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有源型模块化多电平换流器桥臂全状态平均值仿真模型

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电力系统自动化 2022年第2期46卷 146-154页

作者：唐英杰张哲任徐政浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

为了提高有源型模块化多电平换流器(MMC)的仿真效率并保证足够的计算精度,提出一种适用于有源型MMC的桥臂全状态平均值仿真模型。基于动态平均化理论,首先推导了有源型MMC的桥臂平均值数学模型及等效电路模型。然后,结合装置离散化伴随... 详细信息

为了提高有源型模块化多电平换流器(MMC)的仿真效率并保证足够的计算精度,提出一种适用于有源型MMC的桥臂全状态平均值仿真模型。基于动态平均化理论,首先推导了有源型MMC的桥臂平均值数学模型及等效电路模型。然后,结合装置离散化伴随模型,建立了不同运行状态下的桥臂平均值仿真模型。最后,通过电路整合和化简,得出桥臂全状态平均值模型。该模型聚焦于桥臂内部子模块的低频动态共性,能够准确反映桥臂整体暂态特性,其计算速度不受子模块个数的影响。此外,该模型还能够用于有源型MMC闭锁状态下的仿真研究。基于PSCAD/EMTDC建立的仿真实例验证了所提模型的有效性。

关键词：有源型模块化多电平换流器储能单元电磁暂态仿真平均值模型换流器闭锁全状态仿真模型柔性直流输电

跨学科硕士研究生科研创新能力研究——以T大学为例

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跨学科硕士研究生科研创新能力研究——以T大学为例

作者：唐英天津大学

学位级别：硕士

研究生教育作为国民教育体系的顶端,承担着培养高层次人才和释放人才红利的重任。研究生既是国家现实创新的有机组成部分,也是国家未来创新的中坚力量,更是实施创新驱动发展战略和建设创新型国家的核心要素,对研究生科研创新能力的探讨... 详细信息

研究生教育作为国民教育体系的顶端,承担着培养高层次人才和释放人才红利的重任。研究生既是国家现实创新的有机组成部分,也是国家未来创新的中坚力量,更是实施创新驱动发展战略和建设创新型国家的核心要素,对研究生科研创新能力的探讨具有重要的理论和实践意义。然而,已有研究在研究生层次上多着墨于博士研究生,在研究生类型上更偏爱学术型硕士生。本文关注跨学科硕士研究生,根据本科专业与硕士专业的跨越程度,将其划分为门类跨越硕士生和学科跨越硕士生,创造性的引入企业管理理论中的组织支持概念,并将自我效能感代入到科学研究场域中,综合考虑科研创新能力的测量维度,将其界定为思维创新、应用创新、科研产出三个方面,通过定量与定性相结合的方法探讨当前跨学科硕士生的科研创新能力及其影响因素。本研究以T大学硕士研究生为调查对象,共回收问卷419份,通过SPSS软件对数据进行处理和分析,重点探讨以下问题:1.硕士生科研创新能力的基本情况是什么样的?2.不同跨越程度硕士生的科研创新能力有什么差异?3.不同跨越程度硕士生的科研创新能力在人口统计学变量上存在什么差异?4.个人因素、科研自我效能感、组织支持中哪些因素影响了跨学科硕士生的科研创新能力?实证结果表明:1.硕士生的科研创新能力在学生间差异大,尤其在科研产出方面,调查样本中65.4%的硕士生没有发表过论文,而有同学已经发表7篇论文。2.学科跨越硕士生科研创新能力最强,其次是非跨学科硕士生,门类跨硕士生科研创新能力最弱。3.硕士生的科研创新能力在性别、年级、学位类型、学科门类、本科毕业院校、导师职称、师门规模、有效科研投入时间、学习成绩、专业认同感十类变量上存在显著性差异。4.个人因素对跨学科硕士生的科研创新能力影响效应高,其方差解释率为27.2%。科研自我效能感、组织支持是影响跨学科硕士生科研创新能力重要因素,其方差解释率分别为24.8%和6.8%。回归分析结果表明,年级、学位类型、导师职称、问题形成环节的科研自我效能感、课程设置和导师指导6个因素与跨学科硕士生科研创新能力的线性关系显著。基于问卷调查及访谈结果,结合我国跨学科硕士生培养现状,本研究提出以下建议:第一,聚焦选拔环节,鼓励有限跨越;第二,改善学术环境,营造创新氛围;第三,优化课程设置,发挥课程教学的基础性作用;第四,完善导师指导制度,强化指导的有效性;第五,加强个人素养,提高科研创新意识。

