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融合异构图结构信息和序列信息的慕课视频推荐方法研究

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融合异构图结构信息和序列信息的慕课视频推荐方法研究

作者：王林林云南师范大学

学位级别：硕士

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带金属骨架的聚合物共挤成型关键技术研究

带金属骨架的聚合物共挤成型关键技术研究

作者：王林峰盐城工学院

学位级别：硕士

共挤成型方法在聚合物加工领域有着广泛的应用,主要用于复合板材、管材、薄膜和异型材的成型。在共挤成型过程中加入金属骨架可使聚合物制品具有更高的强度、稳定性和耐用性,为制品增加了多方面的优势。加入金属骨架对共挤制品层厚的准... 详细信息

共挤成型方法在聚合物加工领域有着广泛的应用,主要用于复合板材、管材、薄膜和异型材的成型。在共挤成型过程中加入金属骨架可使聚合物制品具有更高的强度、稳定性和耐用性,为制品增加了多方面的优势。加入金属骨架对共挤制品层厚的准确性和均匀性会产生影响,其主要影响因素包括复合界面偏移和挤出胀大。基于有限元数值模拟技术,使用Polyflow仿真软件对带有金属骨架的三层板材共挤成型和带有金属骨架的复合橡胶密封条共挤成型过程进行了研究,探讨了工艺参数、材料参数、结构参数对产品界面偏移和挤出胀大的影响规律。以实际的汽车三角窗密封条机头为例,建立了整个流道模型进行数值模拟,并通过实际的挤出试验验证了仿真结果的可靠性。具体研究内容包括:首先,针对带有金属骨架的三层板材共挤二维模型,采用有限元分析软件Polyflow对两种聚合物熔体的三层共挤成型进行了数值模拟。分析了内外层入口流率比、内外层熔体零剪切黏度比以及流道压缩角对界面偏移和挤出胀大的影响规律。结果表明,随着内外层入口流率比的增大,成型段和自由射流段的复合界面均向共挤制品的表面移动,挤出胀大也随之增大。随着内外层熔体零剪切黏度比的增大,界面偏移和挤出胀大均随之减小。流道压缩角对界面偏移和挤出胀大的影响较小。其次,在二维等温三层板材共挤成型的基础上,以带有金属骨架的复合橡胶密封条为研究对象,建立了简化的矩形三维非等温模型,并对其进行了数值模拟。分析了入口流率比、金属骨架移动速度、零剪切黏度比、成型段长度以及壁面滑移系数对界面偏移和挤出胀大的影响规律。结果表明,入口流率比对界面偏移和挤出胀大的影响效果最大,即其中一侧熔体的入口流率不断增加,复合界面向另一侧的偏移量增大。两侧熔体的挤出胀大比同时增大,总胀大比也随之增加。随着壁面滑移系数的增加,挤出后产品的形变越来越大。其它参数对界面偏移和挤出胀大的影响较小。使用多材料法与运动界面法进行对比验证,将多材料法中的复合界面设置为0.5时,其最终界面位置与运动界面法中的界面位置保持一致。最后,以实际生产中的汽车三角窗密封条机头为例,建立了整个流道的几何模型。基于流动平衡原理,对共挤过程中的入口流率进行优化设计。将优化后的入口流率通过实际的挤出试验进行验证,试验结果符合生产要求。为优化带有金属骨架的共挤成型工艺提供了理论支持和试验指导,具有一定的理论和实际意义。

关键词：共挤成型金属骨架 Polyflow 界面偏移挤出胀大

高维纵向数据下的稀疏复合非对称最小二乘回归

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高维纵向数据下的稀疏复合非对称最小二乘回归

作者：王林静曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着现代数据收集技术的发展,高维纵向数据集广泛出现在机器学习、基因组学等领域.适应于低维纵向数据的变量筛选方法在高维纵向数据下会产生计算复杂以及统计准确性和算法稳定性三个方面的问题.因此,众多的高维纵向数据变量筛选方法被... 详细信息

