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农业绿色现代化的内涵特征、战略目标及实践推进

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学术研究 2025年第1期 109-115页

作者：于法稳孙韩小雪林珊中国社会科学院大学应用经济学院北京102488 青岛市社会科学院中国海洋大学管理学院山东青岛266071

农业现代化是中国式现代化的重要内容,农业绿色现代化体现了农业现代化的时代特点。农业绿色现代化是资源高效利用、生产方式绿色、生产环境健康、生态产品富足的现代化,通过提升生态供给能力、促进农业绿色转型、强化资源高效利用、注... 详细信息

农业现代化是中国式现代化的重要内容,农业绿色现代化体现了农业现代化的时代特点。农业绿色现代化是资源高效利用、生产方式绿色、生产环境健康、生态产品富足的现代化,通过提升生态供给能力、促进农业绿色转型、强化资源高效利用、注重农业减排固碳,实现消费者身体、生产环境系统、生态环境系统及大气生态系统的健康。在实现农业绿色现代化进程中,如何促进全民树立健康引领的发展理念、如何激励农业生产主体行为的绿色转型、如何确保农业绿色生产技术的区域适宜性、如何完善实现农业绿色现代化的制度机制等是急需破解的难点所在。为此,应从理念创新、科技创新、基础设施完善、模式创新以及机制体制创新等方面探索实施路径,并采取相应的政策措施。

关键词：农业绿色现代化农业绿色生产方式健康引领农业生态产品

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非均质软土加筋路基三维稳定性极限上限分析

哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：李林孙砖芹张浩朱云波长安大学公路学院东华大学环境科学与工程学院云南交通科学研究院有限公司

基于极限上限定理，建立了非均质软土加筋路基的三维基底破坏机制，并根据虚功原理建立相应的能量守恒方程，进而利用遗传算法，编写了非均质软土加筋路基三维稳定性上限解的高效搜索算法。将非均质软土加筋路基三维基底破坏模式退化为... 详细信息

基于极限上限定理，建立了非均质软土加筋路基的三维基底破坏机制，并根据虚功原理建立相应的能量守恒方程，进而利用遗传算法，编写了非均质软土加筋路基三维稳定性上限解的高效搜索算法。将非均质软土加筋路基三维基底破坏模式退化为边坡三维坡趾破坏模式，并与现有边坡三维上限解进行对比，验证了本文所编写遗传算法的正确性及高效性。在此基础上，通过参数分析研究了路基分层特性、非饱和强度特性、抗剪强度非均质特性、筋材抗拉强度、铺设层数以及基质吸力等因素对非均质软土加筋路基三维稳定性的影响。结果表明，三维基底破坏模式下，非饱和软土地基与路基的非均质系数比对路基的稳定性有增强效果，非均质系数比越大，相应的稳定性越高；在筋材抗拉强度一定的条件下，筋材间距的减小会使非饱和基质吸力对路基稳定性的增强效果减弱；而在铺设层数一定的情况下，非均质性越强，筋材对路基稳定性的增强效果越为明显。该研究为分析非均质软土加筋路基的稳定性提供了重要的理论依据。

关键词：加筋路基非均质遗传算法上限分析抗拉强度铺设层数

一种基于KNN和随机仿射的边界样本合成过采样方法

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智能系统学报 2025年

作者：冷强奎孙薛梓孟祥福辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

过采样是处理不平衡数据分类问题的有效策略。本文提出了一种基于K近邻（K-nearest neighbor， KNN）和随机仿射的边界样本合成过采样方法，用于改进现有过采样方法的种子样本选择阶段和合成样本生成阶段。首先，引入三近邻理论，建立... 详细信息