关键词：跨学科硕士研究生科研创新能力科研自我效能感组织支持

面向退役机电产品全生命周期的知识图谱统一建模方法研究

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机械工程学报 2023年第7期59卷 52-67页

作者：吴秀丽马隆洲向东唐英北京科技大学机械工程学院北京100083

针对退役机电产品逆向物流信息追溯过程中时空分散度高、质量不确定性强、跨组织信息关联度弱等问题,基于知识图谱技术构建了退役机电产品全生命周期统一数据模型。首先提出了从跨组织多源数据到知识图谱构建和应用的全生命周期统一数... 详细信息

针对退役机电产品逆向物流信息追溯过程中时空分散度高、质量不确定性强、跨组织信息关联度弱等问题,基于知识图谱技术构建了退役机电产品全生命周期统一数据模型。首先提出了从跨组织多源数据到知识图谱构建和应用的全生命周期统一数据建模方法,然后提出了知识图谱构建关键技术,针对知识图谱构建过程中的实体关系联合抽取问题,建立了基于分段注意力融合机制的实体关系联合抽取模型,解决了实体关系重叠问题,并在标准数据集和退役机电产品领域数据集上进行测试,取得了很好的效果,最后建立了退役机电产品全生命周期信息追溯系统。知识图谱的构建实现了退役机电产品生命周期中跨组织信息的统一数据结构,为退役机电产品逆向物流信息追溯提供了强有力的支撑。

关键词：退役机电产品全生命周期信息追溯统一数据模型知识图谱实体关系联合抽取

基于社交网络多关系多特征的关键节点发现与观点演化分析

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基于社交网络多关系多特征的关键节点发现与观点演化分析

作者：唐英西华大学

学位级别：硕士

人们对一件事情的看法越来越多地受到社交媒体（如Tweet,Facebook,微博等）的影响,这些事件往往涉及政治、经济、社会等方方面面。了解社交网络中的邻居如何形成自己的意见,不同用户之间的观点是如何被影响的,对互联网舆情的引导,对社... 详细信息

人们对一件事情的看法越来越多地受到社交媒体（如Tweet,Facebook,微博等）的影响,这些事件往往涉及政治、经济、社会等方方面面。了解社交网络中的邻居如何形成自己的意见,不同用户之间的观点是如何被影响的,对互联网舆情的引导,对社会的稳定至关重要。同时,了解人们的意见形成机制,对产品的营销、信息的传播、观点的引导等起着促进作用,在这些相关领域中关键节点扮演了十分重要的角色。现有的关键节点发现与观点演化研究主要有以下两方面问题:第一,关键节点识别主要集中在单一关系网络中且理论也比较成熟了,但是以多关系社交网络为研究对象的成果较少,且相关理论也比较缺乏。第二,现有的观点演化模型是基于DW,HK等经典模型的改进,角度比较单一,虽然很多观点演化文章加入了关键节点进行演化,但是忽略了用户间的兴趣相似度与用户交互之间的关系。为解决以上问题,本文提出了多关系网络的关键节点发现算法,并且通过引入用户兴趣相似度来改进DW观点演化模型。主要研究内容包括以下两个方面:（1）基于社交网络中的转发网络、回复网络和提及网络等关系网络,提出了社交网络多关系多特征的关键节点发现算法（KND）。本文首先提出一种重叠用户关系网络算法,提取具有相同节点的不同关系网络。结合这些关系网络,建立了多关系网络。在此基础上,结合网络结构当中的节点与边提出了一种基于多关系网络中最短路径、度中心性和随机游走特征的关键节点发现算法。在多关系网络和单一关系网络上,利用SIR传播模型和NDCG（归一化折现累积增益）证明了所提出的KND算法的优点。实验结果表明,本文提出的KND方法在寻找关键节点方面优于其它基线方法。（2）综合社交网络中的关键节点以及用户的兴趣,提出了一种基于社交网络用户兴趣的观点演化模型（UIO模型）。首先通过Jeffery散度计算网络中用户之间的兴趣相似度,通过兴趣相似度阈值判断用户之间是否进行信息交互。基于兴趣相似度,改进DW观点演化模型,然后在模型中将关键节点分为:普通用户节点与特殊用户节点,对观点进行演化。最后在两种不同规模的数据集上进行仿真实验,实验结果证明了所提出的方法具有良好的效果。具体地,在Higgs多关系网络中通过几种算法得到的关键节点赋予特殊观点值来进行观点演化,验证了模型的可行性。通过平均观点对KND算法所得到的关键节点进行了进一步验证,表明KND算法适用于多关系网络。

