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A disk failure prediction model for multiple issues

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2023年第7期24卷 964-979页

作者： Yunchuan GUAN Yu LIU Ke ZHOU Qiang LI tuanjie wang Hui LI Wuhan National Laboratory for Optoelectronics Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China School of Computer Science and Technology Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China Inspur Electronic Informantion Industry Co. Ltd.Beijing 250000China

Disk failure prediction methods have been useful in handing a single issue,e.g.,heterogeneous disks,model aging,and minority samples.However,because these issues often exist simultaneously,prediction models that can handle only one will result in prediction bias in reality.Existing disk failure prediction methods simply fuse various models,lacking discussion of training data preparation and learning patterns when facing multiple issues,although the solutions to different issues often conflict with each other.As a result,we first explore the training data preparation for multiple issues via a data partitioning pattern,i.e.,our proposed multi-property data partitioning(MDP).Then,we consider learning with the partitioned data for multiple issues as learning multiple tasks,and introduce the model-agnostic meta-learning(MAML)framework to achieve the learning.Based on these improvements,we propose a novel disk failure prediction model named MDP-MAML.MDP addresses the challenges of uneven partitioning and difficulty in partitioning by time,and MAML addresses the challenge of learning with multiple domains and minor samples for multiple issues.In addition,MDP-MAML can assimilate emerging issues for learning and prediction.On the datasets reported by two real-world data centers,compared to state-of-the-art methods,MDP-MAML can improve the area under the curve(AUC)and false detection rate(FDR)from 0.85 to0.89 and from 0.85 to 0.91,respectively,while reducing false alarm rate(FAR)from 4.88%to 2.85%.

关键词： Storage system reliability Disk failure prediction Self-monitoring analysis and reporting technology(SMART) Machine learning

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Data-driven engineering framework with AI algorithm of Ginkgo Folium tablets manufacturing

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Acta Pharmaceutica Sinica B 2023年第5期13卷 2188-2201页

作者： Lijuan Ma Jing Zhang Ling Lin tuanjie wang Chaofu Ma Xiaomeng wang Mingshuang Li Yanjiang Qiao Yongxiang wang Guimin Zhang Zhisheng Wu Beijing University of Chinese Medicine Engineering Research Center for Pharmaceutics of Chinese Materia Medica and New Drug DevelopmentMinistry of EducationBeijing 100029China Jiangsu Kanion Pharmaceutical Co. Ltd.State Key Laboratory of New Technology in Pharmaceutical Process of Traditional Chinese MedicineLianyungang 222001China Yangtze River Pharmaceutical(Group)Co. Ltd.State Pharmaceutical Engineering Technology Research Center of Traditional Chinese MedicineTaizhou 225321China Lunan Pharmaceutical Group Co. Ltd.State Key Laboratory of Generic Technology of Traditional Chinese MedicineLinyi 276005China

Smart manufacturing still remains critical challenges for pharmaceutical manufacturing.Here,an original data-driven engineering framework was proposed to tackle the challenges.Firstly,from sporadic indicators to five kinds of systematic quality characteristics,nearly 2,000,000 real-world data points were successively characterized from Ginkgo Folium tablet manufacturing.Then,from simplex to the multivariate system,the digital process capability diagnosis strategy was proposed by multivariate C_(pk)integrated Bootstrap-t.The C_(pk)of Ginkgo Folium extracts,granules,and tablets were discovered,which was 0.59,0.42,and 0.78,respectively,indicating a relatively weak process capability,especially in granulating.Furthermore,the quality traceability was discovered from unit to end-to-end analysis,which decreased from 2.17 to 1.73.This further proved that attention should be paid to granulating to improve the quality characteristic.In conclusion,this paper provided a data-driven engineering strategy empowering industrial innovation to face the challenge of smart pharmaceutical manufacturing.

关键词： Smart manufacturing Data-driven engineering Artificial intelligence Information fusion Process capability index End-to-end Quality traceability Real-world Ginkgo Folium products

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九味熄风颗粒HPLC指纹图谱及化学成分归属研究

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生物化工 2024年第1期10卷 30-34,39页

作者：戴翠红付娟王团结江苏康缘药业股份有限公司江苏连云港222047 中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室江苏连云港222047

目的:构建九味熄风颗粒的HPLC指纹图谱,获得良好的各色谱分离峰形,获悉其成分归属与含量,准确客观评估九味熄风颗粒的整体质量。方法:采用高效液相色谱法,以Kromasil C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm)为色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸为流动相,梯度... 详细信息

