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作者：任晋红中北大学

学位级别：硕士

温度升高促进贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏衰老的机理研究

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温度升高促进贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏衰老的机理研究

作者：丁先红山东师范大学

学位级别：硕士

衰老指生物内在组织和器官生理功能呈现年龄依赖性下降并最终走向死亡的过程,温度变化影响生物衰老进程。鱼类是变温动物,水温对其生理、新陈代谢和行为有着深远的影响。温度升高缩短秀丽隐杆线虫、黑腹果蝇和鱼类等模式生物的寿命,但... 详细信息

衰老指生物内在组织和器官生理功能呈现年龄依赖性下降并最终走向死亡的过程,温度变化影响生物衰老进程。鱼类是变温动物,水温对其生理、新陈代谢和行为有着深远的影响。温度升高缩短秀丽隐杆线虫、黑腹果蝇和鱼类等模式生物的寿命,但其具体机制尚不明确。本文以贡氏假鳃鳉为研究对象,探究温度升高对其衰老的影响和相关机制,对于应对全球变暖条件下个体衰老有一定的现实意义。衰老与炎症、内质网应激以及氧化应激密切相关。温度升高诱导高温相关丝氨酸蛋白酶A1(High temperature requirement A1,Htr A1)的表达。在过氧化氢诱导的小鼠成纤维细胞早衰模型中,Htr A1激活p38 MAPK促进细胞过早衰老。低氧环境激活p38 MAPK促进人滋养层细胞中NF-κB介导的炎症从而促进细胞凋亡。促炎转录因子NF-κB的激活可诱导IL-1β、TNF-α等炎症因子及NLRP3的表达,最终促进小鼠衰老。然而,温度升高通过Htr A1激活p38 MAPK后是否通过NF-κB介导的炎症来促进脊椎动物的衰老尚未见报道。温度升高促进瞬时受体电位香草酸4(Transient receptor potential Vanilloid 4,TRPV4)的蛋白表达。抑制与TRPV4同家族的TRPA1可通过PERK/EIF2α/ATF-4/CHOP信号通路降低牙周韧带细胞的内质网应激,而温度升高是否通过TRPV4促进PERK/EIF2α/ATF-4/CHOP信号从而加速脊椎动物的衰老尚未见报道。TRPV4通过SIRT1/PGC-1α通路调节线粒体功能,促进小鼠脱髓鞘疾病的发生。SIRT3在高温处理的牛乳腺组织和人乳腺上皮细胞中显著下调,SIRT3也促进Fox O3a表达从而保护II型肺泡上皮细胞线粒体免受氧化应激的损伤并改善细胞衰老状态。我们推测温度升高可能通过TRPV4抑制SIRT3/Fox O3a信号通路来增强氧化应激,从而促进脊椎动物的衰老。本论文以贡氏假鳃鳉为衰老模型,探究温度升高对其衰老的影响及相关机制。待贡氏假鳃鳉长至6月龄,将184尾鱼随机分为两组,对照组继续喂养在25℃的水温中,实验组的水温升高至30℃,并进行为期一个月的热处理。其中,24尾鱼用于检测其自发运动能力,40尾鱼用于统计其社交行为,其余120尾鱼于冰上处死后取眼睛和肝脏,用于探究温度升高对贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏衰老的影响及其机制,得到结果如下:1、使用Zebra Lab进行类旷场实验分析和社会交互实验分析。结果显示:热处理组鱼的游动轨迹不规则、平均游动速度降低、不活跃游动百分比显著升高;接触时间和接触次数显著降低,这表明温度升高抑制了贡氏假鳃鳉的自发运动能力和社会交互能力。2、通过SA-β-gal染色和Western blotting实验检测视网膜和肝脏中生物衰老标志物的表达。结果显示,温度升高提高贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏中SA-β-gal活性、p21和p16的蛋白水平。3、我们检测贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏中炎症相关的NF-κB的m RNA水平和细胞定位以及炎症因子tnf-α、il-1β、il-8和il-10的m RNA水平,以及Htr A1、p-p38 MAPK、NF-κB、NLRP3、TNF-α和IL-1β的蛋白表达变化,结果显示,温度升高后Htr A1、p-p38MAPK和NF-κB等蛋白水平均上调。证明温度升高提高贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏中Htr A1的表达,激活p38 MAPK并促进NF-κB的核易位和表达从而促进了炎症反应。4、我们检测贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏中TRPV4以及PERK、p-EIF2α、ATF-4、CHOP和GRP78的表达变化,腹腔注射TRPV4抑制剂HC-067047后肝脏中PERK和p-EIF2α的蛋白水平变化。结果显示,温度升高后TRPV4以及内质网应激相关蛋白水平均显著提高。证明温度升高通过激活TRPV4促进PERK/p-EIF2α/ATF-4/CHOP信号从而促进内质网应激。5、我们检测贡氏假鳃鳉视网膜和肝脏中SIRT3和Fox O3a蛋白表达变化、抗氧化酶CAT、SOD、GPx活性和ROS水平,并在腹腔注射TRPV4抑制剂后检测其肝脏中SIRT3和Fox O3a的蛋白水平变化。结果显示,温度升高通过促进TRPV4的蛋白表达抑制SIRT3/Fox O3a信号,从而促进氧化应激。综上所述,温度升高抑制贡氏假鳃鳉的自发运动能力和社会交互能力,提高SA-β-gal活性、p21和p16蛋白水平,表明温度升高促进贡氏假鳃鳉衰老。温度升高促进Htr A1和TRPV4表达,一方面通过Htr A1激活p38 MAPK来促进NF-κB介导的炎症反应,另一方面通过TRPV4调控PERK/p-EIF2α/ATF-4/CHOP信号通路来促进内

