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面向计算思维的高中人工智能课程设计与教学实践——以《人脸识别机器人》为例

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中国信息技术教育 2025年第1期 66-69页

作者：王书豪江苏省昆山中学

本文以人工智能课程内容为载体,以计算思维、项目式教学为理论基础,设计了人工智能课程教学的一般教学过程,并以《人脸识别机器人》为例进行了实践教学。实践发现,基于人工智能课程的一般教学过程,能够有效促进学生的计算思维发展。

关键词：计算思维人工智能项目式教学

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清心解瘀颗粒抗动脉血栓形成及对TNF-α诱导的***926细胞中Akt/NF-κB信号通路的影响

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中国实验方剂学杂志 2025年第3期 89-97页

作者：何晨晨韦琛谊吕正豪蔡巧燕高铸烨张铃褚剑锋福建中医药大学中西医结合学院中西医结合研究院福建省中西医结合老年性疾病重点实验室福建中医药大学陈可冀学术思想传承工作室中国中医科学院西苑医院

目的：观察清心解瘀颗粒对三氯化铁（FeCl3）诱导大鼠颈动脉血栓形成的作用及其对肿瘤坏死因子-α（TNF-α）诱导人脐静脉细胞融合细胞（***926）中血栓形成相关蛋白组织因子（TF）、组织因子途径抑制因子（TFPI）的表达及蛋白激酶B（Ak... 详细信息

目的：观察清心解瘀颗粒对三氯化铁（FeCl3）诱导大鼠颈动脉血栓形成的作用及其对肿瘤坏死因子-α（TNF-α）诱导人脐静脉细胞融合细胞（***926）中血栓形成相关蛋白组织因子（TF）、组织因子途径抑制因子（TFPI）的表达及蛋白激酶B（Akt）/核转录因子-κB（NF-κB）信号通路的影响，初步探究清心解瘀颗粒抑制血栓形成的药效作用机制。方法：取36只SD大鼠，随机分为正常组、模型组、阿司匹林组、清心解瘀颗粒低、中、高剂量组，每组各6只。清心解瘀颗粒低、中、高组给药剂量分别为0.99、1.98、3.96 g·kg-1；阿司匹林组给药剂量为9 mg·kg-1，正常组与模型组给予等体积蒸馏水灌胃。连续预防性灌胃给药14 d后，采用45%的FeCl3溶液建立大鼠颈总动脉血栓模型，取下血管组织后称量大鼠血栓湿重；采用苏木素-伊红（HE）染色法观察各组大鼠颈总动脉血栓形成情况；采用酶联免疫吸附测定法（ELISA）检测各组大鼠血浆中血管性血友病因子（vWF）、血小板内皮细胞黏附分子-1（PECAM-1）、组织型纤溶酶原激活物（t-PA）及纤溶酶原激活物抑制剂-1（PAI-1）的含量；利用TNF-α诱导***926细胞建立内皮细胞损伤模型；采用细胞增殖与活性检测法（CCK-8）筛选清心解瘀颗粒干预浓度；采用蛋白免疫印迹法（Western blot）检测各组细胞中TF、TFPI、Akt、p-Akt、NF-κB p65、磷酸化（p）-NF-κB p65蛋白的表达。结果：动物实验结果显示，与正常组比较，模型组的颈动脉血栓质量明显增加（P<0.05），血管结构不清晰，管腔内有大量血栓形成；血浆中的vWF、PECAM-1、PAI-1含量明显升高，t-PA含量明显降低（P<0.05）。与模型组比较，各给药组均可降低FeCl3诱导的大鼠颈动脉血栓质量（P<0.05），明显减少管腔中的血栓形成；同时，明显降低血浆中PECAM-1、PAI-1含量，增加t-PA含量（P<0.05）；且清心解瘀颗粒各剂量给药组还可明显降低血浆中vWF的含量（P<0.05），但阿司匹林组则与模型组间差异无统计学意义。细胞实验结果显示，31.25、62.5、125、250、500 mg·L-1的清心解瘀颗粒对***926细胞活性无影响，因此后续采用250、500 mg·L-1的清心解瘀颗粒作为干预浓度；Western blot结果显示，与空白组比较，TNF-α刺激后***926细胞中TFPI的表达明显下调（P<0.05）,TF的表达及p-Akt/Akt、p-NF-κB p65/NF-κB p65的比值均明显升高（P<0.05）；清心解瘀颗粒干预后可上调TFPI的表达（P<0.05）并抑制TF的表达及下调p-Akt/Akt、p-NF-κB p65/NF-κB p65的比值（P<0.05）。结论：清心解瘀颗粒具有抑制血栓形成及调节TNF-α诱导内皮细胞中血栓形成相关因子TF、TFPI表达的作用，其机制可能与抑制Akt/NF-κB信号通路的异常活化有关。

