位级别：硕士

SnSe薄膜的制备及其宽光谱光电探测器研究

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SnSe薄膜的制备及其宽光谱光电探测器研究

作者：罗富文电子科技大学

学位级别：硕士

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行政担保制度研究

行政担保制度研究

作者：富一冉河北经贸大学

学位级别：硕士

中国行政立法及其法律实践中引入了民法上的担保制度。行政担保是行政机关出于提高行政效率、保障公共利益的目的,按照具有法律效力的担保规定,依职权或依申请,在行政相对人、第三人的财产或信用上设定担保,确保行政相对人未来能够履行... 详细信息

中国行政立法及其法律实践中引入了民法上的担保制度。行政担保是行政机关出于提高行政效率、保障公共利益的目的,按照具有法律效力的担保规定,依职权或依申请,在行政相对人、第三人的财产或信用上设定担保,确保行政相对人未来能够履行其相应义务的一种行政行为。本文对目前行政担保所实施的举措进行梳理总结并将之与类似概念进行比较,对“行政担保”的概念进行界定;从行政担保的目的、法律关系主体视角分析,认为行政担保为公法属性,应定性为行政契约。公私法的融合让公法更加人性化,担保规则使行政执法手段更柔和高效,但目前行政担保制度散落在各领域,通过汇总现行行政法规,发现行政担保制度存在着依据效力低、程序性规定不够完善、担保形式缺乏多样性、缺乏监管等问题。针对该制度在施行的时候出现的一些问题,本文从该制度相关立法完善、配套制度完善与监督制度完善三个方面提出建议和想法,以期完成行政担保制度的构建,促进行政担保的良性运作。

关键词：行政担保诚实信用原则制度构建

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基于自注意力机制的短期光伏发电功率预测

基于自注意力机制的短期光伏发电功率预测

作者：郝富冲重庆理工大学

学位级别：硕士

在人类社会的发展进程中,随着能源需求的持续增长,可再生能源特别是太阳能,因其可持续性、无污染和广泛适用性等特点,展现出巨大的发展潜力。光伏发电技术通过光伏系统将太阳能转换为电能,实现了清洁、无污染的能源转换。然而,光伏发电... 详细信息

在人类社会的发展进程中,随着能源需求的持续增长,可再生能源特别是太阳能,因其可持续性、无污染和广泛适用性等特点,展现出巨大的发展潜力。光伏发电技术通过光伏系统将太阳能转换为电能,实现了清洁、无污染的能源转换。然而,光伏发电固有的间歇性和波动性特性,给电网调度和光伏并网等领域带来了挑战。因此,精确的光伏发电功率预测技术对于提升能源利用效率、推动能源领域和经济社会的可持续发展具有重要意义。随着大数据与人工智能技术的快速发展,机器学习算法近年来已成为光伏发电功率预测领域的主流方法。然而,一些经典的机器学习模型及深度学习模型,如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）及长短期记忆神经网络（LSTM）,由于存在梯度爆炸、难以捕捉长期依赖性以及趋势信息提取不足等问题,导致预测精度受限。因此,本文引入基于自注意力机制的Informer模型作为基础模型进行光伏发电功率预测研究,并对其进行优化。Informer模型作为Transformer模型的变种,其在捕获长时间序列数据依赖性、提取数据深层特征信息等方面表现出色,具有较高的预测精度。首先,为了获得高质量的训练数据,本论文构造了一种新型数据平滑算法——时序卷积自编码器（TCN-AE）处理光伏数据。然后,使用对数稀疏自注意力机制（LogSparse Self-attention）替换Informer模型中的概率稀疏自注意力机制（Pro Sparse Self-attention）优化模型,以期改善训练效率和预测精度。综上所述,本论文提出一种新型数据平滑技术,改进Informer模型,构建了TCN-AE-LogSparse-informer深度学习模型,对光伏发电功率预测进行了系统研究。本论文的主要内容和结果概述如下:（1）数据预处理方面,本论文通过数据预处理技术消除数据集中的异常值和缺失值;随后利用皮尔逊相关性分析筛选出与发电功率高度相关的特征数据,以避免低相关性特征数据对预测精度造成的不利影响。（2）模型构建方面,本论文使用Informer模型进行预测,实验结果显示,Informer模型的预测精度全面超越传统预测模型,其中RMSE、MAE和R分别达到0.2535、0.1438及0.9876。进一步地,本论文按照不同季节类型进行分类预测,所提模型在大部分情况下Informer模型同样表现卓越,这些结果表明基于自注意力机制的Informer模型在光伏预测领域的具有强大竞争力。（3）模型优化方面,本论文提出了新型数据平滑算法TCN-AE。通过对光伏发电数据的深入分析,本文采用TCN-AE数据平滑方法处理数据,以获得高质量的数据集,并建立了TCN-AE-Informer预测模型。与传统数据处理方法（如指数平滑、局部加权回归平滑等）相比,使用TCN-AE算法进行平滑的数据在全年及不同季节预测中均展现出最高的精度。其中,全年预测的MAE、RMSE和R分别达到了0.0894、0.2372及0.9903。此外,本论文使用两个不同站点的数据集在多个预测模型上进行预测,结果表明TCN-AE-Informer模型具有良好的泛化性能。（4）模型创新方面,本论文改进Informer,进一步提出了TCN-AE-LogSparse-Informer光伏发电功率预测模型。本论文通过对Informer模型的深入研究后,采用LogSparse Self-attention替代传统Informer模型中的Prob Sparse Self-attention,从而构建了TCN-AE-LogSparse-Informer模型,使得模型时间复杂度从（log）降低到（log）。预测结果表明,所提模型相较于传统Informer模型在训练效率上提升了52.26%。此外,本论文通过K-means聚类算法按照不同天气类型对数据集进行分类,实验结果表明所提模型在复杂天气状况下具备更高的预测精度。综上所述,本论文构建了TCN-AE数据平滑方法进行数据处理,并对Informer模型进行了改进,最终提出了TCN-AE-LogSparse-Informer预测模型用于短期光伏发电功率预测。研究结果表明,所提模型具有较高的预测精度和训练效率,对于光伏并网、电力系统调度及电网稳定运行具有重要的促进作用。

关键词：自注意力机制数据平滑 Informer 光伏发电功率预测对数稀疏自注意力机制

阻生牙拔除患者紧张焦虑与不同治疗方式关系的探究

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阻生牙拔除患者紧张焦虑与不同治疗方式关系的探究

作者：贾寅富新疆医科大学

学位级别：硕士