关键词：温度升高 HtrA1 TRPV4 贡氏假鳃鳉衰老

家庭人口结构对我国商业养老保险需求的影响研究

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家庭人口结构对我国商业养老保险需求的影响研究

作者：肖书红山东财经大学

学位级别：硕士

当前我国人口老龄化日益加剧,养老问题成为社会的热议话题,我国已经构建起以基本养老保险为基础、以企业年金和职业年金为补充、与个人储蓄性养老保险和商业养老保险相衔接的三支柱养老保障体系。但基本养老保险保障水平较低,难以满足... 详细信息

当前我国人口老龄化日益加剧,养老问题成为社会的热议话题,我国已经构建起以基本养老保险为基础、以企业年金和职业年金为补充、与个人储蓄性养老保险和商业养老保险相衔接的三支柱养老保障体系。但基本养老保险保障水平较低,难以满足居民日益提高的养老保障需求,我国企业年金优势市场容量已近饱和,发展缓慢,职业年金因其特殊性仅能覆盖部分人群,难以成为社会养老的主要支撑制度。在第一支柱和第二支柱发展陷入瓶颈的背景下,商业养老保险发挥着重要补充作用。此外,受政策、经济和社会文化等多层次因素的影响,我国家庭人口结构呈现出低出生率、老龄化、少子化和家庭规模小型化的特点,家庭人口结构的变化必然会影响到家庭内部保障功能的实现,进而影响家庭对商业养老保险的需求。基于此,本文从微观视角出发,研究家庭人口结构对商业养老保险需求的影响。本文首先梳理了国内外相关文献,总结现有研究的成果,得出本文的研究思路和框架。其次阐述了本文研究的相关理论,在此基础上进一步分析影响机理。接着对我国家庭人口结构与商业养老保险的发展现状进行分析。然后基于2015、2017、2018三年的中国综合社会调查数据,使用Logit模型进行实证研究,并检验影响机制。最后根据研究结果提出促进我国商业养老保险市场发展的针对性建议。研究结论表明:第一,家庭中老年人口占比、少儿人口占比、家庭规模都对商业养老保险需求产生显著的负向影响。其中,老年人口占比对商业养老保险需求的影响在中西部地区家庭、农村家庭中并不显著;少儿人口占比的抑制作用仅对东部地区家庭、城镇家庭、高收入家庭显著;家庭规模对商业养老保险需求的影响在分组样本中均显著,但影响程度不同。第二,自我养老责任认知在家庭人口结构对商业养老保险需求的影响中发挥着调节效应,显著地弱化了家庭人口结构对商业养老保险需求的负向影响。根据理论分析与实证研究结论,本文提出以下建议:第一,打造个性化服务,迎合市场需求。第二,加大商业养老保险宣传力度,增强居民保险意识。第三,加强团队管理,提高服务质量。第四,精准营销,开发潜在客户群体。

关键词：家庭人口结构商业养老保险养老责任认知

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基于机器学习的X企业智能成本控制研究

基于机器学习的X企业智能成本控制研究

作者：邓佳红重庆理工大学

学位级别：硕士

随着大数据、人工智能等新兴技术的快速发展,企业成本控制智能化趋势已势不可挡,传统的成本控制方法已经不再能够满足企业未来发展的需求。水务企业生产运营的复杂化以及成本项目的多样化使得企业成本控制难以聚焦到单项成本、成本预测... 详细信息

