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Piperine regulates the circadian rhythms of hepatic clock gene expressions and gut microbiota in high-fat diet-induced obese rats

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Food Science and Human Wellness 2024年第3期13卷 1617-1627页

作者： weiyun Zhang Chi-Tang Ho wenlian wei Jie Xiao Muwen Lu Guangdong Provincial Key Laboratory of Nutraceuticals and Functional Foods College of Food ScienceSouth China Agricultural UniversityGuangzhou 510642China Department of Food Science Rutgers UniversityNew Brunswick 08901USA

The interplay between the host circadian clock and microbiota has significant influences on host metabolism processes,and circadian desynchrony triggered by high-fat diet(HFD)is closely related to metabolic disorders.In this study,the modulatory effects of piperine(PIP)on lipid metabolism homeostasis,gut microbiota community and circadian rhythm of hepatic clock gene expressions in obese rats were investigated.The Sprague-Dawley(SD)rats were fed with normal diet(ND),HFD and HFD supplemented with PIP,respectively.After 9 weeks,rats were sacrificed with tissue and fecal samples collected for circadian analysis.Results showed that chronic PIP administration ameliorated the obesity-induced alterations in lipid metabolism and dysregulation of hepatic clock gene expressions in obese rats.The gut microbial communities studied through 16S rRNA sequencing showed that PIP ameliorated the imbalanced nicrobiota and recovered the circadian rhythm of Lactobacillaceae,Desulfovibrionaceae,Paraprevotellaceae,and Lachnospiraceae.The fecal metabolic profiles indicated that 3-dehydroshikimate,cytidine and lithocholyltaurine were altered,which were involved in the amino acid and fatty acid metabolism process.These findings could provide theoretical basis for PIP to work as functional food to alleviate the lipid metabolism disorder,circadian rhythm misalignment,and gut microbiota dysbiosis with wide applications in the food and pharmaceutic industries.

关键词： Piperine Circadian clock Obesity Gut microbiota

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分段线性神经网络的逼近理论

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数学年刊（A辑） 2024年第1期45卷 53-70页

作者：吴心宇陈天平卢文联复旦大学数学科学学院上海200433 上海数学中心上海200438 上海市现代应用数学重点实验室上海200433

随着分段线性函数的广泛应用,本文尝试研究浅层和深层的分段线性神经网络的逼近理论.作者将应用于三层感知机模型的万能逼近定理拓展到分段线性神经网络中,并给出与隐藏神经元个数相关的逼近误差估计.利用分段线性函数构造锯齿函数的显... 详细信息

随着分段线性函数的广泛应用,本文尝试研究浅层和深层的分段线性神经网络的逼近理论.作者将应用于三层感知机模型的万能逼近定理拓展到分段线性神经网络中,并给出与隐藏神经元个数相关的逼近误差估计.利用分段线性函数构造锯齿函数的显式方法,证明解析函数可以通过分段线性神经网络的深度堆叠以指数速率逼近,并辅以相应的数值实验.

关键词：分段线性神经网络逼近理论

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面向学生成长与就业的高校劳动教育改革与创新

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吉林省教育学院学报 2024年第6期40卷 7-12页

作者：李文莲王粲青岛理工大学

时代发展对高校劳动育人的使命提出新要求，当代大学生成长与就业中呈现出的一些现实问题使得改革与创新劳动教育更加紧迫。文章基于面向学生的问卷调查数据，揭示了当代大学生对劳动及劳动教育的认识、态度、偏好、评价及诉求；针对学... 详细信息

时代发展对高校劳动育人的使命提出新要求，当代大学生成长与就业中呈现出的一些现实问题使得改革与创新劳动教育更加紧迫。文章基于面向学生的问卷调查数据，揭示了当代大学生对劳动及劳动教育的认识、态度、偏好、评价及诉求；针对学生中存在的不想劳动（劳动观念和意识）、不会劳动（劳动技能）、不珍惜劳动（劳动价值观）等现实问题，论述重视劳动教育对学生职业成熟度的提升效果，提出高校加强和创新劳动教育的建议。

