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主题层面的期刊影响力标准化指标研究

情报科学 2024年

作者：杨思洛陈志灵武汉大学科学评价研究中心武汉大学信息管理学院

【目的/意义】目前期刊影响力标准化主要基于学科层面，未考虑学科内不同主题的差异性、每篇期刊文献的多主题性，以及期刊文献类型的多样性。基于此，本文构建主题层面的期刊影响力标准化指标——JNI（Journal Normalized Indicator，... 详细信息

【目的/意义】目前期刊影响力标准化主要基于学科层面，未考虑学科内不同主题的差异性、每篇期刊文献的多主题性，以及期刊文献类型的多样性。基于此，本文构建主题层面的期刊影响力标准化指标——JNI（Journal Normalized Indicator，期刊标准化指数），为期刊评价提供参考。【方法/过程】研究结合主题模型、标准化、引文分析等方法构建指标，选择JCR中“Information Science & Library Science”163本期刊2019-2021年数据计算JNI，将其与多个期刊评价指标对比，分析期间相关性和差异性。【结果/结论】研究发现，JNI微观地分解了期刊全文献被引的主题来源，具有主题层面标准化的效果，且受期刊自引率影响较小。JNI与对比指标有较强正相关关系，具有实践有效性。但JNI区分度、均衡性更好，即因主题剖析、全文献计算和标准化等，突显了期刊在分区、排位中的差异。【创新/局限】本文主要以主题模型细化影响力来源、标准化消除期刊内部多方面差异等方法，构建了一个新的期刊标准化影响力指标JNI，该指标能够更加精准地反映期刊在主题和整体的影响力情况，具有现实应用价值。

关键词：主题模型期刊影响力期刊评价标准化影响力指标

中国农业科学院麻类研究所等黄麻纳米纤维涂层实现水果绿色保鲜

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中国农业科学院麻类研究所等黄麻纳米纤维涂层实现水果绿色保鲜

不同物料对盐渍化土壤性质、小麦生长及碳固存的影响

中国科学报

作者：王昊昊余旺

本报讯（记者王昊昊通讯员余旺）近日，中国农业科学院麻类研究所可降解材料开发与利用创新团队联合湖南农业大学、华东理工大学、加拿大滑铁卢大学等机构研究人员为制备绿色可降解活性包装材料提供了新策略。他们利用麻类天然生物质... 详细信息

本报讯（记者王昊昊通讯员余旺）近日，中国农业科学院麻类研究所可降解材料开发与利用创新团队联合湖南农业大学、华东理工大学、加拿大滑铁卢大学等机构研究人员为制备绿色可降解活性包装材料提供了新策略。他们利用麻类天然生物质材料，研制出一种黄麻纳米纤维本征保鲜涂层......

关键词：纳米纤维中国农业科学院麻类研究所

来源： cnki报纸评论

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不同物料对盐渍化土壤性质、小麦生长及碳固存的影响

作者：周聪灵山东农业大学

学位级别：硕士

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西部地区绿色物流绩效评价与影响因素研究

西部地区绿色物流绩效评价与影响因素研究

作者：王文灵重庆交通大学

学位级别：硕士

在经济和贸易的快速增长下,我国物流业发展呈现出了快速增长的趋势,然而,传统的物流发展方式也对环境造成了一定的压力。而西部地区,作为“一带一路”倡议的核心区域,其物流产业也在迅速发展。为了进一步了解西部地区物流发展的现状和... 详细信息

