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单细胞测序在植物研究中的应用

科学通报 2024年第12期69卷 1586-1597页

作者：安妍妍张明惠谭何新上海理工大学健康科学与工程学院海军军医大学药学院同济大学附属上海第四人民医院

同一个基因在不同的细胞中表达存在一定的差异,常规的转录组测序方法(RNA-Seq)在组织或器官水平上进行分析,容易忽略细胞间的差异,但近几年迅速发展的高通量单细胞转录组测序技术在单细胞水平上分析,可以补充常规测序所忽略的异质性.目... 详细信息

同一个基因在不同的细胞中表达存在一定的差异,常规的转录组测序方法(RNA-Seq)在组织或器官水平上进行分析,容易忽略细胞间的差异,但近几年迅速发展的高通量单细胞转录组测序技术在单细胞水平上分析,可以补充常规测序所忽略的异质性.目前,植物生物学领域已经全面开始单细胞转录组学,多组学研究成为趋势.本文综述了单细胞测序发展历程以及分离单细胞的方法并总结了各种方法的优缺点,介绍了近年来单细胞转录组测序技术在揭示植物细胞发育和分化过程、生物合成途径、应对生物与非生物胁迫的响应及在分析不同物种间细胞类型分化等方面取得的显著进展.此外,多组学联合应用不仅有助于人们更深入地理解植物生物学,也为植物育种等领域提供了新的研究方向,可以为将来在更多物种中广泛开展单细胞水平的研究提供参考.

关键词：单细胞转录组学单细胞分离多组学植物研究

社区治理数字化转型：现实困境、内在逻辑及优化路径

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城市发展研究 2024年第9期31卷 118-124页

作者：何宗元上海大学社会学院太原工业学院设计艺术系

伴随着数字治理技术无序扩张，社区治理数字化转型呈现出社区治理结构的“数字异化”,转型过程的“数字碎片化”以及转型主体“数字区隔”等“数字生活异化”困境。究其根源在于社区治理数字化转型面临社区结构多元协同整合难，治理过... 详细信息

伴随着数字治理技术无序扩张，社区治理数字化转型呈现出社区治理结构的“数字异化”,转型过程的“数字碎片化”以及转型主体“数字区隔”等“数字生活异化”困境。究其根源在于社区治理数字化转型面临社区结构多元协同整合难，治理过程传递执行机制“内卷化”,治理功能系统性不足，治理结果低效粗放等。为此，基层社区有必要从共享治理理念出发，涵养多元一体的公共精神，明晰多元主体数字权责边界，重塑共享共建共治的公共空间等，以营造社区数字协同治理的新格局。

关键词：社区治理数字化转型美好生活优化路径

碳纤维增强碳基复合材料的介电性能对应力的自感知

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高分子材料科学与工程 2024年第5期40卷 115-124页

作者：席翔李海龙陈友元裴景奇廖城坤薛琳储洪强冉千平河海大学土木与交通学院江苏南京210098 江苏省建筑科学研究院有限公司高性能土木工程材料国家重点实验室江苏南京210008 河海大学材料科学与工程学院江苏常州213000 东南大学材料科学与工程学院江苏南京211189

碳纤维增强碳基复合材料(C/C)具有优异的力学和导电性能,但其介电性能的报道较为罕见。文中采用LCR测量仪测量C/C的相对介电常数,采用电流源和纳伏表通过四电极法测量C/C的电阻率,研究了C/C的相对介电常数和电阻率随压应变的变化规律。... 详细信息

碳纤维增强碳基复合材料(C/C)具有优异的力学和导电性能,但其介电性能的报道较为罕见。文中采用LCR测量仪测量C/C的相对介电常数,采用电流源和纳伏表通过四电极法测量C/C的电阻率,研究了C/C的相对介电常数和电阻率随压应变的变化规律。研究表明,单位应变下相对介电常数的变化率(528±8)是电阻率变化率(111±5)的4.7倍,说明C/C复合材料的介电性能对其微观结构的改变更敏感。此外,压应变下C/C介电性能的增强归因于应变诱导的微缺陷提供了部分电子和空穴参与空间电荷极化的场所,以及压应变改善了极化连续性。单位压应变下增加的参与极化的电子或空穴的数量为(1.37±0.02)×10^(10)。C/C的相对介电常数低于碳纤维和石墨,可归因于碳基体中较高的孔隙率及较多的界面。

关键词：碳纤维复合材料介电性能自感知极化介电常数

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社区疫情防控的消杀作业路径优化问题研究

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 8-14页

作者：李经辰刘振元华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

针对社区疫情防控的消杀作业路径优化问题,设计了一种基于模拟退火算法的启发式算法.首先,提出用于面型消杀任务的作业工艺,建立了问题的整数规划模型;然后,针对问题特点开发了基于模拟退火算法的启发式算法,使用一种可以根据问题规模... 详细信息

针对社区疫情防控的消杀作业路径优化问题,设计了一种基于模拟退火算法的启发式算法.首先,提出用于面型消杀任务的作业工艺,建立了问题的整数规划模型;然后,针对问题特点开发了基于模拟退火算法的启发式算法,使用一种可以根据问题规模改变解空间大小的解结构,设计了多种类型的解更新操作,利用Floyd算法计算优化目标值,通过Metropolis准则接受新解.多规模对比计算实验表明:所提出的模拟退火算法在小规模算例的平均求解结果与精确解相差在4%以内,在中规模算例的求解结果比CPLEX平均优化10%~40%,在大规模算例的求解结果比贪婪算法平均优化60%~80%,因此当求解此类问题时该算法能在合理的时间内取得较优的结果.

