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温度对球形棕囊藻DMSP代谢的影响

温度对球形棕囊藻DMSP代谢的影响

作者：王西艳烟台大学

学位级别：硕士

二甲基巯基丙酸内盐(Dimethylsulfoniopropionate,DMSP)是一种在海洋生态系统中广泛存在的有机硫化合物。它不仅是生成挥发性气体二甲基硫(Dimethylsulfide,DMS)的主要生物源前体,而且在海洋生物体内承担着多种生理角色,对海洋生态系统... 详细信息

二甲基巯基丙酸内盐(Dimethylsulfoniopropionate,DMSP)是一种在海洋生态系统中广泛存在的有机硫化合物。它不仅是生成挥发性气体二甲基硫(Dimethylsulfide,DMS)的主要生物源前体,而且在海洋生物体内承担着多种生理角色,对海洋生态系统具有显著影响。DMSP主要由海洋浮游植物合成并累积,球形棕囊藻(Phaeocystis globose)就是DMSP的高产藻,在适宜条件下可以暴发性增殖形成赤潮并释放大量DMSP和DMS,对全球硫循环和气候变化产生重要影响。温度是球形棕囊藻赤潮发生的关键因素之一,并且对藻细胞DMSP的产量也有重要影响。因此探究球形棕囊藻生长及DMSP代谢对温度变化的响应,寻找球形棕囊藻代谢DMSP的途径,对海洋硫循环具有重要意义,并为研究DMSP在海洋微生态系统动力学和全球硫循环中的重要作用提供研究基础。本文研究了不同温度条件下球形棕囊藻的生长状况及DMSP和DMS的产量变化,结合转录组测序技术,在基因表达水平上分析不同温度和生长时期球形棕囊藻DMSP代谢差异表达基因(Differential expressed genes,DEGs),探讨DMSP的代谢途径。主要研究结果如下:1.在三个温度条件下(15℃、22℃、30℃)观察北部湾株球形棕囊藻的形态及生长状况,结果表明球形棕囊藻主要存在两种细胞形态,一种是具有鞭毛的游动单细胞,另一种是不具鞭毛的不动细胞,大小介于2～5μm,不动细胞能够形成囊体,直径最高可达几百微米,温度变化对球形棕囊藻细胞形态无显著影响。22℃是北部湾株球形棕囊藻生长的适宜温度,单细胞和囊体密度均可达到最高,而高温和低温都不利于囊体的形成,温度是球形棕囊藻赤潮发生的关键因素之一。2.在三个温度条件下对球形棕囊藻的DMSP和DMS产量进行测定,结果表明藻细胞DMSP、DMS的产量随细胞生长状态变化而有所不同,衰败期单位藻细胞的DMSP产量达到最高。15℃条件下,球形棕囊藻能够合成与裂解更多的DMSP,表明DMSP可能在藻细胞内发挥低温保护作用。3.通过转录组分析发现,不同温度下球形棕囊藻细胞中与DMSP合成裂解相关的基因发生显著差异表达。在DMSP合成方面,发现球形棕囊藻可以通过转氨途径合成DMSP,DSYB同源基因是编码该途径中关键酶DSYB的基因,并且低温时参与合成DMSP前体物质(MTOB)的2-酮戊二酸转氨酶的编码基因显著上调表达。在DMSP裂解方面,球形棕囊藻存在2条Alma家族裂解酶基因Alma4、Alma7的同源序列,通过基因表达量与DMSP产量结合分析,推测Alma7同源基因编码的蛋白序列更有可能在球形棕囊藻中发挥DMSP裂解酶作用。

关键词：球形棕囊藻二甲基巯基丙酸内盐(DMSP) 二甲基硫(DMS) 转录组代谢

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基于区块链声誉管理的拜占庭机器人识别方法

模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 267-281页

作者：黄捷曾佳洲福州大学电气工程与自动化学院福州350108 福州大学5G+工业互联网研究院福州350108

基于区块链技术,提出具有身份认证和任务监管的声誉管理系统(Reputation Management System with Identity Authentication and Task Supervisor,RMS-IATS),解决群机器人内拜占庭机器人的识别问题,避免拜占庭机器人对群机器人造成安全威... 详细信息

