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A new global land productivity dynamic product based on the consistency of various vegetation biophysical indicators

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Big Earth Data 2022年第1期6卷 36-53页

作者： yuran cui Xiaosong Li Key Laboratory of Digital Earth Science Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesBeijingChina College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijingChina

Changes in land productivity have been endorsed by the Inter Agency Expert Group on Sustainable Development Goals(IAEGSDGs)as key indicators for monitoring SDG 15.3.1.Multiple vegeta-tion parameters from optical remote sensing techniques have been widely utilized across different land productivity decline processes and scales.However,there is no consensus on indicator selection and their effectiveness at representing land productivity declining at different scales.This study proposes a fusion framework that incorporates the trends and consistencies within the four com-monly used remote sensing-based vegetation indicators.We ana-lyzed the differences among the four vegetation parameters in different land cover and climate zones,finally producing a new global land productivity dynamics(LPD)product with confidence level degrees.The LPD classes indicated by the four vegetation indicators(VIs)showed that all three levels(low,medium,and high confidence)of increasing area account for 23.99%of the global vegetated area and declining area account for 7.00%.The Increase high-confidence(HC)area accounted for 2.77%of the total area,and the Decline-HC accounted for 0.35%of the total area.This study demonstrates the accuracy of the high-confidence(HC)area for the evaluation of land productivity decline and increase.The“forest”landcover type and“humid”climate zone had the largest increasing and declining area but had the lowest high-confidence proportion.The data product provides an important and optional reference for the assessment of SDG 15.3.1 at global and regional scales according to the specific application target.

关键词： Sustainable development goals SDG 15.3.1 vegetation parameters confidence level google Earth engine

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HiLPD-GEE:high spatial resolution land productivity dynamicscal culation tool using Landsat and MODIS data

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International Journal of Digital Earth 2023年第1期16卷 671-690页

作者： Tong Shen Xiaosong Li Yang Chen yuran cui Qi Lu Xiaoxia Jia Jin Chen Key Laboratory of Digital Earth Science Aerospace Information Research InstituteChinese Academy of SciencesBeijingPeople’s Republic of China International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals BeijingPeople’s Republic of China College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijingPeople’s Republic of China State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology Institute of Remote Sensing Science and EngineeringFaculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijingPeople’s Republic of China State Key Laboratory of Remote Sensing Science Faculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijingPeople’s Republic of China Institute of Desertification Studies Chinese Academy of ForestryBeijingPeople’s Republic of China g United Nations Convention to Combat Desertification BonnGermany

Land productivity is one of the sub-indicators for measuring SDG 15.3.1.Land Productivity Dynamics(LPD)is the most popular approach for reporting this indicator at the global scale.A major limitation of existing products of LPD is the coarse spatial resolution caused by remote sensing data input,which cannot meet the requirement offine-scale land degradation assessment.To resolve this problem,this study developed a tool(HiLPD-GEE)to calculate 30 m LPD by fusing Landsat and MODIS data based on Google Earth Engine(GEE).The tool generates high-quality fused Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)dataset for LPD calculation through gapfilling and Savitzky–Golayfiltering(GF-SG)and then uses the method recommended by the European Commission Joint Research Centre(JRC)to calculate LPD.The tool can calculate 30 m LPD in any spatial range within any time window after 2013,supporting global land degradation monitoring.To demonstrate the applicability of this tool,the LPD product was produced for African Great Green Wall(GGW)countries.The analysis proves that the 30 m LPD product generated by HiLPD-GEE could reflect the land productivity change effectively and reflect more spatial details.The results also provide an important insight for the GGW initiative.

