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基于“微生物-肠-脑”轴的灵芝三萜干预阿尔茨海默病的作用机制研究

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基于“微生物-肠-脑”轴的灵芝三萜干预阿尔茨海默病的作用机制研...

作者：申宛平吉林化工学院

学位级别：硕士

含压缩空气的活塞重力储能系统性能分析及优化设计

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含压缩空气的活塞重力储能系统性能分析及优化设计

作者：申杨飞西安理工大学

学位级别：硕士

随着全球对新能源的依赖日益增加,以风能和太阳能为主的可再生能源固有的波动性和间歇性问题显得尤为突出,这不仅影响能源的稳定供应,也对能源系统的效率和可靠性提出了更高的要求。在这样的背景下,储能技术应运而生,成为平衡供需、提... 详细信息

随着全球对新能源的依赖日益增加,以风能和太阳能为主的可再生能源固有的波动性和间歇性问题显得尤为突出,这不仅影响能源的稳定供应,也对能源系统的效率和可靠性提出了更高的要求。在这样的背景下,储能技术应运而生,成为平衡供需、提升能源系统灵活性的关键技术之一。活塞重力储能(Piston Gravity Energy Storage,PGES)系统作为一种新兴的储能概念,以其独特的储能方式和高能量转换效率展现出广阔的发展前景。目前对PGES系统的研究主要集中在小容量系统的开发设计阶段。相比之下,大容量PGES系统的研究仍处于起步阶段,因此,有必要进一步深入研究这一领域。针对上述问题,本文基于MATLAB/Simulink数值仿真对大容量PGES系统及其与压缩空气系统耦合后的(Compressed Air-Piston Gravity Energy Storage,CA-PGES)系统性能进行参数分析及优化设计,对大容量PGES技术的应用提供了理论基础和技术指导。主要内容如下:(1)建立PGES系统仿真模型,讨论设计工况下PGES系统的能量转化性能及经济性。首先基于模块化建模理念,使用MATLAB/Simulink建立系统放电模式下的重力井数学模型、活塞运动数学模型、阀门数学模型及储能模式模型四个子系统模块:同时通过文献中实验结果验证了仿真模型的可靠性及合理性;并研究了设计工况下系统的动态特性、能量转化性能及经济性。(2)对PGES系统进行参数分析及优化设计。通过参数灵敏度分析及相关性分析方法,得到了重力井高度、重力井直径、活塞高度、活塞密度、回水管横截面积、阀门开口面积以上六个系统设计参数在研究的参数范围内对系统能量转换性能及经济性能的影响趋势及程度;根据参数研究结果确定了系统主要影响因素,并基于线性加权及单目标优化算法得到了 20MWh PGES系统的最优参数配置。(3)提出了一种新型压缩空气活塞重力储能系统,建立其热力学、经济学模型,并对算例进行分析。在将10MPa压缩空气耦合到优化后的20MWh PGES系统参数方案中后,所得CA-PGES系统的储能容量达到23MWh,放电功率为11MW,能量效率为76.03%,在经济性方面,平准化度电成本(Levelized Cost of Electricity,LCOE)为0.58CNY·kWh-1,在能量密度上该储能系统达到了 22.15kJ·m-3。对比PGES系统在能量转换性能及经济性上有了大幅提升,证明了耦合方案的可行性。(4)对CA-PGES系统进行参数分析及优化设计。通过对CA-PGES系统进行参数灵敏度分析得到系统六个设计参数在研究的参数范围内对系统能量转换性能及经济性能的影响趋势,同时使用参数相关性分析方法定量分析设计参数对系统性能指标的影响强弱,并以30MWh CA-PGES系统作为研究对象,采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数优化,结合熵权-TOPSIS法确定了该系统最优参数方案。

