检索结果-南通市图书馆

基于SimCSE框架融合预训练模型层级特征的文本匹配

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计算机系统应用 2024年第7期33卷 103-111页

作者：盛成城陈进东张健北京信息科技大学计算机学院北京100192 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 智能决策与大数据应用北京市国际科研合作基地北京100192

SimCSE框架仅使用分类令牌[CLS]token作为文本向量,同时忽略基座模型内层级信息,导致对基座模型输出语义特征提取不充分.本文基于SimCSE框架提出一种融合预训练模型层级特征方法SimCSE-HFF(SimCSE with hierarchical feature fusion,Sim... 详细信息

SimCSE框架仅使用分类令牌[CLS]token作为文本向量,同时忽略基座模型内层级信息,导致对基座模型输出语义特征提取不充分.本文基于SimCSE框架提出一种融合预训练模型层级特征方法SimCSE-HFF(SimCSE with hierarchical feature fusion,SimCSE-HFF).SimCSE-HFF基于双路并行网络,使用短路径和长路径强化特征学习,短路径使用卷积神经网络学习文本局部特征并进行降维,长路径使用双向门控循环神经网络学习深度语义信息,同时在长路径中利用自编码器融合基座模型内部其他层特征,解决模型对输出特征提取不充分的问题.在STS-B的中文与英文数据集上,SimCSE-HFF方法效果在语义相似度Spearman和Pearson相关性指标上优于传统方法,在不同预训练模型上均得到提升;在下游任务检索问答上也优于SimCSE框架,具有更优秀的通用性.

关键词：文本匹配 SimCSE 特征融合自编码器并行网络

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In situ Raman,FTIR,and XRD spectroscopic studies in fuel cells and rechargeable batteries

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Nano Research 2023年第4期16卷 4855-4866页

作者： Fan Gao Xiang-dong Tian Jia-Sheng Lin jin-Chao dong Xiu-Mei Lin Jian-Feng Li Xiamen Cardiovascular Hospital State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid SurfacesCollege of Chemistry and Chemical EngineeringCollege of EnergyXiamen UniversityXiamen 361005China Department of Chemistry and Environment Science Fujian Province University Key Laboratory of Analytical ScienceMinnan Normal UniversityZhangzhou 363000China

As state-of-the-art electrochemical energy conversion and storage(EECS)techniques,fuel cells and rechargeable batteries have achieved great success in the past ***,modern societies’ever-growing demand in energy calls for EECS devices with high efficiency and enhanced performance,which mainly rely on the rational design of catalysts,electrode materials,and electrode/electrolyte interfaces in EESC,based on in-deep and comprehensive mechanistic understanding of the relevant electrochemical redox *** an understanding can be realized by monitoring the dynamic redox reaction processes under realistic operation conditions using in situ techniques,such as in situ Raman,Fourier transform infrared(FTIR),and X-ray diffraction(XRD)*** techniques can provide characteristic spectroscopic information of molecules and/or crystals,which are sensitive to structure/phase changes resulted from different electrochemical working conditions,hence allowing for intermediates identification and mechanisms *** review described and summarized recent progress in the in situ studies of fuel cells and rechargeable batteries via Raman,FTIR,and XRD *** applications of these in situ techniques on typical electrocatalytic electrooxidation reaction and oxygen reduction reaction(ORR)in fuel cells,on representative high capacity and/or resource abundance cathodes and anodes,and on the solid electrolyte interface(SEI)in rechargeable batteries are *** discuss how these techniques promote the development of novel EECS systems and highlight their critical importance in future EECS research.

