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生物矿化的研究进展及其应用

微生物前沿 2021年第4期10卷 175-181页

作者：黄美玉王纪晗徐毓东耿合定赵辉闫华晓韩作振山东科技大学化学与生物工程学院生物工程系山东青岛山东科技大学安全与环境工程学院环境工程系山东青岛山东省非粮乙醇生物炼制技术创新中心(筹) 山东青岛山东科技大学地球科学与工程学院地质学系山东青岛

生物矿化是指在生物大分子、生物体代谢、细胞、有机基质的参与下,由生物体通过上述物质在特定的部位和一定的物理化学条件下经过调控生成无机矿物的过程,其过程受到温度、pH、周围环境中的金属离子和营养物质等多方面的影响。近年来,... 详细信息

生物矿化是指在生物大分子、生物体代谢、细胞、有机基质的参与下,由生物体通过上述物质在特定的部位和一定的物理化学条件下经过调控生成无机矿物的过程,其过程受到温度、pH、周围环境中的金属离子和营养物质等多方面的影响。近年来,生物矿化已经广泛应用在环境、材料、建筑、生物医学等多个领域,并取得了良好的效果。

关键词：生物矿化矿化机制影响因素应用潜力

利用固定化嗜盐菌诱导矿化处理高盐废水中钙离子的研究进展

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微生物前沿 2022年第2期11卷 129-134页

作者：王纪晗邱子阳徐毓东耿合定张禧雨黄美玉韩作振赵辉闫华晓山东科技大学化学与生物工程学院生物工程系山东青岛 wangjihan0928@*** 山东科技大学安全与环境工程学院环境工程系山东青岛山东科技大学地球科学与工程学院地质学系山东青岛山东省非粮乙醇生物炼制技术创新中心(筹) 山东青岛

高盐废水可被工业再次利用,但其中的Ca2+会形成稳定的水垢,堵塞管道,对安全生产构成重大威胁。如何高效去除高盐废水中的Ca2+成为亟待解决的重要问题。利用嗜盐菌诱导Ca2+离子沉降形成碳酸钙,预计未来若得以推广将具有广阔的应用前景,... 详细信息

高盐废水可被工业再次利用,但其中的Ca2+会形成稳定的水垢,堵塞管道,对安全生产构成重大威胁。如何高效去除高盐废水中的Ca2+成为亟待解决的重要问题。利用嗜盐菌诱导Ca2+离子沉降形成碳酸钙,预计未来若得以推广将具有广阔的应用前景,本文阐述了固定化嗜盐菌诱导钙离子沉降的作用机制,并对利用固定化嗜盐菌沉降高盐废水中钙离子的研究进行综述。

关键词：嗜盐菌固定化细菌高盐废水生物矿化环境友好碳酸钙

风景画：从象征符号到自然秩序——浪漫主义绘画的演变轨迹

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郑州大学学报(哲学社会科学版) 2024年第5期 85-90页

作者：耿韵云南民族大学文学与传媒学院

自文艺复兴以来，艺术家们的目光逐渐从凝固的旧教象征图示转向自然可感的永恒瞬间，到浪漫主义时期，风景画始作为一种独立绘画派别臻于成熟。当风景从固化的神圣秩序中脱颖而出，在风景绘画艺术中，风景和自然之物仍然是能够洞穿人类... 详细信息

自文艺复兴以来，艺术家们的目光逐渐从凝固的旧教象征图示转向自然可感的永恒瞬间，到浪漫主义时期，风景画始作为一种独立绘画派别臻于成熟。当风景从固化的神圣秩序中脱颖而出，在风景绘画艺术中，风景和自然之物仍然是能够洞穿人类心智的语言。风景是变幻在永恒与瞬间、内在与外部、生活与艺术之间的一种调和的力量。

关键词：风景风景画象征符号自然秩序

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基于混合决策的应急避难网络优化

管理工程学报 2024年

作者：耿劭卿侯汉平中国民航大学交通科学与工程学院北京交通大学经济管理学院

地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结... 详细信息

地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结构框架,本文构建了具有递归机制的应急避难网络,包括避难灾民和不同种类物资需求数量预测、应急避难场所选址和人员疏散以及物资分配,还提出了混合决策方法,包括模糊聚类和多目标规划模型,旨在优化应急避难场所位置和开放数量、灾民疏散距离以及物资满足率。以四川省成都市为例,本文分析了灾民疏散和安置过程,结果表明本文所提方法能公平快速地解决灾后初期应急避难场所选址、灾民疏散和物资分配问题,确保应急避难行动有序高效地进行。

关键词：灾害管理需求预测避难场所选址物资分配混合决策

流动的隐私边界何在:在线健康信息的表露机制研究

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新闻与写作 2024年第2期 72-85页

作者：耿书培华中师范大学新闻传播学院华中师范大学社会学流动站

数字时代,表露健康隐私信息的收益和风险正面临更激烈的博弈。本研究采用两阶段解释性时序混合设计,利用双重计算模型,探索在线健康社区用户表露健康隐私信息的影响机制和深层动机,回应用户缘何、如何共享健康信息的根本问题。研究结果... 详细信息

数字时代,表露健康隐私信息的收益和风险正面临更激烈的博弈。本研究采用两阶段解释性时序混合设计,利用双重计算模型,探索在线健康社区用户表露健康隐私信息的影响机制和深层动机,回应用户缘何、如何共享健康信息的根本问题。研究结果显示,用户的健康信息表露决策经历风险计算和隐私计算两大阶段:风险计算阶段,作为保护动机的隐私关注同时受威胁评估和应对评估影响;隐私计算阶段,包括社会支持在内的多项利好构成收益评估,与隐私关注代表的损失评估,构成了“收益-损失”权衡,驱动经济理性的表露决定。但访谈结果表明,这一机制深受认知偏差干扰,表现出收益评估远胜损失评估的特点。本研究反思健康信息的隐私边界,以经验证据完善了经典的信息决策模型,并在跨学科视域下挑战以经济理性为基础的传统隐私研究,丰富了传播学研究在该领域的成果。

