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微生物技术在稀土资源利用中的研究进展

工程科学学报 2020年第1期42卷 60-69页

作者：刘晓璐赵子希桂子郁弓爱君北京科技大学化学与生物工程学院

主要介绍了稀土资源的重要作用及利用现状,对我国的稀土矿分布及特征进行概述,并提出稀土开采存在的问题及微生物采矿的优势.回顾利用微生物进行稀土矿开采的发展进程,总结其研究进展,介绍微生物采矿作用机理的研究,主要包括微生物浸出... 详细信息

主要介绍了稀土资源的重要作用及利用现状,对我国的稀土矿分布及特征进行概述,并提出稀土开采存在的问题及微生物采矿的优势.回顾利用微生物进行稀土矿开采的发展进程,总结其研究进展,介绍微生物采矿作用机理的研究,主要包括微生物浸出、吸附和积累稀土元素机理的相关研究,以及稀土矿采矿微生物的分离方法及种属分布等.以中国白云鄂博矿床和澳大利亚Mount Weld矿床中的矿石为例,说明微生物对矿石中稀土元素的提取作用.简述微生物对废弃物中稀土元素的回收作用,及微生物利用稀土元素技术将面临的挑战,并对其未来进行了展望.

关键词：稀土矿稀土分布微生物技术生物浸出生物积累浸矿微生物稀土回收

基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究

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基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究

作者：郑子希山东师范大学

学位级别：硕士

随着计算机科学的飞速发展和大数据时代的到来,深度学习在各个领域展现出了强大的应用潜力。在化学领域,分子性质的预测对于药物研发、材料科学等具有重要意义。然而,传统的分子性质预测方法往往受限于数据维度高、特征提取困难等问题,... 详细信息

随着计算机科学的飞速发展和大数据时代的到来,深度学习在各个领域展现出了强大的应用潜力。在化学领域,分子性质的预测对于药物研发、材料科学等具有重要意义。然而,传统的分子性质预测方法往往受限于数据维度高、特征提取困难等问题,难以实现高效准确的预测。因此,本文提出了一种基于结构感知自监督表征学习的方法,旨在提高分子性质预测的准确性和效率。目前,利用分子信息进行性质预测主要面临着三个挑战:(1)小样本和标签数据不充分和不平衡问题。由于实验获取高质量分子数据的成本较高,导致可用于训练的样本数量相对有限,这使得建立稳健、泛化性良好的数据驱动的人工智能算法预测模型变得更加具有挑战性。因此,针对小样本与标签数据不充分和不平衡问题,探索高效的缓解策略以及开发高质量特征提取方法,始终是科研领域的重要研究方向。(2)分子结构的异质性和多模态数据复杂的特征分布差异问题。现有的研究大多侧重于单一数据模态,然而单一数据模态表达知识有限,不能充分挖掘分子多维结构信息。因此,获取更加细粒度的特征表示同时有效整合与利用分子多模态数据,构建出更为全面、综合的分子表示,成为当前研究亟待解决的问题。(3)预训练与下游微调模块知识负迁移问题。单一的预训练任务可能无法充分涵盖目标任务的复杂性和多样性,导致知识迁移效果不佳。预训练和微调模型的任务巨大差距可能会造成下游任务的知识负迁移。选择和设计合适的预训练任务,确保预训练的知识能够有效地迁移到目标任务上一直是个研究问题。针对上述问题,本论文以分子结构特征为切入点,开展了基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究。论文的主要创新成果如下:(1)提出了基于自监督表征学习的级联注意力网络和两阶段对比学习分子性质预测方法(Cas ANGCL模型),以解决小样本和标签数据不充分和不平衡问题。论文提出了级联注意力网络和两阶段对比学习的自监督学习模型。首先,搭建预训练自监督表征学习模型,设计对比学习预训练任务,进行大规模无标签分子数据预训练。其次,设计级联注意力机制,充分利用图编码器中的隐含领域知识,产生可解释的表示。再次,采用两阶段对比学习方法,解决标签数据不足的难题,提升神经网络的泛化能力。最后,执行信息流方案,以显式方式捕获节点/边的信息。(2)提出了基于跨模态信息流和分层注意力增强的分子性质预测方法(EMPPNet模型),以解决分子结构的异质性和多模态数据特征分布差异问题。本研究针对多模态分子结构信息,利用分层注意力机制实现完全交互式信息编码,旨在最大化学习分子的多维结构特征。首先,设计分层注意力融合机制,有效捕捉不同模态分子表征间的关联,优化模型性能。其次,创新性地引入ECFP消息流通道,增强分子表示学习,减少信息在消息传递过程中的损失。最后,将分子重建任务融入多任务学习框架,实现知识的有效迁移,进而提升下游预测任务的性能。(3)提出了基于预训练任务提示感知的多模态分子性质预测方法(MTPP模型),以缓解分子预训练过程和下游微调模块知识负迁移问题。本研究首先利用分子预训练任务的提示信息,引导多层次分子预训练任务,实现对分子特征信息的深度挖掘。其次,将提示感知的注意力模块嵌入到Transformer编码器,使其能够更精准地聚焦于关键信息,同时排除与任务无关的干扰。相较于传统的静态Transformer模型,改进后的提示感知注意力Transformer模型在编码器效果上展现出显著优势。最后,采用分层注意力融合策略将分子序列与分子图结构信息进行高效融合,确保模型能够全面利用多结构分子信息,从而实现对分子性质的精准预测。本论文主要在BACE,BBBP,Clin Tox,HIV,SIDER,Tox21,Tox Cast和QM9数据集上进行了广泛实验,并进行了丰富的实验分析和讨论。实验结果证明,与目前最新成果相比,本文提出的基于结构感知自监督表征学习的分子性质预测方法研究具有更好的效果。

