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负载天然色素的生物基智能包装指示器研究进展

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食品科学技术学报 2024年第1期42卷 20-31页

作者：雷桥张文惠上海海洋大学食品学院上海201306 上海水产品加工及贮藏工程技术研究中心上海201306

智能包装指示器能够基于其检测、感知和记录产品环境变化的能力为消费者提供被包装食品新鲜度、安全性或食品环境条件(温度、pH值、气体氛围)等的有效信息,是传统包装传播信息能力的延伸,并且有助于改善危害分析与关键控制点(HACCP)和... 详细信息

智能包装指示器能够基于其检测、感知和记录产品环境变化的能力为消费者提供被包装食品新鲜度、安全性或食品环境条件(温度、pH值、气体氛围)等的有效信息,是传统包装传播信息能力的延伸,并且有助于改善危害分析与关键控制点(HACCP)和质量分析与关键控制点(QACCP)系统,有助于现场检测不安全食品,识别潜在的健康危害,并制定策略以减少或消除食品安全问题发生。生物基智能包装系统因采用可降解、可再生材料向消费者直观显示包装食品在供应链中的品质相关信息,契合循环经济和可持续发展的需求而备受关注。介绍了以天然色素(花青素、叶绿素、姜黄素和甜菜素等)为敏感元件,以生物基聚合物(多糖、蛋白质、脂质和改性纤维素等)为载体的环境友好型智能包装指示器(pH值感应、时间-温度感应、气体感应等)的类型、功能适应性及其在监控食品品质、储运环境等方面的新趋势、新进展。

关键词：智能包装生物基聚合物天然色素指示器食品保鲜

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句法感知与知识增强的方面级情感分析

西安电子科技大学学报 2024年

作者：陈可嘉张雨鹏林鸿熙福州大学经济与管理学院莆田学院商学院

在方面级情感分析任务中需要先对文本进行句法依存解析，一方面存在着高度依赖依存解析质量的问题，另一方面未考虑依存解析与语义知识关联性缺失的问题。为此，提出一种基于句法感知与知识增强的双通道图卷积模型进行方面级情感分析任... 详细信息

在方面级情感分析任务中需要先对文本进行句法依存解析，一方面存在着高度依赖依存解析质量的问题，另一方面未考虑依存解析与语义知识关联性缺失的问题。为此，提出一种基于句法感知与知识增强的双通道图卷积模型进行方面级情感分析任务。在一个通道上使用句法感知机制学习句子的依存关系，在另一个通道上通过知识图谱进行知识增强，并通过信息交互机制关联两通道的输出，使得模型对与方面词相关联的重要词汇赋予更多句法与语义上的关注。此外，引入位置注意力机制，对词语进行位置上的得分权重调整，进而提高方面级情感分析任务的性能。在三个公开数据集Rest14、Lap14、Twitter上进行实验，相较于其他方面级情感分析模型，本文模型在准确率与F1值都有较为明显的提升。实验表明，句法感知与知识增强能够指导图卷积模型进行更加深入的语义学习与合理的权重分配，从而提高方面级情感分析任务的性能。

关键词：情感分析图卷积神经网络依存关系知识图谱注意力机制

哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan斜坡带岩性油气藏储层预测方法

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岩性油气藏 2024年第4期36卷 1-11页

作者：何文渊陈可洋中国石油国际勘探开发有限公司北京100034 中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院黑龙江大庆163712

综合利用钻井、测井、地震等资料,分析了哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan区块中部斜坡带沉积特征,并提出了一种岩性油气藏储层预测方法,识别出岩性圈闭,地震属性分析验证了储层预测结果的可靠性。研究结果表明:(1)哈萨克斯坦南图尔盖盆地D... 详细信息

综合利用钻井、测井、地震等资料,分析了哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan区块中部斜坡带沉积特征,并提出了一种岩性油气藏储层预测方法,识别出岩性圈闭,地震属性分析验证了储层预测结果的可靠性。研究结果表明:(1)哈萨克斯坦南图尔盖盆地Doshan斜坡带中—下侏罗统沉积时构造活动强烈,发育少量断裂,以湖相沉积为主,可分为SQ4—SQ6共3个沉积期,分别对应埃巴林组(J_(1)ab)、多尚组(J_(2)ds)和卡拉甘塞组(J_(2)kr),SQ6时期发生大规模湖侵,扇三角洲呈裙带状展布在边缘断层一侧,半深湖范围扩大;三角洲前缘为岩性圈闭发育的有利相带。(2)储层预测方法为以井-震标定结果确定地层界线,以基于声波曲线重构的岩石物理分析校正井径的影响,以基于调谐厚度的正演模型分析识别砂体,以高分辨率岩性储层地震反演技术对单砂层进行识别。(3)研究区岩性圈闭主要分布于中—下侏罗统,发育于坡折控砂条件下的一系列构造带上。地震属性分析结果与沉积特征吻合度较高。(4)研究区中—下侏罗统的坡折位置发育一系列岩性圈闭,在高分辨率地震剖面上表现为强振幅、高阻抗特征,是勘探有利区。

