摘要：中国山水画自魏晋开始,逐步发展至今,历史悠久,构图在山水画中有着不可动摇的地位,影响着所作之画的意境之美,怎样安排留白更好地表达意境尤为重要。《二十四诗品》中曾说“不着一字,尽得风流”,虽是形容书法,但在传统绘画构图中同样适用,通过画面留白,不着一墨,引起人们的无限遐想。马远便是表现画面留白构图之美的集大成者,其家学艺术底蕴浓厚,拜师于李唐,在李唐的基础上,受到历史时代、地域的影响,创造了自己的风格,俗称“马一角”,《踏歌图》便是他的典型作品。在画面中充分利用“留白”的作用,给人们以想象的空间,似有云雾笼罩,无穷意味。通过对马远《踏歌图》的赏析,体味画面留白构图之美。

摘要：提出了一种应用于智能交通系统的小型化圆极化微带天线。该天线由一个开缝的方形贴片及围绕方形贴片的两级寄生贴片组成,通过模式解调实现圆极化,并利用寄生贴片增加带宽和提高天线增益。测试结果表明,天线的-10 dB阻抗带宽为10.9%,3 dB轴比带宽为2.7%,在中心频率5.8 GHz处的增益为5.4 dBi,交叉极化不低于21 dB。天线尺寸为25 mm×25 mm×1.6 mm,与其它应用于智能交通系统的天线相比,该天线具有更小的平面尺寸。

摘要：为了建立一种快速检测猪流行性乙型脑炎病毒(Janpanese encephalitis virus,JEV)的病原学检测方法,并掌握达州市JEV的感染情况,试验根据GenBank中JEV E基因序列设计1对检测引物,建立一步法RT-PCR,并对退火温度(50,52,54,56,58℃)、模板添加量(1,2,4,6,8μL)、引物添加量(0.1,0.2,0.4,0.6,0.8μL)进行优化,考察方法的特异性、敏感性、重复性、符合性,同时对2017-2020年分别采集于达州市7个市(县、区)的243份样品进行JEV检测,对检测结果进行不同地区、不同年份、不同季节、不同饲养方式下猪群中JEV阳性率的比较分析。结果表明:优化后的一步法RT-PCR扩增体系为2×Step Buffer 12.5μL,上下游引物(20μmol/L)各0.4μL,RNA(68 ng/μL)4μL,H2O 7.7μL。扩增程序为50℃30 min;95℃5 min;94℃40 s,54℃40 s,72℃40 s,30个循环;72℃10 min;4℃终止反应。该方法能够特异性扩增JEV,而检测猪瘟病毒(CSFV)、猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)、猪伪狂犬病毒(PRV)、猪圆环病毒2型(PCV-2)、猪细小病毒(PPV)、猪流行性腹泻病毒(PEDV)、猪传染性胃肠炎病毒(TGEV)均为阴性,对JEV RNA的检测灵敏度为27.2 pg,对JEV、CSFV、PRRSV、PEDV、TGEV、PRV、PCV-2、PPV、3份JEV阳性病料、3份JEV阴性病料重复检测3次的结果完全一致,检测243份猪临床病料样品的平均阳性率为9.05%,其中不同地区阳性率为3.45%~13.04%,2017,2018,2019,2020年阳性率分别为5.77%、6.90%、10.29%和12.31%,夏季和冬季的阳性率分别为13.33%和5.17%,规模化养猪场和散养户的阳性率分别为5.94%和11.27%,说明建立的JEV一步法RT-PCR具有良好的特异性、敏感性、重复性和临床适用性,达州市JEV的流行存在个别地区感染情况较严重、2019年和2020年感染情况较2017年和2018年严重、夏季感染情况较冬季严重、散养户感染情况较规模化养猪场严重等特点。