关键词：劳动教育高校改革创新就业

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数智时代高校劳动教育改革的守正与创新

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高教论坛 2024年第4期 115-119页

作者：李文莲王粲青岛理工大学山东青岛266520

当前高校劳动教育存在的问题呈现多面性与多层次性。其中,价值认知问题和教育成效问题相互交织,是隐含于诸多显性问题背后的深层核心问题。数智时代劳动形态多元化、人才需求高阶化、教育受众网生化、技术支持数智化是劳动教育改革要面... 详细信息

当前高校劳动教育存在的问题呈现多面性与多层次性。其中,价值认知问题和教育成效问题相互交织,是隐含于诸多显性问题背后的深层核心问题。数智时代劳动形态多元化、人才需求高阶化、教育受众网生化、技术支持数智化是劳动教育改革要面对的客观实际。高校劳动教育改革要做到“守正+创新”,需要坚守马克思主义劳动观和价值论,坚守数字人文主义;以数智思维和技术融合创新教育理念、教育目标、教育内容与模式,构建“三位一体、三课堂互动”的数智化劳动教育新生态。

关键词：数智时代劳动教育守正创新教育协同平台

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破片防护结构对冲击波测试影响的数值分析

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兵工自动化 2024年第5期43卷 66-70页

作者：郭庆王文廉郭科科江虹颖中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室太原030051

针对防护结构对冲击波特征的影响,利用AUTODYN对防护结构条件下冲击波信号传播进行数值模拟。采用2D-Euler Multi-material算法进行仿真计算,将防护区域不同位置冲击波压力曲线、特征参数与空旷环境进行对比,分析防护结构与测点的距离... 详细信息

针对防护结构对冲击波特征的影响,利用AUTODYN对防护结构条件下冲击波信号传播进行数值模拟。采用2D-Euler Multi-material算法进行仿真计算,将防护区域不同位置冲击波压力曲线、特征参数与空旷环境进行对比,分析防护结构与测点的距离及防护结构偏离冲击波传播方向的角度α对冲击波测试的影响。结果表明:在单向防护时,若达到正向防护(α=0)且防护结构与测点距离等于10倍圆柱直径时,压力峰值、正压作用时间和比冲量误差分别为0.51%、4.36%和1.91%;在多向防护时,以10倍直径距离分析,α=0时,压力峰值误差最小,为-0.43%;α=30°时,正压作用时间和比冲量误差更小,为-2.91%和0.66%。

关键词：冲击波测试防护结构数值模拟特征参数

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曲面工件超声自适应检测方法研究

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传感器与微系统 2024年第5期43卷 51-54页

作者：黄江茵潘文联龙晋桓付磊韩军厦门理工学院电气工程与自动化学院福建厦门361024 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福建泉州362000

对曲面工件进行超声检测时,受工件曲率影响,超声波在曲界面处反射偏转特性不规律,造成回波接收困难,增加了检测的实现难度。针对以上问题,结合超声测距和幅值最大原理,阐述了以机械臂为运动机构的曲面工件点云建模方法,分析点位间角度关... 详细信息

对曲面工件进行超声检测时,受工件曲率影响,超声波在曲界面处反射偏转特性不规律,造成回波接收困难,增加了检测的实现难度。针对以上问题,结合超声测距和幅值最大原理,阐述了以机械臂为运动机构的曲面工件点云建模方法,分析点位间角度关系,提出了一种基于分段三次Hermite函数的声束姿态调整算法,并通过C扫结果验证了算法有效性。以曲面轴承试块为例,进行了缺陷定量实验,试块缺陷检出率100%,缺陷尺寸误差不大于5.86%。实验结果表明:该方法能够实现曲面工件高精度扫查,为实现曲面工件超声自动化检测提供了一种便捷有效的途径。

关键词：曲面工件机械臂超声检测 C扫成像

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Matrix-valued distributed stochastic optimization with constraints

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信息与电子工程前沿:英文版 2023年第9期24卷 1239-1252页

作者： Zicong XIA Yang LIU wenlian LU weihua GUI Key Laboratory of Intelligent Education Technology and Application of Zhejiang Province Zhejiang Normal UniversityJinhua 321004China School of Mathematical Sciences Zhejiang Normal UniversityJinhua 321004China School of Mathematical Sciences Fudan UniversityShanghai 200433China School of Automation Central South UniversityChangsha 410083China

