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多智能体博弈学习研究进展

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1628-1655页

作者：罗俊仁张万鹏苏炯铭袁唯淋陈璟国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073

随着深度学习和强化学习而来的人工智能新浪潮,为智能体从感知输入到行动决策输出提供了“端到端”解决方案。多智能体学习是研究智能博弈对抗的前沿课题,面临着对抗性环境、非平稳对手、不完全信息和不确定行动等诸多难题与挑战。本文... 详细信息

随着深度学习和强化学习而来的人工智能新浪潮,为智能体从感知输入到行动决策输出提供了“端到端”解决方案。多智能体学习是研究智能博弈对抗的前沿课题,面临着对抗性环境、非平稳对手、不完全信息和不确定行动等诸多难题与挑战。本文从博弈论视角入手,首先给出了多智能体学习系统组成,进行了多智能体学习概述,简要介绍了各类多智能体学习研究方法。其次,围绕多智能体博弈学习框架,介绍了多智能体博弈基础模型及元博弈模型,均衡解概念和博弈动力学,学习目标多样、环境(对手)非平稳、均衡难解且易变等挑战。再次,全面梳理了多智能体博弈策略学习方法,离线博弈策略学习方法,在线博弈策略学习方法。最后,从智能体认知行为建模与协同、通用博弈策略学习方法和分布式博弈策略学习框架共3个方面探讨了多智能体学习的前沿研究方向。

关键词：博弈学习多智能体学习元博弈在线无悔学习

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SD-YOLO:一种多尺度小目标检测算法

电光与控制 2024年

作者：赵滨淋孙玲陈功钟剑丹付琳成都信息工程大学通信工程学院

针对无人机航拍图像中小目标样本数量多且尺度变换范围大导致的漏检和误检现象严重等问题。本文提出一种基于YOLOv8s改进的小目标检测算法：SD-YOLO。首先，使用DCNv2模块对C2f进行重构，使模型能够有效地捕捉目标的细粒度细节，自适应... 详细信息

针对无人机航拍图像中小目标样本数量多且尺度变换范围大导致的漏检和误检现象严重等问题。本文提出一种基于YOLOv8s改进的小目标检测算法：SD-YOLO。首先，使用DCNv2模块对C2f进行重构，使模型能够有效地捕捉目标的细粒度细节，自适应地调整卷积核的采样位置，从而能够准确地定位目标位置；其次，改进SPD-Conv模块，提升模型捕捉局部特征的能力，从而使模型能够保留更多的空间信息；最后，增加一个小目标检测头，并引入Dynamic Head模块，提升模型在多尺度场景下的检测性能。通过VisDrone2019数据集上的实验结果显示，SD-YOLO相较于原始YOLOv8s网络，在mAP50指标上提升了10%，并且能够保持较高帧率，对多尺度小目标的检测性能有显著提高。

关键词：小目标检测 YOLOv8s 细粒度细节 Dynamic Head

功能内生细菌对作物中邻苯二甲酸酯的消减作用

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中国环境科学 2024年

作者：许淋张友爱周贤秦超高彦征南京农业大学土壤有机污染控制与修复研究所

作为新兴有机污染物，邻苯二甲酸酯(PAEs)可通过吸收作用在蔬菜、水果、粮食等作物中累积，并沿食物链进入人体，危害人体健康.从污染区作物体内分离筛选具有PAEs降解功能的内生细菌，并将其定殖到污染作物体内，有望实现作物中PAEs有... 详细信息

作为新兴有机污染物，邻苯二甲酸酯(PAEs)可通过吸收作用在蔬菜、水果、粮食等作物中累积，并沿食物链进入人体，危害人体健康.从污染区作物体内分离筛选具有PAEs降解功能的内生细菌，并将其定殖到污染作物体内，有望实现作物中PAEs有效消减.本文分析了不同类型作物PAEs污染差异及组织分布特征，梳理了已报道的具有PAEs降解功能的内生细菌种类，比较了不同定殖方法下功能内生细菌对作物中PAEs的消减效应，揭示了PAEs降解机制、途径和关键影响因素.指出在共存PAEs消减的复合内生菌群、耦合“减污”和“固碳”功能的协同内生菌群构建及效能方面是未来值得关注的研究方向.

