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关键词： 深度学习   知识蒸馏   类别不平衡   视网膜病变图像分类  

摘要： 利用人工智能技术筛查出糖尿病肾病高风险患者对视网膜疾病早期诊断具有重要意义。然而，糖尿病患者的视网膜图像数据存在数据量少和类别不平衡等局限性，为克服传统模型在解决这一问题面临的挑战，本文提出了一种基于知识蒸馏双分支结构的视网膜病变辅助诊断方法，提高了对少数类别的识别能力。该方法首先使用在大型医学数据集上训练的教师网络指导学生网络学习,将教师网络所学得的信息传递给学生网络，进而显著提升学生网络的泛化能力，一定程度上缓解数据量少带来的挑战。其次，在学生网络中提出一种双分支结构，分支一使用重平衡策略，引入Focal Loss函数，通过调节损失函数的权重，使模型更关注难分样本。分支二利用类别注意力模块，学习每个类别的判别性特征，使模型在训练中不会偏向数据量大的类别。两个分支分别促进分类器学习和特征学习，更有效的缓解类别不平衡问题。本文使用临床上收集的视网膜图像数据对所提方法进行了评估。实验结果表明，本文提出的方法在66例（89眼）糖尿病肾病高风险患者筛查任务上的准确率和特异性比病变感知注意力方法分别提高了1.05和1.53个百分点。因此本文方法可以有效提高糖尿病肾病识别精度，实现视网膜疾病的辅助诊断。

关键词： 数实产业技术融合   股票流动性   数字经济   资本市场  

摘要： 数字经济与实体经济的融合是推进中国式现代化的重要力量，如何通过数实融合实现企业资本市场价值逐渐成为社会各界关注的焦点。本文基于2008—2022年沪深A股上市企业数据，考察数实产业技术融合对股票流动性的影响。结果发现，数实产业技术融合能够显著提升企业股票流动性。机制研究发现，从创新效应视角来看，数实产业技术融合通过提高创新质量提升企业股票流动性；从治理效应视角来看，数实产业技术融合通过增强企业财务稳定性提升股票流动性；从信息效应视角来看，数实产业技术融合通过提高信息披露质量和分析师关注提升企业股票流动性。异质性研究发现，在政府数字技术关注度较高的地区、知识产权保护较强的地区、非国有企业中，数实产业技术融合对股票流动性的提升作用更为明显。所得结论拓展了企业数字技术应用和资本市场价值的相关领域研究，对于政府实施数实融合驱动发展战略具有重要的现实意义。

关键词： 分子模拟   ZSM-5   ZIF-67   PVA杂化膜   吸附   扩散   渗透汽化  

摘要： 无机粒子掺杂聚乙烯醇(PVA)改性膜材料在渗透汽化酯化体系脱水方面展现出良好工业应用前景，但还缺乏微观层面的机理探究和基础理论数据。本文采用分子模拟手段构建了ZSM-5和ZIF-67两种粒子分别与PVA混合后的杂化材料分子结构模型，得到了无机粒子在PVA链段间的分布情况；利用蒙特卡洛(MC)方法模拟了乙酸乙酯、水在PVA杂化材料中的吸附行为，考察了掺杂比例和温度对吸附量、吸附等温线的影响；利用分子动力学(MD)方法模拟了乙酸乙酯、水在杂化材料中的扩散行为，计算了杂化材料内部的自由体积分数，考察了掺杂比例和温度对小分子在杂化材料中扩散系数的影响。结果表明，两种杂化材料对水的吸附量显著高于酯，且ZSM-5/PVA材料对水的吸附量高于ZIF-67/PVA材料；水在两种杂化材料中的扩散系数大于乙酸乙酯，且由于ZSM-5/PVA材料具有更大的自由体积分数(FFV)，小分子在ZSM-5/PVA中的扩散系数远大于在ZIF-67/PVA中的扩散系数，本研究为PVA材料改性及传质分离提供了理论指导。

关键词： SiO   气凝胶   高温   抗压强度   导热系数   孔结构  

摘要： 为研究高温对SiO2气凝胶水泥基复合材料性能的影响，开展了经历不同高温后的SiO2气凝胶水泥基复合材料试件的外观、质量损失、抗压强度、导热系数的测试，分析了不同温度、受火时间和冷却方式对SiO2气凝胶水泥基复合材料性能的影响规律。采用X射线衍射（XRD）、核磁共振（NMR）和扫描电子显微镜（SEM）测试了水化产物、孔结构与微观形貌，阐释了高温后SiO2气凝胶水泥基复合材料的性能演变机理。研究结果表明：随着作用温度的升高，质量损失随之增大、抗压强度随之减小，导热系数先减小后增大。高温作用后自由水、化学结合水散失以及试件开裂剥落引起质量损失；砂粒、气凝胶与水泥浆体热膨胀差异性、蒸汽压力导致孔结构粗化及微裂缝延伸和水化产物分解使强度降低；SiO2气凝胶体积收缩及内部孔隙塌陷导致导热系数先减小后增大。SiO2气凝胶水泥基复合材料的抗压强度与导热系数随受火时间增长而降低，采用喷水冷却的试件抗压强度与导热系数均低于自然冷却试件。

