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开放获取赤字与开放获取公共政策构建研究

中国软科学 2024年第3期 66-75页

作者：陈传夫黄一澄武汉大学信息管理学院湖北武汉430072 武汉大学知识产权高级研究中心湖北武汉430072 武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072

提出开放获取赤字概念,将国际开放获取效能差距定义为赤字问题。主要研究开放获取资源的结构性赤字、成本性赤字、知识产权赤字、科技治理赤字等方面。评估现实规则下我国同欧美国家实施开放获取的效果差异。论文建议,面向全面创新长远... 详细信息

提出开放获取赤字概念,将国际开放获取效能差距定义为赤字问题。主要研究开放获取资源的结构性赤字、成本性赤字、知识产权赤字、科技治理赤字等方面。评估现实规则下我国同欧美国家实施开放获取的效果差异。论文建议,面向全面创新长远需要,构建符合国家战略需要的开放获取公共政策。提出了开放获取国家公共政策构建的价值导向和相关建议。

关键词：开放获取赤字公共资助开放科学开放获取政策

俄罗斯米努辛斯克盆地努玛黑尔墓地的考古发掘与初步认识

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西域研究 2024年第3期 56-60,171页

作者：特尔巴依尔 А.В.帕列科夫 И.П.拉扎列托夫内蒙古大学历史与旅游文化学院俄罗斯科学院物质文化史研究所

努玛黑尔墓地位于俄罗斯联邦哈卡斯共和国乌斯特—阿巴坎区东部比加(Биджа)河右岸支流罗德尼奇克(родничк)小河右岸山前宽阔地带。本文概述2019~2020年的考古发掘,初步探讨墓葬结构、文化内涵和遗存的年代等问题。

关键词：米努辛斯克盆地努玛黑尔墓地阿凡纳谢沃文化

补充DHA和EPA对热应激小鼠认知功能的影响及机制研究

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补充DHA和EPA对热应激小鼠认知功能的影响及机制研究

作者：任子夫中国人民解放军海军军医大学

学位级别：硕士

研究背景:全球极端高温天气对人类健康和社会发展构成了严重的威胁,我国由于特殊地理和人口因素,高温热暴露的人口数量位居全球前列。长时间或极端的高温环境可能引发一系列热应激相关疾病,甚至威胁生命。神经系统对环境温度的变化极为... 详细信息