关键词：邻苯二甲酸酯功能内生细菌降解途径定殖

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基于SCSSA-RF的室内可见光定位算法

光通信技术 2024年

作者：陈耀张烈平高小淋张翠桂林理工大学广西高校先进制造与自动化技术重点实验室桂林航天工业学院广西特种工程装备与控制重点实验室南宁理工学院信息工程学院

针对随机森林算法（Random Forest，RF）用于室内可见光定位时定位精度低，存在过拟合风险的问题，现有研究在尝试提高定位精度和模型泛化能力的过程中，仍然面临算法易陷入局部最优、定位稳定性较差等挑战。为此，本文提出了一种基于... 详细信息

针对随机森林算法（Random Forest，RF）用于室内可见光定位时定位精度低，存在过拟合风险的问题，现有研究在尝试提高定位精度和模型泛化能力的过程中，仍然面临算法易陷入局部最优、定位稳定性较差等挑战。为此，本文提出了一种基于正弦人口映射（Sine Population Mapping，SPM）与柯西分布（Cauchy Distribution，CD）的改进麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）优化RF的室内可见光定位算法（命名为SCSSA-RF）。首先，使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库，将指纹数据划分为训练集和测试集。然后，使用SCSSA的全局搜索能力对RF的关键参数进行优化，将数据输入最佳模型中进行训练，再将决策树的预测结果取平均值，得到待定位点的预测值。最后，将提出的SCSSA-RF定位算法与SSA-RF、RF、极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）、ELM-遗传算法（Genetic Algorithm，GA）定位算法进行对比。结果表明，SCSSA比未改进的SSA收敛速度更快。SCSSA-RF定位算法的平均定位误差为0.08m，比未改进的SSA-RF定位精度提高了27.3%，相较于其他三种算法也提升了16.15%-69.98%。

关键词：可见光定位正弦人口映射柯西分布麻雀搜索算法随机森林

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思政课教师一体化建设的认知维度与行动逻辑

思想政治课教学 2024年第2期 76-80页

作者：刘寿堂蔡淋芬重庆师范大学马克思主义学院重庆商务职业学院马克思主义学院

统筹推进大中小学思政课一体化建设,是新时代实现思政课内涵式发展的战略举措。中小学段是青少年“拔节孕穗”的重要阶段,中小学段的思政课一体化建设既是大中小思政课一体化建设的关键环节,也是当前实践过程中的薄弱环节。教师是立教... 详细信息

统筹推进大中小学思政课一体化建设,是新时代实现思政课内涵式发展的战略举措。中小学段是青少年“拔节孕穗”的重要阶段,中小学段的思政课一体化建设既是大中小思政课一体化建设的关键环节,也是当前实践过程中的薄弱环节。教师是立教之本、兴教之源。中小学思政课教师应明确自己在思政课一体化建设链条中的主体角色与担当,精准把握思政课一体化的内涵要义,立足教育教学实践切实做出自己的学段性贡献,致力于立德树人的根本任务实现。

关键词：中小学思政教师思政课一体化认知维度行动逻辑

考虑残余应力影响的典型钢结构对接焊缝缺陷定位研究

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建筑钢结构进展 2024年第4期26卷 112-120页

作者：陈悦潘学豪邓淋方重庆交通大学山区桥梁及隧道工程国家重点实验室重庆400074 重庆交通大学土木工程学院重庆400074

对接焊缝为典型的钢结构焊缝形式,其位置处的裂纹和气孔型缺陷的准确检测对于钢结构维护有着重要的意义,使用磁记忆检测技术对焊缝裂纹和气孔型缺陷进行定位时,传统的零点极值理论由于焊接残余应力的影响,难以区分残余应力、焊接裂纹和... 详细信息

