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黄芪及其活性成分治疗糖尿病及其并发症的作用机制

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中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生 2024年第4期 0134-0137页

作者：孙甜甜常梓睿刘师凤黑龙江中医药大学药学院黑龙江哈尔滨150000

糖尿病是一种代谢异常疾病,常伴随许多严重的免疫疾病及其并发症,影响了患者的健康和生活。而黄芪作为一种含有多种活性成分,如多糖、黄酮、皂苷、氨基酸、微量元素等的常用中药材。能够调节血糖代谢和胰岛分泌功能,从而降低糖尿病患者... 详细信息

糖尿病是一种代谢异常疾病,常伴随许多严重的免疫疾病及其并发症,影响了患者的健康和生活。而黄芪作为一种含有多种活性成分,如多糖、黄酮、皂苷、氨基酸、微量元素等的常用中药材。能够调节血糖代谢和胰岛分泌功能,从而降低糖尿病患者的血糖、代谢水平并提高其免疫功能。研究发现,黄酮类成分能够通过增加胰岛素敏感性,进而来促进机体对葡萄糖的吸收和利用。此外,黄芪还具有减少血管损伤、提高抗氧化能力、促进组织修复等作用,可以预防和治疗糖尿病的心血管并发症和肾脏并发症。随着社会的发展,患有糖尿病的人数越来越多,因此相关的研究也越来越多,实验结果表明黄芪及其活性成分能够有效预防治疗糖尿病及其并发症。综上所述,黄芪及其活性成分治疗糖尿病及其并发症有多途径多角度多机制。然而,现阶段对黄芪及其活性成分治疗糖尿病及其并发症的治疗机制研究不足,因此,黄芪治疗糖尿病及其并发症的作用机制还需进一步细化,深入的研究。

关键词：黄芪活性成分糖尿病并发症作用机制

泻白散质量标志物的发现及其作用机制预测分析

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中国药事 2024年第2期38卷 189-200页

作者：马天宇肖智杰段卓然常梓睿牟景龙孟永海翟春梅黑龙江中医药大学教育部北药基础与应用研究重点实验室哈尔滨150040

目的:旨在明确泻白散质量标志物并预测其作用机制,确保临床疗效。方法:通过Q-markers“五原则”筛选泻白散质量标志物;采用TCMSP、Swiss Target Prediction等数据库获取Q-markers潜在作用靶点,构建质量标志物的蛋白互作网络。通过KEGG... 详细信息

目的:旨在明确泻白散质量标志物并预测其作用机制,确保临床疗效。方法:通过Q-markers“五原则”筛选泻白散质量标志物;采用TCMSP、Swiss Target Prediction等数据库获取Q-markers潜在作用靶点,构建质量标志物的蛋白互作网络。通过KEGG、GO、拓扑富集分析构建“关键靶点-关键通路-关键生物过程”网络,进而预测泻白散质量标志物的潜在作用机制。结果:研究显示,氧化白藜芦醇、绿原酸、阿魏酸、甘草素、甘草酸和芒柄花素6个化合物可作为泻白散的潜在质量标志物,这些物质可能通过调节炎症反应中的一氧化氮生物合成过程、AGEs-RAGE信号通路等途径发挥作用。结论:通过初步探讨泻白散的质量标志物及其作用机制,为泻白散质量控制与临床应用提供科学依据。

关键词：泻白散五原则质量标志物作用机制网络药理学

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基于同安孔庙文化形象的IP衍生品设计研究

基于同安孔庙文化形象的IP衍生品设计研究

作者：范梓睿集美大学

学位级别：硕士

随着人们消费观念的转变,精神消费逐渐成为主流,IP衍生品作为文化信息的载体,承载着地域文化与风土人情,满足了大众高层次的精神需求。加之国外文创市场的成功经验对我国文化创意产业具有启发与推动作用,依托中华文化的深厚底蕴,我国文... 详细信息

随着人们消费观念的转变,精神消费逐渐成为主流,IP衍生品作为文化信息的载体,承载着地域文化与风土人情,满足了大众高层次的精神需求。加之国外文创市场的成功经验对我国文化创意产业具有启发与推动作用,依托中华文化的深厚底蕴,我国文化衍生设计企业与品牌也获得了一定发展,但新时代下,仍然面临新的挑战。在新时期背景下,必须注重传统文化的保护传承与IP衍生品的融合发展,只有如此,才能加快中国特色社会主义建设步伐,增强民族自信心与自豪感。本研究通过对同安孔庙文化形象的深入剖析,对当前孔庙文化的现状、文化背景以及IP衍生品设计要素、IP形象的特征等进行剖析。遵循视觉识别性、文化传承性、情感延续性以及互动体验性的相关设计原则,将同安孔庙IP形象衍生品设计进行视觉转换。并最大化融合当地传统文化,以延展文化价值并创造一系列独特的IP形象衍生品。旨在通过创造富有个性的IP形象,将同安孔庙文化具象化,使之更易于被大众所接受和记忆,让更多的人了解和关注同安孔庙。同时借助IP衍生品的方式,以创新的视角来展现和传播同安孔庙的独特魅力,传播同安孔庙文化,挖掘其独特的文化形象和价值,提升地方知名度,促进经济发展。本研究采用了文献资料调研、实地考察、案例分析等多种方法,意在提高同安孔庙文化的现代化表达和传播能力,也以此推动中国传统文化的传承和发展。此外,通过同安孔庙的历史文化内涵和IP衍生品设计的经济效益,能够为同安孔庙开辟一条更加有效、更具实际意义的发展之路,以推动其IP文化衍生品的持续发展,同时为相关产业的发展和经济效益做出贡献。

