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基于双重移相控制的双向全桥DC-DC变换器最小回流功率分段优化控制

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电网技术 2024年第3期48卷 1263-1272页

作者：孙标广李静争张迁迁河南理工大学电气工程与自动化学院河南省焦作市454003 河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室(河南理工大学) 河南省焦作市454003 焦作市光源电力集团有限公司河南省焦作市454100

双向全桥DC-DC变换器以其重量轻、高功率密度、能量双向流动等优点成为直流微电网中不可或缺的一部分。但双向全桥DC-DC变换器在传统的单重移相控制下存在回流功率和电流应力等问题,尤其当输入电压和输出电压不匹配时,回流功率和电流应... 详细信息

双向全桥DC-DC变换器以其重量轻、高功率密度、能量双向流动等优点成为直流微电网中不可或缺的一部分。但双向全桥DC-DC变换器在传统的单重移相控制下存在回流功率和电流应力等问题,尤其当输入电压和输出电压不匹配时,回流功率和电流应力会显著增加。针对输入电压和输出电压不匹配的情况,该文提出了一种双向全桥DC-DC变换器在双重移相下的最小回流功率控制策略。该控制策略通过对回流功率进行分段优化,得到了变换器在不同传输功率范围下的最优移相角。通过将所提控制策略和传统的双重移相控制进行对比分析,发现该文所提控制策略具有更小的回流功率和电流应力,提升了变换器的效率。最后基于所提控制策略搭建了实验样机,实验结果验证了控制策略的正确性和有效性。

关键词：双向全桥DC-DC变换器双重移相控制最小回流功率电流应力直流微电网

桑黄多糖对肉鸡生长性能、免疫性能、血清生化指标以及盲肠菌群的影响

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桑黄多糖对肉鸡生长性能、免疫性能、血清生化指标以及盲肠菌群的...

作者：王迁迁河南科技学院

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河北省F县易地扶贫搬迁群体社区融合研究

河北省F县易地扶贫搬迁群体社区融合研究

作者：孟鸿迁河北大学

学位级别：硕士

易地扶贫搬迁是国家为打破贫困代际传递,实现精准扶贫和乡村振兴的重要战略之一。本研究聚焦于河北省F县的易地扶贫搬迁社区FD新区,探究社区居民的融合状况,旨在深入理解易地扶贫搬迁政策的实施效果。研究关注社区认同、参与、交往和适... 详细信息

易地扶贫搬迁是国家为打破贫困代际传递,实现精准扶贫和乡村振兴的重要战略之一。本研究聚焦于河北省F县的易地扶贫搬迁社区FD新区,探究社区居民的融合状况,旨在深入理解易地扶贫搬迁政策的实施效果。研究关注社区认同、参与、交往和适应四个关键维度,建立指标体系,并通过系统的问卷调查,运用探索因子分析法验证指标合理性,利用社区融合各因子的得分系数,构建各因子得分公式,并将各因子方差贡献率作为因子指标权重,构建测度社区融合度的总得分公式,最后将各因子值转化百分制得分得到F县易地扶贫搬迁群体的社区融合度。研究结果表明,F县搬迁居民的社区融合程度一般,揭示了其面临的主要问题:居住地认同感缺失、社交网络局限性、社区活动参与度不足,以及对社区服务和治理的不均衡满意度。影响搬迁居民社区融合的因素包括个体层面的社交网络重建困难、适应新生活环境的挑战、经济压力、职业适应问题、以及公共意识和环境卫生意识的缺乏。社区层面的因素包括管理成熟度不足以及文化建设的不足。政府层面的影响因素主要体现在财政负担、经济结构单一性、以及就业支持的低参与率这三个方面。研究提出多层面改进策略。在政府层面,建议整合多渠道资金,创新财务策略,促进产业多样化与服务提升,并通过提高居民职业能力来加强社区经济。此外,政府应鼓励和支持社区内的经济活动,发展社区集体经济,以增强社区的自给自足能力和居民的归属感。在社区层面,应加强文化建设,提升治理效能,实施针对性的精细化服务,尤其是针对特殊群体的服务。同时,要加快便民服务设施的建设,以增加居民生活的便利性。在居民层面,激发内生动力和树立社区意识至关重要,这包括参与社区活动与决策,树立正确的价值观和生活态度,以及积极参与技能培训和教育项目。