关键词：清心解瘀颗粒血栓内皮细胞组织因子蛋白激酶B/核转录因子-κB(Akt/NF-κB)信号通路

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集成化定制需求下分布式多地总装项目滚动调度

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机械工程学报 2025年

作者：刘建军邱俊豪莫超雄赖信君陈庆新毛宁广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室

为提高非标自动化产线集成商的多地总装运作效率，分析了集成装配过程管控的特点及存在问题，抽象出分布式多地总装项目调度问题。考虑到问题处于渐进确定性环境中，具有项目分散性、资源共享和外协物料齐套等复杂特点，提出了基于状态... 详细信息

为提高非标自动化产线集成商的多地总装运作效率，分析了集成装配过程管控的特点及存在问题，抽象出分布式多地总装项目调度问题。考虑到问题处于渐进确定性环境中，具有项目分散性、资源共享和外协物料齐套等复杂特点，提出了基于状态信息模型的滚动调度机制，构建了随状态信息滚动变化而可动态配置约束的多目标约束规划模型。为了验证滚动机制及模型的有效性，从背景企业实际项目中提取出共性特征，设计开发了算例生成器和仿真器，据此进行了类现实化仿真试验研究，结果表明滚动调度机制能够有效应对渐进确定性扰动。并从供应链视角设计了扩展仿真试验算例，结果表明集成商应该特别关注自身经营范围和供应商的物料供应能力，并避免项目过于集中启动。

关键词：集成化定制分布式多项目滚动调度约束规划

基于SBAS-InSAR技术的黄河上游库坝群段滑坡识别及监测分析

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灾害学 2025年第1期40卷 199-206页

作者：李泉林李秀珍龚俊豪赵晨澄中国科学院大学北京100049 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041

黄河上游库坝群段地质条件复杂,发育多处大型滑坡。该研究以黄河上游龙羊峡—盐锅峡段为研究区,基于地质条件调查、历史滑坡数据及遥感资料,选取2018—2021年80余景SENTTINEL-1A卫星数据,通过SBAS-InSAR监测雷达视线方向的地表形变速率... 详细信息

黄河上游库坝群段地质条件复杂,发育多处大型滑坡。该研究以黄河上游龙羊峡—盐锅峡段为研究区,基于地质条件调查、历史滑坡数据及遥感资料,选取2018—2021年80余景SENTTINEL-1A卫星数据,通过SBAS-InSAR监测雷达视线方向的地表形变速率,并将其转为沿斜坡方向形变速率。据此识别出57处缓慢变形的大型滑坡,并通过对变形速率的核密度分析,确定了形变集中区域。ROC曲线显示,这些区域与历史滑坡分布高度一致。在此基础上,以龙羊峡库区白刺滩典型滑坡为例,选取典型剖面及形变点,分析了时序形变与降雨量和水库水位变化相关关系。结果表明,白刺滩滑坡受到降雨和库水位变化影响显著,尤其是滑坡前缘形变序列与降雨量及库水位变化具有较强相关性。

关键词：滑坡识别及监测 SBAS-InSAR技术时序分析核密度分析黄河上游库坝群段

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合肥市淡色库蚊对常用杀虫剂的抗药性调查

中国热带医学 2025年

作者：王文君闻星徐红平唐子豪张磊合肥市疾病预防控制中心

目的了解和掌握合肥市淡色库蚊对4种常用杀虫剂的抗药性现状，为幼蚊的化学防控提供科学依据。方法2023年6—7月在合肥市9个县（市、区）采用勺捕法采集淡色库蚊幼虫；采用幼虫浸渍法（敏感基线法）测定3龄末至4龄初淡色库蚊幼虫对常用... 详细信息