目的:构建九味熄风颗粒的HPLC指纹图谱,获得良好的各色谱分离峰形,获悉其成分归属与含量,准确客观评估九味熄风颗粒的整体质量。方法:采用高效液相色谱法,以Kromasil C18柱(250 mm×4.6 mm,5μm)为色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸为流动相,梯度洗脱,检测波长225 nm,流速0.5 mL/min,柱温30℃。运用相关软件,以11批次的九味熄风颗粒为研究对象,计算其化学成分指纹图谱的相似度,指认图谱共有峰药材来源,结合飞行时间质谱法检测图谱中的主要化学成分。结果:建立了九味熄风颗粒的HPLC指纹图谱;发现并确定17个具有指纹意义的共有峰,可归属到6味药材,其中6个共有峰得到鉴定;各批次九味熄风颗粒样品指纹图谱与标准指纹图谱相似度均大于0.9。结论:该法准确快速获悉各批次原药材、中间体的成分变化,为合理调配提供试验数据支撑,最大程度保证成品的成分含量及组成比例的一致性。

关键词：九味熄风颗粒指纹图谱成分归属

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基于神经网络优化模型的中药复方安慰剂配色模拟研究

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南京中医药大学学报 2024年第1期40卷 18-25页

作者：李航黎盛强周恩丽王团结章晨峰张欣肖伟王振中南京中医药大学康缘中药学院江苏南京210023 中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室江苏连云港222001 江苏康缘药业股份有限公司江苏连云港222001

目的构建粒子群反向传播(Particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络对中药复方颗粒剂安慰剂制备着色剂的用量进行预测,为中药复方颗粒剂安慰剂颜色的模拟提供一种新思路。方法运用BP神经网络建立样品颜色参数L、a^... 详细信息

目的构建粒子群反向传播(Particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络对中药复方颗粒剂安慰剂制备着色剂的用量进行预测,为中药复方颗粒剂安慰剂颜色的模拟提供一种新思路。方法运用BP神经网络建立样品颜色参数L、a^(*)、b^(*)与色素质量分数的模型,利用粒子群算法的全局搜索能力优化BP神经网络权重和偏置,防止模型出现局部最小值,再采用线性降低权系数法和引入变异算子提高粒子群算法的全局寻优能力;以颜色综合评价指标(ΔE)为客观评价标准,验证试验结果。结果训练结果表明,改进的PSO-BP神经网络拟合精度最高达到98.31%;预测结果表明,改进的PSO-BP神经网络的预测误差最小,平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均色差(ΔE)分别为0.4115、2.1646、2.56;制备3种颗粒的验证样品进行验证,验证样品与模型药物的ΔE分别为1.73、2.63、4.11,肉眼直观评价其中两组与模型药物色差较小。结论基于改进粒子群优化算法的BP神经网络可模拟中药复方颗粒剂安慰剂制备着色剂用量预测,可作为安慰剂配色研究的推荐优化模型。

关键词：中药复方颗粒安慰剂颜色模拟神经网络粒子群算法 CIELab颜色系统

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银杏二萜内酯葡胺注射液对缺血性脑卒中小鼠黑质脑区的调控机制研究

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中草药 2024年第11期55卷 3735-3748页

作者：刘子宇徐欣玉吕文欣郭志宏张新庄曹亮王振中田金洲王团结潘贤武子寅肖伟南京中医药大学中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室江苏南京210023 江苏康缘药业股份有限公司江苏连云港222001

目的研究银杏二萜内酯葡胺注射液(Diterpene Ginkgolides Meglumine Injection,DGMI)在C57BL/6J小鼠大脑中动脉闭塞(middle cerebral artery occlusion,MCAO)模型黑质脑区中抗脑缺血再灌注损伤的潜在作用通路。方法C57BL/6J小鼠按随机数字表分为假手术组、模型组、DGMI(25 mg/kg)组及银杏叶提取物761(Ginkgo biloba extract-761,EGb-761,100 mg/kg)组,构建MCAO模型,通过测定各组小鼠术后24 h的改良版神经功能缺损评分和脑梗死率,评价DGMI相较于EGb-761治疗缺血性脑卒中的疗效。进一步利用Illumina二代测序平台对各组小鼠脑组织黑质样本进行高通量转录组测序,并结合基因集富集分析(gene set enrichment analysis,GSEA)、差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)的基因本体(gene ontology,GO)功能和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)通路富集分析等生物信息学分析方法,评价DGMI抗脑缺血再灌注损伤作用及潜在作用机制。采用qRT-PCR验证转录组测序中关键基因表达。结果与假手术组比较,模型组改良版神经功能缺损评分和脑梗死率显著升高(P<0.001);与模型组比较,DGMI组治疗效果与EGb-761接近,可显著改善改良版神经功能缺损评分和脑梗死率(P<0.01、0.001)。转录组的数据降维分析显示,模型组与假手术组样本显著分离。GSEA结果显示,模型组与假手术组对比显著富集35条通路,DGMI组相较于模型组可有效逆转7条通路。与假手术组相比,模型组共筛选出88个DEGs,将其与他人发现的大小鼠MCAO模型组共同差异基因比较(15个),有10个基因相同。模型组GO功能分析主要富集在炎症和细胞趋化等过程,KEGG通路分析主要富集在细胞因子互作、肿瘤坏死因子等信号通路。与模型组相比,DGMI组DEGs的GO功能分析主要富集在神经信号传导过程,KEGG通路分析主要富集在多巴胺能信号通路、神经活性受体配体作用等。qRT-PCR验证与转录组结果基本一致。结论DGMI可有效抵抗脑缺血再灌注损伤,发挥作用的关键基因及信号通路主要集中于抗炎、调节神经突触等生物学过程,可能通过改善多巴胺能通路治疗损伤。