研究背景:全球极端高温天气对人类健康和社会发展构成了严重的威胁,我国由于特殊地理和人口因素,高温热暴露的人口数量位居全球前列。长时间或极端的高温环境可能引发一系列热应激相关疾病,甚至威胁生命。神经系统对环境温度的变化极为敏感,高温环境不仅会增加大脑能量和氧气消耗,还会通过热应激反应引起神经细胞功能损害甚至死亡,从而对包括学习、知觉、记忆、注意力、判断等在内的认知功能产生负面影响。热应激对人类认知功能构成了重大威胁,但热应激对认知功能损伤的具体机制尚不明确,有效的营养干预措施尚处于探索阶段。能够改善认知功能的营养补充剂种类繁多,包括Omega-3多不饱和脂肪酸、B族维生素、抗氧化剂、天然植物提取物等,其中Omega-3多不饱和脂肪酸在改善认知功能中的作用十分显著。二十二碳六烯酸（DHA）和二十碳五烯酸（EPA）是两种重要的Omega-3多不饱和脂肪酸（Ω-3或n-3PUFA）,它们是脑神经细胞膜的重要组成成分,在促进神经生长发育、减少神经退行性损伤、延缓大脑衰老、改善认知功能等方面发挥重要作用。课题组前期代谢组学结果显示,多不饱和脂肪酸及其衍生物在热应激条件下变化显著,DHA和EPA代谢变化排名靠前,提示热应激条件下多不饱和脂肪酸代谢异常可能是导致认知损伤的原因之一。虽然DHA和EPA对认知功能的改善作用受到认可,但在热应激条件下补充DHA和EPA对认知功能的作用却鲜有研究,具体作用机制尚未明确。研究表明,热应激导致的认知功能受损与细胞内环境失衡密不可分。热应激可以通过蛋白错误折叠、氧化应激、炎症反应、能量代谢异常等多种途径破坏神经细胞内环境,进而损伤认知功能。为了应对内环境压力,细胞会通过热休克蛋白表达、基因表达调控、自噬、信号传导变化等多种机制维持自身内环境稳态,其中自噬在细胞生存和维持内环境稳态中尤为重要。在热应激过程中,自噬不仅可以通过清除异常蛋白及受损细胞器维持细胞内环境稳态,还能通过降解过程产生的氨基酸等物质以为细胞生存提供能量。随着对DHA和EPA研究的不断深入发现,它们除了具有抗氧化、抗炎等特性外,对自噬也存在一定的调控作用。但在热应激条件下补充DHA和EPA对自噬的具体影响却有待进一步探索。本研究旨在通过建立热应激小鼠的认知功能损伤模型,观察DHA和EPA干预对热应激小鼠认知功能的影响,并进一步探索自噬调节在DHA和EPA改善认知中的作用及可能机制,为高温环境热暴露人群的营养干预策略提供一定的实验依据。研究内容:1、观察补充DHA和EPA对热应激小鼠认知功能的影响。2、研究补充DHA和EPA对热应激小鼠海马自噬的影响。3、初步阐明补充DHA和EPA调节热应激海马神经元自噬的可能机制。研究方法:一、动物分组及干预60只8周龄雄性C57 BL/6小鼠（SPF级）,环境适应5天后随机分为4组（n=15）,分别为对照组（Con）、热应激组（HS）、低剂量DHA+EPA补充组（LDE）和高剂量DHA+EPA补充组（HDE）。Con组和HS组用等体积生理盐水+DMSO灌胃,LDE和HDE组分别用50 mg/kg·bw和300 mg/kg·bw DHA+EPA（2:3）于热暴露前14天始每日灌胃,随后第15～21天进行温度42.5±0.5℃,相对湿度60±10%的热暴露1 h,热暴露期间仍每天灌胃,热暴露后休息1 h后开始行为学检测。二、行为学检测第15～21天进行水迷宫实验,第18～21天进行穿梭箱实验,第21天进行跳台实验。1、Morris水迷宫实验（Morris Water Maze）:实验开始前1天小鼠自由游泳熟悉迷宫环境。随后6天定位航行实验记录潜伏期,第7天空间探索实验,记录小鼠在平台象限游泳的时间、路程百分比、穿过平台次数和平台接近距离。2、穿梭箱实验（Shuttle Box Test）:小鼠在穿梭箱自由活动数分钟以适应环境,训练2天使小鼠逐渐建立对电刺激主动逃避的记忆,第3天正式实验,记录主动逃避次数。3、跳台实验（Step Down Test）:小鼠在跳台实验箱中适应数分钟后通电,被电击的小鼠会跳上木质平台,形成短期记忆,记录小鼠错误下台次数。三、代谢组学分析取小鼠血清样本加入甲醇氯仿混合提取液,经冻存、解冻、离心、冰浴超声后移取上清,真空干燥后加入甲氧胺盐试剂混匀孵育,经气相色谱分离后再通过质谱仪检测代谢产物,使用Chroma TOF软件数据分析。四、转录组学分析Trizol提取小鼠全脑RNA。RNA的浓度和纯度用Nano Drop 2000分光光度计评估合格后使用VAHTS Universal V5 RNA-seq Library Prep试剂盒利用高通量测序技术进行基因测序,获取基因表达水平信息后构建转录组文库。五、气

关键词：热应激认知海马 DHA EPA 自噬

培养理论视角下体育视频内容创作者传播生态对比研究 ——以抖音和B站平台为例

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培养理论视角下体育视频内容创作者传播生态对比研究 ——以抖音...

作者：倪原夫首都体育学院

学位级别：硕士

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基于形状直径函数的点云配准关键技术研究

基于形状直径函数的点云配准关键技术研究

作者：邓钿夫浙江科技大学

学位级别：硕士

三维点云配准技术作为当今科学研究和工程应用的重要领域之一,具有广泛的应用前景。维点云配准技术已应用在虚拟现实、自动驾驶、逆向工程和三维重建等多领域中。激光雷达、结构光和双目摄像头等传感器技术的广泛应用已极大推动了点云... 详细信息