关键词：活塞重力储能系统参数分析经济性分析压缩空气活塞重力储能系统多目标优化

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基于影像组学的乳腺癌分子亚型预测研究

基于影像组学的乳腺癌分子亚型预测研究

作者：申孟卓河北大学

学位级别：硕士

乳腺癌已经成为女性最常见的癌症之一,同时也是女性癌症死亡的主要原因之一。乳腺癌根据基因表达模式的差异可以分为Luminal A、Luminal B、人表皮生长因子受体2(Human Epidermal Growth Factor Receptor 2,HER2)-阳性和三阴性四种不同... 详细信息

乳腺癌已经成为女性最常见的癌症之一,同时也是女性癌症死亡的主要原因之一。乳腺癌根据基因表达模式的差异可以分为Luminal A、Luminal B、人表皮生长因子受体2(Human Epidermal Growth Factor Receptor 2,HER2)-阳性和三阴性四种不同的分子亚型,确认乳腺癌患者的分子亚型对于治疗方案的选择和预后评估都具有重要意义。乳腺癌分子亚型的诊断通常需要穿刺获取乳腺组织样本,但这会增加患者的感染风险。如何通过影像学检查无创快速地为乳腺癌患者预测分子亚型成为一个重要的研究课题。影像组学的方法基于乳腺X线摄影、超声和核磁共振等影像数据提取包括形态学特征、强度特征和纹理特征等在内的大量定量特征,这些高通量的特征为乳腺癌的精准诊疗提供客观依据,并且无需侵入性检查。因此,本文采用影像组学方法建立了预测模型以无创快速预测乳腺癌分子亚型。并针对乳腺癌影像临床数据有限的问题,基于迁移学习的思想,将大规模数据集上预训练的深度学习网络包含的通用视觉特征表示用于乳腺癌影像数据,建立了融合深度学习特征的影像组学乳腺癌分子亚型预测模型。主要研究内容有:(1)通过计算特征间的Spearman相关性去除冗余特征,采用Lasso正则化筛选出了基于乳腺X线摄影、超声和核磁共振三种模态的影像组学特征。回顾性分析了XXX肿瘤医院2015年8月至2020年7月期间接受乳腺X线摄影、超声和核磁共振检查的乳腺癌患者的临床和影像学数据。基于影像科医生勾画的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)提取影像组学特征。采用Spearman相关性和Lasso正则化筛选出分子亚型预测任务相关的重要特征,其中包括“Luminal A与非Luminal A”、“Luminal B与非Luminal B”、“HER2-阳性与非HER2-阳性”以及“三阴性与非三阴性”四个二元分类任务的影像组学特征。(2)针对乳腺X线摄影、超声和核磁共振三个模态,建立了基于影像组学的乳腺癌分子亚型预测模型。预测任务包括“Luminal A与非Luminal A”、“Luminal B与非Luminal B”、“HER2-阳性与非HER2-阳性”和“三阴性与非三阴性”等四个二元分类任务。使用准确率、曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)、敏感性和特异性四个指标对预测任务进行评估,对比了乳腺X线摄影、超声和核磁共振三个模态对于同一分类任务的表现。其中,基于乳腺X线摄影数据建立的“Luminal A与非Luminal A”二元分类模型的准确率、AUC和特异性在不同模态的对比中最高,分别为0.70、0.75和0.74。(3)为改善小数据集下的模型性能,利用了在大规模数据集Image Net上预训练的深度学习网络来提取深层特征,建立了融合深度学习特征和影像组学特征的乳腺癌分子亚型预测模型。基于迁移学习的思想,采用Image Net数据集预训练的Res Net-50、Vision Transformer(Vi T)和Visformer深度学习网络提取了大量深度学习特征。将深度学习特征与传统影像组学特征拼接,基于Spearman相关性和Lasso正则化筛选出重要特征后,建立传统影像组学特征和深度学习特征融合的乳腺癌分子亚型预测模型。结果表明,在相同的预测任务中,采用融合深度学习特征的影像组学方案,相对于传统影像组学方案,整体上能够提高预测模型的性能指标。其中,融合Res Net-50深度学习特征的影像组学方案在“Luminal A与非Luminal A”分类任务中准确率、AUC、敏感性和特异性四个指标全部提升,分别提升了0.06、0.07、0.13和0.03。

