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一种基于GRU的氢燃料重卡汽车工况下锂离子电池温度预测模型

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中国电机工程学报 2024年第6期44卷 2330-2339,I0021页

作者：闫志远孙桓五刘世闯赵立禹太原理工大学机械与运载工程学院山西省太原市030024

针对目前氢燃料重卡在行驶过程中,动力电池工况复杂、外表面温度变化难以预测、滞后时间长等问题,以氢燃料重卡锂离子动力电池外表面温度为研究对象,提出一种类交叉熵损失函数和自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化的改... 详细信息

针对目前氢燃料重卡在行驶过程中,动力电池工况复杂、外表面温度变化难以预测、滞后时间长等问题,以氢燃料重卡锂离子动力电池外表面温度为研究对象,提出一种类交叉熵损失函数和自适应矩估计(adaptive moment estimation,Adam)优化的改进型门控循环单元神经网络(gate recurrent unit,GRU),建立锂离子动力电池表面温度预测模型。该模型利用GRU神经网络的特殊门机制和全局处理能力,得到锂离子电池表面温度和电池充放电电流、电压、充放电时间、历史温度、当前温度以及环境温度之间的非线性关系。采用4个精度评价函数对预测模型进行评价:经过5种环境温度下的模拟工况实验,验证该模型的准确性。结果表明,基于GRU的电池温度预测模型的误差相对于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型和循环神经网络模型(recurrent neural network,RNN)来说较小,说明GRU的锂离子电池温度预测模型具有更高的精度。该文为磷酸铁锂电池表面温度的精准预测提出了一种新的方法。

关键词：氢燃料重卡锂离子电池温度预测模型门控循环单元神经网络深度学习

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打造“近悦远来”的营商环境

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上饶日报

作者：周自超蔡霞

“现在我们只要去服务大厅申报，就可以联系和济水务公司办理相关业务，感谢上饶经开区相关部门的付出和努力，为我们打通供水的‘最后一米’。” 近日，江西斯德尔电气有限公司负责人感激地说。江西斯德尔电气有限公司是一家从事电气... 详细信息

“现在我们只要去服务大厅申报，就可以联系和济水务公司办理相关业务，感谢上饶经开区相关部门的付出和努力，为我们打通供水的‘最后一米’。” 近日，江西斯德尔电气有限公司负责人感激地说。江西斯德尔电气有限公司是一家从事电气机械和器材制造业企业，近期生产繁忙，用......

关键词：营商环境近悦远来经开区

来源： cnki报纸评论

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用户生成内容场景下角色导向图神经推荐方法

计算机学报 2024年第6期47卷 1288-1303页

作者：娄铮铮朱军娇张万闯吴宾郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

近年来互联网的飞速发展不断改变着信息的生产和传递方式,随之出现了用户使用互联网的新方式——用户生成内容(User-Generated Content,UGC).该场景中内容以传播速度快、获取成本低等优势迅速占据互联网信息传播的重要地位.不同于传统... 详细信息

近年来互联网的飞速发展不断改变着信息的生产和传递方式,随之出现了用户使用互联网的新方式——用户生成内容(User-Generated Content,UGC).该场景中内容以传播速度快、获取成本低等优势迅速占据互联网信息传播的重要地位.不同于传统推荐场景,UGC场景下用户同时扮演生产者和消费者双重角色,这使得在构建推荐模型时既需要考虑消费者与内容之间的交互信息,也需关注内容生产者对于消费者决策的影响.因此,UGC场景下个性化推荐算法研究的关键在于如何充分挖掘消费者-内容和消费者-生产者之间的关联关系.在面向UGC场景的推荐研究中,比较有代表性的模型为CPRec,该模型虽取得一定进展,但仍存在两点不足之处.其一,在模型构建层面,未能显式建模消费者-内容与消费者-生产者之间的高阶连通关系,难以学习出高质量的节点表征.其二,在模型优化层面,无法区分每个观测数据在不同训练阶段的贡献度,将影响推荐结果的质量.为此,本文提出一种新颖的角色导向图神经推荐方法RGNRec(Role-Guided Graph Neural Recommendation)用于UGC场景的个性化排序任务.特别地,基于用户的历史行为数据与内容的创作者信息分别构建了消费者-内容交互图和消费者-生产者交互图.进一步,为了显式捕获两种交互图中的高阶连通信息,构建一种双通道线性传播模块,同时刻画了消费者兴趣与内容生产者影响的扩散过程.最终,提出设计一种自适应的正样本权重生成策略,将其融入非采样损失函数,并建立双层优化机制来学习模型的参数.本文的核心贡献包括:(1)引入双通道线性传播模块,以显式解耦出自身兴趣与内容生产者效应对于用户偏好建模的不同贡献度;(2)提出权重自适应的非采样损失函数,以解决不同观测样例在模型不同训练阶段贡献不同的问题.本文分别采用经典的和最先进的图神经网络方法作为基准,在3个UGC场景Pinterest、Recipes和Reddit下进行了实验对比.在整体推荐性能方面,无论模型精度亦或训练效率上均优于各基准方法,尤其在Precision@10指标上获得了 4.31%~17.83%的提升;然后通过消融实验验证了双通道线性传播模块和权重自适应优化机制的合理性与必要性;最后通过实验验证了本文方法在缓解数据稀疏和用户冷启动方面的优越性.