In this paper,we address matrix-valued distributed stochastic optimization with inequality and equality constraints,where the objective function is a sum of multiple matrix-valued functions with stochastic variables and the considered problems are solved in a distributed manner.A penalty method is derived to deal with the constraints,and a selection principle is proposed for choosing feasible penalty functions and penalty gains.A distributed optimization algorithm based on the gossip model is developed for solving the stochastic optimization problem,and its convergence to the optimal solution is analyzed rigorously.Two numerical examples are given to demonstrate the viability of the main results.

关键词： Distributed optimization Matrix-valued optimization Stochastic optimization Penalty method Gossip model

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西番莲花芽分化过程观察及花生长模型的拟合

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中国农业科学 2024年第4期57卷 765-778页

作者：田青兰周俊妞吴艳艳刘洁云黄伟华张英俊谢文连韦广谭牟海飞广西农业科学院生物技术研究所

【目的】明确我国南方生态区主栽西番莲品种的花芽分化过程，建立西番莲花芽形态分化的花生长模型，为西番莲促花保花提供参考。【方法】以紫果类主栽品种‘台农1号’(TN)和黄果类广西主推新品种‘壮蜜05’(同‘壮乡蜜宝’，MB)为试验... 详细信息

【目的】明确我国南方生态区主栽西番莲品种的花芽分化过程，建立西番莲花芽形态分化的花生长模型，为西番莲促花保花提供参考。【方法】以紫果类主栽品种‘台农1号’(TN)和黄果类广西主推新品种‘壮蜜05’(同‘壮乡蜜宝’，MB)为试验材料，通过扫描电镜和石蜡切片解剖观察两品种花芽分化过程，观察茎顶端分生组织以下各节位分化进程，并测量各节位花芽的第一苞片长、叶片长、卷须长；通过将茎顶端分生组织以下第7节记为初始标记节位，此时花芽为第一苞片分化期，跟踪调查标记后0—16 d花芽分化进程及标记后至开花的第一苞片长、花蕾长等5个花形态指标的动态变化，构建花生长模型。【结果】供试的两个西番莲品种花芽分化的主要过程包括第一苞片形成期、额外苞片形成期、萼片形成期、花瓣形成期、雄蕊形成期、雌蕊形成期和副花冠形成期等，其中第一苞片形成到雌蕊形成历时10—12 d,TN较MB进程快1—2 d，雌蕊形成是西番莲花芽发育成功的重要标志，此时花芽第一苞片长度为3—4 mm，第一苞片形成到开花历时36—44 d,TN较MB进程快3—4 d。茎顶端分生组织以下第4—5节位可见卷须分化，第6节位花原基分化，着生于卷须旁侧，第7节位可见第一苞片分化，第9节位出现腋生营养分生组织，单独位于卷须和花芽内侧，第10—11节位可见腋芽形成，第14—15节位雌蕊原基分化。利用Origin软件对MB和TN的第一苞片长度、第一苞片宽度、花梗长、花蕾长、花梗和花蕾总长共5个花形态指标和标记后天数进行Logistic模型的非线性回归拟合，决定系数R2为0.9524—0.9988，标准化均方根误差(n RMSE)为8.54%—19.62%，模型方程的拟合效果较好。根据模型参数和实际观察，苞片的长度在标记后即第一苞片形成期后11—12 d进入快速增长期，标记后24—26 d进入缓慢增长期后趋于稳定；之后花梗和萼片迅速生长，萼片长度超过苞片，花蕾和花梗总长在标记后24—25 d进入快速增长期，标记后41—42 d进入缓慢增长期到最大值后开花。【结论】西番莲的花芽与卷须紧靠，而与营养芽分开独立；西番莲花芽分化和形态分化可分为3个阶段，第一苞片形成期到雌蕊形成期，历时10—12 d；苞片生长期，历时12—14 d；花梗和花蕾生长期，历时15—17 d。在西番莲实际生产中，可通过花生长模型预测开花时间，通过苞片长度等形态指标判断花芽分化进程，为促花保花方案提供参考依据。

