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隆起对砂岩型铀矿成矿的控制及找矿启示

地球学报 2024年第3期45卷 265-277页

作者：聂逢君杨舒琪封志兵夏菲罗敏王守玉张博程东华理工大学核资源与环境国家重点实验室江西南昌330013 核工业二四〇研究所辽宁沈阳110032 核工业二一六大队新疆乌鲁木齐830011

沉积盆地古隆起对油气成藏起到明显控制作用,对砂岩型铀矿成矿的制约也不可忽视。砂岩型铀矿通常就位于盆地边缘构造斜坡带和盆地内部隆起附近。隆起对砂岩型铀矿成矿的控制具体体现在:控制地下水补-径-排体系、控制层间氧化作用、控制... 详细信息

沉积盆地古隆起对油气成藏起到明显控制作用,对砂岩型铀矿成矿的制约也不可忽视。砂岩型铀矿通常就位于盆地边缘构造斜坡带和盆地内部隆起附近。隆起对砂岩型铀矿成矿的控制具体体现在:控制地下水补-径-排体系、控制层间氧化作用、控制沉积相带发育、伴生断裂促进物质输运以及为成矿供给铀等。中国北方沉积盆地中新生代以来经历复杂的构造活动,盆地域内非均衡发展而多形成隆起,因此我国铀矿找矿尤其需要重视隆起对铀成矿的控制。其中,盆地内部找矿应重点关注被大幅抬升的隆起,而盆地边缘构造斜坡带上找矿需重视微隆起以及基底上覆地层的褶皱。将隆起作为关键控矿要素,优选适用的攻深找盲方法,精细刻画盆地基底隆升形成的背斜、褶皱及伴生断裂,可有效提高铀矿找矿效率并拓展铀矿找矿空间。

关键词：砂岩型铀矿隆起构造斜坡带盆地内部成矿流体

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面向3D肝脏CT图像分割的改进vnet模型

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计算机科学 2024年第S01期51卷 335-340页

作者：杨舒琪韩俊玲康晓东杨靖怡郭洪洋李博天津医科大学医学影像学院天津300202 天津医科大学一中心临床学院天津300190 天津医科大学三中心临床学院天津300170

分割3D医学影像是放疗计划的重要步骤。临床上,计算机断层扫描被广泛应用于肝脏及肝肿瘤的3D医学影像图像分割。由于肝脏复杂的边缘结构及纹理特征,肝脏分割仍是一项具有挑战性的工作。针对这一问题,提出了一种面向3D肝脏CT图像精准分... 详细信息

分割3D医学影像是放疗计划的重要步骤。临床上,计算机断层扫描被广泛应用于肝脏及肝肿瘤的3D医学影像图像分割。由于肝脏复杂的边缘结构及纹理特征,肝脏分割仍是一项具有挑战性的工作。针对这一问题,提出了一种面向3D肝脏CT图像精准分割的改进vnet模型。首先,将肝脏CT图像进行HU值截断和重采样,以完成三维数据集的预处理;同时,将vnet解码器和编码器中的卷积核替换为SG模块,即逐通道卷积和逐点卷积的组合,以减小网络模型的参数量。与vnet模型进行对比实验,结果表明该模型方法在肝脏分割数据集上的评估结果总体优越,Dice系数为94.93%,比vnet模型提高了3.49%,大大减少了模型的参数量;同时该方法在MSD脾脏分割数据集和新冠肺炎数据集上也表现出良好的鲁棒性并取得了优越的分割结果。

关键词：图像分割肝脏 vnet CT 3D

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多重注意力引导的超声乳腺癌肿瘤图像分割

计算机科学 2024年第S1期51卷 409-414页

作者：郭洪洋程前康晓东杨靖怡杨舒琪李芳张蕊天津医科大学医学影像学院天津300202 重庆大学附属黔江医院重庆409000 北京市化工职业病防治院北京100093

传统基于U-Net超声乳腺图像分割任务中存在预测尺度单一和信息丢失等问题。针对存在的问题,提出一种由多重注意力引导机制的U-Net超声乳腺肿瘤图像分割。首先,在U-Net的编码结构中,引入多个SE通道注意力,对输入的乳腺肿瘤图像进行多层... 详细信息