关键词：多关系网络多特征关键节点兴趣相似度观点演化

CD64、presepsin、sCD163早期实验室诊断脓毒症中的价值

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CD64、presepsin、sCD163早期实验室诊断脓毒症中的价值

作者：冯唐英南昌大学

学位级别：硕士

研究背景:脓毒症是宿主对感染的反应失调引起的严重的、潜在致命的器官功能障碍性疾病,虽然近几年脓毒症的治疗发展迅速,但临床治疗中的脓毒症发病率和死亡率仍居高不下,我国重症监护室中(intensive care unit,ICU)脓毒症流行病学调查显... 详细信息

研究背景:脓毒症是宿主对感染的反应失调引起的严重的、潜在致命的器官功能障碍性疾病,虽然近几年脓毒症的治疗发展迅速,但临床治疗中的脓毒症发病率和死亡率仍居高不下,我国重症监护室中(intensive care unit,ICU)脓毒症流行病学调查显示,脓毒症的发病率为20.6%,其90天致死率高达35.5%。脓毒症的临床表现无特异性,容易与病原菌感染引起的炎症混淆,因此尽早诊断和治疗对于改善脓毒症患者预后非常关键,由于实验室目前尚无灵敏的指标用于脓毒症的诊断,而作为诊断金标准的微生物培养,时间较长,通常需要3-4天左右,其敏感性也仅为40%,因此寻找特异性和敏感性均较高的非培养生物标志物来早期识别脓毒症尤为重要。研究目的:通过检测脓毒症患者CD64指数、presepsin、s CD163水平,探讨他们在脓毒症中的诊断效能,为脓毒症诊断提供特异性指标。研究方法:选择2022年6月至2022年12月就诊于江西省人民医院诊断为脓毒症的患者,根据脓毒症2021版最新指南,按照脓毒症严重程度分为普通脓毒症组和脓毒症休克组,另选取同期体检人员作为健康对照组。流式法检测CD64指数,酶联免疫吸附试验(ELISA)检测presepsin和s CD163,分析其各自水平在脓毒症患者中的诊断价值。结果:1、脓毒症患者CD64指数、presepsin、s CD163水平均高于健康对照组,且脓毒症休克组CD64指数、presepsin、s CD163水平均高于普通脓毒症组,均存在统计学差异(P<0.05)。2、CD64指数诊断脓毒症的敏感性为82.1%,特异性为95.2%,AUC为0.95;presepsin诊断脓毒症的敏感性为95.5%,特异性为85.7%,AUC为0.96;s CD163诊断脓毒症的敏感性为67.2%,特异性为90.5%,AUC为0.75。结论:1、CD64指数、presepsin、s CD163在区分脓毒症的严重程度上有一定的鉴别能力。2、CD64、presepsin单一辅助诊断脓毒症的诊断较高,可以为早期预测脓毒症提供参考依据。

关键词：脓毒症(sepsis) CD64指数可溶性白细胞分化抗原14亚型(presepsin或s CD-14ST) sCD163 早期诊断

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汉江水体和沉积物中噬菌体特征研究

北京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 125-132页

作者：孙立宇尚韵依李治龙薛泽环刘唐北京大学深圳研究生院环境与能源学院深圳518055 教育部水沙科学重点实验室北京大学环境工程系北京100871 深圳大学化学与环境工程学院深圳518061

基于2014年3月和10月汉江中下游6个断面的水体和沉积物监测样品,获得384个高质量vOTUs(viral Operational Taxonomic Units)。研究表明,vOTUs中95%以上隶属Caudovirales(有尾噬菌体目),丰度居前3位的科分别为Myoviridae(肌尾噬菌体科)、Siphoviridae(长尾噬菌体科)和Podoviridae(短尾噬菌体科)。主坐标分析和相似性分析结果表明,沉积物中病毒群落结构相对稳定,而水体中群落易随季节发生变化,同流域的水体和沉积物中群落可能具有连通性。宿主来自2域(界)19门,丰度最高的宿主是Proteobacteria门(变形菌门)。88%的vOTUs具有单一的门水平的宿主,有3个vOTUs跨越5个门。跨域(界)感染的vOTUs在感染古菌界Thermoproteota门的同时,最常见的是感染细菌界的Bacteroidota门(拟杆菌门)。与水体相比,沉积物中宿主的群落组成更加多样。Pearson相关分析表明,噬菌体与其宿主的组成在门水平上一致。