关键词： in situ spectroscopy Raman Fourier transform infrared spectroscopy(FTIR) X-ray diffraction(XRD) fuel cells rechargeable batteries

Self-assembly into Polymorphic 2D Nanosheets with Crystallization-Induced Emission Enhancement

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Chinese Journal of Chemistry 2022年第7期40卷 832-837页

作者： He Zhang dong jin dongqing Lin Lei Huang jin Wang Shasha Wang Linghai Xie Centre for Molecular Systems and Organic Devices(CMSOD) Key Laboratory for Organic Electronics and Information Displays&Institute of Advanced MaterialsJiangsu National Synergetic Innovation Center for Advanced Materials(SICAM)Nanjing University of Posts&TelecommunicationsNanjingJiangsu 210023China

Organic micro/nanocrystals with polymorphic tailorability and perfect platform to modulate decode the complex relationship among molecular structures,supramolecular/noncovalent interactions,aggregates and exciton ***,we precisely tune the polymorphic two-dimensional organic nanosheets(2DONs)of cyano-spirocyclic aromatic hydrocarbon(2'-CN-SFX),where the crystal growth processes are dominated by precursor *** low concentration(ca.2 mmol/L)affords the rhombus-like nanosheets with monoclinic P21/c space group,in which molecules adopt antiparallel and slipped stacking *** contrast,the high concentration(ca.4 mmol/L)favors herringbone-like molecular packing pattern and then generates shuttle-like nanosheets with monoclinic C2/c space *** above polymorphic nanosheets exhibit unprecedented crystallization-induced emission en-hancement(CIEE)feature that increases the photoluminescence quantum yields(PLQYs)from 16%in solution,21%in amorphous film to 37%-39%in crystalline *** result will offer promising opportunities for nanophotonics and organic intelligent semi-conductors.

关键词： Polymorphism Self-assembly 2D nanostructures Steric design Crystallization-induced emission enhancement Supramolecular chemistry

揭示明确定义的金属-N_(4)位点在电催化硝酸盐还原中的活性趋势

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Chinese Journal of Catalysis 2024年第4期59卷 195-203页

作者：蒋远杨级李沐霖王雪佳杨娜陈伟平董金超李剑锋厦门大学能源学院固体表面物理化学国家重点实验室化学化工学院厦门大学物理科学与技术学院能源材料化学协同创新中心福建厦门361005 福建能源材料科学与技术创新实验室(嘉庚创新实验室) 福建厦门361005 电子科技大学材料与能源学院四川成都611731

氨是一种重要的化工原材料,广泛用于肥料、药物、塑料以及其它化工产品的生产.特别是,氨作为一种绿色、新型的替代燃料,正逐渐被视为未来可持续能源体系的重要组成部分之一.近期,研究者们提出了一种新的等离子体电催化合成氨的方法,为... 详细信息