关键词：乳腺癌分子亚型影像组学迁移学习

无机载体在蛋白多肽类药物口服给药系统中的应用进展

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中国药学杂志 2024年第11期59卷 953-960页

作者：宋小丹丛可心周秀婷曹德英宋玉品高健向柏河北医科大学药学院石家庄050017 石家庄学院石家庄050035 华北制药股份有限公司石家庄050015

由于蛋白多肽类药物本身的理化性质,以及口服给药后复杂的pH和酶环境,黏液层屏障及肠上皮组织屏障等原因,致使其口服生物利用度低的难题长期未得到解决。无机纳米粒载体具有多孔刚性结构、载药量大、稳定性强等特点。对其表面进行修饰... 详细信息

由于蛋白多肽类药物本身的理化性质,以及口服给药后复杂的pH和酶环境,黏液层屏障及肠上皮组织屏障等原因,致使其口服生物利用度低的难题长期未得到解决。无机纳米粒载体具有多孔刚性结构、载药量大、稳定性强等特点。对其表面进行修饰后能够提高穿黏液能力和跨膜转运能力,从而克服胃肠道生理屏障。本文介绍了蛋白多肽类药物口服给药系统的研究现状,生理屏障限制其口服吸收的机制及应对策略,以及无机材料作为载体在蛋白多肽类药物口服给药系统中的应用。

关键词：无机载体蛋白多肽类药物口服给药

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岁末评语:谨慎“评价”,真诚“建议”

人民教育 2024年第1期 38-39页

作者：申承钰淮阴师范学院

转眼,又临近期末,很多老师都忙起了写“期末评语”。期末事务多,时间紧,而学生的基本情况、个性特征、一学期的变化都不相同,教师要根据不同学生的特点写出四五十份不同的主观性评语,着实费力。因此,一些老师就到网上找期末评语的模板... 详细信息

转眼,又临近期末,很多老师都忙起了写“期末评语”。期末事务多,时间紧,而学生的基本情况、个性特征、一学期的变化都不相同,教师要根据不同学生的特点写出四五十份不同的主观性评语,着实费力。因此,一些老师就到网上找期末评语的模板来参考,或是将往年写过的评语拿出来略作修改。

关键词：老师评语个性特征期末学生的特点主观性

《中国书法大会》的场域构建、共情传播与知识实践

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中国广播电视学刊 2024年第4期 113-115页

作者：申耘箐中央广播电视总台总编室

大型书法文化类节目《中国书法大会》从经典书法作品切入,通过营造可视化场景和沉浸式情境,有效构建仪式传播场域;通过多种艺术形式互鉴和创造性呈现,产生情感共鸣、价值共识、行为共振的共情体验,有效进行共情传播;通过互动问答、临写... 详细信息

大型书法文化类节目《中国书法大会》从经典书法作品切入,通过营造可视化场景和沉浸式情境,有效构建仪式传播场域;通过多种艺术形式互鉴和创造性呈现,产生情感共鸣、价值共识、行为共振的共情体验,有效进行共情传播;通过互动问答、临写体验等环节设计,将抽象的书法知识和精神内涵具象化为生动的书写实践,对书法艺术进行灵活转化和创新表达,生动诠释出中国书法艺术蕴含的文化内涵、美学魅力和时代价值,有效实现了知识动员。

关键词：书法文化节目知识动员场域构建共情传播

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宁夏生态系统服务价值演变及生态补偿研究

宁夏生态系统服务价值演变及生态补偿研究

作者：申草西安理工大学

学位级别：硕士

由于人类活动的持续加剧,导致生态问题的频繁出现,生态保护与经济发展之间失衡状态逐步突显,生态补偿机制作为一种重要的调节手段,能有效解决资源开发利用过程中产生的问题,对于优化区域间社会-经济-生态协同发展有重要战略意义。在此... 详细信息