对接焊缝为典型的钢结构焊缝形式,其位置处的裂纹和气孔型缺陷的准确检测对于钢结构维护有着重要的意义,使用磁记忆检测技术对焊缝裂纹和气孔型缺陷进行定位时,传统的零点极值理论由于焊接残余应力的影响,难以区分残余应力、焊接裂纹和气孔型缺陷所产生的磁信号,从而在实际检测中造成缺陷定位的误判和漏判,因此,从焊接裂纹和气孔型缺陷和残余应力所在区域磁信号产生机理的不同入手,开展考虑残余应力影响下的焊接裂纹和气孔型缺陷定位检测研究。首先对焊接残余应力与裂纹和气孔型缺陷产生磁信号的机理进行分析,提出采用三维磁模量梯度极值判定方式来区分残余应力与裂纹和气孔型缺陷产生的磁信号;其次再进行焊接缺陷有限元COMSOL模拟,将所得磁信号代入梯度极值特征公式中进行表征判断;最后为了验证模拟表征判断的准确性,人工制作焊接钢板,提取三维磁信号进行分析。研究结果表明,理论分析、数值模拟与试验结果相互吻合,三维磁模量梯度极值能定位焊接缺陷并定量表征缺陷的长度,且裂纹和气孔型的三维磁模量梯度值远远高于无缺陷残余应力区域的梯度值。

关键词：焊缝裂纹气孔型缺陷磁记忆检测 COMSOL模拟三维磁模量梯度

基于头发蛋白质组学区分个人特质的方法学探究

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生物化学与生物物理进展 2024年第1期51卷 230-240页

作者：吴晓淋张涛徐平张亚莉张振鹏贵州大学医学院贵阳550025 军事科学院军事医学研究院生命组学研究所蛋白质组学国家重点实验室国家蛋白质科学中心(北京)北京蛋白质组研究中心北京102206 中国医学科学院蛋白组学与新药研发创新单元北京102206

目的头发是一类重要的皮肤附属物,主要由角蛋白和角蛋白相关蛋白等组成。不同种族及性别样本的头发蛋白质组成和占比存在差异,且目前缺乏高效率提取头发蛋白的方法。本文探究基于定量头发蛋白质组学方法,旨在探索该方法区分不同个体的... 详细信息

目的头发是一类重要的皮肤附属物,主要由角蛋白和角蛋白相关蛋白等组成。不同种族及性别样本的头发蛋白质组成和占比存在差异,且目前缺乏高效率提取头发蛋白的方法。本文探究基于定量头发蛋白质组学方法,旨在探索该方法区分不同个体的可能性。方法以3例头发样本,对样品处理方法和裂解缓冲液进行探究,发展一种名为PLEE(PTM lab for protein extraction from hair with high efficiency)的稳定、高效的头发蛋白质提取方法,对7例人发样本,以PLEE法进行提取,结合胶内消化方法进行蛋白质组学实验,产出蛋白质组学数据,分析个体间的头发蛋白质组成及占比。结果共鉴定274种蛋白质,共有的蛋白质107种,非共有蛋白质种类在57~119,部分样本存在独特鉴定蛋白。使用共鉴定107种蛋白质进行定量蛋白质组分析,通过聚类和主成分分析,可将各样本进行区分,且技术重复样本可聚在一起,表明流程的稳定性。另外,筛选出10个关键蛋白(KRT33A、KRTAP9-6、KRT83、KRTAP7-1、KRT32、BLMH、KRT38、KRTAP11-1、NPAS1、KRTAP4-3)在不同个体之间差异比较大且在同个体中蛋白质鉴定稳定。结论不同个体的头发蛋白质组成存在差异,筛选出的10个蛋白质有望作为区分个体特质的关键蛋白,在个体识别、刑侦方面具有重大的应用潜力。