关键词：孔庙文化同安孔庙设计创新文化形象 IP衍生品设计

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光伏-压电复合独立供电系统的运行分析

发电技术 2024年第4期45卷 696-704页

作者：孟梓睿刘雅雯巨星华北电力大学能源动力与机械工程学院北京市昌平区102206 电站能量传递转化与系统教育部重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

【目的】为了使小型独立供电单元提供更为灵活且稳定的电力供应,设计了光伏−压电复合独立供电系统,并分析了其在实际运行中的性能。【方法】考虑公交车站等供电场景,建立压电陶瓷与光伏电池的输出特性模型,设计光伏−压电户外独立供电单... 详细信息

【目的】为了使小型独立供电单元提供更为灵活且稳定的电力供应,设计了光伏−压电复合独立供电系统,并分析了其在实际运行中的性能。【方法】考虑公交车站等供电场景,建立压电陶瓷与光伏电池的输出特性模型,设计光伏−压电户外独立供电单元的系统配置,分析典型日、典型年及长期运行工况下的电力输出及系统稳定性。针对有无压电陶瓷的系统设计,分析系统供电可靠率、弃电量和发电成本。【结果】增加压电陶瓷后,系统的可靠率为99.18%,发电成本为1.399元/(kW⋅h),年弃电量为161.24 kW⋅h,与无压电陶瓷的系统相比,可靠率提高了0.12%,成本增加了0.8%,弃电量减少了18.6%。【结论】增加压电陶瓷后,虽然系统发电成本略有上升,但系统供电可靠性提高、弃电量减少。随着压电陶瓷成本下降和技术发展,光伏−压电复合独立供电系统在特殊场景下将具有更好的应用前景。

关键词：光伏发电压电陶瓷发电光伏电池独立供电运行分析经济性分析

基于MBI-PBI-ResNet的超短期光伏功率预测

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电力系统保护与控制 2024年第2期52卷 165-176页

作者：黄泽毕贵红谢旭赵鑫陈臣鹏张梓睿骆钊昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500 华能澜沧江水电股份有限公司糯扎渡水电厂云南普洱665000 中国长江电力股份有限公司乌东德水力发电厂云南昆明651212

为了增强光伏并网的稳定性,提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日聚类、群分解(swarm decomposition, SWD)和MBI-PBI-Res Net深度学习网络模型的光伏发电功率超短期预测方法。首先,使用快速傅里叶变换(fast fourier transform, ... 详细信息

为了增强光伏并网的稳定性,提高光伏发电功率预测精度,提出一种基于相似日聚类、群分解(swarm decomposition, SWD)和MBI-PBI-Res Net深度学习网络模型的光伏发电功率超短期预测方法。首先,使用快速傅里叶变换(fast fourier transform, FFT)提取太阳辐照度的期望频率,将其作为聚类特征向量,并根据此聚类特征向量采用自适应仿射传播聚类(adaptive affinity propagation clustering, AdAP)实现相似日聚类。其次,对每一类相似日分别使用群分解算法进行分解,以提取原始数据的多尺度波动规律特征。最后,利用MBI-PBI-Res Net来实现对天气环境多变量关联影响下的时序特征挖掘以及对多尺度分量的局部波形空间特征和长时间依赖时序特征的同时挖掘,并对不同类型特征进行综合集成来实现光伏发电功率超短期预测。研究结果表明:所提方法在光伏发电功率超短期预测领域相较于其他深度学习方法预测精度提高了3%以上,说明此方法在光伏发电功率超短期预测领域具有较高的预测精度和较强的泛化能力。

关键词：光伏发电功率预测相似日聚类并联网络

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基于DBSCAN聚类和区间回归的多谐波责任划分

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中国电力 2024年第2期57卷 138-148页

作者：陈仕龙吴涛郭成张梓睿孙竟豪昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500

在背景谐波阻抗变化和背景谐波电压波动的情况下,传统谐波责任划分方法难以适用于现有的统计型谐波监测数据,提出一种背景谐波变化下基于监测数据的多谐波责任划分方法。首先,构建谐波监测数据区间样本集,并建立背景谐波变化下的多谐波... 详细信息