由于人类活动的持续加剧,导致生态问题的频繁出现,生态保护与经济发展之间失衡状态逐步突显,生态补偿机制作为一种重要的调节手段,能有效解决资源开发利用过程中产生的问题,对于优化区域间社会-经济-生态协同发展有重要战略意义。在此背景下,本文以宁夏回族自治区为研究对象,首先系统的分析2000-2020年土地利用类型的时空演变特征,探究生态系统服务价值(ESV)的时空演化及分异特征,明晰了引起ESV变化的主要驱动因子;其次,预设惯性增长、快速扩张、生态优先三种情景,模拟未来土地利用变化下的宁夏回族自治区的生态系统服务价值布局;最后,通过构建生态系统服务多元价值理论体系,量化评估了宁夏回族自治区内22个县(区)生态系统服务功能,通过深入分析测算出生态补偿在不同区域之间的优先级及横、纵向补偿的具体额度。以下是主要的研究结果:(1)阐明了 2000——2020年宁夏回族自治区不同土地利用类型及其ESV的时空演变特征,明晰了引起ESV变化的主要驱动因子。研究年间宁夏回族自治区土地利用类型主要为草地和耕地,全区ESV总值共计增加了334.26亿元,其中草地ESV达到537.47亿元,占比最大,为52.91%;不同生态系统服务功能的ESV具有一定的差距,一级服务中调节服务价值量最大,占ESV总价值量的63.48%;自然因素对宁夏ESV时空分布影响最大,其次为社会经济状况,各影响因子中土地利用类型对ESV的影响最大,为0.42(p>0.05);(2)分析了宁夏回族自治区未来2025—2035年土地利用演化特征,预测了未来多情景下ESV变化情况。利用SD模型耦合各类社会发展数据,预设惯性增长、快速扩张、生态优先三种发展模式构建土地利用生态演化情景,同时对土地需求量的预测结果进行精度检验:耦合PLUS模型进行土地利用空间布局模拟,得到了惯性增长、快速扩张和生态优先情景下2025年、2030年和2035年的土地利用空间布局,在此基础上估算了宁夏回族自治区2025、2030、2035年的ESV,结果表明不同情景下宁夏回族自治区未来2025-2035年ESV走势具有差异性,其中生态优先情景呈现增长趋势,惯性增长情景下价值处于持平状态,快速扩张情景下处于降低态势;其空间分布格局呈现“南高北低”的态势,其中价值最大的城市为吴忠市,固原市次之;(3)建立了宁夏回族自治区生态补偿的多层次理论体系,明确宁夏回族自治区生态补偿的边界,测算22个县(区)生态补偿的优先顺序及横向和纵向的生态补偿限额。分析结果表明,生态补偿优先级最高的为海原县,最低的为金凤区;在横向生态补偿中,兴庆区的生态补偿支付额度最高,而盐池县的横向生态补偿受偿额度最多;在纵向生态补偿中,生态补偿额度总和为29.83亿元,其中盐池县的纵向生态补偿受偿额度最高,高补偿额度区主要分布在固原市及其周围县区,低补偿额度区主要分布在北部银川平原及周围区县。

关键词：生态系统服务价值生态补偿优先级驱动因素情景模拟生态补偿范围

基于CES健美操纠正性训练对大学生肌力平衡的影响

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基于CES健美操纠正性训练对大学生肌力平衡的影响

作者：申傲南京体育学院

学位级别：硕士

基于可解释扩散模型的图像分割数据集生成及分割模型训练方法研究

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基于可解释扩散模型的图像分割数据集生成及分割模型训练方法研究

作者：申传国曲阜师范大学

学位级别：硕士

近年来,扩散模型在人工智能研究领域实现了显著的进展,尤其在各类图像生成任务中,表现出了卓越的性能。但由于其内部运作方式的复杂性和不透明性,理解模型如何将输入向量转变为最终图像的过程仍然是个巨大的挑战,从而引发了可解释性问... 详细信息