三维点云配准技术作为当今科学研究和工程应用的重要领域之一,具有广泛的应用前景。维点云配准技术已应用在虚拟现实、自动驾驶、逆向工程和三维重建等多领域中。激光雷达、结构光和双目摄像头等传感器技术的广泛应用已极大推动了点云数据的获取,然而,点云数据的多源融合和精确配准仍然是一项充满挑战的任务。通常需要多个传感器在不同时间或位置采集多组点云,将来自不同数据源或时间的多个点云数据集在同一坐标系内精确对齐,以创建全景的三维环境模型。通过点云配准,多源点云数据得以整合。然而点云配准算法在实际应用中面临多方面挑战。一些算法对大角度旋转的适应性较差,在处理具有较大姿态变化的点云数据时,可能产生不稳定或不准确的配准结果。一些算法的配准效率不够高,这限制了它们在精密测量和制造领域的应用。因此,克服这些缺陷并不断改进点云配准算法仍然是当前研究的重要方向。本文的工作主要有以下几点:1.提出了一种基于点云八叉树的形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)算法,以弥补已有SDF算法的局限性。传统的SDF算法需要计算多条射线与物体表面的交点,而无法直接处理点云曲面或带洞的几何模型。基于点云八叉树的SDF算法克服了这一问题。同时,引入了基于高斯分布的离群值判定方法,对误差点的法向方向进行自适应纠正,提升了SDF算法的稳健性。2.根据直径特征的刚体不变性原理,提出了一种基于形状直径特征的快速配准算法,用于点云的粗配准任务,通过快速提取相近SDF值的点云数据,可以降低点云采样率,同时保留了关键区域的局部特征信息,提升了点云特征稳定性。此外,提出了两个SDF加速算法,自适应射线速率算法和邻域点统计算法,进一步提升了点云SDF计算速率,同时提升了形状直径特征的快速配准算法效率。3.通过研究基于局部特征描述子(符)点云配准算法,设计了一种新的基于直径的局部点云特征描述符DFH,旨在满足点云粗配准任务的要求。该描述符的设计受到刚体不变性原理的启发,在不同姿态下的三维点云中,对应区域计算得到的SDF直径总是相近的,将点和邻域点的SDF直径值统计为直径特征直方图,与传统的点云特征描述符相比,这一方法的显著优势在于其在大角度旋转的点云配准任务中,可获得较高的配准精度。将本文方法与经典的基于局部特征的点云配准算法进行了比较分析。实验结果表明,引入SDF特征提取的点云配准算法运算效率提升22%～33%,基于直径的局部点云特征描述符的点云配准精度提升了43%～63%。

关键词：点云三维点云配准形状直径函数特征描述子

钼酸盐基钙钛矿作为SOCs燃料电极的性能研究

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钼酸盐基钙钛矿作为SOCs燃料电极的性能研究

作者：杨淯夫长春理工大学

学位级别：硕士

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林用高空作业车调平机构分析及优化

林用高空作业车调平机构分析及优化

作者：谭棣夫中南林业科技大学

学位级别：硕士

在中国经济快速发展和工业化进程加速的背景下,对林业生产的要求不断提升。林用高空作业车在林业生产中也发挥着日益重要的作用,极大地提升林地作业的效率与质量。而调平机构作为林用高空作业车的关键部件,其设计合理性直接影响到作业... 详细信息

在中国经济快速发展和工业化进程加速的背景下,对林业生产的要求不断提升。林用高空作业车在林业生产中也发挥着日益重要的作用,极大地提升林地作业的效率与质量。而调平机构作为林用高空作业车的关键部件,其设计合理性直接影响到作业车的使用安全和工作效率。因此,针对林用高空作业车调平机构的分析与优化对推动林业机械化发展具有重要意义。目前对调平机构的研究主要围绕减轻质量或改变铰点位置等方面,虽然都得出了更优解,但均未做过以调平误差区间最小为优化目标以调平机构六边长为变量的优化方案。本文对林用高空作业车调平机构的原理进行了详细分析,以上下两调平机构六边长为变量,将减小调平油缸受力和调平误差作为优化目标。首先运用响应面(Box-Behnken Design)法对其进行优化得出一组优化方案,其次又采用NSGA-Ⅱ算法对调平机构边长优化方案进行搜索,获取Pareto最优解集,借助博弈论的思想,对优化目标的主观和客观权重进行综合赋权得出另一组优化方案。对两种方案结果进行比较取优。最后对取优优化结果进行实验验证。具体研究内容如下:(1)对调平机构上调平液压缸进行受力分析,建立调平机构六变量优化数学模型,以调平机构六边长为变量对调平误差进行分析,以调平过程中调平油缸受力最小、调平误差趋于0、调平误差区间最小作为优化目标。(2)响应面优化:进行单因素实验,以几何空间位置约束、三角形约束为约束条件,采用Box-Behnken Design(BBD)设计响应面实验进行参数优化,得到一组最优解。(3)遗传算法优化:将数学模型写入MATLAB,采用NSGA-Ⅱ遗传算法对上下调平机构六边长方案进行寻优,获得Pareto最优解集。借助博弈论方法,将由专家评分所得主观权重和熵权重模型所得客观权重综合赋权,将综合赋权代入Pareto解集进行排序得到最优解。(4)将响应面Box-Behnken Design(BBD)优化结果与NSGA-Ⅱ遗传算法结合综合权重优化结果进行比较,将比较最优解代入调平机构模型中验证。结果显示优化后,调平油缸最大受力减小2.3%,调平误差区间较优化前减小48.9%。(5)搭建林用高空作业车试验测试平台。完成调平机构的仿真优化后,将得到的优化结果与实验测试数据进行比对。经对比,实验结果与仿真预测的结果基本一致,证实本文建立的仿真模型以及所得优化结果在改善调平机构性能方面的可靠性和精准度。