传统基于U-Net超声乳腺图像分割任务中存在预测尺度单一和信息丢失等问题。针对存在的问题,提出一种由多重注意力引导机制的U-Net超声乳腺肿瘤图像分割。首先,在U-Net的编码结构中,引入多个SE通道注意力,对输入的乳腺肿瘤图像进行多层级的语义信息提取,引导编码器聚焦乳腺肿瘤特征,减少冗余背景信息带来的干扰;其次,通过设计特征融合处理模块,对编码器传来的特征图进行复杂语义特征的融合处理;最后,在解码器部分,加入金字塔结构捕获全局空间信息,提高模型对肿瘤图像的多尺度特征提取能力,以提高整体网络的表达能力和分割性能。在乳腺肿瘤图像数据集上对该方法进行了仿真实验,结果表明,与其他U-Net改进策略相比,该方法具有更强的准确率和鲁棒性。

关键词：多重注意力引导乳腺 U-Net 超声图像分割

柴油机低温工况下SCR尿素喷射及NH3分布特性研究

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农业装备与车辆工程 2024年第7期62卷 130-134,138页

作者：和志高杨树启郭宇辰杨继孔杨辉滇西应用技术大学云南大理671006 德宏职业学院云南德宏678400 内蒙古农业大学内蒙古呼和浩特010018

在柴油机加装后处理系统DOC+CDPF+SCR试验研究基础上,构建并开展SCR三维CFD数值模拟,研究尿素喷射过程中液滴的生成扩散和水解蒸发,对比分析不同低温工况下NH_(3)分布特性和NH_(3)分布均匀度对NOX转化效率的影响。结果表明,在低温工况... 详细信息

在柴油机加装后处理系统DOC+CDPF+SCR试验研究基础上,构建并开展SCR三维CFD数值模拟,研究尿素喷射过程中液滴的生成扩散和水解蒸发,对比分析不同低温工况下NH_(3)分布特性和NH_(3)分布均匀度对NOX转化效率的影响。结果表明,在低温工况下随着尿素喷射量增大,混合器前后区域催化器内表面形成较多的尿素壁膜,持续尿素喷射易产生尿素结晶;低温工况混合器和整流器对气体流动有明显的扩散作用,但随着气流量增大,NH_(3)分布集中在载体外侧区域,导致外侧发生NH_(3)逃逸量较高;在不同低温工况下,载体入口面NH_(3)分布均匀度的增大,有效提高了NOX转化效率,减小了NH_(3)逃逸量及低温下尿素结晶的可能性。

关键词：低温工况尿素壁膜 NH3分布均匀度尿素结晶

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黄梁木SAC磷酸酶蛋白家族的鉴定与分析

分子植物育种 2024年第9期22卷 2882-2890页

作者：杨姝琦王明俊胡欣荃龙健梅彭昌操华南农业大学林学与风景园林学院广州510642

磷酸肌醇(PI)是多种细胞功能的重要调节剂,含有SAC(Suppressor of actin)结构域的磷酸肌醇磷酸酶参与PI合成,称为SAC磷酸酶,目前SAC磷酸酶在木本植物中研究较少,为了探究SAC磷酸酶对黄梁木的生长发育和抗逆性的影响,本研究利用生物信息... 详细信息