关键词：头发蛋白质组学个人特质 PLEE

云南重楼中两个新皂苷及乙酰胆碱酯酶抑制活性研究

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中药材 2024年 1966-1974页

作者：舒童刘荣军汪凤淋田芳周斌贵州健康职业学院中医药系铜仁市碧江区中等职业学校医技部

目的:研究云南重楼Paris polyphylla Smith ***(Franch.)Hand.-Mazz.侧根中的75%乙醇提取物的化学成分及其抗乙酰胆碱酯酶活性。方法:采用YWD-3F大孔吸附树脂、硅胶层析柱、Rp-18、Sephadex LH-20葡聚糖凝胶和制备以及半制备HPLC等,结... 详细信息

目的:研究云南重楼Paris polyphylla Smith ***(Franch.)Hand.-Mazz.侧根中的75%乙醇提取物的化学成分及其抗乙酰胆碱酯酶活性。方法:采用YWD-3F大孔吸附树脂、硅胶层析柱、Rp-18、Sephadex LH-20葡聚糖凝胶和制备以及半制备HPLC等,结合现代波谱技术进行成分分离与结构鉴定,并用Ellman法评价部分化合物的乙酰胆碱酯酶抑制活性。结果:从云南重楼侧根中分离得到15个甾体皂苷类化合物,分别鉴定为:(25R)-spirost-5-en-3β,7β, 17α-triol-3-O-α-L-rhanmopyranosyl-(1→4)-α-L-rhanmopyranosyl-(1→4)-[α-L-rhanmopyranosyl-(1→2)]-β-D-glucopyranoside(1)、26-O-β-D-glucopyranosyl-17(20)-dehydrokryptogenin-3-O-α-L-arabinofuranosyl-(1→4)-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)]-O-β-D-glucopyranoside(2)、parisyunnanoside G(3)、parisyunnanoside H(4)、parisyunnanoside I(5)、(23S,24S)-spirost-5,25(27)-diene-1β,3β,21,23α,24α-pentol-1-O-β-D-xylopyranosyl-(1→3)-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)]-β-D-glucopyranosyl-24-O-β-D-fucopyranoside(6)、padelaoside A(7)、polyphyosideⅣ(8)、polyphyllosideⅢ(9)、floribundasaponin B(10)、ypsilandroside L(11)、parisverticoside C(12)、pennogenin-3-O-β-D-glucopyranosyl-(1→5)-α-L-arabinofuranosyl-(1→4)-[α-L-rhamnopyranosyl-(1→2)]-β-D-glucopyranoside(13)、pennogenin-3-O-β-D-glucopyranoside(14)、pennogenin-3-O-α-L-arabibofuranosyl-(1→4)-β-D-glucopyranoside(15)。结论:其中,化合物1、2为新化合物,化合物3～14为首次从云南重楼侧根中分离得到。对其中的12个化合物进行抗乙酰胆碱酯酶活性的生物测定。结果表明,化合物15表现出一定的乙酰胆碱酯酶抑制活性,IC50值为39.229μmol/L。

关键词：云南重楼侧根化学结构乙酰胆碱酯酶抑制活性

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SVM样本约简算法研究综述

计算机科学 2024年第7期51卷 59-70页

作者：张代俐汪廷华朱兴淋赣南师范大学数学与计算机科学学院江西赣州341000

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化原则发展起来的一种有监督的机器学习算法,它有效克服了局部最小和维数灾难等问题,具有良好的泛化性能,并被广泛应用于模式识别和人工智能领域。但SVM的学... 详细信息

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化原则发展起来的一种有监督的机器学习算法,它有效克服了局部最小和维数灾难等问题,具有良好的泛化性能,并被广泛应用于模式识别和人工智能领域。但SVM的学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低,对于大规模训练集,采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢,有时甚至无法执行的问题。为了缓解SVM在大规模训练集上存储需求高、训练时间长等问题,学者们提出了SVM样本约简算法。文中首先介绍了SVM理论基础,然后从基于聚类、几何分析、主动学习、增量学习和随机抽样5个方面系统综述了SVM样本约简算法的研究现状,讨论了各种SVM样本约简算法的优缺点,最后总结全文并展望未来。

关键词：支持向量机大规模数据集样本约简机器学习分类