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N-碘代丁二酰亚胺(NIS)参与的碘化反应最新研究进展

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有机化学 2024年第2期44卷 508-524页

作者：曹同阳李玮王力竞河北大学化学与材料科学学院河北保定071002 药物化学与分子诊断教育部重点实验室河北省化学生物学重点实验室河北保定071002

有机碘化合物是一类非常重要的功能性分子,其合成研究具有重要意义.鉴于N-碘代丁二酰亚胺(NIS)具有反应活性高、廉价易得和环境友好等优点,一直以来都是碘化反应的优选碘试剂.近年来利用NIS参与的碘化反应制备有机碘化合物有了重要新进... 详细信息

有机碘化合物是一类非常重要的功能性分子,其合成研究具有重要意义.鉴于N-碘代丁二酰亚胺(NIS)具有反应活性高、廉价易得和环境友好等优点,一直以来都是碘化反应的优选碘试剂.近年来利用NIS参与的碘化反应制备有机碘化合物有了重要新进展,引起了极大地关注.综述了这一领域的最新研究进展,主要包括NIS与芳烃/末端炔烃的C—H碘化反应、NIS与不饱和化合物和亲核试剂的碘化双官能团化反应,以及NIS与不饱和化合物的串联碘环化反应.

关键词：碘化反应 N-碘代丁二酰亚胺(NIS) 有机碘化合物

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稀溶液中大幅拉伸高分子单链的弛豫动力学

高等学校化学学报 2024年第4期45卷 134-141页

作者：姚宁王海军李江涛顾芳廖琦河北大学化学与材料科学学院保定071002 河北大学河北省化学生物学重点实验室保定071002 河北大学药物化学与分子诊断教育部重点实验室保定071002 中国科学院北京化学研究所北京100190

针对大幅拉伸的高分子单链在Θ溶剂和良溶剂中的弛豫过程,分别通过解析理论和分子动力学模拟方法研究了弛豫动力学.对比研究发现,相对于研究高分子链在平衡态下的弛豫动力学(利用有关物理量的自关联函数),本文的非平衡态方法可以明确地... 详细信息

针对大幅拉伸的高分子单链在Θ溶剂和良溶剂中的弛豫过程,分别通过解析理论和分子动力学模拟方法研究了弛豫动力学.对比研究发现,相对于研究高分子链在平衡态下的弛豫动力学(利用有关物理量的自关联函数),本文的非平衡态方法可以明确地揭示弛豫时间与简正模式之间标度行为的动态演化.结果表明,相关的物理量在弛豫初期均受到非平衡态的影响,而在较长时间后,高分子链的弛豫动力学则与平衡态下的结果相吻合;在高分子链的最长弛豫时间与链长的标度关系方面,平衡态和非平衡态两种方法的研究结果也一致.研究结果表明,高分子链在非平衡态下的短时和长时弛豫动力学可以更加细致地阐明弛豫全过程,给出更加丰富的结构-特征关系,从而为深入探讨高分子链的非平衡弛豫提供可借鉴的线索.

关键词：高分子单链弛豫动力学简正模式弛豫时间

聚乙烯微塑料对土壤氮转化的影响及机制研究进展

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环境科学 2024年第8期45卷 4756-4765页

作者：王树涛汪晚晴荣飒爽李宇欣王鑫鑫梁盼刘微河北农业大学国土资源学院保定071001 河北省农田生态环境重点实验室保定071001 河北大学化学与材料科学学院保定071002 河北大学生态环境系保定071002 河北省山区农业技术创新中心保定071001 河北农业大学河北省山区研究所保定071001

聚乙烯塑料是当前农田土壤微塑料(MPs)污染的主要类型之一,具有分布广、颗粒小、易积累且难降解等特点,长期在土壤中存在影响元素循环.在总结国内外重要研究结果的基础上,系统分析和综述了聚乙烯微塑料(PE-MPs)影响土壤氮转化的关键因... 详细信息

聚乙烯塑料是当前农田土壤微塑料(MPs)污染的主要类型之一,具有分布广、颗粒小、易积累且难降解等特点,长期在土壤中存在影响元素循环.在总结国内外重要研究结果的基础上,系统分析和综述了聚乙烯微塑料(PE-MPs)影响土壤氮转化的关键因素和过程.一方面PE-MPs自身作为碳源招募微生物,选择定殖微生物种群,释放添加剂等途径对与土壤氮转化相关微生物和关键酶活性产生直接影响.另一方面PE-MPs通过影响土壤理化性质改变微生物生长微环境对与土壤氮转化相关微生物和关键酶活性产生间接影响.此外,MPs的重要添加剂邻苯二甲酸酯类物质(PAEs)可能是短期内影响土壤氮转化过程的主要因子.通过建议未来应该深入研究的关键科学问题,可为MPs污染土壤的氮素营养调控和生态风险评估提供科学支撑.

