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晋蒙陕甘宁接壤区建设种子生产基地的探讨

北京农学院学报 2000年第3期15卷 6-9页

作者：康恩宽宋俊浩北京农学院农学系北京102206 陕西省旬邑县农技中心旬邑711300

晋蒙陕甘宁 5省区接壤区包括山西省吕梁地区、忻州地区、内蒙古自治区伊克昭盟、陕西省的榆林地区、延安市、宁夏回族自治区银南地区和甘肃省庆阳地区 .这 7个地市具有大致相同的经济基础、政治背景和文化传统 ,相同或相近的农业生产条... 详细信息

晋蒙陕甘宁 5省区接壤区包括山西省吕梁地区、忻州地区、内蒙古自治区伊克昭盟、陕西省的榆林地区、延安市、宁夏回族自治区银南地区和甘肃省庆阳地区 .这 7个地市具有大致相同的经济基础、政治背景和文化传统 ,相同或相近的农业生产条件 ,又是全国西部地区的能源基地 .随着农业生产和国民经济的迅速发展 ,优质种子供不应求 .大力发展接壤区种子生产 ,建立全国乃至世界范围的种子生产基地 ,不仅可以缓解种子的供求矛盾 ,而且也可充分发挥该区农业的优质生态资源条件 ,对加快西部地区开发建设具有重大的现实意义 ,也可使该地区农业生产迅速上一个新台阶 ,使农民尽快脱贫致富。

关键词：种子生产基地建设黄河上中游地区

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高速地铁隧道内运行气动特性分析

铁道车辆 2023年第4期61卷 66-72页

作者：姚拴宝宋军浩陈大伟丁叁叁郑静中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111

频繁启停是高速地铁在隧道内运行的特点,文章采用动模型试验数据验证了基于重叠网格技术的数值计算方法的准确性,分析了4种不同的启停模式对高速地铁隧道空气动力学效应的影响,并与匀速通过隧道的工况进行了对比。结果发现:启停模式对... 详细信息

频繁启停是高速地铁在隧道内运行的特点,文章采用动模型试验数据验证了基于重叠网格技术的数值计算方法的准确性,分析了4种不同的启停模式对高速地铁隧道空气动力学效应的影响,并与匀速通过隧道的工况进行了对比。结果发现:启停模式对列车通过隧道的气动特性影响较大,启动加速的时间越短,车体压力波峰峰值和气动阻力越大,且列车启动位置距隧道口越近,车体表面压力波峰峰值和气动阻力就越大,但气动阻力的增加幅度较小;相比于匀速通过隧道,列车在隧道内启停过程加减速时间为5 s时,车体表面压力波峰峰值和气动阻力都明显增大;加速时间为5 s与15 s相比压力波峰峰值增加20%。列车在隧道中心停车时,隧道和车体表面仍然存在压力波动,且在停车30 s内压力波幅值基本不变,对于大阻塞比高速地铁列车,应该适当考虑站台停车时压力波对车内乘客安全舒适性的影响。

关键词：高速地铁隧道运行加减速时间气动特性

轨道列车开关门过程对客室温度影响的数值仿真研究

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铁道车辆 2022年第6期60卷 25-29页

作者：王维斌陈大伟姚拴宝宋军浩中车青岛四方机车车辆股份有限公司国家工程技术研究中心山东青岛266111

轨道列车到达车站后,在开关门过程中,客室内气流与环境气流产生热量交换,特别是在高寒、高热气候条件下,开关门过程会对客室内温度场分布产生一定的影响。为了评估开关门过程对列车客室温度变化的影响程度,文章建立了某轨道列车包括客... 详细信息

轨道列车到达车站后,在开关门过程中,客室内气流与环境气流产生热量交换,特别是在高寒、高热气候条件下,开关门过程会对客室内温度场分布产生一定的影响。为了评估开关门过程对列车客室温度变化的影响程度,文章建立了某轨道列车包括客室空间、送风道、回风道、废排风道等主要结构在内的客室内流场三维几何模型,定义了车门机构区域的运动规律,采用动网格处理了车门机构的开关运动,针对夏季(外温35℃)及冬季(外温-25℃)工况列车开关门过程中客室内温度场变化进行了非稳态计算并分析了客室内流场分布。结果表明,列车整体风道设计可以有效地向客室区域送风,整个客室气流组织分布均匀,60 s开关门过程对车门区域的温度分布产生显著影响,但是对客室区域温度场的影响范围较小而且影响时间较短,在关门后约20~30 s,客室温度分布即恢复到开门前状态。

关键词：轨道列车空调通风开关门温度场数值仿真

地铁车辆不同载客工况客室流场及温度场数值仿真研究

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铁道车辆 2024年第3期62卷 71-75页

作者：王维斌姚拴宝陈大伟宋军浩中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111

针对地铁车辆乘客数量变化幅度较大的特点,基于AW0空载通风、AW1半冷、AW2定员全冷3种工况,建立包括乘客人体模型、客室空间、风道、门窗、座椅等在内的三维整车全流场几何模型,采用六面体网格进行客室计算域的空间离散,完成客室空间气... 详细信息