摘要：为了建立一种快速鉴别检测猪圆环病毒2型(PCV-2)、猪圆环病毒3型(PCV-3)、猪圆环病毒4型(PCV-4)的方法,试验设计合成PCV-2、PCV-3、PCV-4特异性鉴别检测引物,经一步法三重RT-PCR反应条件的优化,建立了PCV-2、PCV-3、PCV-4三重PCR鉴别检测方法。该方法对PCV-2、PCV-3、PCV-4、PCV-2/PCV-3/PCV-4可分别扩增出216、415、678 bp、216 bp/415 bp/678 bp的特异性条带,检测PRV、PPV、PRRSV、CSFV、PEDV、TGEV均为阴性,对PCV-2、PCV-3、PCV-4的最低检测量分别为1.0×102、1.0×10^(3)、1.0×10^(3)拷贝/μL,与PCV-2、PCV-3、PCV-4单项PCR方法的符合率均为100%,应用该方法检测85份临床病料样品,PCV-2、PCV-3、PCV-4阳性感染率分别为21.17%、14.12%、4.71%。说明建立的PCV-2、PCV-3、PCV-4三重PCR鉴别检测方法具有良好的特异性、敏感性、准确性和临床适用性,为PCV-2、PCV-3、PCV-4的临床鉴别诊断提供一种简便、快速的分子生物学检测技术。

摘要：为建立牛病毒性腹泻病毒(BVDV)双重RT-PCR检测方法,根据BVDV-1(AF091605.1、KF501393.1、MK204904.1、MN513404.1和MG923683.1)和BVDV-2(AF502399.1、MG436782.1、AF145969.1、KC176777.1和MN513411.1)流行毒株5′-UTR保守序列设计2对特异性引物,通过优化反应条件,建立可同时检测BVDV-1和BVDV-2的双重RT-PCR方法。结果显示,该检测方法重复性好、特异性强,可分别检测出BVDV-1和BVDV-2核酸,与牛传染性鼻气管炎病毒(IBRV)、牛轮状病毒(BRV)、牛冠状病毒(BCV)、牛副流感病毒3型(BPIV-3)、猪瘟病毒(CSFV)均不发生交叉反应;最低检测量为1×103拷贝/μL和1×102拷贝/μL;对达州及周边地区的332份临床样品进行检测,结果表明,该地区BVDV-1阳性率为7.83%,BVDV-2阳性率为0.90%,未检出BVDV-1和BVDV-2混合感染的临床样品。综上所述,建立的双重RT-PCR检测方法具有良好的特异性、敏感性、重复性和临床适用性,可用于BVDV的临床诊断和分子流行病学调查。

摘要：传统的预测方法常基于线性模型或简单的时间序列分析,难以处理复杂的非线性关系和时序依赖性,导致电力物资需求预测的准确性较差。基于此,提出基于改进长短期记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)的电力物资需求预测方法。提取电力物资需求的主要影响因素后,对影响因素数据进行一系列预处理,生成高质量的样本数据集;构建一个LSTM网络模型,并采用遗传算法优化模型参数,形成改进LSTM网络模型,输入样本数据后,输出物资需求预测结果。实验结果表明,采用这种设计方法,电力物资需求预测结果的平均绝对百分比误差仅为0.64%,证明该方法具有较高的预测精度。

摘要：为提升配送效果,提出基于遗传算法的电力物资物流配送任务调度优化方法。根据当前的调度需求,先进行配送优先级测算,采用多阶的方式,简化实际序列的执行环节,设定多阶物资物流配送调度优化初始序列,设计构建遗传算法电力物资物流配送任务调度优化模型,采用交叉核验的方式来实现调度优化处理。测试结果表明:调度时间优化比在0.55以上时,调度优化效果明显,收敛速度快。

摘要：电力物资需求预测是电力企业运营管理中一项重要技术,但是当前预测水平比较低,不仅平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)比较大,而且预测结果置信度水平比较低,无法达到预期的预测效果,因此提出基于改进误差反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)算法的电力物资需求预测方法。为保证电力物资需求预测的准确性,首先按照项目的性能将电力物资分为技改物资、维修物资、科技物资、基建物资以及信息物资,然后根据划分的物资类别从电力物资信息系统或平台上收集历史电力物资信息,并对数据泛化和归一化处理,利用改进BPNN算法对电力物资需求数据训练,提取电力物资需求特征,量化预测电力物资需求,以此实现基于改进BPNN算法的电力物资需求预测。经实验证明,设计方法MAPE不超过1%,预测结果置信度不低于95%,在电力物资需求预测方面具有良好的应用前景。