氨是一种重要的化工原材料,广泛用于肥料、药物、塑料以及其它化工产品的生产.特别是,氨作为一种绿色、新型的替代燃料,正逐渐被视为未来可持续能源体系的重要组成部分之一.近期,研究者们提出了一种新的等离子体电催化合成氨的方法,为氨的生产开辟了新的途径.该方法首先在等离子处理条件下将空气中的氮气和氧气氧化成为氮氧化物;然后,通过电催化还原NOx-(主要为NO_(2)-/NO3-等)合成氨.在该过程中,金属-氮-碳单原子(M-N-C SACs)催化剂因其金属原子利用率高、活性和选择性好等优点而受到广泛关注.然而,由于当前催化剂合成路线的可控性不足,导致金属中心的配位环境复杂,MNx配位数(x=2-5)不明确,阻碍了对催化剂本征活性趋势的深入揭示.为了解决上述问题,研究者们开始关注具有均匀且明确MN_(4)结构的金属酞菁(MPc),并将其作为模型催化剂,用于深入研究电催化硝酸盐还原反应的活性位点和反应机理.本文将六种具有明确MN_(4)结构的金属酞菁催化剂(M=Mn,Fe,Co,Ni,Cu和Zn)负载在卡博特碳黑XC-72R载体上,并探究了不同金属中心的MN_(4)位点对硝酸盐还原合成氨的活性影响.扫描电子显微镜、X射线光电子能谱以及氮气吸脱附等温曲线结果表明,六种不同金属中心的MPc/XC-72R催化剂间的差异仅在于金属中心,从而排除了载体等其他因素的干扰.实验结果显示,金属中心对硝酸盐还原合成氨的活性顺序为:FeN_(4)>CuN_(4)>NiN_(4)>MnN_(4)>CoN_(4)>ZnN_(4).其中,FeN_(4)位点表现出最好的催化活性,在-1.0 V ***时,氨的法拉第效率达到83.3%,产率为2.94 mgNH3 h^(-1)cm^(-2),转化频率(TOF)为4395.2 h^(-1).相比之下,在相同条件下,ZnN_(4)位点上亚硝酸盐的选择性和产率最高,亚硝酸盐的法拉第效率为49.1%,产率达到16.8 mgNO_(2)h^(-1)cm^(-2).此外,FeN_(4)位点的单原子催化剂表现出较好的循环稳定性,在-0.8 V ***的电位下,经过20次循环测试,氨的法拉第效率仍能维持在80%左右.密度泛函理论计算结果表明,FeN_(4)位点对NO_(2)中间体和氢原子具有适宜的吸附能,有利于硝酸盐加氢进一步生成氨.相比之下,NO_(2)在ZnN_(4)位点上吸附很弱,导致NO_(2)容易从催化剂表面脱附至溶液中,形成亚硝酸盐副产物.此外,计算结果还显示,FeN_(4)位点上硝酸还原反应的决速步骤NO*→HNO*的自由能差仅为0.07 eV,进一步证实了FeN_(4)位点在硝酸盐还原合成氨反应中的优异活性.综上,本文系统研究了六种具有明确MN_(4)结构的金属酞菁催化剂在硝酸盐还原合成氨反应中的活性趋势,并探究了不同MN_(4)位点对硝酸盐还原的活性影响.结合密度泛函理论计算,揭示了不同MN_(4)位点对硝酸盐还原反应的机理.为深刻理解硝酸盐还原反应机制,指导设计高效活性位提供了参考.

关键词：电催化金属酞菁金属-N_(4) 硝酸根还原成氨活性趋势

玉米大斑病菌转录调节因子StFlo8互作蛋白的筛选与鉴定

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农业生物技术学报 2024年第6期32卷 1385-1392页

作者：孙贺贺王程泽贾京哲申珅郝志敏董金皋河北农业大学华北作物改良与调控国家重点实验室/河北省农业微生物生物信息利用技术创新中心/河北省植物生理与分子病理学重点实验室

Flo8 (flocculation 8)基因是cAMP途径下游的关键转录调控因子，在真菌生长发育调控中发挥重要作用。本课题组前期初步明确了玉米大斑病菌(Setosphaeria turcica) StFlo8基因参与调控其附着胞发育及侵染丝形成。本研究利用大肠杆菌(Esch... 详细信息

Flo8 (flocculation 8)基因是cAMP途径下游的关键转录调控因子，在真菌生长发育调控中发挥重要作用。本课题组前期初步明确了玉米大斑病菌(Setosphaeria turcica) StFlo8基因参与调控其附着胞发育及侵染丝形成。本研究利用大肠杆菌(Escherichia coli)表达系统对该基因与谷胱甘肽S-转移酶(glutathione S-transferase, GST)标签进行异源表达，进一步通过GST融合蛋白沉降技术(GST pull-down)从玉米大斑病菌菌丝蛋白中筛选可能与StFlo8有互作关系的蛋白，并通过酵母双杂交对其中部分蛋白进行互作关系的验证。结果表明，原核表达获得大小为116 kD的目标产物，与GST-StFlo8大小一致。将成功纯化的表达产物经GST pull-down，共获得41种和StFlo8可能有互作关系的蛋白。挑选其中部分蛋白进行酵母双杂交验证，发现Flo8与FAD依赖性氧化还原酶(FAD-dependent oxidoreductase)(GenBank No.165285)有互作关系。本研究初步明确了StFlo8的互作蛋白，为进一步解析玉米大斑病菌StFlo8活性调控分子机制提供了有效参考。