基于区块链技术,提出具有身份认证和任务监管的声誉管理系统(Reputation Management System with Identity Authentication and Task Supervisor,RMS-IATS),解决群机器人内拜占庭机器人的识别问题,避免拜占庭机器人对群机器人造成安全威胁.首先,改进经典的基于区块链的群机器人声誉管理系统(Reputation Management System,RMS),引入惩罚因子,针对长期存在拜占庭行为的机器人实施更严厉的声誉值惩罚.其次,为了加快拜占庭机器人的识别速度,设计一种身份认证协议,将身份非法的机器人赋予一个较低的初始声誉值.再者,设计一种双层通信网络,用于机器人间的通信,解决群机器人系统因采用区块链技术带来的通信延迟问题.最后,通过仿真实验验证基于区块链的RMS-IATS和双层通信网络的有效性.相比经典的群机器人RMS,RMS-IATS在仿真模拟中识别不同类型拜占庭机器人所需的时间更短.相比使用区块链技术,在系统中使用双层通信网络进行通信时,可大幅减少系统的最大通信延迟.

关键词：区块链群机器人拜占庭机器人声誉管理系统(RMS) 身份认证任务监管

基于深度学习的红外与弱可见光图像融合算法研究

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基于深度学习的红外与弱可见光图像融合算法研究

作者：王西艳齐鲁工业大学

学位级别：硕士

图像融合的目的是在单个融合图像中呈现源图像的完整信息。红外图像可以利用热辐射来区分目标和背景,具有隐藏或伪装目标发出的热辐射信息,具有很强的抗干扰性。然而,红外图像普遍存在噪声、模糊和空间分辨率低等问题。相反,可见光图像... 详细信息

图像融合的目的是在单个融合图像中呈现源图像的完整信息。红外图像可以利用热辐射来区分目标和背景,具有隐藏或伪装目标发出的热辐射信息,具有很强的抗干扰性。然而,红外图像普遍存在噪声、模糊和空间分辨率低等问题。相反,可见光图像可以提供高空间分辨率的纹理细节信息,然而容易受到晚上、雨雾天气等拍摄环境的影响。因此,融合同一场景下的红外与可见光图像可以在突出目标物体的同时保留背景细节,让融合后的图像具有更高质量和更全面的信息。在军事侦察和视频监控等领域具有重要的应用价值。传统融合方法由于有限的融合规则和人工设计的复杂性限制了融合性能的提高。基于深度学习的融合方法有效地解决了传统融合方法的一些固有问题,但仍然存在一些不足。首先,现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合方法很少考虑弱光环境对融合性能的影响;其次,现有的方法都是直接在源图像上进行特征提取、融合和重构的,没有考虑到图像在传播过程中遭受噪声污染的情况;最后,现有的考虑到弱光环境对融合结果产生影响的方法中,进行亮度增强后的图像也会有暗处过度曝光和产生噪声的问题。本文主要研究的是在弱光条件下可见光图像增强与两种模态图像融合有机结合和受污染图像去噪与两种模态图像融合相耦合两种情况,为融合图像获得更多有用信息,从而使获得的融合图像应用于更广泛的场景。其主要工作内容包括:(1)提出了一种基于图像增强的红外与弱可见光图像融合方法。为了提取红外与弱可见光图像的特征,使用了一种密集连接的自动编码器,即编码器提取的每层特征都与之前层的特征相关;为了更好的挖掘弱可见光图像隐藏在黑暗中的纹理信息,在特征提取阶段根据Retinex理论提取反射分量来进行亮度增强;为了更好的融合红外特征和弱可见光增强特征,在特征融合阶段加入Sobel和Laplace算子来突出边缘轮廓并增强图像纹理细节。(2)提出了一种基于图像去噪的带噪声红外与可见光图像融合方法。首先构建两个结构相同的基于卷积模块的去噪子网络,在去噪的同时多尺度的提取两种模态图像的特征;其次设计一种利用空间和通道注意力的特征融合模块,自适应融合两种模态图像的多尺度特征;最后将融合的多尺度特征重建为融合图像。该方法由于使用不同的卷积模块对图像去噪和使用注意力机制自适应融合特征,获得的融合图像信息量丰富、清晰度高并且易于人眼观察。(3)提出了一种改进的红外与弱可见光图像融合方法。在红外与可见光图像融合领域,不只低光退化问题需要解决,增强的可见光图像也会出现过度曝光问题。基于此提出了改进的红外与弱可见光图像融合方法,在分解网络后增加反射率恢复网络,防止过度曝光的同时抑制噪声。将抑制噪声的反射率图和红外图像的特征进行融合后,获得的融合图像的结果表现更佳。通过这些研究工作,实现了图像有用信息的提取与融合,显著提升了融合图像的信息量和质量。这些方法不仅拓宽了图像融合技术的应用范围,还为后续下游任务处理和分析数据提供了更为丰富的基础,使得融合后的图像能够更好地适应多样化的应用场景需求,为相关领域的研究和实践带来了新的可能性。