关键词：银杏二萜内酯葡胺注射液缺血性脑卒中黑质大脑中动脉闭塞模型转录组测序

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国际标准在川芎农药残留检测中的应用

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现代农药 2024年第3期23卷 69-75页

作者：董自艳马晓英宋玉华章晨峰王团结刘茫茫中药制药过程控制与智能制造技术全国重点实验室江苏康缘药业股份有限公司江苏连云港222001 梅里埃检测技术(青岛)有限公司山东青岛266000

按照FDA和欧盟法规的农药种类、限度以及方法验证要求,采用改良的QuEChERS法结合液相色谱-串联质谱技术,建立川芎中54种农药残留检测方法。样品使用1%乙酸水溶液充分浸泡,经乙腈提取,Cleanert MSA-Q盐包盐析分层,QuEChERS净化,液相色谱... 详细信息

按照FDA和欧盟法规的农药种类、限度以及方法验证要求,采用改良的QuEChERS法结合液相色谱-串联质谱技术,建立川芎中54种农药残留检测方法。样品使用1%乙酸水溶液充分浸泡,经乙腈提取,Cleanert MSA-Q盐包盐析分层,QuEChERS净化,液相色谱-串联质谱检测,并采用过程校正标准曲线法进行定量。结果表明,54种农药线性关系良好,决定系数(R^(2))均大于0.99;在0.01、0.05和0.1 mg/kg加标水平下,加标回收率为92.5%~105.5%,日内精密度为0.4%~6.6%,日间精密度为1.0%~11.7%。方法操作简单、快速、准确,适用于川芎中多农药残留的高通量检测。

关键词：国际法规 QuEChERS 液相色谱-串联质谱川芎农药残留检测

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柱前衍生化UPLC-MS/MS法测定川芎药材中二氯喹啉酸残留

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亚太传统医药 2024年第3期20卷 40-43页

作者：董自艳马晓英毕瑞锋章晨峰王团结刘茫茫江苏康缘药业股份有限公司中药制药过程新技术国家重点实验室江苏连云港222001 梅里埃检测技术(青岛)有限公司山东青岛266000

目的:建立川芎中二氯喹啉酸残留的UPLC-MS/MS分析方法,为川芎药材的安全性研究提供依据。方法:药材中的二氯喹啉酸用0.5%氨水-甲醇溶液提取,提取液吹干,甲醇复溶后,用三甲基硅烷化重氮甲烷衍生化,采用电喷雾离子源(ESI+),多反应监测模式... 详细信息

目的:建立川芎中二氯喹啉酸残留的UPLC-MS/MS分析方法,为川芎药材的安全性研究提供依据。方法:药材中的二氯喹啉酸用0.5%氨水-甲醇溶液提取,提取液吹干,甲醇复溶后,用三甲基硅烷化重氮甲烷衍生化,采用电喷雾离子源(ESI+),多反应监测模式(MRM)下分析。结果:在0.01、0.05、0.1 mg/kg加标水平下,二氯喹啉酸回收率为83.2%~98.5%,RSD为0.9%~8.2%。结论:该方法简单快速准确,适用于川芎中二氯喹啉酸残留的检测,并按欧盟法规制定川芎中二氯喹啉酸的最大残留限量为0.01 mg/kg,能够保证川芎的用药安全。

关键词：川芎液相色谱-串联质谱二氯喹啉酸残留

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动物生物安全实验室废弃物分类高压灭菌程序探索

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中国动物检疫 2024年第2期41卷 22-26页

作者：曾荟燕王团结李婉清李强孟伯龙郭桐同李倩琳杨成岗门星光张广川中国兽医药品监察所北京100081

为探索动物生物安全实验室不同种类废弃物合理的高压灭菌程序,探讨脉动真空灭菌器灭菌时间和脉动参数对灭菌效果的影响,以化学指示卡和生物指示剂为判断标准,研究了不同种类废弃物(动物尸体、粪便以及防护服、利器盒等一般废弃物)的灭... 详细信息