随着现代数据收集技术的发展,高维纵向数据集广泛出现在机器学习、基因组学等领域.适应于低维纵向数据的变量筛选方法在高维纵向数据下会产生计算复杂以及统计准确性和算法稳定性三个方面的问题.因此,众多的高维纵向数据变量筛选方法被相继提出.本文假设在纵向数据内部不存在相关性的情况下,同时考虑数据的异方差问题,以此为基础,针对现有方法的局限性进行探讨和研究,结合非对称最小二乘回归提出了一种稀疏复合的变量筛选方法,并从理论上证明所提方法具有确定筛选性质.经过数值模拟与实例研究,发现所提方法能够以较低的误差准确识别出重要变量,与传统的方法以及单个分位点下的方法相比,更加稳健.首先,忽略纵向数据同一个体不同测量值之间的相关性,在此基础上假设稀疏性的存在,提出了复合非对称最小二乘回归(CALES)用于解释数据的异方差性.基于此损失函数结合迭代硬阈值算法(IHT)提出SCALES方法.相较于传统的筛选方法,在进行变量筛选的过程中,该方法能够将不同水平下的非对称最小二乘回归组合在一起,从而获取更多的分布信息以此提高估计效率,同时利用高维贝叶斯信息准则进一步优化筛选的结果.从理论上证明了所提算法的收敛性以及确定性筛选性质.其次,在数值模拟部分本文充分考虑不同场景下的数据,并将所提算法与经典的以及单个分位点下的稀疏非对称最小二乘回归对比,从六个指标分析所提方法的有限样本性质.结果显示在四个例子中,SCALES的表现均优于其他算法.最后,在实例部分,对著名的酵母细胞周期基因表达数据集识别重要的转录因子,结果表明SCALES能够在剔除冗余变量的同时保留较多的特征变量,具有较强的稳健性,说明了该方法在实际情况中的应用价值.

关键词：特征筛选非对称最小二乘异方差高维纵向数据

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基于多特征重构的三维目标反演算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第11期58卷 2199-2207页

作者：薛雅丽周李尊王林飞欧阳权南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106 中国自然资源航空物探遥感中心北京100000

为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多... 详细信息

为了解决基于深度学习的三维反演方法中存在的内存占用大、训练耗时久的问题,提出基于多特征重构的三维目标反演算法.通过特征分解提取目标的水平区域、中心深度、垂直厚度和剩余密度4类特征,实现对三维模型的压缩,降低内存占用.设计多特征重构反演网络(MRNet),通过不同的Decoder实现对目标4类特征的预测,利用4类特征重构三维模型,实现对三维目标的反演.在网络输入端引入梯度联合实现对目标边界信息的增强.在跨层连接处引入CA注意力机制,实现对Decoder预测功能的分化,优化反演效果.模拟实验结果显示,MRNet的局部相对准确度相对于3D U-Net提升了30%以上,达到88.91%,每轮训练时间仅为3D U-Net的1/13.将MRNet应用于Vinton盐丘地区,较准确地得到了盖岩的分布情况,验证了MRNet具备一定的泛化性.

关键词：三维目标反演多特征重构注意力机制深度学习多任务学习

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面向单细胞类型识别的联合谱聚类的低秩表示方法研究

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面向单细胞类型识别的联合谱聚类的低秩表示方法研究

作者：王林萍曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着单细胞RNA测序(single cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术的快速进步,疾病机制研究进入了一个新的阶段。聚类是scRNA-seq研究的关键步骤之一,能够揭示单个细胞基因表达模式的相似性,帮助研究人员深入理解疾病的发病机制,推动疾病... 详细信息