关键词：深度学习红外与可见光图像图像融合弱光增强图像去噪

政民互动平台的公众满意度影响因素研究——基于领导信箱语料的分析

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数据分析与知识发现 2024年

作者：杜佳璘王西子胡广伟南京大学信息管理学院南京大学政务数据资源研究所

[目的]为探究引发政民互动平台公众满意度的影响因素，本文构建公众满意度影响因素分析模型。[方法]首先利用领导信箱语料信息提取微观变量，然后结合宏观经济变量采用GBDT方法建立公众满意度分析模型，最后基于SHAP分析剔除影响较小的... 详细信息

[目的]为探究引发政民互动平台公众满意度的影响因素，本文构建公众满意度影响因素分析模型。[方法]首先利用领导信箱语料信息提取微观变量，然后结合宏观经济变量采用GBDT方法建立公众满意度分析模型，最后基于SHAP分析剔除影响较小的变量以进一步优化模型。[结果]研究发现GBDT模型在准确率、召回率、查全率、F1-score 4项性能指标上均优于对比模型；GDP增长率、PCDI增长率、CPI增长率、来信主题、来信类型和回应模式是影响领导信箱的公众满意度的重要特征。[结论]领导信箱公众满意度可被视为政府经济建设评价指标之一。本研究提出的模型优化了变量筛选过程，并对各特征变量如何影响公众对政府回应效果满意的程度、方向、规模和方式进行了可视化，为数据驱动行政决策提供了分析工具。[局限]需要探索更多影响因素及更广泛的“政府-民众”互动视角场景。

关键词：公众满意度政民互动机器学习领导信箱

基于交叉注意力多源数据增强的情境感知查询建议方法

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 34-42页

作者：张乃洲曹薇河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基... 详细信息

当前基于神经网络模型的查询建议研究往往单独采用查询日志会话中的查询序列作为训练数据,但由于查询本身缺乏句法关系,甚至缺失语义,导致神经网络模型不能充分挖掘和推理查询序列中各种词或概念之间语义关系。针对这一问题,提出一种基于交叉注意力多源数据增强(MDACA)的Transformer模型框架,用于生成情境感知的查询建议。采用基于Transformer的编码器-解码器模型,利用交叉注意力机制,融合了查询层、文档语义层以及全局查询建议信息。实验结果表明,与目前方法相比,该方法能生成具有更高相关性的情境感知查询建议。

关键词：查询建议数据增强交叉注意力情境感知 Transformer模型

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711雷达距显剧闪无回波故障的分析与排除

沙漠与绿洲气象 1991年第7期 38-39页

作者：林时凯王西洲乌鲁木齐民航局气象台

711雷达由于接收机问题引起距离显示剧烈闪动,随之无茅草,无回波的故障,往往是在正常开机工作的过程中突然发生的。接收机和其它分机比较,其特点是:信号弱、频率高、级数多、增益高。因而一旦发生故障,检修难度比较大,稍微不注意,就会... 详细信息

711雷达由于接收机问题引起距离显示剧烈闪动,随之无茅草,无回波的故障,往往是在正常开机工作的过程中突然发生的。接收机和其它分机比较,其特点是:信号弱、频率高、级数多、增益高。因而一旦发生故障,检修难度比较大,稍微不注意,就会使谐振频率和通频带发生变化,且容易产生寄生振荡,使机器无法工作。尤其是前置中频放大器,搞不好,会增加中放内部杂波,严重降低接收机的灵敏度。下面是我台711雷达出现此类故障的检修过程和方法:

关键词：检修过程谐振频率中频放大器寄生振荡输入回路输入线外观检查距离显示器热击穿焊锡点

聚己内酯/MgO复合纳米纤维膜的制备及其性能

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纺织学报 2024年第4期45卷 59-66页

作者：贾琳董晓王西贤张海霞覃小红河南工程学院纺织工程学院河南郑州450007 东华大学纺织学院上海201620

为制备集多种功能于一体的纳米纤维膜,将MgO纳米颗粒加入至可降解聚己内酯(PCL)溶液中,通过静电纺丝技术制备PCL/MgO复合纳米纤维膜,研究了其微观形态、结晶结构、过滤性能和抗菌性能等。结果表明:PCL/MgO复合纳米纤维的直径比纯PCL略... 详细信息