关键词：聚乙烯微塑料(PE-MPs) 氮转化微生物土壤理化性质氮转化功能基因酶

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基于图强化学习的配电网故障恢复决策

电力系统自动化 2024年第2期48卷 151-158页

作者：张沛陈玉鑫王光华李晓影北京交通大学电气工程学院北京市100044 国网河北省电力有限公司保定供电分公司河北省保定市071000

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习... 详细信息

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习模型中设置前置图神经网络接收图数据输入,应对故障恢复过程中配电网的拓扑变化。最后,由内嵌图神经网络的强化学习智能体输出最终故障恢复策略以提高决策速度。采用改进的PG&E 69节点配电网算例进行验证,结果表明所提算法求解速度达到毫秒级,较启发式和遗传算法在求解效率上提高了6%~7%,故障恢复策略的负荷恢复率也更高。

关键词：图强化学习图神经网络强化学习配电网故障恢复

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聚乙烯微塑料对土壤养分和酶活性的影响

环境科学 2024年第6期45卷 3679-3687页

作者：梁榕何娇孙飞虎张瑞芳王鑫鑫河北农业大学资源与环境科学学院保定071001 河北省山区农业技术创新中心保定071001 国家北方山区农业工程技术研究中心保定071001 河北农业大学河北省山区研究所保定071001

微塑料污染对土壤生态系统的威胁引起了广泛关注.为了明确聚乙烯微塑料对土壤性质的影响,通过为期4个月的土壤培养试验,探究不同质量分数(1%、2.5%、5%)和粒径(30目、100目)聚乙烯微塑料对土壤化学性质、养分含量和酶活性的影响.结果表... 详细信息

微塑料污染对土壤生态系统的威胁引起了广泛关注.为了明确聚乙烯微塑料对土壤性质的影响,通过为期4个月的土壤培养试验,探究不同质量分数(1%、2.5%、5%)和粒径(30目、100目)聚乙烯微塑料对土壤化学性质、养分含量和酶活性的影响.结果表明:①100目2.5%和5%微塑料处理显著降低了土壤pH,不同质量分数和粒径聚乙烯微塑料添加对土壤电导率影响不显著.②相比于CK,添加微塑料会不同程度降低土壤速效钾、有效磷和硝态氮含量.添加100目微塑料显著增加了土壤有机质和铵态氮含量.③当微塑料粒径为100目时,相比于CK,不同质量分数处理均显著提高了土壤过氧化氢酶和碱性磷酸酶活性,5%处理显著降低了土壤蔗糖酶活性.④土壤性质的变化受微塑料质量分数和粒径影响,质量分数越高、粒径越小,影响越显著.综上,聚乙烯微塑料对土壤性质的影响没有预期的明显,未来研究应重点关注不同影响所涉及的机制问题.

关键词：聚乙烯微塑料(PE MPs) 质量分数粒径土壤养分土壤酶活性

基于深度强化学习的收割机省内协同调度优化策略

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农业工程学报 2024年第14期40卷 23-32页

作者：李子康张璠滕桂法李政王梓怡马世纪河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071000 河北省数字农业产业技术研究院石家庄050000

针对目前多机多地块间调度作业存在效率低、成本高等问题,该研究构建了以收割机地块间转移成本最小为目标的协同调度模型,设计了基于深度强化学习的收割机协同调度优化算法(inter-regional collaborative optimization scheduling algor... 详细信息

针对目前多机多地块间调度作业存在效率低、成本高等问题,该研究构建了以收割机地块间转移成本最小为目标的协同调度模型,设计了基于深度强化学习的收割机协同调度优化算法(inter-regional collaborative optimization scheduling algorithm based on deep reinforcement learning,DRL-ICOSA)。首先分析收割机调度作业的马尔可夫决策过程,构建基于注意力机制的策略网络和价值网络,在随机采样策略中引入动态高斯噪声,以避免训练初期陷入局部最优,同时提高网络模型的鲁棒性;接着采用近端策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)训练网络模型;最后利用测试集验证DRL-ICOSA算法,得到收割机优化调度方案。基于有效作业时长40和24 h、农机调度中心位于作业区域中心和区域边缘的4种组合作业场景下,采用DRL-ICOSA算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)计算调度策略并进行对比分析。试验结果表明:当调度中心位于区域中心或边缘时,有效作业时长为40 h,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度成本降幅不少于13.9%;有效作业时长为24 h,平均调度成本降幅不少于11.5%。当作业时长为40或24 h时,调度中心位于区域中心,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度成本降幅不少于12.3%;调度中心位于区域边缘时,DRL-ICOSA算法相较于GA、PSO和SA算法,平均调度降幅不低于11.5%。因此,有效作业时长为40或24 h、调度中心位于区域中心或边缘时,相比其他3种算法,DRL-ICOSA算法均能计算得到最低的调度成本。这一研究结果可为收割机省内协同作业提供科学合理的调度方案。

