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关键词： 小样本学习   图像分类   皮肤病变   空间变换网络   最邻近质心  

摘要： 基于深度学习的图像分类模型通常需要大量的标记数据，然而，在医学领域的皮肤病变分类任务中，收集大量图像数据面临着诸多挑战。为了能够完成对小样本皮肤疾病的准确分类，提出一种基于空间变换网络和特征分布校准的小样本分类模型。首先，将迁移学习和元学习相结合，改善跨域迁移小样本存在的过拟合问题；其次，在预训练分类任务前插入旋转角度预测任务，以便模型更好地适应医学图像数据的高复杂度；之后在对图像下采样后引入空间变换网络，通过显式地对输入图像进行仿射变换，增强了特征的提取和识别能力；最后，通过特征分布校准对新类特征进行约束，并引入最邻近质心算法进行分类决策，简化了算法流程的同时显著提升了分类精度。在ISIC2018皮肤图像数据集上进行实验：与当前主流小样本模型Meta-Baseline相比，所提模型在2-way和3-way分类任务下平均精度提高了12.20和11.40个百分点；与MetaMed相比，在2-way 3-shot和3-way 3-shot分类任务中，分类精度分别提升了7.00和10.23个百分点。实验结果表明，所提模型有效提高了小样本皮肤疾病的分类精度，能够更好地辅助医生提高临床诊断精确度。

关键词： 谷丙转氨酶   心脏   回归分析   儿童  

摘要： 目的 探讨儿童期谷丙转氨酶（ALT）水平与心脏结构指标的关联,为促进儿童心脏健康提供科学依据。方法研究数据基于2017年11月—2018年1月开展的“桓台儿童心血管健康随访队列”基线调查,将数据完整的1 340名儿童纳入研究。采用问卷调查儿童的人口学信息和生活方式,并通过体格检查和血生化检测获取儿童的体质量指数（BMI）、血压、空腹血糖（FPG）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和谷丙转氨酶（ALT）等指标,通过超声检查测量儿童的左心室舒张末期内径（LVDD）、左心室收缩末期内径（LVSD）、左心室后壁厚度（LVPWT）以及舒张末期室间隔厚度（IVST）,并计算相对室壁厚度（RWT）、左心室质量（LVM）和左心室质量指数（LVMI）。采用多元线性回归模型分析ALT水平对左心室结构指标的影响,采用限制性立方样条（RCS）模型探讨ALT水平与左心室结构指标的剂量-反应关系。结果 不同ALT水平组儿童LVDD、LVSD、IVST、LVPWT、LVM/LVMI、RWT等心脏指标差异均有统计学意义（F值分别为78.69,60.08,72.86,74.89,83.14,36.70,20.46,P值均<0.05）。多元线性回归模型分析显示,调整可能协变量后,ALT水平与LVDD、LVSD、IVST、LVPWT、LVM、LVMI存在正相关（β值分别为0.10,0.20,0.16,0.16,0.23,0.18,P值均<0.05）。RCS模型分析显示,调整可能协变量后,儿童ALT水平与LVDD、LVSD、IVST和LVMI均存在线性剂量-反应关系(P非线性值均>0.05);ALT水平与LVPWT、LVM均存在非线性剂量反应关系(P非线性值均<0.05)。结论 儿童期ALT水平与心脏多数结构指标呈正相关,且存在线性或非线性剂量-反应关系。