针对地铁车辆乘客数量变化幅度较大的特点,基于AW0空载通风、AW1半冷、AW2定员全冷3种工况,建立包括乘客人体模型、客室空间、风道、门窗、座椅等在内的三维整车全流场几何模型,采用六面体网格进行客室计算域的空间离散,完成客室空间气流组织分布、典型截面速度场及制冷温度场的仿真计算和对比分析。研究表明,地铁车辆空调通风系统及风道的设计合理,整个客室空间的气流组织分布均匀。地铁车辆根据载客人数的变化,通过合理调节送风量及送风温度,减少能源消耗的同时,可以满足车辆工程设计的要求。

关键词：地铁车辆载客工况空调通风系统数值仿真内流场

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高速动车组下沉式受电弓区域流场特性研究

铁道车辆 2024年第3期62卷 49-53页

作者：宋军浩鲁海洋陈大伟刘加利中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111

高速动车组车顶高压受流设备受运行环境的影响易产生积污积雪现象,进而引发车顶雪闪及高压设备故障问题。为研究高速动车组下沉式受电弓弓盆区域流场特性,文章采用三维不可压缩Navier-Stokes方程和SSTκ-ω双方程湍流模型,对8辆编组高... 详细信息

高速动车组车顶高压受流设备受运行环境的影响易产生积污积雪现象,进而引发车顶雪闪及高压设备故障问题。为研究高速动车组下沉式受电弓弓盆区域流场特性,文章采用三维不可压缩Navier-Stokes方程和SSTκ-ω双方程湍流模型,对8辆编组高速动车组受电弓区域的压力场和速度场进行了数值模拟。研究结果表明:因受电弓监视器、弓盆结构及受电弓弓头的影响,下沉式受电弓弓盆区域流场3车位置和6车位置差异较大;距离弓盆底部平面不同高度位置处平面速度存在低速涡流区,不利于实现气流对弓盆区域冲刷作用。采用减小弓盆深度和弓盆前后斜面倾角方案对弓盆底部区域流场进行了优化,3车受电弓弓盆0~8m/s低速区域占比从61.03%降低至39.68%和6.27%,6车受电弓弓盆0~8m/s低速区域占比从45.77%降低至32.54%和20.39%,气流速度得到明显改善,可以有效避免污物和雪颗粒沉积。

关键词：高速动车组受电弓覆雪闪络流场

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纳米金刚石对癫痫模型P65表达的影响

华中科技大学学报（医学版） 2020年第4期49卷 424-429页

作者：都昇宋君浩刘丹琼张欣王泳怡易杭谢晓桐何嫣朱晓琴广州医科大学基础医学院生理学教研室广州511436

目的观察纳米金刚石(Nanodiamond,ND)对癫痫动物模型的作用及其对癫痫细胞模型和癫痫大鼠海马组织NF-κB亚基P65表达的影响。方法无镁细胞外液诱导细胞癫痫模型,腹腔注射戊四氮(PTZ)致急性大鼠癫痫模型,将细胞和动物随机分为4组:对照组(... 详细信息

目的观察纳米金刚石(Nanodiamond,ND)对癫痫动物模型的作用及其对癫痫细胞模型和癫痫大鼠海马组织NF-κB亚基P65表达的影响。方法无镁细胞外液诱导细胞癫痫模型,腹腔注射戊四氮(PTZ)致急性大鼠癫痫模型,将细胞和动物随机分为4组:对照组(Control)、致痫组(EPI)、ND干预组(ND+EPI)以及ND对照组(ND);细胞模型采用CCK-8法检测各组活性,动物模型根据Racine癫痫发作标准评估癫痫大鼠发作级别,记录首次发作级别、潜伏期、持续时间;记录腹腔注射PTZ后大鼠癫痫发作时海马脑电图的变化。Western blot和qRT-PCR检测神经元和海马组织NF-κB P65表达水平。结果细胞实验表明,对照组和ND对照组细胞活性正常,致痫组细胞活性较对照组降低(P<0.05),ND干预组细胞活性较对照组降低而较致痫组升高(均P<0.05);动物实验观察到对照组和ND对照组大鼠癫痫发作0级,为正常脑电波型,致痫组大鼠癫痫发作Ⅳ~Ⅴ级,脑电波记录到明显尖波、棘波或棘-慢波等痫样波,波幅大,ND干预组大鼠癫痫发作级别Ⅲ~Ⅳ级,与致痫组相比潜伏期延长(P<0.05),持续时间缩短(P<0.05),尖波等痫样波明显减少,幅度明显缩小(P<0.05)。Western blot和qRT-PCR结果显示,ND干预组、致痫组NF-κB P65表达水平较对照组升高,ND干预组较致痫组表达水平显著下降(均P<0.05),而ND对照组NF-κB P65表达水平与对照组比较差异无统计学意义。结论纳米金刚石对海马神经元有保护作用,能抑制大鼠癫痫发作,其机制可能与下调NF-κB亚基P65的水平有关。