在经济和贸易的快速增长下,我国物流业发展呈现出了快速增长的趋势,然而,传统的物流发展方式也对环境造成了一定的压力。而西部地区,作为“一带一路”倡议的核心区域,其物流产业也在迅速发展。为了进一步了解西部地区物流发展的现状和未来趋势,本文构建了西部地区绿色物流绩效评价指标体系,采用主成分分析、熵权TOPSIS和CRITIC权重法三种单一评价方法,从时间和空间两个维度对西部11个省份的绿色物流绩效进行了深入测算。为了获得更全面的评价结果,本文还采用了算数平均值法和改进的模糊Borda法对单一评价方法的测算结果进行了组合评价,并构建了障碍度模型以研究影响绿色物流发展的主要因素。研究结果显示,西部地区的经济和物流经济整体呈现上升趋势,显示出物流业的持续发展态势。然而,各省市之间存在经济差异,且在货物周转量、固定资产投资和二氧化碳排放量等方面也存在明显差异。从时间维度看,2011-2020年,西部地区的绿色物流发展水平整体呈上升趋势,特别是2016年后提升显著。宁夏省和新疆省在此期间表现出一定的波动性,而其他省份则保持了快速且平稳的增长。从空间维度看,四川省的绿色物流发展领先,重庆市紧随其后,而内蒙古的绿色物流绩效呈下降趋势,甘肃、宁夏、青海和贵州等省份相对较弱。整体上,西部地区各省市绿色物流发展不平衡,需加强政策引导和资源优化,以促进区域协调发展。此外,研究发现西部地区绿色物流发展的主要障碍集中在电信业务总量、快递量和快递业务收入等方面。其中,电信业务总量成为影响绿色物流绩效的首要障碍因素。云南省、青海省和新疆省的绿色物流绩效的第二大障碍因素分别是环境污染治理投资、进出口总额和物流业固定资产投资。这些发现为理解绿色物流发展的瓶颈和挑战提供了重要依据。本文的研究方法和结论对于西部地区绿色物流的发展具有重要的价值。通过构建绿色物流绩效评价指标体系,本文为评估和优化西部地区的物流发展提供了有效的工具。同时,通过研究影响绿色物流发展的主要因素,希望为未来西部地区绿色物流发展提供建设性的对策和建议,促进西部地区绿色物流的高质量发展。

关键词：西部地区绿色物流绩效组合评价法障碍度模型

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樟科植物根茎叶水力性状及功能演化研究

樟科植物根茎叶水力性状及功能演化研究

作者：张意灵中南林业科技大学

学位级别：硕士

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聚偏氟乙烯基聚合物的结构调控和性能研究

聚偏氟乙烯基聚合物的结构调控和性能研究

作者：刘梦灵北京化工大学

学位级别：硕士

能源短缺是当今世界亟待解决的难题,获取高机电转换效率和优异储能特性的材料在一定程度上可以缓解资源匮乏的局势,聚偏氟乙烯（PVDF）作为传统的的多晶型（α/γ/β）聚合物有机材料因其良好的电活性性能和稳定的化学结构等原因在新能... 详细信息