关键词：玉米大斑病菌 Flocculation 8 (Flo8) 谷胱甘肽-S-转移酶融合蛋白沉降技术互作蛋白

重组酶聚合酶扩增技术检测南美白对虾急性肝胰腺坏死病

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农业生物技术学报 2024年第4期32卷 961-973页

作者：金东升漏懿荣王瑶华段丽君李其昂陈琛闫茂仓陈炯周前进宁波大学农产品质量安全危害因子与风险防控国家重点实验室宁波大学海洋学院浙江省海洋水产养殖研究所浙江省近岸水域生物资源开发与保护重点实验室

急性肝胰腺坏死病(acute hepatopancreatic necrosis disease, AHPND)是一种新近出现的对虾(Penaeidae)细菌性疾病，给世界范围内的对虾养殖业造成了巨大的经济损失。AHPND主要由携带毒力基因pirA和pirB的弧菌(Vibrio spp.)引起。本研究... 详细信息

急性肝胰腺坏死病(acute hepatopancreatic necrosis disease, AHPND)是一种新近出现的对虾(Penaeidae)细菌性疾病，给世界范围内的对虾养殖业造成了巨大的经济损失。AHPND主要由携带毒力基因pirA和pirB的弧菌(Vibrio spp.)引起。本研究以pirA和pirB为检测靶标，分别设计和筛选特异性引物和探针，建立重组酶聚合酶扩增(recombinase polymerase amplification, RPA)方法。RPA反应在39℃下进行，反应时间设定为20 min。结果显示，针对pirA和pirB基因分别筛选到1套引物/探针组合。应用该引物/探针组合对RPA方法进行系列测试，发现引物/探针组合均能够特异性检出目标毒力基因，对溶藻弧菌(Vibrio alginolyticus)、副溶血弧菌(V. parahaemolyticus)，以及虾肝肠孢虫(Enterocytozoon hepatopenaei)等13种微生物的基因组DNA未出现扩增。灵敏度实验结果发现，使用pirA的引物/探针组合最低能够稳定检测出0.01 fg/μL的重组质粒pirAB-pMD19，而使用pirB的引物/探针组合最低能够稳定检测出0.1 fg/μL的重组质粒pirAB-pMD19。经优化，检测pirA和pirB的RPA反应的最优引物浓度为0.4μmol/L，探针浓度为0.16μmol/L。使用优化的引物/探针组合对可疑南美白对虾(Penaeus vannamei)组织样品利用RPA方法进行检测，结果显示，利用建立的RPA方法能够准确地从对虾组织样品中检测到pirA和pirB，综合检测结果与世界动物卫生组织(World Organisation for Animal Health, WOAH)推荐的PCR方法结果一致。综上，本研究分别针对pirA和pirB建立的PRA方法能够快速、准确地检出ANPND病原，而且操作简便、耗时短，有望成为AHPND病害日常监测和快速检测的重要补充。

关键词：重组酶聚合酶技术(RPA) 急性肝胰腺坏死病(AHPND) pirA pirB 检测

玉米大斑病菌cDNA文库的构建及转录因子StMR1互作蛋白的筛选

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生物技术通报 2024年第6期40卷 281-289页

作者：王秋月段鹏亮李海笑刘宁曹志艳董金皋河北农业大学植物保护学院保定071000 华北作物改良与调控国家重点实验室保定071000

【目的】筛选玉米大斑病菌(Setosphaeria turcica)转录因子的互作蛋白,解析黑色素调控转录因子StMR1调控玉米大斑病菌致病性的分子机制。为解析玉米大斑病菌侵染过程中转录因子的调控网络,阐明病菌的致病机理提供参考。【方法】收集玉... 详细信息

