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光和温度对开花时间基因可变剪接的影响研究进展

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园艺学报 2024年第8期51卷 1949-1963页

作者：文宋琴李佳霖池卓恒夏燕王淑明吴頔郝雅雯郭启高梁国鲁景丹龙西南大学园艺园林学院长江上游农业生物安全与绿色生产教育部重点实验室西南大学农业科学研究院南方山地作物逆境生物学国家级培育基地重庆400715 重庆南开中学重庆400030

可变剪接(AS)是植物生长发育过程中最有效的基因转录调控方式之一。在植物中,大量基因经历了可变剪接;调控开花时间基因的可变剪接受到光和温度信号的影响。本文中重点综述了可变剪接的类型、可变剪接的分子机制及在光与温度季节性变化... 详细信息

可变剪接(AS)是植物生长发育过程中最有效的基因转录调控方式之一。在植物中,大量基因经历了可变剪接;调控开花时间基因的可变剪接受到光和温度信号的影响。本文中重点综述了可变剪接的类型、可变剪接的分子机制及在光与温度季节性变化下基因可变剪接调控开花时间的特性和功能,旨在提高对基因可变剪接参与调控植物开花时间机制的认识,为研究植物生长发育调控机制提供新思路。

关键词：基因可变剪接光周期温度开花时间

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基于深度学习的太阳能电池表面缺陷检测

基于深度学习的太阳能电池表面缺陷检测

作者：郝雅雯太原科技大学

学位级别：硕士

晶硅太阳能电池可以把光能转化成电能,在新能源发展中扮演着重要的角色。生产工艺缺陷或人为操作失误等都会导致太阳能电池表面出现裂片、裂纹、虚焊等细微缺陷,这些缺陷会降低电池组件的工作效率,减少太阳能电池的使用寿命。表面缺陷... 详细信息

晶硅太阳能电池可以把光能转化成电能,在新能源发展中扮演着重要的角色。生产工艺缺陷或人为操作失误等都会导致太阳能电池表面出现裂片、裂纹、虚焊等细微缺陷,这些缺陷会降低电池组件的工作效率,减少太阳能电池的使用寿命。表面缺陷细微且不易观察的特性,使太阳能电池表面缺陷检测存在众多难点。随着人工智能和机器视觉的快速发展,基于卷积神经网络模型的深度学习算法用于太阳能电池表面缺陷检测,并取得了更好的检测性能,是该领域新的研究热点。本文围绕太阳能电池表面缺陷中的深度学习网络模型改进展开研究,旨在进一步提高检测的准确度,并降低缺陷位置回归的误差。论文的主要工作包括以下两个方面:首先,针对太阳能电池表面缺陷检测过程中面临的错检和漏检率较高、位置精度差等问题,本文提出一种融合多路卷积神经网络的太阳能电池表面缺陷检测算法。设计了新的检测候选框融合方案,将基于VGG-19的Faster R-CNN网络与基于Resnet-101的全卷积R-FCN网络模型进行互补融合,有效提高了缺陷位置回归精度,同时降低了漏检率和误检率。其次,针对Faster R-CNN用于太阳能电池表面缺陷检测时特征提取能力不足的问题,本文引入了跨层连接结构,并采用多尺度特征抽取机制进行目标候选框的提取,使网络在学习深层语义信息的同时不忽略浅层纹理信息的学习,增加候选框预测的准确度。改进的网络结构更能适应太阳能电池表面狭长、细小缺陷的尺度变化,有效降低了检测的错误率。

关键词：太阳能电池缺陷检测深度学习 Faster R-CNN

涂硼CsI(Tl)探测器n-γ信号仿真及数字甄别方法研究

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核电子学与探测技术 2020年第1期40卷 77-82页

作者：郝雅雯沈春霞南宏杰陆军防化学院北京102205

根据在涂硼CsI(Tl)探测器中产生的γ射线、中子脉冲信号的特征,利用电荷比较法、上升时间法、频率梯度法、向量投影法、聚类分析法、神经网络法完成了n/γ射线甄别.结果表明了这些方法均可以实现对涂硼CsI(Tl)探测器的中子甄别,这为今... 详细信息

根据在涂硼CsI(Tl)探测器中产生的γ射线、中子脉冲信号的特征,利用电荷比较法、上升时间法、频率梯度法、向量投影法、聚类分析法、神经网络法完成了n/γ射线甄别.结果表明了这些方法均可以实现对涂硼CsI(Tl)探测器的中子甄别,这为今后搭建涂硼CsI(Tl)探测器的中子实时甄别系统打下基础.