目的了解和掌握合肥市淡色库蚊对4种常用杀虫剂的抗药性现状，为幼蚊的化学防控提供科学依据。方法2023年6—7月在合肥市9个县（市、区）采用勺捕法采集淡色库蚊幼虫；采用幼虫浸渍法（敏感基线法）测定3龄末至4龄初淡色库蚊幼虫对常用杀虫剂的LC50。结果合肥市淡色库蚊幼蚊对氯菊酯、高效氯氰菊酯、双硫磷、残杀威4种杀虫剂均产生不同程度的抗药性。对氯菊酯和高效氯氰菊酯的抗性倍数分别为26.96和21.17倍，处于中度抗性水平；对残杀威抗性倍数为6.70倍，处于低度抗性水平；对双硫磷抗性倍数分别为2.43倍，处于敏感水平。淡色库蚊成蚊对0.25%氯菊酯、0.025%溴氰菊酯、0.025%高效氯氰菊酯呈现抗性，24h死亡率在35.97%～46.34%；对5%马拉硫磷、0.1%残杀威呈现敏感，24h死亡率分别为99.23%和100%。结论合肥市对拟除虫菊酯类和氨基甲酸酯类杀虫剂均产生不同程度的抗药性。在防治蚊媒时，应加强化学防治与环境防治、物理防治等措施的科学合理使用，形成综合防治的局面，提高防效同时延缓抗药性的发生发展。

关键词：淡色库蚊幼虫浸渍法杀虫剂抗药性蚊虫防制

基于CEEMDAN-PE与优化算法建筑冷热负荷预测模型研究

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华北电力大学学报(自然科学版) 2025年

作者：孙健刘鼎群蔡潇龙孙冰瑞谷子豪杨勇平新能源电力全国重点实验室(华北电力大学)

建筑冷热负荷的供需不平衡性导致了显著的能源浪费或人体舒适性差等现象，因此通过高精度的负荷预测实现供需平衡对降低建筑运行能耗和提升用户舒适性具有重要意义。该研究提出了一种基于完全集成经验模态分解与自适应噪声-排列熵重构... 详细信息

建筑冷热负荷的供需不平衡性导致了显著的能源浪费或人体舒适性差等现象，因此通过高精度的负荷预测实现供需平衡对降低建筑运行能耗和提升用户舒适性具有重要意义。该研究提出了一种基于完全集成经验模态分解与自适应噪声-排列熵重构分量（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise- Permutation Entropy， CEEMDAN-PE）与改进粒子群-长短期记忆网络（Particle Swarm Optimization- Long Short-Term Memory， PSO-LSTM）的多特征冷热负荷组合预测模型以提升负荷预测模型精度及计算效率。首先，利用CEEMDAN算法模态分解提升模型的非线性处理能力。其次，通过PE算法合并重组降低模型的运算时间。最后，利用改进PSO算法对LSTM模型进行超参数优化以提升模型的准确性实现高精度预测。计算结果表明该组合模型的平均绝对误差和均方根误差相较于单一LSTM模型分别降低了62.2%与75.7%，同时决定系数提升了16.3%。该研究所提出的模型相比现有类似模型具有显著的拟合度、泛化度和预测精度优势，进而在负荷预测领域具有较好的应用前景。

关键词：冷热负荷预测模态分解排列熵改进粒子群长短期记忆网络

基于双链架构与BBF-Merkle树的高速公路事故救援数据共享方法

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计算机应用研究 2025年

作者：王光辉关道伟申凌峰丁爽翟中豪河南大学软件学院河南省智能网络与关键技术国际联合实验室淮阴工学院计算机与软件工程学院

针对现有区块链数据共享方法在高速公路事故救援场景下面临的效率瓶颈和安全性不足的问题，论文提出一种高效、安全的数据共享方法，旨在提高数据查询性能，保证链下数据的防窜改能力。提出的数据共享方法结合公有链与联盟链的优势，采... 详细信息