关键词： 维生素D缺乏   血脂异常   超重   肥胖症   回归分析   儿童   青少年  

摘要： 目的 探讨维生素D缺乏和血脂异常交互作用与儿童青少年超重肥胖患病风险的关联,为儿童青少年超重肥胖防控提供理论依据。方法 研究数据来源于2022—2023年中国居民营养与健康状况监测中的河北省6～17岁人群,采用分层整群随机抽样方法抽取2 118名儿童青少年进行问卷调查、体格测量和实验室检测。使用Logistic回归分析维生素D缺乏、血脂异常与超重肥胖的关联,以相乘和相加模型分析维生素D缺乏和血脂异常与超重肥胖的交互作用。结果 儿童青少年维生素D缺乏检出率为67.80%,血脂异常率为24.46%,超重肥胖检出率为41.97%。多因素Logistic回归分析结果显示,调整混杂因素后,维生素D缺乏与血脂异常对儿童青少年超重肥胖的相乘交互作用无统计学意义(OR=0.90,95%CI=0.57～1.43,P>0.05);但维生素D缺乏血脂异常的儿童青少年患超重肥胖风险是维生素D充足血脂正常儿童青少年的3.99倍(OR=3.99,95%CI=2.93～5.45,P<0.01)。维生素D缺乏和血脂异常存在正向相加交互作用,交互作用超额相对危险度、交互作用归因比和交互作用指数分别为14.40,81.5%和7.35。结论 儿童青少年维生素D缺乏与血脂异常存在协同作用,二者同时存在会增加超重肥胖的患病风险。应采取综合防控措施,及时补充维生素D、维持正常血脂水平,减少儿童青少年超重肥胖的发生。

关键词： 牧草营养品质   牦牛鲜奶   高寒草地   高寒牧区   藏北高原   畜牧业   品质指标  

摘要： 为探究藏北高原天然草地放牧系统牦牛鲜奶品质及其影响因素，本研究于2021年8月在高寒草甸、高寒草原和荒漠草原3个类型放牧草地上选择12个样地及其周边36个牧户，采集测定牧草和牦牛鲜奶的营养品质指标，采用单因素方差分析法比较了不同草地类型区牦牛鲜奶营养品质的差异，利用结构方程和混合线性模型定量揭示了牧草营养品质对牦牛鲜奶营养品质的调控路径和影响强度。结果表明：1）荒漠草原区牦牛鲜奶蛋白质含量(4.36%)最高，显著高于高寒草原和高寒草甸（4.05%和3.59%）（P<0.05）；高寒草甸区牦牛鲜奶的乳糖和矿物质含量（5.45%和0.82%）均最高，显著高于高寒草原（4.31%和0.71%）（P<0.05）和荒漠草原区（4.24%和0.73%）（P<0.05）；2）牧草粗蛋白含量和粗脂肪含量对牦牛鲜奶蛋白质含量影响显著（P<0.05），分别可以单独解释其53.58%和26.07%的变异；牧草粗蛋白和中性洗涤纤维含量对牦牛鲜奶乳糖含量影响显著（P<0.05），分别可以单独解释其49.88%、40.92%的变异；牧草中性洗涤纤维含量对牦牛鲜奶矿物质含量影响显著（P<0.05），单独解释了其53.33%的变异；3)结构方程模型显示，植物生长季温度和降水可通过调控土壤全氮和有机碳含量间接或直接地影响牧草粗蛋白、粗脂肪、中性洗涤纤维含量，进而影响牦牛鲜奶乳糖、蛋白质、脂肪、矿物质等指标含量。综上所述，牦牛鲜奶营养品质受气候条件、土壤养分和牧草品质多重因素的调控。

关键词： 体脂分布   胰岛素抵抗   血脂异常   回归分析   儿童  

摘要： 目的 探讨儿童体脂水平和胰岛素抵抗的联合作用与血脂异常的关联,为儿童血脂异常的防治提供科学依据。方法 数据来源于“桓台儿童心血管健康随访队列”2021年第2次随访,纳入有完整采集信息的儿童1 322名,采用多因素Logistic回归模型分析体脂肪率(FMP)、脂肪质量指数(FMI)、皮下脂肪质量(SFM)和内脏脂肪质量(VFM)增高与血脂异常的关联,采用限制性立方样条模型探索4种体脂水平与血脂异常的剂量反应关系,采用多因素Logistic回归模型分析体脂水平和胰岛素抵抗(IR)的联合作用与血脂异常的关联。结果 男生VFM和空腹血糖(FPG)水平更高,而FMP、FMI、SFM、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)水平均低于女生(t/Z值分别为3.22,2.58,-15.85,-7.35,-6.49,-2.40,-4.05,-2.40,P值均<0.05)。调整相关协变量后,与FMP正常组相比,FMP较高的儿童出现高TG(OR=4.26,95%CI=2.58-7.09)及低HDL-C(OR=4.10,95%CI=2.51～6.76)的可能性增加;FMI、SFM和VFM观察到与FMP相似结果(P值均<0.05)。相加交互作用分析结果显示,4种体脂指标较高均与IR存在协同作用,增加出现高TG的可能性(P值均<0.05)。4种体脂指标与血脂异常存在线性或非线性剂量反应关系。结论 儿童体脂水平与血脂异常存在正向关联,若体脂水平较高儿童同时伴有IR则血脂异常可能性进一步增加。建议加强对高体脂和IR儿童的关注,预防儿童血脂异常的发生。