近年来,扩散模型在人工智能研究领域实现了显著的进展,尤其在各类图像生成任务中,表现出了卓越的性能。但由于其内部运作方式的复杂性和不透明性,理解模型如何将输入向量转变为最终图像的过程仍然是个巨大的挑战,从而引发了可解释性问题。在此背景下,可解释人工智能(Explainable Artificial Intelligence,简称XAI)的研究显得尤为重要,其目标在于揭示模型的决策过程,提高模型的透明度,使人们能够理解并信任这些复杂的算法。此外,语义分割是一种强大的计算机视觉技术,能够识别并理解图像中对象的空间位置和形状。然而,由于扩散模型的生成过程通常难以直观地解释,因此从这些生成的图像中提取有用的语义信息并有效地进行语义分割变得颇具挑战性。鉴于以上问题,本研究旨在利用XAI方法深入研究扩散模型,并探索如何得到文本到图像的可解释结果并应用于语义分割,即使用扩散模型生成图像标签数据集,实现弱监督语义分割。本文主要研究内容包括以下三个方面:(1)针对如何将扩散模型生成图像的可解释性运用到语义分割任务中的问题,本研究设计并实现了一种弱监督语义分割WSSS-DM方法(Weakly Supervised Semantic Segmentationfor Diffusion Models)。主要使用在U-Net网络中的交叉注意力机制使每个词汇与对应的图像像素建立关联。通过从扩散模型的去噪子网络U-Net获取原始归一化的交叉注意力词-像素得分,能定位这些得分对应的词-像素区域,也就是图像的可解释区域。进一步地,为实现扩散模型的弱监督语义分割,对可解释区域进行阈值收缩以提升其作为掩码的精度,然后将各不同的掩码按序堆叠,与原始生成的图片相对应,形成图像-掩码对。这样,就生成了可直接用于弱监督语义分割任务的图像数据集。通过这种方式,成功地将扩散模型生成图像的可解释性引入到语义分割领域,产生了用于弱监督语义分割且具有可解释性的标注数据。(2)针对WSSS-DM方法中生成的掩码轮廓不精细等问题,本研究提出了一种改进版:WSSS-DM+方法。该方法在WSSS-DM方法基础上引入了一个新的组件,将其称之为DC模块,其目标在于提升扩散模型生成的掩码的质量。DC模块由密度条件随机场(Density Conditional Random Field)和连接组件过滤器(Connected Component Filter)构成。这个模块能使得可解释掩码区域的边缘更准确地符合原始图像的语义区域,并有效地消除散点,从而显著提高掩码的质量。此外,加入了优先级驱动的多掩码叠加策略,来优化文本中不同元素的掩码叠加。为了提高模型处理文本的健壮性,引入了 WBS算法处理各类词汇的变形问题。通过上述措施,本节进一步地解决了 WSSS-DM方法产生的掩码质量问题,提供了更精确的标签数据,从而为弱监督训练提供了更强的支持。(3)为了直观展示WSSS-DM方法可解释语义分割输出结果,本研究设计并实现了一个基于Gradio的交互平台系统。通过使用Gradio,成功地形成了一个完整且易于操作的用户界面,它能够以直观、生动的方式展示方法的输出图像分割结果。在该界面上,用户只需输入文本和相关参数,系统便会自动生成相应的掩码和图像。借助这个交互平台,用户可以清楚地看到他们的输入如何影响最终生成的图像,以及识别出每个词素对应的可解释区域。交互平台让WSSS-DM方法的工作结果得以直观展现,提高了本研究方法的易用性和实用性,实现语义分割图像数据集的在线生成。通过以上内容的研究,实现了对扩散模型的可解释,明确展示了文本与生成图像中像素区域关联性。同时,对视觉解释区域进行处理,从而生成了用于语义分割任务的机器标注标签,进而生成了数据集,可应用于语义分割任务,并以掩码标签的形式展现了文本生成的图像中所对应最大关注区域。在利用COCO验证集进行的实验中,本研究的可行性得到了证明。同时,设计了可视化交互平台系统,提升了该方法的操作简便性和可访问能力。

关键词：可解释人工智能计算机视觉扩散模型弱监督语义分割