关键词： SDG 15.3.1 land productivity dynamics GF-SG Great Green Wall Google Earth Engine

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抗核抗体联合T淋巴细胞亚群检测对复发性流产妊娠结局的预测价值

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中国医学创新 2024年第4期21卷 136-139页

作者：钟凯李嵛冉崔园英李文忠赣州市妇幼保健院检验科江西赣州341000 赣州市妇幼保健院早产防治中心江西赣州341000

目的:探究抗核抗体(ANA)联合T淋巴细胞亚群检测对复发性流产(RSA)妊娠结局的预测价值。方法:选择2020年2月—2022年7月赣州市妇幼保健院收治的50例RSA患者入研究组,另选择50例同期于本院行产前检查的正常妊娠孕妇入对照组。采集所有参... 详细信息

目的:探究抗核抗体(ANA)联合T淋巴细胞亚群检测对复发性流产(RSA)妊娠结局的预测价值。方法:选择2020年2月—2022年7月赣州市妇幼保健院收治的50例RSA患者入研究组,另选择50例同期于本院行产前检查的正常妊娠孕妇入对照组。采集所有参检者清晨空腹肘静脉血5 mL,检测ANA、T淋巴细胞亚群(CD4^(+)、CD8^(+)、CD16^(+)CD56^(+))水平,并计算CD4^(+)/CD8^(+)值。结果:研究组29例患者于孕10周前发生流产,流产率为58.00%(29/50);对照组于孕10周前发生流产共13例,流产率为26.00%(13/50),两组流产率对比,差异有统计学意义(χ^(2)=10.509,P=0.001)。相比于对照组,研究组ANA阳性检出率较高,CD4^(+)、CD16^(+)CD56^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)水平均较高,CD8^(+)水平较低,差异均有统计学意义(P<0.05)。联合检测在RSA中的预测价值最高,AUC为0.872,敏感度为0.875,特异度为0.393,其次为CD16^(+)CD56^(+)、CD4^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)、CD8^(+)、ANA。结论:ANA联合T淋巴细胞亚群检测在RSA诊断中应用价值较高,能够有效预测RSA发生风险,为临床尽早干预提供可靠的参考。

关键词：复发性流产抗核抗体 T淋巴细胞亚群妊娠结局

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基于三方演化博弈的智能建造技术采纳激励机制研究

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青岛理工大学学报 2023年第5期44卷 97-104页

作者：朱钰冉崔庆宏闫盛华青岛理工大学管理工程学院青岛266525 山东省高校智慧城市建设管理研究中心青岛266525

大数据背景下,智能建造技术是建筑业创新、转型的重要支撑,提高技术采纳和应用水平是建筑业长期稳定发展的重要保障。通过分析推广智能建造技术采纳过程中参与主体之间的博弈关系,基于演化博弈理论,构建政府、施工单位和技术供应商三方... 详细信息

大数据背景下,智能建造技术是建筑业创新、转型的重要支撑,提高技术采纳和应用水平是建筑业长期稳定发展的重要保障。通过分析推广智能建造技术采纳过程中参与主体之间的博弈关系,基于演化博弈理论,构建政府、施工单位和技术供应商三方演化博弈模型,找出模型中平衡点及参与主体选择策略演化稳定条件,并用MATLAB数值仿真,探究三方演化稳定策略对政府投入成本、处罚金额、奖励补贴等参数变化的敏感度。研究结果表明,政府补贴、税收及罚金是影响各参与主体决策的关键因素。针对研究结果为政府制定宏观激励、采纳激励和开发激励相结合的激励机制,有助于调动组织成员的积极性,进而促进智能建造技术市场供需关系的平衡。

关键词：智能建造技术技术采纳演化博弈激励机制

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医疗大数据研究面临的机遇与发展趋势

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信息与电脑 2019年第19期31卷 29-31页

作者：李宜瑾崔豫然山西省侯马市人民医院

大数据的出现,正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。随着医疗卫生事业的发展,大数据在医疗卫生事业中得到了广泛应用。数据时代同样也给医疗数据研究带来了机遇,不断扩充着医疗数据的类型和规模,人们可以从数据时代的发展趋势中看... 详细信息