关键词：斜坡带岩性圈闭储层预测圈闭识别正演模拟地震反演技术岩石物理声波曲线重构中—下侏罗统 Doshan区块南图尔盖盆地哈萨克斯坦

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贵州省地下水资源量预测方法研究

水文 2024年

作者：陈可煊王丽娟崔鼎昆明理工大学电力工程学院

地下水是最珍贵的自然资源之一，其在人类活动的影响下，开采和利用的规模逐年扩大。因此，地下水资源对于人类社会的可持续发展具有重大意义。对地下水资源量进行科学预测，建立合理可行的地下水资源管理制度，以达到开发与保护并重的... 详细信息

地下水是最珍贵的自然资源之一，其在人类活动的影响下，开采和利用的规模逐年扩大。因此，地下水资源对于人类社会的可持续发展具有重大意义。对地下水资源量进行科学预测，建立合理可行的地下水资源管理制度，以达到开发与保护并重的目的。目前预测地下水资源量的方法有多种，传统方法有神经网络、数学模型等，而时间序列分析方法与传统方法的结合，衍生出新型的预测模型使得计算的结果更适用于工程实践，以贵州省为例，采用三种方法对研究区域进行地下水资源量预测，基于预测结果可得：LSTM模型方法在该研究区域地下水资源量预测方面表现出更高的精度和适用性，可对该区域的地下水资源规划及开发利用提供一定的参考。

关键词：地下水资源预测 ARIMA模型 LSTM神经网络模型

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结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法

计算机科学 2024年

作者：刘祖龙陈可佳南京邮电大学计算机学院南京大学软件新技术重点实验室江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学)

近年来，图神经网络（GNNs）已成为图学习领域内的热点研究问题。受益于消息传递机制，GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设，然而，节点在结构影响力和邻域标签异配... 详细信息

近年来，图神经网络（GNNs）已成为图学习领域内的热点研究问题。受益于消息传递机制，GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设，然而，节点在结构影响力和邻域标签异配性等方面具有明显的差异。为此，文中提出了一种结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法（SILC-GCL），基于节点的训练难度对GNNs模型进行课程学习。首先，设计了一种综合考虑节点的PageRank影响力值以及邻域标签冲突程度的训练难度测量器；其次，采用了一个训练调度器，用于在每个训练阶段选择训练难度合适的节点并生成一个由易到难的训练节点序列；最后在GNNs骨架模型上进行训练。在六个现实网络数据集上的节点分类实验均验证了SILC-GCL方法的有效性。

关键词：图表示学习图神经网络课程学习节点分类

基于GA-ELM的锂电池SOC估计及主动均衡

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电气工程学报 2024年第1期19卷 326-333页

作者：于仲安张军令陈可怡江西理工大学电气工程与自动化学院赣州341000

锂电池的状态估计和主动均衡是提高电池性能和延长使用寿命的关键技术,针对参数模型的荷电状态(State of charge,SOC)估计方法忽略电动汽车实际工况而导致的估计偏差较大的问题,提出一种基于遗传算法的极限学习机(GA-ELM)神经网络算法... 详细信息

锂电池的状态估计和主动均衡是提高电池性能和延长使用寿命的关键技术,针对参数模型的荷电状态(State of charge,SOC)估计方法忽略电动汽车实际工况而导致的估计偏差较大的问题,提出一种基于遗传算法的极限学习机(GA-ELM)神经网络算法来估计电池的荷电状态SOC,通过遗传算法优化了ELM的参数,提高估计精度和泛化能力,并在UDDS工况数据下进行训练与测试。同时采用双向Buck-Boost均衡拓扑结构,该拓扑结构能够快速实现电池间的能量传递,同时又降低了传递路径的复杂性。通过遗传算法的极限学习机估计出的SOC作为均衡变量,利用Matlab/Simulink仿真平台进行试验。结果表明,提出的GA-ELM神经网络平均误差为0.15%,而传统的ELM神经网络平均误差为0.56%,因此提出的神经网络能够更精确地估计SOC;同时电池组之间能够快速完成能量均衡,证明了所提方案的可行性。

关键词：遗传算法 Buck-Boost电路 SOC估计极限学习机电池均衡

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单细胞测序在植物研究中的应用

科学通报 2024年第12期69卷 1586-1597页

作者：安妍妍张明惠谭何新上海理工大学健康科学与工程学院海军军医大学药学院同济大学附属上海第四人民医院

同一个基因在不同的细胞中表达存在一定的差异,常规的转录组测序方法(RNA-Seq)在组织或器官水平上进行分析,容易忽略细胞间的差异,但近几年迅速发展的高通量单细胞转录组测序技术在单细胞水平上分析,可以补充常规测序所忽略的异质性.目... 详细信息

