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关键词： 磺胺   叔胺   唑环   抗细菌   抗真菌  

摘要： 磺胺类化合物作为重要的人工合成抗菌药， 在抗感染领域发挥重要作用。本文基于磺胺类药物研发现状， 突破磺胺经典结构， 设计合成一系列乙酰基取代的磺胺叔胺巯基唑类和磺胺叔胺氨基唑类化合物， 结构经1H NMR、13C NMR和HRMS确认。测试了新化合物的体外抗微生物活性， 氨基三唑化合物7a的抗铜绿假单胞菌活性强于阳性对照药物诺氟沙星， 且其对金黄色葡萄球菌的抑制活性接近于诺氟沙星。初步研究了化合物7a与小牛胸腺DNA的相互作用， 并进行了化合物与DNA的对接实验研究。

关键词： 药肥一体化   诸城有机烟   生物有机肥   新型生物农药   烟叶质量安全  

摘要： 为研究不同药肥组合处理对诸城烟叶质量提升的影响，通过建立有机肥替代化肥和新型生物农药替代传统农药等药肥一体化技术进行连续3年的田间试验。结果表明，相比于常规施用方式，高比例有机肥加生物农药进行药肥一体化优化使用效果明显，2023年进行田间规模示范，烟叶农艺性状改善，病虫害的防治效果显著提升，产值提高。在诸城典型生态区设置了有机烟叶生产示范区，田间示范表明烟叶质量安全水平显著提升。本研究可为潍坊乃至山东烟区烟叶高质量发展提供经验参考。

关键词： 三维人源类器官   表型组学   药物筛选   疾病研究   遗传研究  

摘要： 人源类器官(human organoids)是一种体外培养的三维细胞模型,具有类似人体器官的多种细胞类型和组织结构,以及在一定程度上能够模拟人体器官发育过程等特征.因此,人源类器官被广泛应用于发育、疾病机制、药物筛选和药物毒理等研究.本文回顾了使用表型组学研究人源类器官的方法和进展,并对人源类器官在未来的发展和应用提出展望.

关键词： 最优跟踪控制   强化学习   安全跟踪   预设性能控制   可变障碍函数   输出约束  

摘要： 研究一类具有未知初始跟踪条件的非线性系统预设性能最优安全跟踪控制问题.开发了一个基于可变障碍函数的性能约束控制设计的新方法,并基于已有的安全边界保护法提出一个新的安全边界自调整规律,使其不仅可以处理实际输出约束发生突变的情况,而且还解决了突变解除之后系统输出不能快速准确跟踪原期望轨迹的问题,使得安全跟踪控制策略更为完善.同时采用演员-评论家神经网络强化学习算法优化了系统的控制输入,减少了控制的能量消耗.所设计的预设性能最优安全跟踪控制器可以保证系统在初始跟踪条件未知情况下的安全跟踪控制,且系统输出具有预设有限时间控制性能.最后,仿真验证了该方法的有效性.

关键词： 高速公路   交通状态分类   交通状态预测   模糊聚类   神经网络   在线学习  

摘要： 针对现有交通流状态预测模型不能有效识别高速公路交通状态的模糊性，模型训练后不能有效使用实时数据流的问题，提出基于聚类的多变量时间序列交通流状态实时预测模型。首先分析了交通流参数，构建了基于改进的模糊C均值(FCM)算法与熵权法的分类模型，对交通状态进行模式定义并设定分类标准，采用状态指数指标解决分类边界模糊问题。其次，在分类模型的基础上构建了多变量时间序列预测模型。该模型结合卷积网络和注意力机制，有效地捕捉时间序列数据的长短期依赖关系，再利用反向传播更新机制进行在线学习以实现预测过程的实时化。最后，将模型在加州交通管理中心性能监控系统数据集上进行了测试，把数据集按时间顺序分为训练集、验证集和测试集，并模拟实时数据流进行在线学习和预测。实验结果表明，与最先进的LightTS模型相比，文中模型的均方误差和平均绝对误差分别降低了22.81%和14.64%，能够有效区分交通流状态等级，实现交通状态的实时预测。

关键词： 光纤光栅   温度传感器   玻璃焊料   稳定性   重复性  

摘要： 针对传统胶粘剂封装的光纤布拉格光栅(FBG)温度传感器长期使用会出现老化、蠕变等问题,提出了一种新的金属封装FBG传感器温度增敏结构和封装工艺。通过有限元分析方法对传感器进行应变不敏感设计,使用玻璃焊料代替传统环氧树脂胶粘剂将FBG与不锈钢基底进行两点式焊接固定,并使用金属外壳与硅橡胶进行密封保护。在-20～55℃温度变化范围内,所制作的FBG温度传感器温度灵敏度27.46pm/℃,线性拟合度均达到0.999,温度稳定性和可重复性良好。其在0～150℃的大温度范围内测量标准差小于0.003℃,且保持了良好的温度稳定性和重复性。该封装结构的传感器工艺简便、成本低、易于实现,其在结构健康监测领域具有广阔的应用前景。