关键词：脉冲形状甄别 CsI(Tl)晶体中子探测硼反应

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“五一”假期我市减免公路通行费78万余元

“五一”假期我市减免公路通行费78万余元

心理痛苦、核心症状在精神疾病自杀未遂网络中的作用

呼伦贝尔日报

作者：郭悦郝雅雯

本报讯（记者郭悦通讯员郝雅雯）记者从有关部门了解到，“五一”期间，市公路通行费征收中心直属各收费站累计减免车辆52698台次，免收通行费78.27万元。今年“五一”假期，全国收费公路继续执行有关要求，对7座以下（含7座）载客车... 详细信息

本报讯（记者郭悦通讯员郝雅雯）记者从有关部门了解到，“五一”期间，市公路通行费征收中心直属各收费站累计减免车辆52698台次，免收通行费78.27万元。今年“五一”假期，全国收费公路继续执行有关要求，对7座以下（含7座）载客车辆，包括允许在普通收费公路行驶的摩托车......

关键词：公路通行费收费站收费公路

来源： cnki报纸评论

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中国临床心理学杂志 2024年第05期 947-956+962页

作者：陈钰莹孙芳李欢欢贾雅雯郝子雨中国人民大学心理学系

目的：本文基于心理痛苦三因素模型，在抑郁症、双相障碍和精神分裂症混合样本中探索各疾病核心症状、心理痛苦对自杀未遂的贡献强弱及其可能的作用路径。方法：对101名抑郁症、156名双相障碍和61名精神分裂症患者进行临床量表评估，其... 详细信息

目的：本文基于心理痛苦三因素模型，在抑郁症、双相障碍和精神分裂症混合样本中探索各疾病核心症状、心理痛苦对自杀未遂的贡献强弱及其可能的作用路径。方法：对101名抑郁症、156名双相障碍和61名精神分裂症患者进行临床量表评估，其中107名患者有自杀未遂史，211名患者无自杀未遂史。采用受试者操作特征曲线探究各变量对自杀未遂的分类效能，使用网络分析方法建立单个以及混合疾病样本的自杀未遂网络。结果：在疾病单样本和混合样本中，痛苦逃避对有、无自杀未遂史者区分效能最优；在所有精神疾病的自杀未遂网络中，痛苦逃避与自杀未遂均具有最强的直接正向联系，核心症状与自杀未遂的联系较弱且不稳定。结论：一般心理病理因素(心理痛苦)，而非疾病核心症状是不同精神疾病人群自杀未遂的共享心理机制。

关键词：三维心理痛苦核心症状自杀未遂精神疾病网络分析

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基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别

控制与决策 2024年第6期39卷 2031-2040页

作者：刘琴谢珺胡勇郝戍峰郝雅卉太原理工大学信息与计算机学院太原030024 北京航空航天大学新媒体艺术与设计学院北京100191 太原理工大学大数据学院太原030024

多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的... 详细信息

多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的捕捉.为解决该问题,提出一种基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别模型(LSKFN),引入与倾听者和说话者相关的外部常识知识,实现多模态上下文信息和知识信息的有机融合.LSKFN包含多模态上下文感知、听说知识融合、情绪信息汇总和情绪决策4个阶段,分别用于提取多模态上下文特征、融入听说知识特征、消除冗余特征和预测情绪分布.在两个公开数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,LSKFN能够为目标话语提取到更加丰富的情绪特征,并且获得较好的对话情绪识别效果.

关键词：情感计算对话情绪识别多模态特征外部常识知识上下文语义知识特征融合

Cu_(3)P辅助诱导Ni_(2)P电荷定向转移和表面重构以获得高效析氧活性

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物理化学学报 2024年第3期40卷 31-32页

作者：邢雅娟薛辉孙静郭念坤宋天山孙佳雯郝翊茹王勤内蒙古大学化学化工学院呼和浩特010021

与助催化剂形成异质结,通过调整活性位点的电子结构和电荷输运来提高Ni_(2)P的电催化活性是一种可行的方法。本文成功构建了一种高效的Cu_(3)P/Ni_(2)P异质结催化剂,其中Cu_(3)P本身仅作为助催化剂,通过调节Ni_(2)P的电子转移和表面重... 详细信息