能源短缺是当今世界亟待解决的难题,获取高机电转换效率和优异储能特性的材料在一定程度上可以缓解资源匮乏的局势,聚偏氟乙烯（PVDF）作为传统的的多晶型（α/γ/β）聚合物有机材料因其良好的电活性性能和稳定的化学结构等原因在新能源领域备受关注。然而,与无机压电材料相比,PVDF的压电性能还存在较大的提升空间。目前压电性能的优化策略主要有制备工艺的改善、物理共混以及化学共聚,但存在成本高、优化效果差、操作繁琐危险等问题。此外,PVDF因较差的结合力极大地限制了其作为电极粘合剂在锂电池行业的应用,常用的解决方案是在PVDF聚合物链中引入可逆的动态化学键或相互作用力来强化其作为粘合剂在维持电极完整性方面的能力,比如氢键、静电相互作用、金属配位键,二硫键和双键等。本文采用原子转移自由基聚合（ATRP）技术在温和的条件下将两种丙烯酸酯类单体[丙烯酸叔丁酯（t BA）/甲基丙烯酸甲酯（MMA）]分别接枝到PVDF（Mw=530000/180000 g/mol）主链上,并控制反应时长得到不同接枝程度的聚（丙烯酸叔丁酯-偏氟乙烯）[PVDF-g-PtBA,聚丙烯酸叔丁酯的摩尔百分含量:PtBA（mol%）=0～8.4%]和聚（甲基丙烯酸甲酯-偏氟乙烯）[PVDF-g-PMMA,聚甲基丙烯酸甲酯的摩尔百分含量:PMMA（mol%）=0～31.8%]接枝聚合物,通过极性结构的修饰和结晶行为的调控进一步提升材料各方面的性能,比如:压电性能、介电性能、铁电性能、电池性能等。主要研究内容及结果如下:（1）PVDF-g-PtBA的结晶行为研究:我们主要探究了经溶液浇铸法得到的聚合物薄膜在“部分熔融非等温结晶”和“完全熔融等温结晶”过程里的结晶行为。研究表明,相对于未进行化学修饰的PVDF,PVDF-g-PtBA在特定温度下部分熔融后再进行非等温结晶能够维持与其同等的结晶度且诱导更多的电活性γ相的生长。与此同时,相对于未改性的纯PVDF,PVDF-g-PtBA样品在完全熔融后于高温（159°C）下等温结晶过程中获取的极性γ球晶的成核密度更高。在结晶度保持60%的情况下,PVDF-g-PtBA（PtBA mol%=8.4%,PVDF:Mw=180000 g/mol）的极性相含量Fγ（部分熔融非等温结晶）和γ球晶（完全熔融等温结晶）的成核密度分别可高达0.67和99%。（2）PVDF-g-PtBA的电活性性能研究:薄膜样品在熔点以上9°C（Tm+9）处部分熔融后进行非等温结晶热处理程序,紧接着我们对其进行介电和压电的性能测试。研究结果发现:首先,接枝聚合物的介电常数（ε:7.5→15.7）随PtBA mol%（0→8.4%）的增加而增大,这是因为具有极性特性的PtBA不仅会借助Π键提高聚合物的整体极化率还可以有效增大材料的净偶极矩。其次,接枝聚合物的压电系数(d33:15→53p C/N)随PtBA mol%（0→8.4%）的增加而增大,高介电常数ε和高极性相含量Fγ被认为是有助于提高PVDF-g-PtBA接枝共聚物压电性能的主要因素。（3）PVDF-g-PMMA的结晶行为研究:我们分别观测了“溶剂快速挥发过程中结晶”、“部分熔融非等温结晶”、“完全熔融等温结晶”三种结晶程序下聚合物的结晶行为。研究数据表明,真空烘箱里干燥过程中完成结晶的PVDF-g-PMMA聚合物薄膜会出现一定量的非极性α相,而PVDF-g-PtBA能够得到纯极性（γ+β）相的薄膜样品;在部分熔融重结晶过程中,PVDF-g-PMMA接枝聚合物（3°C）能够最大限度生成极性γ相对应的部分熔融温度窗口会相对于PVDF（1°C）更宽些;在157°C下等温结晶的PVDF-g-PMMA聚合物在等温结晶过程中电活性γ球晶的占比[γ/（α+γ）*100%]为44.9%且略高于PVDF（18.6%）,而PVDF-g-PtBA可高达92.8%。此外,我们还发现PVDF-g-PMMA在三种结晶程序下都能够诱导β相的生成。（4）PVDF-g-PMMA的介电、压电和电池性能探究:在样品制备条件和仪器测试参数都最优化处理后,完成了样品的介电、压电和电池性能的。研究结果发现,PVDF-g-PMMA（PMMA mol%=28.2%）接枝聚合物的介电常数值（15.27）会低于PVDF（20.68）;PVDF-g-PMMA（PMMA mol%=9.4%）在最佳退火温度下部分熔融重结晶后的d33值高达80 p C/N,远高于PVDF(d33=15 p C/N);在电池倍率性能测试的放电过程中,PVDF-g-PMMA、PVDF-g-PtBA和PVDF聚合物参与的复合体系于0.2 C倍率下的电容量依次为837 m Ah?g-1（容量保持率有55%）、451m Ah?g-1（容量保持率有41%）和44 m Ah?g-