为探索动物生物安全实验室不同种类废弃物合理的高压灭菌程序,探讨脉动真空灭菌器灭菌时间和脉动参数对灭菌效果的影响,以化学指示卡和生物指示剂为判断标准,研究了不同种类废弃物(动物尸体、粪便以及防护服、利器盒等一般废弃物)的灭菌程序。在程序设置方面,以灭菌温度121℃,脉动4次,排空上限80 kPa为灭菌固定参数,通过设置不同的灭菌时间和脉动下限,探索有效灭菌程序。结果显示:当灭菌时间为90 min,排空下限为-10 kPa时,猪、牛、羊等大动物尸体及其粪便灭菌合格;当排空下限为-80 kPa,灭菌时间分别为30、60、120 min时,一般废弃物、小动物尸体、禽类粪便灭菌合格。结果表明,通过调整灭菌时间和脉动参数,对不同种类废弃物进行分类高压,灭菌效果更加理想。本研究为动物生物安全实验室的废弃物处理提供了参考。

关键词：动物生物安全实验室废弃物高压灭菌灭菌时间脉动参数

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不同含水率下岩石材料的能量与损伤演化特征

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高压物理学报 2023年第3期37卷 60-69页

作者：党亚倩吴亚敏王团结崔秀丽安定乾郑州工业应用技术学院建筑工程学院河南新郑451100 南开大学环境科学与工程学院天津300350 中国建筑第七工程局有限公司河南郑州450000

为研究含水率对硬岩材料的力学性质和能量损伤的影响规律,对不同含水状态的砂岩开展了单轴压缩试验。结果表明:砂岩试样的峰值应力、弹性模量和脆性指数随着含水率的增大而减小,峰值应变随着含水率的增大而增大;在干燥状态下,砂岩试样... 详细信息

为研究含水率对硬岩材料的力学性质和能量损伤的影响规律,对不同含水状态的砂岩开展了单轴压缩试验。结果表明:砂岩试样的峰值应力、弹性模量和脆性指数随着含水率的增大而减小,峰值应变随着含水率的增大而增大;在干燥状态下,砂岩试样在破坏之前未发生明显的塑性变形,表现出显著的脆性破坏,而在饱水状态下,砂岩试样在峰前阶段出现显著的塑性变形,破坏前出现屈服平台;砂岩试样的含水率越大,吸能能力越强,能量吸收率越小,但是能量耗散越显著;砂岩试样的含水率越小,破坏时其损伤变量越大,在干燥状态下砂岩试样的破坏具有较强的冲击倾向性。研究结果可为深部地下工程围岩的稳定性控制提供理论参考。

关键词：砂岩单轴压缩含水率能量演化损伤特征

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加载速率对岩石材料力学性质与能量演化特征的影响

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金属矿山 2022年第12期 45-51页

作者：党亚倩王团结汪洪菊吴亚敏梁玉晴郑州工业应用技术学院建筑工程学院河南新郑451100 南开大学环境科学与工程学院天津300350 中国建筑第七工程局有限公司河南郑州450000

为研究加载应变率对硬岩的力学性质与能量吸收、储存和耗散的影响,本文对砂岩试样开展了不同应变率下的单轴压缩试验,试验结果表明砂岩试样的峰值应力、峰值应变和弹性模量均随着加载应变率的增大而增大,但加载应变率对砂岩试样的单轴... 详细信息

为研究加载应变率对硬岩的力学性质与能量吸收、储存和耗散的影响,本文对砂岩试样开展了不同应变率下的单轴压缩试验,试验结果表明砂岩试样的峰值应力、峰值应变和弹性模量均随着加载应变率的增大而增大,但加载应变率对砂岩试样的单轴抗压强度影响显著。研究了砂岩试验在不同阶段变形过程中的能量吸收与耗散规律,得到了砂岩试样在变形前期以弹性应变能的形式储存能量,同时又以损伤演化等耗散能量,在变形后期以剧烈地释放能量为主,且加载应变率越大,能量释放率越快。研究结果表明能量耗散是导致砂岩试样强度降低的本质原因,基于能量耗散与裂纹损伤之间的内在联系,得到了加载应变率越大砂岩试样的损伤应力比、损伤应变与损伤应力也越大。从能量吸收与耗散的角度研究硬岩损伤破裂规律,可从本质上揭示硬岩在外荷载作用下的变形破坏机制,可为实际工程提供参考。

关键词：硬岩单轴压缩应变率力学性质能量

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