随着单细胞RNA测序(single cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术的快速进步,疾病机制研究进入了一个新的阶段。聚类是scRNA-seq研究的关键步骤之一,能够揭示单个细胞基因表达模式的相似性,帮助研究人员深入理解疾病的发病机制,推动疾病机制研究。然而,单细胞数据的高维度、异质性、高噪声、高稀疏等特性增加了分析scRNA-seq数据的难度,并给细胞类型识别带来了挑战。尽管已经提出了许多细胞类型识别方法,但研究者仍然面临一些挑战,例如克服高维度和异质性带来的限制,降低高稀疏性对簇结构的干扰等问题。因此,本文分别从特征选择、簇结构、映射基准三个角度,进行面向单细胞类型识别的联合谱聚类的低秩表示方法研究。具体研究内容如下:(1)针对scRNA-seq数据的高维度、高噪声等特性干扰特征选择的问题,提出具有图正则化约束的低秩表示k-means方法KGLRR。KGLRR实际上是一种基于联合谱聚类的低秩表示方法。KGLRR利用低秩表示(Low Rank Representation,LRR)将原始样本表示为低秩的线性组合,降低了噪声和异常值对聚类性能的干扰。值得注意的是,低秩线性组合过程中选择的特征是由聚类指导的。通过聚类指导选择特征,可以更好地描述和捕捉样本的模式和结构,从而提高模型在各种任务中的表现。也就是说,在用LRR寻找原始样本的亲和矩阵的过程中,k-means算法被用来反复更新聚类质心,以逐步优化聚类结果。与此同时,图正则化约束被引入KGLRR,充分挖掘样本潜在的局部信息。真实单细胞数据上的实验结果表明,KGLRR在单细胞类型识别上具有显著优势。(2)针对scRNA-seq数据的高稀疏等特性削弱簇结构中非线性关系的问题,提出了一种新的结合非负LRR和随机游走图正则化非负矩阵分解的方法NLRRC。为了降低高稀疏等特性对聚类的影响,NLRRC根据局部不变性理论,自适应地学习原始样本空间与聚类空间的对应关系。在不断地迭代后,NLRRC捕获的原始样本相似性和簇结构相似性达到了动态平衡状态。NLRRC在真实的单细胞数据集上的聚类结果表明,NLRRC相对于现有的聚类算法具有显著的优势。(3)针对scRNA-seq数据的高稀疏等特性不利于映射基准捕获非欧几里得关系的问题,提出一种新的基于图自动编码器和松弛k-means的LRR聚类方法GAEKLRR。与大多数基于LRR的聚类方法不同,GAEKLRR通过图自动编码器(Graph Auto-Encode,GAE)捕获原始样本的拓扑结构和节点特征,构造图嵌入字典。图嵌入字典包含结构信息和节点特征,有效地降低了高稀疏性对映射基准的影响。也就是说,GAEKLRR通过深度学习方法将原始样本信息表示成清晰的深层聚类结构。与此同时,GAEKLRR在深度学习框架下同时执行深度特征提取和聚类,减少原始样本独立进行降维和聚类所带来的损失。本文提出的方法被应用到scRNA-seq数据上,在一定程度上克服了 scRNA-seq数据特性的局限性,精确识别关键特征,有效捕获样本聚类信息。实验结果表明联合谱聚类的低秩表示方法能够提高捕获聚类信息的准确性,为疾病机制的研究提供了新思路。

关键词：低秩表示矩阵分解随机游走图正则化图自动编码器松弛k-means 单细胞类型识别

推动天津市老年人群流行性感冒疫苗接种助力健康老龄化

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中华老年心脑血管病杂志 2024年第2期26卷 221-223页

作者：李新魏妙妙王林天津医科大学第二医院保健医疗部老年病科 300211 天津医科大学第二医院神经内科 300211 天津市健康气象交叉创新中心

流行性感冒(流感)是由流感病毒引起的一种急性呼吸道传染病。每年流感在全球可导致300万~500万危重症病例,29万~65万呼吸系统疾病相关死亡病例^([1-2])。随着年龄增长,老年人各组织器官生理代谢功能和免疫功能逐渐衰退,且常存在多种慢... 详细信息

流行性感冒(流感)是由流感病毒引起的一种急性呼吸道传染病。每年流感在全球可导致300万~500万危重症病例,29万~65万呼吸系统疾病相关死亡病例^([1-2])。随着年龄增长,老年人各组织器官生理代谢功能和免疫功能逐渐衰退,且常存在多种慢性病共存现象,是流感病毒感染的高危人群[3-4]。老年人罹患流感后容易出现严重并发症,重症和死亡风险较高^([5-6])。

关键词：流感疫苗接种社区卫生服务老年人社会化媒体科普

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软坚散结中药抗肿瘤作用机制研究进展

中国实验方剂学杂志 2024年

作者：胡越王林枫李玥刘瑞花宝金中国中医科学院广安门医院北京中医药大学研究生院

恶性肿瘤的全球负担持续增加，发病率和死亡率的上升使其成为全球健康的主要挑战之一。尽管临床上已有多种治疗手段，包括手术切除、放射治疗、化学治疗、靶向治疗和免疫治疗，但这些方法通常会引发严重的不良反应，如组织损伤、免疫功... 详细信息