关键词：西番莲花芽分化花生长模型形态分化

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Intelligent prediction of slope stability based on visual exploratory data analysis of 77 in situ cases

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International Journal of Mining Science and Technology 2023年第1期33卷 47-59页

作者： Guangjin Wang Bing Zhao Bisheng Wu Chao Zhang wenlian Liu Faculty of Land Resources Engineering Kunming University of Science and TechnologyKunming 650093China Yunnan International Technology Transfer Center for Mineral Resources Development and Solid Waste Resource Utilization Kunming 650093China State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering Department of Hydraulic EngineeringTsinghua UniversityBeijing 100084China State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering Institute of Rock and Soil MechanicsChinese Academy of SciencesWuhan 430071China China Nonferrous Metals Industry Kunming Survey and Design Research Institute Co.Ltd Kunming 650051China

Slope stability prediction research is a complex non-linear system problem.In carrying out slope stability prediction work,it often encounters low accuracy of prediction models and blind data preprocessing.Based on 77 field cases,5 quantitative indicators are selected to improve the accuracy of prediction models for slope stability.These indicators include slope angle,slope height,internal friction angle,cohesion and unit weight of rock and soil.Potential data aggregation in the prediction of slope stability is analyzed and visualized based on Six-dimension reduction methods,namely principal components analysis(PCA),Kernel PCA,factor analysis(FA),independent component analysis(ICA),non-negative matrix factorization(NMF)and t-SNE(stochastic neighbor embedding).Combined with classic machine learning methods,7 prediction models for slope stability are established and their reliabilities are examined by random cross validation.Besides,the significance of each indicator in the prediction of slope stability is discussed using the coefficient of variation method.The research results show that dimension reduction is unnecessary for the data processing of prediction models established in this paper of slope stability.Random forest(RF),support vector machine(SVM)and k-nearest neighbour(KNN)achieve the best prediction accuracy,which is higher than 90%.The decision tree(DT)has better accuracy which is 86%.The most important factor influencing slope stability is slope height,while unit weight of rock and soil is the least significant.RF and SVM models have the best accuracy and superiority in slope stability prediction.The results provide a new approach toward slope stability prediction in geotechnical engineering.

关键词： Slope stability prediction Machine learning algorithm Dimensionality reduction visualization Random cross validation Coefficient of variation

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化学溶液长期浸泡作用下灰岩溶蚀劣化研究

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地下空间与工程学报 2024年第1期20卷 82-90页

作者：申林方巫益刘文连李泽王志良昆明理工大学建筑工程学院昆明650500 中国有色金属工业昆明勘察设计研究院昆明650051

在酸性(pH=3)、中性(pH=7)、碱性(pH=11)3种溶液环境中开展了灰岩浸泡溶蚀试验,测试了不同浸泡周期灰岩的单轴抗压强度、表面微观形貌、浸泡溶液的pH值及Ca^(2+)浓度,并讨论了灰岩宏观力学性能的劣化机制。研究表明:灰岩在酸性环境中溶... 详细信息

在酸性(pH=3)、中性(pH=7)、碱性(pH=11)3种溶液环境中开展了灰岩浸泡溶蚀试验,测试了不同浸泡周期灰岩的单轴抗压强度、表面微观形貌、浸泡溶液的pH值及Ca^(2+)浓度,并讨论了灰岩宏观力学性能的劣化机制。研究表明:灰岩在酸性环境中溶蚀劣化程度最大,中性环境次之,碱性环境最小;在试验初期,3种化学溶液的pH值均变化剧烈,并逐渐向中性转化,最终呈弱碱性;在酸性溶液中试验初期Ca^(2+)溶出速率较快;而在中性和碱性环境下则溶蚀反应缓慢;随着浸泡时间的增加,溶蚀灰岩在微观形貌上表现为微孔洞扩展,表面粗糙程度加剧;从溶蚀后灰岩微观损伤区域的统计结果来看,3种溶液环境下灰岩的单轴抗压强度均随损伤区域比的增加而减小,酸性环境中的损伤区域比最大,中性环境次之,碱性环境最小。

关键词：灰岩溶蚀单轴抗压强度溶液浸泡 pH值

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