关键词：分子性质预测分子结构自监督表征学习多模态网络注意力机制

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基于MPI的压电陶瓷作动器动态建模与控制

基于MPI的压电陶瓷作动器动态建模与控制

作者：周子希太原科技大学

学位级别：硕士

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压电陶瓷作动器的MPI动态迟滞建模与控制

振动与冲击 2024年第18期43卷 131-136页

作者：周子希王贞艳太原科技大学电子信息工程学院太原030024

压电陶瓷是一种具有迟滞非线性的智能材料。为了实现系统的精密跟踪控制,提出一种基于MPI(modified Prandtl-Ishlinskii)的Hammerstein动态迟滞模型,并基于该模型设计了滑模跟踪控制方案。在play算子的上升边沿和下降边沿阈值处引入了... 详细信息

压电陶瓷是一种具有迟滞非线性的智能材料。为了实现系统的精密跟踪控制,提出一种基于MPI(modified Prandtl-Ishlinskii)的Hammerstein动态迟滞模型,并基于该模型设计了滑模跟踪控制方案。在play算子的上升边沿和下降边沿阈值处引入了延时系数,并串联死区算子构成改进的非对称PI(Prandtl-Ishlinskii)模型,基于MPI的Hammerstein动态迟滞非线性模型可以描述压电陶瓷作动器的率相关迟滞特性。通过采集在单频率10 Hz,40 Hz,80 Hz和复合频率10~90 Hz正弦输入电压信号下的压电陶瓷作动器的位移数据,并采用粒子群算法和最小二乘递推方法辨识MPI模型参数和ARX(auto regressive model with exogenous input)模型参数,验证了模型的可行性,相较于基于经典PI的Hammerstein动态迟滞模型,模型误差分别降低了37%,42%,35%和24%。最后,构建迟滞补偿器,利用Hammerstein模型的模块化特点,提出一种可以实现对系统动态跟踪控制的滑模控制方案,并搭建了滑模控制压电系统试验平台,对单频率1 Hz,40 Hz,80 Hz和复合频率10~90 Hz的正弦输入电压信号进行了微位移实时跟踪控制试验,试验中的相对误差在7.62%以内,均方根最大误差为1.8573μm,表明所提出的滑模控制器有较强的跟踪性能。

关键词：压电陶瓷作动器迟滞非线性 Hammerstein动态迟滞模型 MPI模型滑模跟踪控制

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基于感知融合的自适应无创呼吸机技术研究

控制与决策 2024年第7期39卷 2421-2430页

作者：邓子亨李敏希沈大伟邹建伟邓庆绪东北大学计算机科学与工程学院沈阳110167 中铁九局集团电务工程有限公司沈阳110013

随着全球老龄化和呼吸系统疾病增加,无创呼吸机使用场景逐渐从医院转向日常家庭,因此迫切需要呼吸机具备更强的自主适应能力,以针对不同病症进行个性化治疗.然而,目前呼吸机产品智能化程度较低,并主要受制于呼吸机对患者呼吸状态的识别... 详细信息