关键词： 异常检测   采样   支持向量机   重叠   自适应差分进化  

摘要： 针对现有的工业控制系统异常检测分类方法大多无法有效处理类不平衡和重叠耦合的问题，提出一种基于干扰样本分布优化的工控异常检测改进SVM模型(Improved SVM Model Based on Adaptive Differential Evolution with Sphere， SJADE＿SVM)，该模型将基于超球体覆盖的自适应差分进化过采样技术与支持向量机相结合。通过改进超球体覆盖算法，构建概率公式，去识别和排除干扰样本；然后改进SMOTE过采样技术，通过对安全样本采样，缓解类不平衡和重叠耦合问题；最后使用自适应差分进化算法去优化样本的位置和属性，同时使用SVM进行分类。基于6个真实工控数据集和4个UCI公开数据集共设计三组实验，分别与逻辑回归和高斯朴素贝叶斯等异常检测分类算法进行性能对比；以及改善样本分布方法的实验对比；同时进行了算法的运行时间对比。实验结果表明，该模型在F-score和G-mean等评价指标上分别最大提高了38.29%和10.54%，分类结果稳居前三，且在α=0.05的非参数双侧Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验等统计实验中也表现出显著的性能优势。

关键词： 玉米穗腐病   病田率   病株率   穗部虫量   降雨量  

摘要： 【目的】分析典型荒漠绿洲生态区玉米穗腐病发生及流行因素，为新疆玉米穗腐病科学防控提供依据。【方法】2023年调查南北疆3个地州市7县市区135个样地玉米穗腐病发病情况，分析玉米穗部百穗虫量、棉铃虫占比、降雨量和栽培模式与其发病率的关系。【结果】全疆共调查玉米田块94块，发病田块53块，平均病田率为56.38％，平均病穗率为42.11‰，北疆春播玉米穗腐病平均病田率和病穗率明显高于南疆复播玉米。博乐市玉米穗腐病发生最严重，平均病田率及病穗率分别为63.52%、45.67‰；其次是新源县，平均病田率及病穗率分别为61.23%、41.64‰；博乐市玉米穗部平均百穗虫量和棉铃虫占比最高，分别为75.30头/百穗和92.30%；疏勒县最低，平均百穗虫量和棉铃虫占比分别为35.21头/百穗和63.50％；玉米穗部平均百穗虫量(F=107.8，P＜0.0005，R2=0.7093)、棉铃虫占比(F=12.62，P=0.0238，R2=0.7593)、降雨量(F=9.76，P＜0.0354，R2=0.9642)与穗腐病发病率均呈正相关；滴灌种植玉米穗腐病平均病田率和病穗率显著高于漫灌种植（P<0.05）。此外，新疆玉米穗腐病主要致病菌为拟轮枝镰孢Fusarium verticillioides、木贼镰孢Fusarium equiseti和禾谷镰孢Fusarium graminearum。【结论】新疆北疆春播玉米穗腐病发生严重，而穗部百穗虫量、降雨量是玉米穗腐病发生的主要因素，滴灌种植对穗腐病发生也有一定影响。