随着大数据、人工智能等新兴技术的快速发展,企业成本控制智能化趋势已势不可挡,传统的成本控制方法已经不再能够满足企业未来发展的需求。水务企业生产运营的复杂化以及成本项目的多样化使得企业成本控制难以聚焦到单项成本、成本预测难以准确计算,这导致了成本控制的被动性,企业很难及时有效地进行成本控制,从而无法有效应对市场的变化以及经济环境的不确定性。基于机器学习的智能成本控制是以数字化、智能化为依托,以精细化管理为抓手,以降本增效为目标,将机器学习算法和机器人流程自动化(RPA)技术应用在企业成本控制当中,设计智能化成本控制方案,建立了基于机器学习的成本预测模型和基于RPA的成本控制模型,使成本预测和成本控制更加高效、准确,进一步提高企业成本控制的效益,帮助企业做出更准确、精细的成本控制决策,实现可持续发展。本文以X企业智能成本控制为研究对象,以理论和文献为支撑,综合运用文献研究法、案例研究法和综合分析法展开深入探讨。首先,梳理了机器学习以及智能成本控制在国内外的理论基础和研究现状,阐述了成本控制、机器学习算法以及机器人流程自动化的概念及技术原理,为后续进行必要性分析、设计智能成本控制方案以及模拟实施提供了坚实的理论支撑。其次,针对X企业成本构成、成本控制制度、成本控制流程和成本控制方法进行了实地调研和数据收集,整理了X企业成本控制现状并对其存在的问题进行了分析。再次,基于上述分析阐述了X企业智能成本控制的必要性,并根据X企业成本构成的分析结果以及业务特点,选择了占比较大、影响较大且具有成本控制空间的药耗成本作为X企业智能成本控制研究的对象,并对其智能成本控制方案的设计进行了详细的描述,包括:其一,通过支持向量机算法构建进水水质预测模型,利用模型对各项水质指标历史数据的趋势和模式进行分析,预测进水水质指标未来的数据值,提前预知进水水质既有利于污水处理机器设备的提前配置,同时为药耗成本的预测奠定基础。其二,通过随机森林算法构建药耗成本预测模型,在基于进水水质预测模型预测出的进水水质结果之上,固定出水水质标准,实现最佳药耗成本的精准预测。其三,通过RPA技术串联整个药耗成本控制的过程,将数据采集、算法调用、报告生成与发送等人工操作的部分使用机器人来代替,实现成本控制的全面智能化和自动化,同时释放人力,为企业降本增效。随后,模拟实施了针对X企业的智能成本控制方案,并据此提出了一系列切实可行的建议和保障措施。最后,对本文的研究结论进行总结,提出研究展望。本文结合智能化发展环境,分析X企业成本控制现状存在的痛点问题和不足,提出解决方案,选取对X企业占比和影响较大且具备成本控制空间的药耗成本进行成本控制研究,利用机器学习算法进行创新方案设计,解决现状问题并实现成本控制智能化。希望可以为X企业的成本控制决策提供科学、有效的技术支持,同时为广大企业成本控制提供新思路,为企业成本控制的智能化建设提供理论和方法上的借鉴。

关键词：污水处理企业机器学习智能成本控制药耗成本水质预测

广西H3亚型禽流感病毒全基因组测序分析和三重RT-LAMP检测方法建立

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广西H3亚型禽流感病毒全基因组测序分析和三重RT-LAMP检测方法建立

作者：黄青红广西大学

学位级别：硕士

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面向图数据的双曲神经网络研究

面向图数据的双曲神经网络研究

作者：朱子红齐鲁工业大学

学位级别：硕士

图数据是一种用来表示实体间复杂关系的数据结构,它由节点和边组成,其中节点代表实体或对象,而边代表节点之间的关系或连接。图数据已经被广泛应用于各种领域,例如社交网络、交通网络、知识图谱等。许多机器学习或深度学习方法通常试图... 详细信息