关键词： 知识蒸馏   图卷积神经网络   图像分类   元学习   表征学习  

摘要： 知识蒸馏的核心思想是利用1个作为教师网络的大型模型来指导1个作为学生网络的小型模型，提升学生网络在图像分类任务上的性能.现有知识蒸馏方法通常从单一的输入样本中提取类别概率或特征信息作为知识，并没有对样本间关系进行建模，造成网络的表征学习能力下降.为解决此问题，本文引入图卷积神经网络，将输入样本集视为图结点构建关系图，图中的每个样本都可以聚合其他样本信息，提升样本的表征能力.本文从图结点和图关系2个角度构建图表征知识蒸馏误差，利用元学习引导学生网络自适应学习教师网络更佳的图表征，提升学生网络的图建模能力.相比于基线方法，本文提出的图表征知识蒸馏方法在加拿大高等研究院（Canadian Institute For Advanced Research,CIFAR）发布的100种分类数据集上提升了3.70%的分类准确率，表明本文方法引导学生网络学习到了更具有判别性的特征空间，提升了图像分类能力.

关键词： 漓江流域   碳沉降   氮沉降   磷沉降   季节动态  

摘要： 监测漓江流域喀斯特森林碳氮磷湿沉降通量，有助于准确评估环境改变对该区域森林生态系统碳氮磷库的影响，为喀斯特森林养分资源管理提供科学参考。本研究以广西桂林漓江流域下游喀斯特森林为研究对象，从2022年3月至2024年2月根据降水情况收集雨水，测定雨水可溶性有机碳（DOC）、可溶性氮（DN）、可溶性有机氮（DON）、铵态氮(NH4+-N)、硝态氮(NO3--N)以及可溶性磷（DP）浓度，结合降水量估算碳氮磷湿沉降通量，分析其季节变化规律及相关性。结果表明：2022年全年降水量（1860.0 mm）显著高于2023年（1469.3 mm）；2022和2023年雨水DOC平均浓度分别为3.03和5.76 mg·L-1，DN分别为2.34和3.52 mg·L-1，DP分别为0.05和0.07 mg·L-1，DN、NH4+-N、NO3--N和DP浓度波动均较大；2022和2023年碳湿沉降总量分别为43.0和41.3 kg·hm-2，氮湿沉降总量分别为33.89和39.98 kg·hm-2，磷湿沉降总量分别为0.43和0.85 kg·hm-2，碳和氮湿沉降总量两个年份之间没有显著差异，磷湿沉降总量差异显著；不同季节碳氮磷湿沉降通量总体上呈现出春季和夏季大于秋季和冬季的趋势；碳与氮湿沉降通量呈显著正相关，而碳与磷湿沉降通量之间以及氮与磷湿沉降通量之间均无显著相关关系。综上，漓江流域喀斯特森林碳和氮湿沉降通量相对较高且较稳定，而磷湿沉降通量相对较低且波动较大，较高的氮沉降有利于改善漓江流域喀斯特森林土壤氮库的匮乏，其中有机氮组分对氮湿沉降的贡献不容忽视。

关键词： 医疗消费回流   医疗技术   医疗服务质量   医疗消费环境  

摘要： 吸引海外医疗消费回流是当前我国“双循环”新发展格局下推动医疗产业发展的驱动力量。国内医疗技术进步与服务质量提高、经济社会发展与居民健康意识增强、政府对医疗领域投入的增加、医疗市场与价格竞争的优势、政府政策的引导和扶持、国际医疗交流与合作、医疗保险体系的完善是吸引海外医疗消费回流的主要驱动因素，提高医疗技术水平，激发吸引医疗消费回流活力、增加医疗消费供给，释放吸引医疗消费回流潜力、提高医疗服务质量，构筑吸引医疗消费回流支撑、优化医疗消费环境，营造吸引医疗消费回流氛围以及监管海外医疗消费，注入吸引医疗消费回流动能是吸引海外医疗消费回流的主要实施途径。

关键词： 离心泵   扬程工况   泥沙浓度   泥沙粒径   磨损特性  

摘要： 环北部湾广东水资源配置工程地心泵站泵组属于超大流量大功率离心泵组，泵体长期在含沙工况下运行引起的磨损危害需要分析。本文以该工程离心泵为研究对象，基于欧拉-拉格朗日方法对离心泵内固液两相流动进行数值模拟，采用Oka磨损模型对离心泵过流部件磨损特性进行预测。根据西江实测数据选取泥沙参数（浓度及粒径），开展超大流量大功率离心泵泥沙磨损特性数值模拟，研究不同扬程工况、不同泥沙参数组合对离心泵磨损特性的影响规律。结果表明：典型泥沙参数条件下，离心泵内压强分布在含沙工况与清水工况下无明显差异，低浓度泥沙对泵内流场无明显影响。离心泵偏离设计扬程工况运行会导致磨损面积及磨损强度增大，最低扬程工况下泵体磨损强度约是设计扬程工况的3倍。泥沙浓度主要影响磨损强度大小，而泥沙粒径主要影响强磨损区域分布位置，二者均是影响离心泵磨损特性的主要因素。随泥沙浓度增大，叶轮前盖板磨损面积增大强度增强，但强磨损区域位置无明显变化；随泥沙粒径增大，叶轮前盖板的磨损面积减小，强磨损区域位置变化显著。