随着全球老龄化和呼吸系统疾病增加,无创呼吸机使用场景逐渐从医院转向日常家庭,因此迫切需要呼吸机具备更强的自主适应能力,以针对不同病症进行个性化治疗.然而,目前呼吸机产品智能化程度较低,并主要受制于呼吸机对患者呼吸状态的识别能力与针对性调节呼吸机参数的自适应能力.针对以上现状,结合感知融合、深度学习等相关技术,设计并实现一套基于感知融合的无创呼吸机自适应算法.算法包括两个部分:基于深度学习的参数初始化算法和基于深度学习的逐步滴定算法.参数初始化算法根据患者历史呼吸数据,对呼吸机通气模式和参数进行初始化;逐步滴定算法在参数初始化的基础上,通过多种传感器实时检测患者状态参数变化,并根据状态参数对呼吸机进行调节,直至整个治疗环节结束.最后在仿真平台上对所提出的自适应算法进行不同呼吸症状、漏气情况的仿真实验,结果表明所提出算法在分类准确率与回归精度等多个指标上均优于现有同类型工作,有望加快呼吸机智能化进程,为患者提供个性化治疗的可能性.

关键词：无创呼吸机技术感知融合技术呼吸状态检测深度学习

基于CNN-GRU-LightGBM模型的单井产量预测方法

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科学技术与工程 2024年第18期 7606-7614页

作者：杨莉周子希王婷婷王艳铠东北石油大学电气信息工程学院

单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂，难以准确预测日产量，建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit, CNN-GRU)提取深层特... 详细信息

单井日产量趋势预测研究在油田生产中具有重要意义。由于油井生产工况复杂，难以准确预测日产量，建立了基于多变量时序数据的产量模型。基于卷积门控循环单元(convolutional neural network-gate recurrent unit, CNN-GRU)提取深层特征进行时序预测，基于梯度提升框架的集成模型(light gradient boosting machine, LightGBM)从回归预测角度进行预测，两者结果相互融合，进一步提高产量预测精度。同时，提出了一种可以实现多变量时序预测或回归预测模型在未知输入特征情况下准确预测产量的方法—超前参数递归预测策略。采用该方法对影响产量的重要特征进行超前预测，并将预测到的重要特征应用于预测产量的仿真测试中。仿真结果表明：本文模型与超前参数递归策略配合最好，在测试集上的预测准确度最高。相比单变量时序预测和回归预测模型，可显著提高预测精度。

关键词：单井产量预测超前参数预测 CNN-GRU LightGBM

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高校音乐疗愈通识课教学模式创新的实践探究

高校音乐疗愈通识课教学模式创新的实践探究

废墟上的金中都“鱼藻之乐”:北京广安门外区域城市观察

2024·中国音乐家协会音乐心理学学会第八届学术研讨会

作者：赵木希吉林艺术学院

大学阶段是个体性格形成与成熟的关键期,同时也是心理健康问题的高发期。根据中国科学院心理研究所国民心理健康评估发展中心的调查显示,约有24.6%的在校大学生存在抑郁、失眠、目标迷失和学业焦虑等心理健康问题。这些问题在高校有递... 详细信息

