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转录因子PdTP1在柠檬烯生物转化生产α-松油醇过程中的生物学功能研究

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转录因子PdTP1在柠檬烯生物转化生产α-松油醇过程中的生物学功能...

作者：陈燕河南工业大学

学位级别：硕士

扬州市普惠性幼儿园政策执行问题及对策研究 ——基于史密斯模型的分析

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扬州市普惠性幼儿园政策执行问题及对策研究 ——基于史密斯模型...

作者：陈燕扬州大学

学位级别：硕士

省域种业技术创新能力的提升路径：基于清晰集定性比较分析的解释

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农村经济 2024年第9期 21-28页

作者：邓岩陈燕娟广东海洋大学管理学院

只有通过技术创新提高比较优势，中国种业才能实现科技自立自强、种源自主可控。建设并提升省域种业技术创新能力，是推动国家种业振兴的前提和基础。通过构建TOE整合性分析框架，本文运用csQCA方法分析国内29个省份的种业技术创新能力... 详细信息

只有通过技术创新提高比较优势，中国种业才能实现科技自立自强、种源自主可控。建设并提升省域种业技术创新能力，是推动国家种业振兴的前提和基础。通过构建TOE整合性分析框架，本文运用csQCA方法分析国内29个省份的种业技术创新能力，并对省域种业技术创新能力的提升路径进行对比。研究发现：一是存在4种获得高水平省域种业技术创新能力的条件组态，可以归纳为资源优势驱动和环境优势驱动两种类型的省域种业技术创新能力提升路径。二是所有前因条件都无法单独构成高水平省域种业技术创新能力的必要条件或充分条件，也不存在具备所有前因条件的高水平省域种业技术创新能力案例。三是对比核心条件，研发人员投入和研发主体规模的协同作用，与市场竞争环境存在潜在替代关系；对比辅助条件，产权保护环境与种子市场规模存在潜在替代关系。四是各个省份可以对现有种业发展条件进行有效组织、科学适配与重点突破，利用条件之间的协同作用、替代关系和组态效应提升省域种业技术创新能力。因此，提升省域种业技术创新能力需要全面改善基础条件、合理选择突破方向、持续优化市场环境、灵活运用政策工具。

关键词：省域种业技术创新能力条件组态种源安全提升路径

多重耐药肺炎克雷伯菌与铜绿假单胞菌混合感染治疗方案的研究

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多重耐药肺炎克雷伯菌与铜绿假单胞菌混合感染治疗方案的研究

作者：陈燕宜春学院

学位级别：硕士

pSmad3C下调经由Hippo信号通路减弱丹酚酸B的抗肾纤维化作用

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pSmad3C下调经由Hippo信号通路减弱丹酚酸B的抗肾纤维化作用

作者：陈燕安徽医科大学

学位级别：硕士

深圳市小学定向运动课内外一体化支持体系构建研究

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深圳市小学定向运动课内外一体化支持体系构建研究

作者：陈燕海南师范大学

学位级别：硕士

考虑多重不确定性的电-热-气综合能源系统鲁棒优化运行方法研究

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考虑多重不确定性的电-热-气综合能源系统鲁棒优化运行方法研究

作者：陈燕东北电力大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,能源需求不断增长,传统化石能源面临着日益严重的供应短缺和环境污染问题,可再生能源成为推动能源供应创新和变革的重要力量。但在北方供暖期,由于热电联产机组受到“以热定电... 详细信息