过采样是处理不平衡数据分类问题的有效策略。本文提出了一种基于K近邻（K-nearest neighbor， KNN）和随机仿射的边界样本合成过采样方法，用于改进现有过采样方法的种子样本选择阶段和合成样本生成阶段。首先，引入三近邻理论，建立样本间有效的内在近邻关系，并去除数据集中的噪声，以降低后续分类器的过拟合风险。其次，准确识别那些难以学习且包含丰富信息的少数类边界样本，并将其用作采样种子。最后，利用局部随机仿射代替线性插值机制，在原始数据的近似流形中均匀地生成合成样本。相比于传统过采样方法，本文方法能更充分挖掘数据集中的重要边界信息，从而为分类器提供更多辅助以改善其分类性能。在18个基准数据集上，与8种经典采样方法（结合4种不同分类器）进行了大量对比实验。结果表明，本文所提方法获得了更高的F1分数和几何均值（G-mean），可以更为有效地解决不平衡数据分类问题。此外，统计分析也证实该方法具有更高的弗里德曼排名（Friedman ranking）。

关键词： K近邻线性插值边界样本自然分布过采样三近邻理论随机仿射变换不平衡分类

湖泊盐度记录的亚洲干旱区全新世水文气候变化的空间分异

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科学通报 2025年

作者：陈圣乾南琪马帅孙沅浩中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室古生态与人类适应团队兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室

亚洲干旱区包括东亚季风区的北部、亚洲中部干旱区和西亚干旱区,是全球气候变化影响下的生态脆弱区和响应最敏感区之一,也是丝绸之路最关键的组成部分.已有研究揭示,东亚季风区的水文气候变化与亚洲中部干旱区存在反相位和错相位特征.... 详细信息

亚洲干旱区包括东亚季风区的北部、亚洲中部干旱区和西亚干旱区,是全球气候变化影响下的生态脆弱区和响应最敏感区之一,也是丝绸之路最关键的组成部分.已有研究揭示,东亚季风区的水文气候变化与亚洲中部干旱区存在反相位和错相位特征.然而若考虑西亚干旱区,目前对整个亚洲干旱区水文气候特征的理解仍较为有限.本文基于全新世湖泊盐度记录,并结合古气候模拟结果,首次完整分析了亚洲干旱区水文气候变化的空间分异特征.结果表明,东亚季风区北部和西亚干旱区中全新世湖泊盐度较低、晚全新世湖泊盐度上升;而亚洲中部干旱区湖泊盐度变化基本相反.湖泊盐度指示的水文气候变化与古气候模拟的降水和有效湿度变化具有较好的一致性,共同揭示了全新世亚洲干旱区水文气候变化的三极子模态.本研究拓展了对于中纬度亚洲水文气候变化空间分异的认识,为该区域应对未来气候变化提供了新的视角.

关键词：亚洲干旱区全新世湖泊盐度水文气候空间分异

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交通能源转型决策分析综述

华南理工大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 32-48页

作者：陈翠峰林镇宏黄炽坤赵津瑶欧士琪华南理工大学广东广州510006 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 广东广州510335

实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或... 详细信息

实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或过于急切而对交通基础设施、运营体系的资源配置产生负面影响,从而影响交通强国战略的顺利推进。交通能源转型涉及多个关键决策变量,如汽车动力技术、基础设施建设、用户行为和政策制定等,其复杂性和重要性不容忽视。该文旨在从交通强国和双碳目标相融合的角度,结合综述和案例研究,深入探讨交通能源转型决策分析的意义、方法、工具和经验,为国家政策的制定和企业决策提供理论与实践参考,引发对相关决策分析的重视和研究。首先,对交通能源转型决策分析的内涵和动机进行了阐述。然后,从汽车动力技术、基础设施、用户行为和政策制定4个角度出发,运用优化模型思维方法,并引用已有文献中的分析案例进行详细示范,涵盖诸如电动车辆行驶里程优化、充电网络规划、用户选择行为决策、政策减排效益及公平性等内容。此外,借助已发表的案例或政策实施情况,着重指出了交通能源转型决策分析中不当假设可能对行业和社会产生的影响。最后,总结了交通能源转型决策分析的重要性和可操作性,提出了若干研究课题建议,以促进该领域的深入研究。该文研究内容可为交通能源转型决策提供全面的理论支持和实践参考,有利于推动我国交通领域的可持续发展。