【目的】筛选玉米大斑病菌(Setosphaeria turcica)转录因子的互作蛋白,解析黑色素调控转录因子StMR1调控玉米大斑病菌致病性的分子机制。为解析玉米大斑病菌侵染过程中转录因子的调控网络,阐明病菌的致病机理提供参考。【方法】收集玉米大斑病菌菌丝和孢子不同萌发阶段作为试验材料,采用Gateway方法构建玉米大斑病菌cDNA文库,使用同源重组的方法构建转录因子StMR1的诱饵载体,采用酵母双杂交技术筛选其互作蛋白并进行一对一验证。【结果】构建的玉米大斑病菌文库插入的平均片段长度大于1000 bp,初级文库及次级文库的库容量为1.2×107和1.04×107CFU,重组率为100%,可以用于酵母双杂交筛选。成功构建可以用于筛库的诱饵载体pGBKT7-StMR1,经初筛与复筛得到3个互作蛋白,一对一验证短链脱氢酶、糖基转移酶、富含亮氨酸重复序列蛋白均与转录因子StMR1存在互作。【结论】成功构建了丰富度高且质量好的玉米大斑病菌cDNA文库并筛选到了与转录因子StMR1互作的蛋白。

关键词：玉米大斑病菌 cDNA文库转录因子酵母双杂交互作蛋白

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基于DsRNN和多源气象数据的光伏发电功率短期预测

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热能动力工程 2024年第2期39卷 169-174页

作者：朱一昕管梦瑶董金华许德智江南大学物联网工程学院江苏无锡214000 国网无锡供电公司江苏无锡214000

针对传统循环神经网络(RNN)长时间使用会存在梯度爆炸以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,本文提出一种结合注意力机制(Attention)的双重选择循环神经网络(Double selection Recurrent Neural Network, DsRNN),面向短期... 详细信息

针对传统循环神经网络(RNN)长时间使用会存在梯度爆炸以及在处理长时间序列时容易忽略重要时序信息的不足,本文提出一种结合注意力机制(Attention)的双重选择循环神经网络(Double selection Recurrent Neural Network, DsRNN),面向短期光伏发电功率预测的模型。首先,引入气象影响因子数据并根据相关性大小进行修正处理,改变原有单一输入源建立新的数据集;然后,融合注意力机制,提取光伏发电功率的时序特征,挖掘数据之间的深层联系;最终,实现对分布式光伏发电进行较有效、精准的短期功率预测。仿真结果表明:气象数据的输入以及DsRNN光伏发电功率预测模型的使用能完成较高精度的预测任务,误差更小。

关键词：光伏发电功率多源气象改进循环神经网络短期预测

Tissue specific prediction of N^(6)-methyladenine sites based on an ensemble of multi-input hybrid neural network

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BIOCELL 2022年第4期46卷 1105-1121页

作者： CANGZHI JIA dong jin XIN WANG QI ZHAO School of Science Dalian Maritime UniversityDalian116026China School of Computer Science and Software Engineering University of Science and Technology LiaoningAnshan114051China

N^(6)-Methyladenine is a dynamic and reversible post translational modification,which plays an essential role in various biological *** of the current inability to identify m6A-containing mRNAs,computational approaches have been developed to identify m6A sites in DNA *** to improve prediction performance,we introduced a novel ensemble computational approach based on three hybrid deep neural networks,including a convolutional neural network,a capsule network,and a bidirectional gated recurrent unit(BiGRU)with the self-attention mechanism,to identify m6A sites in four tissues of three *** a total of 11 datasets,we selected different feature subsets,after optimized from 4933 dimensional features,as input for the deep hybrid neural *** addition,to solve the deviation caused by the relatively small number of experimentally verified samples,we constructed an ensemble model through integrating five sub-classifiers based on different training *** compared through 5-fold cross-validation and independent tests,our model showed its superiority to previous methods,im6A-TS-CNN and iRNA-m6A.

关键词： M6A sites Deep hybrid neural networks Ensemble model Feature selection