关键词：社区融合易地扶贫搬迁社区治理

特香型基酒固形物中主要有机酸研究及其在勾调上的应用

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特香型基酒固形物中主要有机酸研究及其在勾调上的应用

作者：谢芳迁扬州大学

学位级别：硕士

2021年甘肃省武威市急性呼吸道感染患者病原谱分析以及人腺病毒的分子流行病学特征

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2021年甘肃省武威市急性呼吸道感染患者病原谱分析以及人腺病毒的...

作者：程迁安徽理工大学

学位级别：硕士

CTCF调控小鼠AML12肝细胞系脂质代谢功能与基因表达

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上海交通大学学报（医学版） 2024年第9期44卷 1069-1082页

作者：陈怀煌左武卞迁上海交通大学医学院附属第九人民医院上海精准医学研究院上海200011

目的·明确CCCTC结合因子(CCCTC-binding factor,CTCF)对肝细胞脂质代谢的调控作用,并探究CTCF调控肝细胞基因表达的作用机制。方法·通过慢病毒将稳定表达Ctcf shRNA的DNA序列整合到小鼠永生化的AML12肝细胞系中,实现对Ctcf的稳定敲低... 详细信息

目的·明确CCCTC结合因子(CCCTC-binding factor,CTCF)对肝细胞脂质代谢的调控作用,并探究CTCF调控肝细胞基因表达的作用机制。方法·通过慢病毒将稳定表达Ctcf shRNA的DNA序列整合到小鼠永生化的AML12肝细胞系中,实现对Ctcf的稳定敲低。通过反转录实时荧光定量聚合酶链反应(RT-qPCR)及蛋白质印迹法(Western blotting)验证Ctcf的敲低效率。碘化丙啶(propidium iodide,PI)染色测定细胞周期,使用CCK-8法绘制细胞生长曲线,检测Ctcf敲低对细胞生长的影响。油红O染色标记细胞内脂质,检测CTCF对AML12细胞脂质代谢和脂滴累积的影响。使用CUT&Tag测序技术分析Ctcf敲低后CTCF在全基因组的结合变化。结合RNA测序(RNA-seq)的转录组数据分析CTCF结合变化后的转录组变化,使用基因本体论(GO)、京都基因和基因组数据库(KEGG)富集分析及基因集富集分析(GSEA)揭示Ctcf敲低对AML12肝细胞基因的表达影响,并探究差异基因与CTCF结合变化间的关联。结果·RT-qPCR结果表明Ctcf在mRNA水平敲低了63.4%,Western blotting验证了CTCF在蛋白表达层面降低了57.7%(均P<0.05)。生长曲线及周期实验确定了Ctcf敲低后细胞增殖阻滞于G1/G0期。并且AML12细胞在Ctcf敲低后自发出现细胞内脂质蓄积(P<0.05)。CTCF在全基因组的结合呈现出显著变化,大多数CTCF结合差异区域表现出CTCF结合减少,但仍有部分区域CTCF结合增加。转录组数据显示Ctcf敲低导致1344个基因出现显著的表达变化,在上调基因中富集出与脂滴堆积相关的脂质代谢通路。CTCF结合上调峰关联的差异基因富集在脂质转运与脂质定位相关通路,而CTCF结合下调峰关联的差异基因主要富集在DNA损伤修复、细胞凋亡、细胞周期等生物学过程,但CTCF在基因组的结合变化并不足以导致邻近基因的表达上调或下调。结论·CTCF通过调控脂质代谢相关基因的表达影响肝细胞的代谢功能,然而CTCF在基因组上的结合变化与邻近基因的表达缺乏显著的相关性,可能主要通过远端调控的方式对基因表达产生影响。