近年来,随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,能源需求不断增长,传统化石能源面临着日益严重的供应短缺和环境污染问题,可再生能源成为推动能源供应创新和变革的重要力量。但在北方供暖期,由于热电联产机组受到“以热定电”的制约,弃风现象时常发生,严重限制了可再生能源产业的进一步发展。为了解决上述问题,综合能源系统应运而生,它打破了传统能源体系中各能源系统的独立运行模式,根据能源互补特性与能量梯级利用原则,将多能系统耦合进行统一规划与协调运营,以提高系统的能源利用效率和可再生能源消纳水平。本文基于上述研究背景下,主要完成了以下研究工作:(1)搭建了电-热-气综合能源系统基本框架。分别介绍了电力系统、热力系统、天然气系统及氢能系统的组成元件及网络特性,综合考虑了热力系统和天然气系统的慢动态特性及氢能系统的热回收机制,并从“源网荷储”四个角度对各系统进行建模分析,阐述了各系统之间的结构特点和能源特性,揭示了它们之间的耦合和互补关系,分析了不同能源系统之间的协同作用,为进一步优化电-热-气综合能源系统的运行提供了新的思路和方法。(2)建立了考虑风电不确定性的电-热综合能源系统鲁棒区间优化运行模型。在深入分析电-热耦合关系的数学模型的基础上,充分考虑风电的不确定性,建立以电-热综合能源系统总运行成本最小化为目标函数的电-热综合能源系统优化运行模型;采用区间数理论对风电波动性进行描述,从而更准确地反映风电的波动范围及其对系统运行的潜在影响,并引入时变参与因子以调节风电不平衡功率,构建考虑风电不确定性的电-热综合能源系统鲁棒区间优化运行模型,并通过二元展开法及对偶原理对该模型进行求解。以PJM-5节点电力系统与6节点热力系统,以及IEEE-24节点电力系统与14节点热力系统构成的电-热综合能源系统为例,对所提模型进行验证分析。最后,通过算例分析,揭示了所提模型在提高可再生能源并网容量、减少系统运行成本方面的效果,为综合能源系统的最优调度提出新的途径和解决方案。(3)开展了考虑多重不确定性的电-热-气综合能源系统两阶段鲁棒低碳优化运行方法研究。考虑天然气系统及氢能系统,提出一种氢能系统促进风电消纳的方法,充分利用天然气系统的大规模储气能力,通过甲烷化技术将氢气转化为天然气,以满足天然气负荷需求,从而缓解天然气供应紧张的局面。综合考虑电解槽电解过程中产生的热量,以冷却循环水作为媒介将氢能系统与热力系统相结合。从电-热-气综合能源系统最优运行的角度出发,在满足系统供电、供热、供气及供氢需求的基础上,综合考虑风电和负荷的不确定性以及系统中各发电机组的碳排放量,建立电-热-气综合能源系统两阶段鲁棒低碳优化运行模型,将所提出的模型利用C&CG算法及KKT条件转化为单层模型。以IEEE-33节点电力系统-7节点热力系统-6节点天然气系统为例,对所提模型进行分析。算例结果表明了考虑氢能系统热回收可有效降低热电联产机组热出力并减少系统运行成本,同时还能促进风电的消纳,提高系统的能源利用率。

关键词：综合能源系统多重不确定性热回收能源利用率经济性

我国台湾高中化学教科书插图的特点研究——化学反应原理

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化学教育（中英文） 2024年第15期45卷 40-41页

作者：林静陈燕福建师范大学化学与材料学院福建福州350007 福州鳌峰学校福建福州350014

我国台湾翰林版化学教科书“化学反应原理”模块所涉及到的单元知识体系与中国内地教科书基本相似。采用文本分析法对翰林版教科书“化学反应原理”模块的插图从艺术表现力、素材选取、呈现形式、图文融合度和信息丰富度等5个角度进行... 详细信息

我国台湾翰林版化学教科书“化学反应原理”模块所涉及到的单元知识体系与中国内地教科书基本相似。采用文本分析法对翰林版教科书“化学反应原理”模块的插图从艺术表现力、素材选取、呈现形式、图文融合度和信息丰富度等5个角度进行分析。1我国台湾教材插图的特点1.1艺术表现力强翰林版插图密度为1.201幅/页,图文并茂且布局形式多样——或遍于双开页底部或充当文字背景或以“L型”围绕正文;常采用嵌套或集中的方式处理插图在页面中的占比;同时充分考虑美工原则,采用高纯度色进行绘制,色彩清晰明亮。