关键词： 碳排放   碳氧平衡模型   偏最小二乘法   影响因素   乌鲁木齐市  

摘要： 碳氧平衡估算可以从源头量化区域自然与社会经济系统的平衡状态，对实现“双碳”目标，助推城市高质量发展具有积极的现实意义。基于碳氧平衡理论，综合乌鲁木齐市社会经济系统的五种排碳耗氧行为和自然生态系统的五种固碳释氧来源，构建碳氧平衡估算模型，分析碳氧平衡状态和影响因素。结果表明：（1）2000—2020年，乌鲁木齐市排碳耗氧量逐年增加，排碳量增加幅度高于耗氧量，排碳量和耗氧量的年均增长率分别为6.49%和5.10%,2000—2014年为快速增长阶段，2014—2020年为缓慢增长阶段。排碳耗氧的主要来源是工业消耗和交通运输。（2）2000—2020年，固碳释氧量整体呈略微下降的趋势，固碳量和释氧量的年均变化率为-0.12%。研究期间草地是全市固碳释氧的关键地类，其次是林地，城镇绿地的固碳释氧潜力较大，各生态系统的固碳释氧量变化趋势与各地类面积变化趋势基本吻合。（3）近20年乌鲁木齐市处于碳氧非平衡状态，且不平衡的状态在逐年加剧。碳平衡指数在[-0.61,-0.88]，氧平衡指数在[-0.58,-0.83]，排碳与固碳之间的压力高于耗氧与释氧之间的压力，自然生态系统固定的CO2和释放的O2不能抵消社会经济系统排放的CO2和消耗的O2。（4）城镇化规模、城市生态状况、能源结构和经济发展是驱动乌鲁木齐市碳氧平衡变化的极重要因素。避免城市无序扩张，构建清洁能源体系和巩固生态系统碳汇能力是调节乌鲁木齐市碳氧平衡状态的有效措施。研究结果为乌鲁木齐市“碳达峰、碳中和”目标和路径实现提供数据参考和碳氧平衡调控建议。

关键词： 白萨福克羊   体重   体尺   相关分析   回归方程  

摘要： 为探究白萨福克羊的体重与体尺指标间的相关关系，以22只白萨福克成年公羊、84只母羊为研究对象，测定其体重与体尺指标，使用SPSS 20.0软件对不同性别白萨福克羊的体重与体尺指标进行相关性分析、通径分析、逐步回归分析。并建立不同阶段萨福克羊体重与体尺指标间的最优回归方程。结果表明， 成年白萨福克公、母羊变异系数最大的均是体重，分别为22.49%、16.06%。体高的变异系数最小，分别为5.57%、4.20%。体长、体高、胸宽和胸围与成年公羊的体重均存在极显著相关性（P<0.01）；胸宽、胸围与成年母羊的体重存在极显著相关性（P<0.01），体高与成年母羊体重的相关性达显著水平 （P<0.05）；白萨福克成年公、母羊的最优线性回归方程分别为y=1.924x5-121.915，R2=0.939， y=0.952x5-0.942x7+0.846x3+0.655x2-59.245，R2=0.558。上述回归方程的截距及通径系数均在显著水平（P<0.05），个别数据在极显著水平（P<0.01）。在白萨福克选种过程中可将公羊的胸围、体长、体高、胸宽，母羊的胸围、胸宽作为重要参考指标，其中胸围与白萨福克羊体重相关性最强。

关键词： 方面类别情感分析   零样本学习   提示模板   PPLM文本限制生成  

摘要： 如今方面类别情感分析(Aspect Category Sentiment Analysis，ACSA)因标注数据稀缺而受限，如何在无特定情感标注数据下实现有效分析成为研究挑战。本文将零样本方面类别情感分析任务转换为自然语言推理(Natural Language Inference，NLI)任务，针对传统提示模板面临着语义表达不充分的问题，新提出了一种基于PPLM(Plug and Play Language Model)文本限制生成模型的原因补充提示模板，通过结合情感极性和其原因，使得模板可以帮助模型更好地理解情感背后的原因和动机，从而提高情感分析的准确性和可解释性，此外为了进一步提升ACSA的分类性能，引入了性能逆序系数来确定文中多种提示模板的集成权重。在公共数据集MAMS和Restaurant的实验结果表明本文模型相较于其他零样本ACSA模型，在准确率ACC上提升约7%；PPLM原因补充提示模板可以提升NLI模型的零样本分类性能，其相较于其他传统模板在MF1上提升2.5%；同时改进的权重确定策略也对模型在零样本情境下的情感分析能力有一定提升作用。