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四川千佛山国家级自然保护区发现暗褐彩蝠

动物学杂志 2024年第3期59卷 438-449页

作者：石红艳傅晓雪谢慧娴王涛黄泰涵胡宇轩余文华吴毅绵阳师范学院生命科学与技术学院生态安全与保护四川省重点实验室西华师范大学生命科学学院广州大学生命科学学院华南生物多样性保护与利用重点实验室四川千佛山自然保护区绵阳市安州区管理处

2021年8月，本项目组在四川千佛山国家级自然保护区采集到1只彩蝠属（Kerivoula）雄性成体蝙蝠，其前臂长29.95mm，全身被覆密而柔软的暗褐色长毛，耳廓圆，呈漏斗状。采用Pettersson D1000X超声波探测仪录制该蝙蝠的声波，并通过BatSou... 详细信息

2021年8月，本项目组在四川千佛山国家级自然保护区采集到1只彩蝠属（Kerivoula）雄性成体蝙蝠，其前臂长29.95mm，全身被覆密而柔软的暗褐色长毛，耳廓圆，呈漏斗状。采用Pettersson D1000X超声波探测仪录制该蝙蝠的声波，并通过BatSound 3.3软件分析声波特征。其回声定位声波为调频型（FM），飞行时声脉冲频率从（231.4±8.5）kHz下调至（88.8±1.9）kHz，主频率集中在（118.7±2.3）kHz。同时基于COI、Cytb和Rag2基因构建系统发育树。综合外形特征、形态测量数据、声波特征及分子系统发育分析结果，将此蝙蝠鉴定为暗褐彩蝠（K.furva）。此发现证实了四川省内有暗褐彩蝠这一稀有物种的分布。

关键词：翼手目(蝙蝠) 暗褐彩蝠四川新记录

响应面法优化芡实粉复合酶酶解工艺及多糖抗氧化性研究

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中国调味品 2024年第3期49卷 20-27页

作者：陈坤林李祥何思思康芳芳胡宇轩史静怡沈勇根江西农业大学食品科学与工程学院南昌330045 漳州市南靖县农业农村局种子服务中心福建漳州363600

为确定复合酶法酶解芡实粉的最佳工艺及芡实多糖的抗氧化活性,以优质产地的芡实粉为原料,通过单因素试验、Box-Behnken试验设计及响应面分析研究复合酶添加量、pH、酶解温度、酶解时间对水解程度(dextrose equivalent,DE值)的影响;并通... 详细信息

为确定复合酶法酶解芡实粉的最佳工艺及芡实多糖的抗氧化活性,以优质产地的芡实粉为原料,通过单因素试验、Box-Behnken试验设计及响应面分析研究复合酶添加量、pH、酶解温度、酶解时间对水解程度(dextrose equivalent,DE值)的影响;并通过测定酶解后芡实多糖对DPPH自由基的清除能力评价其抗氧化活性。结果表明,复合酶法酶解芡实粉的最佳工艺参数为复合酶(普鲁兰酶∶α-淀粉酶)的质量比5∶6、酶添加量0.3%(以原料质量为基准)、pH 6.5、酶解温度56℃、酶解时间45 min。该条件下生产的芡实粉基料水解度可达20.25%,且酶解后芡实多糖具有一定的抗氧化活性。该研究结果为芡实相关产品的开发利用提供了理论依据及方法基础。

关键词：芡实粉复合酶酶解响应面法酶解工艺抗氧化性 DE值

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基于选择实验法的西双版纳人象冲突治理措施

林业科学 2023年第10期59卷 162-170页

作者：胡宇轩陈俊峰谢屹北京林业大学经济管理学院北京100083 延安大学经济与管理学院延安716099

【目的】厘清影响农户选择人象冲突治理措施的关键因素,为政府开展人象冲突有效治理提供决策参考,促进区域人象和谐共生。【方法】以云南省西双版纳州亚洲象分布区为研究区域,基于选择实验法设计由补偿标准提高、修建栅栏、种植结构调... 详细信息