恶性肿瘤的全球负担持续增加，发病率和死亡率的上升使其成为全球健康的主要挑战之一。尽管临床上已有多种治疗手段，包括手术切除、放射治疗、化学治疗、靶向治疗和免疫治疗，但这些方法通常会引发严重的不良反应，如组织损伤、免疫功能抑制和多药耐药性，从而对患者的预后和生活质量产生影响。中医药，因其低毒副作用，多靶点，多系统，多途径发挥治疗作用，在癌症治疗领域显示出积极的治疗潜力。特别是软坚散结类中药，其含有的多种活性成分对肿瘤细胞表现出了优良的抑制作用。这些中药不仅能够直接对肿瘤细胞进行攻击，抑制其增殖和侵袭，还能够通过诱导凋亡、阻断肿瘤相关的信号通路、抑制肿瘤新生血管形成等多种机制发挥作用。此外，中药还能通过调节机体免疫状态、逆转肿瘤细胞的药物耐药性等方式，提高癌症治疗的整体疗效。当前，通过调控细胞内信号通路发挥抗肿瘤作用是中药研究的热点之一。信号通路如信号转导与转录激活子3（STAT3）、磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）/蛋白激酶B（Akt）/雷帕霉素靶蛋白（mTOR）和丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）等，在肿瘤的形成和发展中起着关键作用。软坚散结类中药通过影响这些信号通路的活性，调控肿瘤细胞的生长、凋亡和代谢过程，从而实现对肿瘤的治疗效果。基于这些机制，大量实验研究和临床试验已经证明，中医药在抗肿瘤治疗中具有可观的应用前景。为了进一步验证这些研究成果并为中医药的临床应用和新药开发提供依据，对国内外关于软坚散结类中药抗肿瘤作用的研究文献进行系统评述和整合分析，可以更清晰地认识到中药在抗肿瘤治疗中的作用机制，有望推动中医药在全球范围内抗肿瘤治疗的广泛应用，为肿瘤患者带来更多的希望和可能性。

关键词：软坚散结中药抗肿瘤作用机制信号通路研究进展

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短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法

应用声学 2024年

作者：蔡姗王林郭胜邹雪吴磊贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州省模式识别与智能系统重点实验室

少数民族语言的语声合成研究作为语声合成研究的一个重要方向，在人机交互领域备受关注。针对现有两阶段语声合成模型复杂度高、演算速度慢的问题，提出一种基于短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法。该方法根据语声特征提取的过程，减... 详细信息

少数民族语言的语声合成研究作为语声合成研究的一个重要方向，在人机交互领域备受关注。针对现有两阶段语声合成模型复杂度高、演算速度慢的问题，提出一种基于短时傅里叶逆变换的苗语语声合成方法。该方法根据语声特征提取的过程，减少过采样卷积的使用，以降低模型的复杂度，同时结合短时傅里叶逆变换进行语声波形相位和幅度谱的重建，实现从频域到时域的快速转换。此外，文中采用残差编码器对文本进行特征提取，以保留更多的输入文本信息。为了验证所提方法的有效性，以自建苗语语声语料库HmongSpeech(下载链接：http://***/info/1728/***)作为基准数据集，与典型的两阶段和单阶段模型进行对比分析。实验结果表明，所提方法在没有降低合成语声质量的同时提高了4～5倍的演算速度，且实时因子为0.01，满足实时应用要求；同时具有较强的鲁棒性，合成的词错误率仅为1.02%。

关键词：苗语语声合成短时傅里叶逆变换演算速度残差编码器

“Word绘图+信息检索”在高中地理试题命制中的应用研究

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地理教学 2024年第18期 50-53页

作者：王林凤浙江省建德市寿昌中学浙江杭州311612

地理图像及图表既是高中地理教学的重要内容和难点,又是高考地理命题的关键。无论是在中学地理教材,还是地理高考题中,地理图像和图表皆占据着极大的比重。图像和图表是地理知识的重要载体,高质量的地理试卷大多以图像为载体,考核学生... 详细信息

地理图像及图表既是高中地理教学的重要内容和难点,又是高考地理命题的关键。无论是在中学地理教材,还是地理高考题中,地理图像和图表皆占据着极大的比重。图像和图表是地理知识的重要载体,高质量的地理试卷大多以图像为载体,考核学生获取信息和解读信息的能力。在高中地理试题命制的时候,结合“信息检索”“Word绘图”,能够为地理试题的命制带来很大的便利。

关键词：地理图像地理图表信息检索 Word绘图高中地理