关键词：接枝改性聚偏氟乙烯聚丙烯酸叔丁酯聚甲基丙烯酸甲酯电活性性能电池性能

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基于深度学习的光声微血管图像提取

基于深度学习的光声微血管图像提取

作者：于佳灵曲阜师范大学

学位级别：硕士

光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)具有高分辨率和高对比度的优点,能够实现从细胞到器官的多尺度无损成像。它不仅可以成像组织形态结构,还可以定量反映各种组织成分的变化。已被证实在生物医学领域具有重要的应用价值,如肿瘤新生血... 详细信息

光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)具有高分辨率和高对比度的优点,能够实现从细胞到器官的多尺度无损成像。它不仅可以成像组织形态结构,还可以定量反映各种组织成分的变化。已被证实在生物医学领域具有重要的应用价值,如肿瘤新生血管成像、血氧与组织代谢成像、乳腺癌早期诊断,动脉斑块检测。光学分辨率光声显微镜(Optical-resolution Photoacoustic Microscopy,OR-PAM)的独特优势是它能够在没有外源性对比剂的情况下实现高分辨率的微血管成像。这一特性对于探索和理解组织微循环系统的内在机制提供了极大的可能性,尤其是在研究疾病状态下血液微循环的变化方面,OR-PAM技术显示出了巨大的应用潜力。然而,由于微循环系统血管结构的高密度、结构复杂性和低对比度特征,OR-PAM图像中的微血管分割具有挑战性。目前,已有研究工作已经探索了多种光声微血管提取方法,但它们只对粗血管和对比度高的细血管有良好的分割能力,导致细血管网络提取的不完整和不连续,限制了微血管形态分析和血流动力监测的精确度。针对OR-PAM微血管分割面临的挑战性问题,本文开展了以下的相关研究:(1)提出融合残差注意力与多尺度感知的深度学习模型(Residual Attention and Multi-scale Perception Network,RA-MP-Net),实现光声图像的正常血管分割。本文在四层U-Net的基础上进行改进,设计了残差注意(Residual Attention,RA)模块和多尺度感知(Multi-scale Perception,MP)模块,成功开发了一种用于OR-PAM微血管分割的网络模型(RA-MP-Net)。RA模块关注血管的空间信息,MP模块用于捕获不同尺度的血管特征。针对OR-PAM血管图像低对比度问题,设计了一个双分支结构,用于增强参与网络训练的图像。本文开展了小鼠耳部3D正常血管数据成像和分割实验,与Otsu方法、K-means聚类、区域生长法和其它已有深度学习模型相比,基于RA-MP-Net的分割算法能够提取出更多的毛细血管,对于准确定量分析血管的形态参数具有重要意义。(2)提出基于弱信号注意机制和多尺度感知的深度学习模型(Weak Signal Attention Mechanism and Multi-scale Perception Network,WSA-MP-Net),用于实现光声微血管分割。相比于正常血管,肿瘤血管图像中存在更多新生的毛细血管,进一步增大了微血管网络的提取难度。因此,本文创新性的提出了一个弱信号注意力(Weak Signal Attention Mechanism,WSA)模块用于微血管结构增强。在WSA中,能够将传统空间注意力模块(Spatial Attention Module,SAM)不能捕获的弱信号亮度进行有效提升,以便于通过训练的网络模型提取更多毛细血管信息。此外,在后处理模块中加入Hessian矩阵计算,进一步提高网络模型预测血管的连续性。本文在小鼠耳部正常血管(NV-ORPAM)和肿瘤血管(TV-ORPAM)数据集上开展实验,实验结果表明:与已有工作相比,WSA-MP-Net在提取血管连续性和完整性方面表现出了优越的性能。最后,将训练好的模型成功应用于小鼠脑胶质瘤血管生成的连续监测,证明了该模型的实际应用可行性和良好的泛化能力。(3)鉴于微血管图像标注非常繁琐,需要耗费大量人力的现状,本文提出了一种深度分层数据构建方法和半自动标注算法,在包含深度信息的分层3D体数据中进行标注,从而降低人力成本,提高标签图像的生成精度和速度。在构建数据集过程中,沿着深度方向关注—个显著的血管分支,属于该特定血管分支的连续深度切片构建成一个3D体数据。每个体数据包含3～5张切片,具体数量由信号特征决定。对每个3D体数据做最大振幅投影,得到源图像,并使用半自动标注算法生成源图像对应的标签图像。具体来说,首先采用自适应直方图均衡化和K-means聚类来获得粗分割结果。然后,使用Canny算子提取分割结果中的血管边缘,得到边缘掩模。为了减少K-means方法对血管直径的失真,将掩模与分割后的血管图像相乘。最后,删除相乘后图像中的小连通分量,人工修改得到最终的标签图像。本文通过使用半自动标注算法快速生成NV-ORPAM和TV-ORPAM两个数据集的标签。相比于直接人工标注血管,使用该算法生成标签图像的速度提升了2倍。NV-ORPAM和TV-ORPAM中原始图像和对应标签图像的公开,填补了开放获取光声血管数据集的空白。