关键词：汉江噬菌体宿主水体沉积物

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中华民族共同体意识的历史发展与演进规律

内蒙古社会科学 2023年第6期44卷 35-42页

作者：唐英毅何博海南师范大学马克思主义学院海南海口571127 南宁师范大学马克思主义学院广西南宁530001 西北大学马克思主义学院陕西西安710127

中华民族共同体意识的孕育、生成、觉醒和勃兴,始终伴随并统一于中华民族共同体的形成发展过程。中华民族共同体意识在中华民族的起源中孕育,在各族人民共创中华的过程中逐渐生成,在近代中华民族对外抗争中初步觉醒,在中国共产党带领各... 详细信息

中华民族共同体意识的孕育、生成、觉醒和勃兴,始终伴随并统一于中华民族共同体的形成发展过程。中华民族共同体意识在中华民族的起源中孕育,在各族人民共创中华的过程中逐渐生成,在近代中华民族对外抗争中初步觉醒,在中国共产党带领各族人民共谋复兴的百年奋斗历程中走向勃兴。在这一发展历程中,中华民族共同体意识的认知、归属、维护、发展等各层次内涵不断丰富,其状态也从自在向自觉再到自为转变。其演进是实体发展与意识进步双向互动的过程,是随着各民族交往交流交融深入而不断递进深化的螺旋上升运动,是顺应历史趋势与自觉构建的辩证统一。

关键词：中华民族共同体意识中华民族历史发展演进规律

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基于GNSS的电离层建模与应用

基于GNSS的电离层建模与应用

作者：唐英豪广州大学

学位级别：硕士

电离层是日地空间环境的重要组成部分,电离层的变化与太阳活动有着密切关系,电离层对导航定位、航空航天、通信以及空间天气的预报预警等方面有着显著影响,因此探究电离层的结构并构建高精度电离层模型具有重要意义。目前,全球卫星导航... 详细信息

电离层是日地空间环境的重要组成部分,电离层的变化与太阳活动有着密切关系,电离层对导航定位、航空航天、通信以及空间天气的预报预警等方面有着显著影响,因此探究电离层的结构并构建高精度电离层模型具有重要意义。目前,全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)已经成为了电离层探测最为有效的手段,本文基于GNSS数据开展电离层建模研究,并且基于构建的电离层模型分析电离层的时空变化特征,其主要研究工作如下:针对电离层层析中的不适定问题以及未被射线穿过的像素体中的电子密度依赖于背景模型给出的初始值问题,本文提出了一种新的电离层层析反演方法。该方法在垂直方向上采用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)将原问题进行转化从而降低方程中的条件数。在水平方向上施加平滑约束然后采用代数重构算法进行求解。重构结果显示新算法反演结果与电子密度模拟真值吻合。为了验证新算法在电离层扰动时的效果,利用新方案重构了暴时欧洲区域电离层的三维电子密度分布,重构的电离层峰值密度和峰值高度与测高仪的观测结果整体上吻合较好,表明新算法对磁暴期间电离层电子密度的时空分布的重构具有较好的效果。随着多种卫星导航系统的发展,多系统融合建模已经成为了电离层建模的发展趋势。本文将BDS3以及GAILEO系统纳入到全球电离层建模中,并且同时估计卫星以及接收机的差分码偏差(Differential code bias,DCB),同时为了提升海洋区域电离层模型的精度,引入了海洋测高卫星数据。结果表明在加入GAILEO以及BDS3系统后,卫星穿刺点数量以及分布范围都有了明显的提升,从而提升了电离层模型在陆地上以及海洋区域的精度,特别是海洋区域的精度得到了大幅度提升,GAILEO以及BDS3的卫星DCB的计算结果与官方发布的产品具有较好的一致性。针对2021年11月发生的磁暴事件,本文采用欧洲定轨中心(Center for Orbit Determination in Europe,CODE)所提供的全球电离层模型(Global Ionospheric Model,GIM)监测了欧洲区域电离层总电子含量(Total Electron Content,TEC)的变化情况。为了分析磁暴期间的电离层不规则扰动现象,采用欧洲区域的GNSS数据计算了TEC变化率(Rate of TEC Index,ROTI),为了监测电离层在垂直方向结构上的变化并分析电离层的扰动的物理机制,采用了当地的测高仪数据以及O/N2数据,结果表明发生磁暴期间欧洲区域电离层的变化状态比较复杂,高纬度区域出现了大量的电离层不规则体,磁暴期间电离层的峰值高度明显升高,这一现象的成因是由于O/N2成分以及东向穿透电场共同作用的结果。