大学阶段是个体性格形成与成熟的关键期,同时也是心理健康问题的高发期。根据中国科学院心理研究所国民心理健康评估发展中心的调查显示,约有24.6%的在校大学生存在抑郁、失眠、目标迷失和学业焦虑等心理健康问题。这些问题在高校有递增趋势。随着高等教育领域对学生全面发展的关注,本项研究探讨了在高校通识教育领域内实施音乐疗愈课程的教学创新模式,旨在推动音乐疗愈在通识教育中的理论与实践研究。通过采用综合研究方法(包括前后对照的问卷调查、参与观察以及学生访谈等多种手段),跟踪并系统地分析一个学期内音乐疗愈通识课程的实施效果。具体课程步骤如下:第一阶段:前期评估。依托本校音乐舞蹈艺术疗愈实验室,运用心理健康一体机和心电生物反馈仪等先进设备,对学生进行全面的心理健康评估,为后续教学提供科学依据。第二阶段:课程实施。课程采取多学科交叉融合的教学模式,内容涵盖主动式音乐治疗、被动式音乐治疗及即兴音乐治疗等方面,紧密结合医学、心理学等学科,为学生提供系统且实用的音乐疗愈知识与技能。第三阶段:中期评估。通过脑电图(EEG)、功能性磁共振成像(fM RI)等技术,观测音乐对大脑的神经活动、认知功能和情绪状态的影响,并与前期评估结果进行对比,以评估课程效果和调整教学策略。第四阶段:音乐疗愈工作坊。本阶段开展鼓圈游戏、奥尔夫即兴演奏和歌唱体验等实践工作坊,让学生通过亲身参与不同形式的音乐疗愈活动,深化学习体验,培养实用技能。第五阶段:音乐疗愈活动分享。学生通过分享自己的音乐疗愈活动经验,强化自我反思与交流,增进对课程内容的理解与实践运用。第六阶段:后期评估。课程结束后,通过与前期和中期评估数据的对比,综合评估学生的学习成效与心理健康进步程度,为进一步完善课程设计,提供反馈依据。研究结果显示,高校音乐疗愈通识课程的教学创新模式有效地促进了学生的心理健康,有利于帮助其拓宽学术视野、丰富知识结构、增强学术多样性,提升人文关怀能力,实现自我疗愈与疗愈他人的双重目标。部分学生参与课程后,从音乐的视角重构了个人的职业发展目标,为更好地融入音乐疗愈社会实践积累了必要的理论基础和实操技能。音乐疗愈通识课程教学的创新模式体现在:一是系统性。该教学模式精心设计了前期评估、课程实训、中期评估、艺术实践工作坊、后期评估及分享交流等多个环节,以确保教学过程的连贯性与完整性,从而充分彰显了课程的系统性特点;二是融合性。该课程内容采取多学科交叉融合的教学模式,旨在实现知识的综合应用与深度整合;三是科学性。在实施过程中,多种音乐治疗辅助设备在课程中得到充分运用,对于课程过程的评估与分析提供了诸多便利,突破了如何保证研究成果客观性、一致性等难点;四是延展性。该研究成果已成功应用于音乐疗愈在社区及公共场所领域的研究,实现普及性音乐疗愈服务。研究团队基于此课程,成功申报吉林省社科基金项目,实现了该课程的社会辐射和服务价值。本研究验证了音乐疗愈在高校通识教育中的实效性,为大学生的全面成长及高校人才培养策略提供了新的视角和方法论支持。研究成果鼓励更多高等教育机构探索类似的课程设计,以促进学生的全方位发展。本研究的探索与实践为未来高等教育中相关课程的设计与实施提供了重要的理论与实践依据。

关键词：音乐疗愈通识教育心理健康创新教学模式

来源： cnki会议评论

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北京规划建设 2024年第4期 194-195页

作者：赵倜希不详

辽时北京称为“南京”,也称“燕京”,是辽国的陪都。金朝继起,扩建南京东西南三面,构筑富丽堂皇的宫城各殿。金贞元年(1153年)三月,海陵王及文武百官达南京,定名为中都,此乃北京建都之始。可惜其宫阙湮没已久,唯鱼藻池一处遗迹犹存。“... 详细信息

辽时北京称为“南京”,也称“燕京”,是辽国的陪都。金朝继起,扩建南京东西南三面,构筑富丽堂皇的宫城各殿。金贞元年(1153年)三月,海陵王及文武百官达南京,定名为中都,此乃北京建都之始。可惜其宫阙湮没已久,唯鱼藻池一处遗迹犹存。“鱼藻”两字明显取自《诗经》,表明金中都在规划建设之时,有意塑造了充满这个“鱼藻之乐”的空间。

关键词：北京广安门金中都海陵王鱼藻池辽国金朝之乐《诗经》

小学高年级学生计算思维影响因素及提升路径研究

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中国信息技术教育 2024年第14期 32-38页

作者：陈禹希赵样云南师范大学信息学院

本研究选取K市四所小学五、六年级中的344名学生为研究对象,对小学高年级学生的计算思维水平进行描述性、差异性、相关性和回归分析,并通过结构方程模型(SEM)挖掘小学高年级学生计算思维水平的影响因素。研究结果表明:K市小学高年级学... 详细信息

本研究选取K市四所小学五、六年级中的344名学生为研究对象,对小学高年级学生的计算思维水平进行描述性、差异性、相关性和回归分析,并通过结构方程模型(SEM)挖掘小学高年级学生计算思维水平的影响因素。研究结果表明:K市小学高年级学生计算思维水平整体良好;不同性别,五、六年级之间,互联网使用频率和学习信息技术课程的态度对计算思维水平没有显著的影响;互联网使用态度、编程经验、信息技术课程内容、数学成绩和科学成绩与计算思维水平之间存在显著正向相关关系。最后,本研究依据数据分析结果提出了促进小学高年级学生计算思维发展的建议。

关键词：小学高年级学生计算思维现状影响因素