关键词： 信息检索   搜索结果多样化   多样化排序   排序学习   深度学习  

摘要： 传统搜索引擎仅通过关键词查询以返回相关性搜索结果的排序无法满足用户日益多样化的信息需求。为此，搜索结果多样化排序技术应运而生，它在保持查询相关性的基础上，考虑不同文档的新颖性以及用户潜在的多样化查询意图，向用户呈现内容更为丰富全面的排序结果。随着深度学习技术的快速发展与突破，生成对抗网络和图神经网络等深度学习模型也被广泛应用于搜索结果多样化排序领域中。虽然近期涌现了较多搜索结果多样化排序的最新研究成果，但较缺乏对新近提出的搜索结果多样化排序方法等相关研究的综述性工作。基于此，主要对近五年来搜索结果多样化排序的研究进展进行了一个较为全面的综述。首先，回顾了搜索结果多样化排序发展现状和相关综述，并阐述了搜索结果多样化排序问题的定义；其次，对近五年来搜索结果多样化排序的最新方法进行了分类，并重点分析了每个类别中的代表性方法；再者，对主流和新颖的搜索结果多样化评价指标进行了阐述与分析，并总结了现有的主要搜索结果多样化数据集，同时梳理和分析了最新搜索结果多样化排序方法的性能，以及总结了当前搜索结果多样化排序技术的应用进展；最后，对搜索结果多样化排序的未来研究方向进行了展望，以期为相关人员研究搜索结果多样化排序提供参考，并促进这一领域的进一步发展与创新。

关键词： 多变量时序数据   异常检测   图结构学习   门控循环单元  

摘要： 多变量时序数据的异常检测对智能信息系统的安全性和稳定性至关重要，针对多变量时序数据异常检测中变量相互关联以及变量内时间依赖等问题，提出一种基于GSL-GRU的多变量时序数据异常检测模型。首先，基于相似性构建变量初始图，动态捕捉变量间结构依赖，并联合MGAT自适应学习图表示；其次，通过GRU提取变量内时间依赖特征，并与图嵌入特征融合；最后，通过预测损失和重构损失联合优化计算异常得分，通过POT算法实现无监督异常检测。基于三个真实数据集的实验结果表明，所提模型相比基线模型在召回率和F1分数两个指标上提升明显。

关键词： Copula函数   洪潮遭遇   组合风险   长江下游感潮河段  

摘要： 长江下游感潮河段受到上游来水和海洋潮汐的共同影响，使得该河段的防洪形势复杂严峻，因此，辨识长江下游径流与潮汐的遭遇风险对于区域防洪治涝减灾具有实际意义。研究以长江下游河段为研究区域，以大通水文站最大流量以及南京潮位站、镇江潮位站、江阴潮位站最高潮位为数据基础，分析长江下游河段沿程洪潮遭遇的概率分布。通过Copula函数分别构建大通水文站年最大流量与南京潮位站、镇江潮位站、江阴潮位站年最高潮位的联合分布，比较分析Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula函数的拟合优度，最终选定以Clayton Copula函数构建长江下游的洪潮联合分布，分析了各站点之间的同现风险率、条件风险率和组合风险率，进一步探究洪潮风险的变化规律。通过对上下游洪潮遭遇风险的比较，发现各潮位站年最高潮位的出现受到大通站年最大流量的影响，大通站年最大流量越大，下游各潮位站出现超某一高潮位的可能性越大。此外，从长江下游段沿程分析结果来看，距离入海口越近的站点，受到上游大通站最大流量的影响越小，即受到上游洪水的影响越小，因此遭遇极端洪潮组合事件的概率越低。结果表明，在长江下游河段防洪应重点考虑极端洪潮组合事件的风险与防护，不同站点受到洪潮风险各不相同，不同区域应针对不同风险制定相应的风险分析与防治措施。

关键词： 评论摘要   T5模型   评价对象信息   少样本数据   注意力机制  

摘要： 评论是消费者对商品评价和反馈的一种文本形式。评论摘要是指对评论进行提取和压缩，形成能够概括评论信息的短文本。目前，评论摘要任务大多只关注于评论的文本序列，却忽略了评论中的方面、意见短语和情感极性等相关评价对象信息。因此，提出了一种基于T5模型（Text-to-Text Transfer Transformer），结合评价对象信息的评论摘要方法。该方法首先利用T5模型对评论摘要任务进行建模，通过注意力机制学习评论文本中的上下文信息，生成包含核心语义的摘要文本；然后提取摘要文本中的评价对象信息，作为评论摘要任务的辅助任务；最后利用少样本数据对模型参数进行特异性调整，进一步改善了摘要的效果，从而生成了高质量的评论摘要。实验结果表明，在酒店评论数据集SPACE和产品评论数据集OPOSUM+上，该方法相较于基准模型方法在ROUGE评价指标上均有显著提升。