关键词：消杀活动弧路径问题作业工艺数学建模模拟退火算法

市住房保障管理中心发布《公共租赁住房十问十答》 002

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市住房保障管理中心发布《公共租赁住房十问十答》

唐山劳动日报

作者：单宇弥安元高彦

本报讯（记者单宇通讯员弥安元、高彦）记者日前从市住建局获悉，为了让市民了解公共租赁住房有关政策规定，更好保护合法权益，防止在申请公共租赁住房时上当受骗，市住房保障管理中心发布了《公共租赁住房十问十答》，同时提醒广大... 详细信息

本报讯（记者单宇通讯员弥安元、高彦）记者日前从市住建局获悉，为了让市民了解公共租赁住房有关政策规定，更好保护合法权益，防止在申请公共租赁住房时上当受骗，市住房保障管理中心发布了《公共租赁住房十问十答》，同时提醒广大群众，任何通过微信、QQ、熟人介绍等途径?

关键词：公共租赁住房《公共租赁住房十问十答》住房保障

来源： cnki报纸评论

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高精度定位控制缸及控制系统的研制

煤矿机械 2024年第10期45卷 59-61页

作者：安四元韩鹏程中国煤炭科工集团太原研究院有限公司太原030006 山西天地煤机装备有限公司太原030006

煤矿巷道的掘支不平衡严重影响煤矿巷道机械化开拓速度,使得锚杆支护效率变得尤为重要。煤矿智能化设备对控制系统和执行机构有较高的精度要求,而在支护过程中会存在定位不精确的问题。针对这一情况,研制一种适用于煤矿智能化设备的高... 详细信息

煤矿巷道的掘支不平衡严重影响煤矿巷道机械化开拓速度,使得锚杆支护效率变得尤为重要。煤矿智能化设备对控制系统和执行机构有较高的精度要求,而在支护过程中会存在定位不精确的问题。针对这一情况,研制一种适用于煤矿智能化设备的高精度定位控制缸以及定位控制系统,提高了设备的工作效率。

关键词：高精度控制缸控制系统

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用于电缆接头故障检测和预警的数据采集终端

模具制造 2024年第4期24卷 234-236页

作者：田伟安同平南京弘毅电气自动化有限公司江苏南京210039

电缆接头是煤矿供电系统电缆线路中最薄弱的环节,很容易出现故障。基于成熟的检测技术、先进的物联网通信技术,电缆接头故障检测和预警系统可以快速有效检测电缆接头的工作状态,并及时发现电缆绝缘的缺陷,电缆接头出现异常的短时间内实... 详细信息

电缆接头是煤矿供电系统电缆线路中最薄弱的环节,很容易出现故障。基于成熟的检测技术、先进的物联网通信技术,电缆接头故障检测和预警系统可以快速有效检测电缆接头的工作状态,并及时发现电缆绝缘的缺陷,电缆接头出现异常的短时间内实现快速定位。数据采集终端是电缆接头故障检测和预警系统的基础和核心,为保证煤矿供电系统的稳定性提供了可靠信息支撑。

关键词：电缆接头泄漏电流电缆接线盒数据采集终端监控平台

意图是制定法解释的核心吗?——对交流意图论的批判性检视

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法制与社会发展 2024年第6期 204-220页

作者：卢俊安中国人民大学法学院

交流意图论是一种关于制定法解释的意图主义理论。制定法内容由文义构成，文义的基础是言说者意义，而后者完全取决于立法主体的交流意图，因此，相关交流意图处在制定法解释的核心。然而，法律言说的现象学，表面上将字面意义而非交流... 详细信息

交流意图论是一种关于制定法解释的意图主义理论。制定法内容由文义构成，文义的基础是言说者意义，而后者完全取决于立法主体的交流意图，因此，相关交流意图处在制定法解释的核心。然而，法律言说的现象学，表面上将字面意义而非交流意图作为制定法文义的基础，对交流意图论构成威胁。通过预设法律人听者，将字面意义等要素安置在交流意图的概念之内，这样优化后的交流意图论就可以解除相关威胁。由此，立法主体的交流意图始终是制定法解释的核心。

关键词：制定法解释意图主义交流意图言说者意义法律人

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自动语音识别模型压缩算法综述

吉林大学学报（理学版） 2024年第1期62卷 122-131页

作者：时小虎袁宇平吕贵林常志勇邹元君吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学大数据和网络管理中心长春130012 中国第一汽车集团有限公司研发总院智能网联开发院长春130011 吉林大学生物与农业工程学院长春130022 长春中医药大学医药信息学院长春130117

随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性... 详细信息

随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性能具有重要价值.针对上述问题,全面综述了近年来该领域的主要工作,将其归纳为知识蒸馏、模型量化、低秩分解、网络剪枝、参数共享以及组合模型几类方法,并进行了系统综述,为模型在资源受限设备的部署提供可选的解决方案.

关键词：语音识别模型压缩知识蒸馏模型量化低秩分解网络剪枝参数共享

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