关键词：调平机构响应面法 Box-Behnken Design(BBD) NSGA-Ⅱ遗传算法主观权重熵权重

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基于深度学习的文本关系抽取技术研究

基于深度学习的文本关系抽取技术研究

作者：叶乃夫中国人民公安大学

学位级别：硕士

公安机关汇聚了海量的警情、卷宗等数据,大部分以文本的方式分布在不同的应用和数据库中,数据中的实体、属性等关联信息缺乏统一规范与整合,知识的价值尚未得到充分挖掘。开展文本关系抽取技术研究,能够将非结构化数据相互连接,从而实... 详细信息

公安机关汇聚了海量的警情、卷宗等数据,大部分以文本的方式分布在不同的应用和数据库中,数据中的实体、属性等关联信息缺乏统一规范与整合,知识的价值尚未得到充分挖掘。开展文本关系抽取技术研究,能够将非结构化数据相互连接,从而实现对海量文本数据的挖掘与应用。当前关系抽取技术仍面临冗余实体影响抽取效果、特征提取不充分的问题,本文基于深度学习的文本关系抽取技术,设计了主动学习、融合双通道的交叉注意力、大语言模型辅助三种关系抽取方法和警务文本关系认知挖掘系统,主要工作如下:（1）针对数据集中冗余实体和错误标注影响关系抽取效果的问题。本文提出基于主动学习的文本关系抽取方法。首先,引入主动学习的思想,建立关系预分类知识库,并构建价值评价函数,对数据样本的价值进行评估,筛选出高价值样本,实现对输入端优化。其次,优化门控循环单元,提升模型文本语义理解能力,实验结果表明利用高价值样本并采用优化的BERT-Bi GRU+-CRF联合抽取方法对模型进行训练,与基线模型相比能够提升关系抽取效果。（2）针对现有关系抽取模型只能获得部分文本特征的问题,本文提出基于交叉注意力的双通道文本关系抽取DCCAM模型。该模型设计了融合序列通道和图通道的双通道结构,获得更加全面的语义特征;设计了融合自注意力和门控注意力的交叉注意力机制,促进文本特征融合,挖掘文本潜在的关联信息。在公开数据集和构建的两类警务领域数据集上开展的实验验证了DCCAM模型的效果,证明了模型在警务领域的高有效性。（3）针对大语言模型警务文本认知能力不足的问题,为发挥大语言模型在警务文本关系抽取任务中的作用,推进构建公安业务大模型,本文提出大语言模型辅助的警务文本关系抽取Pt LLM模型,采用检索增强生成框架,构建高频警务数据资源检索,优化提示模板,提升大语言模型对警务文本的认知能力,实验证明Pt LLM与基线模型相比效果得到提升。（4）为提升深度学习关系抽取技术在公安业务中的应用水平,本文立足公安业务实战需求,围绕人物属性关系挖掘、虚拟账号关系挖掘、银行卡属性关系挖掘、人-证号账号拥有关系挖掘开展功能研究,设计了警务文本关系认知挖掘系统,系统可实现人物属性、虚拟账号、银行卡属性、人-证号账号四类关系挖掘,实现了文本关系抽取技术在警务领域的应用。

关键词：关系抽取警务文本主动学习注意力机制

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LCL型光伏并网逆变器谐波抑制研究

LCL型光伏并网逆变器谐波抑制研究

作者：额金夫中北大学

学位级别：硕士