与助催化剂形成异质结,通过调整活性位点的电子结构和电荷输运来提高Ni_(2)P的电催化活性是一种可行的方法。本文成功构建了一种高效的Cu_(3)P/Ni_(2)P异质结催化剂,其中Cu_(3)P本身仅作为助催化剂,通过调节Ni_(2)P的电子转移和表面重构来提高电催化活性。结果表明,在10 mA·cm^(-2)的电流密度下,Cu_(3)P/Ni_(2)P具有优异的析氧反应(OER)活性,过电位为213 mV。结合实验结果和理论计算可知,Cu_(3)P助催化剂可以有效调整Ni中心的电子结构,实现电荷重分布,降低反应能垒,从而显著提高OER催化活性。此外,Cu_(3)P助催化剂诱导的丰富的晶界和晶格畸变促进了表面重构,形成Ni5O(OH)9,为OER提供了有效的活性位点。本工作通过引入助催化剂构建了一种新型异质结电催化剂,为优化过渡金属磷化物的电催化性能提供了一条有效途径。

关键词：磷化物异质结助催化剂表面重构析氧反应

基于序列成分重组与时序自注意力机制改进TCN-BiLSTM的短期电力负荷预测

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电力系统及其自动化学报 2024年

作者：易雅雯娄素华华中科技大学电气与电子工程学院

针对区域级电力负荷预测精度较低的问题，本文提出一种基于序列成分重组与时序自注意力机制改进TCN-BiLSTM的短期负荷预测方法。该方法首先通过中心频率法确定最佳初始分解数目，进而采用变分模态分解算法将原始负荷序列分解为多个不同... 详细信息

针对区域级电力负荷预测精度较低的问题，本文提出一种基于序列成分重组与时序自注意力机制改进TCN-BiLSTM的短期负荷预测方法。该方法首先通过中心频率法确定最佳初始分解数目，进而采用变分模态分解算法将原始负荷序列分解为多个不同频率成分序列；其次，基于各成分序列的样本熵对多个成分序列进行K均值聚类，以获得最佳聚类数目的重组负荷序列分量；接下来，将各重组分量输入本文提出的负荷预测模型，获得各重组分量预测结果；最终，线性叠加各重组成分序列预测结果以获得最终负荷预测结果。算例分析表明，本文方法与其它相关对比模型相比预测均方根误差降低46.37%，模型拟合效果平均提升3.24%，表明本文方法负荷预测精度高、模型拟合效果好，适用于区域级电力负荷预测。

关键词：负荷预测变分模态分解样本熵 K均值聚类时序自注意力机制时间卷积网络双向长短期记忆网络

基于显微高光谱成像技术判别食源性致病菌种类的方法研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 392-397页

作者：康睿程雅雯周玲莉任妮江苏省农业科学院江苏南京210031 农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室江苏南京210031

如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能... 详细信息

如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能够借助显微镜技术突破传统光谱成像的灵敏度和分辨率极限,并利用可见/近红外光谱为单个致病菌细胞添加高分辨率的图像和光谱信息。以空肠弯曲杆菌、大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌为检测对象,采用显微高光谱成像技术进行数字化表征和数据采集,结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)算法对各致病菌细胞的图像和光谱数据进行建模分类。结果显示,显微尺度的致病菌光谱数据呈现可判别的分布规律,新采用的Bi-LSTM网络在光谱数据集中表现优异,在三种致病菌的分类任务中取得了91.0%的平均准确率,而传统的线性判别分类器(LDA)和支持向量机分类器(PCA-SVM)的平均准确率分别为80.1%和88.5%。但是,仅依赖光谱数据进行致病菌种类判别仍然存在较为严重的假阳性问题,尤其是在大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的分类中存在错误分类。图像信息的加入则能够显著改善各分类的识别准确率,其中Bi-LSTM分类器取得了高达98.1%的准确率,LDA和PCA-SVM均取得了95.3%的准确率。研究结果表明,显微高光谱成像技术在食源性致病菌的特异性光谱和图像表征中具有优势,提出的Bi-LSTM网络能够直接处理高维的图谱特征,两种技术的融合在食源性致病菌细胞级别的早期检测应用中展现潜力。

关键词：食源性致病菌细菌细胞检测显微高光谱成像技术光谱识别