关键词：光学分辨率光声显微成像深度学习微血管分割多尺度感知

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基于图神经网络的安卓恶意代码检测技术研究

基于图神经网络的安卓恶意代码检测技术研究

作者：徐庆灵齐鲁工业大学

学位级别：硕士

现今,随着移动互联网的蓬勃发展,安卓平台上的恶意软件呈现出愈发隐蔽、多样化的趋势,给用户的信息安全带来了严重威胁。恶意软件的制作者利用各种技术手段,包括代码混淆、动态加载、反调试等,使得其在安卓设备上的植入变得更加难以察... 详细信息

现今,随着移动互联网的蓬勃发展,安卓平台上的恶意软件呈现出愈发隐蔽、多样化的趋势,给用户的信息安全带来了严重威胁。恶意软件的制作者利用各种技术手段,包括代码混淆、动态加载、反调试等,使得其在安卓设备上的植入变得更加难以察觉和防范。传统的安卓恶意软件检测方法虽然在一定程度上能够应对已知类型的恶意软件,但面对不断涌现的新型变种和未知攻击手段时往往束手无策。在这样的背景下,传统的基于特征工程的恶意软件检测方法逐渐显露出一些局限性。静态分析主要依赖于应用的静态特征,如权限请求、代码签名等,但这些特征易受恶意软件的伪装和欺骗,导致误报率较高。动态分析则需要在真实环境中模拟应用的执行,并监视其行为,但这种方法可能会影响应用的性能和用户体验,并且无法完全保证检测结果的准确性。因此,如何有效地提高安卓恶意软件检测的准确性和鲁棒性成为了当前研究的重要课题。为了解决这些问题,本文的工作如下:(1)为解决单一函数调用图难以揭示恶意软件深层次语义信息的问题,本文提出了一种基于增强敏感API信息的安卓恶意软件检测方法。该方法对调用图节点进行内部节点与外部依赖节点的双分类,分别采用操作码序列与API包进行语义与外部依赖关系的信息补充。紧接着引入敏感API列表的TF-IDF重要性度量,筛选出前200个关键API作为节点附加属性,以增强模型对恶意行为的识别能力。经信息增强的调用图通过图卷积神经网络进行深度学习与分类,实验证明该方法显著提升了检测性能。(2)针对函数调用图的复杂度过高导致训练时时间过长的问题文提出了一种新的精简调用图和改进的基于图卷积神经网络的方法。该方法使用筛选后的敏感API确定函数调用图的敏感节点,为了进一步丰富和精确评估各个节点的重要性,本文还引入了Page Rank算法进行节点权重计算。通过Page Rank,可以基于节点在整个调用网络中的影响力来判定其重要性,并优先保留这些具有高重要性的节点,从而保证即使在精简后的调用图中,依然能够反映出程序的关键结构与行为特征。在分类模型中使用改进后的图卷积神经网络模型,即结合Graph SAGE与LSTM算法,通过在公共数据集上实验。结果显示提出的方法可以有效减少时间和GPU占用,并提高了检测精度。