关键词：交通强国碳中和交通能源转型汽车动力技术决策分析

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转录组测序分析黄连总碱抗脑缺血的作用机制

中国组织工程研究 2025年第19期29卷 4161-4171页

作者：田良良周瑞曹光昭张晶晶中国中医科学院中药研究所北京市100700 广东药科大学中医药研究院广东省广州市510006 广州中医药大学中药学院广东省广州市510006 北京脑科学与类脑研究中心北京市102206

背景:黄连清热燥湿、泻火解毒,黄连及其成分对脑缺血有显著的保护作用,基于网络药理学和转录组测序探究黄连总碱抗脑缺血的作用机制。目的:在明确黄连总碱对脑缺血大鼠保护作用的基础上,基于网络药理学和转录组测序技术探讨黄连总碱干... 详细信息

背景:黄连清热燥湿、泻火解毒,黄连及其成分对脑缺血有显著的保护作用,基于网络药理学和转录组测序探究黄连总碱抗脑缺血的作用机制。目的:在明确黄连总碱对脑缺血大鼠保护作用的基础上,基于网络药理学和转录组测序技术探讨黄连总碱干预脑缺血的作用机制。方法:将SD大鼠随机分为假手术组、缺血再灌注组、阳性药物组和黄连总碱组,后3组采用改良线栓法制备大脑中动脉阻塞的缺血再灌注模型,假手术组不插入线栓,其余手术操作相同。通过TTC染色、Longa 5神经功能缺损评分、苏木精-伊红染色、尼氏染色评价黄连总碱对脑缺血再灌注模型大鼠的脑保护作用。对假手术组、缺血再灌注组、黄连总碱组大鼠脑组织进行转录组测序,通过差异表达基因筛选、基因本体论分析、京都基因与基因组百科全书分析以及转录组学与网络药理学关联分析,阐明黄连总碱干预脑缺血的作用特点,最后通过ELISA检测及免疫荧光染色对黄连总碱干预脑缺血的关键靶点进行验证。结果与结论:①黄连总碱可降低缺血再灌注模型大鼠Longa 5神经功能缺损评分及脑梗死面积,增加神经元、尼氏小体数目;②黄连总碱治疗后差异表达基因的基因本体论功能富集分析包括炎症反应、分裂原活化蛋白激酶级联的正调控等生物学过程;京都基因与基因组百科全书通路富集分析主要涉及白细胞介素17信号通路、神经活性配体-受体相互作用、环磷腺苷信号通路等通路;③转录组分析发现黄连总碱主要调控的基因有前列腺素内过氧化物合酶2、脑源性神经营养因子、瞬间受体电位A1等;④采用网络药理学分析发现,黄连总碱中9个成分可能通过87个成分靶点关联到过氧化物合酶2、脑源性神经营养因子及瞬间受体电位A1而发挥作用;⑤ELISA检测及免疫荧光染色结果进一步证实,黄连总碱调控脑缺血再灌注模型大鼠过氧化物合酶2、脑源性神经营养因子和瞬间受体电位A1的表达;⑥提示黄连总碱能明显改善脑缺血再灌注模型大鼠损伤,可能通过调控过氧化物合酶2、脑源性神经营养因子和瞬间受体电位A1而发挥作用。

关键词：黄连总碱脑缺血转录组测序过氧化物合酶2 脑源性神经营养因子瞬间受体电位A1

基于智能优化算法和Bi-LSTM神经网络的盾构隧道刀盘扭矩智能预测方法

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中国科学:技术科学 2025年第1期55卷 171-186页

作者：孔凡超刘懿晗刘士吉路德春杜修力华北电力大学水利与水电工程学院北京102206 北京工业大学岩土与地下工程研究所北京100124

智能预测合理的刀盘扭矩可有效降低盾构隧道开挖对地层的扰动并减小刀盘磨损,对于盾构安全高效施工具有重要意义.本文基于智能优化算法和深度学习神经网络,提出了盾构隧道刀盘扭矩时序智能预测方法.采用Bi-LSTM神经网络作为深度学习预... 详细信息