图数据是一种用来表示实体间复杂关系的数据结构,它由节点和边组成,其中节点代表实体或对象,而边代表节点之间的关系或连接。图数据已经被广泛应用于各种领域,例如社交网络、交通网络、知识图谱等。许多机器学习或深度学习方法通常试图将图数据映射到低维的向量空间中,以便于处理和分析。这种映射过程通常称为图嵌入或图表示学习,旨在有效地保留原始图数据中的节点间关系和属性信息。通过图表示学习,可以更加高效的分析和处理复杂任务,例如,图表示学习在推荐系统中被广泛应用,以处理复杂的用户-项目交互,从而提高推荐质量。图神经网络是一种用于处理和分析图结构数据的深度学习技术,它能够有效地聚合邻居节点信息,从而学习并更新节点表示。目前,大部分图神经网络操作主要在欧几里得空间中进行。然而,这种方法不足以捕获图数据的潜在结构特征,从而造成嵌入失真问题。双曲空间具有恒定的负曲率,非常适合建模具有复杂层次或树状结构的图数据。因此,为了有效地学习图节点的层次表示,本文围绕着推荐任务,在双曲空间中构建了图神经网络,并重点研究了如下问题:一方面,在嵌入过程中如何有效地利用双曲空间的几何特性;另一方面,如何减少数据中原有的噪声或节点聚合过程中产生的噪声;同时,如何区分不同的项目表示,提高节点嵌入的质量和准确性。针对上述问题,本文的主要研究工作及贡献如下:(1)针对如何有效地利用双曲空间的几何特性问题,本文提出了用于协同过滤的洛伦兹图卷积网络(LCF)。首先,将初始化的用户和项目信息经过多个洛伦兹图卷积层,使生成的节点嵌入聚合了高阶邻居信息的同时不会脱离双曲几何。其次,本文从图的角度出发,采用了边际排序损失和双曲正则化器来优化节点嵌入,充分地利用了双曲几何的优势。最后,实验结果证明了本文所提出方法的有效性,并且它能够在嵌入维度和训练轮次更低的情况下保持优越的性能。(2)针对数据中存在噪声以及节点嵌入准确性不高的问题,本文提出了用于知识感知推荐的双曲对比学习(CLKR)。首先,通过两个视图生成器使模型能够专注于那些相对重要的边,缓解了推荐过程中的噪声问题。其次,本文将用户-项目图以及知识图谱嵌入到双曲空间中,并采用不同的信息聚合策略。然后,通过对比学习任务保留两个视图中描述同一项目的共享信息,使同一个项目在不同视图中的表示更加靠近,而不同项目的表示距离更远,从而学习到更全面准确的表示。最后,在三个公共基准数据集上的实验结果表明,该方法显著优于基线方法。

关键词：图数据双曲空间双曲神经网络图神经网络推荐系统

R. ornithinolytica噬菌体的分离鉴定及其在冰鲜鸽肉中的靶向抑菌作用

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R. ornithinolytica噬菌体的分离鉴定及其在冰鲜鸽肉中的靶向抑菌...

作者：冯珊红仲恺农业工程学院

学位级别：硕士

语文核心素养视域下初中写作教学研究 ——以重庆市F中学为例

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语文核心素养视域下初中写作教学研究 ——以重庆市F中学为例

作者：黄仁红内蒙古师范大学

学位级别：硕士

《当中国文化与犹太文化相遇》（节选）英译汉翻译实践报告

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《当中国文化与犹太文化相遇》（节选）英译汉翻译实践报告

作者：葛顺红山东财经大学

学位级别：硕士

凤凰磐涅的犹太人一直以来被认为是携带圣经四处流浪的民族。在耶路撒冷沦陷,圣殿被毁之后,犹太人开始了2000多年的流散,而中国是远东地区唯一一个犹太人连续生活了千年的国家。流散在中国各地的犹太人所承载的犹太文化,在与中国文化的... 详细信息

凤凰磐涅的犹太人一直以来被认为是携带圣经四处流浪的民族。在耶路撒冷沦陷,圣殿被毁之后,犹太人开始了2000多年的流散,而中国是远东地区唯一一个犹太人连续生活了千年的国家。流散在中国各地的犹太人所承载的犹太文化,在与中国文化的交融与冲撞中仍然保持了其独特性。而犹太人和中国人的交融和碰撞,构成了世界文化史上非常绚丽的篇章。从19世纪开始,这方面的研究大量涌现,促进了汉学的发展。《当中国文化与犹太文化相遇》(Chinese and Jews Encounters between Cultures)一书正是介绍了犹太文化在与中国文化的交融与冲撞,是伊爱莲(Irene Eber)撰写的历史类论文集(自选集)。在卡特福德的翻译转换理论的指导下,本翻译实践报告选取《当中国文化与犹太文化相遇》的第一章为原文本,介绍了犹太人与中国人来往的历史。本报告共有五个部分:任务描述、过程描述、理论框架、案例分析和结论。第一部分包括描述翻译任务背景,对原文进行介绍。第二部分涉及译前准备、具体翻译过程和翻译后的修改与评价。在第三部分中,译者对卡特福德的翻译转移理论进行了介绍,并进一步探讨了该理论的适用性。第四部分是案例分析,译者在其中具体讨论分析了翻译转换理论在翻译实践中的应用。最后,译者总结了本次翻译实践的得与失。通过此次翻译实践,译者进一步提升了自身的翻译实践能力,同时也加深了对于翻译转换理论的理解与认知。此外,译者还能将这一理论很好地应用于未来的翻译工作并从中获益匪浅。同时,该翻译实践也为历史文献的翻译提供了有益的经验。