【目的】厘清影响农户选择人象冲突治理措施的关键因素,为政府开展人象冲突有效治理提供决策参考,促进区域人象和谐共生。【方法】以云南省西双版纳州亚洲象分布区为研究区域,基于选择实验法设计由补偿标准提高、修建栅栏、种植结构调整、转移问题象和移民搬迁5种治理措施组成的选择集,采用混合回归模型对实地调查收集的472位农户数据进行估算,分析农户选择人象冲突治理措施的关键因素。【结果】1)农户倾向的治理措施依次为亚洲象肇事补偿80%(0.99)、转移问题象(0.97)、种植结构调整(0.96)、修建栅栏(0.45);2)收入水平存在差异的农户对补偿标准提高、转移问题象和种植结构调整具有较高选择倾向;3)与补偿标准提高、设置栅栏、种植结构调整、转移问题象和移民搬迁组成的治理措施相比,维持现状(ASC)变量系数显著为正,表明农户倾向于整体上维持现有治理措施;4)相对于治理工作具有正向偏好的农户而言,劳动力数量、不信仰宗教的人数以及感知到人象冲突存在的农户倾向选择改进后的治理措施。【结论】农户对政府制定的治理措施表现出较高选择倾向,但移民搬迁是农户最不愿意选择的治理措施,需要关注农户对人象冲突治理措施的选择偏好以优化治理工作,构建由补偿标准提高、问题象转移、修建栅栏等多种措施组成的新型治理模式,优先为家庭劳动力多和受亚洲象肇事影响严重的农户提供治理工作参与机会。

关键词：亚洲象保护野生动物肇事混合回归模型治理措施选择实验

一种基于降噪自动编码器和宽度学习的增量式疾病预测模型

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电子学报 2023年第6期51卷 1474-1485页

作者：漆华妹胡宇轩袁正一中南大学计算机学院湖南长沙410075

疾病预测模型通过利用收集到的医疗数据,能够在患者疾病发作前准确地进行疾病预测.目前在疾病预测方面深受欢迎的深度神经网络,它依靠增加网络层数来提升模型的准确率,利用梯度下降来进行权重的更新,而这导致了模型梯度爆炸、训练速度... 详细信息

疾病预测模型通过利用收集到的医疗数据,能够在患者疾病发作前准确地进行疾病预测.目前在疾病预测方面深受欢迎的深度神经网络,它依靠增加网络层数来提升模型的准确率,利用梯度下降来进行权重的更新,而这导致了模型梯度爆炸、训练速度慢等问题.一旦数据更新,深度神经网络需要重新训练,进而导致模型更新困难.宽度学习(Broad Learning System,BLS)无须梯度下降的特性与其可通过增量学习快速重构的优势为有效解决上述问题提供了技术方案,但是BLS无法提取到隐藏在医疗数据中深层次的特征,其在复杂的医疗环境下仍然表现不佳.针对该问题,本文提出一种基于降噪自动编码器(Denoising AutoEncoder,DAE)与宽度学习的增量式疾病预测模型——DAE-BLS.所提模型将DAE引入BLS的架构设计中,结合了DAE在混乱环境下的降噪能力与BLS的简洁快速的特点,既保证了高效的运算能力又增强了特征提取能力,因而更适用于复杂医疗环境.将DAE-BLS在包含不同格式以及不同数据量的糖尿病、心力衰竭、心电异常和乳腺癌数据集上进行模拟预测实验,实验结果表明,DAE-BLS能够在保留宽度结构的神经网络快速高效特点的同时,在不同格式的数据上表现出很好的性能,分别达到96.62%,94.53%,98.50%与83.64%的准确率,并能在需要更改模型结构时通过增量学习技术快速重构以适应用户不断变化的疾病数据.

关键词：神经网络自动编码器疾病预测宽度学习增量学习智慧医疗

“才情兼备，浪漫至上”舒曼艺术歌曲的演唱诠释探究 ——以声乐套曲op.39其中三首艺术歌曲为例

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“才情兼备，浪漫至上”舒曼艺术歌曲的演唱诠释探究 ...

作者：胡宇轩上海音乐学院

学位级别：硕士

优美的诗歌为歌词和相契合的钢琴织体是构成艺术歌曲的重要组成部分。作曲家要使他的作品获得成功,不仅音乐要完美地诠释诗歌还需要有非常深厚的文学修养。舒曼的艺术歌曲不但承袭了舒伯特作品创作的风格,而且浪漫色彩更加热烈、浓郁,... 详细信息