智能预测合理的刀盘扭矩可有效降低盾构隧道开挖对地层的扰动并减小刀盘磨损,对于盾构安全高效施工具有重要意义.本文基于智能优化算法和深度学习神经网络,提出了盾构隧道刀盘扭矩时序智能预测方法.采用Bi-LSTM神经网络作为深度学习预测模型,分别联合粒子群优化算法(PSO)、遗传优化算法(GA)、饥饿游戏搜索算法(HGS)和麻雀搜索算法(SSA)智能确定Bi-LSTM神经网络的3个超参数,即学习率、神经元数量和丢弃率,进而获得了盾构隧道刀盘扭矩智能预测方法.智能模型预测值与实测值的均方根误差作为4种优化算法的适应度函数,数据预处理采用归一化方法降低不同参数间的量级差异影响.智能预测模型的输入考虑了15个参数对刀盘扭矩的影响,包括1个隧道几何参数、6个地质力学参数和8个盾构掘进参数.结合盾构隧道现场实测数据,从精度、效率和稳定性3个角度评价4种优化算法寻优Bi-LSTM神经网络超参数的性能,结果表明相比于其他3种优化算法,HGS方法具有较好的稳定性、较快的效率和较高的计算精度,是确定Bi-LSTM超参数的适用性方法.

关键词： Bi-LSTM神经网络超参数启发式智能优化算法刀盘扭矩性能分析

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新质生产力要素机制、创新逻辑与路径突破——基于系统论视角

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当代经济科学 2025年第1期47卷 120-133页

作者：王树斌侯博文李彦昭西安邮电大学经济与管理学院陕西西安710061 西安交通大学管理学院陕西西安710049

新质生产力是对马克思主义生产力理论的创新与发展。习近平总书记创新性地提出新质生产力,高度概括了中国经济发展新形势、新特征、新趋势。然而,关于新质生产力的概念解析、系统构成、动力机制等研究还处于起步阶段,尚未形成成熟的理... 详细信息

新质生产力是对马克思主义生产力理论的创新与发展。习近平总书记创新性地提出新质生产力,高度概括了中国经济发展新形势、新特征、新趋势。然而,关于新质生产力的概念解析、系统构成、动力机制等研究还处于起步阶段,尚未形成成熟的理论指导框架。从系统论视角,依据“理论阐释—要素机制—创新逻辑—路径突破—政策启示”的分析逻辑对新质生产力系统进行解析。基于新质生产力理论内涵,从系统论要素视角,解析新质生产力系统要素的构成特征;从系统论结构视角,探明新质生产力系统要素的动态机制;从系统论功能视角,阐述新质生产力系统创新体系的四个维度及其功能目标。此外,在系统环境效应下,基于“输入—系统—输出”执行逻辑提出发展新质生产力的“二四八”模式;进而立足系统控制目标,提出新质生产力发展的产业路径。

关键词：新质生产力系统论要素机制创新体系产业路径

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光场显微镜在神经光学成像领域的应用

光学技术 2025年第1期51卷 25-35,53页

作者：王常乐陈士雪王金甲燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004

通过对大脑中大体积神经元进行动态观测来学习神经元网络的感知、认知和复杂行为的机制是神经科学中的一个基本问题。光场显微镜(LFM)允许以视频帧速率进行三维成像,已成为对神经活动实时观测的一种技术选择。文章对光场显微镜目前的成... 详细信息

通过对大脑中大体积神经元进行动态观测来学习神经元网络的感知、认知和复杂行为的机制是神经科学中的一个基本问题。光场显微镜(LFM)允许以视频帧速率进行三维成像,已成为对神经活动实时观测的一种技术选择。文章对光场显微镜目前的成像方法进行了综述,重点关注新型的算法。与传统的迭代重建方法相比,使用光场显微镜成像神经元活动要求开发新的基于深度学习的算法,充分利用嵌入在物理和光学模型中的先验,整合模型驱动和数据驱动的算法,增强算法的可解释性和泛化能力,实现快速稳健的光场显微镜成像。

关键词：光场显微镜模型驱动数据驱动深度学习