在背景谐波阻抗变化和背景谐波电压波动的情况下,传统谐波责任划分方法难以适用于现有的统计型谐波监测数据,提出一种背景谐波变化下基于监测数据的多谐波责任划分方法。首先,构建谐波监测数据区间样本集,并建立背景谐波变化下的多谐波源区间谐波责任划分数学模型;其次,利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)将采集到的统计型谐波数据集以簇为评价周期进行场景划分,并采用滑窗动态相关性分析方法筛选出满足线性关系阈值要求的数据;最后,利用基于参数化回归算法(PM)的区间线性进行方程参数计算并获取最佳样本划分方案,在构造的区间谐波责任划分基础上计算中长期时间范畴的谐波责任。利用实际电网中的谐波监测数据对所提方法进行验证,验证了该方法能利用现有的统计型谐波监测数据在背景谐波变化的情况下对每个谐波源进行合理时间尺度的谐波责任划分,可为实际电力系统运行过程中的多谐波责任划分提供一种新的思路。

关键词：电能质量监测数据 DBSCAN聚类区间回归谐波责任划分

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未成年人数字权利的倡导及其实现

中国青年社会科学 2024年第3期43卷 116-127页

作者：王贞会周梓睿大连海事大学法学院辽宁大连116026 中国政法大学证据科学研究院北京100088

近年来数字权利领域的理论研究呈现蓬勃发展之势,但在数字权利范围内以未成年人为研究主体的关注和讨论却相对较少。数字场景对权利的内涵及其运行方式均带来较大变化,基于未成年人在主体特征和权利需求上的特殊性,有必要将未成年人作... 详细信息

近年来数字权利领域的理论研究呈现蓬勃发展之势,但在数字权利范围内以未成年人为研究主体的关注和讨论却相对较少。数字场景对权利的内涵及其运行方式均带来较大变化,基于未成年人在主体特征和权利需求上的特殊性,有必要将未成年人作为数字权利领域中的特殊主体进行定向讨论。在数字时代背景下,应当关注未成年人对数字发展成果的共享共用,正确看待未成年人使用网络、面对智能化和参与数字发展的价值意义,从权利享有、权利参与和权利保护等维度来界定未成年人数字权利的基本范畴和构建未成年人数字权利的制度体系。应当将数字权利确定为未成年人权利体系的一项重要内容,增强面向未成年人的数字资源供给,保障未成年人的数字参与,完善和落实未成年人数字权利保护机制,从而更好地保障未成年人数字权利的实现。

关键词：未成年人数字权利儿童权利公约网络保护

基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别

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电力系统保护与控制 2024年第4期52卷 12-25页

作者：毕贵红鲍童语陈臣鹏赵四洪陈仕龙张梓睿昆明理工大学电力工程学院云南昆明650500

能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(res... 详细信息

能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。

关键词：电能质量故障识别时频分析混合模式分解深度学习

基于多模式分解和多分支输入的光伏功率超短期预测

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高电压技术 2024年

作者：毕贵红张梓睿赵四洪黄泽鲍童语骆钊昆明理工大学电力工程学院

针对光伏发电功率随机性强、波动性大导致其预测精度不高的问题，提出一种基于自适应近邻传播聚类(adaptive affinity propagation clustering，adAP)、多模式分解、多分支输入组合的光伏功率预测方法。首先，基于相关性分析找到与光伏... 详细信息

针对光伏发电功率随机性强、波动性大导致其预测精度不高的问题，提出一种基于自适应近邻传播聚类(adaptive affinity propagation clustering，adAP)、多模式分解、多分支输入组合的光伏功率预测方法。首先，基于相关性分析找到与光伏发电功率高度相关的气象因素，并利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform， FFT)将光伏输出功率从时域转换到频域，与相关度高的气象因素一起作为adAP算法的聚类特征，对具有相似气象特征的日场景进行分类；其次，对聚类相似日较少且输出功率波动剧烈天气类型中的气象相关因素和光伏输出功率添加高斯白噪声，将其与原始数据合并，达到倍增样本的效果，提升模型的泛化能力和鲁棒性；然后，使用变分模态分解(variational mode decomposition， VMD)、奇异谱分解(singular spectrum decomposition， SSD)和群分解(swarm decomposition， SWD)对光伏功率、辐照度和温度进行分解，削弱原始序列的波动性，丰富模型的输入特征；最后，搭建多分支的残差网络(residual network， ResNet)和长短期记忆网络(long short term memory network， LSTM)模型，提取数据的时间特征和波动特征，合并后输入到门控循环单元网络(gated recurrent unit network， GRU)中，建立历史特征和未来光伏输出功率的联系，得到预测结果。实验结果表明，所提出的多模型组合预测方法在光伏功率波动较缓天气情况下，能够保持较高的预测精度；在波动剧烈天气情况下，能够较大地提升预测精度。

关键词：光伏发电超短期预测自适应近邻传播聚类多分支输入多模式分解深度学习