关键词：恶意软件检测静态分析安卓恶意软件检测函数调用图

基于深度学习的疾病相关关键通路和环状RNA结合蛋白位点识别研究

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基于深度学习的疾病相关关键通路和环状RNA结合蛋白位点识别研究

作者：赖锦灵齐鲁工业大学

学位级别：硕士

复杂疾病具有病因多样、症状复杂、治疗困难等特点,给患者的身心健康和社会经济带来沉重负担。随着生物信息学的发展,研究人员使用深度学习方法对复杂疾病展开了深入研究。其中,使用深度学习方法筛选出疾病相关关键通路(pathway)可以帮... 详细信息

复杂疾病具有病因多样、症状复杂、治疗困难等特点,给患者的身心健康和社会经济带来沉重负担。随着生物信息学的发展,研究人员使用深度学习方法对复杂疾病展开了深入研究。其中,使用深度学习方法筛选出疾病相关关键通路(pathway)可以帮助研究人员全面了解疾病机理,同时,通路中包含了大量的基因和蛋白质,研究表明环状RNA(circRNA)介导的RNA结合蛋白(RNA binding protein,RBP)翻译后修饰在疾病发生发展中起着关键作用,circRNA-RBP相互作用位点的识别可以帮助研究人员更深入的理解疾病产生发展的机制。通过使用深度学习方法识别疾病相关关键通路和环状RNA结合蛋白位点,可以揭示复杂疾病的发病机理,进而促进复杂疾病的治疗和干预药物的研发。随着深度学习理论和方法的快速发展,研究人员针对上述问题提出了多种解决方法,但仍有所不足。识别代谢通路以及circRNA-RBP相互作用位点的模型可以在以下方面进行优化:(1)深度学习模型可以根据数据学习到模式和关联,但在某些情况下,模型的预测结果缺乏生物学上的解释性。(2)circRNA-RBP相互作用位点和代谢路径的识别通常涉及到复杂的生物学特征和信息,难以有效地提取这些特征并将其用于模型训练。因此本文针对现有模型的不足,基于深度学习对circRNA-RBP相互作用位点和代谢通路进行研究。主要工作和创新点如下:(1)提出了一种新的深度学习模型,称为PATH-ATT-CNN。能够用于识别与肺癌相关的代谢通路(关键路径)。首先将生物数据使用主成分分析降维,提取主要特征。经过降维之后的数据放入到卷积神经网络与混合注意力机制,进一步获取序列重要特征。最后使用X-GRAD-CAM识别肺癌的关键路径。经过实验对比,PATH-ATT-CNN要优于其他竞争方法,而识别关键路径有助于了解生物体内不同代谢通路之间的相互作用和重要性,表明PATH-ATT-CNN提高了可解释性。在该工作中,首次将卷积神经网络与混合注意力机制模型与X-GRAD-CAM用在识别关键路径上,经过实验之后也证明PATH-ATT-CNN能够在识别肺癌相关代谢通路中取得不错的表现。(2)提出了一种新的深度学习模型,称为iCRBP-LKHA。该模型采用五种序列编码方案,包括k核苷酸频率、Doc2Vec、电子-离子相互作用伪势、核苷酸化学特征和累积核苷酸频率来提取综合特征信息。随后,应用大核卷积神经网络捕捉长距离依赖关系并更新特征图。然后,将更新后的特征图输入改进的混合通道空间注意模块一维卷积的卷积块注意模块。最后,将提炼出的特征输入双向门控递归单元网络,以识别circRNA-RBP相互作用位点。通过在37个circRNAs数据集、37个circRNAs stringent数据集和31个线性RNAs数据集上多次实验之后,发现该方法要优于其他竞争方法。在该工作中,首次将混合通道空间与大卷积神经网络运用于识别circRNA-RBP相互作用位点,以更好地捕获序列中的长距离依赖关系和特征之间的复杂相互作用,使iCRBP-LKHA模型在识别circRNA-RBP相互作用位点上有优异的表现。

关键词：深度学习关键路径可解释性 circRNA-RBP相互作用位点