关键词：翻译转换理论卡特福德层次转换范畴转换

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基于多策略混合模型的光伏集群功率预测研究

基于多策略混合模型的光伏集群功率预测研究

作者：邱丽红西安理工大学

学位级别：硕士

在能源急迫转型、新型电力系统快速建设的背景下,光伏发电作为清洁、可再生的能源形式备受瞩目。然而,光伏发电的不确定性和难以预测性给电网的控制运行带来了挑战。随着大规模集群光伏场站的发展,单一场站的功率预测已经难以满足电网... 详细信息

在能源急迫转型、新型电力系统快速建设的背景下,光伏发电作为清洁、可再生的能源形式备受瞩目。然而,光伏发电的不确定性和难以预测性给电网的控制运行带来了挑战。随着大规模集群光伏场站的发展,单一场站的功率预测已经难以满足电网区域调度和控制的需求,因此集群场站的功率预测变得至关重要。本文围绕光伏单一场站和集群场站功率预测的相关预测精度、预测复杂性等问题展开研究,重点关注光伏集群场站功率预测中所面临的数据规模大、非线性、预测方法适用性有限等挑战。为提升集群场站的预测精度,本文提出多策略混合模型进行光伏功率的预测,主要研究内容如下:(1)针对光伏发电的基本原理、影响因素以及出力特性等基础问题进行了分析。从理论和实际的角度深入分析了单一场站和集群场站光伏出力的基本特点,包括明确数据的处理方式、预测模型的评价指标等基础工作,为后续的研究奠定基础。(2)针对光伏单一场站功率预测精度提升的问题,研究了基于优化相关向量机(Relevance vector machine,RVM)的混合预测方法,用于光伏单个场站的功率预测。首先,采用RVM作为预测模型,但RVM的性能受到自由参数的显著影响。为了解决这一问题,引入了麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA),利用其优越的搜索能力、高精度和快速收敛性优化RVM参数,从而构建了 SSA-RVM模型。其次,通过最大信息系数(Maximal information coefficient,MIC)和皮尔森(Pearson correlation coefficient,PCC)相关系数法对影响因素进行特征选择,有效确定预测模型的主要输入变量。最后,形成混合模型SSA-RVM,并将其应用于实际单一场站的功率预测中,进行不同季节和天气状况下的预测实验。仿真结果表明,该模型的预测结果相关系数R2达到了 0.95以上,充分验证了模型的准确性。(3)针对光伏集群场站数据规模庞大、异常值较多、统计升尺度法适用性有限等关键问题,研究了基于改进统计升尺度法的多策略混合预测方法,用于光伏集群场站的功率预测。首先,引入广义最大互相关熵准则(Generalized maximum correntropy criterion,GMCC)替代宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的均方误差(Mean square error,MSE)损失函数,形成广义宽度学习系统GBLS模型,以提升非线性预测性能。为进一步提升GBLS的预测结果,采用的RVM作为误差修正模型,对GBLS得到的初始功率预测结果进行校正,实现可靠的误差补偿。同时,采用SSA优化GBLS和RVM的相关参数,确保模型性能最优。其次,采用改进的统计升尺度方法,有效减轻升尺度倍增系数的不确定性导致的预测误差。最后,形成多策略混合模型SSA-GBLS-RVM,并将其应用于实际集群场站的功率预测。仿真结果表明,该模型的预测结果在相关评价指标上均优于其他对比模型,其平均绝对百分比误差MAPE值基本稳定在10%以内,验证了模型的有效性。

关键词：光伏集群功率预测相关向量机宽度学习系统广义最大互关熵准则混合模型