关键词：总电子含量电离层电子密度电离层模型电离层层析磁暴 GNSS

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高危型HPV患者宫颈病变预测研究

高危型HPV患者宫颈病变预测研究

作者：唐英璇东北电力大学

学位级别：硕士

宫颈癌是女性癌症死亡的第四大死因。尽管人们的健康意识、筛查意识有所提高,但整体来看,我国宫颈癌定期筛查的覆盖率仍然较低。高危型HPV的感染是导致宫颈癌发生的原因,但并不是感染了高危型HPV就一定会发展成宫颈癌,大多数人都可以通... 详细信息

宫颈癌是女性癌症死亡的第四大死因。尽管人们的健康意识、筛查意识有所提高,但整体来看,我国宫颈癌定期筛查的覆盖率仍然较低。高危型HPV的感染是导致宫颈癌发生的原因,但并不是感染了高危型HPV就一定会发展成宫颈癌,大多数人都可以通过自身免疫力将其清除,少数会发展成宫颈癌;同时,宫颈癌形成之前会经历漫长的癌前病变状态,如果能及时的发现宫颈病变,早诊断、早治疗,可以避免宫颈癌的发生。近年来,通过循证医学等方式为医生提供临床决策辅助支持发展迅速,但其仍然还存在一些问题。一方面:病例数据难收集、缺失值多和患病样本占比少的特点,使得在疾病预测方面产生较大困难,没有充足的数据进行训练可能会导致训练结果不准确,而且大量的缺失值填补可能会给病例数据造成的偏差,医学的不可试错性提醒本研究要关注这些难题;另一方面,医生就诊时会先检查患者的HPV感染情况,再决定是否进行活检来观测是否病变。临床越来越多病例发现,最初并没有检测到高危型HPV,但活检结果却显示已经达到高级病变阶段,这启示我们,如果单纯以HPV作为医生判断患者是否可能产生病变的唯一条件,那么可能会出现漏诊情况;如果让所有患者直接去进行活检,检出率比较低,不仅造成医疗资源浪费,还对患者身体造成一定程度上损害。如何设计出一种有效的宫颈病变预测方法,帮助医生充分分析患者情况,更加准确的提供决策依据是亟待需要解决的问题之一。本课题通过采用一种基于图(Graph Computing)的处理方式构建疾病风险因素关系结构,提出一种基于关键风险因素挖掘的疾病预测方法。首先,以宫颈癌医学文献数据为主体,构建风险因素关系图结构,基于常见风险因素,挖掘潜在关键风险因素。本课题利用相关医学文献,从中提取关键词以及词频特征,构建风险因素关系图结构;收集常见风险因素作为种子节点,并基于此图结构,使用子图挖掘和节点影响值计算方法挖掘潜在关键风险因素。通过图结构可以描述风险因素之间的关系,为挖掘潜在关键风险因素提供可能。其次,本课题提一种高风险患者识别方法,将患者感染高危型HPV的风险等级进行分类,并进行相应风险分类的随访周期制定。基于风险因素关系图结构,将患者病例信息,通过映射算法,映射到关键风险因素集合当中,再利用患者病例的全部关键风险因素映射结果,计算患者风险值并分类为高风险、中风险、低风险患者;统计所有患者的风险等级及随访周期情况,制定每种风险水平患者的相应随访周期。通过这种方法评估患者感染风险,能够避免仅靠检测高危型HPV来判断病变出现的漏诊情况。最后,本课题结合患者风险等级,使用患者表现异常的风险因素,对患者病变阶段进行预测。考虑不同病变阶段紧密风险因素的差异性,计算患者属于某个病变阶段的分类值,再综合考虑患者风险等级,进行分类预测。这一方法能够有效为医生提供临床决策支持,起到辅助决策作用。经过实验验证,本文利用图结构的计算优势以及更加契合疾病发生原理的特征选取方式,能够利用风险因素对患者的病例信息进行全面分析,用风险等级来描述患者情况,同时进行病变阶段预测,更加准确的把握患者病情,通过循证医学的手段,为医生决策提供准确的辅助支持。

关键词：语义分析 Graph图结构关键节点挖掘高风险人群识别疾病预测辅助决策循证医学