为制备集多种功能于一体的纳米纤维膜,将MgO纳米颗粒加入至可降解聚己内酯(PCL)溶液中,通过静电纺丝技术制备PCL/MgO复合纳米纤维膜,研究了其微观形态、结晶结构、过滤性能和抗菌性能等。结果表明:PCL/MgO复合纳米纤维的直径比纯PCL略有增加,且纤维膜中MgO依然保持着结晶状态;与纯PCL纤维膜相比,PCL/MgO复合纳米纤维膜的透气率增加,水接触角增大,透湿率减小;PCL/MgO复合纳米纤维膜的过滤效率为97.57%~98.87%,紫外线防护系数均大于50,具有良好的过滤性能和优异的紫外线防护性能,其对大肠杆菌的抑菌率为73.78%~98.55%,对金黄色葡萄球菌的抑菌率为53.61%~97.56%;对大肠杆菌的抑菌率优于金黄色葡萄球菌是因为MgO纳米颗粒具有晶格缺陷,更易与带有负电荷的大肠杆菌形成较强的相互作用。

关键词： MgO纳米颗粒聚己内酯纳米纤维静电纺丝抗菌性能过滤性能

基于局部与全局描述符紧耦合联合决策的机器人分层式视觉位置识别方法

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信息与控制 2024年第3期53卷 400-415页

作者：李康宇王西峰朱守泰中国机械科学研究总院集团有限公司机科发展科技股份有限公司北京交通大学

视觉位置识别是移动机器人维持高精度定位和维护地图一致性的重要手段。然而，受视点和外观变化的双重干扰，位置识别问题仍然极具挑战性。本文提出了一种基于局部与全局描述符紧耦合联合决策的分层式视觉位置识别方法。该方法基于多任... 详细信息

视觉位置识别是移动机器人维持高精度定位和维护地图一致性的重要手段。然而，受视点和外观变化的双重干扰，位置识别问题仍然极具挑战性。本文提出了一种基于局部与全局描述符紧耦合联合决策的分层式视觉位置识别方法。该方法基于多任务知识蒸馏来学习描述符提取能力。经过良好训练的轻量化模型以紧耦合的形式同时提取图像的全局和局部描述符，并进一步实现局部描述符的二值化表示和词袋空间映射。在所构建的位置识别架构中，提出了分层式识别策略进行由粗到精的位置检索，并基于相位相关法分配全局和局部描述符的联合决策权重。在多项基准数据集上的评估结果证实，所提方法在可接受的匹配效率下实现了匹配性能的显著提升，在多种复杂环境下表现出较强的泛化性和鲁棒性。

关键词：视觉位置识别闭环检测深度学习视觉SLAM 场景识别

关键审计事项披露对管理层非正常在职消费的抑制效应

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审计研究 2024年第4期 113-125页

作者：王西子温日光姜虹对外经济贸易大学国际商学院 100029 汕头大学商学院 515063 南方科技大学商学院 518055

本文研究了关键审计事项披露对管理层非正常在职消费的影响。研究发现,公司上一年度审计报告中披露的关键审计事项越多,管理层本年度的非正常在职消费越少,说明关键审计事项的披露可以抑制管理层非正常在职消费。进一步研究发现,这一抑... 详细信息

本文研究了关键审计事项披露对管理层非正常在职消费的影响。研究发现,公司上一年度审计报告中披露的关键审计事项越多,管理层本年度的非正常在职消费越少,说明关键审计事项的披露可以抑制管理层非正常在职消费。进一步研究发现,这一抑制效应在关键审计事项文本可读性较高、文本相似度较低的公司中更为明显;另外,这种效应在“十大”会计师事务所审计以及客户重要性较低的公司中更加突出;此外,本文还发现关键审计事项披露对管理层非正常在职消费的抑制效应,在没有分析师跟踪和监事会规模更小的公司中尤为显著。最后,本文发现上一年度关键审计事项的披露导致管理层非正常在职消费降低后,被审计单位当年度的盈余质量得到了提高。

关键词：关键审计事项在职消费代理问题