关键词：纳米金刚石癫痫 P65

Mask guided diverse face image synthesis

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Frontiers of Computer Science 2022年第3期16卷 67-75页

作者： song SUN Bo ZHAO Muhammad MATEEN Xin CHEN junhao WEN School of Big Data&Software Engineering Chongqing UniversityChongqing 401331China Department of Computer Science The University of British ColumbiaVancouve BC V6T 1Z4Canada Department of Computer Science Air University Multan CampusMultan 60000Pakistan

Recent studies have shown remarkable success in face image generation ***,existing approaches have limited diversity,quality and controllability in generating *** address these issues,we propose a novel end-to-end learning framework to generate diverse,realistic and controllable face images guided by face *** face mask provides a good geometric constraint for a face by specifying the size and location of different components of the face,such as eyes,nose and *** framework consists of four components:style encoder,style decoder,generator and *** style encoder generates a style code which represents the style of the result face;the generator translate the input face mask into a real face based on the style code;the style decoder learns to reconstruct the style code from the generated face image;and the discriminator classifies an input face image as real or *** the style code,the proposed model can generate different face images matching the input face mask,and by manipulating the face mask,we can finely control the generated face *** empirically demonstrate the effectiveness of our approach on mask guided face image synthesis task.

关键词： face image generation image translation generative adversarial networks

Effort-aware cross-project just-in-time defect prediction framework for mobile apps

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Frontiers of Computer Science 2022年第6期16卷 15-29页

作者： Tian CHENG Kunsong ZHAO song SUN Muhammad MATEEN junhao WEN School of Big Data and Software Engineering Chongqing UniversityChongqing401331China School of Computer Science Wuhan UniversityWuhan430072China Department of Computer Science Air University Multan CampusMultan60000Pakistan

As the boom of mobile devices,Android mobile apps play an irreplaceable roles in people’s daily life,which have the characteristics of frequent updates involving in many code commits to meet new ***-in-Time(JIT)defect prediction aims to identify whether the commit instances will bring defects into the new release of apps and provides immediate feedback to developers,which is more suitable to mobile *** the within-app defect prediction needs sufficient historical data to label the commit instances,which is inadequate in practice,one alternative method is to use the cross-project *** this work,we propose a novel method,called KAL,for cross-project JIT defect prediction task in the context of Android mobile *** specifically,KAL first transforms the commit instances into a high-dimensional feature space using kernel-based principal component analysis technique to obtain the representative ***,the adversarial learning technique is used to extract the common feature embedding for the model *** conduct experiments on 14 Android mobile apps and employ four effort-aware indicators for performance *** results on 182 cross-project pairs demonstrate that our proposed KAL method obtains better performance than 20 comparative methods.

关键词： kernel-based principal component analysis adversarial learning just-in-time defect prediction cross-project model

Augmented Deep Multi-Granularity Pose-Aware Feature Fusion Network for Visible-Infrared Person Re-Identification

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Computers, Materials & Continua 2023年第12期77卷 3467-3488页

作者： Zheng Shi Wanru song junhao Shan Feng Liu School of Educational Science and Technology Nanjing University of Posts and TelecommunicationsNanjing210013China

Visible-infrared Cross-modality Person Re-identification(VI-ReID)is a critical technology in smart public facilities such as cities,campuses and *** aims to match pedestrians in visible light and infrared images for video surveillance,which poses a challenge in exploring cross-modal shared information accurately and ***,multi-granularity feature learning methods have been applied in VI-ReID to extract potential multi-granularity semantic information related to pedestrian body structure ***,existing research mainly uses traditional dual-stream fusion networks and overlooks the core of cross-modal learning networks,the fusion *** paper introduces a novel network called the Augmented Deep Multi-Granularity Pose-Aware Feature Fusion Network(ADMPFF-Net),incorporating the Multi-Granularity Pose-Aware Feature Fusion(MPFF)module to generate discriminative *** efficiently explores and learns global and local features with multi-level semantic information by inserting disentangling and duplicating blocks into the fusion module of the backbone ***-Net also provides a new perspective for designing multi-granularity learning *** incorporating the multi-granularity feature disentanglement(mGFD)and posture information segmentation(pIS)strategies,it extracts more representative features concerning body structure *** Local Information Enhancement(LIE)module augments high-performance features in VI-ReID,and the multi-granularity joint loss supervises model training for objective feature *** results on two public datasets show that ADMPFF-Net efficiently constructs pedestrian feature representations and enhances the accuracy of VI-ReID.

关键词： Visible-infrared person re-identification multi-granularity feature learning modality