针对现有区块链数据共享方法在高速公路事故救援场景下面临的效率瓶颈和安全性不足的问题，论文提出一种高效、安全的数据共享方法，旨在提高数据查询性能，保证链下数据的防窜改能力。提出的数据共享方法结合公有链与联盟链的优势，采用双链架构提升数据共享的安全性与效率。通过将公有链链上共享数据的摘要信息同步至外部数据库，设计了基于BBF-Merkle树的数据库索引结构来优化查询性能，同时保证链下数据的防窜改能力。设计了缓存-链下数据库-公有链的分层查询方案，降低整体查询耗时。实验结果表明，基于BBF-Merkle树的外联数据库查询耗时相较于其他方案表现最优，采用基于BBF-Merkle树的缓存-数据库-公有链分层查询方案，相较于公有链智能合约查询速度提高了7倍。所提出的数据共享方法在提升数据共享效率、降低查询延迟的同时，确保了数据的安全性与防窜改能力，为高速公路事故救援数据共享提供了技术支撑。

关键词：区块链数据共享区块链查询优化双链架构

基于GRACE/GRACE-FO的黄河流域水储量及干旱特征研究

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干旱区研究 2025年

作者：栾奎峰薛家盛冯贵平胡健聪管志豪朱卫东元建胜上海海洋大学海洋科学与生态环境学院上海河口海洋测绘工程技术研究中心

基于GRACE和GRACE-FO重力卫星数据反演2002—2022年黄河流域陆地水储量，并计算标准化水储量赤字干旱指数（Water Storage Deficit Index，WSDI），分析了2002—2022年黄河流域的干旱特征。结果表明：在2002—2022年期间，黄河流域全域... 详细信息

基于GRACE和GRACE-FO重力卫星数据反演2002—2022年黄河流域陆地水储量，并计算标准化水储量赤字干旱指数（Water Storage Deficit Index，WSDI），分析了2002—2022年黄河流域的干旱特征。结果表明：在2002—2022年期间，黄河流域全域、上游和中下游陆地水储量的长期减少趋势约为5.43 mm·a-1、1.03 mm·a-1和8.36 mm·a-1。在2002—2022年间，黄河流域全域、上游和中下游分别发生干旱事件6次、11次和8次。在干旱强度上，黄河流域上游多见中度及以上干旱，中下游多见轻度干旱，全域多见轻度干旱。2022年黄河流域干旱事件集中发生在上游和中下游交界处，黄河流域上游是干旱事件主要发生区域，除黄河源区外，全年均处于干旱状态；黄河流域上游和中下游交界处的内流河流域和汾河流域干旱现象明显；黄河流域下游仅有少数月份受干旱影响。在2022年内，干旱事件中心从前套流域逐步迁移到西套流域。

关键词： GRACE/GRACE-FO 陆地水储量干旱黄河流域

基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和可解释性的智能岩性识别

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石油地球物理勘探 2025年

作者：王婷婷王振豪赵万春蔡萌史晓东东北石油大学电气信息工程学院东北石油大学黑龙江省网络与智能控制重点实验室东北石油大学石油工程学院大庆油田有限责任公司采油工艺研究院大庆油田有限责任公司第九采油厂

针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足，本文提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先，针对测井曲线在特定层段丢失或失... 详细信息

针对传统岩性识别方法在处理测井曲线缺失、准确性以及模型可解释性等方面的不足，本文提出了一种基于MSCNN-GRU神经网络补全测井曲线和Optuna超参数优化的XGBoost模型的可解释性的岩性识别方法。首先，针对测井曲线在特定层段丢失或失真的问题，引入了基于多尺度卷积神经网络（MSCNN）与门控循环单元（GRU）神经网络相结合的曲线重构方法，为后续的岩性识别提供了准确的数据基础；其次，利用小波包自适应阈值方法对数据进行去噪和归一化处理，以减少噪声对岩性识别的影响；然后，采用Optuna框架确定XGBoost算法的超参数，建立了高效的岩性识别模型；最后，利用SHAP可解释性方法对XGBoost模型进行归因分析，揭示了不同特征对于岩性识别的贡献度，提升了模型的可解释性。结果表明，Optuna-XGBoost模型综合岩性识别准确率为79.91%，分别高于支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、随机森林三种神经网络模型24.89%、12.45%、6.33%。基于Optuna-XGBoost模型的SHAP可解释性的岩性识别方法具有更高的准确性和可解释性，能够更好地满足实际生产需要。

关键词：岩性识别多尺度卷积神经网络门控循环单元神经网络 XGBoost 超参数优化可解释性