关键词：推荐系统图神经网络用户生成内容双重角色非采样学习

微生物源示踪技术在食品链中进行污染源追溯的研究进展

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食品科学 2024年第7期45卷 332-339页

作者：樊丽华王江雪欧宗沅张艳茹张璐瑶刘诗艺周自梅李国梁陕西科技大学食品科学与工程学院陕西西安710021

在食品链中,粪便微生物污染是诱发食源性疾病的重要途径之一,也是食品安全领域备受关注的问题。利用微生物源示踪(microbial source tracking,MST)技术对粪便微生物来源和污染情况进行追踪是解决该问题的有效手段之一。MST方法一般分为... 详细信息

在食品链中,粪便微生物污染是诱发食源性疾病的重要途径之一,也是食品安全领域备受关注的问题。利用微生物源示踪(microbial source tracking,MST)技术对粪便微生物来源和污染情况进行追踪是解决该问题的有效手段之一。MST方法一般分为依赖数据库型方法(library-dependent methods,LDMs)和非依赖数据库型方法(library-independent methods,LIMs)2种方法,其中LIMs分为依赖培养型和非依赖培养型。在非依赖培养型方法中,以16S rRNA和宿主-微生物互作基因为特异性分子标记物建立的MST方法在食品链的污染调查中得到了广泛应用。本文对MST的基本原理及特点进行简要介绍,并着重总结近几年基于宿主特异性分子标记物的MST方法在食品链中进行污染溯源的研究进展,同时结合目前MST技术所具有的独特优势及现存不足对MST技术进行展望。

关键词：微生物源示踪方法食源性疾病粪便污染依赖数据库非依赖数据库宿主特异性分子标记

全球深海基础设施治理的现状、挑战与中国路径

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太平洋学报 2024年第4期32卷 74-88页

作者：张景全侯闯山东大学山东威海264200

目前,海底电缆、海底数据中心、海底资源开采设备等深海基础设施受到广泛关注。国际社会对深海基础设施竞争管控无力,存在全球深海基础设施领域爆发冲突的风险。深海基础设施治理正成为全球海洋治理新兴而又迫切的难题。同时,深海基础... 详细信息

目前,海底电缆、海底数据中心、海底资源开采设备等深海基础设施受到广泛关注。国际社会对深海基础设施竞争管控无力,存在全球深海基础设施领域爆发冲突的风险。深海基础设施治理正成为全球海洋治理新兴而又迫切的难题。同时,深海基础设施的自身因素也加重了国际深海空间治理难度,全球深海基础设施发展迅速,亟需国际社会塑造合理的基础设施规则和严格的管控机制,但相关规则的缺失也会影响国际形势,亦可能成为构建海洋命运共同体的掣肘。作为全球海洋治理的重要力量,中国应以构建海洋命运共同体为理念指导,积极引领国际深海基础设施规则构建,推动全球深海基础设施治理制度化、规范化。

关键词：深海基础设施全球治理海洋命运共同体中国路径

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锰掺杂纳米羟基磷灰石的体外抗菌–促成骨性能研究

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无机材料学报 2024年第3期39卷 313-320页

作者：李承瑜丁自友韩颖超武汉理工大学材料复合新技术国家重点实验室武汉430070

羟基磷灰石(HAP)作为一种常见的骨修复材料,在治疗感染性骨缺损时仍面临着细菌感染的风险,有限的骨诱导能力也阻碍了其进一步应用。本研究采用共沉淀法制备了一种锰掺杂羟基磷灰石纳米棒(MnHAP),该纳米材料兼具优良的细胞生物相容性,高... 详细信息

羟基磷灰石(HAP)作为一种常见的骨修复材料,在治疗感染性骨缺损时仍面临着细菌感染的风险,有限的骨诱导能力也阻碍了其进一步应用。本研究采用共沉淀法制备了一种锰掺杂羟基磷灰石纳米棒(MnHAP),该纳米材料兼具优良的细胞生物相容性,高抗菌效率和骨诱导能力。抗菌实验表明,MnHAP10(n(Mn)/n(Ca+Mn)=10%)对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑制率可分别达到77.85%和75.92%,并且在808 nm近红外光照射下,对大肠杆菌的抗菌效率得到了进一步增强(97.63%)。细胞增殖以及相关成骨基因实验表明,MnHAP有利于成骨细胞的增殖分化,提高了对蛋白质的吸附能力和成骨活性,促进了相关成骨基因的表达,且具有良好的生物相容性。MnHAP纳米棒有望为感染性骨缺损治疗提供一种新的思路。