同一个基因在不同的细胞中表达存在一定的差异,常规的转录组测序方法(RNA-Seq)在组织或器官水平上进行分析,容易忽略细胞间的差异,但近几年迅速发展的高通量单细胞转录组测序技术在单细胞水平上分析,可以补充常规测序所忽略的异质性.目前,植物生物学领域已经全面开始单细胞转录组学,多组学研究成为趋势.本文综述了单细胞测序发展历程以及分离单细胞的方法并总结了各种方法的优缺点,介绍了近年来单细胞转录组测序技术在揭示植物细胞发育和分化过程、生物合成途径、应对生物与非生物胁迫的响应及在分析不同物种间细胞类型分化等方面取得的显著进展.此外,多组学联合应用不仅有助于人们更深入地理解植物生物学,也为植物育种等领域提供了新的研究方向,可以为将来在更多物种中广泛开展单细胞水平的研究提供参考.

关键词：单细胞转录组学单细胞分离多组学植物研究

AZ31B镁合金钒/硅烷复合转化膜的制备与表征

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表面技术 2024年第4期53卷 34-45页

作者：董丽惠王华李琳大连理工大学化工学院辽宁大连116024

目的改善钒酸盐转化膜表面形貌,提高单一钒酸盐转化膜的耐蚀性能。方法使用偏钒酸盐和硅烷通过两步法在镁合金表面制备钒/硅烷复合转化膜,比较不同硅烷制备的复合膜的耐蚀性能,从而确定使用硅烷的种类,采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线能... 详细信息

目的改善钒酸盐转化膜表面形貌,提高单一钒酸盐转化膜的耐蚀性能。方法使用偏钒酸盐和硅烷通过两步法在镁合金表面制备钒/硅烷复合转化膜,比较不同硅烷制备的复合膜的耐蚀性能,从而确定使用硅烷的种类,采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线能谱(EDS)、X射线光电子能谱(XPS)和傅里叶红外光谱(FT-IR)观察转化膜的微观形貌并分析转化膜的组成和结构,通过交流阻抗测试(EIS)、Tafel极化曲线测试和全浸腐蚀实验评价转化膜的耐蚀性能,并采用划格实验和接触角测试评价转化膜的结合力和疏水性。结果确定使用BTEPST(双-[3-(三乙氧基硅)丙基]-四硫化物)作为成膜组分,使用偏钒酸钠和BTESPT在镁合金表面成功制备钒/BTESPT复合膜,复合膜表面均匀平整,致密无裂纹,与基体结合力好,具有疏水性,该复合膜的组成元素为Mg、V、C、O、Si和S,且元素分布较均匀,膜层是包含Si—O—S、Si—O—Mg、Si—O—V等共价键的交联结构。交流阻抗测试结果显示,钒/BTESPT复合转化膜的膜层电阻为1.17×10^(5)Ω·cm^(2),电荷转移电阻为1.076×10^(5)Ω·cm^(2)。极化曲线测试结果表明,复合膜的腐蚀电位为-1.4570V,腐蚀电流密度为1.4980×10^(-7)A·cm^(-2),腐蚀电流密度相较于基体降低约2个数量级,对镁合金的保护效率达到99.6%。复合转化膜在3.5%(质量分数)NaCl溶液中长期浸泡10d未发生明显腐蚀,全浸实验浸泡14d腐蚀速率为0.0580 g/(m^(2)·h),未处理的镁合金腐蚀速率则为0.5186 g/(m^(2)·h)。结论钒/BTESPT复合膜能进一步提高钒酸盐转化膜对AZ31B镁合金的保护性能。

关键词：镁合金表面处理化学转化膜钒酸盐硅烷耐蚀性

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融合多特征的在线评论情感分类

小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1054-1061页

作者：陈可嘉柯永诚福州大学经济与管理学院福州350108

多数基于深度学习的情感分类方法过于追求数据驱动,忽视了文本情感特征对于情感分类的影响;而一些融合情感特征的情感分类方法仅利用了部分相关特征,使得其他情感特征并没有得到充分利用.针对这一现象,提出了一种融合词级特征和句级特... 详细信息

多数基于深度学习的情感分类方法过于追求数据驱动,忽视了文本情感特征对于情感分类的影响;而一些融合情感特征的情感分类方法仅利用了部分相关特征,使得其他情感特征并没有得到充分利用.针对这一现象,提出了一种融合词级特征和句级特征的在线评论情感分类模型.首先利用构建的情感元素词典获取情感词、否定词等多种特征词,然后通过多维特征向量表示将多种文本特征转化为词级特征向量和句级特征向量,最后将这些特征向量融入LSTM网络模型完成情感分类,整个模型简称为MF-LSTM(sentiment classification model based on multidimensional features and LSTM).MF-LSTM充分利用了评论文本的情感先验知识,情感分类能力得到显著提升.在3个中文评论数据集上的实验结果表明MF-LSTM模型相比其他深度学习方法具有更好的分类效果,并且在样本数据不平衡的情况下也能具有较好的鲁棒性.

关键词：深度学习多特征情感分类情感词典长短时记忆神经网络