磷酸肌醇(PI)是多种细胞功能的重要调节剂,含有SAC(Suppressor of actin)结构域的磷酸肌醇磷酸酶参与PI合成,称为SAC磷酸酶,目前SAC磷酸酶在木本植物中研究较少,为了探究SAC磷酸酶对黄梁木的生长发育和抗逆性的影响,本研究利用生物信息学方法鉴定得到10个黄梁木SAC基因,并对其编码的蛋白进行系统进化和表达模式分析。结果显示,NcSACs蛋白序列长度为508~1734 aa,NcSACs蛋白有4个显酸性和6个显碱性,且均为亲水性蛋白,其中包含4个稳定蛋白,NcSACs蛋白具有多个潜在磷酸化位点,可通过磷酸化位点调节NcSACs酶活性。10个NcSACs蛋白都具有保守的SAC结构域,且NcSACs蛋白可根据C端序列的差异性被分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3个亚型。系统进化分析也显示NcSACs分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3种亚型,且NcSAC8和NcSAC9与At SAC6和AtSAC7亲缘关系较近,推测具有相近的功能,在植物根系伸长以及盐胁迫抗逆方面具有重要意义。通过转录组测序技术,对NcSACs进行表达模式分析,结果表明,NcSACs家族基因的表达有组织特异性,其中NcSAC4在果实、根系和老叶中有较高的表达量。本研究为深入研究NcSACs基因的功能以及探索SAC磷酸酶对林木生长发育及抗逆的影响提供了理论基础。

关键词：黄梁木 SAC磷酸酶生物信息学

基于改进K-means算法的通勤交通小区识别

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计算机与现代化 2024年第7期 63-68,119,126页

作者：秦阳詹勇明路遥杨舒淇蓝振祎中国兵器装备集团第五九研究所有限公司重庆400000

通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问... 详细信息

通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容。出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式。针对出租车区域性通勤模式识别问题,本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法。该方法主要包括3个步骤:划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对。参考现有的交通小区划分方法,本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法。在通勤交通小区对识别模型中,以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征,基于改进K-means算法识别通勤交通小区对。最后,基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证,结果表明该方法效果显著。

关键词： GPS轨迹数据改进K-means算法通勤交通小区识别

Experimental study of core MHD behavior and a novel algorithm for rational surface detection based on profile reflectometry in EAST

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Plasma Science and Technology 2024年第3期26卷 66-75页

作者：叶凯萱周振张涛马九阳王嵎民李恭顺耿康宁吴茗甫文斐黄佳张洋邵林明杨书琪钟富彬高善露喻琳周子强向皓明韩翔张寿彪李国强高翔 the EAST Team Institute of Plasma Physics Hefei Institutes of Physical ScienceChinese Academy of SciencesHefei 230031People's Republic of China University of Science and Technology of China Hefei 230026People's Republic of China Hebei Key Laboratory of Compact Fusion Langfang 065001Peoples Republic of China ENN Science and Technology Development Co. Ltd.Langfang 065001Peoples Republic of China Advanced Energy Research Center Shenzhen UniversityShenzhen 518060People's Republic of China

Microwave reflectometry is a powerful diagnostic that can measure the density profile and localized turbulence with high spatial and temporal resolution and will be used in ITER,so understanding the influence of plasma perturbations on the reflect signal is *** characteristics of the reflect signal from profile reflectometry,the time-of-flight(TOF)signal associated with the MHD instabilities,are investigated in *** a 1D full-wave simulation code by the Finite-DifferenceTime-Domain(FDTD)method,it is well validated that the local density flattening could induce the discontinuity of the simulated TOF signal and an obvious change of reflect *** TOF signals under different types of MHD instabilities(sawtooth,sawtooth precursors and tearing mode)are studied in detail and show agreement with the *** new improved algorithms for detecting and localizing the radial positions of the low-order rational surface,the cross-correlation and gradient threshold(CGT)method and the 2D convolutional neural network approach(CNN)are presented for the first *** is concluded that TOF signal analysis from profile reflectometry can provide a straightforward and localized measurement of the plasma perturbation from the edge to the core simultaneously and may be a complement or correction to the q-profile control,which will be beneficial for the advanced tokamak operation.