关键词：农业机械优化算法路径规划深度强化学习协同调度

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混合动作空间下的多设备边缘计算卸载方法

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 301-310页

作者：张冀齐国梁朵春红龚雯雯华北电力大学(保定)计算机系河北保定071000 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071000

为降低多设备多边缘服务器场景中设备层级的总成本,并解决现有深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)只支持单一动作空间的算法局限性,提出基于混合决策的多智能体深度确定性策略梯度方法(hybrid-based multi-agent deep deter... 详细信息

为降低多设备多边缘服务器场景中设备层级的总成本,并解决现有深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)只支持单一动作空间的算法局限性,提出基于混合决策的多智能体深度确定性策略梯度方法(hybrid-based multi-agent deep determination policy gradient,H-MADDPG)。首先考虑物联网设备/服务器计算能力随负载的动态变化、时变的无线传输信道增益、能量收集的未知性、任务量不确定性多种复杂的环境条件,建立MEC系统模型;其次以一段连续时隙内综合时延、能耗的总成本最小作为优化目标建立问题模型;最后将问题以马尔科夫决策过程(Markov decision procession,MDP)的形式交付给H-MADDPG,在价值网络的辅助下训练并行的两个策略网络,为设备输出离散的服务器选择及连续的任务卸载率。实验结果表明,H-MADDPG方法具有良好的收敛性和稳定性,从计算任务是否密集、延迟是否敏感等不同角度进行观察,H-MADDPG系统整体回报优于Local、OffLoad和DDPG,在计算密集型的任务需求下也能保持更大的系统吞吐量。

关键词：物联网(IoT) 边缘计算卸载多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG) 混合动作空间

基于HER-TD3算法的青皮核桃采摘机械臂路径规划

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农业机械学报 2024年第4期55卷 113-123页

作者：杨淑华谢晓波邴振凯郝建军张秀花袁大超河北农业大学机电工程学院保定071001 河北省智慧农业装备技术创新中心保定071001

针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin delayed deep de... 详细信息

针对青皮核桃和树枝等障碍物无序生长导致机械臂采摘环境复杂、训练任务量大、稳定性差等普遍存在的问题,本文设计了一种同步带模组与机械臂协作的采摘装置,并采用基于事后经验回放的双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin delayed deep deterministic policy gradient with hindsight experience replay,HER-TD3)对采摘机械臂进行路径规划,通过HER算法提高智能体的探索能力,缓解稀疏奖励的问题;通过TD3算法提高智能体的稳定性,减少了训练中出现的震荡现象。为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力,引入TD3、HER-DDPG算法进行对比,采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练,结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功率达到98%,与HER-DDPG算法相比提高4个百分点,与TD3算法相比提高19个百分点;在CoppeliaSim软件中搭建三维模型仿真环境,设计初始姿态和碰撞检测,使用YOLO v4识别青皮核桃,通过该算法模型能够引导虚拟采摘机械臂避开树枝障碍物达到目标位置,完成无碰撞路径规划,无障碍物和有障碍物时路径规划成功率分别为91%和86%;利用物理样机进行青皮核桃采摘试验时,仍能较好地完成路径规划任务,无障碍物时采摘路径规划成功率为86.7%,平均运动时间为12.8 s,有障碍物时采摘路径规划成功率为80.0%,平均运动时间为13.6 s,验证了HER-TD3算法对复杂环境具有较好的适应性和稳定性。

关键词：青皮核桃采摘机器人机械臂 HER-TD3算法路径规划

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基于随机森林模型分析共情心理对大学生心理健康的影响

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中国健康教育 2024年第4期40卷 321-325页

作者：夏学仓高小惠房少洁刘超河北大学统计学系河北保定071000 河北省公共卫生安全重点实验室河北保定071000

目的运用随机森林算法分析共情心理对大学生心理健康的影响。方法采取方便抽样的方法,以问卷调查的方式于2022年8月对河北省某大学的1383名学生进行在线调查,内容包括调查对象一般情况以及基本共情量表和症状自评量表。使用最小二乘法... 详细信息

目的运用随机森林算法分析共情心理对大学生心理健康的影响。方法采取方便抽样的方法,以问卷调查的方式于2022年8月对河北省某大学的1383名学生进行在线调查,内容包括调查对象一般情况以及基本共情量表和症状自评量表。使用最小二乘法回归模型分析共情心理是否为大学生心理健康的影响因素,构建随机森林模型分析共情心理对大学生心理健康的重要性。结果共回收问卷1383份,有效问卷1348份,问卷有效率为97.5%。回归模型结果表明,共情心理对大学生心理健康水平的影响具有统计学意义(t=-2.051,P<0.05)。随机森林模型的结果显示,大学生心理健康重要性排名前3位的解释变量分别为共情心理、睡眠质量以及学业压力。结论共情心理是影响大学生心理健康的重要因素。建议合理开展提升共情心理能力的活动,关心学生的睡眠时长,适当减轻学生的学业压力。

关键词：心理健康水平共情心理随机森林模型大学生