关键词：化学反应原理呈现形式教材插图化学教科书翰林版素材选取文本分析法图文并茂

基于CNN和Transformer混合模型的甲状腺结节恶性风险分级研究

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基于CNN和Transformer混合模型的甲状腺结节恶性风险分级研究

作者：陈燕南昌大学

学位级别：硕士

近年来,“智慧+医疗”的概念逐渐深入人心,成为推动医疗行业转型升级的重要力量。甲状腺结节是甲状腺癌的早期表现,也是最常见的结节病变。在诊断中,超声技术因其非侵入性而得到广泛应用。然而,超声图像中结节特征复杂,边缘模糊,形态多... 详细信息

近年来,“智慧+医疗”的概念逐渐深入人心,成为推动医疗行业转型升级的重要力量。甲状腺结节是甲状腺癌的早期表现,也是最常见的结节病变。在诊断中,超声技术因其非侵入性而得到广泛应用。然而,超声图像中结节特征复杂,边缘模糊,形态多样,与背景组织难以区分,诊断结果常受限于医生的经验和知识,存在主观性。为提高诊断速度与准确性,本文依据C-TIRADS的超声征象描述和定性评价方案,将其作为重要参考,进而开展基于CNN和Transformer混合模型的甲状腺超声图像恶性结节分级研究。具体研究内容如下:(1)甲状腺结节超声图像数据集的构建与预处理。针对目前没有公开的基于C-TIRADS的甲状腺结节超声图像数据集,在专业医生的协助下,进行了数据集的构建工作,包括采集超声图像、初步预处理和病理特征标注。针对图像中结节边缘模糊的问题,采用了归一化方法进行数据增强。同时,针对样本数量少的问题,采用了旋转、翻转、平移等几何变换的数据增强技术,以扩大数据集规模并构建出适用于模型训练的高质量数据集。(2)基于CNN和Transformer混合模型的搭建。由于鲜少有基于C-TIRADS标准对甲状腺超声图像进行恶性结节分级,研究一种基于CNN和Transformer的混合模型。首先,通过设计对比实验,选择了若干主流医学任务图像分类模型中在甲状腺结节超声图像数据集上表现性能最佳的Swin Transformer模型作为研究的基准模型。其次,针对Swin Transformer在甲状腺超声图像多分类上存在分类准确率不够理想、结节良恶性相似病理特征难识别的问题,开展了模型的改进研究。一是构建多尺度特征提取卷积编码层来捕获甲状腺结节超声图像多局部尺度特征,分别选取VGGNet16、ResNet50、MobileNetV3的前17、5、2个子层作为多尺度特征提取网络,分别捕获28×28、56×56和112×112的多尺度特征信息,进而提高模型的特征提取能力;二是设计反卷积解码层,将多尺度特征提取卷积编码层捕获的三种尺度特征解码到相同的224×224尺度,并提出集成系数,通过设计集成系数的对比实验,选取系数组{0.3,0.3,0.3}用于模型的特征求和,表明在所有尺度上均等地捕获特征可以极大地提升模型的泛化能力;三是迁移学习策略,对多尺度特征提取卷积编码层和Swin Transformer除了分类头的组件进行迁移学习,不仅减少模型训练所需的时间,还提升特征提取网络的性能,增强模型的鲁棒性和泛化能力。(3)实验设计与分类结果展示。在甲状腺结节超声图像数据集上对本文提出的基于CNN和Transformer的混合模型进行一系列对比实验,实验结果表明,本文模型分类准确率达到了89.1%,比基准模型提高了6.8个百分点。消融实验结果表明捕获多尺度特征的有效性和重要性,验证了本文所提出的模型能对甲状腺结节超声图像中结节的危险等级做出较好的分类,为临床甲状腺结节的诊断提供了更有效的支持。

关键词：甲状腺超声图像 C-TIRADS CNN Swin Transformer