大数据的出现,正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。随着医疗卫生事业的发展,大数据在医疗卫生事业中得到了广泛应用。数据时代同样也给医疗数据研究带来了机遇,不断扩充着医疗数据的类型和规模,人们可以从数据时代的发展趋势中看到医疗数据研究发展的方向。基于此,笔者将分析医疗发数据研究的重要性,总结医疗大数据研究在新时期面临的机遇和挑战,并对医疗数据的研究发展方向进行分析,希望能够为医疗大数据的深入发展提供借鉴。

关键词：医疗大数据发展机遇发展方向

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A New Minimum Torque-ripple and Sensorless Control Scheme of BLDC Motors Based on RBF Networks

A New Minimum Torque-ripple and Sensorless Control Scheme of...

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CES/IEEE 5th International Power Electronics and Motion Control Conference

作者： Juan Wang Hongwei Liu yuran Zhu Bo cui Huijuan Duan Hebei University of Science & Technology/Science & Engineering of Information Shijiazhuang China

＜正＞In this paper, a new method based on adaptive Radical Basis Function （RBF） networks is proposed to deal with the issues of rotor position requirement and high torque ripple production in a brushless DC （BLDC） motor. Two RBF networks are trained offline with a self-adjustment growing and pruning （GAP） algorithm, and all the train samples are obtained from experimental results to express the nonlinear characters of the machine more accurately. One of the trained networks is used to realize a nonlinear mapping between external voltages, phase currents and rotor position of the motor, at the same time the other is applied for estimation of phase current references with a desired torque. Actual phase currents are adjusted according to the references;therefore the torque ripples generated by non-ideal current waveforms is minimized for a BLDC motor without position sensors. Simulation results show the efficiency of this proposed method.

关键词： BLDC motor sensoriess torque-ripple RBF

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CO_2选择性氧化甲烷制C_2烃催化剂La_2O_3/ZnO的氧化还原和CO_2吸附性能

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催化学报 1998年第3期19卷 219-223页

作者： Chen Changlin, Xu Yide, cui Wei, Cai yuran (State Key Laboratory of Catalysis, Dalian Institute of Chemical Physics, The Chinese Academy of Sciences, Dalian 116023) 中科院大连化学物理所催化基础国家重点实验室辽宁大连

Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ催化剂体系在以二氧化碳作为氧化剂的甲烷氧化偶联反应中具有很高的Ｃ２烃选择性和稳定性．采用ＣＯ２－ＴＰＤ－ＭＳ和ＴＰＲ技术考察了Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ对ＣＯ２的吸附性质及其氧化还原行为．结果表明：（１）Ｌ... 详细信息

Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ催化剂体系在以二氧化碳作为氧化剂的甲烷氧化偶联反应中具有很高的Ｃ２烃选择性和稳定性．采用ＣＯ２－ＴＰＤ－ＭＳ和ＴＰＲ技术考察了Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ对ＣＯ２的吸附性质及其氧化还原行为．结果表明：（１）Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ催化剂体系存在着强、弱两种碱中心，其中弱碱中心数量随样品中Ｌａ２Ｏ３含量增加而减少，强碱中心强度随样品中Ｌａ２Ｏ３含量增加而增强．（２）由于组分相互作用，高温下，Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ易产生晶格氧空位，使之对ＣＯ２的吸附增强，吸附后的ＣＯ２与晶格氧作用形成立方晶型Ｌａ２Ｏ２ＣＯ３．（３）Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ表面的Ｌａ３＋和Ｚｎ２＋可以部分被还原，由于组分间的相互作用，使得二者的还原都较单一组分存在时更难．（４）Ｈ２－ＣＯ２－Ｈ２氧化还原循环实验表明，Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ表面被部分还原后，ＣＯ２可以将部分被还原的表面再氧化．在此基础上对Ｌａ２Ｏ３／ＺｎＯ催化剂上甲烷与ＣＯ２转化为Ｃ２烃的机制也进行了讨论．

关键词：二氧化碳甲烷选择性氧化碳二烃催化剂氧化

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