关键词： CCCTC结合因子(CTCF) AML12细胞系脂质代谢转录调控

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信息融合的知识表示学习方法研究

信息融合的知识表示学习方法研究

作者：孟德迁吉林大学

学位级别：硕士

知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种结构化的知识表示模型,旨在捕捉现实世界中实体之间的关系,在现代人工智能研究多个领域如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等得到了广泛的应用。知识表示学习(Knowledge Representation Learning,KR... 详细信息

知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种结构化的知识表示模型,旨在捕捉现实世界中实体之间的关系,在现代人工智能研究多个领域如搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等得到了广泛的应用。知识表示学习(Knowledge Representation Learning,KRL),也称为知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding,KGE)作为知识图谱研究中的重要分支,在解决知识获取、表示、推理等方面发挥着重要作用。知识表示学习使得KGs中的语义信息能够在连续的向量空间中得以表达,从而为下游任务提供了良好的数据基础。针对当前知识表示学习领域中存在的对实体的属性信息利用不全面;没有将知识图谱中结构信息和实体的属性信息进行有效的结合;以及在Zero-Shot场景中,实体的表示难以学习等问题,本文主要的研究内容如下。首先,本文提出了基于BERT的信息融合表示学习方法,该方法以翻译模型为基础,引入属性编码器,巧妙地融合知识图谱结构信息和实体属性信息,实现对实体和属性的更准确嵌入表示。在基于BERT的属性编码器中,对属性类型和属性值分别进行处理,引入注意力机制,获取了不同属性类型的注意力权重,以实现对实体属性信息不同程度的关注和利用,减轻属性数据中的噪声影响,从而获得更精准的基于实体属性信息的嵌入表示。在训练过程中,BFRL模型使用了结构表示和属性表示联合进行训练,最终获得融合后的实体和关系的嵌入表示。通过在五个数据集上的知识图谱补全实验证明了BFRL方法的有效性,其中实体预测的MR指标最高提升9.4%、Hits@10指标最高提升15.6%;关系预测的MR指标中最高提升10.1%、Hits@1指标最高提升12.2%,证明了BFRL模型利用KGs结构信息和实体属性信息进行KRL的有效性。其次为了更好地处理Zero-shot场景下的表示学习问题,本文还提出了Zeroshot场景下的信息融合表示学习模型,该模型能够处理开放域知识图谱中实体预测和关系预测的问题。其中该模型包括结构化知识嵌入层、新型实体属性编码层和实体与属性嵌入分布对齐层三个部分。通过三个阶段的优化,实现了对实体和关系尤其是Zero-shot实体更为高效的表征。ZFRL模型充分利用了知识图谱中的结构信息和属性信息,采用了Rotat E模型来获取实体基于结构信息的表示分布,同时引入了基于BERT的新型属性编码器对属性信息进行编码,得到基于属性的表示分布,引入了实体和属性嵌入分布对齐层,通过KL散度三个阶段的优化策略逼近这两种分布,使得模型能够对Zero-shot实体实现更准确的嵌入表示。最终,ZFRL模型在开放域知识图谱数据集的链接预测实验中表现出色,其中实体预测的MR最高提升了12.2%、Hits@10最高提升8.4%;关系预测的MR最高提升了21.4%、Hits@1最高提升29.5%。实现了对Zero-shot实体的高质量表示,解决了知识图谱中新增实体无法有效链接的问题,为知识图谱补全任务的应用提供了有力支持。

关键词：知识图谱知识表示学习属性信息知识图谱补全开放域 Zero-shot实体

政府调控、数智赋能与京津冀制造企业区位策略演化研究

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政府调控、数智赋能与京津冀制造企业区位策略演化研究

作者：李瑞迁天津理工大学

学位级别：硕士

小组工作介入农村集中供养五保老人精神慰藉研究 ——以周口市J敬老院为例

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小组工作介入农村集中供养五保老人精神慰藉研究 ——以周口市J敬...

作者：高迁迁河南农业大学

学位级别：硕士