关键词：羟基磷灰石锰抗菌感染性骨缺损光热

鲁中南山地丘陵区多尺度下生态空间分区管控的探讨

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干旱区资源与环境 2024年第8期 129-138页

作者：李欣董智李小倩王树梅陈新闯山东农业大学林学院/泰山森林生态系统定位研究站山东省高等学校黄河流域水土保持与林草生态保育协同创新中心

山地丘陵区生态空间是维持生态系统服务的重要载体，科学精准划定生态空间分区对于生态保护修复具有重要意义。文中以鲁中南山地丘陵区为例，根据复合生态系统理论选取五个社会经济和九个自然指标，系统评价其生态空间的社会经济自然特... 详细信息

山地丘陵区生态空间是维持生态系统服务的重要载体，科学精准划定生态空间分区对于生态保护修复具有重要意义。文中以鲁中南山地丘陵区为例，根据复合生态系统理论选取五个社会经济和九个自然指标，系统评价其生态空间的社会经济自然特征。通过自组织映射算法探讨网格、城镇和地形尺度下的多尺度分区社会经济自然特征差异，确定综合生态分区方案并提出管控策略。结果表明：1)三个尺度下均有城市核心休闲区、山地丘陵生态保护区、复合协调发展区，且同一分区内三种尺度主要指标特征差异较小。2)乡镇尺度和地形尺度在城乡区域和高海拔区域分区具有优势。3)以网格尺度为基础，城镇和地形尺度作为补充，最终分区为城市核心休闲区、城郊生态修复区、城乡过渡保障区、农田保育区、适度干预保护区、山地丘陵生态保护区、山地丘陵生态修复区及复合协调发展区，并确定了各区的管控策略。文中立足于山地丘陵区地理特征，通过跨尺度的生态空间分区方案探讨，可有效指导生态空间的分区管控，为管控策略的制定提供决策支持。

关键词：生态空间复合生态系统理论分区管控尺度效应鲁中南山地丘陵区

机器学习算法构建急性心肌梗死患者发生急性肾损伤风险预测模型并与传统模型比较

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中华肾脏病杂志 2024年第3期40卷 175-182页

作者：叶楠祝闯徐丰博程虹首都医科大学附属北京安贞医院肾内科北京100029 北京邮电大学人工智能学院北京100876

目的利用机器学习算法建立急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)患者发生急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)风险预测模型,并与传统Logistic回归模型比较。方法该研究为回顾性研究。收集首都医科大学附属北京安贞医院2011年... 详细信息

目的利用机器学习算法建立急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)患者发生急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)风险预测模型,并与传统Logistic回归模型比较。方法该研究为回顾性研究。收集首都医科大学附属北京安贞医院2011年7月至2016年12月AMI患者的人口学、实验室检查、治疗方案和用药情况等资料。AKI诊断标准参照2012年改善全球肾脏病预后组织公布的AKI诊疗指南,入选AMI患者采用单纯随机抽样法将其分为训练集(70%)及内部测试集(30%)。运用SelectFromModel和Lasso回归模型选择重要特征因素为AMI患者发生AKI的预测因素。分别利用Logistic回归模型(模型A)及机器学习算法(模型B)建立AMI患者发生AKI的风险预测模型,DeLong法比较模型A和模型B在测试集中的受试者工作特征曲线(receiver-operating characteristics curve,ROC曲线)下面积(area under the curve,AUC),并选出最佳模型。结果共6014例AMI患者被纳入该研究,年龄(58.4±11.7)岁,男性3414例(80.5%),AKI 674例(11.2%),训练集4252例(70.7%),测试集1762例(29.3%)。SelectFromModel和Lasso回归模型选取的12项临床指标包括心肌梗死次数、ST段抬高型心肌梗死、室性心动过速、Ⅲ度房室传导阻滞、入院时伴失代偿性心力衰竭、入院血肌酐、血尿素氮、肌酸激酶同工酶峰值、使用利尿剂、利尿剂日最大剂量、利尿剂使用天数及使用他汀类药物。Logistic回归模型结果显示,预测测试集AMI患者发生AKI的ROC曲线AUC为0.80(95%CI 0.76~0.84)。机器学习算法模型在测试集中得到的ROC曲线AUC为0.82(95%CI 0.78~0.85)。2种模型ROC曲线AUC比较的差异无统计学意义(Z=0.858,P=0.363),但机器学习算法预测模型ROC曲线AUC略高于传统模型。结论基于机器学习算法构建的AMI患者发生AKI的风险预测模型与传统Logistic回归模型的预测效应相似,但机器学习算法模型有更优的趋势,引入机器学习算法模型可能提高预测AMI患者发生AKI风险的能力。

关键词：机器学习急性肾损伤心肌梗死预测模型

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上饶经开区着力打造生态科技新城

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