关键词： MHD instabilities profile reflectometry rational surface detection convolutional neural network(CNN) EAST tokamak

Deep Learning-Based Program-Wide Binary Code Similarity for Smart Contracts

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Computers, Materials & Continua 2023年第1期74卷 1011-1024页

作者： Yuan Zhuang Baobao Wang Jianguo Sun Haoyang Liu shuqi yang Qingan Da Harbin Engineering University Harbin150000China University of Sanya Sanya572000China University of Alberta EdmontonT5J4P6Canada

Recently,security issues of smart contracts are arising great attention due to the enormous financial loss caused by vulnerability *** is an increasing need to detect similar codes for hunting vulnerability with the increase of critical security issues in smart *** similarity detection that quantitatively measures the given code diffing has been widely adopted to facilitate critical security ***,due to the difference between common programs and smart contract,such as diversity of bytecode generation and highly code homogeneity,directly adopting existing graph matching and machine learning based techniques to smart contracts suffers from low accuracy,poor scalability and the limitation of binary similarity on function ***,this paper investigates graph neural network to detect smart contract binary code similarity at the program level,where we conduct instruction-level normalization to reduce the noise code for smart contract pre-processing and construct contract control flow graphs to represent smart *** particular,two improved Graph Convolutional Network(GCN)and Message Passing Neural Network(MPNN)models are explored to encode the contract graphs into quantitatively vectors,which can capture the semantic information and the program-wide control flow information with temporal *** we can efficiently accomplish the similarity detection by measuring the distance between two targeted contract *** evaluate the effectiveness and efficient of our proposed method,extensive experiments are performed on two real-world datasets,i.e.,smart contracts from Ethereum and Enterprise Operation System(EOS)blockchain-based *** results show that our proposed approach outperforms three state-of-the-art methods by a large margin,achieving a great improvement up to 6.1%and 17.06%in accuracy.

关键词： Smart contract similarity detection neural network

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基于SSR标记的紫薇分子鉴定及遗传分析

安徽农业大学学报 2024年第3期51卷 397-403页

作者：杨姝琦杨彦伶彭婵张新叶李振芳湖北省林业科学研究院武汉430075

以紫薇品种Lagerstroemia‘Dynamite'(G2)、鄂薇1号(E1)、鄂薇4号(E4)以及W9互为亲本的杂交子代共40个优良单株为试材,利用14对在种内亲本间具有多态性的SSR引物对子代进行真杂种的鉴定,并利用Gene Marker、Popgene、Cervus和NTSYS等软... 详细信息

以紫薇品种Lagerstroemia‘Dynamite'(G2)、鄂薇1号(E1)、鄂薇4号(E4)以及W9互为亲本的杂交子代共40个优良单株为试材,利用14对在种内亲本间具有多态性的SSR引物对子代进行真杂种的鉴定,并利用Gene Marker、Popgene、Cervus和NTSYS等软件对紫薇亲本和子代进行遗传多样性、聚类分析、AMOVA分析和主成分分析。结果表明:(1)有38个单株被鉴定为真杂种,杂种率为95%。(2)14对引物的多态信息指数(PIC)平均值为0.5402,属于高度多态水平,群体平均等位基因数(Na)为4.5个,平均期望杂合度(He)以及Nei′s基因遗传多样性指数(H)分别为2.602 2和0.594 7,平均Shannon′s信息指数为1.107 9。(3)来源于湖北野生紫薇品种E1单独聚在一个分支;而来源于美国紫薇品种的E4、W9和G2聚在一个大的分支上,另外一个个体23有别于3个亲本G2、E4和W9,单独一个分支;群体M2的5个个体,与24(M4)和32(M5)聚在一起,总体形成了3个大的组群。其中大部分个体都与其亲本聚在同一分支,但也有部分个体单独聚成一分支,这也说明部分杂交子代发生了遗传变异,体现出较丰富的遗传多样性。(4)AMOVA分析和主成分分析都表明了不同样本个体内产生了丰富的遗传变异。综上所述,筛选出的SSR标记可以有效地鉴定紫薇种内杂种以及反映紫薇种内的遗传多样性,因此该研究为紫薇品种的分子鉴定提供科学依据,同时也为后期种质资源收集、构建核心种质以及创制种内新品种奠定了理论基础。

关键词：紫薇 SSR分子标记真杂种鉴定遗传多样性种质资源

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