优美的诗歌为歌词和相契合的钢琴织体是构成艺术歌曲的重要组成部分。作曲家要使他的作品获得成功,不仅音乐要完美地诠释诗歌还需要有非常深厚的文学修养。舒曼的艺术歌曲不但承袭了舒伯特作品创作的风格,而且浪漫色彩更加热烈、浓郁,尤其是他创作的情歌。本文以舒曼声乐套曲op.39其中的三首艺术歌曲为研究对象,深入探究这些作品的创作背景,创作意图,仔细分析这三首作品:第一部分介绍罗伯特·舒曼的生平以及艺术歌曲创作的历史背景动机及相关作品做简要阐述,第二部分具体论述这三首艺术歌曲的歌词意蕴以及音乐创作分析,作曲家是如何用多种方法来体现他“骨子里的浪漫与才情”并结合谱例,具体从作品的旋律特点,主导动机,和声色调等来分析如何演绎及演唱这些作品。第三部分则是分析舒曼艺术歌曲在历史上的角色和重要地位。通过撰写本文,以增强对舒曼艺术歌曲风格的把握,对歌曲的理解与感悟也会变得更加细致。

关键词：舒曼艺术歌曲歌词意蕴演唱技巧

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我国商标侵权惩罚性赔偿司法适用研究

我国商标侵权惩罚性赔偿司法适用研究

作者：胡宇轩江西财经大学

学位级别：硕士

就立法这一方面而言,我国惩罚性赔偿制度的构建已经基本完成,但是司法适用实践与预期立法目的之间依旧有不小的差距。最高人民法院发布的《关于审理侵害知识产权民事案件适用惩罚性赔偿的解释》,进一步规范了惩罚性赔偿制度的适用,但是... 详细信息

就立法这一方面而言,我国惩罚性赔偿制度的构建已经基本完成,但是司法适用实践与预期立法目的之间依旧有不小的差距。最高人民法院发布的《关于审理侵害知识产权民事案件适用惩罚性赔偿的解释》,进一步规范了惩罚性赔偿制度的适用,但是这一制度在商标侵权领域内的司法适用现状并未得到根本改善。本文主要立足于我国商标侵权纠纷的司法实践,结合比较研究方法,在北大法宝司法案例库中通过检索选取了344件涉及商标侵权惩罚性赔偿的案例作为研究起点,以问题为导向层层论证,并在此基础上提出了相应的完善建议。首先,本文对惩罚性赔偿制度在性质与功能上的不同观点进行了归纳,认为其是一种民事侵权损害赔偿责任制度。其次,通过梳理判决书内容,对部分典型案例进行深度剖析,总结出该制度的司法适用困境。再次,鉴于该制度发轫于英美法系国家,考察和借鉴国外和我国台湾地区合理有效的制度经验,能够对我国完善这一制度有所启示。本文对美国、英国、德国和我国台湾地区的相关制度进行阐述。最后,结合我国国情,针对该制度在司法适用中存在的困境,尝试提出如下建议。第一,在适用原则方面,应该秉持积极审慎的适用原则,既要积极适用该制度发挥其惩罚和威慑功能,又要防止其扩张适用而产生寒蝉效应。第二,在适用要件方面,明确主观要件“故意”的认定标准,细化“情节严重”的情形。第三,建议采用分立模式,以及对法定赔偿的适用限制各项条件要求,从而避免法定赔偿条款适用过度泛化。第四,针对赔偿基数难以确定的问题,建议从实际损失的认定、细化侵权获利、商标许可使用费的倍数三个方面分别完善。第五,在权利人举证较难方面,建议在司法实践中细化证据妨碍规则,合理降低被侵权人的证明标准来破解举证难题。

关键词：商标侵权惩罚性赔偿法定赔偿赔偿基数举证制度

融合神经网络和生存分析模型的高效可解释疾病预测研究

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融合神经网络和生存分析模型的高效可解释疾病预测研究

作者：胡宇轩中南大学

学位级别：硕士

随着全球人口老龄化的趋势不断加剧,老年人口的健康问题逐渐引起关注。老年人通常会面临多种不同的疾病风险,不仅会严重影响老年人的生活质量,还会增加医疗负担和社会经济压力。疾病预测模型通过分析患者的历史医疗数据和临床数据,预测... 详细信息