关键词：信息表露双重计算模型隐私边界在线健康社区

特征细化和多尺度注意力的Transformer图像去噪网络

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计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1838-1851页

作者：袁姮耿仪坤辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

为增强全局上下文信息的关联性,加强对多尺度特征的关注,在提升图像去噪效果的同时最大程度保留细节特征,提出一种基于Transformer的特征细化和多尺度注意力的图像去噪网络(TFRADNet)。该网络不仅在编解码器部分利用Transformer解决大... 详细信息

为增强全局上下文信息的关联性,加强对多尺度特征的关注,在提升图像去噪效果的同时最大程度保留细节特征,提出一种基于Transformer的特征细化和多尺度注意力的图像去噪网络(TFRADNet)。该网络不仅在编解码器部分利用Transformer解决大规模图像的长程依赖问题,提高模型的去噪效率,还在上采样操作后加入位置感知层来增强网络对特征图中像素位置的感知能力。为了应对Transformer可能对像素间空间关系的忽略,导致局部细节失真,在特征重建阶段设计了特征细化模块(FRB),采用串行结构逐层引入非线性变换,加强对噪声水平复杂的图像局部特征的识别。同时,设计了多尺度注意力模块(MAB),采用并行双分支结构,对空间注意力和通道注意力联合建模,有效捕捉不同尺度的图像特征并进行加权,提高模型对多尺度特征的感知能力。在真实噪声数据集SIDD、DND和RNI15上的实验结果显示,TFRADNet能够兼顾全局信息和局部细节,相比其他先进方法展现出了更强的抑噪能力和稳健性。

关键词：图像去噪特征细化多尺度注意力 Transformer 真实噪声

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数字农业赋能种业高质量发展研究

分子植物育种 2024年第21期 7266-7271页

作者：耿琼郑州升达经贸管理学院金融贸易学院

随着全球人口增长和粮食需求的不断上升，数字农业技术的发展为种业公司的高质量发展提供了新的动力。本研究围绕数字农业技术如何赋能种业公司，通过案例分析包括Climate FieldView和John Deere的精准农业技术在内的应用实例，探讨了... 详细信息

随着全球人口增长和粮食需求的不断上升，数字农业技术的发展为种业公司的高质量发展提供了新的动力。本研究围绕数字农业技术如何赋能种业公司，通过案例分析包括Climate FieldView和John Deere的精准农业技术在内的应用实例，探讨了这些技术如何优化资源配置、提高作物产量和质量，及其在全球种业发展中的应用。此外，本研究还分析了数字农业在全球的布局及其带来的战略意义和挑战。研究旨在揭示数字农业技术推动种业高质量发展的内在机制，期望为种业公司提供战略决策支持，同时为相关政策的制定提供科学依据。

关键词：数字农业种业高质量发展精准农业技术资源优化技术创新

“泛娱乐化”背景下高校课程思政面临的挑战与应对策略

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中国高等教育 2024年第1期 21-24页

作者：冯博耿卉东北师范大学

互联网广泛存在的“泛娱乐化”现象成为消解大学生主流意识形态的重要诱因,使高校课程思政面临现实挑战。通过深化课程供给侧结构性改革、把握理论阐释和寓教于乐的平衡、凝聚课程思政育人合力等针对性策略来应对“泛娱乐化”影响下课... 详细信息

互联网广泛存在的“泛娱乐化”现象成为消解大学生主流意识形态的重要诱因,使高校课程思政面临现实挑战。通过深化课程供给侧结构性改革、把握理论阐释和寓教于乐的平衡、凝聚课程思政育人合力等针对性策略来应对“泛娱乐化”影响下课程思政育人困境势在必行。

关键词： “泛娱乐化” 课程思政困境破局

基于d-q变换及WOA-LSTM的异步电机定子匝间短路故障诊断方法

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电机与控制学报 2024年第6期28卷 56-65页

作者：王喜莲秦嘉翼耿民北京交通大学电气工程学院北京100044 中车唐山机车车辆有限公司动车检修部河北唐山063035

为了实现对异步电机定子绕组匝间短路故障的可靠在线诊断,提出一种基于d-q变换及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。通过理论推导可知,d-q变换可有效提取定子电流中的特征频谱数据。采用鲸鱼优化算法对长短... 详细信息

为了实现对异步电机定子绕组匝间短路故障的可靠在线诊断,提出一种基于d-q变换及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。通过理论推导可知,d-q变换可有效提取定子电流中的特征频谱数据。采用鲸鱼优化算法对长短期记忆网络中的3个关键参数进行优化,建立WOA-LSTM故障分类模型。为了验证基于d-q变换和WOA-LSTM故障诊断方法的有效性,分别以小波变换、快速傅里叶变换及d-q变换提取电流频谱数据作为输入数据集,以一台YE2-100L1-4型异步电机为实验对象进行实验验证。研究结果表明:相比于小波变换及快速傅里叶变换,采用d-q变换能更准确的提取出定子电流中的故障特征,更精确地反映电机故障状态,有助于提高故障分类准确率;相比于传统的LSTM算法,经WOA优化后的LSTM算法分类准确率可达98.3%,能可靠地实现不同程度匝间短路故障的诊断。

关键词：异步电机故障诊断定子绕组匝间短路 d-q变换理论鲸鱼优化算法长短期记忆神经网络