随着全球人口老龄化的趋势不断加剧,老年人口的健康问题逐渐引起关注。老年人通常会面临多种不同的疾病风险,不仅会严重影响老年人的生活质量,还会增加医疗负担和社会经济压力。疾病预测模型通过分析患者的历史医疗数据和临床数据,预测患者未来的疾病风险及病情发展趋势,可以更有效地帮助医护人员识别高风险患者,及时采取预防和治疗措施,从而降低疾病的发生率和死亡率。因此,建立高效可信的疾病预测模型对于老龄化背景下的医疗领域和社会发展具有重要的意义。目前神经网络与生存分析在疾病预测领域深受欢迎,在不同场景下都取得了优秀的效果。针对多样化的临床场景,疾病预测可分为适用于常规疾病的疾病诊断和适用于慢性疾病的疾病预后两类。本文从这两个场景出发结合神经网络与生存分析分别设计了疾病诊断模型与疾病预后模型,对当前疾病预测模型存在的诸多问题进行了优化,主要研究工作如下:(1)针对疾病诊断模型中存在的数据环境混乱、训练耗时和更新复杂等问题,提出一种基于降噪自动编码器(Denoising Autoencoder,DAE)和宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)的高效疾病诊断模型DAE-BLS。BLS模型可以实现快速训练以及高效的增量学习更新,然而不适用于复杂混乱的医疗数据环境,DAEBLS模型通过将DAE引入BLS模型结构中,在保持BLS高效的特点下提升模型的特征提取能力。实验结果表明,DAE-BLS在除了图像之外的的数据集上都达到了超过94%的准确率,在图像数据集中也取得了次好的效果,并较其他模型降低了大量的训练时间,同时在需要更改模型结构或者需要拟合新数据的时候可以利用增量学习算法高效更新模型。(2)针对疾病预后模型中常用的Cox比例风险模型对数据进行许多强假定、深度神经网络难以处理表格数据以及模型可解释低等问题,提出一种基于Tab Net与Cox模型的疾病预后模型Tab-Cox。该模型通过神经网络模拟树形模型的结构,兼具神经网络的强特征提取能力与树形模型的稀疏特征选择的优点,使得模型更适用于疾病预后领域大量存在的表格数据。除此之外,模型在决策的过程中通过顺序注意力赋予数据不同的注意力权重,使模型更有效地决策并带来一种可解释的方法用以识别疾病危险因素。实验结果证明,Tab-Cox在所有的数据集中都取得了最好或者次好的C-Index,并与经典Cox模型进行了可解释性分析对比,Tab-Cox展现出了强大的可解释能力。综上所述,本文针对疾病预测模型领域存在的训练困难、可解释性低等问题进行优化,分别提出了一个适用于疾病诊断的DAEBLS模型以及适用于疾病预后的Tab-Cox模型,并在不同格式不同数据量的真实医疗数据集中分别进行了实验验证。实验结果证明了所提出模型的有效性。图31幅,表14个,参考文献99篇

关键词：神经网络疾病预测生存分析 Cox比例风险模型

总体国家安全观视角下的人工智能生产方式风险应对

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信息资源管理学报 2023年第6期13卷 43-47页

作者：蔡驰宇胡宇轩刘枝国家信息中心大数据发展部北京100045 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

以ChatGPT[1]为代表的通用人工智能大模型(以下简称通用大模型)引发了新一轮人工智能革命,各国企业与研究机构纷纷跟进,人工智能发展进入了通用大模型时代。本轮人工智能革命深刻改变了物质资料生产活动的全流程,也带来了人工智能生产... 详细信息

以ChatGPT[1]为代表的通用人工智能大模型(以下简称通用大模型)引发了新一轮人工智能革命,各国企业与研究机构纷纷跟进,人工智能发展进入了通用大模型时代。本轮人工智能革命深刻改变了物质资料生产活动的全流程,也带来了人工智能生产方式的风险。如何在鼓励技术发展的同时防范风险,已经引发各国关注,如欧盟制定的《人工智能法》专门增加了针对通用大模型的内容[2],美国政府联合主要科技公司发布了人工智能风险管理框架[3]。我国现有的几部相关法规规制范围较窄,不能满足整体性应对人工智能生产方式风险的要求。

关键词： ChatGPT 通用人工智能大模型人工智能生产方式总体国家安全观风险应对

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数据挖掘技术在农业机械质量控制中的应用

农业机械学报 2007年第5期38卷 153-156页

作者：胡宇轩阎楚良中国农业机械化科学研究院

针对传统质量信息分析方法只能获得产品故障表层信息这一问题,对数据挖掘技术在农业机械产品质量控制管理系统中的应用进行了研究,提出了以产品故障信息为基础的外部质量控制和分析的方法。经过运行测试证明:将决策树算法应用到系统中,... 详细信息

针对传统质量信息分析方法只能获得产品故障表层信息这一问题,对数据挖掘技术在农业机械产品质量控制管理系统中的应用进行了研究,提出了以产品故障信息为基础的外部质量控制和分析的方法。经过运行测试证明:将决策树算法应用到系统中,可以为产品故障现象到故障原因的分析提供比较客观的决策支持。

关键词：农业机械质量控制数据挖掘决策树